基于GIS的哈尔滨城市重金属铅元素分析

苏中达 董隽

哈尔滨学院地理系 哈尔滨 150086

基于GIS的哈尔滨城市重金属铅元素分析

苏中达 董隽

哈尔滨学院地理系 哈尔滨 150086

哈尔滨作为我国的一个老工业基地城市，在近半个多世纪的发展中，依靠工业取得了非常良好的经济发展态势，经济水平不断上升，极大的促进了哈尔滨的城市现代化建设。但是正是因为长期以来的工业生产和发展，使得哈尔滨市的环境遭受了较大的污染，尤其是土壤污染更为严重。现本文正是针对哈尔滨市土壤污染问题中关于重金属铅元素的空间分布和来源进行研究。研究采用GIS技术，通过采集相关数据和预处理，来对哈尔滨市重金属铅元素在土壤中的分布规律进行探讨，并指出加强环境污染治理，改善哈尔滨市土壤环境的重要性和紧迫性。

GIS技术；重金属污染；铅元素；哈尔滨

哈尔滨是我国最早依靠工业发展起来的城市之一，为我国的工业技术发展和国民经济水平提高做出了巨大贡献。随着经济的增长，哈尔滨的人口数量也在不断增多，城市规模不断扩大，城市功能逐渐齐全，工业以外的其他行业也都随之得到了快速发展。在此情况下，人们开始关注和重视哈尔滨直接关系自身身体健康和城市可持续发展的环境质量问题。本文中主要采用了GIS技术，通过调查和勘测的方式获取了哈尔滨市土壤环境污染的基本数据，并对其中重金属铅元素的分布、含量和来源进行了简单研究，以期为哈尔滨市环境保护工作的开展提供一些参考。

1、哈尔滨市概况

哈尔滨位于我国的东北地区，是黑龙江省省会，也是东北经济、政治、文化和交通的重要交流中心。其所管辖的行政区划面积共5.31万平方公里，2012年户籍总人口为993.5万人。其主城区主要包括道里区、南岗区、香坊区和道外区、平房区、松北区和呼兰区等几个行政区划部分。本文的研究考察工作主要是在道里区、道外区、香坊区和南岗区进行，因此研究对象就是这四个区域的土壤铅元素分布规律。其中道外区是由哈尔滨的老城区发展而来的，老城区建设规划布局较为紧凑，空间相对狭小，但扩张后的道外区则空间相对较大，其资源更为丰富，拥有哈炼油厂、哈制药六厂、哈一机厂等等多家大型国有企业，工业相对较为发达。南岗区组要为行政管理、金融服务、科教文化和信息技术的发展中心，建有高新技术产业基地，与寒地休闲运行地基，商业文化氛围较为浓厚。而香坊区的工业、农业和物流业都相对较为发达，尤其是农业高新技术和农业科技更为发达。道里区为哈尔滨市的主要金融商贸中心，旅游文化较为浓厚，是一个以发展空港经济、旅游经济和高新技术产业为主的现代化生态城区。

2、基于GIS的哈尔滨城市重金属铅元素研究背景

近年来，哈尔滨市加大了对城市生态环境污染的关注力度，并开始着手对城市环境污染进行治理。在多年的工业生产影响下，哈尔滨的水环境、大气环境和土壤环境都受到了较为严重的污染，治理工作开展难度较大。尤其是土壤环境的污染，不但具有滞后性和长期性，还具有较强的隐蔽性，更是很难引起人们的正确对待。据调查，很多哈尔滨市民对城市的空气污染治理最为关心，其次是水污染治理，而对于土壤的污染危害则很少有市民认识到并引起足够的重视。事实上，土壤污染所带来的危害要远远大于水污染和大气污染，若土壤中所含的污染物质、重金属或有毒物质含量过高时，就很可能导致当地的土壤性质发生变化，一旦毒性散发，所带来的危害是难以估计的。但是土壤污染的治理工作开展难度更大，费时更长，甚至对土壤污染的分布规律调查进展都十分缓慢。为了能够尽快的排除这些隐藏在地下的“化学定时炸弹”，本文决定利用先进科技GIS技术来对哈尔滨市土壤中铅元素的分布规律进行分析研究。

GIS技术就是地理信息系统技术。其是结合了计算机技术、地理学、几何学、测绘遥感学、环境科学、空间科学等诸多学科的新兴边缘科学。它以地理空间数据库为基础，采用地理模型分析方法，适时提供多种空间的、动态的地理信息为地理研究和决策服务。由于环境监测点在空间上的分布特征，GIS为存储、处理和管理环境数据提供了极大的方便。本文正是要基于GIS的环境质量管理信息系统，在对哈尔滨市环境质量现状评价过程中，利用GIS技术的辅助，实现对哈尔滨市的土壤铅元素分布进行客观地、全面地评价，以反映当地土壤的受污染的程度以及空间分布状态，并对其污染形成原因进行分析，预测铅污染的变化趋势。以为相关部门治理土壤污染提供一些科学参考资料。

3、研究分析技术路线设计

在研究分析技术路线的设计过程中，本文主要是以哈尔滨市行政区划图为基础图形，以土壤重金属铅元素相关研究资料为依据，采用GIS技术建立相应的空间数据库，进而对哈尔滨市土壤重金属铅元素的空间分布规律进行可视性研究。具体的技术路线设计大致如表1所示：

表1 研究技术路线流程图

4、数据的采集和预处理

在采用GIS技术对重金属铅元素的分布规律进行分析之前，首先要做的准备工作就是要进行测量、调查以获取相关数据。在本研究中，主要对哈尔滨市的道里区、道外区、南岗区和香坊区四个区域的土壤进行了调查。方法为从这四个地区的主干道交叉口处作为研究样点，并在该处取得一些表层土壤，并对其进行化学分析，得到该地区的土壤重金属铅元素含量。本次研究共采取了104处研究样点的土壤。

在对所采集的土壤进行化学分析后，就要对这些数据进行一定的预处理。即将相关的基础图形（如城区图、交通图等）放在ArcMap软件中进行矢量化转换为.shp的格式，并生成边界、道路等不同的图层。在excel表格中的点数据，在ArcMap中tools菜单下通过“Add XY data”向导工具指定X和Y字段后添加到ArcMap中，并保存成.shp格式的文件。建立数据库，采用国际84坐标系统，将处理的数据加入数据集中。

5、基于GIS的土壤铅元素空间分布规律分析

本文之所以采用GIS技术来对哈尔滨市的土壤重金属铅元素进行研究分析，是因为将GIS技术与传统地统计学结合在一起使用，能够在发挥地统计学的强大数据空间结构分析功能的基础上，利用GIS技术实现这些空间结构的可视化效果，更利于研究人员直观的察看和总结铅元素的空间分布规律，方便使用者更快的掌握土地污染状态和发展趋势。具体的研究分析流程和方法主要如下所示：

5.1 探索性数据分析

本研究中所进行的探索性数据分析主要是在ArcGIS软件平台上实现的。ArcGIS可以利用全面系统的图形工具和相应的插值方法来对原始数据图文进行整理，从而确定本次研究需要统计的数据属性和探索数据的主要分布，并能够通过分析全局和局部异常值来判断全局的变化走向，并能够得出多种数据间的相关性。其所具备的这些强大功能为用户更深入形象的了解研究对象提供了较大便利。尤其是在对土壤重金属含量的空间分布特征研究分析上，ArcGIS更具优越性。其能够对研究样点进行插值计算，并将其计算结果以点状分布的方式呈现出来，获得土壤重金属污染的空间分布图。虽然采用ArcGIS软件对探索性数据进行分析具有很大的优越性，但是需要注意的是这个优越性是建立在一定条件基础上的，这个条件就是指空间数据插值结果预算误差应当尽量控制在最小的范围内。为此，本研究决定采用GIS Arcmap/info10软件技术，利用其中的扩展模块Geostatistical Analyst只能够的探索数据菜单来对空间数据进行探索性分析。

5.2 剔除异常值

在对其探索性数据进行计算前，需要将其中存在异常现象的研究样点值剔除掉。若判别不准确或剔除不完全，就会使异常值严重影响到变异函数的计算准确性。所谓异常值，就是指所测量采集取得的观测数据与其他数据存在较大的差异，如测量值过大或过小，属于异常值。之所以在观测数据中存在异常值，可能因为土壤采样过程中或化验分析过程中存在着操作不当的现象，或者是受外界因素条件变化而使得土壤性质发生变化等等。异常值并不能够代表观测值的实际水平，因而不能作为判断土壤重金属污染状况的判断依据，必须要进行相应的剔除。

5.3 数据正态检验

运用基于地统计学的空间变异理论并结合GIS的空间分析功能对哈尔滨市城市表层土壤中重金属含量的空间结构特征进行分析。在进行分析前同样要求数据成正态分布，对哈尔滨市城市表层土壤各重金属元素含量数据进行对数转换和用域法剔除异常值后，满足正态分布（Pb含量数据为近似正态分布），从而消除了比例效应。用分位图思想作Pb元素的QQ—plot图(图1)，直线表示正态分布。如果不属于正态分布，则要求对其进行变换。变换的方法包括Box—Cox变换、平方根变换、Log数变换、反正弦变换等。Box—Cox的变换公式是：Y=（Z（s）λ-1）/λ，当λ等于1/2时，为平方根变换；当λ等于0时，为对数变换。变换后，如果数据的分布还不满足上述正态分布条件，则不适合进行普通克里格插值。

5.4 趋势分析

在进行趋势分析时，需要注意全局趋势和局部趋势的差异，并分别进行相应的趋势分析。其中在对局部进行趋势分析时，需要在全局趋势中剔除不相关的局部趋势。这样有利于减少不相关局部趋势对其他局部趋势的影响。之所以要对数值进行趋势分析，主要是为了将研究区平面图上获得的相关信息通过属性转化，生成三维视图。对将这些点按照两个方向投影到与地图平面正交的平面上，每个方向可用一个多项式来拟合。如果拟合曲线为平直的，说明没有全局趋势；如果拟合的曲线为确定的曲线（二次函数曲线和指数函数曲线等），则存在某种全局趋势。一旦存在全局趋势，则可以通过确定性内插进行插值。对Pb元素进行探索性的趋势分析见（图2）。

其中上图中，红色线代表着南北方向，而黄色线则代表着东西方向。从Pb元素的趋势分析图能够看出，无论是在南北方向还是在东西方向，都出现了轻微的弧形，这代表着研究样点的存在具有二维函数趋势。所以我们可以利用空间二维函数趋势为依据来剔除空间插值中的异常值。

5.5 普通克吕格插值计算

从上述分析可以看出，采用GIS探索性空间数据分析技术对土壤铅含量数据分析可以得知研究区土壤重金属数据Pb经Box—Cox变换后呈正态分布、有空间相关、存在二价函数趋势、半方差函数方向属于各项同性，适合普通克里格方法进行空间插值。因此接下来就可以利用ArcGIS10来对空间插值进行相应计算。计算步骤如下所示：

1）在ArcMap中加载mp数据。

2）右击工具栏，启动地理统计模块 Geostatistical Analyes。

3）选择Geostatistical Analyes 【|地统计向导】命令。

4）弹出对话框，在【数据集】中选择mp数据及属性Pb，选择Kriging/CoKriging内插方法，点击【下一步】。

5）弹出对话框，在Kriging Type列表中选择普通克里金Ordinary，在Output Type列表框中选择预测图Prediction，DataSet #1的Transformation Type里选择Box-Cox变换方式，在Power parametet里填0.5，点击【下一步】。

6）在半变异函数/协方差建模对话框中，设置参数值，在这里可以设置类型，步长等。

7）在搜索邻域对话框中设置参数，点击【下一步】。

8）弹出交叉验证对话框。

9）得出计算结果。

6、研究成果分析

6.1 哈尔滨城市重金属铅元素的空间分布特征

通过上述GIS技术研究，我们得到了哈尔滨城市土壤中重金属铅元素的空间分布图，并结合相关图文数据可以总结出其分布规律。即在哈尔滨的道里区、道外区、南岗区和香坊区这四个行政区域中，道外区和香坊区的土壤中重金属铅元素含量较高，每千克土壤中铅元素的含量都超过了28.1mg。远远超出了环境保护相关准则中的重金属含量标准，可见哈尔滨当地的土壤环境污染已经相当严重。

6.2 土壤重金属铅元素的主要来源分析

在对哈尔滨市道外区和香坊区等部分地区进行实际调查后发现，在土壤铅元素含量较高的地区，往往都分布着冶金厂、钢铁加工厂、铅冶炼厂、机械生产厂、铅字印刷厂、化工厂、光学仪器生产厂、纺织厂或皮革加工厂等可能会排出较多废气、废水和固体垃圾的工业厂区。正是因为这些厂区在日常生产中向自然环境排出大量的“三废”，才导致了土壤表层中铅元素含量的剧增。如含有铅元素的废水未经处理直接排入河流或地下道中，在长期的渗透中，铅元素在土壤中的含量就会越来越多，含量越来越大。再例如将一些含有铅元素的固体废物直接掩埋在土层中，也会造成当地的土壤重金属污染。

除了工业污染因素以外，造成哈尔滨城市土壤重金属铅元素含量超标的影响因素还包括城市发展进程中大量的汽车尾气排放。这是因为汽油中加入的防爆剂含有一定的铅元素，在尾气排放过程中，重金属元素逐渐沉降在土壤表层，长期以来造成了严重的土壤重金属污染。从调查显示结果也可以证实，在哈尔滨市区主干道两边的土壤检测中，铅元素的含量要高于其200m以外地区的土壤铅含量值。由此也可以得出铅元素在土壤中的分布规律，即距离排放污染物的厂家或道路越近，铅污染就越严重，距离越远，铅污染越小。

7、结语

综上所述，在对哈尔滨市主要的行政区域进行土壤检测和GIS技术分析研究后，可以发现当前哈尔滨市的土壤重金属污染现象已经极为严重，且铅元素在土壤中的空间分布具有一定的规律性。本研究以铅元素为研究对象，通过样点采集数据，在地统计学技术和GIS空间分析技术的基础上，对土壤重金属污染的状况进行分析研究，取得了科学合理的研究成果。证明在对城市土壤污染分析和研究中，采用GIS技术是非常可行且有效的。本文的研究成果也可以为相关决策部门制定环境保护策略提供一定的参考，并让广大市民认识到当地土壤污染的严重性，积极倡导全市群众都投入到环保工作中，以促进哈尔滨城市生态环境的进一步改善。

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董隽，副教授，研究方向为GIS技术及应用。

哈尔滨学院学生科研项目：基于GIS的哈尔滨城市土壤重金属元素分析（HXS2013011）