CN102999620A - 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法 - Google Patents

一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102999620A
CN102999620A CN2012105067422A CN201210506742A CN102999620A CN 102999620 A CN102999620 A CN 102999620A CN 2012105067422 A CN2012105067422 A CN 2012105067422A CN 201210506742 A CN201210506742 A CN 201210506742A CN 102999620 A CN102999620 A CN 102999620A
Authority
CN
China
Prior art keywords
soil pollution
soil
rule based
distribution rule
system technology
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN2012105067422A
Other languages
English (en)
Inventor
常勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong Normal University
Original Assignee
Shandong Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong Normal University filed Critical Shandong Normal University
Priority to CN2012105067422A priority Critical patent/CN102999620A/zh
Publication of CN102999620A publication Critical patent/CN102999620A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Processing Of Solid Wastes (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法。本方法首先收集区域的相关空间数据资料,经分层数字化建立基础空间信息数据库;利用手持GPS接收机获取野外采样点的坐标信息,对野外采集的图样经过处理以后,进行化验获取土壤污染数据指标,并建立土壤污染属性数据库;根据获得的采样点坐标将采样点配置到基础空间信息数据库;根据建立的内插模型库进行不同模型的内插处理,选取最优内插模型,获取土壤污染分布图及土壤污染评价分级图,对于指导农业生产、土壤污染治理等工作,推进可持续农业的发展具有重要的现实意义。

