基于GIS_RS的不同土地利用类型重金属面源污染比较

2014年11月

doi：10．6041/j．issn．1000-1298．2014．S0．021

农业机械学报

第45卷增刊

基于GIS/ＲS的不同土地利用类型重金属面源污染比较

张天蛟

刘刚

1，2

王圣伟

（1．中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室，北京100083；

2．中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室，北京100083）

摘要：针对不同土地利用类型，采样测定土壤重金属质量比背景值；基于DEM数据和遥感影像数据，结合空间信息CN模型分别核算流域内不同土地利用类型的土壤流失量和地表径流量，技术（GIS/ＲS），利用ＲUSLE模型和SCS-在验证模型准确性的基础上，估算重金属非点源污染负荷。研究结果表明：研究区域不同土地利用类型的重金属质量比背景值差异较大，重金属Cu和Pb在工矿用地、草地和住宅用地的背景值较高，在有林地的背景值较低。综合估算随2种主要迁移途径输出的重金属面源污染负荷，重金属Cu总污染负荷量大约为6519.13kg/a，重金属Pb总污染负荷量大约为2680.04kg/a。不同土地利用类型中，随土壤侵蚀输出的重金属污染负荷，以疏林地和草地的贡献率最大，有林地和水浇地最小；随地表径流输出的重金属污染负荷，以草地和疏林地的贡献率最大，有林地和旱地最小。关键词：重金属中图分类号：X53

面源污染

污染负荷

地表径流

土壤侵蚀

文献标识码：A

1298（2014）S0-0124-09文章编号：1000-

引言

随着中国经济的快速发展，重金属面源污染给环境带来前所未有的压力。土地利用方式综合反映径流和植被等的人类活动和自然环境作用对土壤、

影响，不同土地利用类型输出的面源污染负荷差异巨大

［1］

SWAT模型与简化的输出系数模型建立了流域重金属面源污染负荷模型，并指出土壤侵蚀过程对研究

区的面源污染过程起控制作用，但对模型参数的取值具有较大的不确定性

［10］

。

本文选取黄河下游滨州市滨城区小流域，以重

铅（Pb）为估算对象，结合不同土地利金属铜（Cu）、

用类型采样并测定土壤重金属污染物质量比背景

研究通用土壤流值。利用空间信息技术（GIS/ＲS），

CN模失方程（ＲUSLE）与统计流域降雨径流的SCS-型，计算不同土地利用类型的土壤侵蚀量与地表径进而估算小流域重金属在不同土地利用方式流量，

下的面源污染负荷。为进一步研究小流域重金属面源污染的迁移规律和合理规划土地利用结构提供参考依据。

。因此，结合重金属面源污染特征和迁移途

分析不同土地利用类型的重金属面源污染负荷，径，

将有利于调整水土保持措施的空间格局，从而有效控制面源污染。

目前国内外大部分研究已逐渐以土地利用类型分布式估算面源污染负荷为研究单元，

［2－8］

。但大

部分研究侧重开展氮、磷等土壤养分面源污染负荷估算，而针对重金属面源污染负荷估算的报道较少。国外已展开基于物理过程的定量模拟，但要求有足

面源污染实测资料，参数众多，率定困难，够的水文、

TＲEX模型等。国内关于重金属如WAＲMF模型、

面源污染负荷的定量研究为数尚少，茆峰等结合矿基于改进的输出山地区重金属污染的来源和特点，

但由于矿区系数模型计算了重金属面源污染负荷，的环境差异，该模型的应用具有一定的局限性

［9］

1研究区域概况

滨州市滨城区，位于华北平原，黄河下游。境内

有黄河和徒骇河自西南向东北流经全境，如图1所示。土壤主要类型为潮土和盐土，如图2所示。流

年降水量变幅较小。域平均年降水量为583.2mm，

区内各类土地总面积72270.28hm，其中农用地

。

林钟荣等考虑了重金属的3种迁移途径，结合

06-29修回日期：2014-08-24收稿日期：2014-*高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（[1**********]033）

