文档介绍：城市表层土壤重金属污染分析
摘要
根据附件一中给出的海量数据,本文使用了matlab二维插值法建立八种重金属三维模型图,通过模型图得到8种重金属元素在相同空间和相同元素在不同空间的分布。然后通过单因子污染指数法和内梅罗综合指数法,得出生活区和公园绿地区污染程度为轻污染;山区污染程度为尚清洁;工业区污染程度为重污染;主干道路区污染程度为中污染。
本文使用excel软件对数据进行了处理与分析,得出城区污染的主要污染物是Hg和Pb。通过查阅大量的资料和文献,分析得出重金属污染的主要原因是制烧碱,汞化合物生产,做颜料,冶炼等工业“三废”的排放。
本文分析了重金属在表层土壤中的二维扩散微分特征方程,由此建立了模型,确定出了污染源的位置,并且使用插值拟合的方法对模型进行了检验,确定出22号测量点所在的区域为主要污染源。
本文所建立模型原理简单,利用数据库可方便地处理大量数据点;思路新颖,将每个离散点形象化的组织起来,适于研究区域内离散数据。应用广泛,可在地学分析,计算机视觉,地理信息系统,计算几何等领域进行广泛的研究和应用。但在准确定位(定位的具体方法)污染源或计算污染物的量以及确定二维偏微分方程的系数时考虑的因素较少,误差略大。为此,本文使用因子分析,回归分析,曲线拟合等方法建立了基本模型、考虑空气模型和考虑空气扩散模型三种情形,给出了不同的解决方法,对原有模型进行了改进。
关键词:插值拟合法、二维扩散微分方程模型、单因子污染指数法、回归分析、质量守恒原则
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,城区可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区,将其记为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(0~10 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。
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,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,就此建立模型,确定污染源的位置。
(4) 分析所建立模型的优缺点,收集更多信息,更好地研究城市地质环境的演变模式,建立跟完善的模型解决问题。
二、问题分析
这是一个关于分析城区土壤重金属污染分布和寻找污染源的问题。
对于给出的海量数据,如何寻找数据间的关系和建立符合数据变化的函数模型是至关重要的,对此,我们使用各种数据处理软件寻找数据间的关系,建立最优的函数模型拟合数据的变化,进而解决给出的问题。
三、模型假设
1. 所有附件数据真实可靠;
2. 不考虑垂直方向的扩散;
3. 不考虑大气、水流等其他因素对扩散的影响;
4. 不考虑植物对重金属的吸收,表现为富集形式。
四、定义与符号说明
符号
说明
污染金属指数
污染金属浓度实测值
污染元素评价标准
内梅罗污染综合指数
评价因子个数
元素污染指数的平均值
元素污染指数的最大值
i元素土壤污染累计指数
i元素背景值
五、模型的建立与求解
第一部分:准备工作
在进行建模之前先对附件中的数据进行了一些初步的处理。
附件一数据的处理
根据附件一中的海量数据,我们使用matlab软件绘制出了五类区域和城区的地形图(见附录一)
附件二数据的处理
根据附件二中的数据,我们使用matlab软件,绘制出了各元素在各区的分布情况图,,以及各元素在全城区的分布情况图。
a各元素在各区的情况分布图,附图如下:(见附录二)
b各元素在城区情况分布图:(见附录三)

第二部分:问题一的解答
(一)问题1模型的建立和求解
,我们基于对附件一及附件二中海量数据的分析,以及查证到的信息,利用matlab软件,绘制出了8种重金属元素在该城区的不同区域的分布情况图(见附录一),以及某元素在全城区的分布情况图(见附录二)。
a、由8种重金属元