郭其靈

摘要

以雙流縣耕地為例，通過常規(guī)統(tǒng)計分析、正態(tài)分布檢驗，并且利用國家土壤環(huán)境質量標準對不同地形條件下耕地土壤重金屬Cu、Zn的污染狀況進行評價。結果表明，在不同地形條件下耕地土壤2種元素含量均值未超過土壤環(huán)境質量二級標準（GB156182-1995），土壤Cu、Zn含量服從正態(tài)分布；以半變異函數為主要工具，通過GS+軟件對Cu、Zn擬合得到Cu 與Zn 的半方差函數模型， 且在一定范圍內存在空間相關性；采用Kriging 內插法對未測點重金屬進行最優(yōu)估計，所繪制的Kriging 插值圖能較好地反映該區(qū)耕地土壤重金屬Cu 和Zn 的空間變異特征。

關鍵詞 Cu；Zn；半方差函數模型；克里格插值；空間變異

中圖分類號 S153.6 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）26-08976-03

Spatial Variability of Cu， Zn under Different Landforms in Shuangliu County

GUO Qi-ling

（Soil Fertilizer Station of Rural Development Council in Shuangliu County， Shuangliu， Sichuan 610200）

Abstract Taking farmland in Shuangliu County as an example， by the method of conventional statistical analysis and normal distribution test， the spatial variability of the heavy metal including copper（Cu） and zinc（Zn） pollution situation was obtained. The results showed that the contents of Cu and Zn in arable soil did not exceed the second level criterion of the soil environmental quality standard（GB156182-1995） for different landforms. The contents of Cu and Zn followed the normal distribution.The semi-variogram models for the Cu and Zn were correlated in a certain spatial range by GS+ software. The optimal estimation was performed for the no determination of heavy metals including Cu and Zn using the method of Kriging interpolation. The map of Kriging interpolation reflected the spatial variability of the Cu and Zn for the arable soil well in Shuangliu County.

Key words Cu； Zn； Semi-variogram models； Kriging interpolation； Spatial variability

受成土母質、地形及人類活動等自然和人為因素的影響，土壤成為不均一的連續(xù)體，并且具有高度的空間變異性。認識土壤空間變異，對于評價和有效利用土壤都是十分重要的。土壤環(huán)境中的污染物積累及其在食物鏈中的遷移、轉化是影響食品安全的重大科學問題^[1]。重金屬污染因滯留持久、高富集等特性，易于通過食物鏈進入農產品中，影響農產品質量安全，危害人類健康。因此，對農田土壤中的重金屬累積狀況進行調查和評價，已是國內外廣泛關注的問題。

我國是耕地資源極其匱乏的國家。近年來，耕地資源數量不斷減少。隨著工農業(yè)的進一步發(fā)展，農田受重金屬污染的壓力越來越大。重金屬在農田的大量累積會破壞土壤的正常功能，阻礙作物生長，被作物吸收富集后通過食物鏈危害人類的身體健康^[2]。耕地土壤環(huán)境污染問題越來越嚴重，其中耕地土壤重金屬和農藥等有機污染尤其突出，已成為限制我國農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的主要因素之一。目前，我國受鎘、砷、鉻、鉛等重金屬污染的耕地面積近2 000萬hm2，約占耕地面積的1/5，其中工業(yè)“三廢”污染耕地1 000 萬hm2。重金屬、持久性有機污染物等有毒物質的污染惡果已初顯^[3]。

利用經典統(tǒng)計學方法對土壤重金屬含量進行分析只能在一定程度上反映樣本總體的特征，而不能定量地反映重金屬含量在空間的結構性和隨機性，難以描述其空間分布狀態(tài)。地統(tǒng)計學在定量描述重金屬含量空間變異方面具有其獨特的優(yōu)勢。隨著GIS空間分析能力的加強，利用地統(tǒng)計學和GIS技術，研究區(qū)域較大尺度的農田重金屬含量空間變異成為可能。對耕地土壤重金屬的空間變異性進行研究，探究其在不同地形條件下的變化特征和規(guī)律，對保護耕地、保障食品安全和人體健康以及制定耕地土壤重金屬污染防控措施具有十分重要的意義^[4-7]。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

