土壤中重金屬累積預(yù)測模型研究進(jìn)展*

侯靜濤 劉 娟 向永金 王夢青 方凱秦 褚 楚 喬 敏

(1.國家環(huán)境保護(hù)土壤健康診斷與綠色修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,華中農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心，北京 100085)

土壤是人們賴以生存和發(fā)展的自然資源，也是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，是關(guān)系到人類生存的物質(zhì)基礎(chǔ)。土壤環(huán)境不僅與大氣、水及生物環(huán)境密切相關(guān)，而且土壤環(huán)境的安全更是整個(gè)生態(tài)安全的重要組成部分。隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，工業(yè)化、城市化進(jìn)程的不斷加快，不同類型的污染物會(huì)通過各種途徑進(jìn)入土壤，隨后在土壤中通過生物、物理及化學(xué)作用下在土壤中累積。而重金屬是造成土壤污染的主要污染物，一旦進(jìn)入土壤，很難被微生物降解，極易被農(nóng)作物和植物吸收，并通過食物鏈，對人體健康造成極大危害，嚴(yán)重威脅到我國的糧食和食品安全[1]。

我國土壤環(huán)境狀況總體不容樂觀，部分地區(qū)土壤污染尤為嚴(yán)重。隨著國內(nèi)外學(xué)者對土壤重金屬污染問題研究的不斷深入[2-4]，針對土壤中重金屬累積預(yù)測模型的開發(fā)與利用引起了科研工作者的極大興趣[5-8],[9]4-14。土壤中重金屬累積預(yù)測模型可以在一定時(shí)期內(nèi)對土壤中的重金屬污染狀況進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)和預(yù)測，從而確定土壤中重金屬污染的變化趨勢以及到達(dá)某一極限的時(shí)間或濃度，因而為土壤健康管理提供方向和對策。因此，開發(fā)和利用土壤中重金屬累積預(yù)測模型已經(jīng)成為環(huán)境科學(xué)、土壤學(xué)以及信息科學(xué)等多學(xué)科交叉的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)。本研究主要綜述了近幾年來報(bào)道的土壤中重金屬累積預(yù)測模型，通過分析不同模型的原理及關(guān)鍵參數(shù)，重點(diǎn)介紹了各類模型的優(yōu)缺點(diǎn)以及在土壤中的應(yīng)用，并提出了影響預(yù)測模型準(zhǔn)確度的因素，最后總結(jié)了土壤中重金屬累積預(yù)測模型研究的不足，并進(jìn)行了展望。

1 重金屬在土壤中的累積行為

準(zhǔn)確預(yù)測重金屬在土壤中的變化趨勢，需了解重金屬污染物在土壤中的累積行為，而土壤中重金屬的累積與其在土壤中的界面過程密不可分。重金屬一旦進(jìn)入到土壤環(huán)境，便會(huì)與土壤活性組分(土壤礦物、有機(jī)質(zhì)和微生物)發(fā)生物理、化學(xué)以及生物界面過程，這些界面過程通常包括吸附/解吸、氧化/還原、溶解/沉淀、分配、絡(luò)合以及揮發(fā)等，并最終使重金屬在土壤中累積。

除物理、化學(xué)、生物界面過程影響土壤中重金屬累積，重金屬在土壤中的遷移也會(huì)影響其累積行為。污染物遷移與很多因素有關(guān)，例如氣象條件、地形、地勢、地貌、淋溶以及地表徑流等[10-12]。對于重金屬而言，由于其在土壤中難降解、不易揮發(fā)(Hg除外)，揮發(fā)和降解等行為不是引起其在土壤中累積的重要途徑。

2 預(yù)測模型與方法

隨著人們對污染物在土壤中的界面過程以及遷移途徑認(rèn)識(shí)的不斷深入，科研工作者們依據(jù)土壤性質(zhì)、重金屬類型的差異以及情景分析的需要，建立相應(yīng)的模型與方法(見表1)，用來預(yù)測重金屬在土壤中的累積行為及變化趨勢，為土壤質(zhì)量的管理提供指導(dǎo)和研究方向。

