CN113780817A - 一种土壤重金属分析方法和装置 - Google Patents

一种土壤重金属分析方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113780817A
CN113780817A CN202111067738.6A CN202111067738A CN113780817A CN 113780817 A CN113780817 A CN 113780817A CN 202111067738 A CN202111067738 A CN 202111067738A CN 113780817 A CN113780817 A CN 113780817A
Authority
CN
China
Prior art keywords
heavy metal
soil
evaluation
pollution
heavy metals
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111067738.6A
Other languages
English (en)
Inventor
余爱华
刘建锋
焦思
徐贝贝
任志建
杨宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Forestry University
Research Institute of Forestry of Chinese Academy of Forestry
Original Assignee
Nanjing Forestry University
Research Institute of Forestry of Chinese Academy of Forestry
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Forestry University, Research Institute of Forestry of Chinese Academy of Forestry filed Critical Nanjing Forestry University
Priority to CN202111067738.6A priority Critical patent/CN113780817A/zh
Publication of CN113780817A publication Critical patent/CN113780817A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395Quality analysis or management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/245Query processing
    • G06F16/2458Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462Approximate or statistical queries
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29Geographical information databases
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/16Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00Computing arrangements based on specific mathematical models
    • G06N7/02Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)

Abstract

本发明公开一种土壤重金属分析方法和装置,包括以下步骤:步骤S1、对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计;步骤S2、根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;步骤S3、根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。采用本发明的技术方案,可以测定研究区内土壤中5种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Pb)的含量,同时对研究区整体区进行污染程度以及污染风险的评价。

Description

一种土壤重金属分析方法和装置
技术领域
本发明属于土壤分析技术领域,尤其涉及一种土壤重金属分析方法和装置。
背景技术
