基于不同空间尺度遥感的矿区土壤重金属污染监测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51704259
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0407.矿山修复工程
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Soil heavy metal contamination as one of the most prominent environmental problems in rapid industrialization of the society, it is bringing a great harm to the human existence and their surrounding environments. Nowadays, monitoring and treatment of the soil heavy metals has become a research hotspot and challenge in the related fields. In order to achieve monitoring the soil heavy metal contamination in bigger scale, rapidly and continuously, this study will select the coal mining soil of the Fukang city in Xinjiang as the research objective, the monitoring the soil heavy metal contamination as a starting point, combination of field survey and indoor experiment, modeling methods, (1) soil heavy metal content and distribution pattern of the soil will be analyzed, the soil heavy metal risk will be assessed, the influence range of soil contamination affected by the opening coal mining will be discussed. (2) The correlation of soil spectra (ground- middle- space) and heavy metal content will be analyzed, and the special band that related to soil heavy metal contamination will be select and the prediction model of the soil heavy metal will be established. (3) Combination of the ground hyperspectral data, drone, high resolution spatial satellite data (Hyperion) will be scale transformed by using different spatial scale remote sensing data to establish the coupled model of soil heavy metal contamination. Finally, we will be monitoring the heavy metals in soil at large scale using combined multi-scale spectrum. The research results will provide the scientific basis and technical support for monitoring and early warning of the arid region soil contamination.
土壤重金属污染作为社会工业化进程中最突出环境问题之一,给人类生存及其周边环境造成了极大的危害,目前,土壤重金属污染监测和治理已成为相关领域研究热点和难点问题。本项目以实现土壤重金属污染大面积、快速、连续监测为目标,选取新疆阜康市矿区重金属污染土壤为研究对象,以土壤重金属遥感监测方法为研究主线,结合野外观测、室内实验和模型模拟手段:(1)分析土壤的重金属含量及其空间分布特征,评价土壤重金属风险,探讨煤矿开采对土壤污染的影响范围;(2)探明土壤光谱(地-中-空)与重金属含量之间的相关性,筛选出土壤重金属污染有关的特征波段,构建土壤重金属预测模型;(3)将地面光谱,无人机载,卫星遥感数据相结合,对不同空间尺度的遥感进行尺度转换,构建区域土壤重金属污染监测的耦合模型,实现多尺度组合光谱对区域尺度土壤重金属含量的监测。研究结果可为干旱地区土壤重金属污染监测和预警提供科学依据和技术支持。

结项摘要

本项目针对于干旱、半干旱地区工业化过程中的土壤重金属污染问题,以新疆天山北坡经济带作为研究霸区,土壤重金属污染遥感快速监测作为主要研究目标,利用地理学、生态学和环境科学的相关理论,结合野外观测、室内实验,采用地累积指数法,内梅罗综合污染指数法,潜在生态风险指数法,地统计学法,优化光谱指数,PLSR模型等方法,分析天山北坡土壤重金属污染特征并探讨其污染程度,划分污染等级以及空间分布特征;揭示主要污染来源和污染影响范围;利用PMF(正定矩阵因子)模型不同污染来源对土壤重金属污染的贡献率进行了评价;通过分析致癌和非致癌指数研究区土壤重金属元素对人体健康风险进行了评估。通过建立土壤重金属污染预测模型,遥感技术对土壤重金属污染的可行性进行了探索。利用不同年份的遥感影像对研究区生态环境质量变化进行了监测与评价。本项目研究成果为干旱地区土壤重金属污染快速监测,污染预警和治理方面提供理论基础和技术方法。通过三年的研究,顺利完成了项目计划要求。本项目执行期间,已发表学术论文8篇,其中SCI收录论文4篇,EI收录论文1篇,其他中文核心期刊论文3篇。已培养本科生3名。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于分数阶微分的春小麦叶绿素含量高光谱估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    麦类作物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    茹克亚·萨吾提;阿不都艾尼·阿不里;尼加提·卡斯木;李虎;吾木提·艾山江;亚森江·喀哈尔;李晓航
  • 通讯作者:
    李晓航
基于PMF模型的准东煤矿周围土壤重金属污染及来源解析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    比拉力·依明;阿不都艾尼·阿不里;师庆东;刘素红;尼加提·卡斯木;李浩
  • 通讯作者:
    李浩
Possibility of optimized indices for the assessment of heavy metal contents in soil around an open pit coal mine area
露天煤矿区周边土壤重金属含量优化评价指标的可能性
  • DOI:
    10.1016/j.jag.2018.05.018
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Rukeya Sawut;Nijat Kasim;Abdugheni Abliz;Li Hu;Ahunaji Yalkun;Balati Maihemuti;Shi Qingdong
  • 通讯作者:
    Shi Qingdong
Quantitatively assessing the risks and possible sources of toxic metals in soil from an arid, coal-dependent industrial region in NW China
定量评估中国西北干旱、依赖煤炭的工业区土壤中有毒金属的风险和可能来源
  • DOI:
    10.1016/j.gexplo.2020.106505
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF GEOCHEMICAL EXPLORATION
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Imin, Bilal;Abliz, Abdugheni;Hao, Li
  • 通讯作者:
    Hao, Li
基于遥感生态指数模型的阜康市生态环境
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    水土保持研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    茹克亚·沙吾提;阿不都艾尼·阿不里;李虎;尼加提·卡斯木;李晓航
  • 通讯作者:
    李晓航

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其他文献

基于目标极化分解方法和PALSAR雷达数据的于田绿洲盐渍化监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    再屯古丽·亚库普;塔西甫拉提·特依拜;依力亚斯江·努尔麦麦提;买买提·沙吾提;阿不都艾尼·阿不里;阿卜杜萨拉木·阿布都加帕尔
  • 通讯作者:
    阿卜杜萨拉木·阿布都加帕尔
基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    麦类作物学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    亚森江·喀哈尔;尼加提·卡斯木;尼格拉·塔什甫拉提;张飞;茹克亚·萨吾提;阿不都艾尼·阿不里;师庆东;苏比努尔·居来提
  • 通讯作者:
    苏比努尔·居来提
不同种类含盐土壤蒸发规律比较
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    人民黄河
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    钱峰;黄介生;彭正阳;阿不都艾尼·阿不里;QIAN Feng,HUANG Jie-sheng,PENG Zheng-yang,Abuduain
  • 通讯作者:
    QIAN Feng,HUANG Jie-sheng,PENG Zheng-yang,Abuduain
不同地下水埋深的盐化土壤蒸发的试验研究
  • DOI:
    10.13522/j.cnki.ggps.2014.04/05.052
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    灌溉排水学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阿不都艾尼·阿不里;伍靖伟;黄介生;塔西普拉提·特依拜;杨鹏举
  • 通讯作者:
    杨鹏举
阿克苏市绿地土壤重金属污染及植物富集特征
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    生态科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    美合日阿依·希尔亚孜旦;玉米提·哈力克;阿不都艾尼·阿不里
  • 通讯作者:
    阿不都艾尼·阿不里

其他文献

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阿不都艾尼·阿不里的其他基金

新疆卡拉麦里山自然保护区野生动物重金属暴露风险评价及来源解析
  • 批准号:
    42167058
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    37 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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