基于地统计学的土壤污染源解析模型差异对比

• 作者: 王彬 姜坤 师华定 徐嘉礼 吴海波 罗春晖
• 来源期刊: 农业环境科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 土壤污染源解析 地统计学 PCA-APCS-MLR模型 PMF模型 UNMIX模型
• 年，卷（期）: 2022,（10）
• 所属期刊栏目: 土壤环境（中国土壤学会土壤环境专业委员会协办）
• 页码范围: 2181-2189
• 页数: 8页
• 分类号: X53
• 语种: 中文
• DOI: 10.11654/jaes.2022-0266

摘要

为探究不同源解析模型的适用性，以松阴溪流域土壤重金属为例，分别采用主成分-绝对主成分-多元线性回归模型（PCA-APCS-MLR）、正定矩阵因子分解模型（PMF）以及UNMIX模型对研究区土壤重金属进行污染源解析，并运用地统计学方法对3种模型计算的贡献度进行插值分析，最后分析对比源解析结果。结果表明：对于研究区土壤污染源来说，通过PCA-APCSMLR模型可识别出自然源、工业源和交通源，而通过PMF模型、UNMIX模型分析均识别出了交通-农药-污灌源、自然源以及工业源。将3种模型结合分析可知，自然源是导致研究区土壤Cd、Pb、As、Cu、Zn污染的主要因素，总贡献率为30.1%； Cr、Ni污染的主要因素是工业源，总贡献率为37.4%； Hg污染主要与交通源、农药-污灌源有关，总贡献率分别为18.0%、14.5%。研究表明，PCAAPCS-MLR模型在判别主要污染源类型时具有一定优势，而PMF模型、UNMIX模型在计算源贡献率时较为准确，在源解析时需要将不同模型结合起来，使其结果更加准确。