土壤是在风化作用的基础上,历经地壳、水蒸气、大气以及生物圈的相互作用,覆盖于岩石圈上的具有肥力的疏松物质层,是联系有机和无机的纽带。城市土壤则指土壤质地、剖面结构、孔隙度等方面均呈现出与自然土壤有较大差异的城区或郊区土壤(≥50cm),其最大特征是受人为活动的扰动而形成的。城市人口与日俱增,人类活动愈加频繁,长期的城市化进程使得仅占地球表面积2%左右的城市土地产生着全球80%的污染。世界各地的土壤污染均以无机型为主,其中最为典型的无机污染物是重金属。我国土壤重金属污染状况也不乐观,据统计,目前受污染耕地面积约占耕地总量的1/6。重金属在土壤中过度富集积累之后具备长期滞留以及难以降解的特点,并会通过呼吸道或皮肤接触等方式进入人体,尤其对血脑屏障还未发育完全的儿童产生危害。城市土壤在人类改造和适应自然环境的基础上所建立的城市人工复合生态系统中担当着源与汇的作用。因而,对城市土壤进行重金属污染的研究,从城市发展的现实指导以及人类健康的维护两方面来看都具有十分重要的意义。全国土壤污染状况调查公报显示,从污染分布情况看,南方土壤污染程度较北方而言趋于严重,尤其是长江三角洲、珠江三角洲等经济发达区域的土壤污染问题更为严峻。南京位于长江三角洲西部,是中国东部地区重要的中心城市,其人口集中、工业发达、交通拥挤等给城市环境带来了较大的影响,因此,探讨该区域土壤重金属污染状况,可为南京市土壤重金属污染的预防和修复提供依据,进而对保证人体健康以及生态可持续发展都具有重要的意义。由于城市土壤中重金属主要来源于人类活动,土地利用状况不同、污染源差异均会造成不同的污染特征,因此重金属污染状况会因城市功能区的不同而存在显著差异,并呈现特定的空间分布特征。目前已有部分学者针对南京市土壤重金属空间异质性进行了相关的研究,但其研究覆盖范围较小,仅选取工业用地、休闲用地、农田用地这样的单一用地类型进行研究,代表性不够,尚缺乏从南京市整体角度出发,多种功能区并存且对比的重金属空间异质性格局以及定量化表征的研究。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,提供一种土壤重金属分析方法和装置,可以测定研究区内土壤中5种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Pb)的含量,同时对研究区整体区进行污染程度以及污染风险的评价。
为实现上述目的,本发明采用如下的技术方案:
一种土壤重金属分析方法,包括以下步骤:
步骤S1、对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计;
步骤S2、根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
步骤S3、根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
可选地,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb。
可选地,步骤S2中,首先对特征统计结果进行半变异函数拟合,然后选取各重金属空间插值的最优模型,最后通过插值计算得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律。
可选地,步骤S3中,采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价方法、潜在生态评价方法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
可选地,步骤S3中,基于层次分析法赋权的模糊综合评价法包括:
(1)、隶属度函数的建立
根据土壤环境质量分级标准,以各分级标准值作为拐点,构建梯形分布的隶属度函数如下:
I级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000031
II级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000032
III级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000041
其中,xj为第j种重金属元素的实测值;aj、bj、cj为第j种重金属元素所对应的各评价等级的标准值;
求出评价因子中各元素隶属于各评价等级的程度后即建立模糊关系矩阵R:
(2)层次分析法确定权重
(21)、确定评价因子U={Cr、Ni、Cu、Zn、Pb},采用单项污染指数法对5种重金属元素的数据进行处理,
Dij=cij/si
其中,Dij表示第j个采样点中第i项元素指标的标度值;cij表示第i项元素指标的测量值,si表示与第i项重金属元素相对应的3级标准值的算术平均值;
(22)、构建判断矩阵Dj,即第j个土壤采样点的各元素因子之间的相对程度,
(23)、求解判断矩阵的的最大特征值和与之对应的特征向量,并进行一致性检验,
Figure BDA0003259169200000042
Figure BDA0003259169200000043
Figure BDA0003259169200000051
其中,λmax为判断矩阵的最大特征值;W为相应的特征向量,组成特征向量的每一个元素Wi即为所要求的层次单排序的权重值;CI为一致性检验指标;RI为随机一致性指标均值;CR为一致性比率,对于n>3的判断矩阵,当CR≤0.10时认为A的不一致程度在容许范围内,则表示通过检验,当CR>0.10时,则判断矩阵没有通过一致性检验,要对判断矩阵作适当的修正并继续检验直至CR≤0.10;
