国赛2011年A题范文

1、摘要随着城市工业化的不断发展，致使土壤收到了不同程度的重金属污染，严重影响了人类以及牲畜的健康。这篇文章我们利用Sufer8.0软件得出克里格插值图，并选取采样点数据对土壤重金属污染程度进行综合评价，并找出第二区和第四区重金属的严重污染是导致整个城区污染的主要原因，第二区（工业区）Cu，Hg和Zn与重金属污染的关联度最大，在第四区内，Cu，Cd，Hg，Pb和Zn与重金属污染的关联度较大，最终导致了这两个区域重金属超重度污染。第一问中，利用Surfer8.0软件分别对各个地区不同元素的分布进行克里格插值，得出加总体分布在内的48张重金属元素在城区的克里格插值图。根据题中所给样本点相关数据，采用单

2、因子污染指数法和内梅罗(Nemerow)污染综合指数法来评价土壤污染状况。采用题中附表3所给背景值做标准，得到319组数据的8种不同重金属污染情况，在5个不同功能区中结合内梅罗污染指数得到重金属元素污染程度，划分污染等级。第二问中，由于重金属的污染与各种重金属都有一定的关系，而且样本点数据充足，故我们采用改进后的灰色关联法来得到各种元素对重金属污染的关联度，利用excel软件，从而找出重金属污染的主要原因。第三问中，由于土壤中金属浓度是地理数据，本文用了Moran I指数和变异函数对其空间相关性进行了对比研究，我们采用最小二乘拟合求球状变异函数，从而得出了八种金属在四个典型方向上的传播特征，并

3、借助第一问的克里格插值图给出了污染源的大致位置。第四问中，地质环境因素本文主要考虑土壤对重金属污染的吸附特性，结合土壤中溶质迁移的的对流弥散规律，建立非饱和土壤中重金属污染物迁移的数学模型。关键词：克里格插值 单因子指数法 内梅罗综合指数法 灰色关联 变异函数 一、问题的背景土壤是人类赖以生存的最基本的自然资源之一，受人类活动影响强烈。然而, 各种人类活动引起的城市表层土壤理化性状的改变以及重金属污染不仅使城市土壤的生态功能下降, 而且更为重要的是土壤中的重金属元素通过污染农产品、大气和水体环境将会直接或间接地影响城市生态系统的健康发展和危害城市居民的身体健康。重金属指密度4. 0以上的约60

4、种元素或密度在5. 0以上的45种元素。砷、硒是非金属, 但是它们的毒性及某些性质与重金属相似, 所以将砷、硒列入重金属范围内。因此我们将汞、镉、铅、铬、砷、锌、铜、镍合称为重金属环境污染元素。近年来，随着现代工业化和城市化的不断发展，致使土壤收到了不同程度的重金属污染。因此，对土壤重金属污染进行综合评价，揭示其污染状况，以期为城市土壤生态环境管理提供有效依据。二、问题的重述随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。而重金属污染对人类以及牲畜的健康产生了极大地威胁。 按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类

5、区、2类区、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。对某城市城区土壤地质环境进行调查后提出以下问题：(1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布，并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。(2) 通过数据分析，说明重金属污染的主要原因。(3) 分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。(4) 分析你所建立模型的优缺点，为更好地研究城市地质环境的演变模式，还应收集什么信息？有了这些信息，如何建立模型解决问题？三、模型的假设1.不同重金属超标倍数相同时毒性相同。事实上不同重金属元素的毒性是有差异的，但是重金属元素对土壤和动物的毒性并不与其超标倍数成线性关系，为简化模型，

6、这里我们暂且假设不同重金属超标倍数相同时毒性是相同的，这样我们在探讨一个地区重金属是否超标时只需要考虑各种重金属的超标倍数。2.样本点数据具有充分的代表性，即样本可代表总体。3. 土壤中金属浓度属于地理数据4.假设土壤为非饱和的四、符号的说明 1.Pi为 污染物指数2.Ci为污染物实测值3.Si为污染物评价标准即背景值4.P 为土壤综合指数5.n 为评价因子个数6.为元素污染指数的平均值7.max(Pi) 为元素污染指数的最大值。8. P0(k)为灰色关联分析中参考序列,其中k=1,2,319.9. Pi(k)为灰色关联分析中比较序列,其中i为因子数量1,2m.k=1,2,n。n=319.m=

