为了研究长白落叶松光谱对土壤Cu胁迫的响应特征和变化规律, 在辽东树基沟矿区的3条勘测线上布置采样点, 进行表层土壤的多种重金属元素含量和长白落叶松针叶的反射光谱测定, 并提取了7个特征波段, 计算了多个波段区间的光谱角, 将其与土壤主要重金属铜的含量进行相关分析, 建立了回归模型。结果表明: 7个光谱特征波段中, “红谷”参数与表层土壤铜含量的相关系数最大, 基于“红谷”反射率建立的回归模型的R2达到0865。光谱角对铜胁迫长白落叶松针叶波段区间[400, 716] nm、[400, 2 500] nm的光谱变化十分敏感。“红边”位置和反射率与土壤铜含量不相关, 不适合区分矿区表层土壤重金属含量间的细微差别。对可见光敏感的“红谷”参数和光谱角均表明反射光谱的差异主要由叶绿素含量控制, 小部分受到针叶中水分含量的影响。本研究利用长白落叶松“红谷”和光谱角的“指纹效应”, 为快速有效反演大面积高植被覆盖区的土壤重金属含量、圈定隐伏矿(化)体提供了理论依据。

利用XRD和NIR技术对大宝山东岗岭组下亚组氧化矿中7个氧化物样品微粒进行分析, 其中前4个样品为同一标高, 后3个样品为不同标高。 XRD, NIR研究结果表明随着氧化程度的加深（04-2→04-3→04-4）, Al—OH矿物吸收峰位所对应的波长不断加大（2 16072→2 16305→2 20036 nm）, 说明矿物中的阳离子Al被取代, 产生贫Al现象; 且对应的峰的强度从708×10-4, 783×10-3到666×10-2, 说明Al—OH矿物的含量不断上升; 另外SO2-4矿物所对应的吸收峰位（1 93880→1 94694→1 92647 nm）的强度从5635×10-2, 182×10-2到1668×10-2, 说明随着氧化的进行, SO2-4矿物的含量不断下降, 结合前人研究, 我们可以推测出早期形成的铜多金属硫化物矿床在后期发生强烈氧化作用, 使得硫化矿体氧化, 其中的硫经氧化形成强酸性硫酸溶液, 围岩受到硫酸溶液的腐蚀, 转变成松散的黏土; 在04-2, 04-3, 13-1号样品中发现钠明矾石和钾明矾石, 矾类矿物的大量发现说明该矿区的氧化淋滤作用仍在进行; 通过XRD与NIR技术发现了石英、 绢云母、 方解石、 绿帘石、 角闪石、 透闪石、 金云母、 绿泥石、 高岭土等矿物, 很好的反映出蚀变类型, 且与此区域的地质特征相吻合, 目前近红外已开始用于矿床勘查中的蚀变填图。 通过光谱分析发现了矿床深部氧化过程与阳离子取代间的关系, 并以光谱学的视角验证了前人对于大宝山矿床成因的解释。 研究表明一方面XRD和NIR可以有效的分析土壤和岩石的矿物成分, 从而为该地区矿床矿石研究提供服务; 另一方面NIR可以波长的迁移情况反映离子交代, 峰的尖锐程度反映结晶程度, 峰的强度反映矿物含量, 这些独具的优势使其可以从微观角度研究矿物的氧化。 不过有一点需要指出来, 和近红外与X射线衍射在其他领域的研究相比, 这两种技术在地质学的应用需要进一步加深, 包括地质学应用的理论基础研究和光谱的分析解释手段, 以尽量做到不仅可以通过光谱技术分析出所对应的矿物类型还能快速分析出不同矿物的含量及同一矿物的不同构型。

