目录摘要（）0引言（）1数据处理（）1.1各种金属污染空间分布制图（）1.2用SPSS11.0软件进行因子分析（）2.模型的构建与分析（）.地累积指数（）.分析（）.总结（）参考文献（）Abstract（） 城市表层土壤重金属污染建模分析作 者：指导老师：摘要：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益突出。本文通过对某城市土壤中的Hg、Pb、Cd、As、Zn、Cr、Ni和Cu 8种重金属取样样本进行分析，运用空间插值、因子分析、Muller地积累指数等方法，对重金属污染在该城区的空间分布特征及污染的可能来源进行分析和评价。 关键词：污染建模；重金属污染；空间分析；Muller地积累指数；因子分析 0引 言城市是人类活动最密集的地区，但在废物处理设施仍不发达的绝大多数地区，城市及其周边土壤依然发挥着重要的容纳和净化污染物的功能，在强烈的环境负荷冲击下，土壤的服务功能面临极大的威胁，换言之，土壤的缓冲净化功能将接近极限并有被超过的危险，因而将导致严重土壤污染的产生，而其结果将是长远和危险的。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。我们将城区分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区五个部分，分别进行土壤地质环境的调查，对城市环境质量做出评价，希望能有效控制重金属污染物的排放及扩散，制定相关措施保护好我们赖以生存的周边环境，据此要求，我们需要考虑并着重解决如下问题：(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。1数据处理1.1 各重金属污染空间分布制图 用所给的数据制作出各种金属元素的空间分布图，最重要的是能够根据所给的采样点划分出各功能区的范围。对此，先做出样点的凸多边形，向外再做500米的缓冲区作为研究区，创建样点的泰森多边形并以研究区作为分析范围，用研究区裁剪生成的泰森多边形；从样点把所有属性连接到裁剪后的泰森多边形上；用分区字段融合泰森多边形生成功能区,对矢量功能区图层进行栅格化，得到栅格化的功能区图层。对样点图层的各重金属元素运用克里金插值进行插值得到8幅重金属元素的空间分布图。图1 五大功能区划分图2 As的空间分布图3 Cd的空间分布图图4 Cr的空间分布图5 Cu的空间分布图图6 Ni的空间分布图图7 Hg的空间分布图图8 Pb的空间分布图图9 Zn的空间分布 各种重金属元素的空间分布图与功能区栅格图层结合即可看到各功能区各重金属元素的污染情况。由各重金属的空间分布图可知：亮度高的区域，重金属的含量比较高，即污染比较严重。1.2.用SPSS11.0软件进行因子分析因子分析是由Charles Spearman在1904年首次提出，其主要目的是将具有相近的各个变量置于一个公因子之下，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。该城区表层土壤取样点重金属含量的数据特征完全符合因子分析的要求，本文以Hg、Pb、Cd、As、Zn、Cr、Ni和Cu这8种重金属元素指标做因子分析。这样，我们在解释该城区重金属污染的原因时，就可以通过讨论综合因子来解释各个指标变化异常时的情况。我们首先对该城区表层土壤取样点重金属元素含量的数据进行标准化处理，标准化的公式为Yij =（XijXj）/j，其中Xij为第i个样本的第j个指标值，而Xj和j分别为j指标的均值（本文中为所给的背景值平均值）和标准差。接下来，我们运用SPSS11.0软件进行因子分析，分析结果如下（如表1、表2）表1 特征值和累计贡献率成份初始特征值旋转前旋转后合计方差的 %累积 %合计方差的%合计方差的 %累积 %13.5644.544.53.5644.52.09726.21226.21221.1514.37758.8771.1514.3772.06725.83552.04730.96512.06370.9410.96512.0631.25815.72167.76840.7689.59680.5370.7689.5961.02112.76980.53750.5787.2287.75660.4325.39993.15670.3013.76996.92480.2463.076100表2 