7、8.10.为比较序列的所有指标对应于参考序列所有指标的关联函数11. 为指标k的绝对误差12. 为分辨系数17. 和分别表示第和第个采样点变量值18. 表示变量值的算术平均值五、问题的分析针对问题一：根据题目附件中的数据，结合结构分析，考虑到空间的变异性，我们可以利用Surfer8.0软件分别对各个地区不同元素的分布进行克里格插值，得出加总体分布在内的48张重金属元素在城区的克里格插值图，这些图像可清楚地表示出各重金属元素的空间分布。根据题中所给样本点相关数据，对城区土壤地质环境进行分析，为了能明确指出各测点的污染级别, 又能对各测点的污染程度进行排序，故采用单因子污染指数法和内梅罗(Neme

8、row)污染综合指数法来评价土壤污染状况。采用题中附表3所给背景值做标准，得到319组数据的8种不同重金属污染情况，在5个不同功能区中结合内梅罗污染指数得到重金属元素污染程度，划分污染等级。针对问题二：由于重金属的污染与各种重金属都有一定的关系，而且样本点数据充足，故我们采用改进后的灰色关联法来得到各种元素对重金属污染的关联度，利用excel软件，从而找出重金属污染的主要原因。 针对问题三要通过分析八种金属的传播特征分析出污染源的位置，首先得求出传播特征，本文通过Moran I指数和变异函数对其空间相关性进行了对比研究，我们采用最小二乘拟合求球状变异函数，从而得出了八种金属在四个典型方向上的传

9、播特征，通过分析传播特征和第一问中的克里格插值图中亮点分布给出了污染源的大致位置。针对问题四考虑地质演变模式对金属传播的影响，主要是土壤对重金属的吸附作用。我们在此主要采用对流-弥散方程对土壤对金属的传播进行研究。还有土壤中的热量传递主要有导热、对流和蒸发、冷凝等方式，影响其水分含量和迁移，从而影响土壤中重金属的传播，以此建立的模型。六、问题一 6.1 重金属空间分布根据题目附件中的数据，结合结构分析，考虑到空间的变异性，利用Surfer8.0软件进行克里格插值，得出克里格插值图。我们以100*65的取样点为背景，为方便起见，特将其分别绘出，以下分别是As，Cd，Cr，Cu，Hg，Ni，Pb，

10、Zn的克里格插值图。（注：图中颜色越深表示重金属浓度越小，图中连接在一起的曲线表示浓度相同的点且标有具体的数值图形放大后可看到线所标识的数值，与我们日常所见的等高线图类似。）6.1.1各个功能区内重金属的空间分布由于图形比较多在此只给出每个功能区内的As元素克里格插值的空间分布图，其它的图见附录： 从图中不难看出，八种重金属含量都出现了不同程度的异常值,各个功能区的重金属As空间分布基本上异常值都集中在西部，呈现出西高东低的趋势，尤其以生活区（图9）和工业区（图10）最为明显；山区（图11）的异常值主要集中在中部，沿东西两边减少的趋势；主道路区（图12）异常值分布比较分散；公园绿地区（图13）

11、南北高，中部低；根据图中等浓度线上标注的值，我们可以粗略看出重金属污染面积的大小：工业区生活区公园绿地区山区主道路区6.1.2 在没有考虑城区功能区的差异下，城区重金属空间分布特征从图中不难看出，八种重金属含量都出现了不同程度的异常值，但其空间结构有共同的相似性。总体上看，八种重金属元素都呈现出西高北低的趋势，尤其重金属Cd(图2)，Pb（图7）和Zn（图8）最为明显；也有中部高南北低且向南北迁移的趋势，其中以As（图1）和Cd（图2）最为明显。通过以上的图中等浓度线上标注的值，我们可以粗略的看出金属的污染面积的大小AsCdPbZnNiHgCrCu6.2 分析该城区内不同区域重金属的污染程度6

