重金属污染传播特征和源头识别.pdf

万方数据污染场地土壤重金属含量的空间变异特征及其污染源识别指示意义④21吴龙华静滕应2地统计学用于土壤污染物分布的研究逐渐涌现。地统计学可分析土壤重金属的空间分布结构和模式特殊性在很多方面不同于上述研究对象的特征来源定量解析多采用多元统计方法为了得到准确而只针对少数几种土壤重金属的研究不能实现地统123姚春霞宋矿山、工厂和垃圾填埋厂等场地由于废物处置与泄漏、化学品不适当使用等行为可能对环境进而对人类健康造成巨大的危害因此污染场地的生态与环境问题越来越受到各国的重视⋯。土壤是地球上各种人为的和自然的污染物的汇世界上大部分2污染物来源是污染场地健康风险评价及风险管理的基础是有效地控制土壤污染、保障环境安全和农业可持续发展的重要前提。因此污染场地污染物来源的识别和解析就越来越受到研究者的关注。地统计学是以区域化变量理论为基础以半方差函数为基本工具的一种方法广泛应用于空问分布上既有随机性又有结构性的自然现象】。近年来对未采样点进行最优估计把离散的点位信息区域化、连续化、平面化从而提供研究区的整体概况为污染空间迁移规律研究提供依据结果通过地理(GIS)有指示和检验作用【。目前地统计学主要用于研究土壤养分、水分等性质的空间结构特征【】。也有学者对不同尺度下[81但是上述研究的对象多为污染程度相对较低的区域母质对土壤重金属的贡献大于或接近于外界污染源的贡献：而典型污染场地的污染状况、污染源分布等条件具有可能导致土壤重金属空间变异特征呈现出不同于上述研究的规律但是目前研究相对匮乏。当前研究多采用简单随机采样方法对于土壤污染物含量变111度不足导致样点间的变异函数值的随机成分增加3的结果需要采集足够多的样品并测定较多的项目计学定性分析结果和多元统计方法定量结果的相互校验。(Soils)200638(5)525-533中国科学院南京土壤研究所土壤与环境生物修复研究中心南京；2国家重点实验室泄蒲г耗暇┩寥姥芯克南京；3摘要：109km21747量。采用地统计学软件偷乩硇畔⑾低诚嘟岷系姆椒ǎ芯苛苏庑┲亟鹗艉康目瘴时湟煨浴Ｍü齂7重金属具有相似的空间分布特征污染场地特殊的污染源分布状况、污染程度和地理条件导致点状污染源增大了重金属的空间结构性呈现出与非典型污染区不同的特征。冶炼厂高炉粉尘排放对重金属的贡献明显高于母质等内在因素是研究区重金属的主要来源。关键词：重金属；地统计学；半方差函数；空间变异：污染源识别X1313①基金项目：国家自然科学基金熏点项目、国家重点基础研究发展规划项目和中国科学院知泌创新项目．．共同资助。+(ymluo@issas-accn)(1979)E-mailcbzhang@issasaccn万方数据wE9篍l研究区概况与研究方案2(GSS)115174响因此计算变异函数前剔除这些特异值是十分有必要的【。本文采用域法识别