表1 預(yù)測模型的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍

2.1 超標(biāo)年限預(yù)測模型

超標(biāo)年限預(yù)測模型充分考慮工業(yè)發(fā)展對土壤污染累積的影響，并基于重金屬在土壤中的堆積速率，將土壤的污染過程分為勻速和加速兩種情景，即：在工業(yè)發(fā)展較為緩慢的地區(qū)，重金屬在土壤中的累積適用于勻速累積模型；在工業(yè)發(fā)展較快的區(qū)域則適用加速累積模型[13-14]。超標(biāo)年限預(yù)測模型與環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)警時(shí)間、土壤的基準(zhǔn)值等有關(guān)，模型可以依據(jù)工業(yè)發(fā)展不同階段，使用加速和勻速兩種情景預(yù)測重金屬在土壤中的累積行為。例如，薛強(qiáng)[15]在土壤超標(biāo)年限和土壤評(píng)價(jià)模型基礎(chǔ)上，采用加速和勻速累積預(yù)測兩種情景，以江西某礦區(qū)重金屬Cu、Pb、Cd、As、Hg為研究對象，預(yù)測幾年后土壤中重金屬變化趨勢。此外，楊忠平等[16]在長春土壤污染的歷史基礎(chǔ)上，利用污染超標(biāo)年限預(yù)測模型，分別在勻速和加速累積模式下，對長春城區(qū)土壤中Cr、As、Pb出現(xiàn)的預(yù)警時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在勻速累積模式下，重金屬在研究區(qū)域的累積速率較緩慢；在加速累積模式下，分別有約90%、65%、80%和60%的土壤中Cu、Zn、Hg和Cd含量在20～50年內(nèi)超過警戒線。

超標(biāo)年限預(yù)測模型最大優(yōu)點(diǎn)在于參數(shù)較少，容易獲取，使用方便。但是該模型并沒有充分考慮社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r以及未來環(huán)境保護(hù)措施的變化，因此模型的預(yù)測精度低，誤差較大，進(jìn)而會(huì)影響此模型在實(shí)際中的應(yīng)用。此外，該模型沒有很好地體現(xiàn)重金屬在土壤中的遷移轉(zhuǎn)化，未來還需進(jìn)一步完善。

2.2 累積量預(yù)測模型

相較于超標(biāo)年限預(yù)測模型，累積量預(yù)測模型應(yīng)用更為廣泛，該模型基于土壤環(huán)境容量構(gòu)建，是土壤評(píng)價(jià)學(xué)中重金屬累積預(yù)測的通用計(jì)算方法[17]59-66,[18]64-66。

目前有很多科研工作者將累積量預(yù)測模型應(yīng)用于土壤重金屬累積預(yù)測研究。如ZHAO等[19]以湖南黃場村雄黃礦區(qū)土壤中的As為研究對象，采用累積量預(yù)測模型，預(yù)測了25年后土壤中As含量變化，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果，建議采取停止采礦和冶煉活動(dòng)、處置廢渣、污水凈化等源頭控制措施降低礦區(qū)土壤中As污染風(fēng)險(xiǎn)。此外，郭志明等[18]64-66運(yùn)用累積量預(yù)測模型對氣源性重金屬污染物進(jìn)入土壤的累積效應(yīng)進(jìn)行分析和估算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，土壤中重金屬的累積量會(huì)隨著預(yù)測時(shí)間的延長，逐步呈現(xiàn)降低趨勢，并遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于土壤背景值。

通過分析該模型可以發(fā)現(xiàn)殘留率為土壤累積量預(yù)測模型的關(guān)鍵參數(shù)，殘留率準(zhǔn)確與否在一定程度上會(huì)影響預(yù)測準(zhǔn)確度。由于不同地區(qū)土壤特性不同，重金屬在不同土壤中的殘留率不盡相同，因此重金屬殘留率數(shù)據(jù)的獲取成為制約該模型應(yīng)用的最大障礙。

2.3 情景模擬預(yù)測模型

情景模擬預(yù)測是預(yù)測者在已有的歷史資料基礎(chǔ)上，運(yùn)用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和對情景的判斷能力，對事物未來發(fā)展做出情景假設(shè)，并且預(yù)測事物在這幾種情景下的發(fā)展?fàn)顩r?？蓪⒃撃Ｐ头譃闃酚^、無突變、悲觀3種情景進(jìn)行預(yù)測[17]59-66，其中樂觀情景基于主要污染企業(yè)關(guān)閉，重金屬輸入量為零的假設(shè)；無突變情景則基于維持目前的狀況，不出現(xiàn)新的污染企業(yè)，不關(guān)閉現(xiàn)有企業(yè)，排污量維持不變的假設(shè)；而悲觀情景則是基于污染企業(yè)不斷增加，排污量不斷增加的假設(shè)。

該模型可提供不同情景下土壤重金屬的累積預(yù)測，給出不同情景的模擬結(jié)果。吳春發(fā)[9]4-14以2003年為起始年，運(yùn)用情景模擬預(yù)測模型預(yù)測2020年研究區(qū)域重金屬含量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在樂觀情景下，2020年研究區(qū)域的土壤中除Pb外其他重金屬含量無明顯下降；在無突變情景下，各種重金屬含量不斷增加，污染狀況繼續(xù)惡化?？傮w來說，無突變情景下的重金屬含量預(yù)測結(jié)果是樂觀情量下預(yù)測結(jié)果的1.3～2.5倍。

由于此模型中涉及到的數(shù)據(jù)獲取比較復(fù)雜，難以全部獲取，且在使用過程中有不少的假設(shè)條件，模擬結(jié)果與實(shí)際情況存在誤差，在一定程度上增加了此模型的不確定性。此外，此模型模擬土壤重金屬的累積傳輸機(jī)理過于簡單，不能很好地闡述重金屬的遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律[17]59-66，今后還需進(jìn)一步增強(qiáng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的積累，探討更為準(zhǔn)確的預(yù)測機(jī)理模型。

2.4 STEM-profile模型

STEM-profile模型處于初步探索階段，相關(guān)研究較少，應(yīng)用范圍不夠廣。該模型的基本原理是將土壤剖面在垂直方向上進(jìn)行一系列分解，每塊土壤的重金屬分為4個(gè)相態(tài)——有機(jī)相、吸附相、礦物相以及溶液相，并且會(huì)受到3種輸入輸出方式(重金屬輸入、植物吸收以及淋溶過程)的影響。

此模型主要應(yīng)用于某種特定的金屬元素預(yù)測，模擬結(jié)果與測量結(jié)果可以有較高的擬合度，能為農(nóng)田中重金屬預(yù)測提供很好的技術(shù)支撐。例如，趙忠明等[20]初次運(yùn)用STEM-profile模型，通過分析污染物的輸入、輸出形態(tài)以及再生水灌溉農(nóng)田對Cd產(chǎn)生的影響，以北京通州某農(nóng)田Cd為研究對象，并對Cd含量進(jìn)行實(shí)地監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)該模型模擬預(yù)測結(jié)果與實(shí)際測量結(jié)果的擬合度較高，并且得出STEM-profile模型模擬結(jié)果對再生水灌溉后農(nóng)田中Cd的累積有較好的重現(xiàn)性。

此模型涉及到的動(dòng)力學(xué)平衡方程式中輸入?yún)?shù)包括有機(jī)相的礦化速率、水力動(dòng)態(tài)彌散系數(shù)、沉淀速率常數(shù)、溶解速率常數(shù)等，但是在實(shí)際過程中，部分?jǐn)?shù)據(jù)很難獲取，在一定程度上阻礙了STEM-profile模型的應(yīng)用，未來還需進(jìn)一步提高該模型的普適性。