Description

一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法
 
技术领域
本发明涉及一种对土壤污染的分析方法,尤其涉及一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法。
背景技术
土壤是生命赖以生存的物质基础,是人类不可或缺、不可再生的自然资源。人类的一切生命活动都离不开土壤。随着生产力的发展,世界人口的持续增加、人们从事的生产活动逐渐增多,对自然生态系统的扰动和破坏,尤其是对土壤造成的污染在逐渐加大。在农业生产中,人们为了追求粮食产量,肥料和农药的施用量不断增加,土壤作为环境的一个重要组成部分正面临着越来越严重的冲击。据有关文献报道,我国每年农药施用量达50-60×10kg,每年使用农药的面积在2.8亿hm2。农药喷洒过程中,约有40%-50% 的农药落在土壤表层,20%-30% 的农药在喷洒过程中直接进入大气,黏附于植物表面的10%-20% 的农药随着挥发和雨水淋洗,也会进入土壤和大气。仅有 8% 的能被作物吸收。洒落到土壤及进入大气中的农药, 因具有高毒性、长期残留性,生物蓄积性,半挥发性,隐蔽性与滞后性、累积性与地域性、不可逆转性和治理难而周期长等特点,对人类生存的潜在危害性极大。它通过大气、水、生物体等环境介质以“全球蒸馏效应”和“蚱蜢跳效应”(Grasshopper Effect)实现长距离迁移,最终沉积到地球的偏远和极地地区,从而导致全球性的污染。土壤是农药残留的最重要的环境介质之一。有机磷(OPPs)和有机氯农药(OCPs)是造成土壤农药污染的主要种类,我国受农药、重金属污染的耕地分别已达3600万公顷和2000万公顷,每年出产农药和重金属污染的粮食多达1200万吨,由此造成的直接经济损失超过100亿元,已对我国的农产品出口造成严重影响,对农业生产的可持续发展造成严重威胁。尽管从上个世纪80年代初实行农药登记制度以来,已停止生产和使用DDT、氯丹、七氯等农药,但由于我国在20世纪60-80年代之间曾大量生产和使用有机氯农药,污染造成的严重后果在短期内仍然难以消除。采取科学的手段消除或弱化农药对土壤乃至农业生态系统及人类健康的影响与危害,将有助于发挥农药在农业生产中的积极作用。这对制定安全合理的使用农药的相应措施和防治土壤污染,阻断污染物进入食物链,保证农产品安全,保护人类健康以及农业生产的可持续发展,都具有十分重要的意义。
随着工业化进程的加快、社会经济的发展,越来越多的工业废弃物排入我们生活的环境,这其中就包括土壤。工业污染中很重要的一项就是重金属污染。不仅工业污染还有平常生活垃圾的不合理处置与金属矿山开采等都会带来土壤重金属污染。我国是以农业为基础的发展中国家,而土地又是农业的根本。现阶段,乡镇企业快速发展,先进的农业技术也得到广泛应用,但是环境问题也随之而来,土壤污染成为农村环境问题的重中之重。化学领域中重金属是指比重大于4或者5的金属,大多数金属都属于重金属。我们通常所说的环境污染领域中的重金属主要包括铅、锌、汞、镍、铜、砷等,农村土壤重金属污染也大多是由这些重金属含量超标所致。重金属污染潜伏时间长,而且多数重金属性质稳定不易降解,因此它严重污染土壤,对农作物的品质、产量还有一定影响,甚至可以通过食物链影响人类健康。土壤重金属污染严重危害农作物的生长与收成,威胁着人类的身体健康,理应引起人们的关注,况且人们现在的环保意识提高,对绿色食品的需求越来越大。因此,弄清土壤中重金属的含量与空间分布,做好污染主要成分评价并进行防治,对适应社会需求维护人类身体健康具有十分重要的意义。
地理信息系统是管理和分析空间数据的信息技术,支持空间数据的采集、管理、处理、分析、建模和显示,可以解决复杂的规划和管理问题。本发明以GIS为技术手段,应用GIS空间统计和分析功能模拟土壤污染物的空间分布特征,在此基础上开展污染评价,为指导农业生产、土壤修复提供科学依据,具有十分重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述问题,提供一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,它可以模拟土壤污染物在空间上的分布规律并进行评价,从而为农业生产、土壤污染修复提供科学指导。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,它包括以下步骤:
(1)收集区域的相关基础空间信息数据,经过预处理后,进行数字化,转换为GIS可接收的格式,并建立基础空间信息数据库;
(2)进行野外实地采样,获取采样点的GPS坐标以及土壤样品;
(3)对土壤样品进行实验室化验,建立土壤污染数据库;
