围垦地土壤中重金属含量的空间变异分布图生成方法技术

一种环境监测技术领域的围垦地土壤中重金属含量的空间变异分布图生成方法，包括：获取待测围垦地的采样点土壤样本；对采样点土壤样本中重金属元素含量数值进行数据预处理，分别获得各土壤重金属元素的拟插值子样本；对拟插值子样本进行探索性空间数据分析处理，获得采样点土壤样本的各向异性参数、步长和步数；对采样点土壤样本重金属元素含量数值进行函数拟合，获得适用于重金属元素含量插值的理论半方差函数模型；空间变异预测结果分布图的绘制。本发明专利技术所得分布图能够对围垦地土壤重金属含量的空间状况进行准确评价。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种环境监测
的方法，具体是一种围垦地土壤中重金属含量的空间变异分布图生成方法。
技术介绍
上海地区围垦地土壤为盐渍土土壤，是由江河搬运泥沙与海水顶托，以及海流、潮汐、波浪等因素共同作用下的盐渍淤泥所形成，呈条带状分布在沿海及河口沿江地段，在分布和形成上属于滨海盐土类型。此类型土壤碱性大，质地粘重，有机质含量不高，而盐分含量很高。由于海滩开发的特殊性，其空间分布主要受排污口、围垦、潮滩位置和土壤粘土含量的影响，不仅空间变异大，时间上的变化也快。滩涂湿地土壤受重金属污染十分严重，带来了严重的生态风险。土壤重金属污染不仅影响农业的可持续发展而且会导致环境恶化、危害人体健康。近年来土壤重金属污染已日趋严重，尤其是在城市郊区的高投入的农田，因此预测围垦地土壤的重金属含量对当地的环境监管与治理具有极其重要的意义。 围垦地土壤重金属的分布受到诸多因素的影B向，作为区域变量，其变异性中的确定性部分不是常量，而是随空间分布的，因而地统计方法结合GIS技术在土壤重金属污染 调查预测中有广泛的应用。地统计方法(Geostistics)是根据已知采样点土壤样本的观 测数据推测其周围未采样点土壤样本的相关特征，将不连续的点状数据形成连续的面状区 域，来描述整个研究区域的土壤空间变异特征的方法。借助GIS可将土壤重金属污染的空 间分布及预测结果进行可视化表达。现有的对土壤重金属含量的预测方法主要采用被称为 最佳线性估值过程的泛克里格法(Universal Kriging，简称UK)。但在对具体插值模型的选 择方面，缺乏对采样点土壤样本观察数据空间自相关性及向异性等空间特征的详细分析， 在选择插值模型时对所涉及参数的确定过程讨论都较为模糊，这样极大地影响未采样点土 壤样本预测结果的精度和可信度。另一方面，对大样本的插值过程缺乏整理和筛选，特别是 对离群值的分析讨论及相关处理，使得预测结果的准确性大打折扣。 经过对现有技术的检索发现，刘庆等在《安全与环境学报》(2007,7(2) :109-113)上发表"基于GIS的农田土壤重金属空间分布研究"该研究在数据预处理上仅采用对数变 换，当数据符合正态分布能满足变异函数的计算就进行插值计算，没有详细分析采样点土 壤样本观测数据的空间特征，这样在插值过程中特异值的影响比较显著，预测结果的精度 也会受到影响。由于围垦土重金属污染受海水侵蚀、土地利用类型及人类活动的影响，其空 间变异特征明显，特别是较强的向异性，直接影响重金属含量插值模型尺度及相关参数的 选择，从而也与土壤重金属预测紧密相关。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种围垦地土壤中重金属含量的空 间变异分布图生成方法，根据围垦地土壤重金属的空间变异特征，对研究对象进行详细的 探索性空间数据分析，既充分考虑各向异性及空间自相关性的影响，又通过选择合适的插值步长来确定插值的尺度参数，合理有效地处理或去除统计离群值和局部离群值，以确定 最佳的插值尺度等参数，从而提高围垦地土壤中重金属含量泛克里格插值预测的精度和准 确性。 本专利技术通过以下技术方案实现，本专利技术包括如下步骤 第一步、获取待测围垦地的采样点土壤样本。 第二步、对采样点土壤样本中重金属元素含量数值进行数据预处理，分别获得各土壤重金属元素的拟插值子样本。 所述的数据预处理是指 2. 1)通过重金属元素含量数值的偏峰度计算及检验，考察其是否符合标准正态分 布条件H。，当符合标准正态分布条件H。，则进行第三步操作；否则，执行步骤2. 2。 所述的符合标准正态分布条件H。