(24)、采用层次赋权法计算出若干个时间段的评价因子中各元素的权重值后,将得出的当前时间段的各评价因子的权重值代入拉格朗日乘子,得出各个时间段内对应的Cr、Ni、Cu、Zn、Pb重金属含量的实时权重Wk
(3)土壤环境质量模糊综合评价
当全部因素权重均衡时选择模糊综合评价模型中的加权学平均模型M(·,+),通过隶属度函数计算所得的模糊关系矩阵R以及实时权重Wk,将各个元素因子的模糊关系矩阵分别与层次分析法确定的权重进行模糊综合运算,得出各个采样点的综合评价结果,计算如下:
Figure BDA0003259169200000052
可选地,步骤S3中潜在生态评价方法中单个重金属潜在生态风险因子的计算如下:
Figure BDA0003259169200000061
Figure BDA0003259169200000062
其中,cj i为第j个样点的i重金属的实测值;cr i为i重金属的参比值;Ti为重金属i的毒性系数,反映重金属的毒性水平及土壤对重金属污染的敏感性;CJ i为重金属的富集系数;Ej i为第j个样点的i重金属的单个重金属潜在生态风险因子;RIj为土壤中各种重金属的综合潜在生态危害指数。
本发明还公开了一种土壤重金属分析装置,其特征在于,包括::
获取模块,用于对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计,其中,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb;
分析模块,用于根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
评价模块,用于根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
可选地,所述评价模块采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价法、潜在生态评价法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
本发明的技术效果:本发明对土壤中5种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Pb)的含量进行污染程度以及污染风险的评价,同时借助地统计学理论及GIS空间分析手段研究5种重金属的空间变异特征,并结合实地勘察获取的污染源调查资料,探讨不同重金属污染来源。
附图说明
图1为本发明实施例的土壤重金属分析方法流程图;
图2为本发明实施例的土壤重金属分析装置结构图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示,本发明提供一种土壤重金属分析方法包括以下步骤:
步骤S1、对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计,其中,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb;
步骤S2、根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
步骤S3、根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
进一步地,步骤S2中对土壤重金属空间变异结构进行分析,在半变异函数拟合的基础上,选取各重金属空间插值的最优模型,通过计算得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律。利用地统计学结合SPSS、GS+、Arcgis软件对重金属进行正态分布、空间变异结构、空间分布特征的分析,以南京为例:
研究区南京市整体土壤进行划分,得到4个功能区,包括:休闲区土壤、工业区土壤、交通繁忙区土壤、农田区土壤,依据各类典型污染源的分布进行散点定点,判断5种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Pb)实测含量值是否符合正态分布,对不符合正态分布的重金属元素含量值,进行对数转换,对进行对数转换后的数据再次进行正态分布检验,再次判断是否符合正态分布。
对5种重金属含量对数正态数据进行半变异分析,并进行理论模型的拟合,根据决定系数R2越大——残差平方和RSS越小,拟合度越好的原则,选择最优的理论模型,并以块金系数作为指标评定研究区域空间相关性的分级标准,得到待测土壤的空间相关性。其中,Cr、Cu、Zn、Pb均选用指数模型作为理论最优模型,Ni选用高斯模型作为理论最优模型。
选取拟合最优模型对各重金属含量的Log值进行重金属空间插值分析,根据空间区域方向和尺度的不同,使用不同的插值算法,通过判断上半变异曲线是否呈现近似一直的变化趋势,若是,则使用克里金插值法kriging,若不是则使用反距离加权插值法IDW。其中,判断为5种重金属元素含量值对数转换后在东-西(0°)、东北-西南(45°)、南-北(90°)、西北-东南(135°)的半变异函数图。
