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数据挖掘技术支持下的土壤重金属污染评价系统的研究

成伟  
【摘要】: (1)本文的研究意义。土壤不仅是农业生产的基础,而且还是人类生存坏境的重要组成部分,在生态系统中有着独特和重要的地位。目前中国土壤污染的总体形势相当严峻。引起土壤重金属空间变异的原因比较复杂,不仅包括母质、气候、地形等非人为因素,还有施肥、农药、土地利用方式和工业污染等人为因素。不同尺度上土壤重金属的变异情况和变异机理也会有所不同。由于人类活动(工业、农业生产)或者自然变化(土壤母质矿化)而引起的土壤重金属时空变化,这些变化均能导致土壤重金属时空属性数据的复杂化,而且土壤中不同重金属之间的相互关系也在空间上表现出复杂的相关性与变异性。因此,探索科学的土壤重金属污染评价方法、开发相应的土壤重金属污染评价软件对于保护土壤环境质量、消减土壤污染,保障我国土壤生态安全和粮食生产安全具有重要的现实意义。 (2)本文的主要研究内容和研究方法。地统计学方法虽然在研究土壤重金属污染空间变异方面取得了很大的成功,但因为地统计学的应用首先要符合内蕴假设,而不同土壤特性的空间变异性是否符合内蕴假设尚不清楚;其次,半方差函数的拟合曲线选择受主观因素影响较大;再次,取样数目和采样布局直接影响变异程度的高低,如何经济、高效、可靠地确定采样策略和方法仍然是一个难题。同时由于Kriging方法模拟是利用周围已知样点的数据去模拟未知区域中的数据。在土壤重金属污染的空间分布模拟和评价中,很多变化剧烈的异常区的信息在Kriging插值平滑后丢失。富阳市土壤重金属含量受人为活动特别是工业活动影响强烈,空间自相关性相当低。统计分析表明富阳市土壤重金属含量在分布上变异强烈,不符合正态分布。另外,借助于GIS的空间分析技术往往也只能得到定性的分析结果,而很难综合考虑人类活动之间的交互作用。而空间数据挖掘技术恰恰能有效的弥补这些不足。由此本文结合区域土壤重金属污染评价系统的建立,引入决策树方法、模糊综合评判等数据挖掘方法,更好地适应重金属污染程度变异大而且相对区域较集中的特点,初步建立起了基于组件式GIS的土壤重金属污染评价系统,从而提高评价的针对性、精度及效率。 (3)主要的研究结论。在应用决策树方法(CART)对整个富阳市进行土壤Zn污染评价后,结果显示其评价精度由原先的提高到了89.39%和87.18%(训练集和测试集)。Kappa系数则由原先的0.2584提高到了0.8296和0.8018(训练集和测试集)。结果还是比较令人满意。当然,决策树方法并不能取代地统计插值法,二者在这里是一种互补的关系。 同时,相对一个行政区域而言,它有工业活动剧烈的乡镇,但同时也存在着相当数量的乡镇,因为自然条件、交通运输及自身发展的其它主客观因素影响,从而使得其工业活动处于一个较低的水平,这类地区重金属的空间分布主要受母质及土壤类型等自然因素影响,那么它还是符合Kriging方法的基本条件。在这种情况下,类似决策树的评价方法就有其欠缺与不足。所以在此提出了应用模糊数学的方法,先将各个乡镇的重金属空间分布的空间变异强烈程度进行比较,然后再针对该乡镇或者该地区所属乡镇的特点选择相应的模拟方法。本文利用了数据挖掘中的模糊综合评判方法,即利用各个乡镇在工业用地、建设用地、工业类型、境内交通及其距离交通主干线等因子方面的不同,分别计算出了隶属度并将污染程度按隶属度总共分5级。1为最轻污染,5则为污染最严重的乡镇。然后对这些地区或乡镇分别采取地统计或者决策树方法。从评价精度的结果来看,大部分地区(包括工业活动相当强烈的地区)的评价精度能提高到95%以上,特别是那些受到轻微污染的乡镇如湖源乡和常绿镇(它们的隶属度都为1),其评价精度能达到98%以上。 最后,GIS与数学建模的紧密耦合提供了强大的技术支持。在环境、社会和经济问题的解决中,空间表达很重要。而现有的GIS软件缺乏复杂问题的预测能力和其它相关的分析能力,大多数数学模型描述的复杂的非空间过程非一般GIS系统所能完成的;应用模型软件则缺少足够灵活的类似GIS的空间分析环境,因而难以被缺少专业知识的用户接受;GIS与应用模型结合能使二者相辅相成,相得益彰。二者的紧密耦合是解决土壤重金属污染空间变异模拟评价的有效途径。


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