《城市表层土壤重金属污染》优秀论文.docx

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《城市表层土壤重金属污染》优秀论文

城市表层土壤重金属污染分析

摘要

本文主要是由采样数据对该城市八种重金属元素污染的程度进行分析。

首先我们对采样数据进行预处理，主要是修改异常数据和利用QQ图做正态性检验。

然后对第一问我们对八种重金属含量分成五段分别来表示不同的浓度，再利用Matlab软件根据取样点的坐标，做出各种重金属元素的空间分布图，并用不同的颜色表示重金属元素的浓度（图中重金属浓度由高到低分别用黑、蓝、红、黄、绿表示）。

第二问为确定污染原因，我们从两方面来坐分析，一方面利用Excel对五种功能区作单因子方差分析，得出不同功能区的污染程度有非常显著性的差异，并得到绝大数都是由于工业污染造成的；另一方面，求出它们的尼梅罗综合评价指数也说明绝大数都是由于工业污染造成的。

第三问为找出传播特征和确定污染源，我们主要是利用地统计学的半方差函数（或称变异函数）模型，先通过GS+V9.0软件拟合估计出半方差函数的三个参数，并由此确定各重金属污染的传播特征，再进行克里格插值来推出它们的污染源，另外我们还求出各种重金属元素以及海拔间的相关系数，从相关性的角度说明它们的传播特征和污染源的确定。

最后说明该模型的缺点以及需要改进的地方。

关键词：

正态性检验；单因子方差分析；半方差函数；克里格插值；

一、问题提出

随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。

对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何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，日益成为人们关注的焦点。

按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、交通区及公园绿地区等，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。

现对某城市城区土壤地质环境进行调查。

为此，将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域，按照每平方公里1个采样点对表层土（0-10厘米深度）进行取样、编号，并用GPS记录采样点的位置。

应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。

另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。

附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息，附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度，附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。

现要求你们通过数学建模来完成以下任务：

（1）给出8种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）分析你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，如何建立模型解决问题？

二、问题分析

本文对该城市八种金属元素污染程度的分析，首先是主要将异常的数据进行处理，我们采用统计中常用的原则，即以采用数据超出

范围的为异常数据，其中

、

分别为采用数据中各重金属的样本均值和样本标准差。

当采用数据大于

时，以

代替；当采用数据小于

时，以

代替。

然后利用SPSS作QQ图做正态性分析。

处理完数据之后，再利用Matlab软件根据取样点的坐标，做出各种重金属元素的空间分布图，并用不同的颜色表示重金属元素的浓度，从而解决第一问。

对于第二问为确定重金属污染的主要原因，我们对城市五种不同的功能区进行八种重金属污染指数的单因子方差分析，分析这五种功能区的污染程度是否有显著性差异，若差异很显著，则主要看是那个因子（即功能区）影响最大，从而确定污染的原因，另一方面比较这八种元素在不同功能区的尼梅罗综合指数，找出最低最高的尼梅罗综合指数，从而根据该数据也可以得到第二问的答案。

对于第三问，为分析出重金属污染物的传播特征，并由此确定污染源的位置，我们主要根据地统计学半方差函数模型和克里格插值法来做的。

其总的思想就是根据已知采样点提供的信息拟合半方差函数，然后根据该函数对未知点进行估计和模拟。

因此，半方差函数是我们利用的主要工具，一方面，利用半方差函数对重金属的空间分布进行结构分析和变异性分析，并由此得出重金属污染物的传播特征；另一方面应用前面分析的结果，利用克里格法进行估值，并由此对其它未知点污染程度进行预测得出图形，并由此确定污染源（污染最严重的区域）。

当然为了更好确定传播特征和污染源的位置，我们对各重金属元素和海拔的相关性分析，通过数据不难看出他们的传播特征在一定程度上也相似，但是也有些相关性相对较弱，如As和Cd，说明他们的传播特征有一定的区别。

