模糊意见集中决策法在土壤重金属污染评价中的应用

应用模糊意见集中决策法对某地区土壤重金属污染进行了评价。首先,应用模糊意见集中决策法,根据土壤中重金属的含量进行排序,得出各评价因子Borda数,然后针对各评价因子的毒性,应用层次分析法确定各评价因子的权重,最后按加权Borda数大小排序,依次对土壤环境优劣进行评价。采用基于评价因子含量及毒性的模糊意见集中决策法,方法科学,运算简便易行,准确率高,能克服一些传统评价方法中出现误判的情况,分辨率好,评价结果更科学,更能如实反应出土壤重金属实际污染状况。     

针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型的改进及应用

土壤重金属污染评价是土壤重金属污染研究的重要课题。本文改进了针对土壤重金属污染评价的模糊数学模型和评价因子权重的计算方法,提出了基于污染物浓度和毒性的双权重因子的模糊综合评价法。该法慎重考虑了各级标准界限的模糊性,较好继承了模糊数学方法用于土壤重金属评价的优点。它从定性和定量两方面,比较客观地反映污染因子对土壤环境质量的影响。采用双权重系数法确定各指标的权重,综合考虑评价因子的浓度和毒性,不但在大多数情形下与对比的其它方法结果相一致,而且可以克服其它几种方法出现的误判,提高了评价结果的分辨性,使评价结果更全面、更能真实地反映土壤重金属污染实际状况。     

基于可拓物元法的土壤重金属污染程度评价——以郑州黄河滩地为例

土壤重金属污染程度具有不确定性,本文尝试将可拓学中的物元法引入土壤重金属污染评价中,构建了土壤环境质量评价的物元模型.以郑州黄河滩地为研究对象,进行了土壤采样和测试,并选用Cd、Hg、As、Cu、Pb和Cr共6项作为土壤重金属污染评价指标.结果表明:黄河滩区土壤污染等级处于清洁和污染之间,污染度较低.该评价方法可以科学、有效地处理监测数据,评价结果较为可信;能较科学地判定土壤重金属污染等级,并对污染程度加以区分和量化,可以消除评价过程中人为因素的影响,提高评价精度,是进行土壤重金属污染评价的理想方法.     

灌区土壤盐渍化程度云理论改进多级模糊评价模型

土壤盐渍化的产生过程是一个多指标参与、多层次驱动的复杂系统,针对盐渍化程度的评价的不确定性和模糊性问题,将不确定性云理论引入到土壤盐渍化程度的多级模糊评价中,通过构建土壤盐渍化程度多级模糊评价指标体系,构建了盐渍化程度的评语集云模型、诱发因子的隶属度云模型及权重云模型,进而提出了基于云理论改进的土壤盐渍化程度的多级模糊评价模型。同时,选定景泰川电力提灌灌区为研究区,对该灌区的土壤盐渍化程度进行了评价,并将评价结果和评语集云模型结合用Matlab仿真显示。研究表明:该灌区土壤的盐渍化处于轻度盐化土和中度盐化土之间,0~100 cm土壤的含盐量为0.224 2%的可能性最大;利用云理论改进多级模糊评价模型对土壤的盐渍化程度开展研究,用不确定性云参数代替精确数值,更具普遍性。相关研究可为开展盐渍化程度评估和预测的研究提供有益参考。     

田块尺度上土壤重金属污染地统计分析及评价(简报)

该文以北京市某生态农场的大田为例,应用地统计学分析方法进行了变异函数的计算和模型拟合,建立了计算土壤重金属含量的最适空间插值理论模型,随后运用克立金估值方法绘制了田块尺度上土壤重金属的空间分布图,并与土壤重金属污染标准进行比较,土壤重金属污染评价结果表明：研究范围内的土壤重金属含量较低,未发现污染。该研究结果表明地统计学分析方法可为田块尺度上的农业优化管理提供决策支持。     

田块尺度上土壤重金属污染地统计分析及评价

该文以北京市某生态农场的大田为例,应用地统计学分析方法进行了变异函数的计算和模型拟合,建立了计算土壤重金属含量的最适空间插值理论模型,随后运用克立金估值方法绘制了田块尺度上土壤重金属的空间分布图,并与土壤重金属污染标准进行比较,土壤重金属污染评价结果表明:研究范围内的土壤重金属含量较低,未发现污染。该研究结果表明地统计学分析方法可为田块尺度上的农业优化管理提供决策支持。     

基于GIS的瓦市镇土壤重金属元素综合评价

以自贡市瓦市镇为例,应用物探技术与GIS空间分析方法,以16件/km2的密度采集表层土壤样品,对样品中Hg、Cd、As、Pb、Cr、Ni、Cu、Zn等重金属元素进行测试。以每种重金属元素作为1个评价因子,对测试数据分段计算分级指数得到单指标分析结果,再综合8种元素采用高含量一票否决法,得到了瓦市镇重金属综合评价图,为土壤重金属污染防治提供了参考。     