(4)利用基础空间信息数据库、采样点GPS坐标以及土壤污染数据库的数据信息,建立内插模型库,进行插值运算,选取最优模型;
(5)生成土壤污染分布图和分级评价图。
所述步骤(1)中,基础空间信息数据库包括待评价区域的行政区划图、土地利用类型图、土壤类型图、交通图或水系图中的至少一种。
所述步骤(1)中,建立基础空间信息数据库过程为:将所收集的空间信息图件资料进行扫描,得到栅格格式的电子文件,然后进行数字化,将生成的矢量数据转换为GIS可接收的格式,并将不同来源的空间数据在GIS环境中进行配准,建立基础空间信息数据库。
所述步骤(2)中,野外土壤采样,是预先在拟采样地区草图上确定的采样点原始位置的基础上,到实地进行土壤采样,为了更准确地反应土壤污染的实际情况,除了采集该点土样以外,还要在该点相邻的地块选取三个平行样点。
所述步骤(3)中,将采集的土壤在室内环境下风干,然后按照化验要求进行研磨,送实验室进行化验。
所述步骤(3)中,建立土壤污染属性数据库过程为:将实验室化验获取的土壤污染数据与相应的空间坐标进行关联,建立土壤污染属性数据库。
所述步骤(3)中,在对土壤进行化验时的污染物指标,是指农药污染物和重金属,选取一种或几种指标;其中重金属包括:锌、铜、钴、镍、锡、钒、汞、镉、铅、铬、钴。
所述步骤(4)中,内插模型库包括:反距离加权插值模型、克里金差值模型、样条函数、趋势面拟合、反距离平方加权。确定最优模型的方法是:在GIS软件中,将以上所述模型进行分别插值,根据上述不同模型的插值结果,在图上获取相关检验点的插值数据,和实地采样点数据进行比较检验,误差最小的模型则为最优模型。
本发明的有益效果是:本发明提出了一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,利用GIS技术对所取得的有限土壤采样点获取的污染数据进行内插,从而可以从宏观上了解区域土壤污染的空间分布规律,进行分区评价,从而为指导农业生产和土壤污染治理提供有益的指导。
附图说明
图1 为本发明专利的实施技术路线图。
图2 为实例中山东省安丘地区农药污染(六六六)空间分布示意图。
图3 为实例中山东省安丘地区农药污染(六六六)空间分布评价示意图。
图4 为实例中山东省安丘地区重金属污染(Cr)空间分布示意图。
图5 为实例中山东省安丘地区重金属污染(Cr)空间分布评价示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施过程对本发明专利作进一步说明。
为了更好的说明本发明专利的具体实施方案,现以本发明所采用的方法在山东安丘市的应用为例,对本发明内容的实施过程进行举例说明。
安丘市位于山东省中部偏东,潍坊市南部,地处东经118°44′至119°27′,北纬36°05′至36°38′之间。安丘地处暖温带湿润季风区,气候温和,四季分明。境内平原、丘陵、山区约各占三分之一,物产资源丰富,矿产种类多、储量大。安丘是山东省重要的水源地,境内50多条河流均发源于没有污染的沂蒙山区,有大中小型水库100多座。安丘是国务院批准的首批沿海对外开放县市之一,市境总面积1760平方公里,耕地面积130万亩,辖10个镇、2个街道,870个行政村,总人口95万。
1.基础数据收集
通过当地农业部门、政府机构以及其他途径(例如网络等)收集需要相关数据,主要包括:安丘地区行政区划图(行政边界到乡镇)、土地利用类型图、土壤类型图、交通图、水系图、地形图等;
2.数据库建立
数据库建立包括两方面,一是基础地理信息数据库,二是属性数据库。
基础信息数据库的建立过程是首先将所收集到的相关空间信息图件资料进行扫描,得到栅格格式的电子文件,然后导入数字化软件进行分层跟踪数字化,然后将生成的矢量数据转换为GIS可接收的格式,并将不同来源的空间数据在GIS环境中进行配准,建立基础空间信息数据库;
属性数据库的建立,首先获取野外采样点的坐标,利用手持GPS接收机,在野外采集土样数据时,获取采样点的GPS坐标,然后将实验室化验获取的土壤污染数据与相应的空间坐标进行关联,建立土壤污染属性数据库
3.模型库的建立
利用GIS软件自带的高级编程语言,建立反距离加权插值模型、普通克里金差值模型、对数克里金差值模型、样条函数、趋势面拟合、反距离平方加权、多项式回归、双线性差值等模型的函数,实现各种内插功能;
4.进行插值,选取最优模型
在GIS软件中,根据建立的模型库,进行不同模型的插值计算,选取试验点和实地采样化验所得数据进行比较检验,选取误差最小的为最优模型。
5.生成土壤污染分布图和分级评价图
利用GIS软件的图形生成功能,根据选取的最优模型进行内插,得到土壤污染分布图,并叠加上行政区划、交通等其它图层,可进行打印输出。同理,根据所建立的评价指标,将土壤污染进行分级,建立土壤污染分级评价图。

