GIS技术在城市表层土壤重金属污染分析中的应用-毕业论文

南阳师范学院 20XX 届毕业生 毕业论文（设计） 题 目：GIS 技术在城市表层土壤重金属污染 分析中的应用 完 成 人： 班 级： 学 制： 专 业： 地理信息系统 指导教师： 完成日期： 1 第 1 页(共 9 页) 目 录 摘要(1) 1 污染特征分析(1) 1.1 创建分析区(2) 1.2 数据转换(4) 1.3 空间插值(5) 1.4 重金属污染的模型分析(4) 2 结论与讨论(4) 参考文献(14) Abstract(15) 1 第 1 页(共 9 页) GIS 技术在城市表层土壤重金属污染 分析中的应用 摘要：通过使用地理信息系统主流软件 ArcGIS，在处理和分析已有数据的 基础上，对重金属污染特征及与功能区之间的关联等展开研究。本文重点探讨 了在城市表层土壤重金属污染分析中所运用的关键 GIS 技术，及 GIS 技术在解 决该类问题中的优势和前景。 关键词：重金属污染；空间分析；空间插值；GIS 应用 随着工业化、城市化的发展，土壤环境污染问题越来越突出。 土壤中的重金属因不被微生物降解，不易移动，故会不断积累，造 成严重污染，并可通过植物吸收进入食物链，造成农产品质量安全 隐患，危害人类健康，本文通过对城市表层土壤重金属污染进行分 析，总结了此研究中使用的关键 GIS 技术，为相关课题研究作参考。 本文主要使用 ArcGIS 处理相关数据、分析重金属污染与功能区中间 的关系，即，各功能区内各种金属污染的具体特征及与环境的相互 作用关系，并重点阐述所应用的关键 GIS 技术，GIS 技术在解决该 类问题中的优势和前景。 由于地理数据的纷繁复杂，利用 GIS 处理空间数据，在此基础 上利用 GIS 强大的分析功能对空间数据研究挖掘出内在的信息、规 律已经成为提取地理信息的有效手段。GIS 技术在资源与环境应用 领域中，它发挥着技术先导的作用。GIS 技术不仅可以有效地管理 具有空间属性的各种资源环境信息，对资源环境管理和实践模式进 行快速和重复的分析测试，便于制定决策、进行科学和政策的标准 评价，而且可以有效地对多时期的资源环境状况及生产活动变化进 行动态监测和分析比较，也可将数据收集、空间分析和决策过程综 2 第 2 页(共 9 页) 合为一个共同的信息流，明显地提高工作效率和经济效益1。 1 污染特征分析 1.1 创建分析区 对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此，将所考察的城区 划分为间距 1 公里左右的网格子区域，按照每平方公里 1 个采样点 对表层土（010 厘米深度）进行取样、编号，并用 GPS 记录采样点 的位置。应用专门仪器测试分析，获得了每个样本所含的多种化学 元素的浓度数据2。只给了采样点，没限定分析区边界，要确定分 析区只能根据现有条件，最好的方式是做现有采样点的凸包，根据 1000m 随机采样的前提，然后做凸包 500m 的缓冲区作为研究区域范 围。 图图 1 1 为样本点建立分析区为样本点建立分析区 本文首先的前提假设是城市重金属污染和城市的功能区有莫大 的联系。基于此，要根据已得到的采样点所属功能区划分城市功能 区。由此可以采样点图层创建泰森多边形。将每个采样点的重金属 浓度分配给与本采样点的距离最小的区域。根据地学第一定律：地 理位置上越是相近的区域，其所表现出的特性就越相近3。通过泰 森多边形的创建，每个采样点所影响的大致范围就初具模型。 3 第 3 页(共 9 页) 图图 2 2 建立泰森多边形建立泰森多边形 泰森多边形具有广泛的用途。如，可以用离散点的性质来描述 泰森多边形区域的性质；可用离散点的数据来计算泰森多边形区域 的数据；判断一个离散点与其它哪些离散点相邻时，可根据泰森多 边形直接得出，且若泰森多边形是 n 边形，则就与 n 个离散点相邻； 当某一数据点落入某一泰森多边形中时，它与相应的离散点最邻近， 无需计算距离4。 1.2 数据转换 在分析区的范围中建立泰森多边形后，就需要根据每个多边形 的功能区属性分成功能区块，方便观察各功能区的分布，更为了以 后的分析做基础。经过字段融合技术处理后得到 5 种功能区。接下 来就要将功能区的矢量数据转化成栅格数据。 栅格和矢量数据结构都有各自的优缺点。在本课题中，就需要 用到栅格和矢量数据结构相互转换算法。把矢量数据转化成栅格数 据，利用栅格数据的单元格的值进行空间数据统计分析。观察各种 重金属浓度在各个地域的变化，研究其分布特征。 矢量数据转换成栅格数据算法也是 GIS 技术的重要成分。由于 矢量数据的基本要素是点、线、面，因而矢量数据向栅格数据的转 换实质上是解决点、线和面数据的转换5。 1.3 空间插值 利用空间插值可以得到每一个单元格的重金属浓度值。经过 ArcGIS 强大的渲染功能处理后，可以很容易的观察出重金属污染的 4 第 4 页(共 9 页) 分布特征。 图图 3 3 重金属重金属 AsAs 污染图污染图 空间位置上越靠近的点，越可能具有相似的特征值，而距离越 远的点，其特征值相似的可能性越小，这是空间插值最基本的理论 假设。一般地，以下情况会用到空间插值：(1)现有的离散曲面的分 辨率，像元大小或方向与所要求的不符，需要重新插值。(2)现有的 连续曲面的数据模型与所需的数据模型不符，需要重新插值。(3)现 有的数据不能完全覆盖所要求的区域范围，需要插值空间插值方法 的主要目标：(1)对不足或缺失数据的估计，由于观测台站分布的密 度及分布位置的原因，不可能任何空间地点的数据都能实测得到， 需要用到插值，以了解区域内观测变量的完整空间分布；(2)数据的 网格化：规则格网能够更好地反映连续分布的空间现象，并对他们 的变化作出模拟，对已知观测台站的观测数据进行空间内插，便可 得到格网化数据；(3)内插等值线：以等值线的形式直观地显示数据 的空间分布；(4)对不同分区未知数据的推求。 进行空间插值时，一般包括以下过程：(1)空间插值数据源的获 取；(2)对数据进行分析，找出源数据的分布特性、统计特性，便于 选择最恰当的插值方法；(3)插值方法的选择并进行插值计算；(4) 对插值结果的评价；(5)运用多种插值方法进行计算，对各种方法的 插值结果进行比较、分析并选择最佳的插值方法6。 本研究主要使用克立格插值。插值是一项复杂的运算，具体要 忽略掉相关性很小的采样点的影响。此时首先就要确定采样点之间 5 第 5 页(共 9 页) 具有相关性的距离值。本内容是重金属污染，样本是从土壤中取得， 由于可能或受到河流、地势等因素的影响，还要排除掉在方向上的 走势相关性。这涉及到探索性空间数据分析7。在本课题中主要用 到了直方图分析，Q-Q 概率图，趋势图，半变异/协方差函数云图。 直方图是一种适用于对大量样点数据进行整理加工，找出其统计规 律，即分析数据分布状态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。 本课题检验数据是否符合正态分布以及发现离群值，对于离群值特 殊关注，排除错误样本。Q-Q 概率图是根据变量分布的分位数对所 指定的理论分布分位数绘制图形，是一种用来检验样点分布的统计 图，如果被检验的样点数据符合所指定的分布，则代表样点的点簇 在一条直线上。本课题用它与标准正态分布（直线）对比，检验数 据是否符合正态分布以及发现离群值。趋势分析是将样点的位置在 X,Y 平面上表示，对于感兴趣的属性值，通过垂直方向上的 Z 轴来 表示，构成三维图。如果经过投影后曲线是平直，表明没有趋势， 如果多项式有确定形式，就表明数据中存在全局趋势。半变异/协方 差函数云图是数据集中所有样本点对的理论半变异值和协方差，把 他们用两点间的距离函数来表示绘制图形。半变异/协方差函数云图 技术是用来探索和量化空间自相关性。确定相关性所影响的范围， 找出整体样本点的影响的临界范围。 经过优化后生成插值。具体用的插值方法要视所给样本点的重 金属污染溶度而定。此课题中主要应用到了普通克吕格插值。 当区域化变量 Z(x)的数学期望 EZ(x)=m 为未知数的时候，常 用到普通克吕格法进行局部统计。普通克吕格模型为：Z(s) =+(s).其中， 是未知的常量；(s)为随机误差。普通克吕 格作为一种估计方法，有独特的灵活性。在运用普通克吕格法进行 局部估计时，设待估块段为 V，中心为 x,其平均值为 ZV。则 （1）mdxx V dxxZ V V V V VZZ )(Z 1 E2)( 1 ：。公式 在待估块段 V 的领域内，存在一组 N 个已知样点，其观测值为 Z(x)，其数学期望也为 M，令为 ZV的线性估计量，由几个已知点 ZV # 观测值构成线性组合，即公式为， 6 第 6 页(共 9 页) （2） n iix Z 1 # V )( Z 在满足无偏性条件，最优性条件两个条件时，得到线性无偏， 最优估计量。 （1）无偏性条件 mE ZVi E1 ZV # n 1 时，当 （2）最优性条件 2 1 2 # )(E n iiV VV xZZE ZZ 方差 普通克吕格可用于估计那些看起来有某种趋势的数据。 