城市表层土壤重金属污染分析毕业论文(编辑修改稿)

城市表层土壤重金属污染分析毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

表 5 KMO检验和 and Bartlett检验 KaiserMeyerOlkin Measure of Sampling Adequacy. .778 Bartlett39。 s Test of Sphericity Approx. ChiSquare df 28 Sig. .000 11 从表 5中可以看出 KMO值为 ，表明进行主成分分析的效果还可以，下面用 SPSS进行主成分分析，得到表 图 4，编程实现 (附录 6). 表 6 公共因子方差 初始公共因子方差 提取公因子方差 初始公共因子方差 提取公因子方差 As .685 Hg .709 Cd .664 Ni .823 Cr .829 Pb .739 Cu .721 Zn .505 表 6显示了公共因子方差，初始公共因子方差表示因子提取前各个变量的全部公共因子的载荷系数平方和，提取公因子方差，是根据某种原则提取的公共因子，公共因子数小于等于变量数 . 表 7 全部解释方差表 初始特征值 主成分及有关参数 成分 方差 % 百分比 累计值 % 方差 %百分比 累计值 % 1 2 3 .965 .965 4 .768 5 .578 6 .432 7 .301 8 .246 图 4 特征 碎石图 12 表 7表示全部解释方差表，图 4显示主成分分析中特征的变化情况 .图中曲线存在一个明显的拐点，保留前 3个主成分能够概括原始数据的绝大部分信息，再结合表 7，前 3个因子贡献占总体方差为 %. 表 8 主成分载荷矩阵 主成分 1 2 3 As .426 .681 Cd .711 .281 .282 Cr .735 Cu .756 .125 Hg .408 .673 Ni .723 Pb .764 .314 .237 Zn .699 .123 表 8表示主成分载荷矩阵，从表 8可以看出， Pb 、 Cu、 Cr、 Ni、 Cd、 Zn在第一主成分的载荷较大，即与第一主成分的相关系数较高； Hg在第二主成分上的载荷较大，即与第二主成分相关程度较高； As在第三主成分上的载荷较大，即相关程度较高 . 由主成分分析表和问题 1 的各种金属不同区域中的单项污染指数，可以得到下面的结论： Pb 、 Cd、 Zn、 As 主要来源于工业区，主要是源于颜料厂、冶金厂、电镀厂的废气、废水、废渣的排放，垃圾的焚烧、煤的燃烧和农药的使 用 . Cu、 Hg 的污染主要来源于工业区和交通区，主要是源于含 Pb 汽油的燃烧和汽车轮胎磨损产生的粉尘 . Cr、 Ni主要来源于工业区、生活区和山区，主要是源于电镀、皮革、颜料、 劣质 化妆品原料等铬化合物制造企业所排放的“三废”和生活所用的化妆品、照明用灯、燃煤以及山区不合理的采矿等 .在公园路地区， Cu、 Hg、 Cr、 Cd 都有所污染，可能跟过往的车辆有关 . 问题 3 的分析与求解 土壤重金属污染物的来源 土壤重金属污染物主要来工业废水、废气的排放和生活污水的排放、农药的施 用和生活垃圾堆放、焚烧，以及 矿产资源的不合理开采和炼制等 . 13 重金属污染物的传播特征 重金属污染物在土壤中传播属于土壤中溶质的传播 .土壤中的重金属污染物与其它的污染物具有不一样的物理化学性质，因此也具有不一样的环境效应 . 远距离污染源对环境土壤的影响是一个十分复杂的问题，因为污染源周围土壤中污染物的含量受到许多因素的支配，如污染物的状态、排放浓度和总量、污染源的高度、气温降水、地貌特征、土壤的组成和性质等等都会产生影响 .因此，影响重金属污染物的扩散有很多因素 .但是，从问题 1 的图 3 来看， 8 种重金属在浓度较高的点的附近的分布多 数都呈同心圆，而在浓度较低的点的附近没有明显的扩散趋势，说明相应扩散的主要原因不是浓度 .因此，可以利用 MATLAB 软件的 griddata 命令下的 39。 