[发明专利]煤矿区土壤重金属含量空间模型建立方法

权利要求书

1.煤矿区土壤重金属含量空间模型建立方法，其特征是包括用ArcGIS Geostatistical Analyst扩展模块对煤矿区土壤8种重金属含量及综合污染指数的空间结构特征进行研究，具体采用8个研究步骤，对同地区内已经测量的8种重金属含量及其内梅罗综合指数用2种克里格插值法和11种半变异函数模型分析，对同地区内未测量区域的8种重金属含量及内梅罗综合指数进行预测，所述煤矿区土壤8种重金属包括镉、汞、砷、铅、铬、铜、锌、镍，所述8个研究步骤为数据图示与检验、数据预处理、空间数据结构建模、定义搜索策略、预测未采样点数值、量化预测结果的不确定性、模型预测结果与不确定性的合理性检验、获得分析及决策的有用信息，所述2种克里格插值法为普通克里格插值法和简单克里格插值法，所述半变异函数模型有半变异函数基台值、块金效应、偏基台值、变程、主变程方位度、块金值与基台值比值的百分数组成，所述变程包括主变程和次变程，所述11种半变异函数模型为球形模型、球状模型、四球模型、五球模型、指数模型、高斯模型、有理二次模型、空穴效应模型、K贝塞尔模型、J贝塞尔模型和稳定模型，所述8种重金属含量及内梅罗综合指数用2种克里格插值法和11种半变异函数模型分析，每1个重金属元素含量或内综合污染指数，都可获得22个预测结果，经过8个研究步骤中的“量化预测结果的不确定性”和“检验模型预测结果和不确定性的合理性”，从中优选出1个最精确的预测结果，优选预测结果的原则为：预测是无偏的，标准预测误差值应接近于零，预测值尽可能地接近测量值，均方根预测误差越小越好，预测的不确定性是有效的，如果平均标准误差接近于均方根预测误差，则表示正确地评价了预测的变异性，或者如果预测标准误差是有效的，那么均方根标准预测误差应接近于1。

2.根据权利要求1所述煤矿区土壤重金属含量空间模型建立方法，其特征在于所述内梅罗综合指数的计算公式为：

其中为土壤中重金属i的单因子污染指数平均值；P_i(max)为土壤中8种重金属单因子污染最大值。

3.根据权利要求1所述煤矿区土壤重金属含量空间模型建立方法，其特征在于所述克里格插值法以煤矿区土壤样品重金属含量的加权平均值求估计值，对于任意待估点或块段的实际值Z_γ(x)，其估计值是通过该待估点或块段影响范围内的n个有效样品值Z(x_i)(I＝1，2，…，n)的线性组合得到的：

Zγi=Σi=1nλiZ(xi)]]>

式中λ_i为权重系数，是各已知样品Z(x_i)在估计时影响大小的系数，估计量为Z_γ(x)的克里格估计量，克里格插值以空间结构分析为基础，直接利用分析所得的半变异函数模型进行普通克里格插值法。

4.根据权利要求1所述煤矿区土壤重金属含量空间模型建立方法，其特征在于所述半变异函数定义为:

γ(si,sj)＝1/2var(Z(si)-Z(sj))

其中var是方差，如果两个位置si和sj，在d(si,sj)的距离测量上彼此相近，那么这两个位置相似，两个位置的差值Z(si)-Z(sj)就小；当si和sj距离逐渐增大时，它们变得越来越不相似，它们的值Z(si)-Z(sj)的差异也会增大，差值的方差会随距离的增大而增加，半变异函数在其呈平稳状态时所达到的高度为基台，基台有两部分组成，两部分是原点处不连续为块金效应和偏基台，二者一起形成基台，块金效应可以进一步划分为测量误差和微小尺度的变化量，是测量误差和微小尺度变化量的和，由于测量误差和微小尺度的变化量两者中任意一个都可能为零，块金效应可以完全由其中一个测量误差或微小尺度的变化量组成，半变异函数达到平稳基台处的距离为变程，块金值与基台值的比值可以将区域化变量空间相关性分为三级：如果比值<25％，说明区域化变量具有强烈的空间相关性，如果比值在25％～75％之间，表明区域化变量具有中等的空间相关性，如果比值>75％说明区域化变量空间相关性很弱。