空间统计学模拟方法在城市重金属污染分析中的应用孙英君丁宁蔡菲孟飞孙英君丁宁蔡菲孟.doc

空间统计学模拟方法在城市重金属污染分析中的应用孙英君丁宁蔡菲孟飞孙英君丁宁蔡菲孟内容空间统计学模拟方法在城市重金属污染分析中的应用孙英君丁宁蔡菲孟飞孙英君丁宁蔡菲孟空间统计学模拟方法在城市重金属污染分析中的应用孙英君,丁宁,蔡菲,孟飞山东建筑大学土木学院,山东济南250014摘要:城市土壤重金属污染是城市化后噬待解决的一个重要问题。传统的土壤重金属污染分析方法——克里格方法,通过满足未采样点局部方差最小而获得土壤污染状况预测结果,算法本身会给估值结果带来光滑作用,并只能提供未采样点的局部不确定性。文章提出利用空间统计学的模拟方法,对土壤重金属污染状况进行研究,通过获取多幅模拟结果之间的差异来揭示研究区域土壤重金属污染的整体空间分布形态。文章以上海某区域6种重金属(Cu、Pb、Cd、Cr、Hg和As)为研究对象,利用空间统计学模拟方法对其空间分布予以研究,给出每种重金属空间分布模拟结果。最后,文章以研究区域土壤环境背景上限值为标准,给出研究区域不同土壤重金属空间分布相应级别的不确定性分析结果。关键词:模拟;地统计学;空间变异;重金属;不确定性中图分类号:X14文献标识码:A文章编号:16722175(2008)05189805城市的土壤环境质量与人类健康息息相关,随着城市化进程的迅速发展,城市土壤重金属污染日趋引起人们的关注。研究者将***、镉、铅、铬、***、锌、铜、镍合称为重金属环境污染元素,尤其是铅、镉、***、铜及其复合污染最为突出,其中镉、***、铅等重金属是城市和工业发展过程中产生的典型的“污染元素”,给区域土壤资源的保护、利用与管理带来了严峻挑战[1]。据报道,中国受镉、***、铬、铅等重金属污染的耕地面积近2000万hm2,约占总耕地面积的15。土壤重金属污染导致严重的经济损失,如中国每年就因重金属污染而减产粮食1000多万t,另外被重金属污染的粮食每年也多达1200万t,合计经济损失至少200亿元[2]。同时,土壤重金属污染也会导致重金属在植物体中积累,并通过食物链富集到人体和动物体中,危害人畜健康,引发癌症和其他疾病等。其次,土壤受到重金属污染会导致大气污染、地表水污染,地下水污染等生态环境问题。因此开展土壤重金属空间结构特征的研究,特别是模拟土壤重金属的全局空间分布形态,定量化评价土壤重金属污染程度,及时有效地采取防护、修复措施,对减少城市重金属污染,提高人们的生活质量具有重要的意义。1土壤重金属空间结构及分布特征研究现状已有一些研究者对城市重金属污染状况进行分析:Hu等利用地统计学对北京市大兴区土壤重金属含量的空间分布特征进行了研究[3];郑袁明、陈同斌等利用地统计技术对北京市近郊区土壤Ni的空间结构及分布特征进行了研究[4];钟晓兰等以江苏省太仓市为例,运用地统计技术研究了长江三角洲地区土壤重金属污染的空间变异特征[5];郑海龙等利用地统计学普通克里格插值方法对上海梅山刚体集团附近的土壤重金属空间变异进行研究[6];李亮亮等通过克里格插值对葫芦岛市连山区、龙港区土壤重金属***、铬、镍的空间分布进行单因子评价[7]。PilarBurgos等运用Kriging方法对Seville,Spain地区的土壤修复前后重金属、微量元素的变化进行了分析[8];[9]。Li等利用克里格方法,结合GIS技术对香港九龙6种重金属元素(Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn)的空间分布加以研究,并通过热点探测的方法进行污染源的求解[10]。黄勇等对地统计学在土壤重金属研究中的应用做了综述及其展望[11]。总结起来,在土壤重金属空间结构及分布特征研究上,研究人员较多地基于GIS技术与空间(地)统计学克里格系列插值方法对城市重金属污染状况进行分析:利用GIS技术进行研究区域及其采样数据、空间分布插值结果的可视化表达;利用空间统计学的变异函数对采样数据的空间异质性予以分析,并通过理论变异函数的不同因子、系数来寻求异质性产生的原因(影响因子),最后给出克里格算法插值得到的某重金属空间分布结果。2存在的问题及解决方法经过克里格插值得到的重金属空间分布结果不能够反映研究区域的真实状况,特别是当研究者的目标是发现研究区域的全局分布态势或进行热点探测时。因为克里格算法本身具有一定的平滑作用:即将极大值估计偏小,极小值估计偏大,因此插值后的结果趋于平缓[12]。但在某些问题的解决中,人们需要的恰恰是被克里格方法平滑掉的极值,例如在污染分析中,研究者主要是通过污染金属所表现的极值来发现污染源。此外,克里格方法只能为未采样点提供唯一的“最优”估计值,且仅仅能够提供该点估值的局部不确定性。土壤重金属污染的全局模拟预测及其空间不确定性分析可通过空间统计学的系列模拟方法加以解决。在此,本文选择