2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的預(yù)測能力，是目前最具有代表性、應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[21]。在過去幾十年的研究中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于不同的環(huán)境工程領(lǐng)域[22],[23]51-52。例如，王芬等[24]運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究四川某區(qū)土壤重金屬加密插值；段寧等[25]運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對鉛酸蓄電池廠的地下水重金屬濃度進(jìn)行預(yù)測。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型基本原理是通過建立土壤的空間位置和各金屬含量、污染程度之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系[26]，將經(jīng)緯度、土壤酸堿度、有機(jī)質(zhì)含量、陽離子交換量等因素作為輸入量導(dǎo)入輸入層，將輸入層數(shù)據(jù)導(dǎo)入隱含層進(jìn)行數(shù)據(jù)算法處理，隨后將重金屬含量作為輸出量傳至輸出層，將結(jié)果與預(yù)測值比較，若產(chǎn)生誤差，則進(jìn)行BP，調(diào)整權(quán)重函數(shù)，使輸出誤差達(dá)到最小，從而使結(jié)果更具有科學(xué)性[27],最后將其輸出值與目標(biāo)值建立線性回歸方程，相關(guān)系數(shù)越接近1，表明此模型預(yù)測精度越高[28-29]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型監(jiān)測成本和分析成本較低，在使用過程中可避免分析樣品帶來的化學(xué)污染問題，同時(shí)也可彌補(bǔ)因監(jiān)測指標(biāo)不足而使預(yù)測結(jié)果片面[30]，也有研究表明此模型的擬合度接近期望值，對土壤中重金屬的模擬預(yù)測有著較高的預(yù)測精度[31]。樊寧等[32]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過設(shè)置輸入層、預(yù)測時(shí)間和預(yù)測模式等參數(shù)，以重金屬Cd、Hg、Cr、Pb、As為研究對象，綜合重金屬的毒性、污染程度等各個(gè)方面因素，預(yù)測了燃煤電廠周邊土壤中重金屬濃度的變化，并對其累積情況進(jìn)行相應(yīng)評(píng)價(jià)。此外，楊娟等[33]、王天巍等[34]、張鈺等[23]54-56利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對重金屬污染的土壤進(jìn)行研究，并證實(shí)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中非線性映射關(guān)系的可行性。但是此模型目前研究的重金屬有限，因此未來研究中有必要將該模型研究范圍進(jìn)行擴(kuò)展，提高其普適性。

2.6 灰色聚類分析

聚類分析是指在任何無先驗(yàn)知識(shí)的情況下，將一組數(shù)據(jù)的群聚結(jié)構(gòu)按照樣本間的距離和相似度進(jìn)行分類[35]。而灰色聚類法便是其中一種，該方法在土壤研究中應(yīng)用最為廣泛，可以提取土壤中重金屬濃度超標(biāo)的信息，將其作為評(píng)價(jià)依據(jù)，進(jìn)一步預(yù)測土壤污染地區(qū)的環(huán)境質(zhì)量狀況。

灰色聚類分析法基本步驟如下：首先通過參考相關(guān)文獻(xiàn)中的參數(shù)[36-37]確定樣本空間并構(gòu)造矩陣；隨后尋找灰色理論的白化函數(shù)，確定污染物權(quán)重、引入修正系數(shù)；用特定的計(jì)算方法進(jìn)行分類，最后得到歸納聚類分析結(jié)果[38]。若對白化函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，根據(jù)研究內(nèi)容引入新的指標(biāo)函數(shù)，便成為改進(jìn)灰色聚類分析，能建立更完善的預(yù)測模型[39]147-149。