煤矿区土地复垦及复垦监测工作, 对于我国土地利用和生态环境治理具有重要意义。 微生物复垦技术能够促进植物吸收利用矿质养分和水分, 增强土壤肥力, 对矿区生态恢复具有显著作用。 监测和评价土地复垦效应对植物生长影响的传统方法, 通常采用野外采集植物和土壤样本并进行室内分析, 但这些方法不仅破坏植物根系原状土壤, 造成植株损伤, 而且耗费人力、 物力, 时效性差。 高光谱遥感技术具有数据获取速度快、 信息量大、 精度高且无须离体破坏植株等优点, 对于土地复垦监测有非常大的潜力。 目前, 土地复垦效应遥感监测相关研究仍以观测盆栽大豆、 玉米等作物的叶片光谱分析为主。 实际上, 卫星遥感数据观测到的是冠层光谱, 并非叶片光谱, 但目前还没有通过植被冠层光谱对矿区土地复垦进行监测的研究成果出现。 植被冠层光谱不仅受到叶片光谱的影响, 还受到植株长势、 下垫面等其他因素的影响, 光谱特征变化更为复杂。 矿区植被冠层光谱特征对于土地复垦效应的敏感度分析, 是对矿区植被理化参量进行定量反演的基础, 也是限制高光谱技术应用于大面积土地复垦监测的主要瓶颈。 于煤炭矿区土地复垦实验基地开展野外冠层光谱观测实验, 获取了接菌组和对照组野外植株冠层光谱数据, 并从光谱波形变化和光谱特征参量变化两方面综合分析了植被冠层光谱对土地复垦的敏感性。 冠层光谱波形方面, 分别采用标准差和光谱敏感度作为组内和组间光谱波形差异的有效指标; 冠层光谱特征参量方面, 选取了植被红边、 黄边、 蓝边、 绿峰、 红谷等典型光谱特征, 计算获取其位置、 斜率、 面积等特征参量, 并通过描述性统计和单因素方差分析研究了这些冠层光谱特征参量对土地复垦效应的敏感性, 挑选出矿区土地复垦监测的有效特征参量。 研究表明, 接菌组和对照组冠层光谱的主要波形变化趋势一致, 但接菌组植株的生长状况更稳定, 不同植株之间差异较小, 且绿峰和红谷两个特征更突出。 这说明土地复垦能够减少植株间冠层光谱差异, 增强植被典型光谱特征, 而绿峰和红谷对土地复垦有较高的光谱敏感度。 光谱特征参量方面, 绿峰、 红谷、 红边波长在土地复垦作用下显著向长波方向移动, 而此前叶片光谱研究中对土地复垦较敏感的红边、 蓝边斜率变化并不显著。 这说明, 野外植被冠层光谱分析结果与实验室植被叶片光谱分析的结果并不完全一致, 这可能和植被类型、 生长周期、 土壤背景光谱干扰等因素相关。 在采用卫星或航拍遥感数据进行矿区植被环境监测时, 所获取的都是植被冠层光谱, 因此本研究所得到的结论具有更强的参考意义和实际应用价值。

砷(As)污染不仅会影响土壤肥力和作物生长, 而且还会通过空气、 土壤、 水和食物等途径暴露于人类, 对人体健康产生重大威胁。 矿产开采是As环境问题产生的重要来源之一。 本文选择云南省某开采历史悠久的铅锌矿区周边9个村落(S1—S9)为研究区域, 以20 km外的县城(S10)为对照区域, 采集了76份土壤、 306份农作物和86份人发, 利用微波消解对样品进行前处理, 通过控制酸用量、 温度和持续时间三个变量得到不同样品的最佳消解方案, 并采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定各样品中As含量, 以探究多介质中As污染水平并对人体暴露和健康风险进行评估, 对当地矿产资源开采引起的As污染提出防治或改善建议。 结果表明: (1) 经微波消解前处理后获得的土壤、 农作物和人发样的As检出限为0.01~0.12 μg·L-1, 回收率分别为92.43%~112.23%, 97.88%~114.72%和91.44%~109.65%, 相对偏差小于5%, 结果令人满意。 (2) 土壤中As的平均含量为70.66 mg·kg-1, 是云南土壤背景值3.84倍。 参照GB 15618—1995《土壤环境质量标准》二级标准和单因子污染指数结果, 农田土壤受As污染为中度污染; 在S1采样点As含量最高, 这可能与矿区多年开采、 冶炼和运输密切相关。 农作物样品中, 块茎类蔬菜的As平均含量为1.75 mg·kg-1, 其次叶菜类为0.77 mg·kg-1, 玉米和根茎类蔬菜分别为0.52和0.51 mg·kg-1。 参照我国《食品中污染物限量》标准, 研究区域的农作物样品中As含量超标率为80.64%。 (3) 采用风险评价指数(HI)、 总致癌风险(TCR)、 目标危害商数(THQ)和致癌风险(CR)对研究区域As通过多暴露途径对暴露人群产生的致癌风险和非致癌风险进行评价和分析。 结果表明, 土壤和农作物中As对成人和儿童的非致癌风险总和分别为1.13~1.20, 为不可接受风险, 而致癌风险均在10-3水平, 大于美国环保局(USEPA)推荐的最高接受水平10-4 , 研究区居民有较大的致癌风险。 饮食摄入是As主要暴露途径, 研究区人群食用蔬菜的致癌风险均超过10-4, 且儿童的总致癌风险高于成人。 鉴于矿区周边蔬菜受As污染的高风险, 我们建议当地居民可以通过外地食物的输入来规避当地As污染带来的健康风险, 也可以考虑在污染的耕地上种植食用部位不易积累As的农作物来替代原有作物以减小As污染带来的危害。 (4) 矿区人发中As含量均显著高于县城(S20 km, p<0.05)。 其中矿区居民头发As平均含量 (0.97 μg·g-1) 是县城发As含量 (0.22 μg·g-1)的4.41倍, 超出卫生部推荐发As标准值(0.6 μg·g-1)。 矿区男性发样As含量高于女性, 随着年龄增长, 矿区人发样中As含量水平呈现第二年龄组(Group Ⅱ, 19～40岁)高于第三年龄组(Group Ⅲ, ≥41岁)的趋势。 这是因为处于19～40岁的男性是采矿冶炼等活动的主要参与者, 是As的易感人群, 具有较高的As暴露风险。 (5) 本文为矿区多介质的As污染研究和居民人体健康风险暴露和评估提供有力的依据。