利用Kriging和IDW空间插值分析不同功能区和不同行政区的重金属分布特征,结果显示交通繁忙区土壤重金属Cr、Cu、Ni、Zn的高值区均集中于研究区东北角,呈岛状分布,并由东北端至西南端表现为递减趋势;重金属Pb高值区分布没有特定规律,主要受样点区域污染源的影响较大。休闲区普遍表现为受周边环境中交通排放或工业扰动影响较大,各重金属富集现象较为明显,且冶山铁矿转型带来的重金属遗留问题仍待解决。农田区的高值绝大部分出现在南京市边界交会处,其中,北部及西部高值区处于与安徽接壤的省级边界,东部高值区分别处于与常州、镇江接壤的市级边界。不同行政区及单个行政区5种重金属的空间分布特征均差异显著,鼓楼区的重金属Cu、Zn,建邺区的重金属Cu、Pb、Zn,浦口区的重金属Cu、Ni、Pb和Zn,雨花台区及溧水区重金属Pb和Zn均表现出相似的空间分布特征,呈现较高的空间相关性。
进一步地,步骤3中采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价法、潜在生态评价法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。运用ArcgisGeostatistical Analyst插值模块绘制重金属模糊综合评价等级和风险指数空间分布图。
土壤的污染是多面复杂因素导致的,模糊综合评价法能准确反映出主要因子对污染的贡献强度,有利于追根溯源的寻找污染源,且环境的复杂性决定了土壤重金属污染具备一定的模糊性以及渐变性。采用模糊综合评价法进行土壤质量评价可以克服污染因子关系模糊、测定误差所引起的问题。
模糊综合评价包括:隶属度函数建立、权重计算以及综合评价模型建立,具体如下。
(1)、隶属度函数的建立
模糊综合评判通过隶属度函数对评价因子隶属于评价等级的程度进行定量计算,对土壤质量状况这一模糊界限进行评价中使用最为广泛的是梯形分布函数,因此结合选取的土壤环境质量分级标准,以各分级标准值作为拐点,构建梯形分布的隶属度函数公式见(1)-(3)。
I级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000101
II级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000102
III级隶属度函数
Figure BDA0003259169200000103
其中,xj为第j种重金属元素的实测值;aj,bj,cj为第j种重金属元素所对应的各评价等级的标准值。
求出评价因子中各元素隶属于各评价等级的程度后即可建立模糊关系矩阵R:
Figure BDA0003259169200000104
其中,rij表示第i个评价因子隶属于第j个评价等级的程度;n为选择的评价参数个数,本实施例中n=5,m为评价标准类别个数。
(2)层次分析法确定权重
模糊综合评价模型的关键因素在于污染因子权重的确定。最常用来计算权重的是超标赋权法,但这种方法容易弱化某种浓度低但毒性高的评价因子的影响程度。本发明利用层次分析法计算权重,以期使最大污染因子在土壤质量评价中的地位得以有效突出,从而达到评价结果更加合理、客观的目的。
层次分析法是一种定性与定量相结合的决策分析法,它是一种将决策思维过程模型化、数量化的过程。为了客观有效地反映各个指标的相对程度,根据专家多轮打分进而得出判断矩阵。然而在土壤重金属污染评价中,采用此方法建立的评判矩阵关系显然存在很大程度的不确定性,因此,为了使土壤重金属各元素指标之间具备一定的可比性,本发明在构建判断矩阵时基于各元素指标的贡献率,权重的确定步骤包括以下几个方面:
①确定评价因子U={Cr、Ni、Cu、Zn、Pb},采用单项污染指数法对这5种重金属元素的数据进行处理,以期达到各评价因子中各元素间具有可比性的目的,公式如式(5)所示:
Dij=cij/Si (5)
其中,Dij表示第j个采样点中第i项元素指标的标度值;cij表示第i项元素指标的测量值;依据本文选取的土壤环境质量分级标准,si表示与第i项重金属元素相对应的3级标准值的算术平均值。
②构建判断矩阵Dj,即第j个土壤采样点的各元素因子之间的相对程度,构造的两两比较判断矩阵如表1所示。
表1
Figure BDA0003259169200000111
Figure BDA0003259169200000121
③求解判断矩阵的的最大特征值和与之对应的特征向量,并进行一致性检验。
Figure BDA0003259169200000122
Figure BDA0003259169200000123
Figure BDA0003259169200000124
其中,λmax为判断矩阵的最大特征值;W为相应的特征向量,组成特征向量的每一个元素Wi即为所要求的层次单排序的权重值;CI为一致性检验指标;RI为随机一致性指标均值;CR为一致性比率,对于n>3的判断矩阵,当CR≤0.10时认为A的不一致程度在容许范围内,则表示通过检验,当CR>0.10时,则判断矩阵没有通过一致性检验,需要对判断矩阵作适当的修正并继续检验直至CR≤0.10。
随着时间的推移,土壤中各种重金属元素值也在变化,评价因子的权重是基于当前时间段的含量来确定,为了使得到的评价因子的权重符合当前土壤重金属的含量,则每当资源发生变化时都需要重新计算当前指标的权重值。本实施例采用层次赋权法计算出若干个时间段的评价因子的权重值后,将得出的当前时间段的各评价因子的权重值代入拉格朗日乘子,得出各个时间段内对应的Cr、Ni、Cu、Zn、Pb重金属含量的实时权重Wk,包括:
设定目标函数,计算各时间段内各元素含量值的残差平方和最小值
Figure BDA0003259169200000131
其中,yj为当前时间段内金属含量值,
Figure BDA0003259169200000132
为第i个时间段内的第j个拟合值,wi为第i个时间段内金属含量的权重,且为非负数;
设定约束条件
Figure BDA0003259169200000133
构建拉格朗日算子:
Figure BDA0003259169200000134
其中λ为约束系数;
对F(w,λ)进行求导,得到最优解Wk
依据的1-5阶判断矩阵的RI取值如表2所示。
表2
Figure BDA0003259169200000135
(3)土壤环境质量模糊综合评价
本发明在对土壤环境质量进行评价时涉及到评价因子实时权重的问题,为了保证评价结果的科学可靠,当全部因素需要权重均衡时选择模糊综合评价模型中的加权平均模型M(·,+)。通过隶属度函数计算所得的模糊关系矩阵R以及采用层次分析法确定的实时权重Wk,将各个元素因子的模糊关系矩阵分别与实时权重进行模糊综合运算,从而得出各个采样点的综合评价结果,计算公式如(9)。
Figure BDA0003259169200000141
在土壤重金属污染质量评价过程中,评价标准作为评价的前提应该充分考虑南京不同功能区母质异常情况,本研究选用南京市土壤背景值和《土壤环境质量标准》(GB15618—2018)中的风险筛选值和管制值,将环境质量的污染等级按照重金属的角度划分为3级,即V={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ},建立评价因子集为U={Cr、Ni、Cu、Zn、Pb}。
通过确定评价因子集以及模糊综合评价模型,并结合土壤环境质量分级标准的界定情况,得到基于层次分析法(AHP)的土壤质量模糊综合评价等级如表3所示:
表3
Figure BDA0003259169200000142
考虑到金属元素的毒性差异以及对生态环境产生的不同响应程度,因而也被广泛应用于土壤重金属环境质量评价,单个重金属潜在生态风险因子的具体计算公式如(10)和(11):
Figure BDA0003259169200000143
Figure BDA0003259169200000151
其中,cj i为第j个样点的i重金属的实测值;cr i为i重金属的参比值;Ti为重金属i的毒性系数(TCu=TNi=TPb=5>TCr=2>TZn=1),反映重金属的毒性水平及土壤对重金属污染的敏感性;CJ i为重金属的富集系数;Ej i为第j个样点的i重金属的单个重金属潜在生态风险因子;RIj为土壤中各种重金属的综合潜在生态危害指数(即Ej i之和)。
Hakanson对沉积物中的PCB、Hg、Cd、As、Pb、Cu、Cr和Zn进行了潜在生态风险的研究,8种污染物的毒性响应系数(T)分别为40、40、30、10、5、5、2和1,根据所研究污染物中的最大毒性响应系数(TPCB=THg=40)以及系数之和(TPCB+THg+TCd+Tas+TPb+Tcu+TCr+TZn=133)提出了单个重金属潜在生态风险因子(E)和综合潜在生态危害指数(RI)的分级标准。研究表明E值生态风险级别中第一级的上限值由非污染的污染系数(C=1)与参评污染物中最大毒性系数相乘得到,其他风险级别的上限值分别用上一级的分级值乘2得到。
本发明选取的5种重金属中,Cu、Ni、Pb的污染物的毒性响应系数(T)值最大,其值为5,从而确定本研究E的第一级生态风险(低生态风险)分级标准为<5,其余分级标准的上限值依次乘以上一级的2倍(表5)。由式(11)可见,参评污染物的数量越多、毒性越大,综合潜在生态危害指数RI值就越大,因而,有必要依据参评重金属的种类和数目对生态评价做出相应的调整。本发明的5种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn和Pb)对RI的分级标准进行以下调整:
(1)将Hakanson的RI值第一级生态风险分级标准的上限值150除以8种参评重金属的毒性响应系数之和133,确定单位毒性响应系数的RI分级值1.13;
(2)将单位毒性响应系数的RI分级值1.13与本发明究5种污染元素的毒性响应系数之和(TCr+TNi+TCu+TZn+TPb=18)相乘,并将结果进行十位取整作为RI第一级的界限值(1.13×18=20.34≈20);
(3)其余级别的界限值依次乘以上一分级上限值的2倍(表4)。
表4
Figure BDA0003259169200000161
本发明以南京为研究区,利用基于层次分析法(AHP)赋权的模糊综合评价法、潜在生态风险评价法评价研究区整体(南京市)、不同功能区(交通繁忙区、工业区、休闲区、农田区)以及不同行政区土壤重金属的污染程度和污染风险,结果表明:
(1)南京市表层土壤5种重金属基于AHP赋权的模糊综合评价表明,南京市土壤状况大部分处于Ⅰ级清洁类型,但也存在不同程度的重金属污染。处于Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级的样点占总样点数的百分比分别为71.1%、25.69%、3.21%;不同功能区中土壤状况属于Ⅰ级类型的样点百分比由高到低分别为农田区>休闲区>交通繁忙区>工业区,工业区超半数(58.67%)样点属于污染类型(Ⅱ和Ⅲ级),农田区和休闲区属于Ⅰ级类型的样点占比均达到90%以上,但农田区Ⅰ级隶属度绝大部分大于85%,因而农田区较休闲区而言清洁程度更高;11个行政区中清洁程度最高的为建邺区,除秦淮区和鼓楼区整体上属于轻度污染(Ⅱ级),其余行政区均整体上处于Ⅰ级水平,但属于重度污染(Ⅲ级)的样点均出现在整体处于清洁状态的5个行政区(雨花台区、栖霞区、浦口区、六合区和溧水区)。
(2)南京市土壤5种重金属潜在生态风险评价结果显示,Pb是主要的污染因子,整体上处于较高生态风险水平,Ni和Cu整体上处于中等生态风险水平,Cr和Zn处于低生态风险水平;对南京市5种重金属综合潜在生态危害分析表明,研究区整体上处于中等与较高生态风险的临界水平,达到高、较高、中等生态风险的样点占比分别为2.75%、23.39%、67.89%。不同功能区中5种重金属的潜在风险评价情况显示,交通繁忙区、工业区、和农田区中重金属Pb整体处于较高生态风险、休闲区为中等生态风险,4种功能区中的Cr、Zn整体上处于低生态风险,除了休闲区中重金属Cu整体上处于低生态风险,其余功能区E值主要集中在中等风险水平;不同功能区的RI风险评价显示,4个功能区整体上均处于中等生态风险,交通繁忙区以及工业区RI值为中等、较高、高生态风险的占比均为100%,污染风险程度较严重。
(3)不同行政区重金属综合潜在生态危害分析表明,11个行政区整体上属于中等生态风险,秦淮区处于较高生态风险的样点数占比最高,但并未出现高生态风险点位,高生态风险样点所属的5个行政区均出现整体生态风险其实较低的现象,分别为雨花台区、栖霞区、浦口区、高淳区、六合区。
(4)对南京市表层土壤中218个采样点重金属综合潜在生态风险值(RI)进行空间插值分析,结果显示高值(>80)分布主要集中在研究区中部以北区域,该区域主要覆盖浦口桥林工业园——江浦珠江工业园一带、雨花台梅山钢铁工业区、栖霞新港——炼油厂片区以及栖霞山风景区、六合智能制造产业园——扬子化工厂区一带;南部高值区域出现在高淳石牌村一带(周围临近桠溪的三灶镇科技工业园)。土壤重金属RI值空间分布的高值区与重金属含量插值图、模糊综合评价分级空间分布图均表现出相似的格局特征
如图2所示,本发明还提供一种土壤重金属分析装置包括:
获取模块,用于对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计,其中,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb;
分析模块,用于根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
评价模块,用于根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。评价模块采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价法、潜在生态评价法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种土壤重金属分析方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1、对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计;
步骤S2、根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
步骤S3、根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
2.如权利要求1所述的土壤重金属分析方法,其特征在于,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb。
3.如权利要求1所述的土壤重金属分析方法,其特征在于,步骤S2中,首先对特征统计结果进行半变异函数拟合,然后选取各重金属空间插值的最优模型,最后通过插值计算得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律。
4.如权利要求1所述的土壤重金属分析方法,其特征在于,步骤S3中,采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价方法、潜在生态评价方法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
5.如权利要求4所述的土壤重金属分析方法,其特征在于,步骤S3中,基于层次分析法赋权的模糊综合评价法包括:
(1)、隶属度函数的建立
根据土壤环境质量分级标准,以各分级标准值作为拐点,构建梯形分布的隶属度函数如下:
I级隶属度函数
Figure FDA0003259169190000021
II级隶属度函数
Figure FDA0003259169190000022
III级隶属度函数
Figure FDA0003259169190000023
