城市表层土壤重金属污染分析数模论文Word格式文档下载.docx
《城市表层土壤重金属污染分析数模论文Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《城市表层土壤重金属污染分析数模论文Word格式文档下载.docx（25页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
3、所建数学模型合理有效；
4、取样点的数据较好的反映了该地区的污染物浓度。
5、在短期内该城区重金属浓度不是发生太大变化。
四、符号的定义与说明
【注】
功能区
1
生活区
2
工业区
3
山区
4
交通区
5
公园绿地区
Pi（i=1,2，…，8），Pi为两行n（n为各元素浓度矩阵的极大值的个数）列的矩阵。
标准偏差公式：
S=Sqrt[（∑（xi-x拔）^2）/（N-1）]公式中∑代表总和，x拔代表x的均值，^2代表二次方，Sqrt代表平方根。
五、模型的建立与求解
问题一：
【注】图中颜色深浅代表不同的重金属浓度
图一
图一：
元素As在各功能区的浓度分布图
图三：
元素Cd在各功能区的浓度分布图
图四：
元素Cr在各功能区的浓度分布图
图五：
元素Cu在各功能区的浓度分布图
图六：
元素Hg在各功能区的浓度分布图
图七元素Ni在各功能区的浓度分布图
图八元素Pb在各功能区的浓度分布图
图九元素Zn在各功能区的浓度分布图
重金属污染指由重金属或其化合物造成的环境污染。
重金属污染主要表现在水污染中，还有一部分是在大气和固体废物中。
重金属的污染主要来源于工业污染，其次是交通污染和生活垃圾污染等。
工业污染大多通过工业废渣、废水、废气的排除致使环境中的重金属含量大幅度增加，影响人们身心健康。
，
由以上八图分析可得在工业区、交通区较其他功能区重金属污染程度较高。
As的污染程度在生活区、工业区和交通区的程度较高，而砷是人体必不可少的元素，环境中砷的浓度严重影响人的身心健康。
Cd在工业区和交通的以及生活区的污染程度相对较高。
Cr在生活区部分工业区、交通区污染严重，在其他区域有轻度污染。
Cu、Hg在生活区污染最为严重，交通区等地有轻度污染。
另外Hg在工业区的污染程度也相对较高。
Ni在生活区的污染严重。
Pb在部分交通区和工业区污染严重。
Zn在生活区污染最为严重，在交通区和工业区污染程度也相对较高。
问题二：
重金属污染由指重金属或其化合物造成的环境污染。
重金属主要由采矿废气排放、污水灌溉和使用重金属制品等人为因素所致。
因人类活动导致环境中的重金属含量增加，超出正常范围并导致环境质量恶化。
1）工业三废引起的重金属污染
2）近年来，由于部分矿产开发中选矿、冶炼工艺水平落后，个别矿区没有环保治理设备，废水、废气排放而带来的大量废弃物的产生未经处理直接投放环境，而其中的重金属随着自然的沉降、雨水的淋溶等途径进入土壤，进入正常循环的生态系统，造成重金属污染严重危害人们的生产生活。
2）化肥农药的过度使用
重金属元素是肥料中报道最多的污染物质，化肥中品位较差的过磷酸钙和磷矿粉中含有微量的As、Cd重金属元素（WILLIAMSCH，1973）。
含铅及有机汞的农药发挥作用的同时也为土壤重金属污染埋下了祸根，造成土壤的胶质结构改变，营养流失，对农作物的产量及品质都造成极大的不良影响。
目前的饲料添加剂中也常含有高含量的Cu和Zn（夏家淇，1996），这使得有机肥料中的Cu、Zn含量也明显增加并随着肥料施入农田。
3）汽车尾气的排放
以公路、铁路为中心成条带状分布的重金属污染土壤主要是由于汽车尾气的排放、汽车轮胎磨损产生的大量含重金属的有害气体和粉尘的沉降所引起的，污染元素中主要为Pb、Cu、Zn等元素（李波，2005）。
这些物质随风飘落，进入土壤中引起重金属污染。
实验证明，道路两旁土壤中重金属的污染比较严重，并随着离公路距离的由近到远，土壤的污染程度渐轻。
问题三
重金属污染通过土壤沉淀、食物链富集、水流和风等方式传播。
不易降解、易富集的特征，我们建立以下模型：
利用GRIDDATA插值算法，我们得到较为精确重金属浓度矩阵。
在离散的情况下采用直接比较的方法求极值，根据极值确定污染源的位置。
m1
m2
m3
m4
M
m5
m6
m7
m8
【3】在上述的局域子矩阵中，如果M>
mi（i=1,2，…，8）都成立，那么M就表示一个极大值。
引用上述方法求得各种重金属元素浓度的极大值及该点的坐标，结果如下p1=
Columns1through16
9856735981253166471192817122324564349350
5899125137142146159184185186191197230259259260
Columns17through32
4471332561825493772113332121849150412323102256
287302303305305308322347352356367383404422424426
Columns33through48
3919336725145542490190191338563278140508509399
456463467477478490501508509510519545560567568570
Columns49through64
23233672205284404530189318327181445361213283218
575607627652671686701705706786790824827840875882
Columns65through67
538404576
893918927
P2=
1078197793721682441372272845744153103244155
73108109143151159166171187190191237238268270274
4034383575525540757148931269245300149602400223
288288291296337343344363389414418429445460471472
32618147630625652613222097128429334247586587173
