全国数学建模之土壤重金属污染评价.docx

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全国数学建模之土壤重金属污染评价

中南大学硕士学位论文基于地统计学与GIS的土壤重金属污染评价与预测姓名：

林艳申请学位级别：

硕士专业：

地图学与地理信息系统指导教师：

湛飞并;朱建军20090401摘要重金属污染是破坏土壤环境的重要因素，并直接或问接危害到人体健康。

本文以工业发达的南方某市为例，对土壤中Ｈｇ、Ｐｂ、Ｃｄ、Ａｓ、Ｚｎ、Ｃｕ、Ｎｉ和Ｃｒ８种重金属进行分析，运用地统计学与ＧＩＳ研究了重金属的空间分布特征，进行了相应的污染评价，并在此基础上进行了重金属污染影响因素的定量分析，最后，预测了２０２０年研究区土壤中重金属的含量，主要内容如下：

（１）运用地统计方法定量地研究了重金属的空间分布特征。

结果表明：

区内８种重金属的理论变异函数拟合效果均较好，各元素实验变异函数表现出明显的块金效应，且均表现为各向同性。

重金属空间分布结构受人为活动与区域因素的共同影响，其中人为活动对Ｈｇ、Ｃｄ、Ａｓ的影响较为突出；其余元素在自相关范围内主要受土壤母质影响，变程范围以外也受人类活动的干扰。

（２）为了对研究区人为污染程度进行较全面的评价，本文采用内梅罗指数法、地累积指数法、污染负荷指数法和潜在生态危害指数法四种方法对研究区土壤重金属污染进行了评价，结果表明：

研究区土壤中８种晕金属均有不同程度的人为累积污染，其中Ｈｇ、Ｃｄ、Ｐｂ、Ａｓ是研究区最主要的污染元素，且均存在生态危害，其中以Ｈｇ和Ｃｄ更为严重。

对各评价结果进行插值得到污染分布图，这些图直观地反映出不同污染区域所处的位置及范围。

（３）利用统计方法和ＧＩＳ的空间分析功能对Ｈｇ、Ｐｂ、Ａｓ、Ｃｄ四种重金属进行了影响因素的定量分析，结果表明，排污企业是造成污染的主要原因，城镇和交通因子次之。

同时，污染程度严重的区域也主要与排污企业有关。

研究还表明水系作为污染传播的一个载体是造成大面积污染的原因之一。

（４）采用土壤重金属累积预测模型分三种情景（乐观情景、无突变情景和悲观情景）分别预测了２０２０年研究区土壤中Ｈｇ、Ｐｂ、Ｃｄ、Ａｓ的含量，结果表明：

２０２０年研究区土壤中四种重金属含量在三种情景下存在着显著差别，在乐观情景下有明显下降，而在无突变情景和悲观情景下该四种重金属含量将不断增加，超二级标准的土壤面积将扩大，其中这两项在悲观情景下又明显比在无突变情景下要高。

关键词ＧＩＳ，地统计学，土壤重金属，污染评价，污染预测ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉＳｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｆａｃｔｏｒｔｈａｔｂｒｅａｋｓｔｈｅｓｏｉｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｉｔｅｎｄａｎｇｅｒｓｈｕｍａｎｈｅａｌｔｈｄｉｒｅｃｔｌｙｏｒｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙ．ＢａｓｅｄｏｎＧｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄａｎｄＧＩＳ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｒｒｉｅｄｏｕｔａｓｅｒｉｅｓｏｆｓｔｕｄｉｅｓｏｎＨｇ，Ｐｂ，Ｃｄ，Ａｓ，Ｚｎ，Ｃｕ，ＮｉａｎｄＣｒｉｎｓｏｉｌｏｆａｄｅｖｅｌｏｐｅｄｃｉｔｙｉｎｓｏｕｔｈｏｆＣｈｉｎａ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｉｎｔｈｅｓｏｉｌｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ；Ｓｅｃｏｎｄ，ａｓｅｒｉｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｎｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｗｅｒｅｐｅｒｆｏｒｍｅｄ；Ｔｈｉｒｄ，ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｅｓｏｎｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｗｅｒｅｐｒｏｖｉｄｅｄ；Ｌａｓｔ，ｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｓｔｕｄｉｅｄａｒｅａｉｎ２０２０ｗｅｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ．Ｔｈｅｍａｉｎｗｏｒｋａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：

