检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2020年第4期40卷 1258-1268页

作者：丁玥阿布都热合曼·哈力克陈香月木卡达斯·阿不都热合曼新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

基于MODIS NDVI(2000-2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增... 详细信息

基于MODIS NDVI(2000-2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增加再减少,年际变化表现为显著上升趋势,增速为0.452/10a;(2)近17年和田地区植被覆盖增加和减少的区域分别占总面积的4.48%和0.21%,绿洲及昆仑山北部部分区域变化剧烈,高海拔区域基本不变;(3)近17年温度和降水小幅增加,增速分别为0.144/10a和0.156/10a;月尺度上,植被覆盖与温度为正相关,植被生长滞后于温度两个月;与降水以负相关为主,滞后效应不明显。(4)NDVI对气候因子响应的空间分布中,NDVI与平均温度以负相关为主,与降水以正相关为主,与降水的相关性较温度的相关性高;昆仑山北部植被对降水变化更敏感,和墨洛绿洲、策勒-于田绿洲和和田地区西南部山区对温度变化更敏感。

关键词：植被覆盖 MODIS NDVI 气候变化和田地区

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耦合机器学习和机载高光谱数据的土壤含水量估算

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激光与光电子学进展 2020年第9期57卷 223-232页

作者：田美玲葛翔宇丁建丽王敬哲张振华新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

准确估算土壤含水量(SMC),对干旱区的精准农业、水资源管理具有重要意义。针对传统估算方法和野外测量耗时、费力的问题,通过无人机平台获取新疆阜康市冬小麦样地的高光谱影像数据,分别利用一阶导数、二阶导数、吸光度、吸光度一阶导数(... 详细信息

准确估算土壤含水量(SMC),对干旱区的精准农业、水资源管理具有重要意义。针对传统估算方法和野外测量耗时、费力的问题,通过无人机平台获取新疆阜康市冬小麦样地的高光谱影像数据,分别利用一阶导数、二阶导数、吸光度、吸光度一阶导数(FDA)、吸光度二阶导数对原始高光谱数据进行预处理;采用随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)和极端梯度提升(XGBoost)三种算法进行特征变量重要性遴选,基于地理加权回归(GWR)建立模型。结果表明:FDA的预处理效果最佳,以FDA-GBRT为基础的模型效果最优,建模集与验证集的决定系数(R2)分别为0.890、0.891,四分位数间隔为3.490;GBRT算法相较于RF和XGBoost算法优势较为突出,多数模型建模集与验证集的R^2均大于0.600;GWR模型对SMC的预测建模有效,可为干旱区农业生态系统的管理与保护提供理论支撑。

关键词：土壤含水量无人机高光谱数据机器学习地理加权回归模型

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基于不同卫星光谱模拟的土壤电导率估算研究

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干旱区地理 2020年第1期43卷 172-181页

作者：曹肖奕丁建丽葛翔宇梁静陈文倩陈香月唐普恩新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

土壤电导率(Electrical conductivity,EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光-近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模... 详细信息

土壤电导率(Electrical conductivity,EC)是评价土壤盐渍化的重要指标。通过实测新疆艾比湖湿地自然保护区土壤EC及可见光-近红外光谱数据,利用波谱响应技术模拟Landsat 8 OLI、Sentinel 2、Sentinel 3卫星的宽波段数据。构建宽波段模拟数据及其5种预处理后的三维光谱指数(Three-dimensional spectral index,TDSI),采用梯度提升回归树算法(Gradient boosting regression tree, GBRT)建立3种卫星土壤EC估算模型,并比对加入TDSI后模型精度的变化。结果表明:在不同土壤EC条件下,3种卫星具有相似的光谱趋势,均在红、近红外波段附近反射率较高;TDSI与土壤EC相关性基本均在0.4以上,最大程度保留了与土壤EC敏感度高的红、绿、蓝、近红外、短波红外波段信息;GBRT对于土壤EC估算能力表现突出,3种卫星对土壤EC的最佳预测精度R2分别为0.831、0.847、0.903,在加入TDSI后,R2分别提高至0.835、0.857、0.935,综合分析发现,Sentinel 3对土壤EC估算效果最佳(R2=0.935,均方根误差RMSE=2.986 mS·cm-1,赤池信息准则AIC=57.500)。通过利用波谱响应技术结合TDSI深度挖掘波段间的协同信息,采用GBRT验证了不同卫星对土壤EC的估算效果,二者相结合可以有效提升模型预测精度,为干旱区土壤盐渍化定量监测与防控提供有利指导。

关键词：波谱响应土壤电导率光谱预处理三维光谱指数梯度提升回归树

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基于机器学习算法的土壤有机质质量比估算

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排灌机械工程学报 2020年第8期38卷 829-834页

作者：白婷丁建丽王敬哲新疆大学资源与环境科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter,SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区——中国新疆艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处... 详细信息

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter,SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区——中国新疆艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱R及其一阶导数R′、吸光度log(1/R)及其一阶导数[log(1/R)]′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明:基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和[log(1/R)]′的SOM估测模型精度较高,以[log(1/R)]′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R 2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.

