全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员员期摇 摇 圆园员源年 远月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
土壤大孔隙流研究现状与发展趋势 高朝侠袁徐学选袁赵娇娜袁等 渊圆愿园员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
能源基地生态修复
我国大型煤炭基地建设的生态恢复技术研究综述 吴摇 钢袁魏摇 东袁周政达袁等 渊圆愿员圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
国家大型煤电基地生态环境监测技术体系研究要要要以内蒙古锡林郭勒盟煤电基地为例
魏摇 东袁全摇 元袁王辰星袁等 渊圆愿圆员冤
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基于 阅孕杂陨砸模型的国家大型煤电基地生态效应评估指标体系 周政达袁王辰星袁付摇 晓袁等 渊圆愿猿园冤噎噎噎噎
西部干旱区煤炭开采环境影响研究 雷少刚袁卞正富 渊圆愿猿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
露天煤矿区生态风险受体分析要要要以内蒙古平庄西露天煤矿为例 高摇 雅袁陆兆华袁魏振宽袁等 渊圆愿源源冤噎噎噎
草原区矿产开发对景观格局和初级生产力的影响要要要以黑岱沟露天煤矿为例
康萨如拉袁牛建明袁张摇 庆袁等 渊圆愿缘缘冤
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三七对土壤中镉尧铬尧铜尧铅的累积特征及健康风险评价 林龙勇袁阎秀兰袁廖晓勇袁等 渊圆愿远愿冤噎噎噎噎噎噎噎
某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究 刘摇 庚袁毕如田袁权摇 腾袁等 渊圆愿苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
杉木人工混交林对土壤铝毒害的缓解作用 雷摇 波袁刘 摇 彬袁罗承德袁等 渊圆愿愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 啄员缘晕稳定同位素分析的人工防护林大型土壤动物营养级研究 张淑花袁张雪萍 渊圆愿怨圆冤噎噎噎噎噎噎噎
铅镉抗性菌株 允月员员强化植物对污染土壤中铅镉的吸收 金忠民袁沙摇 伟袁刘丽杰袁等 渊圆怨园园冤噎噎噎噎噎噎噎
陕北地区石油污染土壤中不动杆菌属的筛选尧鉴定及降解性能 王摇 虎袁吴玲玲袁周立辉袁等 渊圆怨园苑冤噎噎噎噎
祁连山高山植物根际土放线菌生物多样性 马爱爱袁徐世健袁敏玉霞袁等 渊圆怨员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆沙冬青 粤酝和 阅杂耘真菌的空间分布 姜摇 桥袁贺学礼袁陈伟燕袁等 渊圆怨圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
聚糠萘水剂对不同积温带玉米花后叶片氮同化的影响 高摇 娇袁董志强袁徐田军袁等 渊圆怨猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
内蒙古河套灌区玉米与向日葵霜冻的关键温度 王海梅袁侯摇 琼袁云文丽袁等 渊圆怨源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
四种类型栓皮栎栲胶含量 尹艺凝袁张文辉袁何景峰袁等 渊圆怨缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
食物胁迫对翅二型丽斗蟋飞行肌和繁殖发育的影响 吴红军袁赵吕权袁曾摇 杨袁等 渊圆怨远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
颜色对梨小食心虫产卵选择性的影响 杨小凡袁马春森袁范摇 凡袁等 渊圆怨苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
缓释单萜类挥发物对落叶松毛虫行为及落叶松主要防御蛋白的影响 林摇 健袁刘文波袁孟昭军袁等 渊圆怨苑愿冤噎噎
种群尧群落和生态系统
黄土丘陵沟壑区不同植被恢复格局下土壤微生物群落结构 胡婵娟 袁郭摇 雷 袁刘国华 渊圆怨愿远冤噎噎噎噎噎噎
刺参池塘底质微生物群落功能多样性的季节变化 闫法军袁田相利袁董双林袁等 渊圆怨怨远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 阅郧郧耘技术的茯砖茶发花过程细菌群变化分析 刘石泉袁胡治远袁赵运林 渊猿园园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
中国区域间隐含碳排放转移 刘红光袁范晓梅 渊猿园员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
西南地区退耕还林工程主要林分 缘园年碳汇潜力 姚摇 平袁 陈先刚袁周永锋袁等 渊猿园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
青海湖流域草地植被动态变化趋势下的物候时空特征 李广泳袁李小雁袁赵国琴袁等 渊猿园猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
黑龙江省温带森林火灾碳排放的计量估算 魏书精袁罗碧珍袁孙摇 龙袁等 渊猿园源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
三峡库区森林植被气候生产力模拟 潘摇 磊袁肖文发袁唐万鹏袁等 渊猿园远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
三峡水库支流拟多甲藻水华的形成机制 朱爱民袁李嗣新袁胡摇 俊袁等 渊猿园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
流域库坝工程开发的生物多样性敏感度分区 李亦秋袁鲁春霞袁邓摇 欧袁等 渊猿园愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