Claims (8)

1.一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,它包括以下步骤:
(1)收集区域的相关基础空间信息数据,经过预处理后,进行数字化,转换为GIS可接收的格式,并建立基础空间信息数据库;
(2)进行野外实地采样,获取采样点的GPS坐标以及土壤样品;
(3)对土壤样品进行实验室化验,建立土壤污染数据库;
(4)利用基础空间信息数据库、采样点GPS坐标以及土壤污染数据库的数据信息,建立内插模型库,进行插值运算,选取最优模型;
(5)生成土壤污染分布图和分级评价图。
2.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(1)中,基础空间信息数据库包括待评价区域的行政区划图、土地利用类型图、土壤类型图、交通图或水系图中的至少一种。
3.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(1)中,建立基础空间信息数据库过程为:将所收集的空间信息图件资料进行扫描,得到栅格格式的电子文件,然后进行数字化,将生成的矢量数据转换为GIS可接收的格式,并将不同来源的空间数据在GIS环境中进行配准,建立基础空间信息数据库。
4.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(2)中,野外土壤采样,是预先在拟采样地区草图上确定的采样点原始位置的基础上,到实地进行土壤采样,为了更准确地反应土壤污染的实际情况,除了采集该点土样以外,还要在该点相邻的地块选取三个平行样点。
5.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(3)中,将采集的土壤在室内环境下风干,然后按照化验要求进行研磨,送实验室进行化验。
6.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(3)中,建立土壤污染属性数据库过程为:将实验室化验获取的土壤污染数据与相应的空间坐标进行关联,建立土壤污染属性数据库。
7.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(3)中,在对土壤进行化验时的污染物指标,是指农药污染物和重金属,选取一种或几种指标;其中重金属包括:锌、铜、钴、镍、锡、钒、汞、镉、铅、铬、钴。
8.如权利要求1所述的基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法,其特征在于,所述步骤(4)中,内插模型库包括:反距离加权插值模型、克里金差值模型、样条函数、趋势面拟合、反距离平方加权;确定最优模型的方法是:在GIS软件中,将以上所述模型进行分别插值,根据上述不同模型的插值结果,在图上获取相关检验点的插值数据,和实地采样点数据进行比较检验,误差最小的模型则为最优模型。
CN2012105067422A 2012-11-30 2012-11-30 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法 Pending CN102999620A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012105067422A CN102999620A (zh) 2012-11-30 2012-11-30 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012105067422A CN102999620A (zh) 2012-11-30 2012-11-30 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN102999620A true CN102999620A (zh) 2013-03-27

Family

ID=47928188

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2012105067422A Pending CN102999620A (zh) 2012-11-30 2012-11-30 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN102999620A (zh)

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678484A (zh) * 2013-10-28 2014-03-26 淮南矿业(集团)有限责任公司 采煤沉陷区的多源数据处理系统
CN103699962A (zh) * 2013-12-06 2014-04-02 山东师范大学 土壤环境质量信息系统
CN104899349A (zh) * 2015-04-24 2015-09-09 浙江工业大学 一种大跨桥梁监测数据空间插值与可视化方法
CN105057325A (zh) * 2015-07-14 2015-11-18 中国科学院沈阳应用生态研究所 基于坐标转换的土壤重金属浓度与修复适宜性表征方法
CN105528502A (zh) * 2016-02-04 2016-04-27 南京信息工程大学 一种修正的反距离人口插值模型
CN105550313A (zh) * 2015-12-11 2016-05-04 中国烟草总公司广东省公司 一种基于地理信息分析烟田土壤污染空间分布规律的方法
CN105750317A (zh) * 2016-03-03 2016-07-13 侯绪华 一种铬污染土壤的修复方法
CN106269824A (zh) * 2016-09-22 2017-01-04 北京新源环境有限公司 植物仿生修复工业复合污染土壤的方法
CN106372074A (zh) * 2015-07-22 2017-02-01 中国科学院城市环境研究所 一种用于污染场地风险评估可视化系统的架构方法
CN108153861A (zh) * 2017-12-25 2018-06-12 中国水产科学研究院东海水产研究所 基于gis的河口渔业资源集群分布分析方法
CN108287940A (zh) * 2017-12-22 2018-07-17 北京农业信息技术研究中心 样点布设的方法、装置、电子设备和存储介质
CN109376209A (zh) * 2018-10-18 2019-02-22 苏州逸凡特环境修复有限公司 污染场地数据库3d模型展示系统
CN110449457A (zh) * 2019-08-23 2019-11-15 中国科学院地理科学与资源研究所 污染土壤测土配方精准靶向修复方法及系统
CN110580474A (zh) * 2019-09-30 2019-12-17 生态环境部卫星环境应用中心 一种基于多源数据的农田重金属高风险区遥感快速识别方法
CN110987909A (zh) * 2019-11-12 2020-04-10 华南农业大学 一种耕地土壤重金属的空间分布及来源解析方法及装置
CN111581586A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 生态环境部卫星环境应用中心 基于套合模型的湖库水质各向异性插值方法和装置
CN111639707A (zh) * 2020-05-29 2020-09-08 河南大学 一种基于gis技术的土地污染控制方法
CN112434076A (zh) * 2020-10-28 2021-03-02 南京润江安全环保科技有限公司 土壤污染物迁移与预警模拟方法及系统
CN112986538A (zh) * 2021-05-06 2021-06-18 中南大学 大区域土壤重金属检测与时空分布特征分析方法及系统
CN113139015A (zh) * 2021-04-16 2021-07-20 广州大学 生活垃圾能量空间分布信息处理方法、系统、装置和介质
CN114819880A (zh) * 2022-03-30 2022-07-29 杭州利环环境集团有限公司 一种用于土壤修复和数字化管理的方法和系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201927A (zh) * 2006-12-14 2008-06-18 中国科学院东北地理与农业生态研究所 区域土地退化的动态评价及分区预警系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101201927A (zh) * 2006-12-14 2008-06-18 中国科学院东北地理与农业生态研究所 区域土地退化的动态评价及分区预警系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
丛艳静: "基于GIS技术的兴化平原耕地土壤重金属污染空间分异与环境风险评价", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, 15 December 2006 (2006-12-15), pages 1 - 58 *