其中,xj为第j种重金属元素的实测值;aj、bj、cj为第j种重金属元素所对应的各评价等级的标准值;
求出评价因子中各元素隶属于各评价等级的程度后即建立模糊关系矩阵R:
(2)层次分析法确定权重
(21)、确定评价因子U={Cr、Ni、Cu、Zn、Pb},采用单项污染指数法对5种重金属元素的数据进行处理,
Dij=cij/Si
其中,Dij表示第j个采样点中第i项元素指标的标度值;cij表示第i项元素指标的测量值,si表示与第i项重金属元素相对应的3级标准值的算术平均值;
(22)、构建判断矩阵Dj,即第j个土壤采样点的各元素因子之间的相对程度,
(23)、求解判断矩阵的的最大特征值和与之对应的特征向量,并进行一致性检验,
Figure FDA0003259169190000031
Figure FDA0003259169190000032
(n为判断矩阵的阶数),
Figure FDA0003259169190000033
其中,λmax为判断矩阵的最大特征值;W为相应的特征向量,组成特征向量的每一个元素Wi即为所要求的层次单排序的权重值;CI为一致性检验指标;RI为随机一致性指标均值;CR为一致性比率,对于n>3的判断矩阵,当CR≤0.10时认为A的不一致程度在容许范围内,则表示通过检验,当CR>0.10时,则判断矩阵没有通过一致性检验,要对判断矩阵作适当的修正并继续检验直至CR≤0.10;
(24)、采用层次赋权法计算出若干个时间段的评价因子中各元素的权重值后,将得出的当前时间段的各评价因子的权重值代入拉格朗日乘子,得出各个时间段内对应的Cr、Ni、Cu、Zn、Pb重金属含量的实时权重Wk
(3)土壤环境质量模糊综合评价
当全部因素权重均衡时选择模糊综合评价模型中的加权学平均模型M(·,+),通过隶属度函数计算所得的模糊关系矩阵R以及实时权重Wk,将各个元素因子的模糊关系矩阵分别与层次分析法确定的权重进行模糊综合运算,得出各个采样点的综合评价结果,计算如下:
Figure FDA0003259169190000041
6.如权利要求4所述的土壤重金属分析方法,其特征在于,步骤S3中潜在生态评价方法中单个重金属潜在生态风险因子的计算如下:
Figure FDA0003259169190000042
Figure FDA0003259169190000043
其中,cj i为第j个样点的i重金属的实测值;cr i为i重金属的参比值;Ti为重金属i的毒性系数,反映重金属的毒性水平及土壤对重金属污染的敏感性;CJ i为重金属的富集系数;Ej i为第j个样点的i重金属的单个重金属潜在生态风险因子;RIj为土壤中各种重金属的综合潜在生态危害指数。
7.一种土壤重金属分析装置,其特征在于,包括::
获取模块,用于对获取研究区土壤样本中重金属含量进行特征统计,其中,重金属包含Cr、Ni、Cu、Zn、Pb;
分析模块,用于根据特征统计结果进行土壤重金属空间异质性分析,得到研究区土壤重金属在空间中的分异规律;
评价模块,用于根据所述分异规律对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
8.如权利要求7所述的土壤重金属分析装置,其特征在于,所述评价模块采用基于层次分析法赋权的模糊综合评价法、潜在生态评价法分别对研究区土壤重金属进行污染程度和污染风险进行定量评价。
CN202111067738.6A 2021-09-13 2021-09-13 一种土壤重金属分析方法和装置 Pending CN113780817A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111067738.6A CN113780817A (zh) 2021-09-13 2021-09-13 一种土壤重金属分析方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111067738.6A CN113780817A (zh) 2021-09-13 2021-09-13 一种土壤重金属分析方法和装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113780817A true CN113780817A (zh) 2021-12-10

Family

ID=78842978

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111067738.6A Pending CN113780817A (zh) 2021-09-13 2021-09-13 一种土壤重金属分析方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113780817A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116721766A (zh) * 2023-06-08 2023-09-08 生态环境部南京环境科学研究所 一种重金属污染土壤人体健康风险评估方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521694A (zh) * 2011-12-07 2012-06-27 西北工业大学 一种基于组合赋权法的多工艺方案规划方法