（包括耕地、林地、草地和其他农用地等）面积约

E-mail：zhangtianjiao000@126．com作者简介：张天蛟，博士生，主要从事农业信息化技术研究，

E-mail：pac@cau．edu．cn通讯作者：刘刚，教授，博士生导师，主要从事精细农业研究，

48935.78hm2，建设用地（包括居民点、工矿用地及

交通用地等）约19400.97hm，如图3所示。辖区西南部的工业园区有较多具一定规模的工业企业，排放的重金属污染物多为Cu和Pb，对滨州市的灌溉安全造成较大的环境风险。因此，本文主要针对重金属Cu和Pb，估算滨城区的重金属面源污染负荷量

。

图3Fig．3

滨城区土地利用类型及采样点分布Binchenglandcoverandsamplingpoints

式中L———重金属面源污染负荷总量，kg/aLs———随土壤侵蚀迁移的重金属面源污染负kg/a荷量，

Lw———随地表径流溶解迁移的重金属面源污

kg/a染负荷量，

图1Fig．1

滨城区流域水系Binchengriver

basin

2.1.1随土壤侵蚀迁移的重金属污染负荷估算

［12］

随土壤侵蚀迁移的重金属污染负荷量采用固态污染物负荷方程

估算

Ls=λ∑（HiXiAi）×10－3

i=1

（2）

式中

——泥沙输移比λ—i———土地利用类型

mg/kg

［13］

Hi———土壤中重金属污染物质量比背景值，Xi———第i类土地利用类型的土壤年侵蚀模t/（hm2·a）数，Ai———第i类土地利用类型面积，hm2

2.1.2

图2Fig．2

滨城区土壤类型Binchengsoiltypes

随地表径流迁移的重金属污染负荷估算

随地表径流溶解迁移的重金属面源负荷量估算为

Lw=∑（HiQiAi）×10－4

i=1

（3）

2.1

研究方法

模型建立

大量文献表明，污染物主要以吸附态和溶解态

式中

——提取系数—Qi———第i类土地利用类型流域年地表径流

mm量，

模型主要参数的确定

［14］

2种形式通过土壤侵蚀和地表径流等过程运移进入水体，从而造成面源污染重金属面源污染总负荷

L=Ls+Lw

（1

）

［11］

2.22.2.1

。本文依据研究区域的

结合这2种主要的迁移方式，估算流域的实际情况，

重金属污染物采样与测定

获取滨城区2012年5月的Landsat7遥感影像，通过影像的ETM432组合进行几何校正并增强

处理后，利用ArcGIS10.1的Imageclassification工具，配合野外实地调查等方法，并结合土地利用现状

分类标准（GB/T21010—2007），解译、提取滨城区土地利用类型图，共划分8种不同的土地利用类型，分别是旱地、水浇地、有林地、疏林地、草地、水域、住宅用地和工矿用地，如图3所示。

基于土壤重金属元素的空间变异性

［15］

mm/（hm2·a）。惠民县值确定为惟一值307.31MJ·

Ｒ值可能偏大。降雨强度一般高于滨城区，

（2）土壤可蚀性因子K

17－18］结合文献［对土壤可蚀性的研究结果，将全国第二次土壤调查的山东省1∶1000000土壤

类型矢量数据，利用ArcGIS10.1按照滨城区行政得到滨城区的9种土壤类型分区划边界进行裁剪，布图，如图2所示。滨城区土壤类型与土壤可蚀性因子K值的对应关系，如表2所示。土壤可蚀性因子K的大小与土壤类型、土壤质地、土壤有机质质量比有较高的相关性，本文主要借鉴三江平原及长江以南东部丘陵山区等土壤侵蚀力强的地区，因此K值可能偏大。

表2Tab．2

土壤类型滨海潮盐土暗色草甸土白浆化暗棕壤白浆化黑土潮土盐化潮土黑土黑钙土

，综合考

虑研究区域土地利用类型分布特征与采样测定成

针对除水域外的7种土地利用类型，各选择6个本，

有代表性的标准小区域采样，共42个采样点，分布如图3所示。采样点平均间距为2km。观测时间是2012年5月，用手持式GPS记录采样位置。以各小区域中心为采样基准点，在周边100m范围内采集0～20cm深层土壤，四分法混合后作为该区域的混合样本。土样经风干、磨碎及过筛后，按GB/T，15337—2008《原子吸收光谱分析法法通则》进行有关土壤重金属的质量比检测。Pb采用石墨炉原

