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二、模型假设
1、假设题目中所给数据可靠无误。
2、假设问题一中各区平均的污染程度可以看做该区的污染程度。
3、假设问题二中只考虑题目中所给的8中重金属,不考虑其它重金属。
4、假设重金属传播特征不受风向等因素影响。
三、问题分析
(一)问题1的分析:
问题1属于空间分布和综合评价问题,重金属的传播过程是一个扩散的过程,通常物质扩散模型中物质从高浓度向低浓度扩散且其浓度的分布是连续的,据此我们可以用附表中所给的采样点污染数据为基础借助MATLAB软件[1]进行插值拟合得出8种主要重金属污染物在整个城区的空间分布图。
对于该城区内不同区域重金属的污染程度的研究可以借助我国《土壤监测技术规范》(HJ/T166-2004)[2]中推荐的内梅罗综合污染指数法进行评价,求出不同区域重金属的污染等级。
(二)问题2的分析:
问题2要求通过数据分析来说明重金属污染的主要原因。
首先可以对重金属和海拔进行相关性分析,得出相关矩阵和相关度,再结合问题一求出的结论分析出重金属可能的主要来源和重金属污染的主要原因。
(三)问题3的分析:
由问题一的分析我们得知重金属的分布是连续的,同时我们还可以知道物质的扩散是从高浓度向低浓度进行的,在扩散模型中某区域浓度最高的点可能就是扩散源,所以重金属空间分布中的极值点就可能是重金属的传播模型中污染源。
因此问题三的求解就转化为在模型一所拟合出的重金属空间分布曲面上搜索极值的问题。
搜索极值的现代算法有模拟退火,遗传算法,鱼群算法等多种。
考虑的模型中所搜索的域有限,且目标解数目不确定,遍历搜索是较好的方法。
得出极值点后再结合国家土壤环境质量标准筛选出污染源。
(四)问题4的分析:
首先应对问题一,二,三所建立的模型进行优缺点分析然后根据影响城市演化模型的因素,分析还应搜集的数据以及模型如何建立的问题。
四、符号说明
符号设定
符号说明
Pij
区域i中第j个重金属的污染分指数
Cj
第j个重金属的实测浓度
Sj
第j元素的评价标准
PN
综合污染指数
Pj,ave
平均单项污染指数
Pj,max
最大单项污染指数
z
浓度分布矩阵
注:
在此没有设定的符号在下文中会具体说明。
五、模型的建立及求解
一、问题一的求解:
1.1用MATLAB软件对所给数据进行插值拟合得出调查区的地形图和8种主要重金属元素在该城区的空间分布图,再用MATLAB软件对所给数据进行分析得出功能区散点图:
图1:
调查地区的地形图
图2:
功能区散点图
图3:
砷和镉在该城区的空间分布图
图4:
铬和铜在该城区的空间分布图
图5:
汞和镍在该城区的空间分布图
图6:
铅和锌在该城区的空间分布图
说明:
图1的Z轴为海拔高度,X、Y轴为地理坐标值(单位:
m)。
图2的X、Y轴为地理坐标值(单位:
图3-图6的Z轴为重金属元素的浓度(单位:
μg/g),X、Y轴为地理坐标值(单位:
1.2模型建立:
土壤环境质量单项污染指数主要用来评价某一污染物的污染程度,指数小污染轻,指数大污染则重。
但区域内土壤环境质量作为一个整体和外区域进行比较时除用单项污染指数外,还常用综合污染指数。
综合污染指数可以综合判断某土壤多种污染物的联合污染效应。
目前土壤环境质量评价方法有很多,各有优点和缺点。
本文根据我国《土壤监测技术规范》(HJ/T166-2004)[2]中推荐的内梅罗综合污染指数法进行评价。
在计算某个区域某种重金属单项污染指数(分指数)的基础上,再计算该区域多种重金属的综合污染指数。
单项污染指数和综合污染指数的计算公式如下:
(1)
(2)
当Pij≤1时,表示土壤未受该因子污染,当Pij>
1时,表示土壤受该因子污染。
内梅罗综合污染指数反映了各污染物对土壤的作用,同时突出了高浓度污染物对土壤环境质量的影响。
根据HJ/T166-2004,内梅罗综合污染指数的分级标准(见表1),得出各个区域的污染等级。
