本论文通过对成都经济区内的根系土壤样品、垂向剖面土壤样品及根系土壤相对应的水稻籽实样品的采集与化学分析,初步判断了包括成都市(琉璃厂、西莱)、德阳市、绵阳市、眉山市、乐山市、雅安市等6个城市行政区域的污染状况,深入分析了5种不同土壤类型、4种不同成土母质的土壤理化性质及重金属含量特征,并根据水稻籽实在不同行政区、不同土壤类型的污染状况,判断出污染重点。研究结果表明:潴育水稻土、渗育水稻土中籽实对于土壤中cd元素的富集程度较强,属于重点治理的土壤类型;成都市、德阳市、雅安市土壤Cd含量较高,属于重点治理的行政区域。 本论文采用磁化率、光谱两种简便、快捷、经济的物理方法,针对于不同土壤类型,不同成土母质,不同污染程度的土壤,在判断土壤分类,土壤污染程度、土壤风化程度等方面做了深入的研究。同时,本论文还探讨了影响土壤磁化率变化的pH,磷肥,有机质等主要影响因素。 研究结果表明:①土壤磁化率在数值上主要受成土母质控制,垂向剖面上的变化将受到风化程度、水分状况、成土过程的影响;②在根系土壤样品中,磁化率的数值都有不同程度的增加;③不同类型土壤的磁化率均与土壤中cd含量呈正相关,并对土壤污染程度有较好的指示性:④磁化率对于土壤中残渣态、强有机态或弱有机态的Cd有很好的指示性;⑤磁化率可以对于土壤进行初步分类。 光谱的数据处理后生成NIR、TM、可见光光谱的反射率,其中可见光光谱对于土壤的污染程度有一定的指示性,violet(紫光)、blue(蓝光)光谱与根系土壤Cd含量都成正相关,yellow(黄光)、orange(橙光)、redness(红光)波段光谱与根系土壤cd含量呈负相关;同时可以通过紫光、橙光的组合初步判断出土壤类型。NIR、TM两种光谱在指示土壤污染、判断土壤类型上效果不是很明显。