CN102590473A (zh) * 2012-01-29 2012-07-18 中国农业大学 农业区域地块土壤重金属适宜性测试方法及系统
CN109615206A (zh) * 2018-12-04 2019-04-12 大连理工大学 一种用于评价城市化进程中土壤生态服务功能的方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521694A (zh) * 2011-12-07 2012-06-27 西北工业大学 一种基于组合赋权法的多工艺方案规划方法
CN102590473A (zh) * 2012-01-29 2012-07-18 中国农业大学 农业区域地块土壤重金属适宜性测试方法及系统
CN109615206A (zh) * 2018-12-04 2019-04-12 大连理工大学 一种用于评价城市化进程中土壤生态服务功能的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
武光华: "《杭州市环境保护科学研究院学术论文集(2010-2014年)》", 31 January 2016 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116721766A (zh) * 2023-06-08 2023-09-08 生态环境部南京环境科学研究所 一种重金属污染土壤人体健康风险评估方法
CN116721766B (zh) * 2023-06-08 2024-03-22 生态环境部南京环境科学研究所 一种重金属污染土壤人体健康风险评估方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114443982B (zh) 一种大区域土壤重金属检测与时空分布特征分析方法及系统
Li et al. Improved enrichment factor model for correcting and predicting the evaluation of heavy metals in sediments
CN104899437A (zh) 强降雨型滑坡灾害预警方法
CN106404620A (zh) 地统计插值与卫星遥感联合反演地面pm2.5的方法及系统
CN109447493B (zh) 一种基于物源活动强度的震后泥石流危险性评价方法
CN105445431A (zh) 一种城市地表水水质分析方法
CN101344937A (zh) 基于地理信息系统的水上交通风险评价及预测方法
CN116050612A (zh) 基于多技术融合的大气温室气体监测站点选址方法及系统及存储介质
CN110242865A (zh) 一种易于持续优化的燃气泄漏检测判定方法及系统
CN106528788A (zh) 基于gis技术分析地面雨径流污染空间分布特征的方法
CN113033997A (zh) 基于改进集对分析的城市水质等级确定方法、装置及介质
CN116205509A (zh) 一种全面评价土壤重金属污染状况的研究方法
CN114813651A (zh) 一种结合差分学习率与光谱几何特征的遥感水质反演方法
CN114186491A (zh) 基于改进lur模型的细颗粒物浓度时空特征分布方法
CN113780817A (zh) 一种土壤重金属分析方法和装置
CN110503348B (zh) 一种基于位置匹配的个体空气污染暴露模拟测量方法
An et al. Chromium (Cr) geochemical mapping based on fixed-values' method: Case studies in China
CN115203643A (zh) 融合水文与生态要素的水源涵养功能定量诊断方法及系统
Fu et al. GIS and ANN-based spatial prediction of DOC in river networks: a case study in Dongjiang, Southern China
CN115015504A (zh) 基于地表土地类型的地表水质监测方法
CN110988286B (zh) 一种智能水资源长期探测系统
CN102901799A (zh) 一种基于匀质含水层渗透系数实测的区域地下水特殊脆弱性评价方法
Hou et al. Study on GIS visualization in evaluation of the human living environment in Shenyang-Dalian Urban Agglomeration
CN113570149B (zh) 一种居民居住地距离矿区的安全距离确定方法及系统
Yang et al. Simulation System of Lake Eutrophication Evolution based on RS & GIS Technology—a Case Study in Wuhan East Lake

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination