土壤污染調查加密布點優化方法構建及驗證路徑探析

柴忠朝

（陜西同元環境檢測有限公司，陜西 西安 710082）

引言

土壤取樣調查是獲取土壤污染空間分布信息的主要方法，取樣調查結果的準確度對污染風險評估的準確率以及風險管理的合理性有很大的影響。土壤污染的監測主要由采樣點布設、樣品采集、污染物含量分析3 部分組成。一般都是以準確度為主要影響因素，而忽略了采樣與排樣的重要作用。大量的調查表明，在不同地區，不同空間的土壤污染存在著明顯的空間變異。在空間變化較大的情況下，樣點布置方案是影響測量精度的關鍵[1]。

Jenkins 等對土壤中三硝基甲苯的污染進行了研究，發現樣本的變異程度（統計方差）為95%。其他相似的研究還顯示，由于土壤取樣而產生的不確定性，在污染分析中占50%以上。因此，科學、合理的土壤取樣與布置方案是保證環境質量監測數據準確性的關鍵。目前，土壤污染監測的布點方式有判斷性取樣和無判斷性取樣，其中判斷性取樣是依據已有的先驗性知識來設計取樣布點方案，并增加可能存在的高污染危險區域的取樣密度；在沒有環境污染的情況下，必須采用隨機抽樣、均勻網格布點采樣等非判斷性抽樣技術[2]。因此，傳統的基于整體估算的土壤污染測點定位法，其預測精度往往達不到評價結果的要求。利用地統計學分析技術提高土壤污染的測量準確度是當前的一個熱點問題，通過對土壤污染的空間分布進行分析，可以有效地提高土壤污染的監測效果，但是在實際的土壤污染調查中，仍應用較少。

土壤污染調查一般分為污染初步調查和污染詳查，以獲取土壤污染的精確空間分布。本文針對土壤污染調查的具體要求，提出了一種以污染概率和區域空間變異為基礎的加密布點方法，以提高其對污染區域面積、污染程度的估算準確度，為土壤污染調查提供方法學依據。

1 土壤污染調查加密布點方法

1.1 加密布點區域的確定方法

本文采用的土壤污染概率法，對土壤污染的調查進行了定量評價。污染的可能性在0～1 之間，當發生機率較高時，可以被認為是受污染的土地；反之，當污染機率較小時，可將其列為清潔土壤[3]。不確定性區域污染概率值較低的可能原因為：

一是本區域的污染水平偏低；二是該區域屬于受污染的區域，樣本數量不多。本研究采用局部變異特征法，對其進行深入的探討。在前期調查資料的基礎上，對不同區域的土壤污染物濃度進行了區域變異（包括變異系數、方差、自相關等），當區域變化大時，則說明了其在不同的區域內存在著很大的差異；相反，說明了污染物在空間上的分布差別很小。在具有一定的局部性變異時，一般為污染濃度高值區到低值區的過渡區，其結果具有很大的不確定性；在變量較少的區域，一般為高值區或低值區，其結果具有很高的可信度。污染調查的不確定性區是由污染概率和局部空間變異系數決定的，是污染調查的加密布點[4]。

1.2 不確定性區域樣點布設方法

在不確定的區域樣點布局中，考慮了加密樣本的數量和樣本的空間位置。其中，不確定度占了最大的加密采樣，在具有高不確定性的區域，采用加密方式的樣本數目也比較大；該樣點的空間分布與污染物的空間分布趨勢密切相關，主要采用趨勢分析法對其進行空間分布，并沿其變化方向設置加密采樣點。

本文采用加密布點法，其主要目標在于改善污染區域之預測準確率。通過這種方式，可以對加密地點進行優化，加密地點的數量減少，加密的效力提高，因此降低了調查成本，并確保了調查的精確度。

2 加密布點方法案例驗證

2.1 案例區概況

該案例資料來自于一個被重金屬污染的現場，其占地面積為14.50 km2。平均采樣距離200 m，在一些高污染地區，采樣量有所增加，共359 個。通過土壤污染狀況調查，發現重金屬銅、鉛、砷、鎘等重金屬均有一定的污染。結合實際土壤鎘污染情況，對土壤污染進行了詳細的調查與加密布置。

