一种土壤重金属来源解析方法技术

本发明专利技术公开了一种土壤重金属来源解析方法，包括：对研究区进行监测布点，并进行土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；进行描述统计分析；利用地统计学方法确定重金属的空间分布特征，识别污染源；采用正定矩阵因子分析模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；得到明确的污染源及贡献率；采用地质累积指数、污染负荷指数确定重金属来源的程度；采用潜在生态风险指数和采样点累积风险指数确定土壤重金属含量、毒性及未来的污染状况；综合获得评价结果；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法可解决污染源调查过程中存在主观判断的问题，降低不确定性，提高土壤污染源解析的客观性和准确性。高土壤污染源解析的客观性和准确性。高土壤污染源解析的客观性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种土壤重金属来源解析方法


[0001]本专利技术属于农田生态系统
，涉及土壤重金属污染来源解析
，特别涉及一种土壤重金属来源解析方法。

技术介绍

[0002]农田土壤是农田生态系统的重要组成部分，是农田作物生长所需养分的直接提供者；土壤质量及其环境状况是农产品安全的重要基础，并直接影响到城乡生态环境保护和可持续发展的态势。土壤因其表层具有易结合重金属的能力被广泛认为最容易受到重金属污染的部分，此外，土壤作为一个过滤系统，通过吸收或者降解不同类型的污染物来减少毒性。尽管如此，污染物在土壤中的过度累积依然会对人类健康和自然环境造成巨大威胁。目前，土壤重金属(包括重金属和类重金属)污染，特别是农田土壤中的重金属污染程度、可能的来源以及生态环境的风险评估，已成为人们关注的焦点。了解土壤中重金属的污染特征，评估其环境和生态风险，既是预防和控制土壤污染的基本前提，又为制定修复污染土壤的决策提供重要信息。因此，探明土壤污染状况已成为各国政府的首要任务。
[0003]污染源解析可以按照研究对象是污染区域还是污染源划分为受体模型和扩散模型，以及基于土壤与污染源之间重金属的同位素组成差异的同位素示踪法(Coulter,2004；Song et al.,2006；刘娜等，2010；Belis et al.,2013)。扩散模型是以污染源为研究对象，追踪重金属的迁移、转化、扩散等过程，以此来得到污染源对重金属的贡献率(Yunker et al.,2002)，通过输入各个污染源的排放数据、距排放源的距离、气象条件、污染物理化性质来预测某一时间、某一地点的污染源贡献情况。扩散模型是一种预测模型，通过定量方法研究排放源与环境之间的关系。但由于污染物排放源清单准确性不高，结果会出现较大的预测误差，也无法用于源强难以确定的开放源。
[0004]相对于扩散模型，受体模型不受污染源排放情况、天气、地理等影响，并且不用过分依赖某一条件的突出性，即对源的强弱要求不苛刻。受体模型是一种解析受体中污染物不同来源及其贡献率的数字模式与方法，主要依据重金属与各污染源之间的线性关系。
[0005]化学质量平衡法(Chemical Mass Balance,CMB)是对比事先已知的污染源成分特征组合与所观察到的受体成分组合，判断出影响受体的主要物质来源及其贡献率。在该模型中，通过分析受体中污染物含量和污染源排放的源成分谱，利用多元线性回归进行污染源与受体的拟合从而确定污染源的贡献率。但是因为源成分谱难以检测，导致化学质量平衡法模型难以推广应用。多元统计方法能够补充化学质量平衡法的缺陷，并且多元统计方法之间可以相互结合。
[0006]绝对主成分分析
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多元线性回归法(Absolute principle component analysis
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multivariate linearregression,APCA
‑
MLR)是通过最大旋转的PCA生成的各去标准化的主成分得分和测量的各污染物的数值之间进行多元线性回归，用于估计各个污染源的贡献率。在这个模型中，主成分分析通过数据降维找到主因子，识别出主要污染源，然后利用绝对因子得分和污染物含量进行多元线性回归来确定每个污染源的贡献率。该模型需要大量
的数据来支撑，并且必须人为地判别从主成分分析中得到的主成分属于哪种源，这使得结果具有一定的主观性。
[0007]正定矩阵因子分析模型(Positive Matrix Factorization,PMF)是基于最小二乘法，利用数据标准偏差来进行优化的因子分析方法，其将受体的污染物浓度矩阵分解为因子贡献矩阵和因子成分谱矩阵，从而定量解析重金属的来源与贡献率，正定矩阵模型通过引入已知的不确定度信息，对矩阵各元素的预测误差进行标准化在非负限定下求解源类的贡献和成分谱。例如，学者以宁夏吴忠市金积傍河水源地为研究对象，在综合分析水源地区土壤介质特征基础上采用正定矩阵分析法定量识别土壤重金属来源及各项来源贡献率。PMF模型在大气以及土壤中多环芳烃的污染来源解析比较多，由于重金属在土壤中的迁移转换规律与大气中污染物差异较大，导致了污染源的难以匹配以及污染贡献率高估或者低估的问题。因此，受体模型在应用到土壤污染源解析时需要根据重金属的迁移转化特征进行一定的改进。
[0008]Unmix模型是在源的数量和组成是未知的情况下，假设实际数据和源之间存在某种线性关系，以此来解析污染源及贡献率。Unmix模型以对偶原理为基础，运用物质的质量守恒定律，将受体每个样品点作为一个多维空间，这个多维空间中的每一个维代表一个测量的元素，然后通过主成分分析的方法降低数据空间的维数来解析源的贡献率。Unmix模型具有不要求数据分布形式、不需要确定污染源个数、不需要源成分谱和不确定度等信息的优势，但Unmix模型需要较大的数据样本，且对数据质量有较高的要求，据Herry的经验指出，200
‑
300个样本可以得到5个源，2000
‑
3000个样本可以得到7个源，可见，该模型对数据量的要求十分大。
[0009]总得来说，现有技术还存在如下缺点：
[0010]1、现有的单一受体模型对重金属来源解析主观性较强，并且结果在来源贡献方面容易产生不确定性。
[0011]2、不同受体模型对同一研究区的解析结果中对主要污染源的识别存在差异，导致对污染源的判断不准确。

