城市表层土壤重金属污染分析(修改中级版).docx
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1、城市表层土壤重金属污染分析(修改版)摘要:本文主要是通过对题目给定的8种重金属对城市表层土壤污染的一些数据和信息分析建立了扩散传播模型、自然沉降模型、对比模型和转换模型解决题目中的问题。针对重金属的空间分布问题,先拟出该城区的地势图,根据所给的数据绘出该地区的三维地势及采样点在其上的空间分布图。再利用matlab散乱插值法得到8种重金属元素的空间分布。其次,通过单因子污染指数法和内梅罗综合指数法,得出城区内不同区域重金属的污染程度:工业区(2)交通区(4)生活区(1)公园绿地区(5)山区(3)。即得出结论,该城区的重金属污染主要原因在于工业释放和交通排放。在分析重金属污染传播的特征时,我们结合
2、大气扩散模型、土壤扩散模型、水体扩散模型三个传播模型,自然沉降模型结合酸雨对重金属元素的影响,从而通过偏微分方程建立重金属元素的对流扩散模型。对重金属在土壤中的浓度进行时间和空间上的拟合。当存在n个污染源时,记为第j个污染源坐标,是瞬时点源的质量,c(x,y,z,t)是t时刻(x,y,z)处的重金属污染物的浓度,得到与重金属污染源位置相关的偏微分方程:其中为相关系数。根据取样点重金属浓度变化确定污染源的位置,发现城市表层土壤重金属污染主要是由工业区、交通区和生活区的污染造成。为了对重金属浓度和客观因素优化推广,对城市地质的演变做更准确的分析和预测,需要搜集不然历史时段土壤污染程度、土壤浓度的P
3、H值、地下水重金属的浓度、植物中重金属浓度等多方面信息。通过指数法评价金属元素在土壤、PH、地下水、植物中的污染程度,采用层次分析法综合评价土壤污染程度,说明地质环境的演变模式,再根据不同历史时间段土壤污染程度,说明城市的地质环境变化模式。关键词:等高线图 散乱插值法 重金属扩散方程 单因子污染指数法 内梅罗综合指数法目 录城市表层土壤重金属污染分析(修改版)1一、问题重述3二、问题分析42.1 重金属元素的空间分布及不同区域重金属污染程度42.2重金属污染的主要原因42.3确定污染源的位置5三、模型假设5四、符号说明5五、模型的建立和求解65.1重金属元素的空间分布及污染程度模型65.1.1
4、重金属元素的空间分布65.1.2重金属的污染程度分析95.2、 问题二的模型建立和求解115.2.1、重金属元素相关性分析115.2.2、土壤重金属主成分分析135.3重金属污染物传播特性及污染源位置确定模型165.3.1污染物传播特性分析165.3.2模型建立与求解165.3.3 模型的叠加及求解225.4城市地质环境的演变模型的建立235.4.1问题三中模型的优点235.4.2问题三中模型的缺点245.4.3城市地质环境的演变模型分析245.4.4城市地质环境的演变模式24六、模型的检验25七、参考文献25八、附录25一、问题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
5、境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。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
6、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。附件1列出了采样点的位置、海拔高度及其所属功能区等信息,附件2列出了8种主要重金属元素在采样点处的浓度,附件3列出了8种主要重金属元素的背景值。现要求你们通过数学建模来完成以下任务:(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?二、问题分析
