城市表层土壤重金属污染分析本科论文.doc

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1、○A基础理论●B应用研究○C调查报告○D其他本科生毕业设计（论文）城市表层土壤重金属污染分析二级学院：院专业：数学年级：学号：2作者姓名：指导教师：完成日期：2013年5月3日目录1引言……………………………………………………………………………21.1问题由来……………………………………………………………………21.2相关信息……………………………………………………………………21.3问题的提出…………………………………………………………………22基本假设………………………………………………………………………23符号说明…………………………………………………………………

2、……34问题分析………………………………………………………………………45模型的准备……………………………………………………………………46模型的建立与求解……………………………………………………………56.1问题1的分析与求解………………………………………………………56.1.1模型的建立…………………………………………………………56.1.2模型的结果…………………………………………………………56.1.3污染程度的单项污染指数评价……………………………………76.1.4综合污染程度的评价模型…………………………………………96.2问题2的分析与求解……………………

3、…………………………………106.2.1模型的建立…………………………………………………………106.2.2模型的结果…………………………………………………………116.3问题3的分析与求解………………………………………………………126.3.1土壤重金属污染物的来源…………………………………………126.3.2重金属污染物的传播特征…………………………………………136.3.3基于matlab的数据处理与三维数据插值模型……………………136.4问题4的分析与求解………………………………………………………196.4.1模型的优点……………………………………………………

4、……196.4.2数据的收集…………………………………………………………206.4.3模型的建立与求解…………………………………………………207模型的推广……………………………………………………………………218结语……………………………………………………………………………21参考文献……………………………………………………………………………22附录…………………………………………………………………………………23城市表层土壤重金属污染分析摘要：本文主要对某城市表层土壤地质环境重金属污染的情况进行分析.首先，利用MATLAB绘制出8种重金属元素在该城区的空间分布，通过

5、内梅罗指数评价法来分析该城区内不同区域重金属的污染程度.接着，通过SPSS，用相关性分析和主成分分析，来分析重金属污染的主要原因.然后，建立三次多项式插值模型和高斯模型，确定污染源的位置.最后，运用灰色预测模型对土壤中的重金属的变化进行预测，较好地研究了城市地质环境的演变模式.关键词：重金属污染；内梅罗指数评价法；相关性分析；主成分分析；高斯扩散模型；灰色预测模型中图分类号：X53AnalysisofHeavyMetalPollutionofUrbanTopsoilAbstract:Thispaperanalysestheheavymetalpollutionsitua

6、tionofurbantopsoilgeologicalenvironment.First，usingMATLABtodrawthespatialdistributionofeightheavymetalsinthecity,andusingnemerowpollutionindexmethodfortheanalysisoftheheavymetalpollutionofthecityzoneindifferentareas.Then，byusingSPSS,pollutioncausesofheavymetalsareanalyzedwithcorrelationa

7、nalysisandprincipalcomponentanalysis.Afterthat,establishingcubicpolynomialinterpolationmodelandGaussiandiffusionmodeltoconfirmthepollutionsources.Atlast,greypredictionmodelissetuptoforecastthechangesofheavymetalsinthesoil,preferablyforecastingtheevolutionofthegeologicalen