城镇土壤重金属的层次健康风险评价与管理体系探索

2.3.2.1　空间统计分析方法

受环境数据空间依赖性、空间异质性等本质特征的影响，使得传统数理统计方法无法较好地解决空间样本点的空间估值和两组以上空间数据的相互关系问题，因此空间统计分析方法应运而生。[36]空间统计分析方法中普通克里格插值方法和反距离权重插值法被普遍采用，并已在包括环境学等多领域发挥了良好的作用，[21，32，35，37]其中普通克里格插值方法(Ordinary kriging interpolation)是建立在地统计学之上的一种插值方法，它要求数据在空间上是连续的，服从正态分布，并且具有自相关性，其半方差函数的拟合需要基于大量数据的采集，同时在参数选择方面需要依靠经验来判断，存在着一定的不确定性；反距离权重插值法(Inverse distance weighting，IDW)是一种基于距离权重的插值方法，插值最优参数易于选择，它要求研究区域的采样点分布均匀，对数据的统计分布没有要求。[36]下面简要介绍这两种常用插值方法的原理:

(1)反距离权重插值法。

反距离权重插值法继承了多元回归渐变方法和泰森多边形自然邻近法的优点。其假设未知点x0处的属性值是在局部邻域内中所有数据点的距离加权平均值。[36]反距离权重插值法是加权移动平均方法的一种，其一般函数表达式如下:

式中，Z(x)为点x的预测值，Z(xi)为xi点处的实测值。di表示预测点与采样点间的距离，n为实测点数目，p是指定的幂。p值对插值结果有着明显影响，p＝1意味着点之间数值变化率为恒定，该方法即成为线性插值法；而p大于1时，该方法则是非线性距离权重插值，一个较大的p值意味着较近的采样点被赋予一个较大的权重，放大了距离较近样点的作用；当p较小时，各采样点的权重分配会比较均匀，可得到一个比较平滑的插值面。ArcGIS中默认p值为2。

(2)普通克里格插值法。

克里格插值法，其核心技术为变异函数模型的构建，利用所建的半变异函数模型表征空间中采样点属性值随距离的变化关系，最后在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏最优估计。[38]该方法的前提是半方差函数和相关分析的结果表明区域化变量存在空间相关性。其中，普通克里格法是最常用的一种克里格插值方法，如一随机变量在两点上的取值分别为Z(x)和Z(x＋h)，则这两点上随机变量的半方差定义如下:[38-40]

式中，n(h)是以h为间距的所有观测点的成对数目(若采样点共有n个，则n(h)＝n－1。基于公式(2.2)的普通克里格公式可表达为:

式中，Z(x)为样点的估计值，Z(xi)(i＝1，…，n)为n个样本点的实测值，λi为权重系数，表示各空间样本点xi处的观测值对估计值Z(x)的贡献程度。

(3)空间表征分析方法的选择。(www.xing528.com)

空间表征分析方法的科学选择是样点属性空间分析的首要前提，故分别将先导区各采样点的土壤重金属数据进行普通克里格插值和反距离权重插值，结果显示实验数据的半方差函数拟合结果不佳(选取的拟合模型为球状模型)，这很可能和研究中52个采样点暂不能很好地满足普通克里格法对采样密度、样本量的要求(采样点需尽量大于80个[36])，故选择反距离权重插值法作为本研究的空间分析方法。

2.3.2.2　城镇土壤重金属的空间分布特征

基于ArcGIS和SPSS软件分别用反距离权插值法对土壤中重金属含量进行空间插值表征和用单因素方差检验对不同土地利用方式下的土壤重金属含量进行差异分析，结果见图2.6和表2.3。由图2.6和表2.1可知约20%的先导区土壤Cu含量处于土壤环境质量标准一级、二级值之间，且这些区域主要集中在先导区东北部望城区中的星城镇与高塘岭镇；其他80%区域的土壤Cu含量低于土壤环境质量标准一级值，其Cu的含量呈从西南部到东北部的递增梯度分布。F1、F2、F6、F7、F14、U2、U8、U9、U13、U14、W4和W5这12个采样点有着相对较高的Cu含量，其范围处于36.1 mg/kg—75.3 mg/kg。由表2.3可知，先导区不同土地利用方式下Cu的平均含量排序为:建设用地＞农地＞林地，并且农地土壤、建设用地和林地中的Cu属于中等空间变异度。根据单因素方差分析结果(Sig.＝0.176＞0.05)，故先导区不同的土地利用方式对区域Cu含量的影响不显著。