表1:
内梅罗综合污染指数的分级标准
等级
内梅罗污染指数
1
PN≤0.7
清洁(安全)
2
0.7<PN≤1.0
尚清洁(警戒线)
3
1.0<PN≤2.0
4
2.0<PN≤3.0
5
PN>3.0
1.3模型求解:
本文以背景值作为评价标准进行求解,用EXCEL对文中所给数据进行分类,把数据分入1类区、2类区、3类区、4类区、5类区。
然后得出各个区里面主要重金属含量的平均值,可看作各区中主要重金属含量值。
如下表:
表2:
各区重金属含量的平均值
As(μg/g)
Cd(ng/g)
Cr(μg/g)
Cu(μg/g)
Hg(ng/g)
Ni(μg/g)
Pb(μg/g)
Zn(μg/g)
6.27
289.96
69.02
49.4
93.04
18.34
69.11
237.01
7.25
393.11
53.41
127.54
642.36
19.81
277.93
4.04
152.32
38.96
17.32
40.96
15.45
36.56
73.29
5.71
360.01
58.05
62.21
446.82
17.62
63.53
242.85
6.26
280.54
43.64
30.19
114.99
15.29
60.71
154.24
然后根据公式
(1)、
(2)结合MATLAB软件算得各区重金属单项污染指数和综合污染指数,如下表:
表3:
各区重金属单项污染指数和综合污染指数
单项污染指数
As
Cd
Cr
Cu
Hg
Ni
Pb
Zn
1.7417
2.2305
2.2265
3.7424
2.6583
1.4911
2.2294
3.4349
3.1704
2.0139
3.0239
1.7229
9.6621
18.3531
1.6106
3.0013
4.028
13.5331
1.1222
1.1717
1.2568
1.3121
1.1703
1.2561
1.1794
1.0622
1.2532
1.5861
2.7693
1.8726
4.7129
12.7663
1.4325
2.0494
3.5196
9.4264
1.7389
2.158
1.4077
2.2871
3.2854
1.2431
1.9584
2.2354
2.7343
再由内梅罗综合污染指数的分级标准得出各区的综合污染等级,如下表:
表4:
各区综合污染等级
5
3
轻等污染
4
中等污染
从表中可以看出,该城区内生活区、工业区、主干道路区属于重污染区,公园绿地区属于中等污染区,山区属于轻度污染区。
二、问题二的求解:
2.1模型建立:
用SPSS11.0统计软件对各种重金属元素浓度和海拔做相关性分析,得出各种元素与元素之间和元素与海拔之间的相关系数矩阵及其相关性,结合第一问得出的空间分布图和区域散点图,参照主要重金属含量土壤单项污染的指数,分析得出各重金属污染的主要原因。
2.2模型求解:
2.2.1根据题中所给数据,以As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn八种重金属元素浓度和海拔作相关性分析,经SPSS11.0统计软件进行相关性分析,得出该市表层土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn八种重金属原始含量数据和海拔的相关系数矩阵,如图所示
图7:
重金属原始含量数据和海拔的相关系数矩阵
可见各重金属浓度均和海拔成负相关,即海拔越高,其含各种重金属浓度越低;
Cr和Ni的相关性最好,相关系数最大,为0.716,其次为Pb和Cd,相关系数为0.660,以下是Cr和Cu的相关性较好,相关系数是0.532,其它元素之间的相关性并不是很好。
从成因上来分析,相关性较好的元素可能在成因和来源上有一定的关联。
结合第一问中8种主要重金属元素在该城区的空间分布可以看出,Cr和Ni、Pb和Cd可能是来自同一来源。
