基于GIS與地統(tǒng)計學(xué)的哈爾濱市城郊菜地土壤重金屬元素空間變異分析

羅 嬌 贏

(雞西大學(xué)，黑龍江 雞西 158100)

1 引言

哈爾濱市位于黑龍江省中南部，地處北緯45°12′～46°25′，東經(jīng)126°7′～127°39′。哈爾濱市處于中緯度地帶，屬于寒溫帶大陸季風(fēng)氣候。哈爾濱市年平均氣溫在2～4℃之間，哈爾濱市氣溫條件比較好，適宜農(nóng)作物的生長。哈爾濱市受季風(fēng)氣候影響，降水分布自東向西遞減，哈爾濱市平均降水量500mm。近年來我國土壤重金屬污染比較嚴(yán)重，每年因土壤污染而減產(chǎn)糧食1 000萬t，另外還有1 200萬t糧食中的污染物質(zhì)超標(biāo)。兩者的經(jīng)濟(jì)損失達(dá)200多億元[1]。本文對哈爾濱市城郊菜地土壤重金屬的空間變異進(jìn)行研究，為土地的合理利用和土壤污染的綜合防治提供科學(xué)依據(jù)。

2 材料與方法

2.1 采樣點的布設(shè)

于2008年5月進(jìn)行采樣，采樣地點設(shè)在哈爾濱市近郊，由于哈市近郊是哈爾濱市的主要蔬菜生產(chǎn)基地，長期對土壤進(jìn)行施肥和進(jìn)行人工大棚種植，土壤熟化現(xiàn)象嚴(yán)重，可能存在潛在污染，具有典型性。

2.2 樣品的采集和處理

采樣點選擇有代表性的地段，按照棋盤法現(xiàn)場采0～20cm表層土壤，采樣的同時用GPS進(jìn)行定位，記錄下采樣點的地理坐標(biāo)。樣品采回后將植物根系、礫石等侵入物挑出后放在通風(fēng)避光處自然風(fēng)干[2]。然后對其進(jìn)行研磨，過200目篩子，用來測定重金屬總量。

2.3 土壤樣品的測定

土壤重金屬總量采用火焰原子分光光度法測定。

2.4 地統(tǒng)計學(xué)方法概述

地統(tǒng)計又稱地質(zhì)統(tǒng)計，是法國著名統(tǒng)計學(xué)家G.Matheron在大量理論研究的基礎(chǔ)上逐漸形成的一門新的統(tǒng)計學(xué)分支。它以區(qū)域化變量為基礎(chǔ)，借助半變異函數(shù)，研究既具有隨機性又具有結(jié)構(gòu)性，或具有空間相關(guān)性和依賴性的自然現(xiàn)象的一門科學(xué)。區(qū)域化變量Z(x)是指在空間分布的變量，是在區(qū)域內(nèi)不同位置x取不同值Z的隨機變量。它一般反映了某種現(xiàn)象的特征，如不同坐標(biāo)點上土壤的重金屬含量等。該區(qū)域內(nèi)所有位置上隨機變量Z(x)構(gòu)成的限集就被稱之為隨機函數(shù)，它表征了區(qū)域化變量的兩大屬性——隨機性與結(jié)構(gòu)性。區(qū)域化變量與普通的隨機變量的區(qū)別就在于其取值是根據(jù)其空間位置的不同而變化，不隨某種概率分布而變化。

半變異函數(shù)是用來描述區(qū)域化變量結(jié)構(gòu)性和隨機性并存這一空間特征而提出的，是地統(tǒng)計學(xué)解釋土壤空間變異結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。半變異函數(shù)公式為：

式中:r(h)為半變異函數(shù)，Z(x)為土壤重金屬在空間x處的值，Z(x+h)是在x+h處值的區(qū)域化變量。

半變異函數(shù)一般有三個重要參數(shù)：塊金值Co(Nugget)、基臺值Co+C(Sill)、變程a(Range)用來表示區(qū)域化變量在一定尺度上的空間變異和相關(guān)程度。土壤重金屬的半變異函數(shù)通?？梢员荒承┣€方程所擬合，用于擬合的曲線方程稱為理論半變異函數(shù)。

克里格(Kriging)法是利用原始數(shù)據(jù)和理論半變異函數(shù)模型的特征參數(shù)，對為采樣點的區(qū)域化變量進(jìn)行無偏最優(yōu)的一種插值方法。與一般的插值方法相比，其優(yōu)點在于最大限度地利用了空間取樣所提供的各種信息?？死锔穹椒ㄟm用的范圍為區(qū)域化變量存在空間相關(guān)性，即如果變異函數(shù)和結(jié)果表明區(qū)域化變量存在空間相關(guān)性，則可利用克里格方法進(jìn)行內(nèi)插或外推；否則不適用。克里格法有很多種，如普通克里格法、簡單克里格法、塊段克里格法、泛克里格法等。這些方法各有特點，因此在實際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)樣點的分布特征及不同的研究目的和側(cè)重點來采取最優(yōu)的克里格法[3]。

3 結(jié)果與分析

3.1 樣地重金屬含量的空間結(jié)構(gòu)的一般特征

半方差函數(shù)反應(yīng)了數(shù)據(jù)的空間相關(guān)程度，只有數(shù)據(jù)空間相關(guān)，才有必要進(jìn)行空間差值法。采用GS+軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，半方差函數(shù)的計算及其擬合。結(jié)果見表1。

表1理論變異函數(shù)擬合參數(shù)