7、2.1 重金属元素的空间分布及不同区域重金属污染程度题目要求统计出8种重金属元素在城区的空间分布,需要考虑重金属元素在X,Y,Z三维空间的浓度分布特征。根据题中所给采样点的坐标和各重金属的浓度,用散乱数据插值法获得各重金属污染物浓度的空间分布,用matlab软件绘制出重金属在该区的空间分布图及8种重金属的浓度等高线在三维地形图曲面的投影图。同时可以通过单因子污染指数法和内梅罗综合指数法相互验证,得到城区内不同区域重金属的污染程度。2.2重金属污染的主要原因根据附件给出的数据,我们分区域考虑,确定每个区域里8种重金属元素相互之间的相关性,相关性较显著的重金属元素可以认为来自于同一个污染源,由此可
8、以大致确定每个区域污染源的种类。 因为每个区域中重金属的种类较多,相互之间又具有比较明显的相关性,所以可以在采用KMO法和Bartlett法对原始数据进行主成分分析适宜性检验的基础上,进一步考虑使用主成分分析法,由此分析出每个区域影响比较显著的若干种重金属,从而确定出重金属污染的主要原因。2.3确定污染源的位置由于重金属污染物主要是通过大气、土壤和水体进行传播,同时可能受到酸雨淋融和冲刷三维影响,然后自然沉降吸附在土壤中。故受到五方面因素影响,且影响因素相互关联,相互影响。通过建立对流方程建立模型,从中体现重金属传播的主要特征。在随时间的传播过程中,污染源所在地的浓度随时间的变化率较大。对重金
9、属在土壤中的浓度进行时间和空间上的拟合,由此可以同对模型的反演确定污染源的大概位置。2.4重金属浓度和客观因素优化模型在研究污染物传播的过程中,本题只给出了一个时间点上的数据,信息量明显不足,应搜集一段时间内的数据。由此建立模型可推出不同时间不同地点污染物的浓度。为确保模型的准确性,还要考虑到土壤浓度的PH值、地下水重金属的浓度、植物中重金属浓度等环境信息,以建立更真实的模型,对城市地质环境的演变做更准确的分析和预测。三、模型假设1.固定时间内污染元素浓度保持稳定。2.取样点的浓度较好地反映了该地区污染物的浓度。3.重金属在无穷空间扩散,不计风力影响。4.重金属的扩散符合扩散定律,即单位时间通
10、过单法相面积的流量与它的浓度梯度成正比。5.不考虑不同区域内大气、土壤、水体等自然环境差异。6.元素污染浓度在水平面与海拔高度的分布成独立相关性。7.污染元素的扩散只受水平面的扩散影响。8.污染元素在水平面得扩散在各方向的扩散速度相同。9.污染源的位置大致固定,不随时间变化。四、符号说明符号变量符号说明第个取样点污染指数第个取样点污染浓度测量值第种重金属元素评价标准内梅罗污染综合指数空间任一点 在时刻的污染物浓度污染物扩散系数悬浮泥沙对重金属的吸附速率重金属在悬浮泥沙中的解析速率重金属离子在土壤中固态和液态的分配系数污染物的总污染量扩散系数重金属离子在土壤中迁移的阻滞因子混合沙的吸附量悬移质平
11、均吸附量土壤介质的密度泥沙干容重断面平均水深五、模型的建立和求解5.1重金属元素的空间分布及污染程度模型5.1.1重金属元素的空间分布根据采样点各重金属元素的含量分布,运用matlab软件将该地区的三维地势及采样点在其上的综合空间分布图绘制如下 重金属As元素的空间分布图及海拔分布图 5-1-1由图5-1-1分析得,AS元素浓度浓度较高部分在左图三维图中明显突出的三个柱体中,说明这三个区域AS元素污染较为严重。同时考虑浓度与海拔的关系,右图呈现各浓度主要分布在海拔高度为0-100m之间的范围内,且与海拔无特别关系。 重金属Cd元素的分布空间及海拔分布图5-1-2由图5-1-2分析得,Cd元素浓
12、度较高部分在左图三维图中相对突出的几个柱体只能够,且该元素在城区内的污染较为严重。而由右图得在海拔高度为0-100m的范围内均有浓度分布,且浓度较高部分分布在海拔较低区域内。 重金属Cr元素的空间分布及海拔分布图5-1-3由图5-1-3分析得,Cr元素在城区总体分布较少,但有一个很明显的突出柱体区域。表明污染主要集中在这一块。同时海拔图显示污染主要分布于0-100m海拔之间,且浓度量大致在0-100(g/g)之间。 重金属元素Cu元素的空间分布及海拔分布图5-1-4由图5-1-4分析得,Cu元素在城区内的总体分布较少,高浓度主要集中于两个明显突出的柱体的区域,表面这些区域污染较为严重。右图得海