雙流縣位于成都平原東南部，地處E 103°43′～104°15′，N 30°13′～30°40′，東西寬46 km，南北長49 km，面積1 071.82 km2。多年來，雙流縣一直為四川省第一經濟強縣，全縣轄26個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、3個經濟開發(fā)區(qū)，人口90.64萬。氣候為亞熱帶濕潤季風氣候，年均氣溫16.2 ℃，年均降雨量>985.1 mm。地形有平原、丘陵和山地，母質多為沖積物和紫色巖風化物，土壤以水稻土、黃壤和紫色土為主，主產水稻、小麥和油菜，多為一年兩熟。

1.2 研究方法

1.2.1

樣點采集。在保證土壤樣品代表性的前提下，采樣點在研究區(qū)分布盡量均勻，同時兼顧土壤類型和地形特點，在人為活動強烈的平原區(qū)加密布點。每個土樣以取土點為中心，在10 m半徑內取5～10個0～20 cm耕層土樣混合而成，同時用GPS （Garmin 72）記錄中心點的位置，全縣共采集土樣623個（圖1）。

1.2.2

室內分析方法。土壤Cu、Zn含量的測定采用HNO₃-HF-HClO₄三酸消化—火焰原子吸收分光光度法。

1.2.3

數據處理與統(tǒng)計分析。利用SPSS軟件對數據進行均值、標準差、變異系數、正態(tài)性檢驗等經典統(tǒng)計學分析，采用GS+軟件計算半方差函數、半方差模型，并且進行Kriging插值^[8-11]。

半方差函數計算公式為：

式中，r（h）為間隔距離h的半方差，也是以h為間距所有觀測點的成對數目；N（h）為間距h的計算對數；Z（xi）和Z（xi+h）分別為區(qū)域化變量Z（x）和Z（x+h）在空間位置xi和xi+h處的實測值。由此可以得到實驗半方差函數散點圖，對實驗半方差函數散點圖進行擬合，得到半方差函數的最佳理論模型^[12-16]。

克里格估值可表示為：

式中，Z*（x₀）為待估點x₀處的估計值；Z（xi）為實測值；λi為分配給每個實測值的權重且Σλi=1；n為參與點估值的實測值的數目^[16-19]。

2 結果與分析

2.1 土壤重金屬含量描述統(tǒng)計分析

對623個不同地形條件下樣點Cu、Zn含量進行經典統(tǒng)計描述。由表1可知，在不同地形條件下2種重金屬均值都未超過國家土壤環(huán)境質量評價二級標準；在平原、丘陵、山地地形條件下Cu的變異系數分別為19%、26%、27%，Zn分別為29%、34%、28%，都屬于中等偏低變異程度，其中變異系數最大的是丘陵Cu，最小的平原Cu。變異系數的大小主要受當地種植方式施肥習慣和自然因素的影響。

