文章摘要:准确合理的土壤污染评价方法是进行区域性土壤污染评价的前提。将三角模糊数引入地质累积指数法，结合α-截集技术以及Latin Hypercube抽样（LHS）随机模拟方法对研究区重金属含量差异较大的5种不同土壤类型（潮土、风沙土、黄绵土、褐土和新积土）分别进行土壤重金属（Cd、Hg、As、Pb和Cr）累积性评价，能够避免因传统地质累积指数法在背景值选择、研究区局部与整体重金属含量差异较大所带来评价结果不够准确的问题，可更加全面真实地综合表征区域土壤重金属污染状况，为科学决策提供理论基础。结果表明，对于重金属含量差异较小的情况，也就是当所有点位地质累积指数评价结果均在某一区间等级时，或所有点位地质累积评价结果均小于0的情况，方法上的改进不会影响评价结果。传统的以及基于三角模糊数的地质累积指数法得出的评价结果为一确定的等级，而这一等级由整个研究区重金属含量平均值决定，当研究区土壤采样点位重金属含量差异较大时，会放大重金属含量较小的或缩小重金属含量较大的地区，使评价结果不够准确。而结合LHS抽样法使评价结果变成各个污染等级的可能性，能够大大改进传统评价方法的局限性，使评价结果更加合理准确，再结合地理信息系统（GIS）方法还能对区域性重金属污染累积集中地进行可视化表达。

文章关键词:土壤重金属污染,三角模糊数,地质累积指数评价,随机抽样,地理信息系统(GIS),

项目基金:国家重点研发计划项目（2018YFC1800100）,

论文作者:雷梅^1,2 

作者单位:1. 中国科学院地理科学与资源研究所 2. 中国科学院大学 

论文DOI: 10.13227/j.hjkx.202105250

论文分类号: X825

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