基于Voronoi圖的城市道路網(wǎng)分布密度與土壤重金屬分布研究

李健平　楊明正

摘要：利用Voronoi圖考察了城市道路網(wǎng)的分布密度，并以此為基礎(chǔ)研究了道路網(wǎng)密度與城市土壤重金屬的分布關(guān)系。以武漢主城區(qū)為例，研究區(qū)域的道路網(wǎng)與土壤中的重金屬分布空間關(guān)系并不明顯，說明道路網(wǎng)并非城市土壤重金屬污染的主要源頭。結(jié)果符合實際，說明了該方法的可行性、準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：土壤；重金屬污染；空間分析；Voronoi圖

中圖分類號：X3

文獻標(biāo)識碼：A文章編號：16749944（2014）0802202

[FL（2K2]

1引言

汽車行駛過程中產(chǎn)生的污染是城市污染重要源頭之一＼[1＼]，其污染物質(zhì)主要分為氣體狀污染物和粒子狀污染物 在粒子狀污染物中， 含有的重金屬主要來源于汽油燃燒和汽車零部件磨損等， 如含Pb汽油的Pb， 輪胎中添加的Zn， 發(fā)動機及車體部件使用的Cu等。

本文以研究區(qū)的土壤采樣點位為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用采樣點位建立Voronoi圖，并計算每一個單元中的道路網(wǎng)密度，進而分析研究城市的土壤重金屬分布狀況與道路網(wǎng)密度的相關(guān)程度。

2材料與方法

21研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

2013年，在武漢市主城區(qū)（圖1）采集土壤樣品。樣點布設(shè)采用網(wǎng)格法，采樣單元格為1km×1km，采樣密度為1個點/km2，采集地表0～20cm的土壤樣品。在水系、湖泊和池塘發(fā)育地帶地區(qū)，當(dāng)小格的水域面積超過2/3時，采集水底的沉積物作為土壤樣品。在采集樣品的同時記錄采集樣點處的GPS點位。參照有關(guān)土壤技術(shù)規(guī)范，測定土壤中As，Cd，Cr，Cu，g，Ni，Pb，Zn含量，結(jié)果表明8種常規(guī)重金屬污染元素在武漢市土壤中污染較為嚴(yán)重＼[2＼]。本文將對研究區(qū)域（武漢主城區(qū)）土壤樣品的測試數(shù)據(jù)進行分析。

圖1研究區(qū)域（武漢主城區(qū)及道路網(wǎng)）

研究中的道路網(wǎng)來自于對相關(guān)地圖產(chǎn)品在CroelDraw中的矢量化，并在Arcgis投影變換及坐標(biāo)匹配。

22道路網(wǎng)密度與城市重金屬分布關(guān)系分析

道路是城市污染的源頭之一＼[3＼]，本文將在大尺度范圍內(nèi)，研究該區(qū)域道路對城市整體土壤重金屬分布的影響，判斷研究城市的道路網(wǎng)是否是該城市的主要污染源（圖2）。

圖2道路網(wǎng)密度統(tǒng)計Voronoi圖以諸多地理空間實體作為生長目標(biāo)，按距每一目標(biāo)最近原則，將整個連續(xù)空間剖分為若干個Voronoi區(qū)，每一個Voronoi區(qū)只包含一個生長目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上定義和形成的Voronoi模型集成了矢量模型和鋪蓋（柵格）模型的特點。Voronoi圖具有諸多特性，在此次研究中我們利用Voronoi圖的勢力范圍特性，即對一個空間生長目標(biāo)而言，凡落在其Voronoi多邊形范圍內(nèi)的空間點均距其最近，即其Voronoi多邊形反映了采樣點影響的空間范圍，進而確定影響范圍內(nèi)城市交通道路的長度。