Cu采用火焰原子吸收光谱法测子吸收光谱法测定，定。

研究区域的42个样本测试结果统计如表1所Pb的质量比范围分别为3.53～土壤中Cu、示，

20.3mg/kg、4.27～7.24mg/kg。

表1

滨城区样本测试结果统计

Sampleteststatistic

最小值/

平均值/

标准差/

滨城区土壤可蚀性因子K值SoilerodibilityfactorKvalue

土壤可蚀性因子K值/（t·hm2·MJ－1·mm－1）

0.037810.032070.028450.032670.044790.032930.025420.03043

Tab．1

元素名称CuPb

样本数4242

最大值/

（mg·kg－1）（mg·kg－1）（mg·kg－1）（mg·kg－1）20.37.24

3.534.27

12.45.18

5.570.98

2.2.2土壤侵蚀模型因子确定

（3）坡度坡长因子LS

利用滨城集水区DEM数据，结合vanＲemortel

［19］

改进的LS因子计算方法，基于ArcInfo的AML计算程序提取了坡度坡长因子，按照土地利用类型图斑进行统计，得到LS取值范围为5～179。

（4）植被与作物管理因子C

C值主要与土地利用类型相关［20］，本文综合文

［21－24］

，献中不同研究区域有关C因子的取值取平

均数得到滨城区各种土地利用类型的C值，如表3

土壤年侵蚀模数通过通用土壤流失方程

（ＲUSLE）计算。本文表达为

Xi=ＲKiLSiPiCi

式中

MJ·mm/（hm2·a）取值唯一，

Ki———土壤可蚀性因子，t·hm2/（MJ·mm）LSi———坡度坡长因子，无量纲Pi———水土保持措施因子，无量纲Ci———植被与作物管理因子，无量纲（1）降雨侵蚀力因子Ｒ

［16］结合山东省降雨侵蚀力空间分布特征，参考惠民县（滨城临县）年均降雨侵蚀力，将研究区域Ｒ

（4）

Ｒ———降雨侵蚀力因子，对面积较小的流域

所示。

（5）水土保持措施因子P

在对水土保持现状调查的基础上，结合滨城区DEM数据计算出百分比坡度，再将土地利用类型和坡度进行叠置分析，确定滨城区水土保持措施因子P值，如表3所示。

表3

Tab．3

因子CP

有林地0.0181.000

疏林地0.1501.000

P值滨城区流域C、

水浇地0.1870.010

草地0.1221.000

住宅用地0.0010.300

水域0.0000.000

VegetationandcropmanagementfactorCvalueandsoilandwaterconservationfactorPvalue

旱地0.3270.498

2.2.3型

［25］

SCS-CN模型因子

CN模流域年地表径流量的估算采用SCS-p+0.8SQ=0

式中

p———降雨量，mm

S———径流开始前的潜在最大滞留量，无量纲

式中

25400

－254CN

（6）

将年降根据山东省滨州市2012年的年降水量，

雨量参数p值确定为唯一值528.5mm。

径流曲线数CN值的大小取决于流域的土地利土壤类型及前期土壤湿润程度。按照土用现状、

壤类型划分CN类别，可得到4类水文土壤组（不含水体），如表4所示。滨城区土壤类型以B（较透C（较不透水）类为主。参照美国水土保持局水）、TＲ-55手册，中等湿润状态下的不同土地利用类型的CN值，如表5所示。结合流域多年汛期平均降雨量及土壤含水量，本文将土壤类型图与土地利用类型图叠加，提取中等湿润状态下的CN值。

