• 全国中文核心期刊
  • 中国科学院引文数据库核心期刊(CSCD)
  • 中国科技核心期刊
  • F5000优秀论文来源期刊
  • 荷兰《文摘与引文数据库》(Scopus)收录期刊
  • 美国《化学文摘》收录期刊
  • 俄罗斯《文摘杂志》收录期刊
高级检索

内蒙古阴山北麓的风蚀沙化作用及其生态地质效应

刘建宇, 聂洪峰, 宋保芳, 肖春蕾, 袁国礼, 尚博譞, 潘震

刘建宇,聂洪峰,宋保芳,肖春蕾,袁国礼,尚博譞,潘震. 2024. 内蒙古阴山北麓的风蚀沙化作用及其生态地质效应[J]. 中国地质, 51(3): 1020−1033. DOI: 10.12029/gc20210607002
引用本文: 刘建宇,聂洪峰,宋保芳,肖春蕾,袁国礼,尚博譞,潘震. 2024. 内蒙古阴山北麓的风蚀沙化作用及其生态地质效应[J]. 中国地质, 51(3): 1020−1033. DOI: 10.12029/gc20210607002
Liu Jianyu, Nie Hongfeng, Song Baofang, Xiao Chunlei, Yuan Guoli, Shang Boxuan, Pan Zhen. 2024. Wind erosion, land desertification and ecogeological effects in the northern piedmont of Yinshan Mountain in Inner Mongolia[J]. Geology in China, 51(3): 1020−1033. DOI: 10.12029/gc20210607002
Citation: Liu Jianyu, Nie Hongfeng, Song Baofang, Xiao Chunlei, Yuan Guoli, Shang Boxuan, Pan Zhen. 2024. Wind erosion, land desertification and ecogeological effects in the northern piedmont of Yinshan Mountain in Inner Mongolia[J]. Geology in China, 51(3): 1020−1033. DOI: 10.12029/gc20210607002

内蒙古阴山北麓的风蚀沙化作用及其生态地质效应

基金项目: 中国地质调查局项目“全国地球关键带遥感地质调查项目(DD20190536)”资助。
详细信息
    作者简介:

    刘建宇,男,1988年生,博士,工程师,主要从事遥感地质、生态地质方向研究;E-mail: liujy5577@163.com

    通讯作者:

    聂洪峰,男,1964年生,教授级高级工程师,主要从事水工环地质、遥感地质方向研究;E-mail: nie_hongfeng@qq.com

  • 中图分类号: X171.1; X141

Wind erosion, land desertification and ecogeological effects in the northern piedmont of Yinshan Mountain in Inner Mongolia

Funds: Supported by the project of China Geological Survey "Remote Sensing Geological Survey of Earth Critical Zones in China" (DD20190536).
More Information
    Author Bio:

    LIU Jianyu, male, born in 1988, doctor, engineer, engaged in remote−sensing geology and ecological geology; E-mail: liujy5577@163.com

    Corresponding author:

    NIE Hongfeng, male, born in 1964, professor level senior engineer, engaged in hydrogeology and remote−sensing geology; E-mail: nie_hongfeng@qq.com.

  • 摘要:
    研究目的 

    阴山北麓作为我国土地沙化最严重的区域之一,受风蚀作用影响严重。本文通过研究该地区风蚀作用、土地荒漠化与植被类型分布三者之间的关系,阐明风蚀作用对基岩风化成土过程的影响,揭示风蚀对土地沙化的影响,诠释生态地质特征与生态系统的耦合关系,为干旱、半干旱地区生态系统保护修复提供科学依据。

    研究方法 

    本文选择该地区缓坡丘陵、低山丘陵和中山三种地貌区的基岩风化剖面为研究对象,对比研究了不同风蚀强度下岩石风化过程中元素的迁移过程、土壤质地特征以及地表植被类型与覆盖度变化规律。

    研究结果 

    缓坡丘陵区受风蚀作用影响较大,细粒风化产物大量迁出,表土Al2O3含量显著减少,土壤剖面CIA值变化异常、厚度变薄、养分流失、保水能力下降,植被类型以草为主,稀疏矮小,覆盖度较低;低山丘陵区受风蚀作用影响较小,黏粒、粉粒少量迁出,少量极细砂迁入,表土Al2O3含量减少,土壤CIA值变化正常、厚度变化不大、养分少量流失,植被类型以草为主,分布相对密集,且有低矮灌木生长;中山区受风蚀作用影响最小,以黏粒、粉粒物质迁入为主,风化产物迁出甚少,表土Al2O3含量增加,CIA值显著升高,植被类型以低矮灌木为主,山坡上有大片乔木生长,长势较好。

    结论 

    强烈的风蚀作用使得阴山以北缓坡丘陵区土壤中的细粒物质被迁移至中山区,造成缓坡丘陵区土壤厚度与质量较中山区差,因此缓坡丘陵区植被稀疏,土地沙化较严重,山地区植被涨势较好。

    创新点:

    (1)通过剖面测量,岩石、风化层、土壤主微量元素与土壤物质组成分析,揭示了坡丘陵、低山丘陵和中山三种地貌区风化特征;(2)阐明了风蚀作用、土地荒漠化与植被类型分布三者之间的关系,为干旱、半干旱地区生态系统保护修复提供科学依据。

    Abstract:

    This paper is the result of ecological geological survey engineering.

    Objective 

    As one of severe desertification areas in China, the northern piedmont of Yin Mountain is seriously impacted by wind erosion. The relationship of wind erosion, land desertification and the distribution of vegetation types in this area was studied, to clarify the impact of wind erosion on the weathering process from the bedrock to the soil, to reveal the effect of wind erosion on land desertification, to interpret the coupling relationship between eco-geological characteristics and ecosystems, and to provide a scientific basis for the protection and restoration of ecosystem at arid and semi-arid regions.

    Methods 

    Weathering profiles was selectively collected from rocks to soils, which distributed in the gentle slope hills, low mountain hills and mid-mountain. To compare the influence of different wind erosion intensities, some works were performed to analyze the migration processes of elements during rock weathering, characteristics of soil texture, and change patterns of surface vegetation types and its coverage.

    Results 

    The gentle slope hilly area was greatly influenced by wind erosion. Many fine particles of weathering products were moved out, which appeared as the content of Al2O3 in surface soil decreasing significantly and values of CIA in soil profile changing abnormally. Thus, the soil thickness became thinner with the soil nutrients being lost and the water retention ability be weakened. As the result, the grass is the main vegetation type with sparse distribution. The low hilly area was less affected by wind erosion. A small amount of clay and silt grains were emigrated, and some fine sands were immigrated, which appeared as the content of Al2O3 in surface soil decreasing and values of CIA in soil profile changing normally. Thus, the soil thickness was almost unchanged with the soil nutrients being lost slightly. As the result, the vegetation type was dominated by the grass with low shrubs growing, and their distribution was relatively denser. The middle-mountain area was impacted by the wind erosion at the least degree. A certain amount of clay and silt was immigrated almost without emigration of weathering products, which appeared as the content of Al2O3 in surface soil increased with a great increase of CIA values. As the result, the vegetation types were mainly short shrubs, and a large number of trees were densely grown on the hillside.

    Conclusions 

    Intense wind erosion caused the migration of fine-grained materials in the soil from the gentle slope hills north of Yin Mountain to the mid-mountain area, which resulted in worse soil thickness and quality at the gentle slope hills while comparing to those at the mid-mountain area. Consequently, vegetation is sparse and land desertification is more severe in the gentle slope hills, while vegetation shows better growth in the mountain areas.