13、拔图显示污染主要分布于0-100m海拔之间,且与海拔无特别关系。 重金属元素Hg元素的空间分布及海拔分布图5-1-5由图5-1-5分析得,Hg元素在城区内的总体分布较少,高浓度主要集中于三个明显突出的柱体的区域,表明这些区域污染较严重。右图得海拔图显示污染主要分布于0-100m海拔之间,且与海拔无特别关系。 重金属元素Ni元素的空间分布及海拔分布图5-1-6由图5-1-6分析得,Ni元素在城区内的总体分布较少,高浓度主要集中于两个明显突出柱体的区域,表面这些区域污染较为严重。右图得海拔图显示污染主要分布于0-100m海拔之间,且与海拔无特殊关系。 重金属Pb元素污染的空间分布及海拔分布图5-1
14、-7由图5-1-7分析得,Pb元素浓度较高部分分布在左图中两个明显突出的柱体区域,说明这两个区域Pb元素污染较严重。右图得在海拔高度为0-100m的范围内均有浓度分布,且浓度较高的部分大致分布在海拔较低区域内。 重金属Zn元素污染的空间分布及海拔分布图5-1-8由图5-1-8分析得,Zn元素浓度较高的部分在左图中几个突出柱体区域,说明这几个区域Zn元素污染较为严重。由右图得在海拔高度为0-100m的范围内均有浓度分布,且与海拔无特殊关系。综上所述,因为各种重金属有不同的来源,比如交通污染,工业污染,生活垃圾污染等,所以呈现出不同的区域分布。但从海拔方面来分析,其主要分布在0-100m的低海拔区
15、域。5.1.2重金属的污染程度分析a.模型建立与求解我们使用地积累指数法建立模型。Muller曾提出地积累指数定量评价沉积物中的重金属污染程度,并规定了相应的污染程度级别划分标准(表5-1-1),这种评价方法也可以用来评价土壤中的重金属的污染程度及其分级情况。其计算公式为: 式中Ci为重金属元素i在样本中的浓度,Bi为重金属元素i的背景值,K是为考虑各地岩石差异可能会引起背景值的变动而取的系数(一般取值K=1.5)。表5-1-1 Muller 地积累指数分级表根据附件表格给出的各重金属元素在多个采样点的浓度,同时我们也知道各个采样点对应的区域,所以我们可以用Matlab计算出每种重金属在每个区
16、域的平均浓度Ci。Bi取各元素背景值的平均值代入计算。则可以算出各元素在各个区域的地积累指数Igeo。表5-1-2生活区重金属污染程度表5-1-3工业区重金属污染程度表5-1-4山区重金属污染程度表5-1-5主干道路区重金属污染程度表5-1-6公园绿地区重金属污染程度2)为了全面反映各污染物对土壤的不同作用,突出高浓度污染物对环境质量的影响,采用内梅罗综合污染指数法再次建立一个模型。内梅罗指数不仅考虑到各种污染物的平均污染状况,并且强调最严重的污染物对污染指数的影响。因此,可采用单因子污染指数( PI) 和内梅罗综合污染指数( IPI) 对城区土壤重金属的污染程度进行综合评价。单因子污染指数法
17、:式中,PI 为重金属污染物i的污染指数;Ci为重金属污染物i的实测浓度,Si为重金属污染物i的国家标准值。内梅罗综合污染指数法:式中,Pmax为一个区域采样点中重金属单项污染指数最大值;Pave为一个区域所有重金属单项污染指数的平均值。IPI为一个区域土壤中重金属综合污染指数。评判标准如下:IPI1,表示无污染;1 IPI2,表示轻度污染;2 3,表示严重污染。由此可以进一步计算出内梅罗综合污染指数( IPI)。我们把城区分为5个区域分别计算。计算过程中Ci取一个区域中重金属i的采样值的平均浓度,Si取为重金属i的国家标准值。通过Matlab编程计算出的结果如下表5-1-7所示。表5-1-7