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103678484A (zh) * 2013-10-28 2014-03-26 淮南矿业(集团)有限责任公司 采煤沉陷区的多源数据处理系统
CN103699962A (zh) * 2013-12-06 2014-04-02 山东师范大学 土壤环境质量信息系统
CN104899349A (zh) * 2015-04-24 2015-09-09 浙江工业大学 一种大跨桥梁监测数据空间插值与可视化方法
CN105057325B (zh) * 2015-07-14 2017-07-07 中国科学院沈阳应用生态研究所 基于坐标转换的土壤重金属浓度与修复适宜性表征方法
CN105057325A (zh) * 2015-07-14 2015-11-18 中国科学院沈阳应用生态研究所 基于坐标转换的土壤重金属浓度与修复适宜性表征方法
CN106372074A (zh) * 2015-07-22 2017-02-01 中国科学院城市环境研究所 一种用于污染场地风险评估可视化系统的架构方法
CN105550313A (zh) * 2015-12-11 2016-05-04 中国烟草总公司广东省公司 一种基于地理信息分析烟田土壤污染空间分布规律的方法
CN105528502A (zh) * 2016-02-04 2016-04-27 南京信息工程大学 一种修正的反距离人口插值模型
CN105528502B (zh) * 2016-02-04 2018-08-17 南京信息工程大学 一种修正的反距离人口插值方法
CN105750317A (zh) * 2016-03-03 2016-07-13 侯绪华 一种铬污染土壤的修复方法
CN106269824A (zh) * 2016-09-22 2017-01-04 北京新源环境有限公司 植物仿生修复工业复合污染土壤的方法
CN108287940A (zh) * 2017-12-22 2018-07-17 北京农业信息技术研究中心 样点布设的方法、装置、电子设备和存储介质
CN108153861A (zh) * 2017-12-25 2018-06-12 中国水产科学研究院东海水产研究所 基于gis的河口渔业资源集群分布分析方法
CN108153861B (zh) * 2017-12-25 2020-10-16 中国水产科学研究院东海水产研究所 基于gis的河口渔业资源集群分布分析方法
CN109376209A (zh) * 2018-10-18 2019-02-22 苏州逸凡特环境修复有限公司 污染场地数据库3d模型展示系统
CN110449457A (zh) * 2019-08-23 2019-11-15 中国科学院地理科学与资源研究所 污染土壤测土配方精准靶向修复方法及系统
CN110580474A (zh) * 2019-09-30 2019-12-17 生态环境部卫星环境应用中心 一种基于多源数据的农田重金属高风险区遥感快速识别方法
WO2021093769A1 (zh) * 2019-11-12 2021-05-20 华南农业大学 一种耕地土壤重金属的空间分布及来源解析方法及装置
CN110987909A (zh) * 2019-11-12 2020-04-10 华南农业大学 一种耕地土壤重金属的空间分布及来源解析方法及装置
CN111581586A (zh) * 2020-04-28 2020-08-25 生态环境部卫星环境应用中心 基于套合模型的湖库水质各向异性插值方法和装置
CN111639707A (zh) * 2020-05-29 2020-09-08 河南大学 一种基于gis技术的土地污染控制方法
CN112434076A (zh) * 2020-10-28 2021-03-02 南京润江安全环保科技有限公司 土壤污染物迁移与预警模拟方法及系统
CN113139015A (zh) * 2021-04-16 2021-07-20 广州大学 生活垃圾能量空间分布信息处理方法、系统、装置和介质
CN113139015B (zh) * 2021-04-16 2024-03-22 广州大学 生活垃圾能量空间分布信息处理方法、系统、装置和介质
CN112986538A (zh) * 2021-05-06 2021-06-18 中南大学 大区域土壤重金属检测与时空分布特征分析方法及系统
CN114819880A (zh) * 2022-03-30 2022-07-29 杭州利环环境集团有限公司 一种用于土壤修复和数字化管理的方法和系统
CN114819880B (zh) * 2022-03-30 2023-06-13 杭州利环环境集团有限公司 一种用于土壤修复和数字化管理的方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102999620A (zh) 一种基于地理信息系统技术分析土壤污染空间分布规律的方法
de la Rosa et al. Soil-specific agro-ecological strategies for sustainable land use–A case study by using MicroLEIS DSS in Sevilla Province (Spain)
de Paz et al. Combined use of GIS and environmental indicators for assessment of chemical, physical and biological soil degradation in a Spanish Mediterranean region