12、.2.1 样品采集与处理近年来人们越来越关注土壤环境质量的变化。由题意，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、5类区，不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。现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。另一方面，按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样，将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。6.2.2 评价标准我们采用题目中给出的

13、8中主要重金属元素的背景值作为环境质量的标准。6.2.3 评价方法本研究采用单因子污染指数法和内梅罗(Nemerow)污染综合指数法来评价土壤污染状况。单因子污染指数的计算公式：Pi=Ci/Si式中: Pi为 污染物指数; Ci为污染物实测值; Si为污染物评价标准即背景值。内梅罗(Nemerow) 污染综合指数法: 一种兼顾极值的综合方法, 既考虑了单元素的作用, 又突出了污染最严重元素的重要性, 即：式中：P 为土壤综合指数;n 为评价因子个数;为元素污染指数的平均值;max(Pi) 为元素污染指数的最大值。6.2.4 土壤质量分级 因为综合污染指数可以比较全面地反映了8种污染重金属对土壤

14、环境质量的影响，所以我们采用综合污染指数来评判该城区内不同区域重金属的污染程度，兼顾不同区域不同重金属的单因子污染指数，这样得到的结论比较客观全面。结合研究区实际和相关标准, 将土壤污染等级进行划分( 表2)。表2 土壤污染指数分级等级P污染水平13.0超重度污染，污染已经相当严重6.2.5结果与分析我们通过以上计算方法得到五个区被污染整体情况（表3）和五个区分别被污染的情况（表4）。从表3中可知，全体检测样本点319个，砷的平均值为5.68g/g，变化范围是1.6130.13 g/g镉的平均值为302.40g/g，变化范围是40.001619.80 g/g，铬的平均值为53.51g/g变化范

15、围是15.32920.84 g/g，铜的平均值为55.02g/g，变化范围是2.292528.48 g/g，汞的平均值为299.71g/g，变化范围是 8.5716000g/g，镍的平均值为17.26g/g，变化范围是4.27142.5 g/g ，铅的平均值为61.74g/g，变化范围是 19.68472.48g/g，锌的平均值为201.20g/g，变化范围是32.863760.82 g/g。表3 五个区整体情况项目AsCdCrCuHgNiPbZn平均值5.68 302.40 53.51 55.02 299.71 17.26 61.74 201.20 范围1.6130.13 40.001619

16、.80 15.32920.84 2.292528.48 8.5716000 4.27142.5 19.68472.48 32.863760.82 标准差3.224.634769.89198162.65951626.98369.49.97924338.7004我们根据土地利用类型的不同划分为了五个区，观察表4，我们可以看出，As,Cd,Cr,Cu,Hg,Pb和Zn均在山地含量最少，浓度最低；Ni在公园绿地中浓度最高。As,Cd,Cu,Hg,NI,Pb和Zn均在工业区浓度最高；Cr在生活区浓度最高。在不同区域不同重金属元素污染的程度各不相同。表4 五个区分别的情况土壤类型样品数/个项目AsCdCr

17、CuHgNiPbZn1 生活区44平均值6.27 289.96 69.02 49.40 93.04 18.34 69.11 237.01 范围2.3411.45 86.801044.50 18.46744.46 9.73248.85 12.00550.00 8.8932.80 24.43472.48 43.372893.47 标准差2.181.5815106.658246.62388101.72635.71.49858438.5682 工业区36平均值7.25 393.11 53.41 127.54 642.36 19.81 93.04 277.93 范围1.6121.87 114.51092