18、各区域综合污染程度5.2、 问题二的模型建立和求解5.2.1、重金属元素相关性分析城市土壤重金属来源于成土母质和人类活动,同一来源的重金属之间存在着相关性,根据相关性可以判断土壤重金属污染来源是否相同。如果重金属之间存在显著的正相关,则其来源可能相同,否则来源可能不止一个。应用Matlab编程,可以计算出各个区域内8种重金属相互之间的相关性,并对其相关性做出分析。表5-2-1生活区重金属元素相关性在生活区采集的土壤样品中,As和Ni,Cd和Pb呈现比较明显的相关性,相关系数分别是0.605和0.802.,表明As和Ni可能具有相同的污染源,Cd和Pb可能具有相同的污染源。但其他元素之间的相关性
19、都不明显,所以生活区的重金属来源相对复杂,很难于某种污染源进行确认。表5-2-2工业区重金属元素相关性在工业区采集的土壤样品中,Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn两两之间都有比较明显的相关性,表明这六种重金属元素可能具有相同的污染源,As和Ni具有明显的相关性,可能具有相同的污染源。表5-2-3山区重金属元素相关性在山区采集的土壤样品中,Cd、Pb、Zn两两之间呈现明显的相关性,所以此三者可能有相同的污染源。As和Cu、Cu和Hg之间有明显的相关性Cr和Ni、Ni和Zn也有比较明显的相关性。表5-2-4交通区重金属元素相关性在主干道路区采集的土壤样品中,Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn两两之
20、间具有明显的相关性,所以可能有相同的污染源。As、Hg与其自身外七种重金属的相关性都不明显,两者与其他重金属的来源可能不同。表5-2-5公园区重金属元素相关性在公园绿地区采集的土壤样品中,As、Cr、Ni两两之间的相关性比较明显,可能有相同的污染源。Cu、Pb、Zn两两之间的相关性比较明显,可能有相同的污染源。5.2.2、土壤重金属主成分分析为了进一步明确该城区不同功能区土壤中重金属的污染来源, 利用Matlab软件对上述不同功能区土壤重金属的8项指标进行主成分分析。在利用主成分分析进行源解析前,采用KMO法和Bartlett法对原始数据集进行主成分分析适宜性检验。经计算, 其KMO值为0.7
21、3(大于0. 5的最小值要求),Bartlett检验统计的显著水平小于0. 01,因此可认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异,以上检验结果均表明原始数据集适合进行主成分分析。数据处理及分析结果见下表。表5-2-6生活区主成分分析 表5-2-7工业区主成分分析生活区的8种重金属的全部信息可由3个主成分表示。即对前3个主成分进行分析已经能够反映全部数据的大部分信息。结合表中数据可以看出:三个主成分中第一主成分的贡献率为45.2%,特点表现为因子变量在元素Pb、Cd上有较高的载荷。研究结果表明汽车尾气颗粒物中铅含量较高,在怠速状态下向大气的排放量分别为01571 mg/min。又知Pb和Cd在该区相关
22、性明显,所以大致可认为交通污染是生活区的一个主要污染原因。第二主成分的贡献率为14.2%,特点表现为因子变量在元素As、Zn上有较高的载荷,因为生活垃圾中会富含比较多的As和Zn,所以生活区生活垃圾的堆积可能是重金属污染的主要原因。第三主成分的贡献率为13.4%,特点表现为因子变量在元素Ni上有较高的载荷,普遍认为,Ni和Zn主要来源于轮胎的磨损,所以也表明交通污染可能是生活区的污染来源之一。工业区的8种重金属的全部信息可由2个主成分表示。第一主成分的贡献率为65.7%,特点表现为因子变量在元素Cr、Cu、Hg、Pb、Zn上有较高的载荷,且这些重金属在该区相关性显著,可以认为来源相同,工业污染
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