主成分分析在城市土壤重金屬污染分析中的應用

王娜+孔凡備+任承然+門曉君

摘要：隨著社會經濟的發展，城市土壤重金屬污染日益嚴重，成為人們關注的焦點。本文利用主成分分析法給出了城市的土壤重金屬污染評價模型。以唐山市為例，根據土壤重金屬含量的數據對唐山不同功能區的土壤污染程度進行了綜合評價，得到不同功能區的污染程度排序為：工業區>交通區>生活區>綠地區>山區；并分析了土壤中各類重金屬產生的主要來源。

關鍵詞：主成分分析；土壤污染；重金屬；功能區；

中圖分類號 ：G627.5 文獻標識碼 ：A

引言：目前，土壤重金屬污染在世界各國普遍存在并引起了各國的廣泛關注。土壤重金屬污染指土壤中的重金屬明顯的高于原有含量使生態環境惡化的現象【1-2】。土壤重金屬污染不僅使大氣污染和水污染的進一步惡化而且可能通過食物鏈等危害人類的健康。城市土壤重金屬污染主要是由于人類活動造成的，而不同活動如工業生產、生活垃圾、汽車尾氣等造成的污染程度是不同的，因此本文分區進行研究城市的土壤重金屬污染。

1.數據收集與處理

本文對唐山市2016年的土壤重金屬污染狀況進行分析，采集的數據中的重金屬主要包括該城市5個不同功能區共385個樣本點的土壤中重金屬的含量。

2.數據分析

主成分分析的主要思路是將一組變量的信息集中到不相關幾個綜合指標主成分上，每個主成分為這組變量的線性組合，在實現多個變量降低維數的同時避免數據信息的重疊對評價結果的影響【3】。通過對重金屬做相關性分析得到金屬和的相關系數較高。因此利用主成分分析城市土壤重金屬污染程度進行分析，消除變量間的相關性，使城市的土壤評價更加科學合理。唐山是中國主要的重工業城市之一，其土壤的質量是人們關注的焦點問題。本文以唐山為例，利用SPSS通過主成分分析對城市土壤重金屬污染程度進行評價。

首先利用SPSS對標準化后的數據進行主成分分析，提取出主成分，并得到各主成分的因子得分；然后以主因子得分作為自變量、城市土壤重金屬污染指數為因變量進行多元線性回歸分析，得到相應的回歸參數；最后將主成分和自變量進行轉換，得到土壤重金屬污染程度的計算公式。

主成分分析和方差極大化旋轉法分析，因子分析提取了影響重金屬濃度的5個主要因子，相應的特征值分別為2.059，1.767，1.127，1.026，0.95，方差貢獻率為25.733%，22.087%，15.215%，12.824%，11.898%，累計方差貢獻率大于87.75%。說明選取的5個主成分可以解釋原始的8種重金屬的絕大多數信息。

表2旋轉成分矩陣

采用主成分分析提取法與具有Kaisser標準化的正交旋轉法得出旋轉成分矩陣如表2。在第一主成分中，的載荷較高，由上表可知在各個區的含量相近且與背景值相差不大。查找文獻可知重金屬主要源于工業污染，特別是電鍍行業，金屬加工，和機械制造【4】。在第二主成分中的載荷顯著高于其他重金屬，其主要是機動車尾氣排放和輪胎磨損產生的粉塵產生的。關于汽車尾氣引起的土壤重金屬污染的報道較多，特別是金屬對土壤的污染，并且研究發現道路兩旁土壤含量與汽車流量成正相關。第三主成分的最大荷載為重金屬，主要由人類活動造成的污染，如氯堿，塑料，電池，電子等工業廢水。第四主成分的最大荷載是重金屬，的毒性較低主要來自金屬礦的開采、冶煉以及以砷為原料的玻璃、顏料、藥物、紙張等的生產。第五主成分的最大荷載金屬為，主要來自礦石的焙燒、冶煉金屬以及鑄銅過程中產生的氧化鋅等金屬煙塵，各種工業廢水的排放是引起水體鋅污染的主要原因。

根據成分得分系數矩陣，得到各主成分與各自變量的函數關系如下：

綜合對該地區土壤污染綜合得分即為對5個主成分公因子的得分加權求和，將主成分得分的計算公式帶入求出土壤污染程度的綜合得分，土壤重金屬綜合污染程度綜合計算公式為：

表3不同功能區的綜合污染得分

從上述分析結果可以看出城市工業區的土壤重金屬污染最為嚴重，其次是交通區；生活區的污染程度較輕；山區和綠地區幾乎不存在土壤重金屬污染。

3.總結

城市的重金屬土壤重金屬污染主要集中在工業區和交通區。交通污染主要來源為汽車尾氣的排放、汽車橡膠輪胎的磨損產生的含重金屬粉塵等；工業污染主要表現為軋鋼廠、電鍍廠和金屬冶煉廠等金屬加工廠的廢氣排放，以及其他工業生產場地金屬器械使用過程中的磨損等。通過主成分分析法定量評價不同功能區的重金屬污染程度，在改善土壤環境的治理措施和力度方面可為有關部門提供參考依據。

參考文獻：

[1]郭平. 長春市土壤重金屬污染機理與防治對策研究[D].吉林大學，2005.

[2]張彩峰. 南京市不同功能區土壤重金屬污染狀況及吸附特征[D].南京林業大學，2004endprint