基于GIS的土壤重金属污染评价研究进展

张善红+李堆淑

摘要 土壤重金属污染问题是当今学术界、政府和公众广泛关注的问题之一。本文总结了GIS在土壤重金属污染评价中制作环境质量专题图、空间分析重金属污染、指导土壤采样方案以及管理土壤数据库等方面的应用，并预测了GIS在土壤重金属污染评价应用方面的发展趋势，以供相关人员参考。

关键词 重金属；GIS；污染评价；研究进展

中图分类号 X825 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）22-0151-01

重金属是一类典型的环境污染物，土壤重金属污染具有危害周期长、范围广、毒性大、生物难降解、污染隐蔽等特点[1]。在自然条件下，除了部分土壤的重金属含量较高之外，一般土壤中有害重金属含量都小于构成污染的临界值。但由于受人类生产活动的影响，土壤污染加重。加上近几十年城市化、工业化的发展，土壤中重金属污染物含量不断提高，土壤污染问题越来越突出，重金属污染问题已引起学术界、政府和公众的广泛关注[2]。

地理信息系统（GIS）技术具有强大的空间分析功能，集空间数据的采集、分析、管理、可视化输出为一体[3]，可在可视化的环境下对土壤重金属含量空间分布进行研究[4]。基于GIS的土壤重金属研究，一般利用GIS软件的计算和图形显示功能。利用克里格等插值方法，将采样点得到的点源数据转化成面源数据[5]，同时将土壤图数字化后建立起相应的空间与属性的数据库，从而绘制出土壤重金属空间分布图、重金属污染评价图等。该方法可以重构土壤重金属的空间分布，实现土壤重金属污染的可视化；利用GIS技术的空间分析功能，可以判断土壤重金属的空间分布特征及其与周围环境之间的相关关系，有助于查明土壤环境质量在区域空间内的变化结果、原因及趋势，为研究者或政府提供一个客观、准确的分析依据。本文从以下4个方面介绍GIS在土壤重金属污染评价中的应用。

1 制作环境质量专题图

GIS的基本功能是制图，即根据已知点状数据的属性，利用不同的空间插值方法绘制等值线图和空间分布图，并按照不同的数值范围进行设色，更加直观、形象地反映土壤重金属污染的空间分布特点。目前，使用GIS中的克里格插值法制图展示重金属在土壤中的空间分布已经被广泛应用[6]。郝丽虹等[7]运用克里格插值方法中的普通插值法，对海南岛农用地中的Hg、Cd、Cr、Pb、As 5种重金属含量空间分布进行可视化处理，研究结果表明海南岛工业区外源性重金属污染最为严重；王晓辉等[8]采用普通克里格和析取克里格插值方法制作了淮南一矿区的重金属空间分布图，结果表明第1类元素的超标部分主要位于2个重矿区，第2类元素超标部分位于老城区；李春芳等[9]基于GIS空间插值相结合的方法研究了龙口市9种重金属的空间结构和分布特征；刘晓双[10]运用GIS中普通克里格方法和综合指数法研究了云浮硫铁矿区6种重金属的空间分布状况以及污染状况评价图；王学军等[11]分析了北京东郊污灌区农用土壤表层重金属含量，并制作了Cu、Zn、Cr、Pb 4种重金属含量的三维空间分布图及污染评价指数分级图。

除了制作土壤重金属的空间分布图、污染评价图外，也有很多学者基于GIS将土地利用图、地形图及相关地理底图与专题地图进行比较分析，用于揭示重金属的空间分布与周围地理环境的相关关系。如Simasuwannarong B等[12]將土壤重金属空间分布图与工厂分布、交通线路分布、农业用地等地理底图进行分析比较，揭示农业用地重金属污染与工厂废物排放、汽车尾气排放的相关关系；蒋诗泉等[13]将地貌特征图与重金属空间分布图相结合制作了三维地貌上重金属的空间分布，更精确地探究重金属污染的原因。