关键词：土壤有机质高光谱光谱变量竞争适应重加权法随机森林

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基于光谱指数与机器学习算法的土壤电导率估算研究

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土壤学报 2020年第4期57卷 867-877页

作者：曹肖奕丁建丽葛翔宇王敬哲新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte C... 详细信息

土壤盐分是干旱区土壤盐渍化评价的重要指标。以新疆维吾尔自治区渭干河-库车河三角洲绿洲为例,基于土壤电导率(Electrical conductivity,EC)及可见光-近红外(Visible and near infrared,VIS-NIR)光谱数据,通过蒙特卡洛交叉验证(Monte Carlo cross validation,MCCV)确定364个有效样本。采用原始光谱(Raw reflectance,R)及其经过微分、吸光度(Absorbance,Abs)、连续统去除(Continuum removal,CR)等6种预处理后的数据构建光谱指数。基于遴选出的21个最优指数,采用BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)三种算法对EC进行估算,并引入偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)进行比较。结果表明:在基于R与6种光谱预处理数据构建的21个最优光谱指数之中,R_FD_RSI(R_(1913),R_(2142))表现最佳(r=0.649);与PLSR相比,机器学习算法能够显著提高模型的估算精度,R^2提高了34.55%。三种机器学习算法模型中,ELM表现最优(R^2=0.884,RMSE=3.071 mS·cm^(–1),RPIQ=2.535)。本研究中所构建的光谱指数在兼顾遥感机理的同时能深度挖掘更多的隐含信息,并且基于机器学习算法的土壤EC估算模型精度显著提高,为干旱区土壤盐分定量估算提供了科学参考。

关键词：光谱土壤电导率光谱预处理光谱指数机器学习

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基于PMF模型的五彩湾矿区土壤重金属污染空间分布与来源解析

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中国矿业 2022年第11期31卷 62-70页

作者：孙小丽阿不都艾尼·阿不里哈力旦·艾赛都力叶盼青新疆大学地理与遥感科学学院新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046 智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学生态学博士后流动站新疆乌鲁木齐830046

以新疆准东煤田五彩湾矿区周围土壤为研究目标,采集了100个表层土壤样本,采用地累积指数、潜在生态风险指数和综合风险指数对研究区土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg和As等6种重金属元素进行生态风险评估,并运用正定矩阵因子分析模型(PMF)解析... 详细信息

以新疆准东煤田五彩湾矿区周围土壤为研究目标,采集了100个表层土壤样本,采用地累积指数、潜在生态风险指数和综合风险指数对研究区土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg和As等6种重金属元素进行生态风险评估,并运用正定矩阵因子分析模型(PMF)解析土壤中6种重金属的来源和贡献率。研究结果表明:土壤中重金属Zn、Cu、Cr、Pb、Hg和As含量的平均值分别为69.60 mg/kg、23.42 mg/kg、59.15 mg/kg、22.37 mg/kg、0.033 mg/kg和6.71 mg/kg,含量浓度的大小为Zn>Cr>Cu>Pb>As>Hg, 6种重金属元素平均值均未超过国家一级标准和国家二级标准,其中,Zn、Pb、Hg和As超出了新疆土壤背景值,分别超出了1.01倍、1.20倍、1.15倍和1.94倍;分析地累积指数大小可知,土壤中Zn、Cu、Cr、Hg和As元素处于轻微污染状态或未污染状态,Pb元素处于中高度污染状态;潜在生态风险指数结果显示:重金属Zn、Cu、Cr、Hg和As均未被污染,Pb处于强度风险状态;综合风险指数结果表明:Hg元素的综合风险指数为7 870.59,处于存在极高的风险状态,而其他5种重金属存在的潜在风险水平属于低水平轻微风险;正定矩阵因子分析模型(PMF)解析出该地区土壤中6种重金属元素的污染源为自然因素、工业排放、交通运输、燃煤源、大气降尘和人类活动,其贡献率分别为20%、14%、14%、22%、20%、10%。本研究结果将为干旱地区土壤重金属污染防治和预警提供科学依据和理论基础。

关键词：五彩湾煤矿土壤重金属正定矩阵因子分析风险评价源解析

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基于Sentinel-2A影像干旱区棉花叶片SPAD数字制图

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生态学报 2020年第22期40卷 8326-8335页

作者：唐普恩丁建丽葛翔宇张振华新疆大学资源与环境科学学院乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室乌鲁木齐830046 新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室乌鲁木齐830046