灰色聚類分析模型在識(shí)別性質(zhì)相近的環(huán)境問題時(shí)具有很大的優(yōu)勢。但將傳統(tǒng)灰色聚類分析法應(yīng)用在土壤領(lǐng)域時(shí)，存在分辨率、信息利用率低、多因素的評(píng)價(jià)精度不高等問題。且傳統(tǒng)灰色聚類分析法中白化函數(shù)所涉及到的范圍過于狹窄，濃度較為分散，易丟失數(shù)據(jù)，因而導(dǎo)致結(jié)果偏于保守[40]。比較之下，改進(jìn)灰色聚類分析法更能綜合體現(xiàn)土壤中多種重金屬聯(lián)合作用。例如，郭紹英等[39]147-149根據(jù)馬鞍山某重點(diǎn)礦區(qū)的土壤污染特點(diǎn)，以Hg、Zn、Cd、Cr、Pb、Cu為研究對象，通過含超標(biāo)濃度賦權(quán)法的傳統(tǒng)灰色聚類分析模型和含雙因子權(quán)重賦權(quán)法的改進(jìn)灰色聚類分析模型，分別對該礦區(qū)的土壤重金屬的累積進(jìn)行預(yù)測，驗(yàn)證了改進(jìn)灰色聚類模型的實(shí)用性，為礦區(qū)土壤多種重金屬聯(lián)合作用下的累積預(yù)測提供了一定參考借鑒。此外，孫永亮[41]也通過改進(jìn)灰色聚類分析，對川西某鉛鋅礦土壤重金屬Pb、Hg、As、Cr污染的10個(gè)監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測分析，得到了較理想的預(yù)測結(jié)果，為土壤中重金屬污染防控提供了參考價(jià)值。

2.7 克里格插值法

克里格插值法是對采樣點(diǎn)區(qū)域的變量半方差函數(shù)和某一范圍內(nèi)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性計(jì)算，在采樣點(diǎn)的分割間距范圍內(nèi)，根據(jù)采樣點(diǎn)與待估樣點(diǎn)空間和結(jié)構(gòu)上的相互關(guān)系建立變異函數(shù)，對已測數(shù)據(jù)進(jìn)行線性無偏最優(yōu)化[42]。這種方法最早被用來估算礦山中目標(biāo)位置的樣品值[43]。后期也陸續(xù)在水質(zhì)、土壤方面得到了廣泛應(yīng)用，目前在土壤方面更多應(yīng)用于揭示空間相關(guān)規(guī)律和土壤中重金屬預(yù)測?？死锔癫逯捣ǚ譃?類，場地特點(diǎn)不同，適用條件不同，選用方法也不同[44]。

在克里格插值法中最關(guān)鍵的兩個(gè)步驟為生成變異函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)、預(yù)測未知點(diǎn)的值。權(quán)重函數(shù)的計(jì)算需在無偏差、最優(yōu)化兩大條件下進(jìn)行[45]。劉庚等[46]研究了某蓄電池場地重金屬Pb的空間分布，并比較了分區(qū)預(yù)測模型、反距離加權(quán)模型、克里格模型以及樣條函數(shù)模型對重金屬污染分布預(yù)測的影響差異，發(fā)現(xiàn)不同的插值方法和模型的預(yù)測結(jié)果均能反映出場地的總體污染變化趨勢?？死锔癫逯捣ㄖ胁逯迭c(diǎn)的數(shù)量、空間變量的自身性質(zhì)、插值點(diǎn)的位置均對插值精度存在一定的影響。并且插值方法不同，適用條件不同，預(yù)測結(jié)果的精度也不同。

2.8 光譜反演預(yù)測模型

目前已有大量研究利用高光譜和近紅外光譜來探究土壤光譜與重金屬含量之間的關(guān)系[47-48]，并通過光譜反演建立了土壤中重金屬含量預(yù)測模型[49-52]，取得了良好的效果。反演預(yù)測模型使用流程如下：首先對采集土壤樣品的光譜進(jìn)行收集和預(yù)處理，然后利用連續(xù)投影算法(SPA)選取預(yù)處理后光譜數(shù)據(jù)的特征頻率，最后可采用多元逐步回歸、主成分回歸、偏最小二乘法(PLS)、支持向量機(jī)(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)方法建立重金屬含量的反演預(yù)測模型，并通過預(yù)測集相關(guān)系數(shù)(Rp)、預(yù)測集均方根誤差(RMSEP)、校正集相關(guān)系數(shù)(Re)和校正集均方根誤差(RMSEC)等參數(shù)對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，確定最佳預(yù)測模型。

