Source Apportionment of Heavy Metals in Soils Using Multivariate Statistics and Geostatistics

Abstract

这研究的主要目的是为有效地识别重金属污染采购的土壤并且分配他们的贡献介绍一个综合方法，并且把它用于案例研究。方法联合主要部件 analysis/absolute 主管部件分数(PCA/APCS ) 受体模型和 geostatistics。案例研究在武汉的城市农村的转变地区在 31 km2 的一个区域被进行，华中的一个宗主国。124 件表层土样品为测量八个重金属元素(Mn， Cu， Zn， Pb， Cd， Cr， Ni 和公司) 的集中被收集。PCA 结果表明三个主要因素为重金属污染，它是开始作为钢生产，农学的输入和煤消费识别了的土壤负责。APCS 技术，与多重线性回归分析结合了，然后被申请来源分配。钢生产看起来是主要来源为 Ni，公司， Cd， Zn 和 Mn，为 Cu 的农学的输入，和为 Pb 和 Cr 的煤消费。用平常的 kriging 的 Geostatistical 插值最后被用来印射污染来源的贡献的空间分布并且进一步证实结果解释。介绍方法看起来是在污染来源分配和鉴定，和力量提供的土壤的一个有效工具为污染控制和环境管理的珍贵引用信息。