Zhang et al. A hierarchical patch mosaic ecosystem model for urban landscapes: model development and evaluation
Morari et al. An integrated non-point source model-GIS system for selecting criteria of best management practices in the Po Valley, North Italy
Intasen et al. Urban forest assessment in Bangkok, Thailand
Li et al. Depth‐dependent soil organic carbon dynamics of croplands across the Chengdu Plain of China from the 1980s to the 2010s
Chen et al. Farmland changes and the driving forces in Yucheng, North China Plain
Jozi et al. Application of multi-criteria decision-making in land evaluation of agricultural land use
CN105550313A (zh) 一种基于地理信息分析烟田土壤污染空间分布规律的方法
Reddy et al. A novel approach to analysis district level long scale seasonal forecasting of monsoon rainfall in Andhra Pradesh and Telangana
CN102495412A (zh) 一种多尺度不透水地表信息协同遥感反演方法
Leanza et al. A combined MaxEnt and GIS‐based methodology to estimate cactus pear biomass distribution: application to an area of southern Italy
Trigunasih et al. Land suitability for rice field and conservation planning in Ho Watershed, Tabanan Regency, Bali Province, Indonesia
Punia et al. Analysis of temperature variability over north-west part of India for the period 1970–2000
Ranasinghe et al. Optimising usage of salinized lands in the lower part of the river basin for the coastal community in Bentota, Sri Lanka.
Parker et al. Short-term effects of rice straw biochar on hydraulic properties and aggregate stability of an Acrisol
Jinghua et al. Spatial analysis of the soil carbon sequestration potential of crop-residue return in China based on model simulation
Tanni et al. Socio-hydrological Resilience to Climate-induced Drought: A case of Naogaon, Bangladesh
Tahmoures et al. An integrated methodology for assessment and mapping of land degradation risk in Markazi Province, Iran
Helliwell et al. Modelling the recovery of surface water chemistry and the ecological implications in the British uplands
Subhasree et al. Spatial variability mapping of soil chemical properties using GIS & GPS
Wang et al. Prioritizing ecological restoration in hydrologically sensitive areas to improve groundwater quality
Beniston et al. Climate scenarios for Alpine regions: A collaborative effort between ICALPE and ProClim
He et al. Numerical Simulation Of Wetland Ecological Vegetation Restoration And Succession Based On Gis Grid

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20130327

RJ01 Rejection of invention patent application after publication