基于集对分析的京津冀区域可持续发展协调能力评价 檀菲菲袁张摇 萌袁李浩然袁等 渊猿园怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎
江西省自然保护区发展布局空缺分析 黄志强袁陆摇 林袁 戴年华袁等 渊猿园怨怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
鄱阳湖生态经济区生态经济指数评价 黄和平袁彭小琳 袁孔凡斌袁等 渊猿员园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于有害干扰的中国省域森林生态安全评价 刘心竹袁米摇 锋袁张摇 爽袁等 渊猿员员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿圆愿鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿缘鄢圆园员源鄄园远
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 三峡库区森林植被要要要三峡地区属亚热带区域袁山高坡陡尧地形复杂尧物种丰富袁森林是其最重要的自然资源之一袁
其面积占到库区总面积的 猿苑豫左右袁库区内现有森林可初步分为 圆 个植被型组袁愿 个植被型袁员愿 个群系组袁源源 个群
系袁员园圆个群丛袁主要树种有马尾松尧杉树尧柏树等袁低海拔处多为落叶阔叶林尧常绿阔叶林袁较高海拔分布有针阔混交
林尧针叶混交林尧灌木林等袁人工林主要有经济林尧竹林等遥 对三峡库区森林气候生产力进行模拟袁分析库区森林植
被的生产力并进行预测袁可以为三峡库区的生态建设决策提供科学依据遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 11 期
2014年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.11
Jun.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:环境保护公益性行业科研专项经费项目(201009015);国家自然科学基金青年基金项目(40901249)
收稿日期:2013鄄03鄄14; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄03鄄07
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: guogl@ craes.org.cn
DOI: 10.5846 / stxb201303140423
刘庚,毕如田,权腾,李发生,郭观林.某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究.生态学报,2014,34(11):2876鄄2883.
Liu G,Bi R T,Quan T,Li F S, Guo G L.3D interpolation of soil PAHs distribution in a coking contaminated site of China.Acta Ecologica Sinica,2014,34
(11):2876鄄2883.
某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究
刘摇 庚1,毕如田3,权摇 腾3,李发生2,郭观林2,*
(1. 太原师范学院汾河流域科学发展研究中心, 太原摇 030012;
2. 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京摇 100012; 3. 山西农业大学资源环境学院, 太谷摇 030801)
摘要:为准确界定污染场地土壤中多环芳烃在 3维条件下的污染分布范围和受污染土方量,选择我国某焦化污染场地苯并(a)
芘分布为研究对象,对比研究 Krig鄄3D、IDW鄄Shepard、IDW鄄(Franke / Nielson)以及 Nearest Neighbor 4种 3维插值方法对界定污染
范围的不确定性影响。 结果表明,不同 3维插值模型计算结果差异较大,交叉验证结果显示 Krig鄄3D插值模型插值精度最高,插
值结果能较真实地反映场地实际污染情况。 通过修复目标对比确定进一步表明,基于 4种插值模型计算所得的污染土壤土方
量分别为 8.51伊105、5.62伊105、7.12伊105、1.09伊106m3,选择合理的插值模型将对预测污染范围的不确定性产生重要影响。 研究
结果对分析污染范围和修复治理过程土方量确定提供重要参考。
关键词:土壤;污染场地;多环芳烃;地层建模;三维插值
3D interpolation of soil PAHs distribution in a coking contaminated site of China
LIU Geng1,BI Rutian3,QUAN Teng3,LI Fasheng2, GUO Guanlin2,*
1 Fenhe鄄Vally Science Development Research Center, Taiyuan Normal University, Taiyuan 030012, China
2 State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
3 School of Resources and Environment, Shanxi Agricultural University, Taigu 030801, China
Abstract: Contaminated sites are an environmental issue of concern all over the world, especially some large鄄scale
industrial contaminated sites, which are key objects for environmental supervision and risk management in many countries.