（１）Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｗｅｒｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙｄｅｓｃｒｉｂｅｄｕｓｉｎｇｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ。

Ｔｈｅｔｅｓｔｉｎｇｖａｒｉｏｇｒａｍｓｏｆｔｈｅｅｉｇｈｔｅｌｅｍｅｎｔｓｃｏｍｐｌｅｔｅｌｙｍａｔｃｈｅｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ＴｈｅＳｅｍｉｖａｒｉｏｇｒａｍｏｆｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｅｘｈｉｂｉｔｅｄｏｂｖｉｏｕｓｎｕｇｇｅｔｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｉｓｏｔｒｏｐｙ．ＴｈｅｓｔｕｄｙｓｕｇｇｅｓｔｓｔｈａｔｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＨｇ，ＣｄａｎｄＡｓｍｉｇｈｔｂｅａｆｆｅｃｔｅｄｂｙａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ，ｗｈｉｌｅｏｔｈｅｒｓａｆｆｅｃｔｅｄｍａｉｎｌｙｂｙｐａｒｅｎｔｓｏｉｌｍａｔｅｒｉａｌｓｉｎｔｈｅｉｒｒａｎｇｅｓａｎｄａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｏｕｔｏｆｔｈｅｒａｎｇｅｓ．（２）ＩｎｄｅｘｏｆＮｅｍｅｒｏ，ＩｎｄｅｘｏｆＧｅｏａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎ，ＰｏｌｌｕｔｉｏｎＬｏａｄＩｎｄｅｘａｎｄＰｏｔｅｎｔｉａｌＥｃｏｌｏｇｉｃａｌＲｉｓｋＩｎｄｅｘｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃｐｏｌｌｕｔｉｏｎｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｒｅｉｓａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅｖｅｌｓｏｎｔｈｅｍｅｔａｌｓ，ｏｆｗｈｉｃｈＨｇ，Ｃｄ，Ｐｂ，Ａｓａｒｅｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｅｌｅｍｅｎｔｓｃａｕｓｉｎｇｔｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｔｈｅｒｅｉｓｐｏｔｅｎｔｉａｌｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｈａｚａｒｄｗｉｔｈＨｇ，Ｃｄ，Ｐｂ，Ａｓ，ｏｆｗｈｉｃｈＨｇａｎｄＣｄａｒｅｔｈｅｈｉ曲ｅｓｔ．ＴｈｅｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｓｃｏｐｅｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｒｅａｃａｎｂｅｓｈｏｗｅｄｖｉｓｕａｌｌｙｏｎｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍａｐｓｆｉｎｉｓｈｅｄｔｈｒｏｕｇｈｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｍｅｔｈｏｄａｎｄＧＩＳＳＯｆｌｗａｒｅ．（３）ＢａｓｅｄｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄａｎｄｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆＧＩＳ，ＴｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｍｐａｃｔｓｕｇｇｅｓｔｓｔｈａｔｔｈｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｏｆＨｇ，Ｐｂ，ＣｄａｎｄＡｓｉｓｍａｉｎｌｙｃａｕｓｅｄｂｙｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｗｈｉｃｈａｌｓｏａｒｅｃｏｎｎｅｃｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｓｓｅｒｉｏｕｓｌｙｐｏｌｌｕｔｅｄ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｓｔｕｄｙｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｗａｔｅｒａｓａｌａｒｇｅｃａｒｒｉｅｒｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｒｅａｓｏｎｓｆｏｒｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．（４）ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＨｅａｖｙＭｅｔａｌｓＣｕｍｕｌａｔｅｄＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌ，ｔｈｅｈｅａｖｙｍｅｔａｌｓｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｓｔｕｄｉｅｄａｒｅａｉｎ２０２０ｗｅｒｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｉｎｔｈｒｅｅｓｃｅｎｅ（ｏｐｔｉｍｉｓｔｉｃｓｃｅｎｅ，ｕｎｍｕｔａｔｉｏｎｓｃｅｎｅａｎｄｐｅｓｓｉｍｉｓｔｉｃｓｃｅｎｅ）．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｗｉｌｌｄｅｃｒｅａｓｅｉｎｏｐｔｉｍｉｓｔｉｃｓｃｅｎｅ；Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｂｏｔｈｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎａｎｄｏｖｅｒ－ｓｔａｎｄａｒｄａｒｅａｉｎＨｇ，Ｐｂ，Ｃｄ，Ａｓｗｉｌｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｉｎ２０２０，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｉｎｃｒｅａｓｅｍｏｒｅｑｕｉｃｋｌｙｉｎｐｅｓｓｉｍｉｓｔｉｃｓｃｅｎｅｔｈａｎｉｎｕｎｍｕｔａｔｉｏｎｓｃｅｎｅ．ＫＥＹＷＯＲＤＳＧＩＳ，Ｇｅｏｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，Ｈｅａｖｙｍｅｎｔａｌｓｉｎｓｏｉｌｓ，Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ１１Ｉ图目录图１．１技术路线图……………………………………………………………………………………．９图２．１研究区土壤重金属采样点分布图……………………………………………………………一１２图３．１半变异图………………………………………………………………………………………．．１８图３．２研究区土壤重金属变异函数图…………………………………………………………………２ｌ图３．３研究区土壤重金属各向异性半方差图……………………………………………………………２２图３４研究区土壤重金属含量分布等值线图………………………………………………………２４图４．１研究区土壤重金属内梅罗指数评价结果等值线图……………………………………………３３图４．２研究区土壤重金属地累积指数评价结果等值线图…………………………………………３５图４．３研究区土壤重金属污染负荷指数评价结果等值线图………………………………………３５图４－４研究区土壤重金属超二级标准人为污染分布图……………………………………………３７图４．５研究区土壤重金属潜在生态危害指数评价结果等值线图…………………………………４０图４．６影响因素分布图………………………………………………………………………………４５图４．７研究区不同重金属污染的影响因素大小分析饼图…………………………………………．４９图５．１研究区乐观情景下２０２０年土壤重金属含量预测图…………………………………………５５图５－２研究区无突变情景下２０２０年土壤重金属含量预测图……………………………………～５６图５．３研究区悲观情景下２０２０年土壤重金属含量预测图…………………………………………５６ＶＩ表目录表３．１研究区土壤重金属含量统计结果表（单位：