［26］

{

（p＞0.2S）（p≤0.2S）

（5）

Q———地表径流量，mm

CN———径流曲线数，无量纲

表4Tab．4

滨城区不同土壤类型的水文土壤组（HSG）类型

Soilhydrologicgroup（HSG）typeofdifferentsoiltypes

土壤类型

水文土壤组（HSG）类型及特征

水文土壤组（HSG）类型

A（极透水）B（较透水）C（较不透水）D（极不透水）

·h－1）最小入渗率［27］/（mm

7.28～11.433.81～7.281.27～3.810.00～1.27

土壤质地

砂土、壤质砂土、砂质壤土壤土、粉砂壤土砂黏壤土黏壤土、砂黏土

滨海盐土、潮土、黑钙土棕壤、黑土、草甸土

表5Tab．5

土地利用类型水浇地旱地有林地疏林地草地水域工矿用地住宅用地

滨城区不同土地利用类型的CN值CNvaluesofdifferentlandusetypes

不同水文土壤组（HSG）类型CN值A[**************]64

B[**************]75

C[**************]81

D[**************]85

Cu、Pb在农田的径流迁移，将Cu的提取系数确定为0.000178，Pd的提取系数确定为0.000098［29］

。2.3

模型验证

按照2.2.2节中土壤侵蚀模型因子确定方法，利用GIS工具分别生成基于土壤类型的K因子图、基于子流域DEM的LS因子图和基于土地利用类型的C因子图和P因子图。在ArcGIS10.1的MapAlgebra功能辅助下，得到不同土地利用类型下土壤侵蚀量分布，如图4所示，各土地利用类型面积加权

·hm2）。平均得到年平均土壤侵蚀量为2.98t/（a

通过中国水利部中国河流泥沙公报

［30］

，获取研

2.2.4泥沙输移比

计算土壤侵蚀量时，需要考虑土壤颗粒被分离只有一部分被地表径流带入沟道系统，另一部以后，

分在搬运过程中沉积下来。泥沙输移比是决定流域出口吸附态非点源污染物负荷的关键因子，其取值

［28］

区间为0.1～0.4。滨城区地势较为平坦，流域面

植被覆盖度不高，因此把流域的泥沙输移比积较小，（SDＲ）定为0.3。2.2.5

污染物质量比提取系数

土壤中污染物的质量比上万倍地高于径流中污染物的质量比，径流作为一种载体，使土壤中某些高质量比的元素随径流迁移。因此，可假设地表径流中溶解态污染物的质量比与原土壤中的污染物质量比呈正比，其比例系数称为提取系数。本文结合

图4Fig．4

滨城区土壤侵蚀量Binchengsoilerosion

究区域上游艾山水文站和紧邻的下游利津水文站2012年土壤侵蚀模数，与模型计算结果分析对比，如表6所示。相对误差为正值，表明模拟结果偏大，原因在于本模型中各因子均参考其他土壤侵蚀较强的地区，取值偏大。但说明所确定的土壤侵蚀模型参数基本适用于土壤侵蚀量估算。

表6

Tab．6

项目模型计算值艾山实测值利津实测值

3结果与分析

3.1不同土地利用类型的重金属质量比背景值分析

研究区域的土地利用类型以疏林地、草地居多，占整个流域面积的59.53%；水浇地、旱地等农业用地占整个流域面积的18.8%；工矿用地和住宅用地比例大致占整个流域的10.35%，如图3所示。统计不同土地利用类型的土壤重金属质量比背景值，Cu、Pb2种土壤重金属含量背景值在总体表现为，

工矿用地、草地和住宅用地较高，在水浇地和旱地中等偏高，在有林地较低，如表7所示。

表7

Tab．7

土壤重金属质量比背景值比较indifferentlanduse

土地利用类型疏林地草地住宅用地工矿用地水浇地有林地旱地

土壤重金属Cu

质量比10.6018.1017.1020.308.053.5311.70

土壤侵蚀模数模拟结果分析

Analysisofsoilerosionsimulationresults

土壤侵蚀模数/（t·hm－2·a－1）

2.982.662.43

0.320.55

12.0422.64

绝对误差/（t·hm－2·a－1）

相对误差/

Comparisonofsoilheavymetalconcentration

mg/kg

土壤重金属Pb

质量比5.527.245.447.135.144.275.93

CN模型因子的确定方法，按照2.2.3中SCS-将土地利用类型图与土壤类型图叠加，根据表4和表5为叠加后的栅格进行CN赋值，结合滨州流域

的汛期平均降雨量参数确定p值，得到流域范围内不同土地利用类型的地表径流量分布，如图5所示，模型计算出不同土地利用类型下地表径流量的变化范围在384.1～568.5mm之间，按照土地利用类型面积加权得到平均地表径流量为486.3mm。与2012年滨州市汛期（6—9月）的平均地表径流量528mm对比得到相对误差为7.89%。说明