In recent years, following rapid economic development and adjustments of industrial structure, polluting industrial plants
were commonly closed or moved out of developing cities, and the quantity and degree of contamination of the remaining
industrial contaminated sites appeared to be rising. Soil contamination of industrially contaminated sites has received
widespread attention in China, and not only directly affects the soil physicochemical properties and the environment, but
also threatens human health in the contaminated area. Industrial contaminated sites severely restricted the availability of
urban land resources for sustainable development. The regional soil environment is an important part of the whole ecological
environment system; the original ecological functions and system balance of the regional soil environment was destroyed
initially by the industrial contaminated sites. The contaminants in the soils threaten organisms and human health through
migration and transformation. The presence of industrial contaminated sites has significant impacts on the sustainable
development of the regional economy, reuse of land resources, laws and regulations, and relevant industry standards, which
has attracted great attention from the relevant Chinese government departments. Environmental risk management of
contaminated sites in China lack fully developed laws or management systems when compared to more developed countries,
however, the theoretical basis and technology needed to perfect these is required immediately. According to the management
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and application requirements in China, new theory and technology research was deemed indispensable. Knowledge of the
spatial distribution of available pollutants is critical for risk control, remedial strategy development and for determination of
remediation boundaries and soil volumes. Pollution characteristics of contaminated sites are different from general non鄄point
source pollution as they are influenced by human disturbance and accumulative release, forming hotspots that exist in the
local region of contaminated sites. Commonly used spatial interpolation methods can provide an unbiased prediction with
minimum variance for the concentration of a given pollutant, but the interpolation techniques all have a smoothing effect,
which underestimates locally high values and overestimates locally low values. The uncertainty in determining contamination
boundaries at contaminated sites is affected by spatial interpolation methods. In order to determine the PAHs pollutant
boundary and soil volumes needing restoration, different prediction models had an influence on the uncertainty of
determining the polluted boundary. Thus, a large domestic coking contaminated site was selected; four 3D interpolation
models of Krig鄄3D, IDW鄄Shepard, IDW鄄( Franke / Nielson ), and Nearest Neighbor were employed to compare their
reliability and prediction uncertainty. A significant difference between model results was observed, and cross鄄validation
