2.2 土壤污染遥感

　　从土壤污染光学遥感进展类文献来看[15，16，20，21]， 很多学者开展了多光谱光学及高光谱遥感的土壤污染监测研究。有从元素类型上分， 建立不同元素的遥感反演方法;从遥感手段上看， 有多光谱手段、近地表高光谱、航空高光谱、卫星平台高光谱等开展土壤污染监测。

　　从监测对象来说， 有开展流域造成的重金属污染， 如Eunyoung Choe等[22]利用Hymap高光谱数据制作了河流沉积物重金属污染分布图， 兰泽英等[23]利用高光谱数据进行乐安河流域重金属污染反演。有开展农田污灌造成的重金属污染， 如王燕[24]利用高光谱数据开展石家庄污灌区重金属遥感反演。有对污染场地进行土壤污染进行遥感监测， 如盖利亚等[13]对农药类污染场地进行光谱特征分析。也有对一般性土壤开展重金属制图研究， 如张威[10]开展三江源草地的重金属高光谱反演研究。很大一部分学者对矿山、尾矿库地区土壤重金属污染开展遥感监测， 如Kemper等[25]开展矿区土壤重金属光谱研究。

　　总体来说， 估算探测土壤中的重金属含量， 其精度和稳定性受限， 主要原因在于土壤重金属含量通常属于痕量级， 即使在重污染区域， 即土壤重金属含量大于三级临界值的区域 (参见《土壤环境质量标准》) [26]， 其诊断性光谱特征也很容易湮没在其他土壤组分的影响之中。但总体而言， 土壤污染程度越高， 如典型的污染场地， 遥感反演与识别的效果更好。因此， 针对重点污染场地， 分析其土壤污染特征与规律对进行土壤污染遥感具有较强的可行性。

3 应用展望

　　目前来说， 土壤污染遥感研究主要集中在遥感机理与模型的构建方面， 与实际的管理应用需求结合不是很紧密。利用已有成熟遥感技术， 结合土壤污染光谱、反演、植被胁迫等方面的遥感研究进展， 面向国务院发布的《土壤污染防治行动计划》中提出的土壤环境质量管理需求， 可更为实用地以下几个方面发挥遥感优势。

3.1 土壤污染源遥感监管

　　土壤污染源是土壤污染的源头， 加强工矿企业的环境监管， 切断土壤污染的源头， 遏制土壤污染扩大的趋势。《土壤污染防治行动计划》中， 多次提出对于重点污染源、矿产资源集中开采区、石油开采区的监管及农膜污染的防治。遥感技术上述污染源监管工作中可以起到重要的支撑作用。对于矿产集中开采区， 可以利用遥感技术划定矿产开发土壤污染边界， 开展矿区未利用地环境遥感监管。对于石油开采区， 可以利用遥感技术划定土壤污染范围与面积， 开展油田开采区未利用地环境遥感监管。对于农田农膜， 可以利用遥感技术对河北、辽宁、山东、河南、甘肃、新疆等农膜使用量较高省份进行遥感监测， 分析农膜使用面积以及回收面积变化。对于固体废物集中堆存场地， 可以利用遥感技术对尾矿库、煤矸石、工业副产石膏、粉煤灰、赤泥、冶炼渣、电石渣、砷渣以及脱硫脱硝除尘产生固体废物的堆存场所， 开展遥感识别与遥感监管。对于重点行业企业用地中污染地块， 利用遥感技术监测污染地块的分布及其环境风险。

3.2 遥感技术服务风险管控

　　《土壤污染防治行动计划》中强调， 要“强化未污染土壤保护”， 对已污染的土地， 要“防范人居环境风险”。立足多源卫星数据， 开展相关空间的遥感监测。一是对土壤良好区域、国家划定的土壤环境保护重点区域， 依法开展遥感监测， 监测可能存在的破坏行为。二是对土壤严重污染区域， 国家划定的土壤污染控制区， 进行遥感监测， 防止在此周边建立居住区、学校、医院等。

　　另外， 通过收集污染源普查数据、互联网数据、遥感解译等， 摸清区域典型土壤污染源分布， 形成土壤污染源分布数据集。叠合土壤污染源、遥感专题参数、环境敏感区 (如居民聚居区、保护区) 、气候气象、河流水系、土壤侵蚀、地形地貌、地表覆盖与土地利用分类等信息， 耦合经济社会发展数据， 进行区域尺度上土壤污染风险评价与分区。在不同情景下， 模拟重金属污染过程， 进行区域风险评价， 并有针对性提出控制方案。

　　参考文献

　　[1]《全国土壤污染状况调查公报》环境保护部联合国土资源部， 2014.4.

　　[2]Huan Feng et al.Distribution of heavy metal and PCB contaminants in the sediments of an urban estuary:the Hudson River.Marine environmental research， 1998， 45 (1) :69-88.

　　[3]李鸣， 吴结春， 张小林， 邹雪静.鄱阳湖五河入湖重金属污染和分析评价[J].南昌大学学报 (理科版) 2008， 32 (5) :483-486.

　　[4]Yunfeng Xie， Tong-bin Chen， Mei Lei， et al.Spatial distribution of soil heavy metal pollution estimated by different interpolation methods:accuracy and uncertainty analysis[J].Chemosphere， 2011， 82 (3) :468-476.

　　[5]Donato Sollitto， Marija Romic， Annamaria Castrignanò， etal.Assessing heavy metal contamination in soils of the zagreb region (northwest croatia) using multivariate geostatistics[J].Catena， 2010， 80 (3) :182-194.

　　[6]陈怀满.环境土壤学 (第二版) [M].科学出版社， 2010.

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