CN模型的模拟效果基本符合实际情本文SCS-况

。

这些数据表明，在滨城区小流域的各种土地利

用类型中，工矿用地和住宅用地对于2种重金属的从空间分布的角度看，在排放贡献较大。除此之外，

分布有大量的工矿用地，使得草草地及疏林地周边，

地及疏林地的重金属质量比受到较大程度的影响。3.2

土壤侵蚀输出的重金属污染负荷

利用模型计算得出的土壤侵蚀量，结合不同土

地利用类型的土壤重金属质量比背景值，估算出随

结果如表8所土壤侵蚀输出的重金属污染负荷量，示。

从表8可以看出，重金属Cu随土壤侵蚀输出的

污染负荷略高于Pb。不同土地利用类型对于重金属Pb和Cu随土壤侵蚀的输出贡献顺序基本一致。单位面积输出的2种重金属污染负荷量，以草地最

图5Fig．5

滨城区地表径流量Binchengsurfacerunoff

其次为疏林地和旱地，水浇地输出最小。但由于高，

2种重金属污染物年流域内疏林地面积比例较大，

负荷量均为疏林地输出最高，分别达到了

2493.40kg/a和1298.45kg/a。可见疏林地在加剧土壤侵蚀的同时，也加剧了重金属面源污染的输出。相比之下，有林地和水浇地对于重金属的输出模数和负荷贡献率较小。因此，一方面有必要减少疏林地在不同土地利用类型中的面积比例，以达到减沙、减污的作用；另一方面增加对面源污染起到截流和

本文中泥沙输移比SDＲ和污染物质量比提取

系数的选取不确定性较大，但在计算重金属污染负荷量的过程中，不同土地利用类型SDＲ和提取系数取值一致，因此同等比例的增大或减少各土地利用类型的重金属面源污染负荷，不会影响对结果的对比分析。

表8Tab．8

土地利用类型疏林地草地住宅用地工矿用地水浇地有林地旱地

面积/hm[***********][**************]

随土壤侵蚀输出的重金属污染负荷量

Heavymetalpollutionloadsfromsoilerosion

流失模数/（kg·hm－2·a－1）

0.0620.0830.0280.0280.0040.0060.057

负荷量/（kg·a－1）2493.401821.34540.64306.6320.5228.3977.34

流失模数/（kg·hm－2·a－1）

0.0320.0330.0080.0090.0020.0080.029

负荷量/（kg·a－1）1298.45728.53171.99107.7013.1034.3539.20

土壤侵蚀模数/（t·hm－2·a－1）

5.884.551.641.400.511.904.94

净化作用的有林地和水浇地面积，将有助于减少随

土壤侵蚀输出的重金属污染负荷量。3.3

地表径流输出的重金属污染负荷

根据不同土地利用类型的地表径流量分布，结合各土壤重金属质量比背景值与提取系数，估算出流域不同土地利用类型随年地表径流输出的重金属污染负荷量，如表9所示。对于随地表径流产生的Cu污染负荷量，不同土地利用类型按照其输出量的大小排序为：草地＞疏林地＞住宅用地＞工矿用地＞水浇地＞旱地＞有林地。Pb随地表径流产生的负

表9Tab．9

土地利用类型疏林地草地住宅用地工矿用地水浇地有林地旱地

面积/hm[***********][**************]