2.2.2根据空间分布图、区域散点图和主要重金属含量土壤单项污染的指数进行分析:
对于Cr和Ni,在来源上关联较密切,该市表层土壤Cr和Ni基本未污染,只有个别点富集程度较高,污染达到中度污染,该富集中心的位置主要分布在生活区周边和主干道区周边,这可能是由于生活废水的排放和交通源汽车尾气的排放等原因造成的。
对于Pb和Cd,在来源上关联较密切,Pb和Cd的高含量点主要分布在交通繁忙的主干道路区周边和工业区周边,这可能是因为Pb和Cd来自该市中心交通源汽车尾气的排放、汽车轮胎的磨损和冶炼厂的废水、尘埃和废渣,以及电镀、电池、颜料、塑料稳定剂、涂料工业的废水等。
所以可以说Pb和Cd的污染主要是由于主干道污染和工业污染。
对于Cu,该市表层土壤Cu基本未污染,只有个别点富集程度较高,污染达到中度污染,该富集中心的位置主要分布在生活区周边,这可能是由城市商业活动、城市居民生活累加到土壤中的Cu。
对于Hg,其高含量点主要分布在交通繁忙的主干道路区周边和工业区周边,Hg污染的一个主要原因是由于燃煤造成的,无论是工业用煤还是居民用煤,而且燃烧方式落后。
工业排放也是表层土壤Hg污染的另一个重要来源,主要在大面积污染的几个工业浓集中心。
对于Zn,其高含量点也主要分布在交通繁忙的主干道路区周边和工业区周边,这主要是由于汽车尾气的排放和厂矿企业的三废排放。
对于As,该市表层土壤As基本都是轻度或中度污染,只有个别点富集程度较高,该富集中心的位置主要分布在工业区周边,主要来源可能是工厂的废水排放。
综上所述,可以认为工业区、主干道路区和生活区的活动是造成该城区表层土壤重金属污染的主要原因。
三、问题三的求解:
3.1模型建立:
依据问题一得出的各重金属元素在该城区的空间分布,得到浓度分布矩阵Z(Z是100×
100的矩阵),进而结合MATLAB软件建立搜索模型。
Z是100×
100的矩阵,借鉴元胞的思想建立一个100×
100规模的二维网格,将元素浓度分布矩阵对应放入,其中每一个元素占据其中一个格子。
根据问题分析可知:
污染源存在于二维网格中的某些格子中。
并且污染源所在格子元素浓度大于周围格子的元素浓度。
二维元胞自动机(规则四方网格划分)的邻居通常有以几种形式如图2所示:
黑色元胞为中心元胞,灰色元胞为该元胞的邻居。
(参考文献[4])
图8:
元胞邻居模型
分析三种邻居模型发现第二种模型最适合。
第二种邻居模型中污染源存在的格子z(i,j)应满足:
对于与外界不相邻的格子
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
对于边界处的格子理论上应满足
以左边界为例
(11)
(12)
(13)
(14)
(15)
对于顶角处的格子理论上应满足:
(16)
(17)
(18)
为了简化模型在此不予考虑,即认为对于边界和顶角处不存在污染源。
通过搜索模型可以求出重金属空间分布中的极值点即可能的污染源,再结合国家土壤环境质量标准[3](下表5)通过MATLAB软件对极值点进行筛选出,求出重金属的主要污染源。
表5:
国家土壤环境质量标准
级别
一级
15
200
90
35
150
40
100
二级
25
300
500
50
250
三级
30
1000
400
1500
3.2模型求解:
3.2.1根据问题一中得出的砷元素在城区的空间分布(见图3)。
得到浓度分布矩阵Z(矩阵较大未附出),结合MATLAB软件建立搜索模型进行搜索得出砷元素在空间分布极大值61个。
用同样方法得出其他7种重金属在空间分布极大值个数(见表6)。
表6:
八种金属元素空间分布极大值个数
元素
As
Cd
Cr
Cu
Hg
Ni
Pb
Zn
个数
61
60
57
62
63
53
58
3.2.2运用scatter函数画出各重金属元素空间分布极大值点的散点图使数据可视化。
得到各种重金属元素空间分布极大值点的散点图如下:
图9:
砷、镉、铬、铜的空间分布极大值散点图
图10:
汞、镍、铅、锌的空间分布极大值散点图
3.2.3结合国家土壤环境三个等级的质量标准通过MATLAB软件对极值点进行分级筛选:
首先用国家土壤环境一级质量标准进行筛选,得出筛选结果,再用国家土壤环境二级质量标准对一级指标得出的点进行筛选,依次类推,最终得到筛选结果如表7
表7:
不同国标等级下的极大值个数
一级个数
6
13
45
39
二级个数
52
20
17
三级个数
11
18
从筛选的结果中选出适当的点作为重金属的主要污染源,所选点个数和点坐标如下列各表:
表8:
重金属主要污染源个数
表9:
砷污染源二维坐标及其浓度值
15.061
23.641
16.121
23.175
30.032
18.971
X/m
18900
12900
7200
4500
18300
27600
Y/m
2200
3200
7400
7800
10200
12200
表10:
镉污染源二维坐标及其浓度值
1068.8
1458.6
1401.9
1321.9
1121.4
1054.9
2400
17700
5100
2600
3400
3600
4000
4200
5200
1264.4
1024
1267.8
1263.8
1578.6
6000
4800
21600
8600
11200
11400
11600
表11:
铬污染源二维坐标及其浓度值
747.81
304.81
976.76
10800
5600
表12:
铜污染源二维坐标及其浓度值
2759.4
2609.8
2622.3
2565.2
1391.9
2700
3800
表13:
汞污染源二维坐标及其浓度值
16385
14487
15460
15427
1839
2333
13434
13411
11432
1692
1723
3000
13800
3300
15300
15600
22500
8700
8200
9200
9400
10600
表14:
镍污染源二维坐标及其浓度值
146.08
70.587
69.355
22200
表15:
铅污染源二维坐标及其浓度值
527.92
485.07
354.06
2100
表16:
锌污染源二维坐标及其浓度值
1485.6
550.9
1631.5
1457
1749.2
3092.1
2801.4
1965.3
1961.9
8100
9600
4600
5800
1111.9
1064.7
5320
5859
5265
5379
3664.5
2985.5
552.1
5400
8400
9800
10000
11000
运用scatter函数画出各重金属元素主要污染源的散点图使数据可视化。
各种重金属元素主要污染源的散点图如下:
图11:
砷、镉主要污染源的散点分布图
图12:
铬、铜主要污染源的散点分布图
图13:
汞、镍主要污染源的散点分布图
图14:
铅、锌主要污染源的散点分布图
四、问题四的求解:
优点:
解决问题一的第一小问时,我们用MATLAB对原始数据进行差值拟合。
由于所给数据采样点的不规则性,首先使用griddata函数对所给数据进行插值规整得出一个X,Y分别等步长的某种元素的浓度分布矩阵。
在规整的浓度分布矩阵基础上分别使用pcolor,contourf,contour,surf等函数绘出了各种重金属元素在城区的空间分布。
通过综合比较之后选定三维surf曲面建立重金属元素的空间分布模型,直观明了。
解决问题二时,我们用SPSS对各种重金属元素浓度和海拔做因子分析,得出各种元素浓度和海拔相关性,各元素浓度和海拔呈现负相关,正好验证了第一问中求得的山区各重金属浓度最低,污染程度最轻这一结果。
模型三中依据模型一中建立的浓度分布矩阵建立了遍历搜索模型。
该模型能够有效且快
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