【正文】 ycl(k+1)=c*exp(au(1) *k)+au(2)/au(1)。 end for k=2:n z(k)=*x1(k)+*x1(k1)。)。fontstyle:normal。fontweight:normal。 P綜 =sqrt((P ^2+ maxiP ^2)/2) 附錄 5 根據(jù) SPSS 統(tǒng)計分析與應(yīng)用書籍中的步驟操作，得出以下程序 . GET DATA /TYPE=XLS /FILE=39。 P綜 =sqrt((P ^2+ maxiP ^2)/2) 工業(yè)區(qū)： P = mean(a(2,:))。mp39。 y3=data3 (:,2)。 scatter3(x1,y1,z1,39。) 24 附錄 3 把附件 2 的 8 種主要重金屬的濃度表存為 8種重金屬的空間分布等高線圖的程序都差不多，下面以 As 的空間分布等高線圖為例 . 下面程序中的 x， y 與附錄 1 中表示的數(shù)據(jù)相同 . a=DATA(:,1)； [X,Y,A]=griddata(x,y,a,linspace(0,27823)39。 z4=data4(:,3)。ro39。v439。,linspace(0,18449),39。三次多項式插值法分別對 8 種重金屬污染物的濃度進行數(shù)據(jù)插值，并觀察得出圖像的極大值，進而為確定污染源的位置提供依據(jù) . 基于 matlab 的數(shù)據(jù)處理與三維數(shù)據(jù)插值模型 [1] 1. 模型的建立 利用 MATLAB軟件的 griddata命令下的 39。 Principal ponent analysis。 Gaussian diffusion model。v439。v439。)。),hold on x3= data3(:,1)。 scatter3(x4,y4,z4,39。,linspace(0,18449),39。*39。 z3=data3(:,3)。) ,hold on x5= data5(:,1)。 maxiP =。D:\課件 \畢業(yè)論文 \A\濃度表 .xls39。textdecoration:none} 附錄 6 GET DATA /TYPE=XLS /FILE=39。fontweight:normal。 mesh(X,Y,A)。 end for i=1:n1 b(i,1)=z(i+1)。 end yc0(1)=x0(1)。 for k=1:n c=x0(1)au(2)/au(1)。 for i=1:n x1(i)=sum(x0(1:i))。v439。fontsize:13pt。fontstyle:normal。 maxiP =。 maxiP =。 scatter3(x4,y4,z4,39。),hold on x3= data3(:,1)。 z1=data1 (:,3)。v39。 y4=data4 (:,2)。 scatter3(x2,y2,z2,39。,linspace(0,18449),39。 [X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(0,27823)39。v439。 Correlation analysis。 Grey prediction model. 2 1 引言 問題由來 隨著城市經(jīng)濟的快速發(fā)展和城市人口的不斷增加，人類活動對城市環(huán)境質(zhì)量的影響日顯突出 .對城市土壤地質(zhì)環(huán)境異常的查證，以及如何應(yīng)用查證獲得的海量數(shù)據(jù)資料開展城市環(huán)境質(zhì)量評價，研究人類活動影響下城市地質(zhì)環(huán)境的演變模式，日益成為人們關(guān)注的焦點 . 相關(guān)信息 按照功能劃分，城區(qū)一般可分為生活區(qū)、工業(yè)區(qū)、山區(qū)、主干道路區(qū)及公園綠地區(qū)等，分別記為 1 類區(qū)、 2 類區(qū)、??、 5 類區(qū)，不同的區(qū)域環(huán)境受人類活動影響的程度不同 . 現(xiàn)對某城市城區(qū)土壤地質(zhì)環(huán)境進行調(diào)查 .為此，將所考察的 城區(qū)劃分為間距 1 公里左右的網(wǎng)格子區(qū)域，按照每平方公里 1 個采樣點對表層土壤（ 0 10 厘米深度）進行取樣、編號，并用 GPS 記錄采樣點的位置 .應(yīng)用專門儀器測試分析，獲得了每個樣本所含的多種化學元素的濃度數(shù)據(jù) .另一方面，按照 2 公里的間距在那些遠離人群及工業(yè)活動的自然區(qū)取樣，將其作為該城區(qū)表層土壤中元素的背景值 . 