某大型焦化企业污染场地中多环芳烃空间分布的分异性特征
摘要：以我国某大型焦化企业污染场地为研究对象,应用非参数地统计学中指示克里格方法对场地中0~50cm深度土壤的多环芳烃(PAHs)空间分布进行污染概率分析,并绘制在设定阈值条件下的概率分布图。结果表明,对采样样点数据进行指示转换后,可获取较为稳健的指示半变异函数,但由于样本的空间变异原因,导致样本间空间相关性差；所研究的4种PAHs污染概率在空间分布上具有相似性,概率超过45%的区域主要分布于炼焦、煤气净化、焦油化产品回收等生产工艺的车间中,位于厂区的中部及西北和东南,污染较为严重；概率<45%的区域主要分布在备煤和煤气净化等生产工艺车间,位于厂区西南和东北区域。污染概率预测结果与该场地污染源的产生和分布状况相一致。研究结果对后续的污染场地修复治理范围确定和土方量估算提供了重要参考。
关键词：污染场地；多环芳烃；空间分布；概率分析；分异性特征
准确获取污染物空间分布信息对污染场地风险评估、修复治理以及科学管理具有重要的现实意义。污染土壤的空间分布常采用确定性插值模型和地统计学插值模型来进行空间分布预测计算，确定性插值模型中的各种方法在具体使用中优劣不尽相同，常通过比较来确定精度最高和最优的一种。地统计学方法由于能够提供最佳无偏估计且考虑样本空间结构信息，被广泛地应用于土壤污染的空间分布预测。当目标污染物数据符合正态分布时，地统计学中克里格方法非常有效。但已有研究表明，受土壤介质本身自然属性以及污染源等因素的影响，污染土壤中污染物有高值点存在且其空间分布有很大的离散性和偏斜度，常采用对数正态变换、等级次序变换等方法对数据进行转换，对异常值进行处理，使其符合正态分布，在数据变换以及预测结果的逆变换中，会使原始数据失真，且对高值点有较大的平滑效应，预测结果及精度并不十分理想。
本研究的目的，基于非参数地统计学中的指示克里格方法，对特定工业污染场地中有部分特异值且具有较大偏斜度的PAHs类污染物进行空间分布预测并进行污染概率制图,以期为后续的风险评估、修复治理等工作提供科学的指导。
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