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1、城市表层土壤重金属污染分析【摘要】城市是人类活动最密集的地区，其土壤环境质量与人类健康息息相关。随着城市化进程及工业的迅速发展，城市土壤重金属污染状况已日趋严重，直接影响到城市生态环境和人类健康。本文根据对城市表层土壤重金属污染的分析，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式问题。针对问题一，我们根据所给数据使用Matlab建立三维模型，运用统计学方法，绘制出地形图和8种重金属元素的分布图，通过图形将重金属的污染程度及空间分布趋势更为直观地展现出来。同时结合采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数、均值法、标准差法、变异系数法法、主成分分析法等来综合评价和分析不同区域的重金属污染程度。得出不同功
2、能区中污染程度的趋势HgCuZnCd PbCrAsNi，且造成不同功能区表层土壤污染的重金属种类存在明显差异，不同功能区土壤重金属综合污染指数分别是：工业区交通区公园绿地区生活区山区，其中工业区、交通区、公园绿地区、生活区均达到重度污染，山区达到轻度污染。针对问题二，根据问题一得出的城区和不同功能区的土壤重金属分布特征，对不同功能区重金属含量比较采用方差分析，对各功能区之间重金属两两比较采用多重分析，结合土壤重金属的相关性分析，确立各功能区之间是否有相似的污染来源及受人为活动影响的程度，解析不同功能区的重金属分布差异，从而得出重金属污染的主要原因为工业活动、汽车尾气的排放等。针对问题三，我们由
3、matlab作图分析每种重金属的分布特点，分析得金属浓度与污染源的高度差和距离呈正态分布图形，并且两者相关性较小，由此建立模型为通过两边取对数，转化为多元非线性回归问题求解。对指数部分求极值，可确定污染源的位置。针对问题四，我们客观分析了模型的优缺点。该地区每年工业、生活中污染源的垃圾排放量，生物降解量，降雨量、空气状况，土壤样品的pH值及有机质含量范围等，对进一步修正现有模型很重要。实际工作中，结合建立的模型，综合应用主成分分析、相关分析、地统计分析、及对流扩散微分方程理论等，也是我们更好研究地质环境演变模式的关键。【关键词】 重金属 数学模型 传播方程 非线性回归一 问题的重述土壤人类环境
4、相互作用中土壤质量变化是土壤学家和环境学家十分关注的问题，也是国际全球变化研究计划中“全球变化与生态系统”项目的主要内容。随着城市化、工业化的快速发展，我国城市土壤环境和健康质量问题日益突出，这不仅制约了我国经济的快速发展，还严重影响着生态安全及人类健康。城市土壤中重金属已被许多学者作为指示城市环境污染程度大小的一个非常有用的指标。1研究重金属污染对城市环境的影响，重金属的来源及其分布规律是一个重要的研究内容，也是一项基础性工作。现代城市按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。通过对某城
5、市城区土壤地质环境的调查，我们得到了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，每个样本所含的8种主要重金属元素的浓度数据以及该城区表层土壤中8种主要重金属元素的背景值。我们的任务是应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式。在此，有待解决的问题有：（1）给出8中主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。（2）通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。（3）分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。（4）分析所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建
6、立模型解决问题？二 问题的分析 根据题目中的说明，我们依次对每个问题来进行分析。首先，由附件中给出的采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，我们可以描绘出城区地貌图和8种重金属在各区域的浓度分布图，进而分辨出功能区区域和采样点的分布特征，得到8种重金属元素在该城区的空间分布。对不同区域内的重金属元素进行单一和综合比较，得出各区域的污染程度。2其次，由于每种金属和每个功能区污染的主要原因都不相同，因此我们针对每个区进行各种因素的比较，进而分析出影响该区污染的主要原因。再通过综合因素的评定以及数据的分析得出整个城市各种金属污染的主要原因。结合第一个问题得出的结论，对各重金属元素进行相关性分析，
7、某区某些元素相互间存在正相关或负相关，若为正相关则说明该区有相似的污染来源，并结合该区的特征进一步确定污染原因。再次，了解各种重金属的传播特征，在第二步的数据基础上运用主成分分析法确定该城区各功能区的重金属的载荷程度，进而确定各功能区的污染源。对整个城市第一第二主成分分析得出该城市载荷最大的金属元素，即为该城市的污染源位置。再利用回归分析得到回归方程，进而确定污染源位置。 最后，分析模型优缺点，了解城市地质环境的演变模式，收集影响环境的息，根据这些信息再优化模型。 三 符号说明 土壤中重金属i的污染指数； 土壤中重金属i的实测浓度； 土壤中重金属i的评价标准， 内梅罗综合污染指数； 土壤中各种
