林 健

（广东省核工业地质局辐射环境监测中心，广东 广州 510800）

汞、铅、铜、铬、铁、锰、锌、砷等是土壤重金属的污染物的主要成分，砷不在金属类的范畴，但是由于其产生的原因及危害作用和重金属相类似，所以也被列入重金属类进行研究分析。重金属的毒性作用非常打，对于植物而言，土壤中含有的镉、汞、铅可以直接导致植物不能很好的生长发育，如果被人类食用，也会造成人体免疫力下降，各项身体机能迟缓，进而危害人体健康，同时，植物生长所需的必要元素，例如铜、锌等会对环境造成多种污染。有数据显示，至今为止，重金属已经多达几十种，同种类型的金属，由于自身产生的原因以及相关特性不同，它们对土壤产生的危害也不同，所以，应该对土壤重金属的相关数据进行调查和采样，为优化和改进土壤研究进行更深入的探讨。

1 优化采样策略的意义

采样策略，主要是指在采集样本过程中，经过对采样点的相关数据进行优化管理后，进行一定的布局和选择，进而达到调查的目的，在进行采样过程中，相关人员应该全面的、综合的考虑研究成本和精确度要求，在提前合理的预测情况下，充分的应对不同的形式并制定相对完善的方案，择优选择最佳战略[1]。

1.1 土壤特性采样研究的基本流程

进行土壤采样研究，可以准确、完整的进行数据分析和样本采集设计。采样设计大多数情况下是在统计并不全面调查的状态下进行的，即指相关工作人员结合研究的实际情况，依据相关调查方案采用一定的研究方法进而完成采样调查分析的过程。由于采样人员所掌握的操作流程不同，加上受到外界环境因素的干扰，所调查出来的结果也会不同，会对土壤数据研究的抽样检测产生一定的影响。针对实验室的统计分析误差情况来看，不合理的采样设计对土壤研究的影响最大，由此可以得出，土壤采样设计是土壤特性研究的根本，良好的采样工作可以帮助研究人员得出科学的数据信息。

进行科学合理的采样策略是保持土壤特性研究并分析土壤特性的基础。进行抽样策略调查可以保统计投入成本和数据的准确性和平衡性[2]，抽样人员可以投入最小的人力成本、物力成本来获取更有利的样本采集数据，保证了土壤研究的完整性。另外，进行土壤采样设计，良好的研究策略可以帮助研究人员提高组织效率。例如，采用样点分部策略可以对土壤空间信息和采样数量进行整理，为后期的数据检测提供了一些有利的条件，但是此种采样方法却会经常忽略空间作用，导致相关数据统计和检测出现错误。所以，为了满足采集设计的不同要求，相关人员应确保数据信息量、研究对象不会重复，选用最为适宜的方法进行土壤研究。

1.2 土壤特性研究的数据保障

在互联网技术不断发展的大时代背景之下，人类利用各种电子信息技术和科学研究方法，在结合空间信息对土壤进行深入的分析，例如，在气象检测、土壤数据和区域经济发展方面。除此之外，由于研究领域范围的不断扩大，研究人员所需要的土壤特性以及相对维度也越来越多，利用传统的数据处理模式和应用技术已经无法获得更为全面的数据，有可能为土壤研究工作的开展形成了一定阻碍。在相关人员不断探讨下，研究了新型的数据挖掘技术方法，该种技术方法是一个涉及多种学科领域的一门专业技术，具体包括机器学习、人工智能，统计操作等方面，其中，离群样点数据检测是数据挖掘的基本环节之一，该种方法主要是经过数据分析找出隐藏的潜在信息，进而消除离群样本对整体样本研究形成的不利因素，实现数据挖掘和相关检测方法的有机协调。

2 土壤重金属调查采样数目确定的方法

2.1 经验型方法

在土壤重金属调查采样过程中，经验型方法是相关学者最早使用的方法。该种操作方法具有一定的工作难度，操作流程相对复杂，应该邀请一些土壤研究经验丰富且实际工作经验较强的专家进行操作，这些专家在研究过程中，应该保证土壤检测环境的精度在71%～81%之间[3]，并通过一定的技术手段核算此次研究的土壤采集样本数量、相关研究成本和费用。有相关研究学者曾经提出，如果土壤研究数据没有一定的精度限制，就要在狭小的检测空间设置几十个采样点；还有学者通过大量实践证明，在对土壤成分砷进行空间分析时，发现当砷进行基因变异时，在1601m×2705m 的空间区域内，相关研究人员应根据土壤性质以及地质情况进行合理的规划，一般应该设置400 个样本采集点。这种调查方法在一定程度上保证了数据信息的真实性，流程也相对繁琐，经常有调查人员敷衍偷懒不作为，简化操作流程，不按照规定的采集数目进行分析，导致相关土壤数据重复统计。另外，还有一种相对久远的统计方法即目的性采样方法，它是相关土壤专家在确定具有代表性的样点统计之后，利用以往的经验所推出的研究方法，在早期土壤调查案例中，相关专家会进行实地的土壤采样收集，进而确定土壤样本空间位置，例如，有些典型目的采样案例表明，在大约为76.5%的精度制图操作下，以61km2的空间范围内为例，设置36个样点最为适宜。此种方法过分依赖于土壤专家的主观判断和以往的实践经验的指导，并没有形成统一的理论知识结构和相关经验框架，在应用过程中，往往会形成操作混乱的局面。随着科技的不断的发展和相关人员的自主创新，统计学方法由此诞生。