使用Arcgis93對研究區(qū)域的土壤數(shù)據(jù)空間點位構(gòu)建Voronoi圖。

統(tǒng)計每一塊多邊形內(nèi)的道路總長度L，及每一塊多邊形的面積大小S，定義道路網(wǎng)密度D=L/S，可以得到每個多邊形的道路網(wǎng)密度值。由于每一個點位對應(yīng)唯一一個多邊形，每一個多邊形也有唯一的道路網(wǎng)密度值＼[4＼]，由此，可以進一步分析道路網(wǎng)空間分布與土壤中每一種重金屬元素的相關(guān)性。

本文將使用協(xié)方差云及Pearson相關(guān)系數(shù)來分析道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的相關(guān)程度。

3結(jié)果與分析

首先通過制作道路網(wǎng)密度與各種金屬含量的協(xié)方差云圖，如圖3，通過圖像可以發(fā)現(xiàn)所有圖像的云點主要落在x軸附近，直觀上可以判斷道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較小。

在此基礎(chǔ)上，運用SPSS計算道路網(wǎng)密度與土壤金屬含量的Pearson相關(guān)系數(shù)，如表1。

在表1中，道路網(wǎng)密度與采樣的各種金屬相關(guān)性系數(shù)都低于01，也再次說明了道路網(wǎng)的分布與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較低。在武漢主城區(qū)大范圍的土壤中的重金屬其主要污染源并不是道路網(wǎng)，也即道路網(wǎng)所產(chǎn)生的重金屬污染的范圍較小，影響范圍并不大。endprint

摘要：利用Voronoi圖考察了城市道路網(wǎng)的分布密度，并以此為基礎(chǔ)研究了道路網(wǎng)密度與城市土壤重金屬的分布關(guān)系。以武漢主城區(qū)為例，研究區(qū)域的道路網(wǎng)與土壤中的重金屬分布空間關(guān)系并不明顯，說明道路網(wǎng)并非城市土壤重金屬污染的主要源頭。結(jié)果符合實際，說明了該方法的可行性、準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：土壤；重金屬污染；空間分析；Voronoi圖

中圖分類號：X3

文獻標(biāo)識碼：A文章編號：16749944（2014）0802202

[FL（2K2]

1引言

汽車行駛過程中產(chǎn)生的污染是城市污染重要源頭之一＼[1＼]，其污染物質(zhì)主要分為氣體狀污染物和粒子狀污染物 在粒子狀污染物中， 含有的重金屬主要來源于汽油燃燒和汽車零部件磨損等， 如含Pb汽油的Pb， 輪胎中添加的Zn， 發(fā)動機及車體部件使用的Cu等。

本文以研究區(qū)的土壤采樣點位為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用采樣點位建立Voronoi圖，并計算每一個單元中的道路網(wǎng)密度，進而分析研究城市的土壤重金屬分布狀況與道路網(wǎng)密度的相關(guān)程度。

2材料與方法

21研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

2013年，在武漢市主城區(qū)（圖1）采集土壤樣品。樣點布設(shè)采用網(wǎng)格法，采樣單元格為1km×1km，采樣密度為1個點/km2，采集地表0～20cm的土壤樣品。在水系、湖泊和池塘發(fā)育地帶地區(qū)，當(dāng)小格的水域面積超過2/3時，采集水底的沉積物作為土壤樣品。在采集樣品的同時記錄采集樣點處的GPS點位。參照有關(guān)土壤技術(shù)規(guī)范，測定土壤中As，Cd，Cr，Cu，g，Ni，Pb，Zn含量，結(jié)果表明8種常規(guī)重金屬污染元素在武漢市土壤中污染較為嚴(yán)重＼[2＼]。本文將對研究區(qū)域（武漢主城區(qū)）土壤樣品的測試數(shù)據(jù)進行分析。

圖1研究區(qū)域（武漢主城區(qū)及道路網(wǎng)）

研究中的道路網(wǎng)來自于對相關(guān)地圖產(chǎn)品在CroelDraw中的矢量化，并在Arcgis投影變換及坐標(biāo)匹配。

22道路網(wǎng)密度與城市重金屬分布關(guān)系分析

道路是城市污染的源頭之一＼[3＼]，本文將在大尺度范圍內(nèi)，研究該區(qū)域道路對城市整體土壤重金屬分布的影響，判斷研究城市的道路網(wǎng)是否是該城市的主要污染源（圖2）。

