模糊贴近度-灰色关联法评价菜地土壤重金属污染

模糊贴近度-灰色关联法评价菜地土壤重金属污染
肖致强;林绍霞;林昌虎
【摘要】为避免土壤重金属污染评价中单因子剧烈波动对评价结果的影响,运用Euclid贴近度-灰色关联度法对贵州省8个典型农业区菜地土壤中重金属污染情况进行评价.结果表明,供试样本中由于Cd含量偏高,灰关联度法评价的结果达到Ⅱ级水平,而Euclid贴近度-灰色关联度复合法评价结果为Ⅰ级水平,贴近度大小发生变化,结合供试样点重金属含量特征,Euclid贴近度-灰色关联度法评价结果能更合理地反映样本重金属污染水平.
【期刊名称】《环境科学导刊》
【年(卷),期】2019(038)002
【总页数】5页(P80-84)
【关键词】Euclid贴近度-灰色关联度法;灰关联度;菜地土壤;重金属污染;评价【作者】肖致强;林绍霞;林昌虎
【作者单位】贵州省清镇市生态局, 贵州贵阳551400;贵州省分析测试研究院, 贵州贵阳550001;贵州医科大学, 贵州贵阳550001
【正文语种】中文
【中图分类】X825
随着工业的迅猛发展，工业“三废”的不合理排放，农药、化肥的不合理利用，农业土壤环境质量日益恶化，其中重金属污染问题尤为突出。

菜地是利用强度大、投
入和产出高、受人类活动影响最大的一类农用地[1]。

重金属对土壤的污染直接影
响到蔬菜质量安全，尤其是具有积累性和持续性危害的重金属在蔬菜中富集，通过食物链在人体中积累，会危及人体健康。

环境质量评价中所使用的数据，是在有限时间及空间范围内获得的，所提供的信息对于系统地描述环境质量状况是不完全、不具体的[2]。

在评价环境这个典型的灰
色系统污染程度好坏时，影响评价的因素具有经济性、先进性、安全性、可靠性、操作方便等特点，这些评价因素都是定性的因素，难以定量，且标准不一，量纲不一，要得到一个合理的评判结果，不能应用普通的评价方法[3]。

模糊数学方法是
对这种既有已知信息，又含有未知的、非确定信息的系统较为合理的评价方法，利用灰色关联分析法根据给定样本与参考样本的可比性与相似性，分析系统内部主要因素之间的相关程度，以关联度大小来确定与参考样本的相似程度进行评价[4]。

但是评价结果根据灰色关联系数的平均值来确定，容易导致分辨率低，从而使分级出现误差。

模糊贴近度—灰色关联度法将灰关联系数嵌入模糊贴近度评价模型中，避免因样本的波动对评价结果的影响。

1 评价模型的建立
1.1 模糊贴近度模型评价过程
设有m个评价样品点，以Ak(k=1,2,…m)表示，每个样品中包含n个重金属元素，各样品所检测的重金属含量用向量表示为：Ak=(A1k，A2k，… Ank)k=1,2, …n。

将重金属污染按其污染强度划分为p个评价等级，各等级标准用向量表示为：
Bj=(B1j，B2j，…Bnj)j=1,2…p。

评价单元对污染级别j的Euclid贴近度定义为[5]：
(1)
式中：ηj—评价单元对污染级别j的贴近度；Wi—重金属污染物i的权重；Xi—重金属污染物i的归一化检测值；λi—污染物i的归一化第j个污染级别特征值。

1.2 灰色关联度评价过程
1.2.1 关联系数计算
评价数列Ak与参考数列Bk无量纲化处理，使参与计算的各指标之间消除纲量影响，Ak 与Bk在k点的关联系数为：
(2)
1.2.2 关联度计算
用k点关联系数的平均值作为比较因素与分析因素整个关联程度的量度，就是关联度：
(3)
1.3 模糊贴近度—灰色关联复合模型的建立
设Ai(i=1，2，…m)为论域U(U={Xi(1),Xi(2),…Xi(n)}i=1,2,…m)上的任意一个模糊集，表示Xi(k)与X0(k)相关，则Ai可以关联系数的集合：
Ai=(ζ0i(1),ζ0i(2),…ζ0i(n)),令Aj=(1，1，…1)，则说明Xj与X0的相关程度最大[6]。

可以取Ai与理想相关Aj的贴近度作为Xi与X0的关联度，即Euclid贴近度-灰色关联复合模型：
(4)
设比较数列Xi与参考数列X0在各点的关联系数ζ0i(k)相对于其平均值的波动值为d0i(k)，则ζ0i(k)可表示为：因为代入公式得Euclid-灰关联度复合模型为：
(5)
2 供试样品及测定
2.1 样品采集
贵州金属矿藏资源丰富而分布广，在对资源开采利用过程中重金属通过各种途径对农业土壤构成了严重危害，据研究，贵州已属土壤镉重污染区，汞污染等级为中度污染，土壤和农作物都受到严重影响[7]。