2.2 统计学方法

（1）经典统计学方法。进行土壤样本数据采集不仅要收集土壤样本的变异程度，还要关注研究样本的总量、精确水平和相关置信区间，应该确保土壤采集样本的数据呈现正态并相关独立，相关数据如下：

在此个公式中，N 代表适宜的采集样本数量，z(α,f)代表某一个置信标准水平下的正态标准偏差，其中，α 代表显著水平，一般应在91%～96%之间；f 为自由程度，CV 代表了相关变异指数，P 则是一定的误差系数。值得注意的是，调查核人员通过变异指数可以推导出初始的土壤信息，具有一定的参考价值。这种统计调查方法可以准确实时的在置信水平和精度合理的情况下，计算出土壤研究范围内样本的数量。一旦土壤内的重金属变异指数增加，土壤精度的样本要求数量也会增多[4]。在同一个变异指数中，精度的要求性较高致使采集的样点数目也会增多，相关土壤研究期刊中报道，土壤砷的变异系数为19.10%时，当相对误差从11%降到6%时，调查采集的样本数量就应该从7 个增长到36 个，还有专家指出，当相对误差在10.5%左右[5]，土壤汞的变异指数会由11.5%增长到36.5%，调查采集的样本数量就应该从8个增长到55 个。这种空间性的方法在计算方面也存在漏洞，相关人员会受到相关因素影响，无法设置适量的采集数目来满足样本精度要求。因此，为了准确估计土壤重金属的采样数量，相关人员还应该不断研究，合理规划土壤采样点、优化采样数量，并结合先进的调查方案，确保土壤调查顺利开展。

（2）地统计学。地统计学，是指应用数学中发展相对快速的一个统计分支，以区域变量为基础，借助一定的变异函数，确保研究项目的随机性以及结构性。在土壤重金属调查中，克里格方法通过对采样区域变化的数据变量进行线性取值，进而额做出最优的信息检测和评估。普通的克里格法在地统计学分析中应用最为普遍，它是一个多元线性的回归过程，根据抽样调查数据的随机性，在实际测量的基础上，进行最优的调查计算[6]。

3 存在的问题和展望

3.1 主要问题

（1）要想在土壤重金属调查中获得真实、准确的数据，应该采用多种先进的调查统计方法，在应用克里格方法中，要要求采样设计方案的多样性，从而为后续的采样分析和以后的检测提供一定的保障，此种方法并不适用于没有充分掌握统计知识的调查人员，专业性和技能性要求较高。

（2）建立多种模型的数据方案虽然可以应对各种调查的突发状况，但是在抽样调查过程中会呈现过多的随机性和主观目的性，还有些调查人员会忽略采样点的空间性而造成信息数据丢失、受损，浪费了大量对调查工作有利的资源。

（3）在3S 科技水平的不断发展和应用之下，针对地理空间而言，传统的统计调查方法无法满足土壤重金属研究的工作需要[7]。

（4）科学有效的采样设计方案往往都集中归档于县级以上部门，研究范围以及数据尺度上存在一定的弊端。另外，在确定采样设计方案后，没有建立健全完善的数据评估制度和相关评价体系标准，使得土壤调查研究的可行性和统一性较差。

3.2 展望

首先，在确定土壤重金属采样数量之前，要全面密切的的分析土壤重金属的变异情况，同时确定土壤调查采样的单元；其次，应该加强经验型和统计学采样方法的深研究，相关专家应该探索出多种新型的统计方案，避免在工作过程中主观臆断，导致科学数据存在人为因素。进而采用最优的调查方法开展相关研究工作；最后，因为目前国内并没有明确的分布状态来提出土壤重金属含量的检测方法，导致土壤重金属含量在研究中容易变异，从统计学角度考虑，应通过正态分布结构确定土壤采样数据，不断自主创新，为土壤研究与发展做出一份贡献。

4 结语

总而言之，对于土壤重金属的调查采样方法并不是一成不变的，相关研究人员要做到与时俱进，统筹规划，在全面分析土壤特性、重金属含量的基础上，选择对研究工作最有利的方法，从一定程度上促进社会的可持续发展。