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user: 3. 数据和方法 工业及生活废水也可能导致重金属释放到土壤中 [ 15 ] [ 16 ]，虽然废水中的金属浓度较低，但长期灌溉会导致重金属在土壤中积累。本文研究区内最为常见的商业污染源为干洗店。为了清理污渍，干洗店会用大量的干洗溶剂去清洗衣物，而干洗店主要的清洁剂是在石油中提取出来的。大量清洁剂的使用会产生重金属污染，排放到水体及土壤中。干洗店在清洗结束后会集中晾晒衣物，这一过程会将残留在干洗衣物上的化学物挥发到空气中，形成的污染又可沉降到土壤表层。综上分析，污水排放点、干洗店站点是影响土壤重金属的变量之一，因此本文选择污水排放点、干洗店站点为空间分析变量。 城市地区最常见的重金属来源不仅包括工业活动，还包括车辆交通和道路基础设施 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]。交通重金属排放也是土壤生态系统污染的重要来源。周卫红等(2017)人在研究中发现工业源、交通源和农业源是土壤中重金属浓度的首要原因 [ 21 ]。日常的通勤机动车排放出大量含有重金属的尾气，含四乙基铅汽油燃烧排放的铅，在空气沉降作用下，重金属颗粒下沉在地表，造成土壤重金属污染，增加了城市和乡村地区主要道路附近土壤中铅的含量。汽车轮胎(磨损)添加剂中含有的重金属元素如锌(Zn)和镉(Cr)，同样加剧了道路附近的土壤污染。还有研究发现(Zhang et al.， 2012)，土壤中Zn、Pb含量与交通流量显著相关，虽然这一发现和实际情况比较符合，但由于不同时间段内，道路上的机动车流量是不同的，难以计算和控制，此方面的研究尚不多见 [ 22 ]。本文收集到了研究区年均日交通量(AADT)，从而将其作为土壤重金属来源的协变量之一，用于模型检测分析。 有些重金属可以被水移动，但在不透水层的阻挡下，该移动会被削弱，重金属会停留在某一表面并被水稀释 [ 23 ]。而对于不透水层强度不够的土壤，其中的重金属会随地下水从表层向底层转。例如，我们可以在A层(A层为表育层，依据美国土壤分类系統Soil Taxonomy，Soil Survey Staff，1999，土壤分为O、A、E、B、C、R六层)发现重金属污染，但在E(诊断化育层)层没有。研究证明，不透水层数据(impervious)会直接或间接影响土壤中重金属的浓度，有必要作为协变量加入到模型中 [ 24 ]。 土壤的分类类别和性质可以影响重金属的浓度，如晶体结构、pH值和颗粒大小 [ 25 ]。有研究表明，土壤中颗粒态有机质及其占总有机碳的比例随重金属积累的增加而增加；而微生物量碳占总碳的比例却随土壤重金属污染水平的提高而下降 [ 26 ]。有学者发现酸化可能会增加土壤中重金属的生物利用度和毒性 [ 27 ]。在整个佛罗里达地区，土壤酸碱性因土壤的组成成分不同而存在差异，例如松林等林地里土壤酸性相对较强，由富钙的物质形成的土壤往往是碱性。本文研究区北部为酸性土壤，南部为碱性土壤。因此土壤属性数据也作为协变量加入到研究之中。本文土壤属性数据包括土壤分类大类组(great group)、将土壤粒径(particle size)以及生物炭(soc_5)。该研究中土壤粒径(Particle Size)采用的是12级分类法(USDA：https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/ref/?cid=nrcs142p2_054261)。不同土壤深度所含重金属种类以及浓度存在差异，土壤表层土往往含有较多的土壤重金属，因此在检测中，选取0~5 cm的表层土壤有机碳数据(soc0_5)作为协变量加入到模型中。 本文采用了随机森林模型对佛罗里达州西北部的土壤中重金属进行空间分析，并进一步分析其污染源以及不同影响因子的重要性。根据土壤重金属污染的主要来源 (包括垃圾填埋场、交通运输产生的铅油、合成化学品的使用、制造业工业区废水、城市污泥以及空气污染等)选取了14个协变量 (土壤重金属浓度影响因子)的数据。将土壤采样数据、土地利用与土地覆被分类等协变量数据加载到随机森林模型中得到佛罗里达西北部地区土壤重金属浓度栅格图并对其进行分析，这将有助于确定区域内环境管理和修复的热点问题。 3.1. 数据来源 3.1.1. 土壤数据 本文的土壤样本选取构建了包含270个潜在样本的采样点地图。对于研究区内位于非城区的公共场，则将其全部保留为潜在的采样点；对于城区内的公共场所，则是通过地理信息系统人工选择潜在的采样点，使得潜在采样点在空间中分布均匀。最终获得了研究区内的129个土壤采样点，收集了铅(Pb)、和锌(Zn)的重金属数据。 3.1.2. 地理信息系统(GIS)数据 1) 研究区行政区划数据：获取佛罗里达州县级行政边界，选取埃塞坎比亚县及桑塔罗萨县作为研究区的边界范围。该行政数据来自佛罗里达州地理数据库。 2) 土壤分类及土壤属性数据：该数据来自美国农业局，选取该数据库内分类最为详细的县级土壤类别及土壤属性数据。