但总体上，重金属的含量之间都是正相关的，说明所有重金属的传播有一定的共同点。

而所有重金属的含量与海拔之间都是负相关的，说明，随着海拔越低，他们的重金属含量越高，表明重金属的传播向下沉。

最后对所建模型进行评价和改进。

三、模型的假设

1）假设所有数据都是真实可靠的；

2）假设污染源为重金属含量最高的地方；

3）假设问题三中重金属含量是平稳的，即假设第三问中半方差函数的值只与距离h有关，而与其他无关。

四、符号说明

：

在图中表示工业区；

：

在图中表示生活区；

：

在图中表示交通区；

：

在图中表示山区；

：

在图中表示公园绿地区；

：

变异函数；

：

是分隔距离为

时的所有观测样本对总数；

：

为块金常数；

：

为拱高；

：

为变程。

五、模型建立与求解

（一）采样数据的预处理

（1）对异常数据的处理

异常数据值在第三问中对重金属污染的空间变异特性有很重要的影响，会影响变异函数理论模型的精度。

我们采用统计中常用的

原则，即以采用数据超出

范围的为异常数据，其中

、

分别为采用数据中各重金属的样本均值和样本标准差。

当采用数据大于

时，以

代替；当采用数据小于

时，以

代替。

（2）对采用数据的正态性检验

本文的第二问的各功能区重金属污染的单因子方差分析和第三问的重金属传播的空间变异特征的研究模型都是基于正态分布的，因此有必要对八种重金属元素污染的样本数据进行正态分布检验。

本文采用的是利用SPSS软件的QQ图来检验他们是否服从正态分布（若样本数据基本近似于在一条直线上就服从正态分布），若不服从正态分布，则对试验数据进行对数转换，看是否服从正态分布。

经过反复比较，本文八种重金属中，As直接符合正态分布，其它七种重金属Cd、Cr、Cu、Ni、Hg、Pb、Zn经对数转化后服从正态分布。

它们的QQ－PLOT图如下：

As的正态检验QQ图1Cd的正态检验QQ图2

Cr的正态检验QQ图3Cu的正态检验QQ图4

Hg的正态检验QQ图5Ni的正态检验QQ图6

Pb的正态检验QQ图7Zn的正态检验QQ图8

（二）问题

（1）模型的建立与求解

首先，根据附件一的样本，我们Matlab编程可以由此作出该城市城区的样本取样点图，并标出这些样本点所属的不能功能区（如图9）。

为了标出重金属元素在该城区的空间分布，并在不同区域重金属的污染程度，现对这八种重金属的样本等分成5组，分别用不同的颜色标注它们的污染程度，具体如下。

样本点所属不能功能区图9

（1）As的含量范围1.61~14.75ug/g，由As的空间分布结构图可以看出（如图10），As污染最严重的地方主要在地图的左下方的地区，特别是工业区。

土壤重金属元素As含量空间分布图10

（2）Cd的含量范围为40~977.359ng/g，由Cd的空间分布结构图可以看出（如图11），Cd污染最严重的地方主要分布在地图的左下图，特别是工业区和生活区，说明Cd的含量高主要由人类活动造成的和工厂产生的废弃物。

土壤重金属元素Cd含量空间分布图11

（3）Cr含量的范围在15.32~263.515ug/g,，由Cr的空间分布结构图可以看出（如图12），Cr污染最严重的地方主要分布在左下图，特别是生活区，说明城市市民的生活、大气降尘对重金属Cr的含量影响比较大。

土壤重金属元素Cr含量空间分布图12

（4）重金属Cu的分布范围为2.29~543.762ug/g，由Cu的空间分布结构图可以看出（如图13），Cu污染最严重的地方主要分布在地图的左下图，特别是工业区。

说明Cu主要来源是工厂的含有重金属Cu的废弃物排放，而在山区和公园绿地区Cu的含量均在自然背景值之中。

土壤重金属元素Cu含量空间分布图13

（5）Hg的含量范围为8.57~5188.33ng/g，由Hg的空间分布结构图可以看出（如图14），Hg污染最严重的地方主要在地图的左方，特别是工业区，说明Hg含量较高值区域主要是工厂排放污染物造成的。

