顾及污染物向异性特征的土壤有机污染物三维空间分布预测方法研究

The three-dimensional spatial distribution of soil organic pollutants is the basis of identifying the contaminating condition and distribution, evaluating the risk of contamination, ascertaining polluted area and making the remediation decision. The organic pollutants in different stratum present some different characteristic directions in which the spatial structure characteristics presented are different. The existing three-dimensional models cannot describe the structural analysis with the characteristic directions of environment variable. In this study, typical contaminated sites with organic pollutants were selected to investigate the three-dimensional spatial distribution of soil organic pollutants, to analyze the statistical characteristic and spatial heterogeneity of contaminants in different stratum, to explore the key affecting factors of characteristic variety direction, and to determine the different characteristic directions and the spatial structure characteristics in different characteristic directions. The unified three-dimensional anisotropic variograms in different directions and anisotropic spatial structure feature parameters can be generated which reflect contaminants anisotropy in the three-dimensional space. The model parameters of horizontal and vertical anisotropy coefficient, search radius, number of estimated neighborhood were optimized to promote the three-dimensional spatial distribution prediction model for soil organic pollutants. The prediction model combines the contaminants difference characteristic directions and anisotropic spatial structure characteristic and overcome the defects of traditional interpolation methodology, which could improve the accuracy of soil organic pollutants three-dimensional spatial distribution prediction.

土壤中有机污染物三维空间分布是确定污染范围、明确污染分布规律、评价污染风险以及制定修复决策的基础。有机污染物含量在土层中受多种环境因素影响具有不同方向上的空间结构和变异性特征。现有的三维插值模型不能很好描述变量在三维空间中的特征方向以及不同方向上的空间各向异性。本研究拟以某典型有机物污染场地为例，研究土壤中有机污染物的三维空间分布特征，分析污染物的空间异质性，探索污染物在不同地层中方向性变化的关键影响因素，揭示污染物在地层中的特征方向和不同方向上的向异性结构特征，在地统计学理论基础上，建立符合有机污染物赋存特征的三维各向异性变异函数及套合方法，确定各向异性空间结构特征参数，构建出顾及土壤有机污染物各向异性特征的三维空间分布预测模型，以弥补现有插值方法的不足，提高土壤中有机污染物的空间分布预测精度。

污染场地中土壤污染物的空间分布是场地风险评价以及修复治理决策制定的基础。受人类强烈干扰和污染累积释放因素的影响，污染场地局部区域存在污染“热点区”现象。目前二维空间分布预测模型会对污染严重区域产生平滑现象，三维预测模型由于不能很好描述变量的各向异性空间结构特征，同样难以精确模拟污染物的三维空间分布范围。因此本项目针对这一科学问题，深入研究新的插值方法，构建了数据拆分后的二维组合预测模型以及顾及污染物向异性特征的三维空间分布插值模型。. 针对工业污染场地土壤污染物含量强变异性的分布特点，为规避现有二维插值模型的平滑效应，本研究提出数据拆分后分区预测的思路，即识别出异常高值点后，对其进行拆分，并以原始数据的中值代替拆分出的高值。对于高值点部分，采用三角网格插值方法进行预测，对于拆分出高值点后的数据集，采用对数克里格方法进行预测，最后对两部分预测结果叠加处理，形成整个场地的污染分布范围。对该方法进行实例验证，发现可以提高预测精度，高值点部分能够精确表征高污染区域的局部特征，拆分后数据集的预测结果能够反映场地的整体污染规律，有效降低了预测过程中的不确定性。. 现有三维模型在空间分布预测过程中，缺少对变量空间向异性结构特征的分析。本研究系统分析了邻域点集内水平方向的点与垂直方向的点对预测点含量值的权重影响。对比研究了不同三维预测模型在水平垂直比值、搜索半径等关键参数设置下，对场地土壤污染评价和污染边界分布的影响，基于现有模型框架，在预测过程中引入污染物含量在不同方向上的各向异性空间结构特征，所构建的顾及污染物向异性特征的三维空间分布预测方法，弥补了现有模型对变量空间向异性特征分析的不足，为准确界定污染场地土壤污染物三维分布范围提供了新的思路和方法。. 项目研究结果为污染场地土壤污染物空间分布模拟及分布制图提供方法学支撑，也能够有效提高工业污染场地环境调查的精度和效率。.