是指重金属元素含量数值的三阶矩(gl)即偏度 和四阶矩(g2)也即峰度满足如下式的条件时，表明数据为标准正态分布6+ — 1)("121;(w + lX"-2)(w + 3)，g23("-1)224w(" —1)("-lX" —2X" —3g^^Y (n-2X"-3)一 1("-3X"-2X" + 3X" + 5)' 式中Ua为在显著性水平为a时的u值(查U检验表可得)。 2. 2)计算样本均值y 、标准差o ，去除区间(y -1. 96 o ， ii +1. 96 o )以外的值后再次执行步骤2. 1，当符合标准正态分布条件H。则进行第三步，否则执行步骤2. 3。 2. 3)对采样点土壤样本的数据进行对数变换，再次执行步骤2. 2，其中变换后样本的P， o需重新计算，当符合标准正态分布条件H。则进行第三步，否则执行步骤2.4。 2. 4)对土壤样本数据，反复执行步骤2. 3，当符合标准正态分布条件H 则进行第三步，否则采用Box-Cox变换后再执行步骤2. 2，当不符合标准正态分布条件H。，则所使用样本数据不符合本专利所述的克里格插值的基本要求，停止计算重新采集待测围垦地的采样点土壤样本，否则执行第三步。 所述的Box-Cox变换是指 %'(/1)=义 lnZ义#0 义=0 其中X表示原样本，A是一个待定变换参数。针对不同的A包括对数变换(入 =0)、平方根变换(A = 0. 5)或倒数变换(A = -1)。 第三步、对拟插值子样本进行探索性空间数据分析处理，获得采样点土壤样本的 各向异性参数、步长和步数。所述的探索性空间数据分析处理是指6 3. 1)计算拟插值子样本不同步长，即土壤样本点之间的距离下的半变异函数c 所述的半变异函数具体是指<formula>formula see original document page 7</formula> 其中:区域化变量Z(X)在点Xi和Xi+h处的值Z(Xi)与Z(Xi+h)差的方差的 为区域化变量Z(Xi)的半变异函数，即半方差函数。 3. 2)分析半方差函数计算结果并将其中局域离群值及其所对应的采样点剔除； 所述的局域离群值是指采用给定步长l，将所有点对距离h的集合分为n组，若 半方差值高于ym+2. 33。m(iim， o m分别为第m步时半方差值样本的均值和标准差，m = 1，2，…，n)，则记为离群半方差，并记录相应的点对；当n组离群半方差的相应点对中的一 个点与5个以上离群半方差有关且这类点的个数小于总样本数的5%，那么这些点就被认 为是离群值。否则就不认为是局域离群值。 第四步、对采样点土壤样本重金属元素含量数值进行函数拟合，获得适用于重金 属元素含量插值的理论半方差函数模型，具体包括以下步骤 4. 1)选择半方差函数模型中一种模型(如球状模型)，基于最小块金效应原则， 分别计算分析不同步长所对应的基台值与块金值，通过绘制基台值-步长曲线和块金效 应-步长曲线，将基台值平稳区间内的块金效应达到最小值时的步长作为插值的参数。 4. 2)针对半方差函数模型的圆形模型、球状模型、四球模型、五球模型、指数模型、 高斯模型等六种理论模型，选取插值获得的均方根误差(RMSE)最接近于0和均方根标准预 测误差(RMSSE)最接近于1的模型，由此获得最优的重金属元素含量空间插值模型。<table>table see original document page 7</column></row><table>所述的及<formul本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种围垦地土壤中重金属含量的空间变异分布图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步、获取待测围垦地的采样点土壤样本；第二步、对采样点土壤样本中重金属元素含量数值进行数据预处理，分别获得各土壤重金属元素的拟插值子样本；第三步、对拟插值子样本进行探索性空间数据分析处理，获得采样点土壤样本的各向异性参数、步长和步数；第四步、对采样点土壤样本重金属元素含量数值进行函数拟合，获得适用于重金属元素含量插值的理论半方差函数模型；第五步、空间变异预测结果分布图的绘制。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：周培，申广荣，徐敬敬，钱振华，曹杰君，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]