沒有人類活動的純自然條件下，土壤重金屬含量一般具有很強的空間相關(guān)性，其含量受氣候、母質(zhì)和地形等結(jié)構(gòu)性因素的影響；而人類干擾如工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)則增加了隨機因素，使得土壤重金屬的空間相關(guān)性減弱。塊金值與基臺值之比稱為基底效應(yīng)，是表示樣本間的空間變異程度的重要數(shù)據(jù)。該值越大，樣本間的變異受隨機因素影響越大。如果基底效應(yīng)小于25%，表示變量的空間變異以結(jié)構(gòu)性變異為主，具有較高的空間相關(guān)性；介于25%～75%之間為中等程度空間相關(guān)；大于75%時以隨機因素為主，為空間弱相關(guān)。由表可知，Cu、Zn、Cd屬于高度空間相關(guān)，Pb、Ni、 Cr 、As屬于中等程度空間相關(guān)，說明Pb、Ni、 Cr 、As含量受人類活動影響相對較大。

變程表示了在某種觀測尺度下，空間相關(guān)性的作用范圍，其大小受觀測尺度的限定。在變程范圍內(nèi)，樣點間的距離越小，其相似性(空間相關(guān)性)越大，當(dāng)超出變程范圍時，變量空間相關(guān)性不存在，即當(dāng)某點與已知點的距離大于變程時，該點數(shù)據(jù)不能用于內(nèi)插或外推。由表可知，Cd變程最小，說明Cd含量受隨機因素影響較大，從而導(dǎo)致其在較小尺度內(nèi)存在空間相關(guān)性；Ni變程最大，反映結(jié)構(gòu)性因素對其含量影響較大，在較大區(qū)域內(nèi)存在相關(guān)性。

3.2 土壤重金屬含量的空間分布圖

與直接使用普通Kriging插值相比，復(fù)雜半變異函數(shù)模型及趨勢分析模型的盲目使用容易導(dǎo)致錯誤的數(shù)值估計[4]。因此，本研究直接利用分析所得的半變異函數(shù)的理論模型進(jìn)行普通Kriging插值，差值成圖用ARC GIS軟件完成。

由圖2可知Cu和Pb的含量最大值出現(xiàn)在西北郊，徐永洲等曾對公路兩側(cè)土壤重金屬含量進(jìn)行研究，表明土壤Pb和Cu的含量隨著到公路距離的增加而降低[5]。由于西郊采樣地距機場路較近，北郊采樣地距先鋒路較近，Pb屬于中等程度空間相關(guān)，說明Pb含量受人類活動影響相對較大。因此與公路較近是造成Cu和Pb較高值出現(xiàn)在西北郊的原因。

Zn的最高值出現(xiàn)在了東南郊，Zn屬于高度空間相關(guān)，受人類活動影響較小，因此最高值的出現(xiàn)可能與成土母質(zhì)有關(guān)。Ni和Cr沒有出現(xiàn)明顯的高值區(qū)域， Ni和Cr屬于中等程度空間相關(guān)，因此Ni和 Cr含量受人類活動影響相對較大。沒有較高值的出現(xiàn)反映出人類活動沒有造成其含量的升高。

Cd和As含量的最高值都出現(xiàn)在了西北郊，土壤中Cu、Zn和Cd的含量，特別是Pb的含量，與機動車輛有密切的關(guān)系[6]。由于西北郊采樣地都與公路較近，因而是造成Cd含量最高值出現(xiàn)的原因。As含量與農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜的使用有關(guān)，西郊采樣地和北郊采樣地是哈爾濱市的主要蔬菜供應(yīng)基地，因而溫室大棚的廣泛采用可能是造成As含量較高值出現(xiàn)的原因。

4 結(jié)論

(1)Cu、Zn、Cd屬于高度空間相關(guān)，Pb、Ni、 Cr 、As屬于中等程度空間相關(guān)，說明Pb、Ni、 Cr 、As含量受人類活動影響相對較大。

(2)Cd變程最小，說明Cd含量受隨機因素影響較大，從而導(dǎo)致其在較小尺度內(nèi)存在空間相關(guān)性；Ni變程最大，反映結(jié)構(gòu)性因素對其含量影響較大，在較大區(qū)域內(nèi)存在相關(guān)性。

(3)與公路較近是造成Cu和Pb較高值出現(xiàn)在西北郊的原因。Zn的最高值出現(xiàn)在了東南郊，最高值的出現(xiàn)可能與土壤成土母質(zhì)有關(guān)。Ni和Cr沒有出現(xiàn)明顯的高值區(qū)域，沒有較高值的出現(xiàn)反映出人類活動沒有造成其含量的升高。由于西北郊采樣地都與公路較近，因而是造成Cd含量最高值出現(xiàn)的原因。As含量與農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜的使用有關(guān)，因而是造成As在西北郊出現(xiàn)最高值的原因。

[1]中國農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展和綜合生產(chǎn)力研究組.中國農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展和綜合生產(chǎn)力研究[M].濟(jì)南：山東科技出版社，1995:306.

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[4]鄭袁明，陳煌，陳同斌.北京市土壤中Cr，Ni含量的空間結(jié)構(gòu)與分布特征[J].第四季研究，2003，23(4)：436～445.

[5]石曉翠，錢翌，熊建新.模糊數(shù)學(xué)模型在土壤重金屬污染評價中的應(yīng)用[J].土壤通報，2006,37(2):334～336.

[6]劉鳳枝.農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測實用手冊[M].北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2001.