testing indicated that the Krig鄄3D was more accurate in predicting the actual pollution situation. Referring to the remediation
goal, the polluted soil volumes calculated using the four 3D interpolation models were 8.51伊105, 5.62伊105, 7.12伊105, and
1.09伊106 m3, respectively. This study, based on typical field site data, provides a great contribution to the analysis of
pollution spatial distribution characteristics and determination of remediation soil volumes.
Key Words: soil; contaminated site; PAHs; stratum model; 3D interpolation
摇 摇 污染场地的环境调查、风险评估以及污染分布
确定等工作都是基于场地采样样点数据来进行[1鄄3],
场地采样样点钻孔数据由于其带有空间坐标信息,
是一种典型的地学变量,可以进行地学上的相关模
拟和预测[4]。 随着计算机技术和空间信息技术的发
展,各种插值模型和地理信息系统等行业软件被广
泛应用于污染场地的空间分布预测和污染分布制
图[5鄄8]。 污染场地污染物空间分布的界定和污染修
复土方量计算的准确与否对修复方法的选择和修复
成本都有着重要的影响[9]。 目前,污染场地污染物
的空间分布范围界定大多基于 2 维平面,利用场地
表层或某单一地层土壤钻孔样点数据,采用地统计
学模型或确定性插值模型进行空间分布预测并进行
污染制图[10鄄11],对于单一地层污染空间分布界定能
够取得较好的预测效果[12],但在整个场地污染范围
界定过程中没有考虑到不同地层之间污染物迁移的
特性,受土壤异质性等因素的影响,预测结果存在着
一定的不确定性[13鄄14],不同地层之间误差的累积,导
致最后污染范围的确定和污染土方量的计算存在着
误差。
自 20 世纪 90 年代以来,随着对 3 维空间插值
技术的深入研究以及 3维可视化系统的出现和功能
的不断完善,使得地学空间变量的真实 3维模拟和 3
维插值成为了可能[15鄄16]。 3 维空间插值和可视化技
术根据地层内的采样点空间分布信息,可以将区域
化变量插值成空间体,能够获取变量在真实 3 维环
境下的空间分布,使地层建模和 3 维插值技术在相
关领域取得了较好的应用效果[17鄄20]。 通过地层建模
和 3 维插值,可以直观获取污染物的 3 维空间分布
信息,降低 2 维插值模型在高程变化较大地区和污
染分布离散性强的地层中产生的预测误差。 受不同
3维插值模型算法及适用范围等因素影响,不同插值
模型对污染范围的界定存在一定的不确定性,因此
选取最优插值模型,有效规避对预测结果的不确定
性影响,对准确界定污染场地污染范围和受污染土
壤土方量具有重要的理论和实际意义。 本研究以某
典型焦化企业污染场地为目标研究区域,选择场地
中特征污染物 Bap(苯并(a)芘,Benzo(a) pyrene)为
研究对象,对比研究不同 3 维插值模型对预测土壤
中 Bap 分布范围界定不确定性的影响,为场地修复
治理提供科学依据。
1摇 材料与方法
1.1摇 目标场地特征描述
本研究目标污染场地所在地区曾是北京市以化
工行业为主的工业区,随着污染企业的转型和改造
7782摇 11期 摇 摇 摇 刘庚摇 等:某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究 摇
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搬迁,该焦化企业也已关停,周边土地利用类型逐渐
改为公建与居住用地。 该焦化企业曾是我国规模最
大的独立炼焦化学工业企业之一,是国内最大的商
品焦炭供应和出口基地,主要为大型冶金、化工企业
提供各种规格的优质焦炭,在建厂初期生产工艺技
术条件和污染治理水平所限,环境污染相对较严重,
其中不乏对人体有害和致癌物质排放,对焦化厂厂
区和周围环境造成一定影响。 该焦化厂总面积 1.35
km2,主要生产车间包括备煤分厂、炼焦一分厂、二分
厂、三分厂、筛焦分厂、回收一分厂、二分厂、煤气精
制分厂、精苯分厂、焦油分厂等。 产品包括焦炭、焦
炉煤气,同时还生产焦油、苯、硫铵、沥青、萘等 40 多
种化工产品。 通过场地的初步环境调查,确定多环
芳烃为场地内特征污染物。
1.2摇 土壤钻孔数据的采集与化验分析
根据对目标场地的实地勘察,结合原有水文地
质和岩土工程勘察资料,将本场地内最大勘探深度
19.30 m范围的土层划分为人工堆积层和第四纪沉
积层两大类,并按地层岩性及其物理力学性质指标,
进一步划分为 6 个大层,第 1 大层为人工堆积的粘
质粉土填土、粉质粘土填土;第 2 大层为粘质粉土、
砂质粉土;第 3 大层为粉砂、细砂;第 4 大层为粉质
粘土、粘质粉土;第 5大层为细砂、粉砂;第 6 大层为
粉质粘土、粘质粉土。
第 1次现场采样采用判断布点的原则,其目的
是在场地污染识别的基础上,选择潜在污染区域进
行土壤布点采样,共布设 64 个土壤采样点;第 2 次
现场采样是在第 1 次采样点布设的基础上,采用近
似网格布点和判断布点相结合的方法,目的是全面
了解场地污染分布情况,判断布点是结合第 1 次采
样分析结果,对污染严重区进行加密。 鉴于场地中
有部分硬化地面和建筑物,两次采样没有完全按照
网格布点的方法进行。 两次共采集有效土壤样点
114个。 为了判断土壤中污染物含量随深度的变化
情况进行不同深度的取样,取样深度为 0. 3—17. 0
m,每个钻孔的深度根据污染源的情况有所不同。 本
次采样将取样深度分为 6 层:0.3—1.5 m,1.5—4.0
m,4.0—8.0 m,8.0—10.0 m,10.0—13.0 m,和 13—
17.0 m。 钻探采用本地区常用的 SH鄄 30 型钻机,采
样使用原状土取土器按照方案设计深度取土,取土
后采样。 多环芳烃的测定方法以及质量控制参照
USEPA8270D标准[21]。 场地污染土壤钻孔采样分布
如图 1所示。
图 1摇 场地土壤钻孔样点分布
Fig.1摇 The distribution of soil drilling samples
1.3摇 插值精度评价方法
本研究选择插值精度评价中常用的交叉验证法
来评价各种插值模型的精度,采用平均误差(ME)和
均方根误差(RMSE)作为误差统计指标,ME 越接近
于 0,RMSE值越小,插值精度就越高。
ME = 1
n移
n
i = 1
u(xi) - u*(xi[ ]) (1)
RMSE = 1
n 移
n
i = 1
u(xi) - u*(xi[ ])
2
(2)
式中, u(xi) 为预测值, u*(xi) 为原始样点含量值。
1.4摇 数据处理方法
本研究对钻孔数据的地层建模、3维空间插值和
3维可视化表征均在软件 EVS.Pro 中实现。 对钻孔
样点数据进行前期预处理,将钻孔数据转换成 EVS.
