土壤污染

利用ArcObjects与C#开发平台，研究基于SQLSever2000fpArCSDE的惠州市土壤重金属污染信息系统。通过104个观测点，结合C#与Matlab混合编程，利用神经网络插值方法推测未观测点的地理坐标和重金属含量。系统支持单因子评价和地统计分析，实现基于GIS空间数据的分析、查询和管理功能，可视化表达土壤重金属空间变异，为土壤环境质量研究提供支持。

河南省内砷元素的分布情况备受关注，研究表明其在不同地区存在显著差异。

土壤污染问题已成为社会关注的焦点。为研究污染物在土壤中的迁移规律，首先需要了解水分在土壤中的入渗过程。本实验设计了5组实验，探讨了水分在非饱和土壤中的入渗特征，记录了不同位置水分含量随时间的变化。通过数据绘图进行统计分析，总结了水分在非饱和土壤中的入渗规律。所有实验器材均根据实验需求设计，用于方便土柱内含水率的测定和数据记录。

在南非的西开普省，首次利用自然生长的苔藓和地衣监测大气中的微量元素沉积。采用超热仪器中子活化分析（INAA）确认了总计33种元素，并通过多元统计分析识别和描述不同的污染源，涵盖开普酒乡和开普半岛两个地区。

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

应用小波分析从高光谱数据中提取特征波段，建立了土壤有机质含量的估测模型，该模型能够有效预测土壤有机质含量。

国际土壤水分监测网络持续发展，提供全球土壤水分数据，助力研究和应用。

生态脆弱矿区煤炭开采导致表层土壤含水量变化，与地表采煤沉陷动态裂缝发展规律一致。地裂缝出现后表层含水量逐渐减少，初次闭合时回升，再次开裂时下降。裂缝对表层土壤含水量影响范围约为 70 cm，距离裂缝越近影响越明显。裂缝开闭对土壤微结构产生影响，影响土壤水分蒸发和渗透。裂缝闭合后，土壤含水量将恢复至采前水平。

利用2006～2010年空气质量监测数据，分析天津市“十一五”期间空气污染特征及变化趋势。

为了揭示土壤水分对土壤反射率的影响机理，并为其他土壤参数遥感监测提供理论支持，本研究以吉林省德惠市黑土野外和室内高光谱反射率为研究对象，运用光谱分析和统计方法，分析了土壤水分的光谱特征。研究建立了土壤水分光谱模型，发现土壤光谱反射率在400～2500nm范围内主要有5个吸收谷，随着含水量的增加，这些吸收谷的面积也随之增大。此外，对未翻耕土壤和秸秆光谱反射率的分析表明，其在前两个吸收谷附近没有明显的吸收特征，而未翻耕土壤的特定光谱特征可用于判别土壤是否翻种。综上所述，本研究通过分析土壤表层0～5cm的含水量与反射光谱，深入探讨了土壤水分光谱的特征与模型。