2.2 半方差函數分析

半方差函數要求數據符合正態(tài)分布或近似正態(tài)分布，否則可能存在比例效應，使得實際變異函數值畸變，估計精度降低，甚至會掩蓋其固有結構，導致某些結構特征不明顯。K-S 檢驗表明，Cu、Zn 呈正態(tài)分布，可以對土壤Cu、Zn含量采用半方差函數進行分析。該研究采用GS+軟件分析，利用半變異函數的計算公式，分別用不同模型擬合，得到模型的相關參數值。選取標準平均值（MS）接近于0，均方根預測誤差（RMS）與平均標準誤差（ASE）越接近，標準均方根預測誤差（RMSS）接近于1的理論模型。半方差模型及其參數值見表2。表中，C0稱為塊金方差（nugget variance），表示間距為0時的半方差，代表隨機因素引起的變異，通常由測定誤差或土壤性質的微變異所造成；C₀+C為基臺值（sil1），是半方差函數隨間距遞增到一定程度后出現的平衡值，表示系統(tǒng)內總的變異；a為變程（arange），表示半方差達到基臺值時的樣本距離，當樣本的某變量觀測值之間的距離大于該值時，說明它們之間是相互獨立的；若小于該值時，則說明它們之間存在著空間相關關系；土壤重金屬各元素的空間變異性可根據塊金值與基臺值的比值（即塊金系數C₀/（C₀+C））進行劃分。塊金系數表示由隨機部分引起的空間變異性占總體變異的比例。若塊金系數<25%，則說明變量有強烈的空間相關性；若比值25%～50%，則說明變量有明顯的空間自相關；若比值50%～75%，則說明變量有中等空間自相關；若比值>75%，則說明變量空間自相關弱，變異主要由隨機變異組成。

2.3 土壤重金屬Cu、Zn含量的空間分布特征

土壤重金屬銅、鋅含量的正態(tài)分布保證了Kriging插值的有效性。ArcGIS交互檢驗結果表明，土壤重金屬銅、鋅含量半方差函數最佳模型的標準化均方根誤差在平原區(qū)分別為1.087 0、0.993 5，在丘陵區(qū)分別為1.123 0、1.007 0，在山地條件下分別為1.004 0、0.999 7，表明土壤重金屬銅、鋅含量選用模型的預測結果準確性較高（接近1）。根據上述各元素得到的半方差函數模型，應用普通克立格（Ordinary Kriging） 法進行最優(yōu)內插，繪制不同地形重金屬元素的空間分布格局圖（圖2）。銅含量呈條帶狀分布，平原地區(qū)東南方和西南方含量較高，并且從兩側向中間逐漸降低；丘陵地區(qū)西北方和南方含量較高，從西北方和南方向中間逐漸降低；山地西北方含量最高，并且從西北方向東南方逐漸降低。鋅含量呈塊狀分布，平原地區(qū)以北方和西南方最高，向中心逐漸降低；丘陵地區(qū)是以東南方和東北方最高，從中心向東西兩側逐漸降低；山地北方含量最高，其次是中心地區(qū)再向北方和南方逐漸降低。

3 結論

（1）對研究區(qū)域623個樣點的統(tǒng)計特征進行計算，重金屬含量的均值未超過土壤環(huán)境質量（GB1561821995）二級標準。按不同地形對其變異系數進行分析，發(fā)現Cu元素在平原、丘陵、山地地形條件下的變異系數分別為19%、26%、27%，Zn元素分別為29%、34%、28%，都屬于中等偏低變異程度，其中變異系數最大的是丘陵Cu，最小的是平原Cu。

（2）根據半方差函數模擬，可得平原Cu含量的塊金常數/基臺值介于25%～50%，有明顯的空間自相關；平原Zn、山地Cu和丘陵Zn比值介于50%～75%，有中等空間自相關；丘陵Cu和山地Zn比值大于75%，說明變量空間自相關弱，其原因可能是某些隨機性因素如耕作、管理措施、種植制度和污染等人為活動的影響較大，而削弱其空間相關性。

（3）用普通Kriging方法對不同地形Cu、Zn含量進行空間局部插值，發(fā)現銅含量呈條帶狀分布，平原地區(qū)東南方和西南方含量較高，并且從兩側向中間逐漸降低；丘陵地區(qū)西北方和南方含量較高，從西北方和南方向中間逐漸降低；山地西北方含量最高，并且從西北方向東南方逐漸降低。鋅含量呈塊狀分布，平原地區(qū)以北方和西南方最高，向中心逐漸降低；丘陵地區(qū)以東南方和東北方最高，從中心向東西兩側逐漸降低在向兩側降低；山地北方含量最高，其次是中心地區(qū)再向北方和南方逐漸降低。

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