根据贵州省土壤重金属的空间差异性，
采用非均匀性布点方法，采集贵州省典型农业区菜地土壤耕作层混合样进行分析，采样点布设避开工矿企业、交通运输等点及线污染源的影响，供试样品信息见表1。

2.2 样品处理
采集样品经室内自然风干，四分法过100目尼龙网筛制得待测样品，在样品采集
制备过程中，采用木片、塑料制品、玛瑙研钵等以防止人为因素的影响。

选取重金属指标为生物毒性显著的5种重金属，即汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、镉(Cd)，样品消解方法参考刘凤枝[8]等进行，As、Hg用冷原子吸收(AFS-230E)测定，Cd、Cr、Pb用石墨炉原子吸收(AAS-Vario6)测定，同时用国家标准样品(GSS-2、GSS-5)进行质量控制，设置10%样品重复实验，测定结果见表1。

表1 样品重金属测定值编号采样地点样本数/个
n=1n=2n=3n=4n=5As/(mg/kg)Hg/(mg/kg)Cr/(mg/kg)Cd/(mg/kg)Pb/(mg/ kg)1#贵定县铁厂乡84.590.0732.250.4950.162#贵定县定南镇
119.860.1350.591.4434.843#三穗县瓦寨镇155.630.1627.650.2833.984#天柱
县邦洞镇139.700.1422.230.7542.825#松桃县盘信镇
912.420.3948.772.231256.436#花溪区城郊1010.400.1544.390.4243.477#金
沙县禹谟镇510.460.1112.960.4725.848#遵义县鸭溪镇
726.150.2728.540.4646.51
注：表中各重金属测定结果均为多个样本平行测定均值。

3 分析与讨论
3.1 Euclid贴近度
表2 土壤重金属环境质量标准 (mg/kg)级别
ⅠⅡⅢAs≤15≤40≤40Hg≤0.15≤0.30≤1.50Cr≤90≤150≤500Cd≤0.20≤0.30≤1. 00Pb≤35≤250≤500
土壤重金属污染评价是依据重金属在土壤中的含量浓度的分级标准，判断某个监测点土壤中重金属含量最接近哪级标准，就视其土壤环境质量为符合该级土壤标准。

在对菜地土壤重金属污染评价中，采用GB15618-1995土壤环境质量标准作为评价依据(表2)，由式(1)计算得各样点重金属含量对于三个污染级别的贴近度(表3)，结合表1、表2可见，所采集的8个监测区域样品重金属的测试浓度大部分在Ⅰ
级标准范围内，5#样点Cd、Pb测定值远远大于土壤环境质量的Ⅲ级标准，Hg含量超出Ⅱ级标准。

8#样点的Cd含量超过Ⅱ级标准,As、Hg、Pb含量超过Ⅰ级标准。

表3 样品与土壤环境各级标准Euclid 贴近度级别Euclid 贴近度
1#2#3#4#5#6#7#8#Ⅰ0.841 0.864 0.835 0.819 0.662 0.899 0.799 0.716
Ⅱ0.638 0.648 0.6620.651 0.667 0.664 0.652 0.750 Ⅲ0.521 0.507 0.503
0.530 0.672 0.437 0.549 0.534 评价结果ⅠⅠⅠⅠⅢⅠⅠⅡ
表3中贴近度分析的结果显示，贵州大部分地区农用菜地重金属污染水平处于Ⅰ
级水平，局部地区重金属含量过高。

土壤环境质量处于Ⅰ级水平的6个菜地样点中，菜地中重金属污染程度6#<2#<1#<3#<4#<7#。

5#采样区由于受高含量
Pb的影响，重金属含量对Ⅱ级的贴近度为0.6666，对Ⅲ级的贴近度为0.6717，
可见土壤受污染程度十分严重。

8#在Ⅰ级水平上的贴近度为0.7162，而在Ⅱ级水平上的贴近度为0.7498，土壤重金属污染已经发生，对蔬菜品质将会有不良影响。

3.2 样品与参考标准的关联度
分别以土壤环境质量分级标准作为参考数列，由式(2)、(3)对评价样品进行关联系数、关联度分析，结果见表4、表5、表6。

从单因子在评价等级上的关联系数分
析，供试样本中As、Hg、Pb与I级土壤质量具有较高的关联系数，Cd与Ⅱ级土壤质量具有高的关系系数，Cr与Ⅲ级土壤质量的关联系数较大，即在单因子综合
污染方面，供试样本中As、Hg、Pb污染尚处于清洁状态，Cd处于尚清洁状态，而Cr污染影响较严重。