478488505508521521527548561587601605611615616638
Columns49through62
460319382252162406453303367193406217456362
688704716717754758764814832841855884918936
p3=
71119196921532442973193204720332269268163217
3278109139150165167182183184186186189190206232
2954033541021531544443772795357218544331269438
253256261269277278289312316334347356361387415442
15315437932324985466191334567134279230276389480
443444454457477496496504515516530543574598610622
284227288373321192407558175246415325281282219404
637644676686700705741779784802821825875876887918
Column65
511
940
P4=
691195919827863032441072022223274165122212
3077102109114146160166180181182184193198229234
27737024410415958537753426818242549376314279166
235244266268274304306313354358371373385390426461
322399224555306435251405202133303430228332253459
461471473499508516527548551557573603646674679686
376184407351563451416545215296216566405497
687739740748783784805832846868883910918936
P5=
616970116822707315110147149105284188244151
23032778899127131147158171179188214230236
303104364043565534922803201854428855377296297
259267281288289299315316352356365372376386410411
49915222979240581192381307120121442244180390486
422428441457476481492504508510511514524534545552
27228305125246571364416198389256218349601449180
555570586592612615627635651666676723746746757780
Columns65through73
181518437218299544457362191
781790836844848903913936937
p6=
117198641013072441094822528418440268279353129
76109138139155166182183186188220257259259262266
4475561093771482782183214915503186927743947198
286295302308315316352355365369383414426442453454
32224986191408333135249278218516273147390228464
459476495508515517537541545578581599602611647673
287375192319407559183323324325235415325283404513
676686704704741779784786787788795811826880918945
P7=
1101535479168244105227283574215329424110322
67103107143160166179187189190237237253268269285
1684043542921854893781973002612823579322170399
287290292297357365385390392417427441453460466473
302467258135305221256159429334248550374458319252
505516519528542547565566602606612631687687704716
Columns49through57
59878450512303218290547443
737745763771808883889894917
p8=
115194802442928336544275103376551230149281444
75110144167188190192237264265283294312315316361
37438293209502102257322172608400225305378255524
366377381395415424425459465470472475509514520527
221403254127430334248183230172463332252407178452
547549564567603606611624646668683693716741780780
Columns49through53
325405217362504
827863885935953
Pi（i=1，2，…，8）。
根据上述数据分析可得各元素污染源的位置坐标，其中主要污染源的位置如下：
P1（382,716）,P2（192,705）,P3（197,109）,P4（119,77）,P5（82,88）,P6（198,109）,P7（110,168）,P8（403,549）.