因子载荷矩阵旋转前旋转后项目F1F2F3F4F1F2F3F4As_0.426-0.20.6810.5510.1340.1730.0260.969Cd_0.7110.2810.282-0.3220.1310.8510.1310.096Cr_0.735-0.444-0.303-0.0460.8780.2420.0340.009Cu_0.7560.125-0.3650.1370.5770.330.546-0.025Hg_0.4080.673-0.2970.4490.0030.1460.9420.035Ni_0.723-0.515-0.190.1370.8770.1540.0360.218Pb_0.7640.3140.237-0.2480.170.840.2280.117Zn_0.699-0.0370.123-0.2410.3990.6280.020.096 根据因子载荷矩阵，主因子1的成分为Cr、Ni的组合，这说明这两种重金属污染物可能是来自同一来源或者相似的来源；主因子2是Cd、Pb和Zn，表明这几者来自相似来源；主因子3是Cu和Hg；主因子4是As。主因子2和3的方差累计贡献率达到41.56%，这说明Hg、Cu、Zn、Cd和Pb五种重金属的方差累计贡献率要超过第一主成分Cr和Ni，表明Hg、Cu、Zn、Cd和Pb为该城区土壤主要重金属污染元素。2.模型的构建与分析以上由ArcGIS中重金属元素在土壤中的空间分布图图让我们直观的了解8种重金属元素的污染情况，但是只能粗略地确定污染区域，并不能有效地分析不同功能区的污染程度。接下来，我们将建立模型进行较为准确的定量分析和测试。.地累积指数地累积指数法是德国海德堡大学沉积物研究所的科学家Muller于1969年提出的，在欧洲被广泛采用。其计算式如下： （1）式中：Cn是元素n在土壤中的含量；Bn是普通页岩中该元素的地球化学背景值（本文中用问题附件中已给出的背景值）；K为考虑各地岩石差异可能会引起背景值的变动而取的系数（一般取值为1.5，本文即取定为1.5）。Igeo值为Muller地积累指数。根据Igeo值将污染等级分为6级，对应污染程度为无污染至极强污染（如表3）表3 Muller地积累指数分级标准Muller地积累指数分级标准地积累指数Igeo5Igeo104Igeo53Igeo42Igeo31Igeo20Igeo1Igeo=0分级6543210污染程度极严重污染强-极严重污染强污染中等-强污染中等污染轻度-中等污染无污染有了Muller地累积指数分级标准，我们就可以定量分析出各功能区的重金属污染程度。根据对该城区不同功能区表层土壤采样中重金属浓度的分析测试， 通过计算分析，得到各个功能区土壤重金属的平均浓度（如表4）表4 五大功能区重金属元素平均浓度各区域重金属平均浓度 (g/g)AsCd CrCuHg NiPbZn生活区6.270.2899669.0249.40.0930418.3469.11237.01工业区7.250.3931153.41127.540.6423619.8193.04277.93山区4.040.1523238.9617.320.0409615.4536.5673.29交通区5.710.3600158.0562.210.4468217.6263.53242.85公园绿地区6.260.2805443.6430.190.1149915.2960.71154.24利用表4的各个功能区的重金属平均浓度和计算式（I），可以得到各个功能区中8种重金属浓度的地积累指数（见表5）表5 五大功能区土壤重金属浓度的Muller地积累指数不同功能区土壤重金属浓度Muller地积累指数As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn 生活区0.21550.57240.56981.3190.8255-0.00860.57171.1953工业区0.4251.01150.19992.68743.6130.10261.00061.4251山区-0.4186-0.3564-0.2552-0.1931-0.3581-0.256-0.347-0.4979交通区0.08050.88460.32011.65163.0893-0.06640.45021.2304公园绿地区0.21320.5247-0.09160.60861.1311-0.2710.38470.5755将表4与表1的分级标准对照，我们即可得出不同功能区土壤重金属浓度的Muller地积累指数评价（如表6和图9），进而分析重金属元素在该城区的空间分布和各个城区的污染程度。表6 五大功能区土壤重金属浓度的Muller地积累指数评价不同功能区土壤重金属浓度Muller地积累指数评价AsCdCrCuH