(新)城市表层土壤重金属污染分析.doc

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(新)城市表层土壤重金属污染分析

城市表层土壤重金属污染分析 摘要 本文首先对取样点位置及其所属功能区进行分析,采用多元统计分析中的聚类的方法利用SPSS得到聚类谱系图,从而对各地区的污染情况进行归类,得到了整体性的评价。此评价结果大体上反应了不同功能区土壤重金属污染的情况。 在进行第二问的处理时,本文进行了一系列的假设,分析得出污染形成的特点,及各地区污染物浓度变化的原因,抽象出模型,进而以各地区所排放污染量的百分比分析各个地点的污染状况。 在解决问题三的过程中,所给的数据较少,若应用时间序列对长江未来十年水质污染状况进行预测,一是计算过程复杂,二是在已知数据不足的情况下,难以得到置信度比较大的预测结果。鉴于以上两点,我们采用“拟和数据”的方式进行对对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析。以Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类的可饮用水占长江总水量的百分比为研究对象,结合图形本身的特点,经过多次尝试,找到了对各组数据(除水文年干流外)的拟合情况都很好的拟合函数。而对于水文年干流的预测,鉴于人工神经网络预测模型能够很好地预测研究在复杂情况下的非线性预测问题的特点,我们最终选择 此方式对这组数据进行拟合,其结果显示它能够较好地拟合这组数据。进而,我们利用MATLAB 和BP神经网络对水文年干流数据进行修正。在第三问预测的基础上,我们对第四问进行进一步的讨论。将所有的问题归结为对可饮用水的要求上。并结合对可饮用水比例的预测,对废水排放总量的预测及它们之间的数值关系,再次进行数据拟合,得到每年所需处理的污水量。最后,我们阐述了解决长江水质污染问题的建议和意见。 关键词 综合评价,聚类,土地污染程度随空间变化的函数 功能区变化,预测,数据拟合 一、问题重述 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。 按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,分别记为1类区、2类区、……、5类区,不同的区域环境受人类活动影响的程度不同。现对某城市城区土壤地质环境进行调查。为此,将所考察的城区划分为间距1公里左右的网格子区域,按照每平方公里1个采样点对表层土(0~10 厘米深度)进行取样、编号,并用GPS记录采样点的位置。应用专门仪器测试分析,获得了每个样本所含的多种化学元素的浓度数据。另一方面,按照2公里的间距在那些远离人群及工业活动的自然区取样,将其作为该城区表层土壤中元素的背景值。 现要求你们通过数学建模来完成以下任务: (1) 给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 (2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。 (3) 分析重金属污染物的传播特征,由此建立模型,确定污染源的位置。 (4) 分析你所建立模型的优缺点,为更好地研究城市地质环境的演变模式,还应收集什么信息?有了这些信息,如何建立模型解决问题? 二、问题分析 问题一:给出8种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。 Step1:首先我们明确问题一中所需做的几个任务: 使用聚类方法,对五个区分别进行分类,并总体分析5个不同区域中各主要污染物; 分析相同区域中不同海拔污染物,在特定海拔内土壤污染的总体情况; 将不同区域分类讨论来具体分析各个区域土壤污染情况及其差别; 1.使用聚类方法,对五个功能区分别进行分类,并总体分析5个不同区域中各主要污染物 ①聚类的思想是把被评价的样本进行分类。在数据变换基础上,每次选取性质最相近的样本,并将它们合并为一类,每合并一次,少一类,直到最后将所有的样本归为一类为止。针对此题,由于观测点较多,如果采用单纯的均值方法进行综合分析,得出的结果不会很令人满意。为了全面而准确,我们采用聚类分析法,综合考虑各个功能区多个采样点的特征指标 聚类指标的正向化处理:为了处理数据方便,需要对负向指标进行正向化处理,即使其对某一个变量成正向变化。若指标值都是正的,正向化的通常方法就是用其倒数表示。 ② 无量纲化:在把不同的变量综合起来考虑时,为了使用不同量纲,不同取值范围的数据能放在一起比较,我们要对数据进行变换处理。这里使用标准化变化。(i=1,2···n,j=1,2···n)为均值,为标准差 ③当聚类指标之间的相关性不大时,可以选取欧式距离: 来衡量两个样本之间的相似程度. ④ 重心法:将两类间的距离定义为两类重心间的距离,这种聚类方法称为重心法。 设某一步将和合并成,它们所包含的样品个数分别为,和。重心分别、, 设某一类的重心为,它与新类的距离是 2.选取聚类指标 土壤污染现状评价选取砷,镉,铬,铜,汞,镍,铅,锌8项

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