植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2... 详细信息

植被叶片叶绿素是农业遥感反演的重要参数,叶绿素含量的变化与植被生长环境的胁迫程度、生理变化密切相关,故将植被叶绿素进行实时、动态监测对农业生产极为重要。然而,传统经验模型及叶绿素精准测量存在困难。基于高分辨率的Sentinel-2A数据,在机器学习框架下,利用光谱信息、最适光谱指数和基于PROSAIL辐射传输模型的生物协变量构建3种建模方案(方案1:光谱信息和最适光谱指数联合,方案2:光谱信息和物理模型生物协变量联合,方案3:光谱信息、最适光谱指数和物理模型生物协变量联合)。最终基于优选出的建模方案进行棉花叶片叶绿素相对含量的空间数字制图。结果表明:(1)红边波段参与的最适光谱指数比值植被指数(RVI)与棉花叶片SPAD值相关性最高r=0.767,P**=0.195;(2)将构建的17个变量进行重要性分析可知,构建的最适光谱指数比值植被指数(RVI)与物理模型生物协变量LAI-Cab对估算模型的精度贡献率较大;(3)建模方案构建植被指数时红边波段被确定为最优波段,在增加精度方面起到决定性作用;通过模型评价标准来分析3种方案可知,预测精度大小顺序为模型方案3>模型方案1>模型方案2,其中方案3的决定系数R2最高为0.826,即估算模型方案3对棉花叶片SPAD值具有最好的预测能力,可以为干旱区农作物的生理参数反演提供新的思路,为农业安全监测,合理水肥配置提供科学数据支持。

关键词： Sentinel-2A 植被指数叶绿素 PROSAIL模型随机森林

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集成土壤-环境关系与机器学习的干旱区土壤属性数字制图

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中国农业科学 2020年第3期53卷 563-573页

作者：张振华丁建丽王敬哲葛翔宇王瑾杰田美玲赵启东新疆大学资源与环境科学学院/新疆大学绿洲生态教育部重点实验室/新疆大学智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, ... 详细信息

【目的】土壤属性的空间分布是影响农业生产力、土地管理和生态安全的重要因素。通过土壤环境耦合关系,在机器学习算法框架下,定量预测出干旱区土壤酸碱度(pH)、土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)与土壤有机质(Soil Organic Matter, SOM)3种土壤属性的空间分布,为干旱区农业生产和生态安全提供科学依据。【方法】在渭干河—库车河绿洲干旱区于2017年7月设计采集典型表层(0—20 cm)土壤样品82个,依据土壤-环境之间的关系,集成DEM数据和Landsat 8数据提取出32种环境协变量,利用栅格重采样将提取出的32种变量重采样为90 m空间分辨率并转换为Grid格式参与建模。借助梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型依次对3类土壤属性的32种环境协变量进行重要性排序,并通过均方根误差(Root Mean SquareError,RMSE)界定出协变量重要性阈值点,从而筛选出参与3类土壤属性制图的环境协变量。进而运用随机森林(Random Forest, RF)、Bagging和Cubist 3种非线性模型建模,并引入多元线性回归模型(Multiple Linear Regression,MLR)进行对比分析,选出最优模型并绘制出90 m分辨率新疆渭干河-库车河绿洲干旱区pH、SSC与SOM 3种土壤属性图。【结果】梯度提升决策树能有效筛选出重要协变量,高程(Elevation)、剖面曲率(Profile Curvature)、差值植被指数(Difference Vegetation Index)、扩展增强型植被指数(Extended Normalized Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(Modified Soil Adjusted Vegetation Index)、盐分指数S1(Salinity Index S1)以及盐分指数S6 (Salinity Index S6) 7类环境变量均参与3类土壤属性建模,其中SSC遴选出参与建模协变量15种,pH和SOM则均为17种,且遥感指标在预测土壤属性图中起到强大的作用。机器学习3种算法的结果均优于MLR。通过3种非线性模型对比发现,随机森林在3种土壤属性中均表现最佳。在随机森林预测的3种土壤属性中,土壤pH验证集效果R~2=0.6779,RMSE=0.2182,ρ=0.6084;在SSC预测中,验证集R~2=0.7945,RMSE=3.1803,ρ=0.8377;在SOM预测中,验证集R~2=0.7472,RMSE=3.5456,ρ=0.7009。【结论】GBDT所筛选出的重要性因子借助机器学习算法可以用于干旱区土壤属性制图,且随机森林模型均对3类土壤属性表现出最佳预测能力。依据所绘制的土壤属性图并结合土壤分类图厘清了3种制图属性的空间分布。

关键词：土壤属性环境协变量数字土壤制图机器学习梯度提升决策树模型随机森林模型 Bagging模型 Cubist模型

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基于参数优化SVM方法识别盐生植被钠离子光谱特征

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光谱学与光谱分析 2020年第1期40卷 247-254页