18、.90 15.4285.58 12.72528.48 11.7913500.00 4.2741.70 31.24434.80 56.331626.02 标准差4.234.253543.38674409.13772212.68788.253184.17328345.9243 山区66平均值4.04 152.32 38.96 17.32 40.96 15.45 36.56 73.29 范围1.7710.99 40.00407.60 16.20173.34 2.2969.06 9.64206.79 5.5174.03 19.68113.84 32.86229.80 标准差1.7856177.7836

19、24.4075410.6507627.642510.3484917.5983730.707214 交通区138平均值5.71 360.01 58.05 62.21 446.82 17.62 63.53 242.85 范围1.6130.13 50.101619.80 15.32920.84 12.341364.85 8.5716000.00 6.19142.50 22.01181.48 40.923760.82 标准差3.242.508681.30932119.78582172.355811.7441932.4092383.38815 公园绿地区35平均值6.26 280.54 43.64 30

20、.19 114.99 15.29 60.71 154.24 范围2.7711.68 97.201024.90 16.3196.28 9.04143.31 10.00!1339.29 7.6029.10 26.89227.40 37.141389.39 标准差1.232.449314.6265922.35558221.05264.9027245.18333227.5971我们根据319组数据得到单因子污染指数和综合污染指数，五个区的综合污染指数（表5）和五个区不同重金属污染指数（表6）。Hg已达到了重度污染，污染已经相当严重；Cd和Zn污染也比较严重，As,Cr,Cu,Ni,Pb均属于轻度污染。

21、综合内梅罗指数偏高说明土壤污染严重的事实不容忽略，有关政府部门应当立即采取有效措施整治重金属环境污染问题。表5 五个区综合土壤污染指数P(As)P(Cd)P(Cr)P(Cu)P(Hg)P(Ni)P(Pb)P(Zn)综合指数 P1.2.1.1.5728.1.1.2.6.3617表6显示五个地区各重金属元素污染的内梅罗指数各不相同，说明每种元素在不同区域影响程度不同。生活区Cu,Zn,Hg污染指数均较高，达重度污染程度，Ni属轻度污染，已超过背景值，内梅罗综合污染指数属于重度污染；工业区Hg污染非常严重,Cu,Cd污染指数也较高，Cr，Ni属轻度污染，内梅罗综合污染指数属于超重度污染；山区Cd，N

22、i污染稍严重，但仍属于轻度污染，内梅罗综合污染指数属于轻度污染，环境质量比较好，有效保护的话有希望达正常值；交通区Hg属超重度污染，Cu，Zn属于重度污染，As污染指数较低，属轻度污染，内梅罗综合污染指数属于重度污染；公园绿地区Hg属超重度污染，Cr，Ni污染较轻，由于Hg单项污染指数过高导致内梅罗综合污染指数属于重度污染。表6 不同土地利用类型的五个区土壤污染内梅罗指数土壤类型P(As)P(Cd)P(Cr)P(Cu)P(Hg)P(Ni)P(Pb)P(Zn)综合指数 P1区1.2.2.22643.2.1.2.3.3.17062区2.3.1.9.18.1.3.4.13.53303区1.1.171

23、691.1.1.1.1.1.1.25314区1.2.1.4.12.1.2.049493.9.4264 5区1.2.1.2.3.1.1.2.2.7344从土壤重金属单项污染指数、内梅罗综合污染指数对比图( 下图1) 可看出，该城市Hg，Cu单项污染非常严重属超重度污染，Pb，Cd，Zn属重度污染，Cr，Ni，As污染程度较低，作物开始受到污染。由以上图表得到的结论是，该地区重金属Hg,Cu内梅罗综合污染指数（P）已达超重度污染，应当引起相关部门的高度重视，下面会陆续讨论污染原因以及污染源位置等问题，部门应当采取措施整治环境问题。6.3利用改进的灰色关联方法筛选主要污染原因.这里我们详细的计算在整

