吕仕奎

（军事交通学院，300161）



基于计算机科学计算的城市表层土壤重金属污染分析

吕仕奎

（军事交通学院，300161）

摘要：为了研究城市土壤中重金属污染问题，针对某城市统计数据，首先利用Kriging法对采集数据进行插值，结合matlab绘图功能绘制得到重金属元素在所研究城区的实际分布图，并且运用潜在生态危害评价方法获取了该城区内一些不同区域重金属的相应污染程度；然后运用Pearson相关分析理论科学有力分析了目前重金属污染累积形成的主要原因；最后采用（主成分）因子分析模型进一步研究了重金属污染物的传播形式，采用优化后聚类模型借助SPSS软件锁定了污染源的对应位置，较准确地给出目前土壤中所含重金属元素空间分布形式、污染程度、来源、原因及迁移转化等规律，为改善城市环境、整治重金属污染提供了丰富可靠的理论依据。

关键词：科学计算；Pearson相关分析法；因子分析法

1　模型假设

1)假设取样点的位置很好地反映了该地区的功能属性；

2)污染源的重金属浓度在被调查期间没有大的变化。

2　重金属元素的空间分布形式与污染程度

2.1重金属元素的空间分布

针对离散的无规则的浓度数据，将海拔看作区域变化量，采用收敛性好的克里格法求取网格各个节点的海拔。再用经过改进后Matlab遗传算法包进行优化，快速、准确和客观地绘制出重金属元素分布等高线图。

表1　城区各重金属元素间含量相关性

2.2重金属的污染程度

为了科学准确研究土壤重金属对环境的影响，采用应用最广的生态危害评价方法——潜在生态危害指数法。首先，我们利用SPSS得出各区域各元素的均值、最值、标准方差等参数；其次，给出潜在生态危害指数的阈值区域以及危害程度分级标准；接着，计算出各个区域每一种金属污染物的生态污染系数和每个区域整体的生态危害指数，通过纵横比较，判断了各区域的生态危害情况。

3　重金属污染的主要原因

为了找出重金属污染的主要原因，对各金属的分布情况和重金属污染程度的数据进行分析，运用Pearson法进行金属之间的相关分析，利用SPSS软件找出一定的规律，再结合生活区，工业区，交通区，山区，公园绿地区各自所具有的特点，得出各区重金属污染的主要原因。

3.1相关性分析

运用Pearson相关分析法对城市各区不同重金属元素间的相关性进行分析。表1中显示：含量与其它各元素含量间均不存在显著的相关性，说明的起源可能有别于其它各元素；含量与、、、、、、含量间均存在显著相关性，表明的起源可能比较复杂；的含量与、、、、、、含量间也均存在显著相关性，表明的起源也可能比较复杂；含量与、含量也存在显著相关性，和同属亲硫元素，为铁族元素，具有亲氧和亲硫的过渡性，因此相似的元素地球化学性质使其具有显著的相关性。还值得注意的是与有非常显著的相关性，推断两种元素可能由相同的污染源产生。

3.2重金属污染的主要原因

4　污染源位置的确定

在此利用SPSS软件中的树状分析包，通过聚类模型来分析综合评价调查站点间污染状况的相似性及远近关系，以此来反映污染物特别是重金属的空间分布特点和污染源的位置。

5　结论

本文利用Kriging法近似模拟进行可靠度计算，较准确地给出目前土壤中所含重金属元素空间分布形式、污染程度、来源、原因及迁移转化等规律。

参考文献

[1]吴绽蕾,周俊,胡蓓蓓等. 2013.天津公园灰尘与土壤重金属污染特征[J].生态学杂志, 32(4):1-8.

[2]王济 ,张一修,高翔,等. 2012.城市地表灰尘重金属研究进展及展望[J]. 地理研究, 31(5): 881-830.

作者简介

吕仕奎（1993.11--）；性别：男，籍贯：四川省绵阳市人，学历：本科，就读于军事交通学院；

Analysis of heavy metal pollution in urban surface soil based on Computer Science

Lv Shikui
(School of Military Transportation，300161)

Abstract：In order to study the soil heavy metal pollution in the city,a city of statistical data, the first interpolation of data acquisition by using Kriging method,combined with the MATLAB drawing function to draw the actual distribution of heavy metal elements in the urban areas, and the potential ecological risk assessment methods to obtain the corresponding degree of heavy metal pollution in some different areas in the city then using the Pearson correlation analysis;theory of scientific analyses the main reasons of the pollution of heavy metals accumulation; finally, using factor analysis(principal component) model for further study of the heavy metal pollutants form of communication, using the optimized clustering model using SPSS software to lock the position corresponding to the pollution source,accurately presents the soil the contained heavy metals spatial distribution and pollution level,source,reason and migration Transformation rules, in order to improve the city environment, provides a theoretical basis for remediation of heavy metal pollution in rich and reliable.

Keywords：scientific computing；Pearson correlation analysis；factor analysis