Pro可读取的地层文件,用于构建研究区的地层建
模,主要架构过程为,插值地表面及各个地层的底
面,每个地层的底面即为下层的顶面,再将每两个相
邻的地层间填充为某一地层,结合构建的 3 维地层
模型,采用不同的 3 维空间插值方法对污染物钻孔
样点含量数据进行 3维插值和分布表征。
2摇 结果与分析
2.1摇 土壤钻孔样点含量数据的统计特征分析
不同地层土壤钻孔样点含量数据的描述性统计
特征结果如表 1 所示。 从表 1 可以看出,在每层中
样点含量的最小值与最大值差异较大。 前 3 层样点
含量数据的最大值超标严重,均大于后 3 层最大值
的数百倍,表明污染物在场地分布状况受一定迁移
8782 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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转化因素的影响。 将采样样点数据叠加到原厂区平
面图上可以看出,样点含量的高值点主要分布在焦
油分厂、炼焦分厂等重点污染厂区,在局部区域存在
严重污染现象。 6 层样点含量数据的偏度和峰度都
较大,变异系数均超过了 200%,表明样点含量数据
具有很高的偏倚性和空间变异特征。
表 1摇 场地土壤中多环芳烃污染数据的基本统计特征
Table 1摇 Descriptive statistics of soil PAHs concentrations
苯并(a)芘 Benzo(a)pyrene
最小值
Minimum /
(mg / kg)
最大值
Maximum /
(mg / kg)
平均值
Mean /
(mg / kg)
偏度
Skewness
峰度
Kurtosis
变异系数
Coefficient
of Variation
标准差
Standard
deviation /
(mg / kg)
第 1层 First strata 0.01 172.00 7.30 4.44 20.84 3.57 26.08
第 2层 Second strata 0.01 95.20 3.72 5.34 28.67 4.74 17.64
第 3层 Third strata 0.01 33.40 1.42 5.19 27.49 4.38 6.22
第 4层 Fourth strata 0.01 0.44 0.034 4.24 18.71 2.53 0.086
第 5层 Fifth strata 0.01 0.85 0.06 3.72 13.09 3.17 0.19
第 6层 Sixth strata 0.01 0.28 0.026 4.33 20.46 2.00 0.052
2.2摇 污染场地的三维地层建模
在污染场地土壤及地下水调查中,仅依靠柱状
图或 2 维平面图提供的信息,不能完全满足获取整
个场地地层分布状况的需求,通过钻孔数据可以获
取钻孔样点的准确地层分布信息,但受钻孔样点个
数的限制,并不能掌握整个场地的地层状况,通过有
限的钻孔样点进行建模,是模拟整个场地地层分布
的主要手段,因此,3 维地层建模技术在污染场地的
环境调查中具有很强的技术优势,通过构建 3 维地
层模型,可以快速获取不同地层的分布状况和分布
规律,加强对场地地质特征的认识,同时也可以辅助
分析污染物在不同地层的分布和迁移规律。 为说明
钻孔样点数据对模拟地层几何体的过程,将钻孔高
程数据与地层几何体显示在同一坐标系当中。 根据
本焦化场地的钻孔样点数据,首先提取出不同层的
高程点,在 EVS.Pro 中通过 Post sample 模块生成钻
孔样点分布图,3D Geology 模块可以读取记录土壤
类型的钻孔数据文件,自动进行空间网格 grid 的划
分,创建不同地层,地层属性包括土壤类型、高程等,
Geologic surfaces模块用来接收 3D geology 模块生成
的网格,节点模型,展现地层的曲面,通过上述方法
构建的底层模型即第 6 大层粉质粘土、粘质粉土层
如图 2a所示,同样方法,建立不同层的层面,根据初
步地质调查结果,本场地内地层岩性较好,相邻土层
之间没有空隙,对相邻土层之间进行填充,即可获得
上层的地层模型,同理可构建不同土层的层面模型,
最终形成了场地不同土层的 3 维地层建模,如图 2b
所示,图 2b 中从上到下蓝色、浅蓝、浅绿、绿色、橙
色、红色分别代表粘质粉土填土、粉质粘土填土层;
粘质粉土、砂质粉土层;粉砂、细砂层;粉质粘土、粘
质粉土层;细砂、粉砂层和粉质粘土、粘质粉土层。
通过地层建模,可以实现地层的 3 维立体显示和查
看,也可以在任意方向对地质体截取切片,了解地质