作者：邓来飞张飞齐亚霄袁婕新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室新疆乌鲁木齐830046 中亚地理信息开发利用国家测绘地理信息局工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830002

新疆盐渍土地分布广、面积大,在这些盐渍土地上生长着多种类型的盐生植物,它们对改良盐渍土地、维护生态稳定、促进生态平衡具有重要的现实意义。有关研究表明,许多盐土植物大量吸收钠,钠与钾都能增加细胞渗透压,以适应高盐环境,产生膨... 详细信息

新疆盐渍土地分布广、面积大,在这些盐渍土地上生长着多种类型的盐生植物,它们对改良盐渍土地、维护生态稳定、促进生态平衡具有重要的现实意义。有关研究表明,许多盐土植物大量吸收钠,钠与钾都能增加细胞渗透压,以适应高盐环境,产生膨压而促进细胞的伸长,因而对其生长是有益的,能部分代替钾的功能。因此掌握盐生植物的钠特征,有助于了解盐生植物对生态环境的长期适应和响应,使用高光谱技术实现有效诊断叶片钠特征。首先,对实测冠层高光谱数据,采用离散小波变换(DWT)和db5小波对原始光谱进行9层小波分解,求取最佳分解层数为5层。其次,对光谱数据进行5层db5小波分解,对分解后的高频分量和低频分量建立了小波植被指数,筛选出可敏感表征钠离子含量的小波植被指数。最后,利用SVR, LS-SVR, PSO-SVR和PSO-LS-SVR模型建立盐生植被钠离子含量的估算模型,并与由原始光谱构建的光谱植被指数建立的估算模型进行比较。此外,引入偏最小二乘回归模型PLSR作为对比,评价参数优化的支持向量机方法在高光谱技术估测盐生植被叶片钠离子含量的优势。结果表明:(1)5种模型预测结果表明, PSO能有效优化SVR和LS-SVR模型参数(c,g),提高模型精度和预测能力,优化后的模型具有预测精度高、泛化能力强以及稳健性能好等特点。(2)综合小波指数构建的模型是综合多尺度、多分辨率数据的反演模型,其能从不同侧面反映植被的信息,因而综合小波指数构建的4种模型优于单一小波指数构建的模型。(3)对比两种类型的植被指数反演结果,单一小波植被指数构建Na^+含量的预测模型可取得较好的预测效果,单一光谱指数估测Na^+含量效果不佳,这是因为小波变换可以减少原始光谱的噪声,凸显光谱的细节信息,增强其反演Na^+含量的精度;综合小波植被指数构建的模型精度和预测效果优于综合光谱指数构建的模型,原始光谱经小波变换后,可凸显更多的细节信息,提高高光谱反演叶片Na^+含量的能力。

关键词：盐生植被钠离子高光谱小波变换支持向量机

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鼠李糖脂对荒漠矿区土壤重金属镉的去除效率研究

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矿业研究与开发 2020年第11期40卷 117-122页

作者：袁婷婷马玉王志强汪溪远吴维新疆大学资源与环境科学学院智慧城市与环境建模自治区普通高校重点实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆绿洲生态重点实验室新疆乌鲁木齐830046

煤矿开采过程中引发的土壤重金属污染是当前国内外学者研究的热点问题。选取准东露天煤矿区污染土壤为研究对象,以生物表面活性剂鼠李糖脂作为淋洗剂,对鼠李糖脂浓度、pH值、反应温度、时间、水土比以及无机盐等对土壤中Cd^2+去除效率... 详细信息

煤矿开采过程中引发的土壤重金属污染是当前国内外学者研究的热点问题。选取准东露天煤矿区污染土壤为研究对象,以生物表面活性剂鼠李糖脂作为淋洗剂,对鼠李糖脂浓度、pH值、反应温度、时间、水土比以及无机盐等对土壤中Cd^2+去除效率的影响进行试验研究。结果表明:(1)在鼠李糖脂浓度为2g/L,pH为8的条件下,取得Cd^2+最高去除效率为65.9%;同时鼠李糖脂发挥最佳效果的温度条件为30℃;(2)反应过程中Cd^2+去除效率随着水土比的增大而增大,考虑到研究区干旱缺水的实际情况,认为水土比5mL∶1g为最优条件;(3)无机盐的存在会对Cd^2+的去除产生一定抑制作用,但随着无机盐浓度的增加,会使Cd^2+的去除效率显著增加,Ca2+相对于Na^+的促进作用更加明显。试验研究得到的最优淋洗条件为污染土壤淋洗修复工程提供了可借鉴的工艺参数。

关键词：污染土壤重金属鼠李糖脂淋洗修复去除率

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