    Highlights:

    (1) By measuring profile and analyzing major and trace elements and compositions in rocks, weathering layers and soils, the weathering characteristics of three types of geomorphic areas were revealed, including the gentle slope hills, low mountain hills and mid-mountain. (2) The relationship of wind erosion, land desertification and the distribution of vegetation types was clarified, which provides a scientific basis for the protection and restoration of ecosystems at arid and semi-arid regions.

  • 硝酸盐污染是世界性水环境问题,全球范围内约有110个国家和地区的地下水存在氮污染,且以硝态氮污染为主(Katharina, 2012陈新明等,2013Chetan et al., 2018)。长期饮用高含量硝酸盐的水易引起高铁血红蛋白症,并在人体内形成亚硝胺类物质,从而引发消化道癌症。中国地下水硝酸盐污染较为普遍(唐克旺等,2006何泽等,2019朱亮等,2020郭晓东等,2021),在东部主要平原地下水中“三氮”普遍呈面状污染特征,浅层地下水NO3-的超标率高达10.3%(文冬光等,2012)。华北平原浅层地下水“三氮”污染以重污染为主,硝酸盐氮超标率达7.45%,主要分布在古黄河地下水系统、海河地下水系统的农村和城市周边地区(张兆吉等,2012)。松嫩平原地下水硝酸盐污染分布面积较大,特别是高平原区硝酸盐含量已在大范围内超过生活饮用水国家标准,最大值高达220 mg/L(朱巍等,2013)。

    随着工业化、城镇化的快速发展,地下水硝酸盐绝对含量的增加,导致水质恶化问题不断加重,引起了中国学者的广泛关注,针对硝酸盐污染成因及影响因素、迁移转化、污染源识别、健康风险评估和污染治理等多方面开展研究(李政红等,2017;刘贯群等,2017盛丹睿等,2019傅雪梅等, 2019赵然等,2020)。地下水硝酸盐相对含量(阴离子毫克当量百分比)的增加,改变了地下水的水化学特征。国内已有报道,在中国一些地区NO3-成为地下水中的主要阴离子之一,已存在地下水硝酸盐相对含量≥ 25%,甚至超过50%的现象,并将此类水命名为硝酸型水(周迅等,2014朱亮等,2016徐进等,2018)。

    NO3-是典型的污染指示因子。硝酸型水可成为识别地下水是否遭受硝酸盐污染的重要判别依据(周迅等,2014)。目前针对地下水中硝酸型水的分布、成因及水化学指示意义等方面的研究较少,尤其是在中国南方地区。厦门市居民饮用水源虽以地表水为主,但厦门市为水资源缺乏区,供水主要依赖区外调水,在枯水期和特枯水期仍存在较大水资源缺口,地下水应急供水意义重大。地下水质量好坏直接影响其供水意义,地下水污染也将危害到居民的身体健康。2019年中国地质科学院水文地质环境地质研究所组织开展了厦漳泉同城化地区综合地质调查,通过系统的水文地质调查和水化学分析,发现硝酸盐是影响厦门市地下水质量的主要影响因子之一,且检出较多硝酸型水。因此,本文针对厦门市硝酸型地下水的分布特征、影响因素及其水化学指示意义进行探讨分析,为地下水污染防治提供科学依据。

    厦门市位于台湾海峡西岸中部、闽南金三角的中心。属亚热带海洋性季风气候,气候温和湿润,多年平均气温20.9℃, 多年平均降水量为1513.3 mm,多年平均蒸发量为1651.3 mm。全市土地面积1700.61 km2,海域面积约390 km2,海岸线总长约为234 km。市域由陆地、海洋和岛屿组成,陆地总体地势由西北向东南倾斜。西北部为中山、低山区,海拔较高;向南过渡至丘陵地带,海拔降低;南面是海洋、厦门岛和鼓浪屿,海拔一般10 m以下。2019年底常住人口429万人,其中城镇人口383万人。GDP约5995.04亿元,占福建省的14.1%。厦门有丰富的海洋生物资源,金属矿藏资源比较缺乏,淡水资源匮乏。

    厦门市水系发育,河网密,呈树枝状分布,径流方向自西向东。其河流特点为径流量小、水流短、河道窄、河床浅。水量随季节变化大,河水含沙量低。厦门平原区属于滨海、丘陵平原,其水文地质条件具有单元小、径流短、水量小和循环浅的特征。地下水主要赋存于松散岩类孔隙含水层、风化残积孔隙裂隙含水层、基岩裂隙含水层。松散岩类孔隙水包括冲洪积孔隙水和海积孔隙水。冲洪积孔隙水分布于河谷两侧阶地及山前洪积扇,含水层岩性为砂、砾石及砾卵石等。海积孔隙水分布于海岸及河口地带,含水层岩性为淤泥质砂、中粗砂等。风化残积孔隙裂隙水分布于残积地台及山前坡脚地带,含水层岩性为碎石、角砾。基岩裂隙水分布于山区基岩裂隙及断层中(图 1)。地下水主要补给来源为大气降水。在汛期或开采条件下地下水还受地表水的侧向补给。

    图  1  研究区典型水文地质剖面
    1—砂质粘土; 2—砾砂; 3—砂; 4—淤泥; 5—花岗岩; 6—二长花岗岩; 7—砂岩; 8—凝灰岩
    Figure  1.  Typical hydrogeological section in the study area
    1-Sandy clay; 2-Sand gravel; 3-Sand; 4-Mud; 5-Granite; 6-Monzogranite; 7-Sandstone; 8-Tuff

    厦门市虽降雨丰富,但淡水资源仍非常匮乏。根据《厦门市水资源公报》(2000—2019年)统计数据显示,近20年来,厦门市年均水资源量为13.412× 108 m3,2016年水资源数量最大,为25.129×108 m3,2003年最小为8.55×108 m3。厦门市城市供水结构较单一,地表水是主要的供水水源,2019年全市供用水量6.81×108 m3(不含海水供应量和生态补水),地表水、地下水和其他水源供应量占总供水量的比例分别为92.41%、6.39%和1.20%。城镇居民用水量最大,为2.289×108 m3,占33.59%;生产、生活、生态用水量比例分别为57.75%、37.23%、5.02%。当地水资源供应量不足,对区域外调水依赖程度高,区域外调入水量占总供应量的比例为57.29%。以户籍人口计算,2019年人均水资源量为419 m3,约是全国人均占有量的1/5,属绝对贫水区(人均水资源量<500 m3)。2019年地下水开采量占地下水资源量的比例为14.5%,地下水具有一定的开采潜力。作为闽西南经济协作区的发展核心,厦门市整体发展已经上升为国家战略,水资源短缺问题成为制约其经济可持续发展的重要问题(徐祥清,1999黄初龙等,2009)。地下水作为补充和后备应急水源的作用越发显得重要,地下水质量直接影响着补充和后备应急水源的供水能力和供水安全。