图十重金属浓度之和分布图
问题四：
对于问题四，我们仔细分析了模型的优缺点。
该模型综合运用MATLAB绘图插值函数，最大程度的减小误差准确构造平滑曲面。
清晰可见各重金属元素在各功能区的污染程度及扩散程度。
缺点：
所建的模型在较为理想的条件下，依赖于所给的数据不能很好的与实际条件相吻合。
所确定的污染源存在一定范围内的误差，不能长时间利用该污染源改善城市土壤环境。
为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集该地区的每年生活、工业等重要污染源的垃圾排放量，以及每年的生物降解量，降雨量对重金属元素扩散的影响，空气污染也应该考虑进去。
综合考虑各种因素，建立更加优化的模型。
六、模型的检验
模型的建立是基于对所给数据进行一定的处理的基础之上的，通过模型计算得到的结果与原始数据对比存在一定的误差。
利用标准偏差公式：
S=Sqrt[（∑（xi-x拔）^2）/（N-1）]计算的到结果为：
各重金属元素的浓度相对于平均浓度的偏差一次为：
s1=2.4096,s2=299.7538,s3=50.0666,s4=51.5867,s5=297.5867,s6=13.7048，
s7=58.3238,s8=198.2240.所得结果在误差允许范围之内，所建模型有一定的合理性，但需要优化。
标准偏差S=Sqrt（S^2）
STDEV基于样本估算标准偏差。
标准偏差反映数值相对于平均值（mean）的离散程度。
七、模型的评价与推广
1）本文把所解决的问题归结为求污染源的位置，建立的数学模型清晰合理。
2）运用MATLAB处理数据和进行运算，降低运算量，简单易行，有很大的可操作性。
且所得数据较为合理可靠
3）但在实际运用本方案中还应考虑后来污染因素对模型的影响，在应用的过程中根据实际情况进行灵活改变。
八、参考文献
[1]Barber,C.B.,D.P.Dobkin,andH.T.Huhdanpaa,"
TheQuickhullAlgorithmforConvexHulls,"
ACMTransactionsonMathematicalSoftware,Vol.22,No.4,Dec.1996,p.469-483.AvailableinPDFformatat
[2]Sandwell,DavidT.,"
BiharmonicSplineInterpolationofGEOS-3andSEASATAltimeterData"
GeophysicalResearchLetters,14,2,139-142,1987.
[3]刘正君，《MATTLAB科学计算与可视化仿真宝典》【M】,电子工业出版社，2009（3）。
九、附录
各元素浓度等高线绘图matlab代码
x=A（:
1）;
y=A（:
2）;
z=A（:
3）;
scatter（x,y,5,z）%散点图
figure
[X,Y,Z]=griddata（x,y,z,linspace（min（x）,max（x）,200）'
linspace（min（y）,max（y）,200）,'
v4'
）;
%插值
pcolor（X,Y,Z）;
shadinginterp%伪彩色图
figure,contourf（X,Y,Z）%等高线图
figure,surf（X,Y,Z）%三维曲面
加各功能区编号的MATLAB代码：
holdon;
clc;
for（i=1:
319）
ifA（i,5）==1
text（A（i,2）,A（i,3）,'
1'
end
ifA（i,5）==2
2'
ifA（i,5）==3
text（A（i,2）,A（2,3）,'
3'
）
ifA（i,5）==4
4'
ifA（i,5）==5
5'
求矩阵极大值的MATLAB代码如下：
A=xlsread（'
xy各元素浓度.xls'
clc
[X,Y]=meshgrid（xleft:
30:
xright,yleft:
yright）;
[X,Y,Z]=griddata（A（:
1）,A（:
2）,A（:
6）,X,Y,'
X=A（:
Y=A（:
A（:
1）
xleft=min（A（:
1））;
yleft=min（A（:
2））;
x
升级会员 