基于BME方法融合两种测定数据的土壤重金属空间预测

摘要

空间分布预测是区域土壤重金属污染评价的重要一环，而土壤密集采样及重金属含量测定是保证空间预测精度的基础。目前，土壤重金属含量测定主要方式有两类:一是以ICP等仪器测定为代表的传统实验室测定方式，优点是误差小、准确率高，缺点是过程复杂、周期长、费用高;二是以X-Ray仪器测定为代表的快速测定方式，优点是试样制备过程简短、分析时间短、多元素即时测定等，缺点为精度差，结果具有模糊性。因此，如何在土壤重金属空间建模及预测中综合利用这两类不同精度的数据，达到分析成本和计算精度的平衡值得研究。
　　鉴于此，本研究选取武汉市七大主城区之一——青山区作为实验区域。首先，采集96个20厘米以内的表层土壤样品，用两种方式测定土壤中重金属Cu和Zn的含量:用X-Ray和ICP测定38个样品，用X-Ray测定剩余58土壤样品。然后，基于同时用两种方式测定的土壤重金属含量数据，分析两种方式所测结果的相关性。结果表明，对于Cu和Zn含量，X-Ray所测结果与ICP所测结果相关系数分别为0.634和0.887，均为极显著相关，因此X-Ray所测结果可以可靠的作为软数据运用于空间预测分析。最后，为比较在不同数据的利用方式下，不同空间预测方法的优劣，本文选用5种空间预测方案，分别是:只使用ICP所测结果的普通克里格(HOK);使用ICP所测数据和X-Ray硬化后数据的普通克里格(HMOK);以ICP所测数据为主变量，以X-Ray硬化后数据为辅助变量的协同克里格(CK);以X-Ray所测的推荐值为中值，X-Ray所测的误差值组成均一分布形式的软数据，联合ICP所测数据（硬数据），使用贝叶斯最大熵(BME)方法进行预测(BME_I);以X-Ray所测的推荐值为期望值，考虑X-Ray所测的误差值组成高斯分布形式的软数据，联合ICP所测数据（硬数据），使用BME方法进行预测(BME_N)。
　　空间预测表明:(1)各种方法所得结果中，重金属含量的空间分布形式类似，Cu和Zn含量都是北部区域高于南部区域;(2) BME方法所得结果能克服克里格类方法的平滑效应。而精度验证与比较的结果表明:(1)对于Cu和Zn，BME方法所得结果的精度明显优于克里格类方法所得结果的精度;(2) BME方法中，BME_N的精度要高于BME_I的精度，说明相较于均一分布，高斯分布可能更接近于X-Ray测定结果所表达的信息。
　　本研究的意义在于:拓展了空间地统计方法，而且基于X-Ray的软数据利用方式也拓展了BME方法的应用方式;X-Ray所测数据的有效利用，降低了土壤重金属含量测定成本，同时保证了一定的空间预测精度水平，为区域土壤重金属评估提供了基础。

目录

声明

摘要

1 引言

1．1 研究背景和意义

1．2 土壤重金属含量测定方法

1．2．1 原子吸收光谱法

1．2．2 原子荧光光谱法

1．2．3 电感耦合等离子体质谱法

1．2．4 X射线荧光光谱法

1．2．5 小结

1．3 土壤重金属空间预测方法

1．3．1 经典地统计学及克里格方法

1．3．2 贝叶斯最大熵

1．4 研究目的与意义

1．5 研究内容与技术路线

1．5．1 研究内容

1．5．2 技术路线图

2 土壤重金属采样与含量测定

2．1 研究区简介

2．2 土壤重金属样点布设与采集

2．2．1 土壤重金属野外采集与方法

2．2．2 土壤样品制备与保存

2．3 基于ICP的土壤重金属含量测定

2．3．1 ICP土壤重金属测量工作原理及优势

2．3．2 实验试剂

2．3．3 实验理化仪器

2．3．4 其它实验器材

2．3．5 ICP方法测定样品的制备及预实验

2．3．6 土壤重金属浓度测定

2．4 基于X-Ray方法的土壤重金属含量测定

2．4．1 X-Ray方法测量土壤重金属的工作原理与优势

2．4．2 实验主要仪器及器材

2．4．3 X-Ray土壤重金属含量测定

3 空间预测方法

3．1 普通克里格

3．1．1 区域化变量及本征假设

3．1．2 正态分布检验

3．1．3 实验半方差函数计算

3．1．4 理论半方差函数

3．1．5 普通克里格估值

3．2 协同克里格

3．2．1 协同区域化变量

3．2．2 交叉协方差函数和交叉变异函数的性质

3．3 贝叶斯最大熵(BME)

3．3．1 贝叶斯最大熵方法

3．3．2 空间随机域

3．3．3 最大熵原理

3．3．4 贝叶斯理论

3．3．5 软数据分类

3．3．6 BME软件

3．4 比较分析和预测精度

4 结果与讨论

4．1 样点数据统计分析

4．2 基于HOK的土壤重金属空间预测

4．3 基于HMOK的土壤重金属空间预测

4．4 基于CK的土壤重金属空间预测

4．5 基于BME的土壤重金属空间预测

4．6 结果分析与精度比较

4．6．1 图形结果分析

4．6．2 精度比较

5 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

参考文献

研究生期间发表的论文汇总

致谢