结构在不同平面上的分布特征,结合特征污染物的 3
维插值结果,通过切片的截取,能够显示污染物在不
同剖面上的污染情况。
图 2摇 场地不同地层的三维地层模型
Fig.2摇 3D stratum model of the contaminated site
9782摇 11期 摇 摇 摇 刘庚摇 等:某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究 摇
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2.3摇 不同插值模型的 3维空间插值结果
在对场地污染土壤钻孔数据预处理以及 3 维体
模型构建基础上,选用该建模系统中 Krig鄄 3D、IDW鄄
Shepard、IDW鄄(Franke / Nielson)以及 Nearest Neighbor
4种 3维插值方法,对 Bap的钻孔样点含量数据进行
3维插值。 应用克里格模型插值之前,需要对待插值
数据进行半变异函数的拟合,根据理论半变异函数
拟合的结果,对特征污染物进行 3 维空间插值计算。
苯并(a)芘 Bap 污染含量钻孔数据最终 3 维插值结
果如图 3所示。 从污染物的 3 维空间插值分布图可
以看出,4种方法的插值结果差异较大,图 3d中显示
表层污染严重区域最大,图 3a、3c、3b 次之,表明污
染插值结果受插值方法的影响较大。 通过切片显示
可以看出,第 2 层的插值结果具有和表层相同的规
律。 污染严重区域的钻孔样点为本场地高风险的集
中点,4种插值结果的污染超标严重区域主要集中在
场地的中下部,结合该焦化厂原有厂区平面布局图
以及历史生产活动可知,该厂区中下部主要有炼焦
分厂和焦油分厂等生产车间,是多环芳烃污染产生
的主要原因,个别车间在生产、存储过程中的泄露、
遗洒等原因使得局部地区污染严重。 另外,污染物
在不同地层中也出现不均匀性分布特征,如个别钻
孔样点的下层含量超过上层土壤的含量,说明污染
物在场地中的分布受累积释放因素以及不同地层迁
移特征的影响。
图 3摇 场地土壤多环芳烃三维空间分布预测
Fig.3摇 3鄄Dimensional spatial distribution prediction of soil PAHs
a:采用 Krig鄄3D; b: IDW鄄Shepard; c: IDW鄄(Franke / Nielson); d: Nearest Neighbor 模型计算的 3 维空间插值结果; Bap: 苯并(a)芘 Benzo
(a)pyrene
2.4摇 不同插值模型污染范围界定及土方量估算
对不同插值模型插值结果的内部特征进行统计
分析,可以确定污染物在 3 维空间不同地层上的污
染分布范围以及污染土方量的估算。 EVS.Pro 中的
Plum volume模块接受插值结果,按照临界值的标准
界定出需要表达的污染范围。 EVS.Pro 将 3 维应用
分析与 ESRI ArcGIS进行了无缝集成,污染体可通过
网格表面的形式在 ArcGIS 中呈现,体现了对数据编
辑管理的优势,也可以对污染土壤的边界点进行标
示。 参照北京市污染场地土壤筛选值所规定的标
准,定义苯并( a)芘 Bap 污染超标的临界值为 0. 4
mg / kg,4种插值模型界定的污染物在不同地层污染
超标的范围如图 4所示。 从图 4可以看出,4种插值
模型界定的污染超标范围主要集中在第 1 和第 2 层
上。 局部污染严重的区域主要分布在表层土壤中,
位于场地中下部,叠加土壤钻孔样点数据,通过不同
方向上的切片显示可以看出,含量超标严重的样点
均在插值结果中局部污染严重的区域,说明污染物
在场地中的分布状况和污染超标范围受场地历史生
产、管理布局和污染成因的影响。 大气排放是本焦
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化场地的主要污染途径,排放产生的污染物通过扩
散对整个场地表层土壤产生污染,场地的中下部为
回收一分厂、焦油分厂、炼焦分厂等车间,是产生污
染的主要原因,因此界定的污染超标范围也主要分
布在该区域的表层土壤中,另外,由于储存了含多环
芳烃的煤化工产品,储罐渗漏、遗洒也会对表层土壤
造成局部严重污染,并可能渗透到下层土壤中。 由
于多环芳烃在土壤和地下水中很难进行迁移转化,
在本场地中其污染主要分布在第 1 和第 2 地层当
中。 4种插值模型界定的污染范围和受污染土壤的
土方量差异较大,参照北京市污染场地土壤筛选值
所规定的标准,计算 4 种插值模型在场地中污染超
标土壤的土方量分别为 8.51伊105、5.62伊105、7.12伊