土壤重金属元素Hg含量空间分布图14

（6）重金属Ni的分布范围为4.27~47.08ug/g，由Ni的空间分布结构图可以看出（如图15）。

Ni污染最严重的地方是主要在地图中左下方，特别是工业区。

土壤重金属元素Ni含量空间分布图15

（7）Pb的含量范围为19.68~211.915ug/g，由Pb的空间分布结构图可以看出（如图16）。

Pb污染最严重的地方主要分布在地图的左下方，特别是工业区和生活区。

Pb污染主要是人类活动及工厂排放污染物造成的。

土壤重金属元素Pb含量空间分布图16

（8）Zn的含量范围为32.86~1218.9ug/g，由Zn的空间分布结构图可以看出（如图17），Pb污染最严重的地方主要分布在地图的左下方，特别是工业区和生活区。

这些地方Zn的含量高主要是因人类活动及工厂排放废水废渣引起的。

土壤重金属元素Zn含量空间分布图17

（三）问题

（2）模型的建立与求解

（1）样本数据的统计分析

为确定重金属污染的主要原因，我们对城市五种不同的功能区进行八种重金属污染指数的单因子方差分析，分析这五种功能区的污染程度是否有显著性差异，若差异很显著（结果表明它们的差异都很显著），则主要看是那个因子（即功能区）影响最大，从而确定污染的原因。

由表18-1，F=12.9115远大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表18-2可以看出，工业区的As平均污染最高，然后是生活区和公园绿地。

这说明As的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放和居民日常生活所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

261.2779

65.31949

12.9115

9.6E-10

2.400402

组内

1588.531

314

5.059016

总计

1849.809

318

As元素单因素方差分析表18-1

组

观测数

求和

平均

方差

生活区

275.9

6.270455

4.623349

工业区

250.2987

6.952743

11.49077

山区

266.91

4.044091

3.237455

交通区

138

761.5281

5.51832

4.65617

公园绿地

219.23

6.263714

4.094718

As元素单因素方差分析表18-2

由表19-1，F=22.94427远大于临界值2.400402，说明不同功能区域污染的程度很显著。

再由表19-2可以看出，工业区的Cd平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Cd的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活及车辆尾气排放所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

31.53984

7.884961

22.94427

1.2E-16

2.400402

组内

107.9083

314

0.343657

总计

139.4482

318

Cd元素单因素方差分析表19-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

242.2651

5.506025

0.324057

246.1707

工业区

209.5356

5.820433

0.282931

337.1178

山区

323.9382

4.908154

0.239614

135.3893

交通区

138

783.8392

5.679994

0.397453

292.9478

公园绿地

188.9252

5.397862

0.413096

220.9336

Cd元素单因素方差分析表19-2

由表20-1，F=6.982627远大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表20-2可以看出，生活区的Cr平均污染最高，然后是工业区和交通区。

这说明Cr的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物及车辆尾气排放所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

5.734436

1.433609

6.982627

2.14E-05

2.400402

组内

64.4676

314

0.205311

总计

70.20204

318

Cr元素单因素方差分析表20-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

172.3947

3.918061

0.236276

50.3028

工业区

137.3879

3.816331

0.252278

45.4372

山区

233.0103

3.53046

0.235197

34.13966

交通区

138

531.0293

3.848038

0.193729

46.90096

公园绿地区

130.3555

3.724442

0.107334

41.44811

Cr元素单因素方差分析表20-2

由表21-1，F=30.3027远大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表21-2可以看出，工业区的Cu平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Cu的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

55.66202

13.91551

30.3027

2.47E-21

2.400402

组内

144.194

314

0.459217

总计

199.856

318

Cu元素单因素方差分析表21-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

158.2633

3.596892

0.552155

36.48468

工业区

140.3127

3.897574

0.606267

49.28276

山区

178.9866

2.711918

0.275845

15.05813

交通区

138

513.9028

3.723933

0.530306

41.42702

公园绿地区

114.0844

3.259554

0.254413

26.03793

Cu元素单因素方差分析表21-2

由表22-1，F=9.39304远大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表22-2可以看出，工业区的Hg平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Hg的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