克里格插值方法通常是将有限的点源数据转化成面源数据，为土壤重金属的空间分布预测提供了一种线性、无偏、最优估值，反映土壤污染物的二维分布情况。但克里格插值方法受到变异函数、待估样点的几何性质、已知样点数据结构等的影响，此外还要求使用该方法的数据呈正态分布，且数据之间具有一定的相关性。由于重金属空间差异性受人为影响较大，如汽车尾气排放、工厂“三废”排放、垃圾填埋场位置等，因而利用该方法做出的重金属空间分布图容易模糊重金属污染污染区域的边界，将污染变异区域扩大化。近年来，GIS与数学模型的集成在土壤重金属污染评价中已相当普遍，并成为重金属污染评价的一个新趋势，如模糊数学、序贯高斯、回归模型、高精度曲面建模等，这些方法考虑因素越来越多，使评价更加灵活、客观。

2 进行土壤重金属污染空间分析

利用GIS的叠加分析、缓冲区分析、数字地形分析等空间分析功能，将土壤重金属污染的数据与研究区的其他背景数据进行叠加，从而产生新的不同属性数据，且这些数据综合了原来多个要素的性质，能更好地反映土壤污染与周围环境以及各种因素之间的关系。例如赵彦锋等[14]将工厂分布图、镇区缓冲图与重金属空间分布图进行叠加，得到土壤Pb含量随与城镇距离的增加呈持续下降趋势，土壤Cu、Zn、Cd含量随与工厂距离的增加呈下降趋势，但土壤重金属含量与距离公路的远近、土地利用类型的关系不明显；史文娇等[15]将双城市空间分布图与工厂、道路、城镇、土壤类型、土壤理化性质、高程等数据进行叠加，分析重金属空间分异的原因；谢小进[16]将土壤空间分布图与不同类型工业区、不同级别公路缓冲区进行叠加，分析重金属污染的原因。

3 指导土壤采样方案

采集方案（采集的数目和密度）对GIS制作重金属空间分布图质量有很大影响。一个理想的采集方案包括合理的采集布点方法与合适的采集密度[17]。较低的采集样点密度会降低空间结构的描述能力，增加预测误差。因此，采集样点越多，重金属空间分布图就越准确。克里格插值方法至少需要50～100个采样点才能获得稳定的半方差函数[18]，才能更加准确地描绘空间结构；有的学者建议至少100～150个采样点才能建立一个平稳的变异函数[19]，至少300个样点才能分析各向异性[20]。此外，采集样点的位置也会影响插值的准确性。采集样点均匀分布可以更好地反映插值要素在空间上的分布，能更精确地建立半方差函数，提高空间分布图的准确性。因此，为了最大限度地节约野外采集时间成本和室内实验分析成本，在保证精度的前提下，GIS可以指导土壤采集方案，减少采集样点的个数。

4 土壤数据库管理

长时间监测以及大区域土壤重金属污染研究需要建立专门的土壤数据库，土壤数据库是进行土壤环境质量动态分析、监测和评价的基础。近些年有学者开始建立数据库，并进行相应的研究。如李卫江等[21]构建了一个集采样点监测数据与元数据、空间数据为一体的上海市基本农田土壤重金属数据库，对土壤环境的长期管理、农产品安全生产与管理提供重要数据依据。

5 结语

GIS在土壤重金属污染评价中的应用主要集中在制作专题地图、进行土壤重金属污染空间分析、指导土壤采样方案及土壤数据库管理等。随着GIS技术的普及以及相关技术的发展，在可视化环境下，从时空方面对土壤重金属污染研究及土壤重金属污染扩散研究是今后研究的重点。

6 参考文献

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[8] 王晓辉，杨晨.基于GIS和地统计学的淮南矿区土壤重金属含量与空间分布研究[J].长江流域资源与环境，2014，23（11）：60-65.

[9] 李春芳，王菲，曹文涛，等.龙口市污水灌溉区农田重金属来源、空间分布及污染评价[J].环境科学，2017，38（3）：1018-1027.

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