v439。 三次多项式插值法分别对 8 种重金属污染物的浓度进行数据插值，并观察得出图像的极大值，进而为确定污染源的位置提供依据 . 基于 matlab 的数据处理与三维数据插值模型 [1] 1. 模型的建立 利用 MATLAB软件的 griddata命令下的 39。 v439。 三次多项式插值法分别对 8种重金属污染物的浓度进行数据插值，编程实现 (附录 7).画出图像后，观察图像的极值 点，根据附件 2的数据，利用 MATLAB的搜索函数 find，先从重金属的最高浓度开始查找，然后找到该点对应的 x， y坐标，最后把找到的坐标跟图像对比，符合的就是图像的极值点，找到第一点后，再用次高浓度查找，直到找到所有的极值点为止 . 2. 模型的结果 图 5 As的浓度图 从图 5中，可以看出 As的浓度图中分别有 2个极值点，可以大概确定极值点的位置为： 14 (18134， 10046)、 (12696， 3024). 图 6 Cd的浓度图 从图 6中，可以看出 Cd的浓度图中分别有 1个极值点，可以大概确定极值点的位置为：(21439， 11383). 图 7 Cr的浓度图 从图 7中，可以看出 Cr的浓度图中分别有 2个极值点，可以大概确定极值点的位置为：(3299， 6018)、 (4592， 4603). 15 图 8 Cu的浓度图 从图 8中，可以看出 Cu的浓度图中分别有 2个极值点，可以大概确定极值点的位置为：(2383， 3692)、 (3299， 6018). 图 9 Hg的浓度图 从图 9中，可以看出 Hg的浓度图中分别有 4个极值点，可以大概确定极值点的 位置为：(2383， 3692)、 (2708， 2295)、 (13694， 2357)、 (15248， 29106). 16 图 10 Ni的浓度图 从图 10中，可以看出 Ni的浓度图中分别有 1个极值点，可以大概确定极值点的位置为： (3299， 6018). 图 11 Pb的浓度图 从图 11中，可以看出 Pb的浓度图中分别有 2个极值点，可以大概确定极值点的位置为： (1647， 2728)、 (4777， 4897). 17 图 12 Zn的浓度图 从图 11中，可以看出 Zn的浓度图中分别有 5个极值点，可以大概确定极值点的位置为： (9328， 4311)、 (13797， 9621)、 (12696， 3024)、 (4948， 7293)、 (2383， 3692). 根据各种重金属浓度图中的极值点，可以确定各种重金属污染源的位置，如表 9. 表 9 各种重金属污染源的位置 元素 污染源位置 /m As (18134， 10046)、 (12696， 3024) Cd (21439， 11383) Cr (3299， 6018)、 (4592， 4603) Cu (2383， 3692)、 (3299， 6018) Hg (2383， 3692)、 (2708， 2295)、 (13694， 2357)、 (15248， 29106) Ni (3299， 6018) Pb (9328， 4311)、 (13797， 9621) Zn (9328， 4311)、 (13797， 9621)、 (12696， 3024)、 (4948， 7293)、(2383， 3692) 由上表可以看出， As和 Zn有共同的污染源，来自交通区的 (12696， 3024)； Cr、 Cu、Ni有共同的污染源，来自交通区的 (3299， 6018)； Cu、 Hg、 Zn有共同的污染源，来自工 18 业区的 (2383， 3692)； Pb、 Zn有共同的污染源，来自生活区的 (9328， 4311)和交通区的(13797， 9621). [5] 根据重金属在土壤中的扩散特点，该问题的解决还可以选用高斯扩散模型进行建模 . 污染源选为坐标原点，污染处重金属元素的浓度记为 ( , , ,0)C x y z ，则时刻 s 处的无穷空间中的任一点重金属浓度。