荷量与Cu基本相似，排序为：疏林地＞草地＞住宅用地＞工矿用地＞水浇地＞有林地＞旱地。由此看出，在目前滨城区小流域的各种土地利用类型中，随地表径流输出的重金属Cu和Pb污染负荷量以疏林地和草地的贡献最大，有林地和旱地的贡献最小。原因在于本研究区域的疏林地和草地2种类型的土地面积比例较大，且疏林地与草地的空间分布靠近工矿用地，土壤重金属背景值高，从而增加了疏林地和草地随地表径流输出的重金属污染负荷量。

随地表径流输出的重金属污染负荷量

Heavymetalpollutionloadsfromsurfacerunoff

流失模数/（kg·hm－2·a－1）

0.00830.01570.01500.01900.00720.00280.0102

负荷量/（kg·a－1）330.52345.67288.36204.9535.6511.9913.69

流失模数/（kg·hm－2·a－1）

0.00240.00350.00260.00370.00260.00190.0029

负荷量/（kg·a－1）95.2176.4850.7439.8212.598.023.84

地表径流量/（m3·a－1）1.76×1081.08×1080.95×100.25×100.07×10

0.57×108

0.19×108

3.4重金属污染负荷空间分布

综合分析随2种途径流失的重金属污染总负

表10

Tab．10

土地利用类型疏林地草地住宅用地工矿用地水浇地有林地旱地

重金属污染总负荷

重金属Pb污染总负荷污染负荷量/（kg·a－1）1393.66805.01222.73147.5225.6942.3743.04

各类型污染负荷所占比例/%

523085.50.91.61.6

Totalheavymetalpollutionloads

荷，如表10所示。滨城区2012年Cu总污染负荷量

Pb总污染负荷量大约为大约为6519.13kg/a，

2680.04kg/a。不同的土地利用类型中，疏林地和2种土地利草地对流域总的重金属输出贡献较大，

用类型输出的重金属总污染负荷所占比例均靠近80%；相比之下，水浇地和有林地输出的总重金属污所占比例不到5%。主要原因在于染负荷量较小，

水浇地和有林地的重金属质量比背景值较低，且土壤侵蚀量和地表径流强度弱，面积比例小。因此，通

增加保过减少土层瘠薄的疏林地和草地面积比例，水、保土能力强的有林地面积，将有利于有效控制单

位面积输出的重金属污染总负荷量。

重金属Cu污染总负荷污染负荷量/（kg·a－1）2823.922167.018829.01511.5356.1740.3991.03

各类型污染负荷所占比例/%

43331370.80.61.3

4结论

（1）Pb、Cu2种土壤重金属质量比背景值在不

同土地利用类型中差异较大。总体表现为，在工矿用地、草地和住宅用地较高，在水浇地和旱地中等偏高，在有林地较低。

（2）流域平均土壤侵蚀量为2.98t/（hm2·a）。与上游艾山水文站和紧邻的下游利津水文站实测值的相对误差分别为12.04%和22.64%。流域土壤草地和旱地为主。单位面积输出的侵蚀以疏林地、

重金属Pb和Cu污染负荷量均为草地最高，但2种重金属污染年总负荷量均为疏林地输出最高。相比之下，有林地和水浇地对于重金属污染的输出模数

参

考

和污染负荷贡献较小。

（3）不同土地利用类型的地表径流量变化范围在440.47～528.22mm之间，与汛期平均降水量的

Pb的输相对误差为7.89%。地表径流产生的Cu、出量以草地、疏林地最大，有林地贡献最小。

（4）综合分析随2种途径输出的重金属污染总滨城区Cu总污染负荷量约为6519.13kg/a，负荷，

Pb总污染负荷量约为2680.04kg/a。不同的土地利用类型中，对流域重金属污染输出贡献较大的主要为疏林地和草地，水浇地和有林地输出较少。

文

献

1011

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EstimationofHeavyMetalPollutionLoadsfrom

Non-pointSourcesBasedonGIS/ＲS

ZhangTianjiao1

LiuGang1，

WangShengwei2

（1．KeyLaboratoryofModernPrecisionAgricultureSystemIntegrationＲesearch，MinistryofEducation，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100083，China

2．KeyLaboratoryofAgriculturalInformationAcquisitionTechnology，MinistryofAgriculture，

ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100083，China）

Abstract：Heavymetalpollutioncausedenormousriskstohumanhealthandecosystem．Inthispaper，soilheavymetalconcentrationwasdeterminedthroughsamplingfromdifferentlandusetypesinthe

watershedofBinzhou．WithDEMdataandremotesensingimage，themainroutesofpollutionfromnon-pointsources，i．e．，surfacerunoffandsoilerosionofdifferentlandusetypeswereestimatedbasedonSCS-CNmodelandＲUSLEmodel．Theprecisionofthemodelwasvalidatedandanalyzedandheavymetalcopper（Cu），lead（Pb）pollutionloadsfromnon-pointsourcesinthewatershedofYellowＲiverwereestimated．Theresultsshowedthatbigdifferencesexitedamongthesoilheavymetalconcentrationbackgroundvaluesfromdifferentlandusetypesinthestudyarea：inindustrialland，mininglandandgrassland，thebackgroundvalueofCuandPbwashigh；inwoodland，thevaluewaslow．ThetotalloadsofCuandPbwasabout6519.13kg/aand2680.04kg/a．Thevariationrangesofheavymetalpollutionloadsfromsoilerosionwerelargeaswell：thevaluesinsparsewoodlandandgrasslandwerethehighest；inwoodlandandirrigablelandwerethelowest．Thevalueofheavymetalpollutionloadsfromsurfacerunoffalsodifferedgreatly：thevalueingrasslandandsparsewoodlandwasmuchhigherthaninwoodlandanddryland．Theresearchcouldbeusedforfurtheranalyzingthecharacteristicsofthetransferofheavymetals，studyingtheheavymetalloadsfromnon-pointsource，andadjustingthelandusestructurereasonably．

Keywords：Heavymetal

Non-pointsourcespollution

Pollutionload

Surfacerunoff

Soilerosion



（上接第167页）

EvaluationofＲegulatedDeficitIrrigationPerformancewithSaline

WaterBasedonPrincipalComponentAnalysis

HeXin1

YangPeiling1

ＲenShumei1

ChengManjin2

ZhangYiqiang3

JiangGuangyu1

（1．CollegeofWaterＲesourcesandCivilEngineering，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100083，China

2．InstituteofWaterConservancyScienceＲesearchofInnerMongolia，Huhhot010020，China

3．WaterConservancyＲesearchInstituteofBayannaoer，Linhe015000，China）

Abstract：Inordertofindoptimalregulateddeficitirrigationschedulingwithsalinewaterforbetteroilquality，higheryieldandsafermanagementofhigholeicoilsunflower，apotexperimentwasconductedandtheprinciplecomponentanalysismethodwasusedtoestablishacomprehensiveirrigationqualityindexofsalinewaterbytheweightedsumofdifferentevaluationindices．Then，thisindexwasappliedtoevaluateandanalyzetheperformanceofsalinewaterdeficitirrigationeffect．Theresultsshowedthatcomprehensiveirrigationqualityprinciplecomponentobeyednormaldistributionsignificantly，andincluded93.29%primordialqualityattributevariationinformationwithbetterrepresentationandobjectivity，andthusitcouldbeusedastheoveralloilsunflowerregulateddeficitirrigationwithsalinewaterevaluationindex．ThecriticalconcentrationofsalinewaterforoilsunflowerinHetaoIrrigationDistrictis3.5g/L，andthemostsuitableperiodofwaterdeficitisthefloralinitiationstage．Whentheconcentrationofsalinewaterislow（lessthan3.5g/L），theregulateddeficitirrigationwithsalinewaterhaslesseffectontheyieldandqualityofoilsunflower．Whentheconcentrationis3.5g/L，irrigationschedulingwithmilddeficit（80%I）infloralinitiationstageand278.28mmwateramountduringthetotalgrowthperiodshouldbetheoptimalirrigationpatternforsalinewaterofregulateddeficitirrigationwiththecoordinatedyieldandqualityofoilsunflower．Keywords：Salinewater

Ｒegulateddeficitirrigation

Qualitycontrol

Principalcomponentanalysis

Oilsunflower

Irrigationperformance