8、所测重金属的单因子指数平均值；max() 土壤中各重金属元素单因子指数最大值；n 重金属种类总数；C.V 土壤中重金属元素的变异系数； 土壤中重金属元素的平均含量； 土壤中8种重金属元素。四 模型假设1、假设污染源的重金属浓度不再增加；2、假设所给的采样点的数据都是可靠准确的；3、假设取样点在一定时期内未受明显直接性扰动4、假设污染物的排放瞬时完成，且排放速率恒定；5、假设污染物的沉降速率恒定；五 问题一、二的分析与求解5. 1 问题一、二的分析 我们由对题目的了解和所给的数据得知，所取采样点的城区划分间隔为1 图1公里。采样点深度为表层土的0cm-10cm。因而可以认为采样点的坐标对城区的地
9、形坐标影响可以忽略。我们可以把采样点的坐标做为城区的坐标。因此利用Matlab可以画出该城市城区的地形图（利用程序1见附录），得到该城市城区地形平面示意图（如图1）和地形立体示意图（如图2） 该图中的圆点为测量中采样点的坐标，X轴和Y轴分别为测量数据中的X值和Y值。图中的不规则图形为等高线，线越稠密的地方表示该地的海拔越高。由此可以看出该城市城区为山区，地势不平。 图2由该图可以更加直接看出该城区的地势情况。从而间接的验证了图1分析的正确性。根据各采样点的坐标和浓度数据，我们以采样点的纵横坐标和该点的浓度数据为依据通过Matlab做出了该地区不同重金属的浓度等值线。（利用程序2，见附录）8种重
10、金属元素的分布图（如图3-图10）。 图（3） 图（4） 图（5） 图（6） 图（7） 图（8） 图（9） 图（10）图中的圆点表示采样点的位置 5. 1. 1：单因子指数评价法单因子指数评价法是以土壤元素背景值为评价标准来评价重金属元素的累积污染程度，该方法计算公式为： （5.1式）为土壤中重金属i的污染指数；为土壤中重金属i的实测浓度；为土壤中重金属i的评价标准，评价参照标准采用研究区自然土壤背景值，选取题目中所给土壤背景值为评价标准；i包括As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属。 单因子指数评价标准为：1.0,则重金属含量在土壤背景值含量之内，土壤无污染（无富集）；1
11、.02.0,土壤受到轻度污染（轻度富集）；2.03.0，土壤受到严重污染（过度富集）。5. 1 .2内梅罗综合污染指数评价法当评定区域内土壤质量比较作为一个整体与外区域土壤质量比较，或土壤同时被多种重金属元素污染时，需将单因子污染指数按一定方法综合起来应用综合污染指数法进行评价。综合污染评价采用兼顾单因子污染指数平均值和最大值的内梅罗综合污染指数法。该方法计算公式为： （5.2式）式中：为内梅罗综合污染指数；为土壤中各种所测重金属的单因子指数平均值；max()为土壤中各重金属元素单因子指数最大值；n为重金属种类总数。评价参照标准采用研究区自然背景值，选取题目中所给土壤背景值为评价标准。综合污染
12、指数评价标准一般是：1.0，土壤无污染（无富集）；1.02.0, 土壤受到轻度污染（轻度富集）；2.03.0，土壤受到严重污染（过度富集）。5. 1 .3 平均值法 通过对不同功能区之间各重金属元素平均值含量的比较，可以说明不同功能区土壤重金属分布不均衡，进而比较重金属元素与人类活动是否有关。 （5.3式）5. 1 .4标准差法标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的重要指标。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。通过标准差可分析出不同功能区重金属元素的分布差异。5.
13、 1 .5 变异系数法：变异系数衡量各观测值变异程度的一个统计量，反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。其进一步反应土壤重金属污染程度。变异系数越大，说明人为活动的干扰作用越强烈，或者理解为污染程度越严重。其计算公式为：CV/5. 1 .6 极差法： 最直接也是最简单的方法，即最大值最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。5. 1 .7 超标率法： 超标率是指所有指标超标次数与化验次数的比率；5. 1 .8统计分析 采用ECXEL软件对数据资料进行统计分析。不同功能区重金属含量比较采用标准差分析，不同功能区的重金属元素两两之间采用多重分析。得出城区表层土壤重金属含量统计结果。（见表1） 各个功能区表层土壤重金属含量特征和污染指数金属平均值最大值最小值变异系数标准差极差超标率（%）单因子污染指数综合因子污染指数生活区As6.2711.452.340.342.159.1168.181.743.17Cd28.961044.5086.800.65188.81957.7072.722.23Cr69.02744.7618.46