先导区土壤Zn分布没有明显的空间规律，约8%区域的土壤Zn含量处于土壤环境质量标准二级、三级值之间，约56%区域的土壤Zn含量处于土壤环境质量标准一级、二级值之间，约36%区域的土壤Zn含量低于土壤环境质量标准一级值。F2、F4、F12、F14、F17、F22、U14和W10这8个采样点有着相对较高的Zn含量，其范围处于263.5 mg/kg—738.4 mg/kg。只有采样点W10超出了土壤质量标准三级值，远高于其他采样点，故需要进一步核实W10附近区域污染情况，可能有点源污染。由表2.3可知，先导区不同土地利用方式下Zn的平均含量排序为:农地＞林地＞建设用地，但林地土壤中的Zn属于强空间变异度，农地土壤和建设用地中的Zn属于中等空间变异度。根据单因素方差分析结果(Sig.＝0.599＞0.05)，故不同的土地利用方式对区域Zn含量的影响不显著。

表2.3　不同土地利用方式对土壤重金属含量影响的单因素方差分析

先导区的Pb分布也没有明显的空间规律，约18%区域的土壤Pb含量处于土壤环境质量标准一级、二级值之间，约82%区域的土壤Pb含量低于土壤环境质量标准一级值。F1、F4、F6、F8、F13、F14、U4、U5、U14、W1和W2这11个采样点有着相对较高的Pb含量，其范围处于38.2 mg/kg—109.3 mg/kg，相对高含量区域主要分布在先导区最北部和最南部、小部分在宁乡县县城处。由表2.3可知，先导区不同土地利用方式下Pb的平均含量排序与Zn一致为:农地＞林地＞建设用地，并且林地、农地土壤和建设用地中的Pb属于中等空间变异度。根据单因素方差分析结果(Sig.＝0.815＞0.05)，故不同土地利用方式对区域Pb含量的影响不显著。

图2.6　基于IDW插值的先导区土壤重金属的空间分布

先导区的Cd含量分布较为均匀，约95%区域土壤Cd含量超出了土壤环境质量标准三级值，整个区域富集较为严重，相对高含量区域主要在东北部望城区星城镇附近，这与该区域Cu的高含量分布相似。F2、F6、F8、F22、U6、U8和U14这7个采样点有着相对较高的Cd含量，其范围处于5.9 mg/kg—15.1 mg/kg。由表2.3可知，先导区不同土地利用方式下Cd的平均含量排序与Cu一致为:建设用地＞农地＞林地，但农地土壤中Cd属于强空间变异度，建设用地和林地中的Cd属于中等空间变异度。根据单因素方差分析结果(Sig.＝0.315＞0.05)，不同的土地利用方式对区域Cd含量的影响不显著。

先导区的Cr分布也呈从西南部到东部的递增梯度分布，不同于Cu的是其相对高含量区域主要在先导区中东部分属岳麓区范围。约37%区域的土壤Cr含量处于土壤环境质量标准一级、二级值之间，约63%区域的土壤Cr含量低于土壤环境质量标准一级值。F2、F4、F7、F17、U1、U2、U3、U7、U8、U9、U11、U12、U13和W4这14个采样点有着相对较高的Cr含量，其范围处于98.1 mg/kg—205.2 mg/kg。由表2.3可知，先导区不同土地利用方式下Cr的平均含量排序与Cu、Cd一致，并且林地、农地土壤和建设用地中的Pb均属于中等空间变异度。根据单因素方差分析结果(Sig.＝0.000＜0.05)，不同的土地利用方式对区域Cr含量的影响显著，根据Tukey检验结果可知，建设用地土壤中Cr的含量显著区别与农地、林地土壤中Cr的含量。