为解决传统的土壤地球化学测量方法成本高、 效率低等问题, 研究了利用可见-近红外光谱技术检测土壤重金属含量的简易方法。 研究对西范坪矿区土壤反射光谱进行微分、 连续统去除等六种变换, 利用逐步回归法和皮尔逊相关系数选出对土壤铜含量敏感的特征波段, 组成综合特征变量集, 再应用不同的特征变量选取方法和参数建立估算模型并检验。 结果表明: 不同的光谱变换方法对土壤铜含量信息提取能力不同, 每种光谱变换都对应特定的敏感波谱区间; 基于综合光谱变换信息建立的土壤铜含量反演模型精度优于基于单种光谱变换信息建立的模型; 利用综合光谱变换信息建立土壤铜含量反演模型, 后向剔除法优于前向引入法和逐步回归法, 当Removal取0.20时得到最优回归模型, 其模型决定系数R2和预测模型决定系数R2pre分别达到了0.851和0.830, 建模均方根误差RMSEC和预测均方根误差RMSEP分别为0.349和0.468 mg·kg-1, 能较好地检测土壤铜含量, 同时为其他土壤重金属元素的光谱检测提供了思路。

以矿区复垦农田土壤为研究对象, 利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、 锌(Zn)、 铜(Cu)、 铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。 为了保证模型预测的精度和稳定性, 首先, 对原始光谱数据进行平滑处理, 并进行光谱变换, 即: 一阶导数, 标准正态变量变换及连续统去除变换;然后, 通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后, 将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。 研究表明: (1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度, 其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响, 其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好, 一阶导数变换稍差。 因此, 利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的, 而且, 必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。

以徐州柳新矿区复垦农田土壤-小麦为研究对象，采用传统采样检测方法分析土壤-小麦中重金属镉含量，借助ASD FieldSpec 3型便携式高光谱仪测量样品反射光谱，对光谱进行加权移动平滑、一阶微分变换、包络线去除以及倒数的对数变换，据此选择具有显著相关的土壤和小麦镉污染胁迫敏感波段作为相关因子，建立基于支持向量机的矿区复垦农田土壤-小麦镉含量高光谱估测模型.结果表明: 以粉煤灰和煤矸石作为充填物料的复垦场地镉含量在土壤环境质量三级标准值之下，但是其上种植的小麦镉含量均超标，受到严重的镉胁迫；建立的模型能够较理想地进行土壤-小麦镉含量估测，土壤的估测模型相关系数为0.947，小麦的估测模型相关系数为0.782.该研究为监测复垦农田土壤及作物重金属污染提供新方法，为保障矿区粮食安全提供技术手段.

随着现代工业技术的飞速发展以及人类活动的影响, 土壤中重金属污染问题愈发严重, 土壤重金属污染已经成为当前全球面临的很严峻的环境问题, 也逐渐成为了全球土壤和环境研究的重点。 传统的通过点样测量的方法获取土壤重金属含量虽然精度较高, 但是耗时耗力, 成本较高, 且不能大面积、 快速得到所研究区域的重金属含量分布。 遥感技术的发展为土壤重金属含量的研究提供了新的思路, 为了使用遥感技术反演某地区土壤重金属含量, 了解其光谱特征是快速、 准确建立反演算法的基础。 以重庆市万盛采矿区为研究区, 分别在2012年3月和8月用ASD FieldSpec Pro Ⅲ地物光谱仪(350～2 500 nm)对该地区171组和123组土壤样进行了现场光谱测定, 并在第二次光谱采集的时候对其中的40个土壤样进行了土壤化学分析以建立土壤中三种重金属含量的反演模型, 为遥感定量反演研究区土壤As, Cd, Zn三种重金属含量提供科学依据。 结果表明: 在万盛采矿区, 土壤在近红外波段R2320与R1755波段、 R2260与R2210、 R1920与可见光波段R480波段的反射值比值分别和土壤中As, Cd和Zn含量存在较好的相关性, 由此可根据采样点光谱及地理插值获得研究区土壤中As, Cd和Zn含量的分布图。

矿山开采中产生的固体废弃物和废液会使矿区土壤中富集重金属元素，进而影响矿区内 的农作物生长。选择重庆市万盛区矿区作为研究区，采集红薯和南瓜的实测高光谱数据和土壤 样本的重金属含量数据。通过对土壤重金属含量和农作物的红边位置偏移进行相关分析，发现不同 土壤重金属含量对研究区内主要农作物的影响是不同的。可以看出，在研究区内的两种主要农作 物中，红薯对矿区土壤中的重金属Cr、Mn和Cd比较敏感，而南瓜则对以上三种土壤重金 属具有一定的吸收和抵抗作用。该结果可以为万盛区矿区内农作物种植的选择提供理论 依据。