    2019年在厦门市平原区采集112组全分析的水样,包括地下水样品87组,地表水样品25组,采样点位置分布见图 2。分析项目包括pH、HCO3-、SO42-、Cl-、CO32-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+、NH4+、NO3-、NO2-、F-、TDS,总硬度、Al3+、Fe、Mn、偏硅酸、Br-、I-、耗氧量。采样体积2 L。地下水样品多采自居民宅院大口井或小机井。采样时,先用待取水样将水样瓶清洗3次,再将水样采集于瓶中。采集后立即密封,低温保存。样品均送至有国家检测资质的自然资源部地下水矿泉水及环境监测中心,阳离子K+、Na+、Ca2+、Mg2+由电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-MS,Varian820-ms)测定。阴离子中SO42-、NO3-使用离子色普仪(ISC1500)测定,检出限分别为0.2 mg/L和0.1 mg/L。NO2-使用紫外分光光度法测定,检出限为0.02 mg/L。Cl-使用AgNO3滴定法测定,检出限为0.01 mg/L。HCO3-用酸标准溶液滴定法。NH4+采用纳氏试剂光度法测定,检出限为0.04 mg/L。总硬度采用乙二胺四乙酸二钠滴定法,TDS采用烘干测量法。水样的采集、保存和检测过程均严格按照《生活饮用水标准检验方法GB/ T5750-2006》中的有关规定。为确保测试结果准确可靠,检测结果根据离子平衡原理进行阴阳离子平衡分析,分析误差均小于3%。

    图  2  样品采集点分布
    1—地表水;2—地下水;3—林地;4—耕地;5—人工表面;6—湿地;7—水体; 8—研究区边界; 9—河流; 10—行政区界线
    Figure  2.  Distribution of sampling sites
    1-Surface water; 2-Groundwater; 3-Woodland; 4-Cultivated land; 5-Artificial surfaces; 6-Wetland; 7-Water; 8-Boundary of the study area; 9-Rivers; 10-Administrative boundaries

    采用改进的舒卡列夫分类法识别硝酸型水的分布。改进的舒卡列夫分类法是在传统的舒卡列夫分类法的基础上,将NO3-纳入水化学类型划分,据7种阴、阳离子HCO3-、Cl-、SO42-、NO3-、Ca2+、Mg2+、Na+(包括K+)毫克当量百分数划分地下水类型。命名原则:毫克当量百分数≥25%的离子参与命名,水型按阴离子在前,阳离子在后;含量大的在前,小的在后。并将有NO3-参与水化学命名的地下水统称为硝酸型水。

    利用NO3-的绝对含量和相对含量关系分析硝酸型水的特征。绝对含量是指1 L水中含某离子的毫克数(mg/L), 用ρ(B)表示B离子的绝对含量。相对含量是以离子毫克当量百分数表示。将1 L水中阴、阳离子的毫克当量总数各作为100%,按阴、阳离子分别计算。

    其中:X(B)表示B离子的毫克当量百分数(%);γ(B)表示B离子的毫克当量数;γ(或γ)表示阴(阳)离子毫克当量总数。

    利用MapGIS软件研究“硝酸型水”空间分布特征。利用NO3-的相对含量和某些离子比例系数之间的相关关系分析“硝酸型水”成因及影响因素。

    根据传统舒卡列夫分类法,厦门市平原区地下水化学类型25种。阴离子中HCO3-占绝对优势,重碳酸型水占样品总数的23.8%,重碳酸型水和以重碳酸为主的水占61.9%。阳离子以Na+为主,其次是Ca2+。钠型水和钠钙型水占样品总数的53.3%。钙型水和钙钠型水占46.6%。74.3%的样品水化学类型集中分布于9种水化学类型中,按样品数量计,占比由大到小依次为HCO3·Cl-Ca·Na型、HCO3-Ca· Na型、Cl-Na · Ca型、Cl-Na型、HCO3·Cl-Na·Ca型、Cl·HCO3-Na·Ca型、Cl-Ca·Na型、HCO3-Ca型和HCO3-Na·Ca型。25.7%的样品的水化学类型分散在HCO3·Cl-Na型等16种水化学类型中,每种类型样点占比均小于3%。

    采用改进的舒卡列夫分类法重新计算研究区地下水的水化学类型。结果显示,研究区87组样品X(NO3-)范围0.1%~53.1%,均值为22.0%,其中有32组样品因X(NO3-)≥25%而参与了水化学类型命名,占总数的36.8%。X(NO3-)最大值、平均值和中位数均超过了X(SO42-)(表 1),NO3-已成为影响研究区地下水水化学命名的主要阴离子组分。与传统的舒卡列夫分类法相比,由于NO3-的加入,使研究区地下水水化学变得复杂化。阴离子水化学类型由12种增至19种,减少了Cl·HCO3·SO4型、HCO3·SO4· Cl型和SO4·Cl型水,增加了NO3·Cl型(9组)、NO3· HCO3型(6组)、Cl·NO3型(5组)、HCO3 · NO3·Cl型(3组)、NO3·Cl·HCO3型(2组)、Cl·HCO3·NO3型(2组)、HCO3·Cl·NO3型(2组)、Cl·NO3·SO4型(1组)、NO3·SO4型(1组)、HCO3·NO3型(1组)10种硝酸型水。32组硝酸型水样品中有18组是以NO3-为主。按样品数量统计,厦门市地下水前五种阴离子水化学类型依次为HCO3型、HCO3·Cl型、Cl型、NO3·Cl型和NO3·HCO3型。硝酸型水主要分布于风化残积平原区,岛外4区均有分布,东部翔安区和同安区已形成较大面状分布,西部集美区和海沧区分布较少,且呈点状或局部小面积分布(图 3)。

    表  1  主要离子毫克当量百分数(%)特征参数
    Table  1.  Characteristic parameter of Anion mEq Percentage
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格
    图  3  硝酸型水分布图
    1—是硝酸型水,但不是超Ⅲ类水;2—既是硝酸型水,也是超Ⅲ类水;3—冲洪积孔隙含水层;4—风化残积孔隙裂隙含水层;5—基岩裂隙含水层;6—海积孔隙含水层;7—研究区边界;8—河流
    Figure  3.  Distribution of NO3 type water
    1-NO3 type water, but not overtake Ⅲ class; 2-NO3 type water, and also overtake Ⅲ class; 3-Alluvial-diluvial pore aquifer; 4-Weathered residual pores crack aquifers; 5-Marine pore aquifer; 6-Bedrock fractured aquifer; 7-Boundary of the study area; 8-Rivers

    用硝酸盐的绝对含量ρ(NO3-)和相对含量X(NO3-)关系分析硝酸型水的特征。分别以绝对含量88.5 mg/L(《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)Ⅲ类水限值)和相对含量25%(参照舒卡列夫分类对地下水化学类型命名方法)(王大纯等,1995)为分界线将数据点分布分为4个区:A区水样点既不是超Ⅲ类水,也不是硝酸型水;B区水样点不是超Ⅲ类水,但是硝酸型水;C区水样点是超Ⅲ类水,但不是硝酸型水;D区水样点既是超Ⅲ类水,也是硝酸型水(徐进等,2018)。

    图 4可见,水样点主要分布于A区,占样品总数的56.3%。其次是B区和D区,占比分别为24.1%和12.6%。C区水样点分布最少。硝酸型水以硝酸盐绝对含量偏低为主。

    图  4  硝酸盐绝对含量与相对含量关系
    Figure  4.  Nitrate concentration and mEq percentage relationship

    地下水化学Piper三线图(图 5)显示,A、B、C、D四区地下水阳离子均以Na+、Ca2+为主,阴离子特征有明显差异。非硝酸型水(A区和C区)地下水阴离子以HCO3-为主,地下水化学类型以HCO3- Ca · Na型、HCO3 · Cl-Ca · Na型、HCO3 · Cl-Na · Ca型为主。硝酸型水(B区和D区)地下水阴离子Cl-增多, 以Cl-和HCO3-为主,地下水化学类型以ClNa·Ca型、HCO3·Cl-Ca·Na型为主。