ｍｇ／ｋｇ）………………………………………．１９表３－２研究区土壤重金属理论变异函数模型拟合参数……………………………………………２０表３—３土壤环境质量标准（ＧＢｌ５６１８—１９９５）（单位：

ｍｇ／ｋｇ）……………………………………２４表３－４研究区土壤重金属含量分布区域面积统计表（单位：

ｋｍ２）………………………………．２５表４．１各地土壤背景值（单位：

ｍｇ／ｋｇ）………………………………………………………………２７表４．２土壤单项污染程度分级标准………………………………，…………………………………２８表４—３重金属污染物对环境的重要性分类和权重值………………………………………………．２９表４－４土壤综合污染程度分级标准…………………………………………………………………．２９表４．５地累积指数与污染程度分级…………………………………………………………………３０表４．６污染负荷指数与污染程度之间的关系………………………………………………………３ｌ表４．７研究区土壤重金属内梅罗指数评价结果……………………………………………………３１表４．８研究区土壤重金属地累积指数评价结果（均值）……………………………………………３２表４．９研究区内梅罗指教评价区域面积统计表（单位：

ｋｍ２）……………………………………．３５表４．１０研究区地累积指数评价区域面积统计表（单位：

ｋｍ２）……………………………………３５表４一１１研究区污染负荷指数评价区域面积统计表（单位：

ｋｍ２）…………………………………３６表４．１２潜在生态危害分级表………………………………………………………………………。

３８表４．１３研究区土壤重金属潜在生态危害评价结果（均值）………………………………………．３９表４．１４研究区潜在生态危害评价区域面积统计表（单４－立－：

ｋｍ２）…………………………………４０表４．１５中国土壤重金属的主要来源………………………………………………………………．．４ｌ表４．１６研究区土壤中重金属Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析结果………………………………………………４２表４．１７特征值和累积贡献率………………………………………………………………………一４３表４．１８因子载荷矩阵………………………………………………………………………………．．４３表４．１９不同影响因素的缓冲半径及缓冲区面积（单位：

