基于三明治抽样的市域耕地土壤重金属监测点位优化布设方法

如何平衡成本和精度之间的矛盾是区域土壤环境监测网构建亟待解决的技术难题。以广东省江门市耕地土壤砷含量为研究对象,开展基于三明治抽样的土壤环境监测点位优化研究。按照1 km×1 km网格在研究区域均匀布设3 375个点位,采用三明治抽样方法对其点位进行抽样优化,并运用Cochran公式、空间插值表征、交叉验证、独立验证等验证方法对不同期望精度下的抽样样本进行验证。结果表明,(1)期望精度为5%、10%、15%、20%的三明治抽样样本量分别为278、147、102、80个。(2)抽样结果的4种验证方法表明,期望精度为5%和10%的抽样样本能满足监测精度要求。该精度下样本量均满足利用Cochran经典公式在相应置信水平和相对误差条件下获取的合理采样数量,并且相应的半变异函数模型拟合度好、均方根误差值(RMSE)小、克里金插值代表性强。(3)期望精度为10%的抽样样本在保证监测精度不变的同时,大大降低了监测成本,其监测点位从3 375个降至147个,点位数量降低了96%。总之,抽样样本的期望精度值越小,监测精度越高。在江门市市域尺度上,期望精度为10%的三明治抽样是一种高精度、低成本、代表性强的土壤环境监测点位优化方法。

土壤重金属污染评价方法研究——以广州市为例

目前土壤环境质量评价方法按照评价对象可归纳为单因子指数法和综合评价法两类若干种。以广州市208个土壤样品8种重金属为研究对象,创新性地采用分级统计、相关性分析、评价等级差值分析、综合排序分析等方法对目前主要的土壤环境质量评价方法进行定性和定量研究,旨在推荐最适合的土壤环境质量评价方法。结果表明:从评价结果的分级程度看,单因子指数法中富集指数法最优,综合评价法中内梅罗指数法和模糊数学法最优;相关性分析结果表明,物元分析法与其他4种综合评价法的平均相关性系数为0.477,大于其他综合评价法的平均相关性系数,按照评价结果一致性原则,物元分析法最优;评价等级差值分析表明,模糊数学法与其他4种综合评价法评价等级的平均差值最小,为0.71,按照评价等级接近的原则,模糊数学法最优;通过综合排序比较各综合评价法的排序得出,模糊数学法平均排名最优,其次为物元分析法、内梅罗指数法、灰色聚类法、潜在生态危害指数法。综上所述,富集指数法和模糊数学法是两种首选方法,在土壤重金属污染评价中可以组合使用。