    图  5  Piper三线图
    A—不是超Ⅲ类水,也不是硝酸型水; B—不是超Ⅲ类水,但是硝酸型水; C—是超Ⅲ类水,但不是硝酸型水; D—既是超Ⅲ类水,也是硝酸型水
    Figure  5.  Trigram of piper
    A-Not super Ⅲ type water, nor NO 3 Type Wate r; B-Not super Ⅲ water, but NO3 Type Wate; C-Is super Ⅲ type water, but not NO3 Type Wate; D-Is super Ⅲ type water, but also NO 3 Type Wate

    32组硝酸型地下水pH值范围在5.31~7.06,平均值为6.19,总体呈弱酸性;TDS范围为71.49~787.7 mg/L,平均值为263.70 mg/L,为淡水;Eh范围为110~354 mV,平均值为237.87 mV;总硬度范围为11.01~296.2 mg/L,平均值为95.58 mg/L;硝酸盐的相对含量X(NO3-)范围在25.3%~53.1%,平均值为36.6%。X(NO3-)与地下水pH值、TDS、Eh和总硬度均呈直线相关关系。其中,X(NO3-)与pH值、TDS和总硬度均为相对较强的负相关关系,与Eh呈相对较强的正相关关系(图 6)。硝酸型水主要存在于氧化沉积环境,具有低pH,低TDS、低硬度特征。

    图  6  X(NO3-)与pH值、Eh、TDS和总硬度的相关关系
    Figure  6.  Nitrate mEq percentage and pH, Eh, TDS, TH relationship

    地下水水化学特征是在气候、水文、地质、地貌、水文地质和人类活动等多种因素的综合影响下(张翠云等,2007),经过离子交换、溶解与沉淀、氧化还原、蒸发浓缩以及生物化学等复杂的地球化学过程后形成与演化。近几十年来,人类活动强度不断加大,NO3-等污染组分进入地下水的数量不断增多,天然地下水化学组成被改变。本研究从自然因素和人为因素两个方面分析研究区硝酸型地下水的形成。

    土壤与地下水的包气带岩性及其结构、含水层类型、潜水埋深等均是影响氮转化的主要因素。本次地下水样品主要采自厦门市平原区分布广泛的两类含水层:冲洪积孔隙含水层和风化残坡积孔隙裂隙含水层。

    采自风化残坡积孔隙裂隙含水层的地下水样品55组,X(NO3-) 范围为1.0%~53.1%,均值为26.2%。其中28组样品X(NO3-)≥25%,形成NO3·Cl型、NO3·HCO3型、Cl·NO3型等10种硝酸型水。冲洪积孔隙含水层的地下水样品27组,X(NO3-)范围为0.1%~37.4%,均值为14.4%。其中4组样品X(NO3-)≥25%,形成NO3·HCO3型、Cl·NO3·SO4型和HCO3·Cl·NO3型3种硝酸型水(表 2)。在海积孔隙含水层和基岩裂隙含水层采集的5组地下水样品,X(NO3-)均小于25%,未出现硝酸型水。

    表  2  硝酸型地下水分布特征
    Table  2.  Distribution characteristics of nitric acid groundwater
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    硝酸型水多出现在风化残坡积含水层,这主要是受到该含水层的岩性、水动力条件、地下水埋深等自然环境的影响。

    残坡积物由燕山期花岗岩类岩石风化而成。花岗岩属酸性母岩,在高温多雨的气候条件下,由其形成的土壤一般呈酸性(5.0≤pH < 6.5)(王文俊, 2018)。在氮循环转化过程中细菌起到重要作用,一般情况下,酸性越强硝化细菌活性越强,偏酸性环境有利于氨氮转化为硝酸盐氮。这与研究区硝酸型地下水X(NO3-)与pH呈负相关的特征是一致的。

    γ(Ca2+)/γ(Cl-)系数是描述地下水动力特点的参数,其值越大表明水动力条件越好,反之,地下水径流条件越差(Sun, 2007; 李虎等, 2015)。由硝酸盐绝对含量ρ(NO3-)、相对含量X(NO3-)与γCa/γCl系数相关关系图(图 7)可见,残坡积含水层地下水径流条件明显比冲洪积含水层差,易于NO3-的富集,NO3-相对含量也较大。

    图  7  硝酸盐相对含量(a)和绝对含量(b)与γ(Ca2+)/γ(Cl-)的相关关系
    Figure  7.  Nitrate concentration, mEq percentage and γ(Ca2+)/γ(Cl-) relationship

    浅层地下水埋深即包气带厚度,是影响氮转化的主要地质因素之一。埋深小有利于表层土壤富集的有机碳进入含水层,反硝化作用强。埋深大一些,反硝化作用不强,NO3-污染较严重(沈照理等,1993)。埋深太大,水渗过包气带的路程增大,水中溶解氧被地层中的有机物消耗,Eh值减小,不利于硝化作用,地下水不易受到NO3-污染。图 8所示为研究区地下水硝酸盐含量和硝酸型水随水位埋深的分布。NO3-含量与地下水埋深呈负相关关系,约20%的样品NO3-绝对含量超过地下水质量标准Ⅲ类水限值,超标点水位埋深均小于13 m。而水位埋深小于1 m的样品有8个,均为非硝酸型水。硝酸型水多出现在水位埋深1~20 m的区域。

    图  8  硝酸盐浓度和地下水位埋深关系
    Figure  8.  Relationship between nitrate and groundwater level depth

    人类活动是地下水中氮的主要来源,如施用化肥、农家肥和污水灌溉是农业地区地下水氮污染的重要来源,城市化的结果导致了城镇周边地下水氮污染。

    采用γ(Ca2++Mg2+)/γ(HCO3-+ SO42-)分析人类活动对硝酸型水形成的影响。天然状态下,地下水径流过程中可溶性岩石(或矿物)按照固定的比例不断溶解,水中Ca2+、Mg2+、HCO3-和SO42-之间的成分遵守矿物溶解的化学平衡等比例溶解。水样点γ(Ca2++Mg2+)/γ(HCO3-+ SO42-)比值应该落在1∶1线上;如果在排泄带有任何污染物或其他水体混入,都会扰乱Ca2+、Mg2+和HCO3-、SO42-之间的比例分配,使之偏离1∶1线(Sandow et al., 2010孙厚云等,2018)。图 9显示硝酸型水的γ(Ca2++Mg2+)/γ(HCO3-+SO42-)的比值明显偏离1∶1线,这说明硝酸型水中有污染水体渗入。

    图  9  硝酸盐相对含量与γ(Ca2++Mg2+)/γ(HCO3-+SO42-)的相关关系
    Figure  9.  Nitrate mEq percentage and γ(Ca2++Mg2+)/γ(HCO3-+SO42-)relationship

    Cl-主要来源于人类活动生产和生活污水排放,农业施肥是地下水中K+的重要来源之一(Fetter, 2011袁建飞等, 2016; Geophrey et al., 2017)。利用ρ(NO3-)与ρ(Cl-)、ρ(NO3-)与ρ(K+)相关关系,进一步分析地下水中NO3-的来源(图 10)。

    图  10  ρ(NO3-)与ρ(K+)、ρ(Cl-)的相关关系
    a—硝酸型; b—非硝酸型; c—硝酸型; d—为非硝酸型
    Figure  10.  NO3- and K+、Cl- concentration relationship
    a-NO3 Type Water; b-Non-NO3 Type Water; c-NO 3 Type Water; d-Non-NO3 Type Water

