基于地统计学与GIS的土壤重金属污染评价与预测

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作者
林艳
机构
[1] 中南大学
关键词
GIS; 地统计学; 土壤重金属; 污染评价; 污染预测;
D O I
暂无
年度学位
2009
学位类型
硕士
摘要
重金属污染是破坏土壤环境的重要因素,并直接或间接危害到人体健康。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Cr 8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种重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。
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页数:77
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