ｋｍ２）……………………………………４５表４—２０研究区土壤中四种重金属污染区域面积（单位：

ｋｍ２）……………………………………４５表４．２１不同影响因素缓冲区与重金属地累积评价图污染区域叠加分析结果统计表…………一４７表４．２２不同影响因素缓冲区与重金属超二级标准人为污染区域叠加分析结果统计表………．．４７表４－２３不同影响因素缓冲区与综合污染区域叠加分析结果统计表……………………………．．４８表５．１乐观情景下２０２０年土壤中重金属含量预测结果统计表（单位：

ｍｇ／ｋｇ）…………………５７表５—２无突变情景下２０２０年土壤中重金属含量预测结果统计表（单位：

ｍｇ／ｋｇ）………………５７表５．３悲观情景下２０２０年土壤中重金属含量预测结果统计表（单位：

ｍｇ／ｋｇ）…………………５７ＶＩＩ原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。

与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。

作者签名：

吼牛年且互日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：

学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。

同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。

储签名：

蛆翩签磁业吼盟／年』月卫日硕士学位论文第一章绪论１．１研究背景第一章绪论改革丌放以来，随着经济的高速发展，环境污染问题也随之而来，其中水污染和大气污染是重中之重。

由于土壤污染具有滞后性、隐蔽性和长期性，土壤污染所带来的食物安全问题和生态安全问题往往不能引起人们足够的重视。

随着近代工农业的发展，重金属己成为当今世界倍受关注的一类公害。

随着工业、城市污染的加剧和农用化学物质种类、数量的增加，土壤重金属污染日益严重，污染程度加剧，面积逐年扩大。

由于重金属污染物在土壤中移动性差、滞留时间长、不能被微生物降解，并可经水、植物等介质最终影响人类健康。

因此，土壤重金属污染问题已经成为当今环境科学研究的重要内容。

在重金属中Ｈｇ、Ｃｒ、Ｃｄ、Ｐｂ、Ａｓ具有很强的毒性，有人称之为“五毒”。

其它一些重金属如：

Ｍｎ、Ｃｕ、Ｚｎ、ＡＩ、Ｎｉ等植物必需的微量元素在土壤中含量较高时对生物的毒性表现也较强。

通过各种途径进入土壤的重金属不会被微生物降解，迁移性小，很难被清除，易在土壤中富集【Ｉｌ。

当土壤中重金属含量超过其环境容量时，－－Ｎ对土壤中的微生物起抑制毒害作用，使土壤生产力降低；－－Ｎ其直接作用于植物，使植物的生长、发育、繁殖受到影响，产量降低，产品质量下降；再则重金属可通过吸收富集于植物体内，通过食物链迁移到动物、人体内，严重威胁到动物、人类的生存健康，如６０年代发生在日本富山县的”骨痛病”就是当地居民食用含Ｃｄ废水污染了的土壤所生产出的“Ｃｄ米”所致；“水误病”是食用含Ｈｇ的水及食物所致【列。

重余属元素不仅以单一元素污染土壤，同时多种重金属在土壤中共存时，它们之问还存在协同、拮抗作用，而且随着污水灌溉，农药、化肥、污泥的大量施用，进一步加剧了土壤的复合污染。

为了摸清我国典型区域土壤环境质量状况，２００１年国家计委批准国家环保总局《典型区域土壤污染状况探查研究》项目立项，国家环保总局向各地发文（环科函〔（２００１）〕２９号），要求各省市丌展典型区域土壤环境质量状况探查研究。

为了全面深入地研究外源污染物对环境质量的冲击程度以及对人类的危害程度，控制并修复土壤污染，至今己经开展了众多污染现状调查、污染风险评价等相关方面的研究。

特别是伴随“３Ｓ”（ＧＩＳ，即地理信息系统；ＧＰＳ，即全球定位系统；ＲＳ，即遥感）技术的不断发展及其在环境科学领域内的拓展运用，结合ＧＩＳ的空间分析技术及地统计学的原理方法，系统地丌展目标区域内土壤质量现状及其时空演变规律的研究，并取得进展【３ｌ。