24、个区域中各个元素与重金属污染的关联度。灰色关联的模型如下：6.3.1参考序列的选取由于重金属污染严重与否主要体现在内梅罗(Nemerow) 污染综合指数P，当P值越大，说明重金属污染越严重，所以选定内梅罗(Nemerow) 污染综合指数P作为参考序列。其中参考序列以P0(k),其中k=1,2,319.6.3.2比较序列的确定其它列入重金属污染情况表中的因子组成的序列即为比较序列，记为Pi(k),其中i为因子数量1,2m.k=1,2,n。n=319.m=8.6.3.3对参考序列与比较进行无量纲处理 处理方法：我们已经知道我们分析的区域是重金属刚好达标或者是超标的区域，不存在重金属元素短缺的情况。

25、对于这样的地区，重金属含量越低，则重金属污染越轻。由于我们已经假设了重金属污染的毒性只与重金属超标的倍数有关，故我们将每个数据都除以这个元素的背景值，用得到的结果来计算每个元素与重金属污染的关联度。 6.3.4利用下述公式计算比较序列的所有指标对应于参考序列所有指标的关联函数式中，为指标k的绝对误差，为分辨系数，在0与1之间变化。传统一般取0.5，然而大量的计算结果表明，0.5并不是最适合的数值，的取值应遵循下述以下两个原则：充分体现关联的整体性和具有抗干扰作用。因此，分辨系数的取值规则如下：记为所有差值绝对值的均值，计算得其为5.，则其为324.2368.并记，则其为0.018则在内取值，且

26、6.3.5比较序列对应于参考序列的关联度 一般用平均值，即.6.3.6按关联度大小进行排序 通过对数据处理我们得出了分辨系数的取值范围0.018,0.027，由于区间之间的数都可以，我们取中间的数即 重金属污染灰色关联分析综合情况，如表1所示 重金属元素重金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.7984Hg0.8276Cd0.8351Ni0.7896Cr0.8005Pb0.8206Cu0.8661Zn0.8121同理可得：重金属污染灰色关联分析分区情况一区重金属元素重金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.Hg0.Cd0.Ni0.Cr0.Pb0.Cu0.Zn0.二区重金属元素重

27、金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.Hg0.Cd0.Ni0.Cr0.Pb0.7272Cu0.Zn0.三区重金属元素重金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.Hg0.Cd0.27395Ni0.Cr0.27395Pb0.Cu0.Zn0.四区重金属元素重金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.Hg0.Cd0.Ni0.Cr0. Pb0.Cu0.Zn0.五区重金属元素重金属污染关联度重金属元素重金属污染关联度As0.Hg0.Cd0.50218Ni0.Cr0.Pb0.Cu0.Zn0.从8种在五个区域的总体分布来看，8种元素与重金属污染的关联度都很高，其中Cu与重金属污染的关联度

28、最高，其次是Cr和Hg。但是观察8种元素在五个区分别的关联度，发现大部分的关联度并没有超过总体的关联度，由此说明总体的关联度数据并不能有效地代表分区域中各元素与重金属污染的关联度。出现这种情况的原因是第四区（交通区）取点数较多，而且第四区污染严重，多种元素对重金属污染的关联度都很高，最终导致总体关联度的升高。观察上述数据，我们发现，在二区（工业区）和四区（交通区）内，各重金属元素与重金属污染的关联度较大，故二区和四区内的污染是整个区域中重金属污染的主要原因。在第二区内，Cu，Hg和Zn与重金属污染的关联度最大，是导致第二区重金属重度污染的主要原因。在查阅资料后，我们得知在第二区（工业区）从污染

29、程度分析，除了大部分点位受到Hg、Cu、Zn的主要污染以外，部分点还受到了Pb、Cd、Cr、As等多种重金属的不同程度的污染。金属的采矿和冶炼必然向环境排放大量的重金属废料，使土壤中重金属元素大量积聚，当储存量超过土壤或沉积物承受能力的限度时，或者当气候、土地利用方式等发生改变时，就会突然活动化，导致灾害性的后果。工业区土壤重金属主要来自于工业污水及工业区大气粉尘沉降等。如土壤Pb、Zn 污染受冶炼厂、化工厂、钢铁厂工业废气影响较为突出，尤其是冶炼厂排出的废气中Pb 的含量较高。土壤Cu、Cd 的污染主要受冶炼厂、发电厂等工厂排放的工业废水影响在第四区内，Cu，Cd，Hg，Pb和Zn与重金属污

