基于地统计学的土壤污染源解析模型差异对比

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-APCS-MLR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,PCA-APCS-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.

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

所属期刊栏目：41

分类号：X53(土壤污染及其防治)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2181-2189