    ρ(NO3-)与ρ(K+)相关关系分析结果显示,非硝酸型水ρ(NO3-)与ρ(K+)相关性较好,拟合系数为R2= 0.27。而硝酸型水的相关性稍弱于非硝酸型水,拟合系数为R2=0.11,NO3-与K+浓度呈弱正相关。说明部分地下水中NO3-与K+有相同或相似的来源,即农业施肥对硝酸型水的形成有影响,但影响范围不大。

    ρ(NO3-)与ρ(Cl-)相关关系分析结果显示,非硝酸型水ρ(NO3-)与ρ(Cl-)相关性较好,拟合系数为R2=0.26。而硝酸型水的相关性明显好于非硝酸型水,拟合系数为R2=0.66,NO3-与Cl-浓度呈显著正相关。说明地下水中NO3-与Cl-有相同或相似的来源,硝酸型水中NO3-来自生活污水或垃圾渗滤液下渗等。

    研究区地表水是地下水补给来源之一,其质量好坏也直接影响着地下水的化学组成。由于农村地区污水管网建设不完善,调查中可见生活污水直接排入坑塘、河道现象,造成地表水污染。在采集的25个地表水样品中,“总氮”(NH4+-N、NO3--N和NO2--N之和)含量0.54~7.01 mg/L。与《地表水环境质量标准》GB 3838-2002中总氮Ⅴ类水标准限值(2.0 mg/L)对比,有10个为劣Ⅴ类水。NH4+-N、NO3--N和NO2--N的含量范围分别为0~6.22 mg/ L,0~4.220 mg/L,和0~0.73 mg/L,均值分别为1.24 mg/L、1.16 mg/L和0.04 mg/L。局部地段地表水补给地下水,向地下水中输入了氮,引起地下水的氮污染。说明生产、生活污水是地下水氮污染来源,这与ρ(NO3-)与ρ(Cl-)相关关系分析结果一致。进一步说明硝酸型水主要受控于生活污水或垃圾渗滤液下渗等。

    地下水污染具有隐蔽性和难以逆转性,因此,地下水硝酸盐污染治理应以防止污染为重点。

    (1)建议开展厦门市地下水基础环境调查评价,针对厦门市集中式饮用水源补给区及重点污染源周边,开展污染源的种类、数量和分布状况调查,评价地下水质量和污染状况,以及地下水受人类活动影响的污染程度。在硝酸型地下水分布区,采用水化学和同位素15N、18O测试技术相结合方法,识别地下水NO3-污染来源,研究NO3-的循环、迁移、混合等过程,真正达到从源头上控制污染源,从而为制定厦门市地下水环境保护措施提出科学建议。

    (2)采取加大城镇周边和农村地区污水管网建设,开展农村改厕等措施,减少生活污水、粪便等对农村饮用水源的污染,保障农村居民用水安全。

    (3)开展地下水硝酸盐污染监测与预防工作。建议在因施用化肥所引起的地下水硝酸盐污染地区,布设专门的NO3-监测项目,通过地下水监测点获取有关硝酸盐污染的地下水数据,并根据这些数据进行合理的施肥。

    (1)NO3-已成为影响厦门市平原区地下水水化学命名的主要阴离子组分。已形成NO3· Cl型、NO3·HCO3型、Cl·NO3型等10种硝酸型水,占比达36.8%。硝酸型水主要分布于风化残积平原区,东部翔安区和同安区已形成较大面状分布,西部集美区和海沧区分布较少,且呈点状或局部小面积分布。硝酸型水主要存在于氧化沉积环境,具有低pH、低TDS、低硬度特征。硝酸型水以NO3-绝对含量偏低为主。21个NO3-绝对含量未超过Ⅲ类水限值,但其相对含量在26.8%~53.1%,已形成硝酸型水,说明地下水已受到硝酸盐污染。

    (2)厦门市平原区硝酸型地下水形成主要受自然环境和人类活动的影响。风化残坡积含水层的酸性土壤、地下水径流缓慢和地下水埋深浅等为地下水NO3-富集提供了有利的环境条件。人类生活污水、垃圾渗滤液下渗、农业施肥、牲畜粪便等是地下水硝酸盐污染的主要来源。

    (3)建议开展地下水硝酸盐污染源识别研究,针对不同污染来源采取完善污染管网建设、农村改厕、科学施肥等措施,从源头上防治污染。

  • 图  1   研究区及采样点位置图

    Figure  1.   Location of the study area and sampling points

    图  2   不同地貌位置采样剖面及分层

    Figure  2.   Sampling profiles and stratification in different landform positions

    图  3   阴山北麓岩石风化剖面上地壳标准化微量元素分布图

    Figure  3.   Upper crust−normalized trace element variation diagram of rock weathering profile in the northern piedmont of Yin Mountain

    图  4   阴山北麓生态地质作用模式图

    1—风蚀作用强度;2—物质迁入;3—物质迁出;4—土壤层;5—草本植物;6—灌木;7—乔木;8—玄武岩;9—花岗岩;10—砂岩;11—CIA;12—元素符号;13—物质迁移方向;14—海拔高度

    Figure  4.   Eco−geology model of the bedrock weathering under wind erosion in the north piedmont of Yinshan Mountain

    1−Wind erosion intensity; 2−Moved in materials; 3−Moved out materials; 4−Soil; 5−Herbaceous plant; 6−Shrub; 7−Arbor; 8−Basalt; 9−Granite; 10−Sandstone; 11−CIA; 12−Elements symbol; 13−Direction of material migration; 14−Height

    表  1   阴山北麓岩石风化剖面中常量元素含量及化学蚀变指数(%)

    Table  1   Major element content and chemical alteration index in rock weathering profile in the northern piedmont of Yin Mountain (%)

    地貌区点号岩性层位SiO2Al2O3Fe2O3MgOCaONa2OK2OCIA
    低山丘陵D01花岗岩土壤层60.0110.965.132.234.652.202.1653.34
    风化层55.6411.004.411.928.372.242.5851.97
    基岩层67.5613.592.120.740.613.465.9550.66
    D02花岗岩土壤层61.1211.544.301.783.272.252.4853.37
    风化层62.0412.502.430.886.072.743.7848.84
    基岩层70.4313.181.500.751.583.904.0049.19
    D03花岗岩土壤层60.2613.164.362.692.863.383.0748.31
    风化层69.9210.043.993.414.622.725.1640.86
    基岩层67.2814.401.580.330.735.145.4747.83
    D04花岗岩土壤层57.3613.105.622.172.602.252.1357.45
    风化层58.8714.724.461.933.893.781.8850.44
    基岩层64.2715.012.871.622.874.952.1148.98
    D05花岗岩土壤层59.8613.354.981.842.092.622.6354.92
    风化层55.2514.137.272.032.963.773.0748.66
    基岩层63.5013.673.821.723.004.254.0444.83
    中山D06砂岩土壤层60.8312.805.502.341.712.702.4155.76
    风化层55.8312.896.312.791.723.122.1754.82
    基岩层50.8811.163.692.4211.823.431.7145.92
    D07片麻岩土壤层57.3613.476.732.571.731.472.6163.71
    风化层47.879.363.666.102.580.216.6254.36
    基岩层63.3714.304.002.151.674.692.9550.65
    D08花岗岩土壤层60.8913.305.492.161.511.972.5060.49
    风化层63.8013.885.021.841.913.412.4754.14
    基岩层72.9913.351.570.771.513.574.8948.99
    D09角闪岩土壤层58.2413.566.672.252.382.532.6854.68
    风化层56.2714.487.002.232.242.712.6655.93
    基岩层54.1412.619.352.895.543.801.2347.70
    缓坡丘陵D10玄武岩土壤层49.1514.699.052.945.391.951.7064.00
    风化层47.9915.599.433.076.751.781.5567.43
    基岩层43.1514.919.983.2113.622.261.1463.22
    D11玄武岩土壤层57.0212.315.962.344.542.182.4055.78
    风化层45.6315.0910.532.648.802.142.0961.90
    基岩层47.4114.099.994.079.503.512.2550.21
    D12玄武岩土壤层56.3813.007.232.663.552.201.9758.13
    风化层43.9112.969.113.2411.381.861.3962.99
    基岩层49.1114.919.643.828.943.651.4652.33
    下载: 导出CSV