土壤重金属污染的非线性可拓综合评价

将非线性可拓综合评价方法应用于土壤重金属污染评价。分析了土壤重金属污染的影响因素,建立了土壤重金属污染评价的物元模型。将多指标土壤重金属污染的目标评价归结为单目标决策,比较简明确切地反映出土壤重金属污染。     

凤县银洞梁铅锌矿区土壤重金属污染线性与非线性方法结合研究

选取凤县典型铅锌矿区银洞梁8个监测点的土壤样品,在实验室应用空气-乙炔火焰原子吸收分光光度法进行Cu、Zn、Pb、Cd、Cr五种重金属全量测定。应用密切值法对8个监测点的土壤重金属污染程度进行综合评价,结果表明该矿区土壤已受不同程度重金属污染,其中两个监测点达到了严重污染程度。考察了密切值法的综合评价与单因子污染指数法评价两结果之间的关系,结果表明具有较强迁移能力的矿区主要污染物Zn能够较好的表征矿区土壤重金属的综合污染状况。     

长江三角洲地区土壤重金属污染的空间变异特征——以江苏省太仓市为例

城市化、工业化和农业集约化的发展影响着土壤环境和健康质量。本研究以位于长江三角洲地区的江苏省太仓市为典型区，采用地统计学方法对其耕层土壤中Cd、Cr、Cu、M、Hg、Pb、Zn和As等8种重金属结构特征和空间分布格局进行了分析，并用模糊数学法综合评价了土壤重金属的污染程度，结果表明：太仓市表层土壤Zn、Cu属强变异强度，呈对数正态分布；Cd、Ni、Hg、As、Cr和Pb属中等变异强度，呈正态分布。除Cd、Cr和Pb略低于背景值外，其他重金属均高于其背景值，其中以As污染指数和超标率最高。土壤重金属复合污染严重，模糊综合评价污染结果为一级。通过半方差函数模型拟合发现Hg、Cd符合球状模型，其他重金属均符合指数模型，8种重金属元素在一定范围内均存在空间相关性。采用Kriging最优内插法得到了耕层土壤重金属含量的空间分布图，发现土壤重金属含量与母质、土壤质地、有机质含量以及工业化、城市化和农业集约化程度密切相关。     

安徽省主要土壤重金属污染评价及其评价方法研究

综合考虑土壤重金属污染程度的渐变性和模糊性以及各重金属不同的生物毒性水平,对常规加权平均模糊数学模型中的权重算法进行了重新修正,引入Hakanson制定的标准重金属毒性响应系数,提出一种分值权重模糊数学综合评价模型。以安徽省三种主要土壤为研究对象进行了评价尝试,并对两种评价方法的异同进行了相应分析。     

采煤沉陷复垦区重金属污染与土壤酶活性的关系

以淮南新庄孜矿采煤沉陷复垦区为研究区域,对脲酶、磷酸酶、蔗糖酶、蛋白酶、纤维素酶、过氧化氢酶、多酚氧化酶7种土壤酶进行了测试分析。结果发现,该区域土壤酶活性受到不同程度的抑制,且7种土壤酶对重金属的敏感性不一致。采用因子分析技术提取主成分,建立了复合污染土壤总体酶活性评价指标,评价了该地区土壤重金属污染程度,并与通过灰色聚类法分析得到的土壤重金属污染等级进行了比对分析,研究了采煤沉陷区土壤酶活性与重金属污染之间的赋存关系,进一步证明在采煤沉陷复垦区这一特殊土地利用条件下,采用土壤酶活性综合指标评价土壤重金属污染是可行的。研究表明,土壤酶总体活性评价指标作为一种简单易行的评价手段,为新庄孜采煤沉陷复垦区及相似矿区复垦地的重金属污染修复提供参考和理论依据。     

基于PPC模型与RI指数法的茶产地土壤重金属污染评价

以某喀斯特山区茶产地表层土壤为研究对象,依托GIS空间分析技术,采用投影寻踪聚类(PPC)模型和潜在生态风险指数(RI)法两种较新的评价方法对土壤重金属污染进行综合评价。投影寻踪聚类模型将236个土壤样本中的Hg、As、Cd、Pb、Cr含量指标作为多维投影参数寻求其最优投影方向,由投影指标函数得出土壤重金属污染投影值来反映重金属含量的特征,建立投影寻踪聚类模型,从而得出研究区土壤重金属污染实际现况,结合潜在生态风险指数法,进一步对研究区土壤重金属污染风险程度和演变趋势进行预测。结果表明:(1)在指标投影方向上Hg和As对研究区土壤污染影响最大,Cd对土壤污染影响最小;(2)根据PPC评价标准,研究区土壤环境质量状况良好,无污染的样点区域达到96.61%,清洁占总样点数的30.08%,尚清洁占总样点数的66.53%;(3)在潜在生态风险上存在低度、中度,分别占采样点的89.41%和10.59%,风险程度较低,但有向中度演变的趋势;(4)在污染情况上,清洁和尚清洁的空间分布广阔,轻度污染进行内插后空间分布不明显。本文研究结果有利于综合评价该地的土壤环境质量状况,在实践中将为喀斯特山区的土壤资源的管理和茶叶种植区的合理布局起到参考作用。     