ＧＩＳ强大的空间数据处理能力，使得现实硕士学位论文第一章绪论的海量坏境数据能够在计算机中还原。

地统计学方法与ＧＩＳ的结合不但使环境科学摆脱传统的图表统计模型的缺点，空间技术和空间插值方法的发展使得宏观和微观的环境评价、预测模型精度得到进一步的提高。

随着城市化、工业化的迅速发展和人类环境意识的增强，许多发达国家对其土壤的重金属污染问题兴趣不断增加【４ｌ。

２０世纪９０年代以来，中国的许多城市也相继丌展了陆地生态系统与水生生态系统中重会属分布规律与污染状况方面的研刭５。

，为重金属污染的后续研究奠定了基础。

但是，对于土壤重金属的污染研究还存在诸多问题，例如：

土壤背景值的确定，不同评价方法的选用，重金属空间分布特征的研究，污染的影响因素分析，污染的时问预测等，都有待进一步研究。

因此，本文选择具有代表性的南方某工业化城市，依托该市土壤污染状况探查研究项目，利用ＧＩＳ空间分析方法，借助地统计学理论，通过分析土壤中重金属的空间分布特征并进行污染评价，定量查明土壤坏境污染的影响因素，最后预测重会属污染物含量的时问变化趋势。

１．２国内外研究现状１．２．１土壤重金属污染评价现状土壤重金属污染评价是土壤环境质量评价的重要组成部分，近几十年来，国内外科学家针对土壤环境质量问题开展了许多相关的研究，其中土壤重金属污染的定量化评价是土壤质量研究的重要内容，但直到目前，土壤重金属污染评价仍没有统一的标准和公认的有效方法，在环境科学领域内正处于探索和发展时期，新的方法还在不断出现，有时可以用几种方法来评价同一个对象，以提高精确度。

已有的重会属污染评价方法主要可分为三类：

指数评价、毒理评价和风险评估【６】。

（１）指数评价考虑到人类的接受程度，在土壤重金属污染评价实践普遍采用指数法，它能对受污染土壤作出简捷快速的评价，方法也较为简便，能在一定程度上反映土壤重金属污染程度。

如内梅罗指数法同时兼顾了单因子污染指数的平均值和最高值，可以突出污染较重的污染物的作用。

地累积指数法以及污染负荷指数法充分注意了人为活动对重金属污染的影响，可以判别人为活动对环境的影响ｆ７１。

但是这些方法未能考虑重金属的毒性差别，评价中也未能识别其污染机理，污染评价得到的结果往往比较机械。

且土壤是一个复杂、变异程度较高的系统，因而单纯运用指数法进行评价，往往不能准确反映土壤的污染状况。

（２）毒理评价毒理评价主要以生态系统为目标，通常选择系统中的某些个体作为研究对２硕．ｉ：

学位论文第一章绪论象，根据这些个体在污染物下所遭受的毒害，来评价污染物对整个系统环境影响。

因此，科学家选择了各种生物进行尝试；对于与人类健康密切相关的土壤污染评价，则选择在污染土壤上的农产品（例如蔬菜、谷物等）或重金属容易富集的器官或组织的样本（如人畜血液、毛发等等）１８１；对于城市土壤，可以选择行道植物。

通常是测定生物体内的重金属含量等作为评价参数来考察重金属对土壤环境质量的污染，从一个生态毒理的角度侧面反映土壤重会属污染的程度。

（３）风险评估环境风险评估是人们在对有毒物质认识逐渐完备的过程中发展起来的。

环境风险评估通常是指利用现有获得的知识和资料，依赖有关基础学科的最新研究成果，借助数学方法和计算机工具来认识和鉴别有毒有害物质危害人体健康和生态系统的影响程度，计算出危害出现的概率，并提出减小环境风险的方案和对策。

风险评估是建立在污染评价基础之上的，风险评估从本质上是环境评价的延伸，其评价结果目的性和针对性更加明确。

生态风险和人体健康风险是两种最主要的环境风险。

当前，一些主流的风险评估方法主要有ＲａＰａｎｔ生态风险指数法、Ｈａｋａｎｓｏｎ潜在生态危害指数法、生态风险商法等【９ｌ。

环境风险评估在国外开展得相对较早，也比较普遍，尤其在美国。

但是，土壤污染的风险评估还处于萌芽阶段，相关研究较少。

国内对土壤重金属污染的环境风险评估也一直都缺乏相关研究，尤其是方法性研究，但国内科学家利用风险概念和分析方法对土壤重金属污染造成的健康风险的应用研究方面取得一定进展。