    表  2   阴山北麓岩石风化剖面表层土壤粒度统计(%)

    Table  2   Surface soil grain size statistics of rock weathering profile in the northern piedmont of Yinshan Mountain (%)

    地貌区粒度名称黏粒粉粒极细砂细砂中砂粗砂极粗砂
    粒径/mm<0.0020.002~0.050.05~0.10.1~0.250.25~0.50.5~11~2
    低山丘陵D01花岗岩4.4548.3934.5412.620.000.000.00
    D02花岗岩4.5247.5932.8011.802.161.130.00
    D03花岗岩3.9362.2017.808.976.001.100.00
    D04花岗岩3.6671.6719.983.391.290.010.00
    D05花岗岩5.2758.4520.786.812.935.330.43
    中山D06砂岩5.1360.5413.969.998.212.170.00
    D07片麻岩4.1164.6918.425.723.583.120.36
    D08花岗岩6.9770.9618.173.900.000.000.00
    D09角闪岩4.3964.5116.306.435.562.780.03
    缓坡丘陵D10玄武岩5.7068.5718.756.400.580.000.00
    D11玄武岩5.6762.3916.3812.143.420.000.00
    D12玄武岩4.8263.3216.877.406.850.740.00
    下载: 导出CSV
  • [1]

    Carni A, Matevski V, Juvan N, Kostadinovski M. 2016. Transition along gradient from warm to mesic temperate forests evaluated by GAMM[J]. Journal of Plant Ecology, 9(4): 421−433. doi: 10.1093/jpe/rtv069

    [2]

    Chen Ruzhang, Zhang Liping, Wu Yanhong, Qiu Luyang. 2016. Soil profile weathering feature of eroded weathering granite slope at different sections[J]. Acta Pedologica Sinica, 53(6): 1380−1388 (in Chinese with English abstract).

    [3]

    Chen Xingren, Zhou Jun. 2012. Features of distribution of trace elements in soils in the Jianghuai Area, Anhui and analysis of the cause of formation[J]. Geology of Anhui, 22(2): 123−129 (in Chinese with English abstract).

    [4]

    Chen Zhengxin, Wei Enfeng. 2002. Strategies for rejuvenation of degenerated natural grassland within northern agro−grazing ecotone of Yinshan Mountains, Inner Mongolia[J]. Research of Soil and Water Conservation, 9(1): 41−45 (in Chinese with English abstract).

    [5]

    Chepil W S. 1953. Factors that influence clod structure and erodibility of soil by wind[J]. Soil Science, 75(6): 473−484.

    [6]

    Fedo C M, Nesbitt H W, Young G M. 1995. Unraveling the effects of potassium metasomatism in sedimentary−rocks and paleosols, with implications for paleoweathering conditions and provenance[J]. Geology, 23(10): 921−924. doi: 10.1130/0091-7613(1995)023<0921:UTEOPM>2.3.CO;2

    [7]

    Huang Chengmin, Gong Zitong. 2000. Quantitative study on the development of soils derived from basalts in northern Hainan island[J]. Scientia Geographica Sinica, 20(4): 337−342 (in Chinese with English abstract).

    [8]

    Huang Chengmin, Gong Zitong. 2002. Study on genesis of soils derived from basal in northern Hainan island Ⅲ. element geochemistry[J]. Acta Pedologica Sinica, 39(5): 643−652 (in Chinese with English abstract).

    [9]

    Huang Zhenguo. 1966. Red Weathering Crust in South China[M]. Beijing: China Ocean Press (in Chinese).

    [10]

    Jian Zhonghua, Xu Mingxing, Song Mingyi, Huang Chunlei, Zheng Wen, Chen Zaihong. 2013. Impacts of different soil parent material on quality of Pujiang peach−shaped plum[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 41(10): 4356−4361 (in Chinese with English abstract).

    [11]

    Kanhaiya S, Singh B P, Singh S. 2018. Mineralogical and geochemical behavior of sediments solely derived from Bundelkhand granitic complex, Central India: Implications to provenance and source rock weathering[J]. Geochemistry International, 56(12): 1245−1262. doi: 10.1134/S0016702918120054

    [12]

    Li Dajing, Xu Ruiyang, Ding Xue, Wang Ziyu, Song Alin. 2018. Changes of wind erosion climatic erosivity and vegetation dynamics response in northern China from 1981 to 2020[J]. Research of Soil and Water Conservation, 25(2): 15−20.

    [13]

    Li Xiaoli, Shen Xiangdong, Zhang Yajing. 2006. Experimental analysis on soil wind−erosion amount in Siziwang Banner North Yinshan Mountain, Inner Mongolia[J]. Arid Land Geography, 29(2): 292−296 (in Chinese with English abstract).

    [14]

    Li Xiaoli. 2007. Experimental Study on Influencing Factors of Soil Wind Erosion and Its Movement Characteristics in Northern Foot of Yinshan Mountain[D]. Hohhot: Inner Mongolia Agricultural University, 1−131 (in Chinese with English abstract).

    [15]

    Li Xusheng, Han Zhiyong, Yang Shouye, Chen Yingyong, Wang Yongbo, Yang Dayuan. 2007. Chemical weathering intensity and element migration features of the Xiashu loess profile in zhenjiang[J]. Acta Geographica Sinica, 62(11): 1174−1184 (in Chinese with English abstract).

    [16]

    Li Zhengji. 1996. Large scale system of rock−soil−plant[J]. Geological Review, 42(4): 369−372 (in Chinese with English abstract).

    [17]

    Liu Wenjing, Tu Chenglong, Lang Yunchao, Feng Jiayi, Li Longbo, Wang Qilian, Liu Congqiang. 2010. Major and trace element compositions of yellow and limestone soils in the karst area of southwest China: Implications for weathering and soil−formation processes[J]. Earth and Environment, 38(3): 271−279 (in Chinese with English abstract).

    [18]

    Liu Zhengguang. 2021. Advances in soil erosion research[J]. Agriculture and Technology, 41(4): 92−96 (in Chinese).

    [19]

    Luo Li. 2018. Analysis of factors affecting the degree of rock weathering[J]. Chemical Enterprise Management, 28: 19−20 (in Chinese with English abstract).

    [20]

    McLennan S M. 1993. Weathering and global denudation[J]. Journal of Geology, 101(2): 295−303. doi: 10.1086/648222

    [21]

    Mu Xingmin, Li Pengfei, Ggao Peng, Zhao Guangju, Sun Wenyi. 2016. Review and evaluation of soil erosion models applied to China loess plateau[J]. Yellow River, 38(10): 100−110,114 (in Chinese with English abstract).

    [22]

    Nesbitt H W, Young G M. 1982. Early proterozoic climates and plate motions inferred from major element chemistry of lutites[J]. Nature, 299(5885): 715−717. doi: 10.1038/299715a0

    [23]

    Rudnick R L, Fountain D M. 1995. Nature and composition of the continental crust: A lower crustal perspective[J]. Reviews of Geophysics, 33(3): 267−309.