附件 1 列出了采樣點的位置、海拔高度及其所屬功能區(qū)等信息，附件 2 列出了 8 種主要重金屬元素在采樣點處的濃度，附件 3 列出了 8 種主要重金屬元素的背景值 . (1) 給出 8 種主要重金屬元素在該城區(qū)的空間分布，并分析該城區(qū)內(nèi)不同區(qū)域重金屬的污染程度 . (2) 通過數(shù)據(jù)分析，說明重金屬污染的主要原因 . (3) 分析重金屬污染物的傳播特征，由此建立模型，確定污染源的位置 . (4) 分析你所建立模型的優(yōu)缺點，為更好地研究城市地質(zhì)環(huán)境的演變模式，還應(yīng)收集什么信息？有了這些信息，如何建立模型解決問題？ 2 基本假設(shè) 3 (1)假設(shè)采樣數(shù)據(jù)確定可信，可以真實反映出當?shù)刂亟饘俚奈廴厩闆r . (2)假設(shè)暫不考慮影響土壤金屬分布的物理性質(zhì) . (3)假設(shè)暫不考慮自然環(huán)境對金屬 濃度的影響 . (4)假設(shè)重金屬元素的背景值可以真實地反映出當?shù)夭皇芪廴緯r的真實值 . (5)污染物濃度在 y、 z 軸上的分布符合高斯分布（正態(tài)分布） . (6)源強是連續(xù)均勻的 . (7)在擴散過程中污染物質(zhì)量是守恒的 . 3 符號說明 ?、 ?、 □、 ?、 生活區(qū)、工業(yè)區(qū)、山區(qū)、交通區(qū)、公園綠地區(qū) As、 Cd、 Cr、 Cu 砷、鎘、鉻、銅 Hg、 Ni、 Pb、 Zn 汞、鎳、鉛、鋅 Pi 重金屬的 污染指數(shù) Ci 重金屬的實測值 Si 重金屬的評價標準 P綜 采樣點的綜合污染指數(shù) maxiP 采樣點重金屬單項污染指數(shù)中的最大值 P 單因子污染指數(shù)平均值 a 發(fā)展 灰 數(shù) u 內(nèi)生控制灰數(shù) 4 4 問題分 析 這是一個關(guān)于分析城市土壤重金屬污染分布和尋找污染源的問題 .對于給出的海量數(shù)據(jù)，如何尋找數(shù)據(jù)間的關(guān)系和建立符合數(shù)據(jù)變化的函數(shù)模型是至關(guān)重要的，因此，對于問題一，先給出 8 種重金屬元素在該城區(qū)的空間分布，并把不同的區(qū)域用不同的符號表示，不同濃度的區(qū)域用不同的顏色區(qū)分，更好地分析該城區(qū)內(nèi)不同區(qū)域重金屬的污染程度，然后再采用內(nèi)梅羅指數(shù)評價法對該城區(qū)進行污染程度評價 .對于問題二，通過 SPSS進行相關(guān)性分析，如果相關(guān)性分析的結(jié)果大于 ，就進行主成分分析，找出重金屬污染的主要原因，否則，表示主成分分析效果不佳 .對于 問題三，首先分析重金屬污染物的傳播特征，由此建立三次多項式插值模型，確定污染源的位置 .對于問題四，先分析所建模型的優(yōu)缺點，再收集有關(guān)的信息，更好地研究城市地質(zhì)環(huán)境的演變模式 . 5 模型的準備 [1] 根據(jù)附件 1 中的采樣數(shù)據(jù)，用 matlab 可以畫出當?shù)氐目臻g地形圖 (圖 1)，編程實現(xiàn)(附錄 1). 圖 1 該地的空間地形圖 5 從以上圖中可以看出該地東北方向的地勢較高，西南方向地勢較低，且是從西南向東北的帶狀區(qū)域 . 圖 2 該地的等高線圖 用 matlab 可以畫出該地的等高線圖 (圖 2)，編程實現(xiàn) (附錄 2).從圖 2 中，可以看出各區(qū)域在該地的地形分布，通過此圖較容易分析 8 種重金屬在該地的空間分布，以及不同區(qū)域的污染程度，為問題 1 的求解做好準備 . 6 模型的建立與求解 問題 1 的分析與求解 [1] 根據(jù)問題分析及模型準備，為了比較容易的觀察出 8 種重金屬的在城區(qū)分布，分別把每種重金屬在采樣點的濃度與各區(qū)域的劃分畫在同一個圖上 . 編程實現(xiàn) (附錄 3). 8 種重金屬的空間分布等高線圖如圖 3： ? 生活區(qū) ? 工業(yè)區(qū) □ 山區(qū) ? 交通區(qū) 公園綠地區(qū) 6 As Cd Cr Cu Hg Ni 7 Pb Zn 圖 3 8種重金屬在該城區(qū)的分布圖 從圖 3 中可以看出對該地污染較大的重金屬有：砷、鎘、鉛、鋅；對該地造成中等污染的重金屬有：汞；對該地污染較輕的重金屬有：鉻、銅、鎳 .其中，在生活區(qū)，污染較嚴重的重金屬是：鎘、鉻、銅、鋅；污染較輕的重金屬是：砷、汞、