技术实现思路

[0012]鉴于现有技术的不足，本专利技术提供一种土壤重金属来源解析方法，可解决污染源调查过程中存在主观判断的问题，降低不确定性。
[0013]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0014]本专利技术实施例提供一种土壤重金属来源解析方法，包括：
[0015]S10、对研究区进行监测布点，并进行土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；
[0016]S20、对测量出的土壤样本中重金属的含量数据进行描述统计分析；
[0017]S30、根据步骤S20的描述统计分析结果，利用地统计学方法确定重金属的空间分布特征，识别污染源；
[0018]S40、根据步骤S20的描述统计分析结果，采用正定矩阵因子分析模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；
[0019]S50、根据步骤S30识别的污染源及步骤S40解析的污染源及其贡献率，得到明确的
污染源及贡献率；
[0020]S60、根据步骤S20的描述统计分析结果，采用地质累积指数、污染负荷指数确定重金属来源的程度；采用潜在生态风险指数和采样点累积风险指数确定土壤重金属含量、毒性及未来的污染状况；综合获得评价结果；
[0021]S70、根据步骤S50的明确污染源及贡献率、以及根据步骤S60的评价结果，实现对研究区的土壤重金属来源解析。
[0022]进一步地，还包括：所述步骤S30包括：
[0023]根据步骤S20的描述统计分析多种重金属含量的最大值、最小值、平均值、标准本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种土壤重金属来源解析方法，其特征在于，包括：S10、对研究区进行监测布点，并进行土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；S20、对测量出的土壤样本中重金属的含量数据进行描述统计分析；S30、根据步骤S20的描述统计分析结果，利用地统计学方法确定重金属的空间分布特征，识别污染源；S40、根据步骤S20的描述统计分析结果，采用正定矩阵因子分析模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；S50、根据步骤S30识别的污染源及步骤S40解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；S60、根据步骤S20的描述统计分析结果，采用地质累积指数、污染负荷指数确定重金属来源的程度；采用潜在生态风险指数和采样点累积风险指数确定土壤重金属含量、毒性及未来的污染状况；综合获得评价结果；S70、根据步骤S50的明确污染源及贡献率、以及根据步骤S60的评价结果，实现对研究区的土壤重金属来源解析。2.根据权利要求1所述的一种土壤重金属来源解析方法，其特征在于，还包括：所述步骤S30包括：根据步骤S20的描述统计分析多种重金属含量的最大值、最小值、平均值、标准差、方差，使用K
‑
S检验重金属含量是否符合正态分布；对不符合正态分布的含量数据进行对数变换标准化，应用普通克里格方法来绘制土壤重金属空间分布图，识别污染源。3.根据权利要求2所述的一种土壤重金属来源解析方法，其特征在于，还包括：所述步骤S40包括：将所述土壤样品重金属的含量数据矩阵X分解为两个矩阵：一个为：因子贡献G和因子分布F；另一个为残差矩阵E；公式为：式中，X
ij
为第i个样品的第j个重金属成分的含量；p为因子个数；k为污染源的数量；G
ik
为污染源k对第i个样品的贡献，即污染源的分担率矩阵；F
kj
为污染源k中第j个重金属成分的含量，即污染源成分矩阵；E
ij
为残差矩阵；定义目标函数Q；(7)式中，U
ij
为第i个样品的第j个重金属成分的不确定度；e
ij
为第i个样品的第j个重金属成分残差项；n为样品数量；m为重金属种类数量；基于最小二乘算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡月明，苏辉跃，王璐，
申请(专利权)人：广州市华南自然资源科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：