2.2 樣點加密布點方案

在實證研究中，未進行土壤污染的初步調查、抽樣、初步調查結果分析及詳細的加密布置。利用359 個野外觀測數據，利用空間采樣技術，對土壤污染狀況進行了初步調查，并進行了詳細的加密布置。具體實施過程是：以359 個樣本為基礎，對土壤污染進行模擬研究。土壤污染的空間變異特性與不確定性區域的確定是兩個關鍵環節[5]。地統計學的半方差分析是研究土壤污染空間變化的最常見的方法，必須有充足的樣本，才能獲得較為精確的土壤污染的空間分布。因此，在前期調查中，將研究分為10×10 個單位，以底層土樣作為初步調查樣本，當存在多個樣點時隨機抽取，得到97 個樣本，樣點間的平均間距為386 m。通過對97 個樣本資料的初步調研，采用本文所提的加密布點方式進行了加密布點。具體措施是：基于前期調查數據，采用地統計學方法對土壤中Cd 的空間分布進行了分析。采用條件模擬法對該區域的土壤鎘污染可能性進行了預測。

根據污染的可能性，設置了污染的可能性閥值（Pt）和清洗幾率閥值（Ct），該方法由公式（1）、式（2）表示。土壤鎘污染的可能性閾值為0.8，清除幾率為0.2；然后，針對區域內的污染特征，將局部變異系數大于變異系數的臨界點劃分為不確定區域，并把它當作75%的局部變異系數。將污染概率與局部變異系數相結合，將其作為重點進行詳細調查，并依據其空間結構分析的結果，確定出該加密樣本的位置。本研究為模擬，若取樣地點無樣點資料，則以相鄰樣點為輔助，共57 處土壤詳查資料[6]。通過對現場加密布點的污染監測和359 個現場數據的比較，對加密布點的實施效果進行了評估。

式中：Rp為污染概率分區；Z（x）為條件模擬預測的土壤污染物含量；Zc為土壤污染評價標準；Pt為污染概率閾值，Ct為清潔概念閾值；Rcv為污染變異系數分區；CVx為局部變異系數；CVt為變異系數閾值。

2.3 數據處理方法

基于樣點VORONOI 曲線，利用ArcGIS10.1 的地理分析工具，對樣點中的污染物含量進行了局部變化。利用ArcGIS10.1 軟件對采樣網格、初步調查樣點進行了詳細的繪制，GSLIB 軟件對土壤污染狀態進行了仿真，并對污染概率進行了計算。本文利用序貫高斯仿真算法，其利用已有的樣本數據，求出被模擬點的污染濃度的條件概率分布，并將其隨機抽取作為仿真方法。

3 結果與討論

3.1 土壤Cd 統計特征的估計精度

土壤鎘污染預調查樣本（97 個）和加密后（154個）樣品的統計特性基本一致，平均差異只有0.01 mg/kg。對樣品進行加密細化后，其變異系數有所下降。與整體樣品比較，初探和加密細查兩個階段的Cd 平均值都較高，誤差在5.40%左右。與整體相比，變異系數下降2.79%，平均下降6.71%。初步調查的平均預測準確率高，但對平均法的估計精度不夠高。在污染詳細調查階段，因污染空間變動較大而增加取樣點，使其變異系數有所下降[7]。

3.2 土壤污染區面積的估計精度

土壤污染數據的準確識別是土壤污染監測的重要內容。在前期調查和加密詳細調查中，樣點w（Cd）的超重率估計出了68.04%的污染區域，70.13%的污染區域，比各抽樣的估計值高3.14%，5.23%。當污染的可能性為0.8 時，污染概率的預測范圍為53.58%～57.84%，比采樣點的估算值降低7.06%～16.39%。根據超限值來估計污染區域的大小，即在特定的取樣網格中，如果樣品中的污染物濃度超過一定值，就會被認為是超標。對樣點進行了分析，發現每一個新的采樣點都在高污染的可能性范圍內，從而使整個采樣點中的采樣點所占的比重有所增加，從而使污染面積估算值得到了更大的提高。初步調查和加密細查兩個階段的評估范圍相當接近，經加密處理后，污染區域的面積只增加了0.16%，初步調查和加密詳細調查的面積比整體的估計值要小，污染面積被低估4.10%。為評估污染區域區域的空間定位精度，采用不同取樣階段的預測結果與整體樣品的預測結果進行空間差異計算，并將其精度分為相同、低估和高估3 類[8]。

通過對土壤Cd 平均值的估算，發現在初始調查期，該方法的估算準確率超過94.00%，而對污染區域的預測精度則只有79.35%。結果顯示，在土壤污染監測中，平均或統計特性的估算準確率不能準確地反映出污染區域的范圍。污染區的空間分布是評價土壤環境恢復成本的重要依據。本文所提之土壤污染細查加密布點法，可明顯改善污染區域的預測準確率，且能較好地保持整體平均濃度估算的準確性；本文污染區域的面積估算值和空間定位準確率分別為4.10%和86.10%，比原始測量精度提高6.75%；土壤污染調查的樣本量顯著下降，其中的初步調查和加密的抽樣比例僅為42.90%。

本文提出了一種新的樣本點優化方法，即在具有高不確定度的區域加入樣本點，以環境模擬中的污染幾率和局部變異系數為標準。污染區的邊界存在著大量的不確定區，在初步調查階段，當污染水平被低估時，將污染區錯列為潔凈區；在沒有污染物分布的背景資料的情況下，采用隨機抽樣布點法可以很好地預報出整體的平均含量和變異程度，而不能準確地預報區域污染。

污染機率閾值的選取對密碼點的空間分布有很大的影響，若選取的污染機率門限太低，則無法辨識出被測區；如果存在較高的概率門限，則會增加不確定范圍，添加了需要進行加密的樣品，因此對加密點的有效性產生了影響。為了提高不確定度，采用高污染率和低潔凈率閾值作為采樣點優化的效果。

由于樣點的加入不能使其在空間位置上達到最佳化，從而影響了樣點的優化效果。本文所提出的加密布點法，其關鍵在于，當污染預測不明確時，根據污染的空間分布情況，對采樣點進行補充。但是一些污染物，例如氯化碳污染，主要是由滲漏進入土壤，再經孔隙向下擴散，因而此類污染物的空間自相關程度不高，本文所提出的加密布點方式無法應用。

在初步調查的基礎上，運用地統計學的方法對污染的空間分布進行了分析，加密布點是根據前期調查的結果，根據污染調查的需要，識別出污染物的空間分布，進行詳查布點優化。所以，初步勘察的可靠性將對加密布點的有效性產生重要的影響。利用地統計學方法對污染物的空間自相關進行了半方差分析。

研究發現，樣點數目及空間分布對半方差分析的精度有很大的影響。一般情況下，樣點數小于60 的情況下，很難得到精確的半方差。在特定情況下，可以通過半方差函數擬合的結果來評價樣品的數量。從樣點的空間分布情況來看，為了評價污染在不同距離、不同方向上的空間分異，初始采樣點要盡量在研究區內均勻分布，并在一定范圍內設置一定數量的樣本，以便于對污染物的空間分布進行分析，從而有助于提高加密布點的優化效率。

4 結論

1）采用現場實測布點法估算土壤污染濃度，結果表明，現場土壤Cd 的平均偏差分別為5.40%和6.71%。

2）結果表明，采用現場實測和布點法可以提高土壤鎘污染范圍的準確率，結果表明，該地區土壤鎘污染面積的預測誤差可達4.10%，污染區的定位準確率可達86.35%。

3）在前期調研的基礎上，根據污染機率及區域變異系數，對土壤污染進行了優選，既能提高土壤污染調查的準確度，又能大大減少樣本數量。