土壤重金属污染灰色综合评价模型

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摘 要

针对稀疏采样难以准确估测区域土壤重金属综合污染情况和迁移变化规律的问题，提出基于GIS的多属性决策组合赋权灰色综合评价模型。首先采用GIS技术揭示土壤重金属空间变异和污染分布格局；然后利用最大化熵理论集成主客观因素，架构优化组合赋权的土壤重金属污染灰色综合评价体系；最后以试验区土壤中8种(铜、锌、铅、镉、砷、铬、汞、镍)重金属的综合污染情况为例，检验该方法应用效果。结果表明：最优组合权重的灰色综合分析方法兼顾主观偏好和客观属性，其评价结果具有更高的可信度和风险辨识度，提高了综合评价的合理性与有效性，可为土壤重金属污染监测提供方案参考。

引用格式

引用格式：郭云开，谢琼，安冠星，等．土壤重金属污染灰色综合评价模型［Ｊ］．测绘科学，２０１７，４２（５）：１７５-１８２．

正文

随着工业生产的高速发展及农业现代化进程的加快，土壤重金属污染问题日益严重，已成为阻碍区域可持续发展的核心问题。土壤重金属可经由多种暴露途径富集迁移，影响土壤生态物种、微生物区系及其过程，并通过食物链在人体内蓄积构成潜在危害^[1-2]。而土壤重金属污染评价作为指示污染水平和制定污染防治措施的重要参考而被国内外学者广泛关注^[3-5]。目前常用的方法有内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数法、地积累综合指数法、灰色聚类关联分析法和人工神经网络法等。这些方法从不同侧面反映区域污染状况，各具优势和缺陷^[6-8]。在土壤生态系统中存在众多影响因素，这些因素与土壤污染情况呈现复杂的非线性映射关系，因而建模分析时应结合GIS技术在空间数据处理、管理与制图显示等方面优势综合考虑，建立定量与定性指标为一体的，能真实反映影响因素与土壤环境质量的准确预测^[9-10]。就土壤生态系统本身的灰色性以及土壤环境质量变化的模糊性而言，可采用灰色理论^[11]的手段搭载GIS地统计分析方法综合评价土壤环境水平。传统灰色关联建模中普遍忽视了几个重要的问题：对系统行为特征影射量和各有效因素等原始数据无量纲化处理时因采用方法不同，容易歪曲因素之间的内在联系、掩盖事物的本来面目，有时会对灰色关联分析法产生较大影响^[12]；关联度计算采用平权处理方法，忽视了观测序列中不同因素对关联度空间的测度大小，导致确定性评价结果不能准确地反映土壤重金属的实际污染程度。

文章基于土壤生态安全的考虑，以湘江流域某耕地土壤重金属为例，基于SPSS19.0、ArcGIS10.1的操作平台，依托空间插值技术得到耕层土壤重金属空间分布专题图，揭示研究区土壤重金属污染特征和污染格局空间区划特征^[13]；并且利用“中心化”处理数列的无量纲化，以提高分析对象间的差异；同时应用层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）与熵值法分别确定土壤环境质量各评价因子的主客观权重^[14]，结合最大化熵线性加权法得到其综合权重，并将结果引入到灰色关联分析法中对土壤生态系统污染水平进行综合评估，旨在为土壤环境安全预警研究提供资料和参考，并为快速城市化、工业化和高度农业集约化地区土壤资源的持续利用和合理管理提供科学依据。

灰色关联度是事物之间、因素之间的动态发展趋势的相似或相异程度，是根据因素间时间序列曲线的相似程度来研究、分析事物之间关联性的一种方法，关联度越大，事物之间相似程度就越大。改进方法考虑采用“中心化”处理数列的无量纲化，以期将分析对象之间的差异体现的最大化；同时也考虑到不同观测序列中不同因子对关联度空间的直接影响程度大小，即权重大小，从而最大程度保证评价的客观性与准确性。

为了量化评价试验区土壤环境质量现状，并对污染趋势进行分析，为土壤环境防护及管理提供依据，本文提出了一种基于GIS的最大化熵理论优化组合赋权的灰色综合评价方法，该方法利用GIS技术在土壤重金属污染评价中专题图制作、空间分析方面的应用前景，并综合AHP法、熵值法和灰色关联分析法3种方法的优势，以灰色关联分析法为中心模型，以AHP法和熵值法为辅助模型，通过组合赋权法确定指标的综合权重向量，并对土壤环境指标进行定量计算和评价，算例结果表明，本文提出的方法克服了权重确定过分依赖先验知识的不足，同时考虑到各属性指标本身的重要程度，具有严密的逻辑推理和数学依据，其评价结果更为准确、合理，可为土壤重金属污染监测与土壤环境生态安全预警提供有效参考。

2017年（第42卷）第5期

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