43.35704

10.83926

9.393904

3.49E-07

2.400402

组内

362.3123

314

1.153861

总计

405.6694

318

Hg元素单因素方差分析表22-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

180.3423

4.098688

0.85482

60.26115

工业区

174.4741

4.846502

2.083813

127.2944

山区

234.0183

3.545732

0.335977

34.66507

交通区

138

587.6854

4.25859

1.426325

70.7102

公园绿地区

143.3852

4.09672

1.040488

60.14269

Hg元素单因素方差分析表22-2

由表23-1，F=5.830955大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表23-2可以看出，工业区的Ni平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Ni的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

3.234198

0.80855

5.830955

0.000154

2.400402

组内

43.54082

314

0.138665

总计

46.77502

318

Ni元素单因素方差分析表23-1

组

观测数

求和

平均

方差

生活区

125.8771

2.860843

0.102947

工业区

104.1472

2.892976

0.209549

山区

170.9941

2.590819

0.223698

交通区

138

383.4918

2.778926

0.102042

公园绿地区

93.78708

2.679631

0.095877

Ni元素单因素方差分析表23-2

由表24-1，F=18.099487大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表24-2可以看出，工业区的Pb平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Pb的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物及车辆尾气排放所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

16.39795

4.099487

18.02568

2.44E-13

2.400402

组内

71.41141

314

0.227425

总计

87.80935

318

Pb元素单因素方差分析表24-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

175.3342

3.984869

0.280432

53.77825

工业区

153.2506

4.256962

0.271005

70.59516

山区

232.555

3.52356

0.127798

33.90492

交通区

138

556.8346

4.035033

0.230403

56.5448

公园绿地区

137.3888

3.925395

0.293988

50.67309

Pb元素单因素方差分析表24-2

由表25-1，F=21.65756大于临界值2.400402，这表明不同功能区域污染的程度有显著性差异。

再由表25-2可以看出，工业区的Zn平均污染最高，然后是生活区和交通区。

这说明Zn的污染主要是因为工业区工厂废水废渣的排放、居民日常生活废水废弃物所引起的污染。

差异源

P-value

Fcrit

组间

39.12852

9.782131

21.65756

8.52E-16

2.400402

组内

141.8252

314

0.451673

总计

180.9538

318

Zn元素单因素方差分析表25-1

组

观测数

求和

平均

方差

平均值取指数

生活区

217.5594

4.944533

0.570215

140.4053

工业区

187.9792

5.221645

0.56147

185.2387

山区

279.1074

4.228901

0.121428

68.64172

交通区

138

700.8483

5.078611

0.537852

160.5508

公园绿地区

163.5412

4.672605

0.472821

106.976

Zn元素单因素方差分析表25-2

由上单因素分析可知，As、Cd、Cr、Ni，Zn、Pb、Hg、Cu八种重金属污染都比较集中分布在工业区、生活区、交通区，其他区域相对较小由此可推测重金属污染主要受工业区工厂废渣废水废气的排放、居民日常生活废弃物、车辆报废及车辆废弃物的影响。

（2）尼梅罗综合污染指数的评价

土壤中重金属污染物i的单项污染指数Pi计算公式为：

（1）

（1）式中，

为第j个监测点上土壤重金属含量实测值，Si为土壤重金属含量的评价标准取值（背景值），Pi为重金属污染物i单因子污染指数。

综合污染指数（尼梅罗污染指数）的计算公式即为：

（2）

（2）式中，

为土壤重金属i所有单项污染指数的平均值，

为重金属i单项污染指数中的最大值。

土壤重金属尼梅罗综合指数评价的污染等级划分参照表26：

等级

尼梅罗污染指数

污染等级

Ⅰ

Pi<=0.7

清洁（安全）

Ⅱ

0.7

尚清洁（警戒限）

Ⅲ

1.0

轻度污染

Ⅳ

2.0

中度污染

Ⅴ

Pi>=3.0

重污染

表26土壤重金属污染等级划分标准

由上，讨论区域内八种金属按照按照尼梅罗综合指数法进行计算结果见下

重金属

生活区

1.804

1.272

1.375

1.445

2.564

1.281

1.496

1.403

工业区

2.030

1.330

1.411

1.473

3.203

1.310

1.955

1.391

山区

1.378

1.308

1.215

1.150

2.300

1.127

1.273

1.286

交通区

2.005

1.338

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