贵州省修文县猕猴桃生态园区土壤重金属污染现状评价

[目的]探讨不同评价方法对贵州省修文县猕猴桃基地适用性,为猕猴桃栽培基地的选择和土壤健康风险研究提供科学依据。[方法]采用单因子污染指数和内梅罗综合污染指数对基地土壤重金属污染程度进行了分析,同时应用Hakanson潜在生态风险指数法和模糊数学法对基地土壤重金属潜在生态风险进行了评价。[结果]A基地中Cu,Ni,Hg分别超过国家土壤环境质量二级标准的1.03,1.14,2.3倍;B基地中Cu和Hg分别超过国家土壤环境质量二级标准1.03,2.0倍;C基地中Cu,Ni和Hg分别超过国家土壤环境质量二级标准1.18,1.01,1.77倍。用内梅罗综合指数法评价结果表明:A基地的土壤属于轻度污染级别,B基地和C基地属于尚清洁级别。3个基地的土壤重金属综合污染指数大小为:A基地(1.09)C基地(0.93)B基地(0.91);用潜在生态危害指数法评价结果则表明:A,B,C这3个基地的环境风险综合指数均小于150,表明8种重金属对环境的生态污染指数轻微。3个基地的土壤重金属环境风险综合污染指数大小为:A基地(83.61)C基地(78.89)B基地(75.46);用模糊数学法评价结果表明:A,B,C基地土壤均属于清洁范围,3个基地的评价分值大小为:B(97.16)C(95.44)A(94.31)。[结论]修文县猕猴桃3个基地的土壤重金属的污染特征大体相同,主要以Cu,Ni,Hg为主,但基地土壤受污染程度轻微,土壤状况良好。     

辽宁省污灌区土壤重金属污染特征与生态风险评价

针对当前污灌区土壤污染研究中存在的问题,提出了一种模糊识别模型评价土壤综合环境质量,并对潜在生态风险指数法进行改进,用以计量重金属潜在生态风险。采用建立的方法对辽宁省污灌区土壤环境质量和重金属潜在生态风险进行了评价,结果显示:Cd是辽宁省污灌区首要重金属污染物,而Hg、Pb、Ni污染较为普遍;重金属的来源主要是灌溉污水和农田施肥;以工业废水为灌溉用水的灌区污染情况比以河水为灌溉用水的灌区污染严重;污灌区重金属元素污染程度大小依次为:Cd>Pb>Ni>Hg>Cu>Cr>As,而重金属潜在生态风险从大到小则依次为:Cd>Hg>Pb>Cu>Ni>As>Cr。总体来看,辽宁省污灌区存在一定程度的重金属污染,且具有较为明显的复合型污染特点,其潜在生态风险超出警戒水平,各灌区应根据各自污染特点和风险等级制定相应的污染防治对策。     

冀东平原农田土壤重金属污染源分析与风险评价

【目的】通过研究冀东平原水稻田土壤中重金属来源、污染现状、空间分布特征和潜在的生态风险,实现重金属污染农田土壤的安全利用管控。【方法】以实地采集的水稻田土壤表层样品（0～20 cm）为研究对象,测定土壤中铬（Cr）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、镉（Cd）、铅（Pb）、汞（Hg）和砷（As） 8种重金属元素含量。采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和主成分分析、聚类分析等多元统计分析方法测算区域土壤重金属污染程度,并进一步分析重金属污染来源。【结果】以《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)(GB 15618—2018)》中的风险筛选值为重金属污染评价基准,冀东平原水稻田土壤部分区域受到明显污染威胁,从单一的重金属元素来看,Cd污染不容忽视,其超标率达到了23.2%,是区域内土壤污染的主要元素。从土壤重金属元素的空间分布来看,重金属污染主要分布在研究区的中部和西部,其中Cd污染严重区主要分布在中部区域。重金属污染元素来源解析结果表明,冀东平原水稻田土壤污染主要受人为活动影响,其次是成土母质,其中Cr和Zn主要以成土母质影响为主,Ni、Pb、Cu、Hg和As是成土母质...     

基于模糊集理论的土壤重金属污染空间预测

基于54个土壤表层样品重金属全量浓度实验室测定数据,应用模糊c-均值算法对南京城市边缘带化工园附近20km^2样区内土壤重金属浓度进行了连续分类,对样点土壤的隶属度进行空间普通克里格插值,实现样区土壤重金属浓度和污染状况的空间预测.结果表明,样区土壤中重金属Cu、Zn、Cr、As和Cd的浓度均低于国家土壤环境质量标准,未发生污染;受工业、交通排放的影响,样区左侧和南部Cu、Zn、Cr、As较高,个别区域有Zn、Cr富集现象.Hg为样区主要的土壤重金属污染元素,土壤Hg污染主要发生在蔬菜基地及滁河流经区,较为严重的Hg污染土壤集中分布在样区中部的蔬菜基地.与利用样点测定数据直接插值的空间预测方法相比,基于模糊集理论的土壤污染空间预测方法可获得较好的预测效果.