圖2道路網(wǎng)密度統(tǒng)計Voronoi圖以諸多地理空間實體作為生長目標(biāo)，按距每一目標(biāo)最近原則，將整個連續(xù)空間剖分為若干個Voronoi區(qū)，每一個Voronoi區(qū)只包含一個生長目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上定義和形成的Voronoi模型集成了矢量模型和鋪蓋（柵格）模型的特點。Voronoi圖具有諸多特性，在此次研究中我們利用Voronoi圖的勢力范圍特性，即對一個空間生長目標(biāo)而言，凡落在其Voronoi多邊形范圍內(nèi)的空間點均距其最近，即其Voronoi多邊形反映了采樣點影響的空間范圍，進而確定影響范圍內(nèi)城市交通道路的長度。

使用Arcgis93對研究區(qū)域的土壤數(shù)據(jù)空間點位構(gòu)建Voronoi圖。

統(tǒng)計每一塊多邊形內(nèi)的道路總長度L，及每一塊多邊形的面積大小S，定義道路網(wǎng)密度D=L/S，可以得到每個多邊形的道路網(wǎng)密度值。由于每一個點位對應(yīng)唯一一個多邊形，每一個多邊形也有唯一的道路網(wǎng)密度值＼[4＼]，由此，可以進一步分析道路網(wǎng)空間分布與土壤中每一種重金屬元素的相關(guān)性。

本文將使用協(xié)方差云及Pearson相關(guān)系數(shù)來分析道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的相關(guān)程度。

3結(jié)果與分析

首先通過制作道路網(wǎng)密度與各種金屬含量的協(xié)方差云圖，如圖3，通過圖像可以發(fā)現(xiàn)所有圖像的云點主要落在x軸附近，直觀上可以判斷道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較小。

在此基礎(chǔ)上，運用SPSS計算道路網(wǎng)密度與土壤金屬含量的Pearson相關(guān)系數(shù)，如表1。

在表1中，道路網(wǎng)密度與采樣的各種金屬相關(guān)性系數(shù)都低于01，也再次說明了道路網(wǎng)的分布與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較低。在武漢主城區(qū)大范圍的土壤中的重金屬其主要污染源并不是道路網(wǎng)，也即道路網(wǎng)所產(chǎn)生的重金屬污染的范圍較小，影響范圍并不大。endprint

摘要：利用Voronoi圖考察了城市道路網(wǎng)的分布密度，并以此為基礎(chǔ)研究了道路網(wǎng)密度與城市土壤重金屬的分布關(guān)系。以武漢主城區(qū)為例，研究區(qū)域的道路網(wǎng)與土壤中的重金屬分布空間關(guān)系并不明顯，說明道路網(wǎng)并非城市土壤重金屬污染的主要源頭。結(jié)果符合實際，說明了該方法的可行性、準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：土壤；重金屬污染；空間分析；Voronoi圖

中圖分類號：X3

文獻標(biāo)識碼：A文章編號：16749944（2014）0802202

[FL（2K2]

1引言

汽車行駛過程中產(chǎn)生的污染是城市污染重要源頭之一＼[1＼]，其污染物質(zhì)主要分為氣體狀污染物和粒子狀污染物 在粒子狀污染物中， 含有的重金屬主要來源于汽油燃燒和汽車零部件磨損等， 如含Pb汽油的Pb， 輪胎中添加的Zn， 發(fā)動機及車體部件使用的Cu等。

本文以研究區(qū)的土壤采樣點位為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，利用采樣點位建立Voronoi圖，并計算每一個單元中的道路網(wǎng)密度，進而分析研究城市的土壤重金屬分布狀況與道路網(wǎng)密度的相關(guān)程度。

