20xx數(shù)學(xué)建模a題優(yōu)秀論文-城市表層土壤重金屬污染分析(編輯修改稿)
2024-12-12 04:13 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 修正內(nèi)梅羅指數(shù)法 顯然，用此方法的計(jì)算結(jié)果會(huì)突出最大污染物產(chǎn)生的影響，但卻沒(méi)有考慮污染因子的危害性差異 [2] 。 會(huì)引入很大的誤差，因此，將此式修改如下： 將污染指數(shù)平均值改為加權(quán)平均，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)環(huán)境及人體的危害性來(lái)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，具體做法如下： 首先將綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)按由小到大的順序排列為 1綜P ， 2綜P ? n綜P 將最大的一個(gè)記為 10 maxP ，令ii PPmax?? 表示第 i 種評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要性比值，則??? 51i iii ??? 為各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。下面運(yùn)用 Excel 進(jìn)行簡(jiǎn)單計(jì)算，結(jié)果 如下（表 4） ： 表 4 修正后的綜合污染指數(shù) 區(qū)域名 綜合指數(shù) 相對(duì)重要性比值 i? 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重 i? 修正值 修P 生活區(qū) 工業(yè)區(qū) 1 山區(qū) 交通區(qū) 公園綠地區(qū) 修正后得到不同城區(qū)的綜合污染程度（表 5）。 表 5 不同城區(qū)綜合污染程度 區(qū)域名稱 綜合污染指數(shù) 污染等級(jí) 生活區(qū) 中度污染 工業(yè)區(qū) 重度污染 山區(qū) 輕度污染 交通區(qū) 重度污染 公園綠地區(qū) 中度污染 綜合污染指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果：工業(yè)區(qū)污染指數(shù)為 ，屬于重度污染，其次是交通區(qū)，污染指數(shù)為 ，生活區(qū)和 公園綠地區(qū) 屬于中度污染，污染指數(shù)分別為 和 ，山區(qū)屬于輕度污染，污染指數(shù)為 。 11 問(wèn)題二 初步分析 通過(guò)問(wèn)題一中對(duì)于重金屬污染的數(shù)據(jù)表 3 和表 5，我們分別從橫向和縱向進(jìn)行分析，找出重金屬污染的主要原因。 橫向比較五類綜合污染指數(shù)，可以清晰地看出，工業(yè)區(qū)所占比例明顯高出其他四類區(qū)域，交通區(qū)次之，生活區(qū)和公園綠化區(qū)持平居后，山區(qū)的污染程度最輕。這說(shuō)明工業(yè)污染導(dǎo)致重金屬污染的成分最重，交通區(qū)主要以排放 的污染氣體為主，被污染的大氣長(zhǎng)期滯留，這樣就會(huì)污染到土壤表層。對(duì)于生活區(qū)和公園綠化區(qū)，分析得知，他們的日常生活基本一致，然而公園綠化區(qū)的污染程度要比生活區(qū)稍輕一些，這根實(shí)際情況是相吻合的。下圖給出了五類區(qū)的污染指數(shù)所占比例： 12 %%%%%生活區(qū)工業(yè)區(qū)山區(qū)交通區(qū)公園綠地區(qū) 圖 9 五類區(qū)域綜合污染指數(shù)所占比例 橫向分析可以看出，工業(yè)區(qū)的綜合指數(shù)最高，這與實(shí)際規(guī)律相符，說(shuō)明工業(yè)區(qū)周圍的治理污染工作還不到位， 橫向主要原因?yàn)楣I(yè)污染。 縱向比較污染程度最嚴(yán)重的區(qū)域（工業(yè)區(qū)），分析 8種重金屬的單因子指數(shù)，這樣可以明顯找出導(dǎo)致污染的主要因素。 05101520As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn單因子污染指數(shù) 圖 10 工業(yè)區(qū)單因子污染指數(shù) 由圖 10 可以看出 Hg 的污染指數(shù)最高，工業(yè)區(qū)土壤中 Hg明顯富集，這與工業(yè)區(qū)的Hg 元素及含 Hg的化合物滲透土壤的污染物比較多，下面我們采用主成分分析法進(jìn)行污染物的主要原因的確定。 主成分分析 先利用問(wèn)題一處理的結(jié)果，建立五個(gè)區(qū)域和八種元素的五行八列的單因子矩陣 X ?????????????????.242 X 然后利用 matlab 計(jì)算 X 的相關(guān)系數(shù)方陣 R 13 ??????????????????????????? 1 . 0 0 0 0 0 . 9 0 8 5 0 . 8 8 9 2 0 . 7 5 9 4 0 . 8 2 4 9 0 . 7 6 6 4 0 . 9 4 4 5 0 . 8 4 6 3 0 . 9 0 8 5 1 . 0 0 0 0 0 . 8 6 0 6 0 . 7 8 0 7 0 . 9 1 8 7 0 . 5 2 4 7 0 . 9 0 0 3 0 . 9 5 2 6 0 . 8 8 9 2 0 . 8 6 0 6 1 . 0 0 0 0 0 . 7 5 4 2 0 . 8 9 7 8 0 . 6 8 7 3 0 . 7 6 1 8 0 . 6 9 1 5 0 . 7 5 9 4 0 . 7 8 0 7 0 . 7 5 4 2 1 . 0 0 0 0 0 . 9 2 4 5 0 . 2 2 1 4 0 . 8 5 6 2 0 . 6 2 1 9 0 . 8 2 4 9 0 . 9 1 8 7 0 . 8 9 7 8 0 . 9 2 4 5 1 . 0 0 0 0 0 . 3 5 7 2 0 . 8 3 7 0 0 . 7 6 5 7 0 . 7 6 6 4 0 . 5 2 4 7 0 . 6 8 7 3 0 . 2 2 1 4 0 . 3 5 7 2 1 . 0 0 0 0 0 . 5 4 3 6 0 . 5 0 0 7 0 . 9 4 4 5 0 . 9 0 0 3 0 . 7 6 1 8 0 . 8 5 6 2 0 . 8 3 7 0 0 . 5 4 3 6 1 . 0 0 0 0 0 . 8 6 5 3 0 . 8 4 6 3 0 . 9 5 2 6 0 . 6 9 1 5 0 . 6 2 1 9 0 . 7 6 5 7 0 . 5 0 0 7 0 . 8 6 5 3 1 . 0 0 0 0R 其中 ijr 為 R 中 i 行 j 列的元素，其計(jì)算公式為 ? ?? ?? ? ? ????????????nkjkjnkikinkjkjikiijxxxxxxxxr12121 由此公式可以知道 jiij rr ? ，然后計(jì)算上述方陣的特征值 ? ，令 0?? RI? ，由 matlab計(jì)算結(jié)果為： 然后進(jìn)行排序 021 ???? p??? ?? ，這樣得到特征向量 ie ， 112 ???pj ije得到貢獻(xiàn)率：??pk ki1?? ，累計(jì)貢獻(xiàn)率：?????pkkikki1139。??? ，利用 matlab 計(jì)算結(jié)果見(jiàn)下表： (表 6) 表 6 特征值、貢獻(xiàn)率、累計(jì)貢獻(xiàn)率 1? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 特征值 貢獻(xiàn)率 累計(jì)貢獻(xiàn)率 表 7 特征向量
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