李斌等[53]采用太赫茲光譜技術(shù)，對土壤中重金屬Pb含量進(jìn)行反演預(yù)測，研究發(fā)現(xiàn)土壤中的Pb含量與對應(yīng)的太赫茲吸收光譜有一定聯(lián)系，并證明用太赫茲光譜反演預(yù)測模型研究土壤中重金屬的含量變化具有可行性。在此基礎(chǔ)上，李超等[54]利用太赫茲光譜技術(shù)，對不同pH條件下的土壤中Pb含量的最佳反演預(yù)測模型進(jìn)行了研究，并通過預(yù)測模型的評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行評(píng)估。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，pH=8.5的土壤樣品最佳預(yù)測模型為SPA-PLS，其中Rp=0.994 6，RMSEP=22.70 mg/kg，Re=0.997 7，RMSEC=14.52 mg/kg。

通過在反演預(yù)測模型中使用SPA選取光譜的特征頻率，不僅能代替原來的光譜進(jìn)行建模，還可減少數(shù)據(jù)量，簡化預(yù)測模型，提高預(yù)測模型精度，取得較好的預(yù)測效果。但是目前基于太赫茲光譜技術(shù)的土壤中重金屬反演預(yù)測模型的研究相對較少，適用的重金屬類型單一，并且樣本數(shù)量還需增加，在今后的研究中還需進(jìn)一步探索更為精準(zhǔn)的適合其他重金屬的反演預(yù)測模型。

3 影響預(yù)測模型和方法精度的因素

為準(zhǔn)確預(yù)測土壤中重金屬的變化趨勢，依據(jù)研究區(qū)域的特點(diǎn)，選擇合適的重金屬累積預(yù)測模型尤為重要。而預(yù)測模型和方法的精度受很多因素影響。

3.1 參數(shù)來源

建立土壤中重金屬累積預(yù)測模型關(guān)鍵在于輸入?yún)?shù)的準(zhǔn)確度。在實(shí)際應(yīng)用中，參數(shù)取值多半是根據(jù)研究者個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、對文獻(xiàn)中數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)擬合以及與國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)則相結(jié)合而獲得，存在較大差異。此外，一部分參數(shù)取值與重金屬在土壤中的界面過程、遷移轉(zhuǎn)化過程以及地域地形等息息相關(guān)。例如，重金屬在土壤中的對流、吸附、擴(kuò)散、絡(luò)合和沉淀等過程會(huì)極大影響土壤中重金屬的輸入量和土壤重金屬濃度背景值；并且在實(shí)際工程中，往往會(huì)忽略重金屬通過大氣、水等途徑進(jìn)入土壤的含量；同時(shí)不同地區(qū)地形地貌也會(huì)影響重金屬的輸入量和輸出量。參數(shù)輸入值存在誤差，模型的預(yù)測精度也會(huì)受到影響。

3.2 變量個(gè)數(shù)

在土壤中重金屬累積預(yù)測模型建立過程中，通常設(shè)置很多假設(shè)條件，假設(shè)條件的設(shè)置是為了減少參數(shù)變量的個(gè)數(shù)，簡化土壤中重金屬累積的凈化過程。但在實(shí)際過程中，部分假設(shè)條件偏離實(shí)際，在建立預(yù)測模型時(shí)，參數(shù)變量的個(gè)數(shù)也多與個(gè)人所收集的資料有關(guān)，因此在一定程度上會(huì)影響模型的準(zhǔn)確度。例如，累積量預(yù)測模型中有3個(gè)變量參數(shù)，分別為重金屬的年輸入量、重金屬在土壤中的年殘留率和土壤污染物的背景濃度；情景模擬預(yù)測模型中重金屬年殘留率、研究區(qū)土壤重金屬累積加速度、土壤重金屬累積速度、采樣時(shí)所取土壤重金屬含量和土壤背景值均為變量參數(shù)；此外，STEM-profile模型中，有機(jī)相的礦化速率、水力動(dòng)態(tài)彌散系數(shù)、沉淀速率常數(shù)、溶解速率常數(shù)等參數(shù)都會(huì)隨著研究區(qū)域和污染物的輸入輸出形態(tài)發(fā)生變化。模型中變量參數(shù)過多，會(huì)影響模型的準(zhǔn)確度，進(jìn)而影響土壤中重金屬累積的預(yù)測結(jié)果。