2材料與方法

21研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

2013年，在武漢市主城區(qū)（圖1）采集土壤樣品。樣點布設(shè)采用網(wǎng)格法，采樣單元格為1km×1km，采樣密度為1個點/km2，采集地表0～20cm的土壤樣品。在水系、湖泊和池塘發(fā)育地帶地區(qū)，當(dāng)小格的水域面積超過2/3時，采集水底的沉積物作為土壤樣品。在采集樣品的同時記錄采集樣點處的GPS點位。參照有關(guān)土壤技術(shù)規(guī)范，測定土壤中As，Cd，Cr，Cu，g，Ni，Pb，Zn含量，結(jié)果表明8種常規(guī)重金屬污染元素在武漢市土壤中污染較為嚴(yán)重＼[2＼]。本文將對研究區(qū)域（武漢主城區(qū)）土壤樣品的測試數(shù)據(jù)進行分析。

圖1研究區(qū)域（武漢主城區(qū)及道路網(wǎng)）

研究中的道路網(wǎng)來自于對相關(guān)地圖產(chǎn)品在CroelDraw中的矢量化，并在Arcgis投影變換及坐標(biāo)匹配。

22道路網(wǎng)密度與城市重金屬分布關(guān)系分析

道路是城市污染的源頭之一＼[3＼]，本文將在大尺度范圍內(nèi)，研究該區(qū)域道路對城市整體土壤重金屬分布的影響，判斷研究城市的道路網(wǎng)是否是該城市的主要污染源（圖2）。

圖2道路網(wǎng)密度統(tǒng)計Voronoi圖以諸多地理空間實體作為生長目標(biāo)，按距每一目標(biāo)最近原則，將整個連續(xù)空間剖分為若干個Voronoi區(qū)，每一個Voronoi區(qū)只包含一個生長目標(biāo)。在此基礎(chǔ)上定義和形成的Voronoi模型集成了矢量模型和鋪蓋（柵格）模型的特點。Voronoi圖具有諸多特性，在此次研究中我們利用Voronoi圖的勢力范圍特性，即對一個空間生長目標(biāo)而言，凡落在其Voronoi多邊形范圍內(nèi)的空間點均距其最近，即其Voronoi多邊形反映了采樣點影響的空間范圍，進而確定影響范圍內(nèi)城市交通道路的長度。

使用Arcgis93對研究區(qū)域的土壤數(shù)據(jù)空間點位構(gòu)建Voronoi圖。

統(tǒng)計每一塊多邊形內(nèi)的道路總長度L，及每一塊多邊形的面積大小S，定義道路網(wǎng)密度D=L/S，可以得到每個多邊形的道路網(wǎng)密度值。由于每一個點位對應(yīng)唯一一個多邊形，每一個多邊形也有唯一的道路網(wǎng)密度值＼[4＼]，由此，可以進一步分析道路網(wǎng)空間分布與土壤中每一種重金屬元素的相關(guān)性。

本文將使用協(xié)方差云及Pearson相關(guān)系數(shù)來分析道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的相關(guān)程度。

3結(jié)果與分析

首先通過制作道路網(wǎng)密度與各種金屬含量的協(xié)方差云圖，如圖3，通過圖像可以發(fā)現(xiàn)所有圖像的云點主要落在x軸附近，直觀上可以判斷道路網(wǎng)密度與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較小。

在此基礎(chǔ)上，運用SPSS計算道路網(wǎng)密度與土壤金屬含量的Pearson相關(guān)系數(shù)，如表1。

在表1中，道路網(wǎng)密度與采樣的各種金屬相關(guān)性系數(shù)都低于01，也再次說明了道路網(wǎng)的分布與土壤重金屬的分布相關(guān)程度較低。在武漢主城區(qū)大范圍的土壤中的重金屬其主要污染源并不是道路網(wǎng)，也即道路網(wǎng)所產(chǎn)生的重金屬污染的范圍較小，影響范圍并不大。endprint