冶炼渣场周边土壤重金属污染空间分布研究

摘要

本文以某废弃硫铁矿土法冶炼硫磺渣场为研究对象，采用均匀布点和加密布点相结合的方法，并在充分考虑当地实际地形的情况下，共布设了102个采样点位和8个控制点。对采集的土壤表层样品中的四种重金属进行了全量分析，并通过对三种Kriging插值方法进行了比较，选出最优插值法，最终得到了渣场影响的区域重金属空间分布可视化图。通过对插值结果进行重金属污染评价，得到了研究区重金属污染评价结果可视化图。本文主要研究方法及内容有：
　　（1）通过重金属全量测定实验得到了四种重金属的全量数据。在对异常值进行了筛选后对整个数据进行统计分析，得到的数据与当地土壤重金属背景值相比较发现，As、Zn、Cu和Cd四种重金属算术平均值分别是背景值的720倍、11.6倍、18.5倍和8.1倍。得到的重金属全量数据经正态检验后发现，Cu元素的全量分析结果数据符合正态分布，将Zn、As和Cd三种重金属元素的数据在Minitab软件中经过BOX-COX转换后，也符合高斯分布。
　　（2）定量地分析了重金属的空间分布特征。在GS+软件中进行模型的筛选，并经过在GS+软件中的计算各元素的Co/(Co+C)值，从结果来看Cu和Cd的Co/(Co+C)的值小于25％，表明其空间相关性较强，受结构性因素的影响较大，影响此两种重金属元素空间分布的主要原因是地形、母质等自然性因素，其分布在变程范围外也受到了人类活动的影响；As和Zn元素呈中等程度的相关性，表明其在变程范围内受到自然因素和人为因素的双重影响。在ArcGIS软件中对四种元素进行了空间趋势分析，并对可能造成比例效应的二次趋势进行了删除。
　　（3）在分析了重金属空间分布特征后，得到了各元素所对应的最优模型。并根据在GS+中得到的结果，在ArcGIS软件中分别用SimpleKriging（简单Kriging）、OriginalKriging（普通Kriging）和UniversalKriging（泛Kriging）三种方法对四种元素进行重金属空间插值。以标准平均值、均方根预测误差、平均标准误差、标准化平均误差和标准均方根预测误差为综合判断标准，筛选出四种元素各自对应的最优的插值方法，结果表明As、Zn、Cu和Cd的最优插值方法分别为：OK、OK、OK和SK。在得到的重金属含量空间插值图中发现，在整个区域内，四种元素含量的分布总体上均是从高海拔的渣场向低海拔的集镇方向区域下降，渣场附近重金属含量下降得更为迅速。在不同的元素之间，空间分布规律有一定的差别。
　　（4）分别利用单因子指数法、地累积指数法和潜在生态危害指数法三种单因子指数评价方法和改进后的内梅罗综合指数法对四种重金属进行了污染评价。并根据评价值进行空间插值，得到了整个研究区域的污染程度分布图。三种单因子指数评价方法对重金属污染的评价结果总体上趋于一致，但由于污染标准划分有所不同，导致结果有一定的差别，结果表明生态危害指数法的效果相对较好。改进后的内梅罗综合指数法的评价结果表明，在整个研究区域内，从空间分布来看，渣场附近的人头山和普陀岩所受的污染最为严重，而集镇附近的控制点青龙咀所受的污染相对最轻；从污染元素来看，整个渣场的污染绝大部分是由于As全面超标所引起的，而其他三种元素也有不同程度的超标现象。在四种元素的共同作用下，造成了大部分研究区存在着极严重的重金属污染。

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中文摘要

英文摘要

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 研究目的、内容与技术路线

2 研究区与数据源

2.1 研究区概况

2.2 采样点数据库

2.3 样品实验分析

3 数据源的处理

3.1 地统计学基本原理

3.2 数据的预处理

3.3 数据正态分布检验和数据的转换

4 重金属空间分布研究

4.1 变异函数的理论模型

4.2 空间分布趋势分析

4.3 空间相关性分析

4.4 最优曲线的确定

4.5 空间数据方法选定

4.6 插值结果与空间分布

4.7 小结

5 重金属污染评价

5.1 评价方法

5.2 单因子指数法

5.3 地累积指数评价

5.4 潜在生态危害评价

5.5 单因子评价结果

5.6 内梅罗综合评价

6 结论与展望

6.1 研究结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附 录