表4 样品与Ⅰ级标准关联系数编号关联系数(ξ)
n=1n=2n=3n=4n=51#0.5100.6670.4000.7760.9752#0.6800.9090.4940.450 0.9993#0.5360.9650.3820.92414#0.6730.9140.3620.6500.9875#0.8100.3970 .4830.3340.3356#0.7030.9750.4580.8190.9867#0.7060.8050.3330.7910.986
8#0.4900.5710.3850.7970.981
表5 样品与Ⅱ级标准关联系数编号关联系数(ξ) n=1n=2n=3n=4n=51#0.340
0.418 0.375 0.851 0.770 2#0.377 0.500 0.416 0.470 0.756 3#0.347 0.537
0.366 1 0.755 4#0.376 0.502 0.356 0.700 0.763 5#0.399 0.653 0.412 0.342 0.387 6#0.382 0.534 0.401 0.905 0.764 7#0.382 0.468 0.340 0.869 0.748
8#0.572 0.858 0.368 0.878 0.767
表6 样品与Ⅲ级标准关联系数编号关联系数(ξ)
n=1n=2n=3n=4n=51#0.4200.4200.4310.8290.7282#0.4660.4330.4430.869 0.7183#0.4280.4380.4290.7270.7174#0.4650.4330.42510.7235#0.4930.4950 .4420.5580.5656#0.4720.4370.4390.7920.7247#0.4720.4280.4200.8160.712
8#0.7070.4630.4290.8100.726
表7中利用灰关联度法分析各供试样本重金属含量与参照样本的关联度，结果显示，除5#试样外，所研究样本与各级土壤环境质量标准的关联度都达到0.5以上，说明供试土壤与各级土壤环境质量指标具有较强的相似性。

而5#样本由于Pb含
量过高的原因，导致数据波动性影响，其关联度在Ⅰ、Ⅱ级水平上均<0.5，与Ⅲ
级水平的关联度稍高。

表7 样品与各级土壤环境质量标准关联度级别
1#2#3#4#5#6#7#8#Ⅰ0.5510.5040.6010.5390.4390.5970.5610.689Ⅱ0.6660. 7070.7620.7170.4720.7880.7240.645Ⅲ0.5660.5860.5480.6090.5100.5730.57 00.627评价结果ⅡⅡⅡⅡⅢⅡⅡⅠ
3.3 Euclid贴近度—灰关联度复合评价
复合评价模型将灰色关联系数嵌入Euclid贴近度模型中，避免平均灰关联度值由于系列在数据两边波动而产生不可计量偏差。

由式(5)计算得各样点的Euclid关联度见表8。

从Euclid贴近度—灰关联度复合评价的结果上看，采用复合评价模型所得的结果与Euclid贴近度法评价结果一致，但各样本对评价等级贴近度趋于变小，且其贴近度的优先顺序发生了变化，对Ⅰ级水平的贴近度为0.659～0.814，优先顺序变为6#<3#<7#<4#<2#<1#，结合供试样本特征，可见Euclid贴近度—灰关联度复合结果更能表现土壤重金属污染水平特征。

与灰关联度法评价结果相比，灰关联度评价中属于Ⅱ级水平样本，Euclid贴近度—灰关联度复合评价结果为Ⅰ级水平，8#样本则由Ⅰ级水平变为Ⅱ级水平，结合样本各重金属含量实际情况，可见，Euclid贴近度—灰关联度复合评价有效避免了因单个因素产生的波动而导致评价结果偏颇的现象，评价结果更合理。

表8 Euclid贴近度-灰关联复合评价结果样点
1#2#3#4#5#6#7#8#Ⅰ0.6590.7010.7300.7120.3060.8140.7260.614Ⅱ0.5020. 4860.5300.5100.4280.5480.5140.633Ⅲ0.5310.5500.5260.5490.5080.5460.54 00.597评价结果ⅠⅠⅠⅠⅢⅠⅠⅡ
4 结论
贵州省菜地土壤重金属在高背景Cd含量的影响下，重金属污染主要为Cd污染，从供试的8个样点情况看，其中7个样点菜地中Cd含量超过土壤环境质量Ⅱ级标准，贵州省松桃地区菜地土壤中的Cd含量甚至超过Ⅲ级标准的2倍多。

在对土壤
环境质量评价时，常因为高含量的Cd产生数据的剧烈波动而导致评价结果偏颇的现象。

本文采用Euclid贴近度—灰关联度复合评价法，将灰关联系数嵌入模糊贴近度评价模型中，有效避免了因样本的波动对评价结果的影响，使评价结果更能客观反映样本重金属污染特征。

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