    [24]

    Song Zhaoliang, Hang Hao, Luo Weijun, Liu Taoze. 2020. Soil evolution and its controlling mechanisms in a critical zone[J]. Bulletin of Mineralogy, Petrology and Geochemistry, 39(1): 24−29.

    [25]

    Sun Houyun, Sun Xiaoming, Jia Fengchao, Wang Yanli, Li Duojie, Li Jian. 2020. The eco−geochemical characteristics of germanium and its relationship with the genuine medicinal material scutellaria baicalensis in Chengde, Hebei province[J]. Geology in China, 47(6): 1646−1667 (inChinese with English abstract).

    [26]

    Sun Yuechao, Chen Zhi, Zhao Yonglai, Su Jie, Pan Kun, Dongmei. 2013. Test of grassland soil erosion of farming−pastoral zone in northern foot of Yinshan Mountains[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 44(6): 143−147 (in Chinese with English abstract).

    [27]

    Tang Keli. 2004. Soil and Water Conservation in China[M]. Beijing: Science Press (in Chinese).

    [28]

    Tao Shu, Cao Jun, Li Bengang, Xu Fuliu, Chen Weiyuan. 2001. Distribution pattern of trace elements in soil from Shenzhen area[J]. Acta Pedologica Sinica, 38(2): 248−255 (in Chinese with English abstract).

    [29]

    Trofimov V T. 2013. Current state, tasks, and problems of the further development of ecological geology[J]. Moscow University Geology Bulletin, 68(3): 155−164. doi: 10.3103/S0145875213030083

    [30]

    Wang X M, Yi Y, Dong Z B, Zhang C X. 2009. Responses of dune activity and desertification in china to global warming in the twenty−first century[J]. Global & Planetary Change, 67(3/4): 167−185.

    [31]

    Wang Yange, Hu Xiaohai, Sun Hailian, Zhai Xiu, Liang Jiye. 2019. Soil erosion and conservation at agro−pastoral ecotone of north piedmont in Yinshan Mountain during 2000 to 2015[J]. Journal of Southwest Forestry University (Natural Sciences), 39(2): 127−135 (in Chinese with English abstract).

    [32]

    Wei Jie, Cao Jianjun, Li Xifei. 2003. Forestry ecological construction and sustainable management countermeasures in hilly wind−erosion desertization area in north of Yinshan Mountains in Inner Mongolia[J]. Inner Mongolia Forestry Investigation and Design, 26(2): 14−16, 42 (in Chinese with English abstract).

    [33]

    Wu Xiaoguang. 2019. The Soil Wing Erosion Influence and Effect of Ecological De−farming on the North Foot of Yinshan Mountain in Inner Mongolia[D]. Hohhot: Inner Mongolia Agricultural University, 1−213 (in Chinese with English abstract).

    [34]

    Xiao L G, Li G Q, Zhao R Q, Zhang L. 2021. Effects of soil conservation measures on wind erosion control in China: A synthesis[J]. Science of the Total Environment, 778: 146308. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.146308

    [35]

    Xu Jiapan, Li Jihong, Wei Yujie. 2020. Fractal characteristics of particle composition for soils developed from different parent materials[J]. Acta Pedologica Sinica, 57(5): 1197−1205 (in Chinese with English abstract).

    [36]

    Yan D T, Chen D Z, Wang Q C, Wang J G. 2010. Large−scale climatic fluctuations in the latest ordovician on the Yangtze block, South China[J]. Geology, 38(7): 599−602. doi: 10.1130/G30961.1

    [37]

    Yan Yuchun. 2008. Degradation, Restoration and Carbon Sequestration Dynamics of Typical Steppe in Inner Mongolia Under Grazing, Reclamation and Enclosure[D]. Beijing: Beijing Normal University, 1−213 (in Chinese with English abstract).

    [38]

    Yang Junxiong, Liu Congqiang, Zhao Zhiqi, Ding Hu, Liu Taoze, Tu Chenglong, Fan Bailing, Huang Lu. 2016. Geochemical behavior of rare−earth element during the weathering of granite under different climatic conditions[J]. Acta Mineralogica Sinica, 36(1): 128−140 (in Chinese with English abstract).

    [39]

    Yue Y J, Shi P J, Zou X Y, Ye X Y, Zhu A X, Wang J A. 2015. The measurement of wind erosion through field survey and remote sensing: A case study of the Mu Us Desert, China[J]. Natural Hazards, 76(3): 1497−1514. doi: 10.1007/s11069-014-1516-6

    [40]

    Zhang Chunlai, Song Changqing, Wang Zhenting, Zhou Xueyong, Wang Xuesong. 2018. Review and prospect of the study on soil wind erosion process[J]. Advances in Earth Science, 33(1): 27−41 (in Chinese with English abstract).

    [41]

    Zhang Jiaqiong, Liu Zhang, Yang Mingyi, Zhang Fengbao, Wang Yongji, Deng Xinxin. 2018. Soil erosion and its influence factors on a slope in the wind−water erosion crisscross region on the loess plateau[J]. Research of Soil and Water Conservation, 25(1): 1−6,22 (in Chinese with English abstract).

    [42]

    Zhang Kun, Ji Hongbing, Chu Huashuo, Song Changshun, Wu Yanfei. 2018. Material sources and element migration characteristics of red weathering crusts in southwestern Guizhou[J]. Earth and Environment, 46(3): 257−266.

    [43]

    Zhang Tengfei. 2020. Effect of wind erosion on soil grain size characteristics of newly cultivated land[J]. Agriculture and Technology, 40(18): 121−123 (in Chinese with English abstract).

    [44]

    Zhao Haipeng, Song Hongquan, Liu Pengfei, Li Xiaoyang, Wang Tuanhui. 2019. Spatio−temporal variations of soil organic matter and nutrient losses resulted from wind erosion in northern China from 1980 to 2015[J]. Geographical Research, 38(11): 2778−2789 (in Chinese with English abstract).

    [45]

    Zhou Yong, Wang Deshui. 1999. Analysis on the present situation of farming−pastoral ecotone in China[J]. Management for Economy in Agricultural Scientific, (1): 18−20 (in Chinese).