1.4 重金属污染的模型分析 在研究地区重金属分析时，可能遇到统计数学的方法来对数据 进行定性与定量的分析。具体的评价方法有：土壤单项污染指数， 该评价指标属于 GB156181995 中的二级标准，评价土壤单项污染 情况。变异系数，将标准差作为算数平均数的百分率来表示，以说 明样本的分散程度。本文利用内梅罗法计算重金属的综合污染指数。 土壤单项污染指数计算公式为：土壤单项污染指数=土壤污染物 实测值/污染物质量标准。变异系数计算公式为： （3） 1 )( 1 1 n X xx S n i i v x C 内梅罗法的计算公式为： （4）)22( 2 1 p max, ii p p 7 第 7 页(共 9 页) 这些算法需要通过栅格图层统计的运算，分析结果见表 1。 表表 1 1 各功能区各功能区 8 8 种重金属污染样品所占比例种重金属污染样品所占比例 注：污染样品即污染指数注：污染样品即污染指数11 的样品的样品 图图 4 4 综合污染指数综合污染指数 从上表中可以看出各个功能区的综合污染情况，从大到小依次 为：工业区生活区交通区公园绿地区山区 工业区几乎为 5，属于重度污染。生活区大约比工业区小 2，比 山区大 1.5，属于中等水平。交通区综合污染指数比生活区小了 0.16，比公园绿地区大了 0.06 可以看出交通区的污染情况是次于生 各功能区污染样品所占百分比（%） 元素 1 生活区2 工业区3 山区4 交通区 5 公园绿地 区 As (g/g)0.618180.611110.166670.50.74286 Cd (ng/g)0.727270.861110.257580.768160.54286 Cr (g/g)0.454550.416670.227270.362320.25714 Cu (g/g)0.772730.944440.257580.826090.68751 Hg (ng/g)0.568180.694440.227270.521740.51286 Ni (g/g)0.272730.416670.169700.195620.14826 Pb (g/g)0.590910.805560.196970.666670.4 Zn (g/g)0.613640.777780.136360.717390.48571 8 第 8 页(共 9 页) 活区的。公园绿地区比交通区降了 0.06，可见比交通区的污染情形 要好。山区的综合污染指数值为 1.5，重金属污染影响最小。从该 图可以最直接的看出各种功能区所受的重金属污染是有很大差别的, 所以功能区与重金属污染有莫大关系8。 2 结论与讨论 GIS 技术在空间地理数据分析中的作用十分强大。在处理该类 问题中所应用到的技术是十分先进的。能够处理海量地理数据，是 其明显的优势。矢量数据与栅格数据相结合，既能够清楚的表达图 形数据又能够与属性数据结合联动，十分的方便，简洁。经过人们 长期的努力研究，对于空间插值，空间数据挖掘的技术已经形成了 较好的体系。多种多样的克吕格插值能够建好的模拟空间范围上连 续数据的分布。GIS 技术能够很好地从多角度来探寻地理信息。在 研究城市表层土壤重金属污染问题上，GIS 技术能够很好地解决9。 参 考 文 献 1 曹静，魏家红，GIS 技术的特点及其在环境保护中的应用J.黄河水利职 业技术学院学报，2005 年，17 卷（2 期）：7880. 2 李 达,周生路,吴绍华, 经济发达地区县域尺度土壤重金属污染区划J.农 业工程学报,2011 年,1 卷（10 期） ：20-24. 3 伍光和，胡双熙.自然地理学M.北京：高等教育出版社，2008 年 4 月： 463-474. 4 刘湘南，黄方.GIS 空间分析原理与方法M.北京：科学出版社,2008 年 7 月：125-135. 5 张 宏，温永宁.地理信息系统算法基础M 北京：科学出版社, 2006 年 6 月：70-89. 6 朱求安,张万昌,余钧辉.基于 GIS 的空间插值方法研究J.江西师范大学 学报，2004 年 3 月，28 卷(2 期):183-188. 7 陈思源，曲福田.GIS 空间分析支持下的城市地价分布研究J.南京农业学 报，南京农业大学学报，2005 年，28 卷(3 期)：119-122. 9 第 9 页(共 9 页) 8 尤冬梅，王纪华.北京郊区小尺度农产品产地土壤重金属污染性评价J. 上海农业学报，2011 年，27 卷(3 期)：89-93. 9 高国栋,蒋栋.GIS 技术研究及其发展趋势J.