30、染的关联度较大，最终导致了第四区重金属超重度污染。在查阅资料后我们得知，第四区的重金属来自于含铅汽油的燃烧和汽车轮胎磨损产生的粉尘。据有关材料报道，汽车排放的尾气中含Pb量多达2050g/L.有科学家发现，在公路两侧50m的距离有被污染的痕迹，每月每平方米积累的易溶性污染物在440g。在第三区（山区）内，由于较少的人类活动，导致山区只是存在较轻的重金属污染，故重金属与污染的关联度都不大。七、问题二7.1金属的传播特征和污染源 土壤中金属浓度属于地理数据，而对于地理数据不同位置的同一种变量通常具有相关性，即空间自相关。空间相关性正好与金属污染物的传播息息相关。研究空间相关性通常用Moran I和

31、变异函数进行研究，本文在此运用两种方法对比研究空间的相关性。对数据进行如下处理，把附件中的数据以x坐标为主，y坐标为辅，按升序排列。 为了更好的反映数据的整体水平，对于给定的数据进行Box-Cox转换，得到稳健对称值。数据处理经过正态分布检验，都具有很好的正态分布性。7.1.1Moran I分析研究区内空间相关性Moran I的算法如下：式中：和分别表示第和第个采样点变量值；表示变量值的算术平均值。是空间权重的值，本文中如果的距离小于或等于1500米，值取1，否则为0.。Moran I值分布在区间，Moran I值为-1表示数据具有负的空间相关性，为0表示空间数据为随机分布，为1表示数据具有强

32、烈的空间相关性。 对数据处理后得到八种重金属的Moran I的柱状图如下：从中可以看到，尽管研究区内各指标都具有明显的空间相关性，但它们这种空间相关性的大小是不同的。在8种重金属中，Pb的空间相关性最大，Zn次之，Ni最小。这说明研究区内Pb污染源的面积较大，或者Pb污染具有较快的空间扩散，而造成这种元素的空间分布相对均一，综合分析认为，Pb很少存在较大面积的污染源，结合元素的地球化学性质分析，后者的可能性较大，即在研究区，Pb是很容易迁移的元素，这也许与Pb主要是汽车排放的尾气污染，容易呈气态扩散有关。与Pb相反，Ni的空间相关性小，说明它的空间分布是零乱的。7.2.1变异函数 另一种考察空

33、间自相关参数的是变异函数，求出了变程越大就说明该元素各向异性强。题中数据正好满足离散点的情形，变异函数可以用下面的公式计算：式中：为距离间隔。在本文中为重金属含量，表示第个采样点处的值，为采用距离间隔所分离出来的点对子集中点对的个数。以为横坐标，为纵坐标，用散点图的形式表示变异函数的计算结果。变异函数的散点图用球状模型进行拟合。 球状模型的表达式为：式中，为块金效应值，表示很少时两点间变量值的变化，为拱高值，反映变量在研究范围内的变异程度，为变程，为滞后距离，为基台值。 想要得到球状模型的拟合，首先得求出变异函数的散点图，在数据进Box-Cox变换后进行分组。数据为非等间距不规则网络，首先进行

34、角度分组：与相比，角度在范围内的归为一组；其次是距离分组：与相据归为一组。我们再此只计算在四个典型方向上的图像，即。在此我们取。 由于数据比较多，仅给出As 在方向上的变异函数的离散图（见下图）。通过最小二乘拟合得出球状模型的变异函数，元素方向块金效应值拱高值变程（km）As3.49-0.01959.301.700.001519.312.9616-0.0157.941.370.01610.66Cd1.81-1.383.48687.354.3513.931471-7.8169.97803.694.61038.4426Cr464.1425-4.846610.4789220.48-0.948.532