3.3 研究區(qū)域的特征

研究區(qū)域的地形地勢地貌、氣象條件、地表徑流等也會(huì)影響重金屬累積預(yù)測模型準(zhǔn)確度。例如，部分研究區(qū)域的地形情況復(fù)雜，采樣難度較大，數(shù)據(jù)的獲取容易存在誤差；情景模擬預(yù)測中土壤重金屬累積加速度、土壤重金屬累積速度與研究區(qū)域的降水、地表徑流量相關(guān)，當(dāng)氣象條件發(fā)生變化時(shí)，相關(guān)參數(shù)取值也隨之變化，會(huì)直接影響模型的預(yù)測結(jié)果。此外，研究區(qū)域的土地利用方式不同，土壤的理化性質(zhì)不同，重金屬污染的種類不同，累積方式也不同，也會(huì)導(dǎo)致研究對象、適用模型及方法發(fā)生相應(yīng)變化。例如，對于場地土壤，主要從人體健康角度出發(fā)，考慮企業(yè)周邊的土壤污染物累積變化趨勢，并結(jié)合場地土壤污染的特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測；而對于農(nóng)田土壤，主要從食品安全角度出發(fā)，考慮農(nóng)作物中污染物的累積變化趨勢，綜合農(nóng)用地的污染特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測。

4 問題與展望

4.1 問 題

由于當(dāng)前土壤重金屬累積預(yù)測模型的研究還處于起步階段，其應(yīng)用還存在不足之處。具體如下：

(1) 預(yù)測模型適用范圍不夠廣。盡管很多研究者針對不同類型土壤中重金屬累積預(yù)測模型開展了大量的研究，但土壤中一些關(guān)注度高的重金屬如As、Pb、Hg等涉及到的累積預(yù)測模型較少，對建立完善的土壤重金屬污染累積預(yù)測平臺(tái)存在一定的局限性。

(2) 預(yù)測模型精度有待提高。目前更多的預(yù)測模型偏向于數(shù)據(jù)的結(jié)果輸出，但針對其模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的相互驗(yàn)證的研究較少，模型的準(zhǔn)確性和精密度還有待進(jìn)一步明確。

(3) 預(yù)測模型的理論研究不夠深入。由于土壤污染的復(fù)雜性，支撐預(yù)測模型的基礎(chǔ)理論研究不夠深入，部分模型只能定性預(yù)測土壤重金屬污染的程度，缺乏與國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)銜接的量化預(yù)測研究。

4.2 展 望

(1) 開展預(yù)測模型理論基礎(chǔ)研究。對土壤重金屬累積預(yù)測模型的基礎(chǔ)理論研究不足，無法獲得更切合實(shí)際結(jié)果的預(yù)測模型，影響了預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，因此要加強(qiáng)預(yù)測模型基礎(chǔ)理論的研究。

(2) 提高預(yù)測模型適用性。在今后土壤中重金屬累積預(yù)測模型的研究開發(fā)領(lǐng)域中，應(yīng)針對不同類型土壤的理化性質(zhì)開展不同適應(yīng)模型的研究，提高其適用性，最大程度地為土壤質(zhì)量預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)服務(wù)。

(3) 加強(qiáng)預(yù)測模型結(jié)果實(shí)證研究。部分預(yù)測模型結(jié)果與監(jiān)測數(shù)據(jù)不一致，為提高其精密度，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)預(yù)測模型的實(shí)證研究。在預(yù)測模型的應(yīng)用中需要將模型與環(huán)境實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)相結(jié)合，根據(jù)土壤污染背景數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行調(diào)整與修正。