如中国科学院地理科学与资源研究所环境修复中心区域土壤环境质量评价研究组在国内率先丌展了“北京市土壤和蔬菜重金属污染与风险评价”研究，通过一系列调查和分析，对北京市民通过蔬菜消费摄入重金属的健康风险，污水灌溉和中水回用对农产品中重金属积累的影响及其健康风险进行了评估ｌｌｏｊ。

但是多数研究只是在基于调查样点重金属含量数据资料进行污染评价的基础上，采用生态指数法进行环境风险风析，应用ＧＩＳ与地统计学对土壤污染的环境风险风险评价的研究还较少。

１．２．２地统计学在土壤重金属污染研究中的应用地统计学是近３０多年来创立起来的一门新兴边缘学科。

该学说被地质学家广泛发展与应用，在矿产储量计算方面起到了巨大的作用，而其中利用变异函数对空间分布进行分析以及克里格插值又受到了地球化学家们的注意。

地统计学现已被证明是分析土壤重金属空间分布特征及其变异规律最为有效的方法之一，是目前运用最为广泛的空间分析方法。

地统计学的发展，为将时间和空间坐标与土壤性质（Ｏｎ重金属含量）接合及土壤信息的处理提供了一系列分析手段和工具，将其运用于土壤性质的空间分布特征分析可有效弥补传统研究方法的不足。

另外，硕士学位论文第一章绪论还可以进一步用于开展重金属污染评价、污染风险评估、土壤重会属污染修复等诸多研究领域【１１‘１４１。

它不仅仅在地质学中得到应用，而且在土壤学、农业、气象、海洋、生态、森林和环境治理方面也得到了广泛的应用。

（１）地统计学在土壤重金属空间分布特征中的应用在进行区域环境调查和研究时，常常采用制图方法来表示各种环境现象的空间分布特征和数量质量指标，绘制土壤重金属空间分布图主要采用地统计学中的克晕格法进行空间插值。

而克里格插值过程的必要前提是先对数据进行空间分布分析，通过对半变异函数的计算和拟合，将重金属空间分布特征定量化、模型化，为克里格插值提供理论支持和重要参数，同时还能在一定程度上揭示影响重金属空间分布的主要因素和作用方式。

在区域土壤重金属污染研究中，利用地统计学进行空间分布分析，并在此基础之上插值在国内外都已经得到广泛应用。

Ｅｒｓｏｙ等运用地统计学方法对英国ｃａｒｓｉｎｇｔｏｎ牧场的土壤重金属Ｐｂ、Ｚｎ、Ｃｕ等重金属进行了空间分析，指出历史上的该地区矿业丌采活动造成了４种重会属在该牧场土壤长期污染，并对控制该地区重金属污染风险和污染土壤修复提出了建议ｌｌ”。

ｓａｂｙ等对法国巴黎附近的土壤Ｐｂ含量进行了大尺度研究，并运用协同克里格、普通克里格和对数正念克罩格法分别进行了空间插值，比较发现对数Ｊ下态克里格法插值结果最为理想，并在插值结果基础在上估计了研究区域表层５０年来土壤中人为活动输入的Ｐｂ总量为１４３０００ｔｌＩ６｜。

陶澍等研究了深圳地区土壤Ｈｇ在不同土类中的含量的分布及污染状况，用经典的统计方法和地统计学方法研究了Ｈｇ在不同土类中的含量差异、空问分布特征及沿剖面的纵向分异，并据此讨论了深圳地区土壤中Ｈｇ含量和分布特征的形成原因，对该地区的土壤Ｈｇ污染状况进行了分析和评价，指出深圳地区土壤表层土Ｈｇ含量的空问分布特征表现为复杂化和无方向性【１７１。

王学军等运用地统计学方法对北京东郊土壤表层的重会属含量进行了分析。

对结果进行了克里格插值并在此基础上作出了污染评价。

结果表明，运用此方法可使土壤污染评价更为准确、深入、细致，能充分反应污染物的二维的分布变化【ｌ引。

此外，太原污灌区土壤重金属的空间变异特征的研究也表明，采用克罩格内插法估值可以很好的反映其空间分布特征ｌｌ９１。

郑海龙等为揭示城市边缘带强烈人为活动对土壤环境质量的影响，以上海梅山钢铁集团附近１４ｋｍ２区域为研究区，应用地统计学普通克里格插值方法，对研究区内表层土壤污染的空间变异特征进行了分析，并讨论了土壤污染重点空间区域潜在污染源及其污染途