35、9.690.00981.41474.27-2.1014.46Cu853.9851-7.24529.70591343.0-18.98128.2270229.7759-4.72976.9556656.0371-1.349421.9993Hg76917-268.559816.62711301-23.14632.049712183157.33816.4937Ni31.2189-0.306510.736810.34900.036011.23795.03510.02907.755825.6289-0.097113.3682Pb25.6286-0.097113.368238.50910.419123.866

36、123.639119.66680.4427306.7719-2.272911.6332Zn3325.6-13.092310.42043453.9-3.905918.49342002.4-15.482710.72791511.5-0.879074.1053 从上表中，可以看出研究区内重金属元素的分布各向异性呈程度大小为：ZnPbCuAsHgCrCdNi,这与第一问的结果完全吻合，说明两种方法的正确性。其中很多重金属元素的块金值大于拱高值，尤其以 Cr，Cu，Hg，Zn的表现最为明显，说明这几种金属的传播受到外界的影响比较大，因此这几种元素的污染源应该集中在工业区内和交通区。Pb，Zn,As,Ni

37、的块金值与拱高值不是特别明确，说明其传播并没有受到外界多大的干扰，也不好确定污染源在哪个区。 对于As而言，方向的空间相关性最高，相关性转播可以达到19.31,；而方向传播方向最小，说明As主要沿传播，结合第一问中的插值图（图6）和上段的分析，因此差值图中意污染源为中心向偏移，则我们可以断定污染源在内，即图6中那个亮的三角形区域，该区域比其他两区域向偏移的程度大。对于Cd而言，方向的空间相关性最高达到13.93；相关性最低，达到3.83。与As的分析一样，说明Cd主要沿传播，污染源主要集中在沿方向偏移范围大亮点区域，结合图7可以方便的确认。对于Cr而言，方向的空间相关性最高达到14.46；相关

38、性最低，达到1.41。与As的分析一样，说明Cr主要沿传播，污染源主要集中在工业区和交通区内沿在沿方向偏移范围大的亮点区域，结合图8可以方便的确认。对于Cu而言，方向的空间相关性最高达到21.99；相关性最低，达到6.98。与As的分析一样，说明Cu主要沿传播，污染源主要集中中在沿方向偏移范围大且在工业区和交通区内亮点区域，结合图9可以方便的确认。对于Hg而言，方向的空间相关性最高达到16,.6；相关性最低，达到2.04。与As的分析一样，说明Hg主要沿传播，污染源主要集中在工业区和交通区内沿方向偏移范围大亮点区域，结合图10可以方便的确认。对于Ni而言，向的空间相关性最高达到13.36；相关

39、性最低，达到7.75。与As的分析一样，说明Ni主要沿传播，污染源主要集中沿方向偏移范围大亮点区域，结合图11可以方便的确认。对于Pb而言，向的空间相关性最高达到23.86；相关性最低，达到0.44。与As的分析一样，说明Pb主要沿传播，污染源主要集中在沿方向偏移范围大亮点区域，结合图12可以方便的确认。对于Zn而言，向的空间相关性最高达到74.80；和相关性最低，达到10.8。与As的分析一样，说明Zn主要沿传播，污染源主要集中在工业区和交通区内沿方向偏移范围大亮点区域，结合图13可以方便的确认。八、问题四8.1模型的优缺点 对于问题一，优点是我们不仅整体考虑了重金属分布的空间特征，也考虑了不同分区内的空间分布特征，且进行了对比；缺点是我们考虑空间分布特征时没有考虑海拔的因素。单因子指数法和内梅罗综合指数法的最大特点是具有等价性，便于对比，计算简单，既能明确指出各测点的污染级别, 又能对各测点的污染程度进行排序。但是, 在对各分指数进行综合时, 评价结果往往只是一个均值或简单的累加。这样就会掩盖某些污染因子质的飞跃特征从而使评价结果会不符合生态学原理。另一方面，计算综合指数的方法不同.所得评价结果也不一定相同。各点所属污染级别既与综合指数取值范围有关, 又与综合指数的计算方法有 关, 受人为