105、1.09伊106m3,Krig鄄 3D 和 IDW鄄(Franke / Nielson)
模型计算受污染土壤土方量较为接近,但 IDW鄄
Shepard和 Nearest Neighbor 模型计算结果与上述两
种模型有较大的偏差。
图 4摇 场地土壤多环芳烃污染污染空间分布范围
Fig.4摇 Scope of soil PAHs pollution
a: 采用 Krig鄄3D; b:IDW鄄Shepard; c: IDW鄄(Franke / Nielson); d: Nearest Neighbor模型界定的污染范围; Bap: 苯并(a)芘 Benzo(a)pyrene
2.5摇 不同插值模型结果的精度验证
不同的插值模型虽然可以应用于该焦化场地污
染物的 3 维空间分布预测,但预测的污染范围以及
计算出受污染土壤的土方量差异较大,对预测结果
产生一定的不确定性,通过对预测结果的精度验证,
可以选取最优插值模型,提高预测结果的精度。 本
文采用交叉验证方法中的平均值误差(ME)和均方
根误差(RMSE)两个指标来比较不同插值模型的精
度。 4种插值模型插值精度的交叉验证结果如表 2
所示。 通过交叉验证结果可以看出,Krig鄄 3D 的 ME
和 RMSE 最小,取得了最高的预测精度,而 Nearest
Neighbor计算出的插值精度最低。插值结果的精度
表 2摇 不同插值模型的预测误差
Table 2摇 Mean error and Root mean square error for four interpolation methods
插值模型
Interpolation model
平均值误差 / (mg / kg)
Mean error
均方根误差 / (mg / kg)
Root mean square error
三维克里格模型 Krig鄄3D 0.36 1.76
反距离加权模型 Inverse distance weighting鄄Shepard 0.67 2.45
改进的反距离加权模型 Inverse distance weighting鄄(Franke / Nielson) 0.45 3.62
最近邻点模型 Nearest Neighbor 1.24 4.87
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验证表明 Krig鄄3D模型界定的污染范围与场地污染
的实际情况最为接近,取得了最优的预测效果,其界
定的污染范围能够有效指导场地修复范围和开挖边
界的确定。 相对于其它 3 种 3 维空间插值模型,
Krig鄄3D模型最适合于本场地土壤多环芳烃的 3 维
空间分布预测。
3摇 结论
利用场地污染土壤的钻孔样点数据进行场地的
地层建模并对污染样点含量数据 3 维空间插值,可
以实现污染物在真 3 维环境下的污染分布表征,界
定污染物在不同地层上的污染范围和受污染土壤的
土方量。 3维空间插值及污染分布的可视化可以直
观体现污染物在不同地层上的污染特征,以及污染
特性在地层间的相互关系和变化规律。
不同插值模型受其算法和场地钻孔数据特征的
影响,插值结果存在较大差异。 Krig鄄 3D模型取得了
最高的预测精度,能有效降低对预测结果不确定性
的影响。 界定的污染范围与实际情况较为接近,为
场地修复治理和开挖边界的确定提供了重要参考。
地层建模和 3维插值可视化技术为污染场地的
风险评估、修复治理等工作提供了一个新的思路,改
变了传统的 2 维平面工作模式,在真 3 维环境下揭
示污染物的分布特征和分布规律,能够更为真实掌
握污染物在场地土壤中的分布状况,为后续的污染
场地修复治理等相关工作提供科学指导。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
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叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
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编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
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主摇 摇 编摇 王如松
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