    [46] 陈儒章, 张丽萍, 邬燕虹, 邱陆旸. 2016. 侵蚀性花岗岩坡地不同地貌部位土壤剖面风化特征研究[J]. 土壤学报, 53(6): 1380−1388. doi: 10.11766/trxb201603240644
    [47] 陈兴仁, 周俊. 2012. 安徽江淮地区土壤微量元素分布特征及成因分析[J]. 安徽地质, 22(2): 123−129. doi: 10.3969/j.issn.1005-6157.2012.02.013
    [48] 陈正新, 尉恩凤. 2002. 内蒙古阴山北麓农牧交错带退化草地复壮对策[J]. 水土保持研究, 9(1): 41−45. doi: 10.3969/j.issn.1005-3409.2002.01.011
    [49] 黄成敏, 龚子同. 2000. 海南岛北部玄武岩上土壤发育过程的定量研究[J]. 地理科学, 20(4): 337−342.
    [50] 黄成敏, 龚子同. 2002. 海南岛北部玄武岩上土壤发生研究Ⅲ. 元素地球化学特征[J]. 土壤学报, 39(5): 643−652. doi: 10.3321/j.issn:0564-3929.2002.05.005
    [51] 黄镇国. 1996. 中国南方红色风化壳[M]. 北京: 海洋出版社.
    [52] 简中华, 徐明星, 宋明义, 黄春雷, 郑文, 陈再宏. 2013. 不同成土母质对浦江桃形李品质的影响[J]. 安徽农业科学, 41(10): 4356−4361. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2013.10.045
    [53] 李达净, 许端阳, 丁雪, 王子玉, 宋阿琳. 2018. 1981—2010年中国北方风蚀气候侵蚀力演变与植被动态响应[J]. 水土保持研究, 25(2): 15−20.
    [54] 李晓丽, 申向东, 张雅静. 2006. 内蒙古阴山北部四子王旗土壤风蚀量的测试分析[J]. 干旱区地理, 29(2): 292−296. doi: 10.3321/j.issn:1000-6060.2006.02.021
    [55] 李晓丽. 2007. 阴山北麓土壤风蚀的影响因素及运动特性的试验研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学,1−131.
    [56] 李徐生, 韩志勇, 杨守业, 陈英勇, 王永波, 杨达源. 2007. 镇江下蜀土剖面的化学风化强度与元素迁移特征[J]. 地理学报, 62(11): 1174−1184. doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2007.11.006
    [57] 李正积. 1996. 时代前缘的全息探索—岩土植物大系统研究[J]. 地质论评, 42(4): 369−372. doi: 10.3321/j.issn:0371-5736.1996.04.015
    [58] 刘文景, 涂成龙, 郎赟超, 冯家毅, 李龙波, 汪齐连, 刘丛强. 2010. 喀斯特地区黄壤和石灰土剖面化学组成变化与风化成土过程[J]. 地球与环境, 38(3): 271−279.
    [59] 刘争光. 2021. 土壤侵蚀研究进展[J]. 农业与技术, 41(4): 92−96.
    [60] 罗莉. 2018. 岩石风化程度影响因素浅析[J]. 化工管理, (28): 19−20. doi: 10.3969/j.issn.1008-4800.2018.28.015
    [61] 穆兴民, 李朋飞, 高鹏, 赵广举, 孙文义. 2016. 土壤侵蚀模型在黄土高原的应用述评[J]. 人民黄河, 38(10): 100−110,114. doi: 10.3969/j.issn.1000-1379.2016.10.021
    [62] 宋照亮, 张浩, 罗维均, 刘涛泽. 2020. 关键带土壤演化及其控制机制研究[J]. 矿物岩石地球化学通报, 39(1): 24−29.
    [63] 孙厚云, 孙晓明, 贾凤超, 王艳丽, 李多杰, 李健. 2020. 河北承德锗元素生态地球化学特征及其与道地药材黄芩适生关系[J]. 中国地质, 47(6): 1646−1667
    [64] 孙悦超, 陈智, 赵永来, 苏洁, 潘坤, 冬梅. 2013. 阴山北麓农牧交错区草地土壤风蚀测试[J]. 农业机械学报, 44(6): 143−147. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.06.025
    [65] 唐克丽. 2004. 中国水土保持[M]. 北京: 科学出版社.
    [66] 陶澍, 曹军, 李本纲, 徐福留, 陈伟元. 2001. 深圳市土壤微量元素含量成因分析[J]. 土壤学报, 38(2): 248−255. doi: 10.3321/j.issn:0564-3929.2001.02.014
    [67] 王彦阁, 胡晓海, 孙海莲, 翟琇, 梁继业. 2019. 阴山北麓农牧交错区2000—2015年土壤流失及保持量变化研究[J]. 西南林业大学学报(自然科学), 39(2): 127−135.
    [68] 魏洁, 曹建军, 李希飞. 2003. 内蒙古阴山北部丘陵风蚀沙化区林业生态建设与可持续经营对策[J]. 内蒙古林业调查设计, 26(2): 14−16,42. doi: 10.3969/j.issn.1006-6993.2003.02.005
    [69] 吴晓光. 2019. 内蒙古阴山北麓生态退耕对土壤风蚀的影响及效应研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学,1−213.
    [70] 徐加盼, 李继洪, 魏玉杰, 张光辉, 阳邦戈, 蔡崇法. 2020. 不同母质类型发育土壤颗粒组成分形特征[J]. 土壤学报, 57(5): 1197−1205. doi: 10.11766/trxb201904280012
    [71] 闫玉春. 2008. 放牧、开垦与围封下内蒙古典型草原的退化与恢复及碳截存动态[D]. 北京: 北京师范大学, 1−213.
    [72] 杨骏雄, 刘丛强, 赵志琦, 丁虎, 刘涛泽, 涂成龙, 范百龄, 黄露. 2016. 不同气候带花岗岩风化过程中稀土元素的地球化学行为[J]. 矿物学报, 36(1): 128−140.
    [73] 张春来, 宋长青, 王振亭, 邹学勇, 王雪松. 2018. 土壤风蚀过程研究回顾与展望[J]. 地球科学进展, 33(1): 27−41. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2018.01.0027
    [74] 张加琼, 刘章, 杨明义, 张风宝, 王永吉, 邓鑫欣. 2018. 黄土高原水蚀风蚀交错带坡面土壤侵蚀特征及其影响因素[J]. 水土保持研究, 25(1): 1−6, 22.
    [75] 张坤, 季宏兵, 褚华硕, 宋长顺, 吴燕飞. 2018. 黔西南喀斯特地区红色风化壳的物源及元素迁移特征[J]. 地球与环境, 46(3): 257−266.
    [76] 张腾飞. 2020. 风力侵蚀作用对新增耕地土壤粒度特征的影响[J]. 农业与技术, 40(18): 121−123.
    [77] 赵海鹏, 宋宏权, 刘鹏飞, 李霄阳, 王团徽. 2019. 1980—2015年风蚀影响下中国北方土壤有机质与养分流失时空特征[J]. 地理研究, 38(11): 2778−2789. doi: 10.11821/dlyj020181424
    [78] 周涌, 汪德水. 1999. 中国农牧交错带现状分析[J]. 农业科研经济管理, (1): 18−20.
  • 期刊类型引用(6)

    1. 王卓群,陈扣平,吴吉春,王保战,柳旭. 太湖周边地下水中高硝酸盐负荷促进反硝化功能菌群富集. 中国环境科学. 2025(01): 477-486 . 百度学术
    2. 李丽君,李旭光. 西辽河平原浅层地下水中“三氮”分布特征及健康风险评价. 地质与资源. 2024(01): 90-97 . 百度学术
    3. 杨开丽,刘淑亮,万惠芸,阎琨,陶昱君,王洪松. 基于氮氧同位素和MixSIAR模型的烟台北部地表水硝酸盐来源分析. 中国地质. 2024(06): 2066-2076 . 本站查看
    4. 蒋宗妤,马圣祥,刘莹,马兴冠. 复杂地貌地区地下水硝酸盐生态及健康风险评价. 给水排水. 2024(S1): 7-11 . 百度学术
    5. 许飞青,李潇,李凯,于喆,郭亚杉,赵志强. 随机森林回归模型在地下水水质评价的新应用. 地质与勘探. 2023(02): 408-417 . 百度学术
    6. 王国华,张妍,缑倩倩,张仲伍,孙九林. 黑河流域中游绿洲边缘地表水和地下水水化学特征分析. 地理科学. 2022(10): 1818-1828 . 百度学术

    其他类型引用(5)

图(4)  /  表(2)
计量
  • 文章访问数:  2476
  • HTML全文浏览量:  1074
  • PDF下载量:  902
  • 被引次数: 11
出版历程
  • 收稿日期:  2021-06-06
  • 修回日期:  2021-10-15
  • 刊出日期:  2024-05-24

目录

/

返回文章
返回
x 关闭 永久关闭