该数据包含不同级别的土壤分类(土纲，亚纲，土类，亚类，土属，亚属，土种)；土壤粒径分级，该研究中土壤粒径(Particle Size)采用的美国农业局(USDA)的分类方法(研究区内含有8类：coarse-loamy， fine， fine-loamy， fine-loamy over， fine-silty， loamy， not used， sandy)，土壤有机碳(SOC)含量(6层；0~5 cm， 5~20 cm， 20~50 cm， 50~100 cm， 100~150 cm， 150~150+ cm)。 3) 土地利用及土地覆被分类数据：该数据来自美国多分辨率土地特征(MRLC)联盟，本文选取全美2011年30 m分辨率的土地利用与土地覆被分类数据，该数据包含9个土地利用及土地覆被类型，其下又分出亚类，共20个类型。 4) 不透水层数据：本文选取MRLC 2011年30 m分辨率的不透水层数据。 5) 道路交通数据：年均日交通量(AADT: Annual Average Daily Traffic)数据来自(FGDL)。它是一条公路或公路一年的车辆总流量除以365天后得到的数据。AADT是一种简单但有用的道路繁忙程度的测量方法。 6) 有毒物质来源相关数据：其中包括6个影响土壤重金属聚集的潜在影响因素，记录均为矢量数据，可以是为点源污染。相关数据。 3.2. 数据处理 3.2.1. 数据处理流程 本研究中的数据最终全部转化为地理信息系统可识别的文件添加到ArcGIS Pro中进行处理，采用的投影坐标为NAD 1983 UTM Zone 16N，并对所有层进行了重新设计。根据采样数据将不同的特征加入到属性中，使用Arc GIS中的样本，得到400多万个预测点。将所有特征层合并到随机森林回归模型中，然后运行该模型，计算RMSE等参数以了解该预测的准确性，最后获得预测结果。 3.2.2. 协变量数据处理 本研究所涉及的14个协变量数据有栅格影像数据也有矢量点源数据，其中点源污染的矢量数据中又分为含排放量的矢量数据和不含排放量的点源数据。为实现佛罗里达西北部重金属含量空间分析及源分析，并保证预测及分析结果的准确可靠，对研究所涉及的初级数据进行相应的数据预处理。 1) 有排放量线数据：年均日交通量(AAFT)，采用线密度工具进行分析，获得关于年均日交通量的面数据。彭萨科拉市区附近交通流最大，研究区北部的交通流较少。 2) 有排放量点源数据：根据佛罗里达环保局污染物排放点数值记录(DEP_Emission)，使用默认的“搜索半径”，计算“核密度(Kernel Density)”曲面。对于有毒物质释放清单(TRI)，利用“核密度”计算了，空气中的污染物质“Total_air”的密度表面。 3) 无排放量点源数据：垃圾填埋场站点(superfund)，干洗店站点(dry clean)，有害固体废物站点(solid waste)，被污染土地点(brownfield)，污水处理站点(sewer treatment)，主要次要排放点(major_minor_emitters)，此类数据无加权，根据点的丰度计算得出对应的“核密度”面。 3.3. 创建准确性评估数据集 为了验证模型结果本研究将模型中的实际土壤采样点作为评价结果准确性的数据集。即该研究中的训练样本也为研究中的准确性评价样本。选取保留了20%的数据作为参与评估训练数据的样本(% of Training Data Excluded for Validation，保留为测试数据集以进行验证的百分比)，即有20%的数据作为依据对整体样本进行准确性评价，该参数可以设置的区间范围为10%到50%之间，模型默认数值为10%。模型将在没有这些随机数据子集的情况下进行训练，并将这些特征的观测值与预测值进行比较默认是10%。 原本的实际采样点共121个，在前期测验模型时，将全部样本点加入模型中，重金属铅(Pb)与重金属锌(Zn)得出的预测结果的RMSE分别为29.51与29.59。预测结果因异常值的存在而不是很理想，即模型在运行过程中受异常值(outlier)影响过大，使得模型的鲁棒性(Robustness)较差。因此，需要剔除异常值(计算公式如公式1及2所示)来提高模型预测的景区行。 O u t l i e r l e f t ≤ Q 1 − 1.5 ( Q 3 − Q 1 ) (1) O u t l i e r r i g h t ≥ Q 3 − 1.5 ( Q 3 − Q 1 ) (2) 模型中实际用到的采样点数值 ∈ ( O u t l i e r l e f t ， O u t l i e r r i g h t ) 其中，Q 1 (Quartile1)为数据顺序排列的四分之一处的数值，Q 3 (Quartile3)为数据顺序排列的四分之三处的数值。 对于重金属铅(Pb)，计算出来的异常值分别为−10.5和30.3。通过以上剔除异常值的计算后得到105个实际采样点作为训练样本和结果准确性评价样本加入到检测模型中(图2中呈黄色)。 对于重金属锌(Zn)，计算出来的异常值分别为−17.475和47.475。通过以上剔除异常值的计算后得到102个实际采样点作为训练样本和结果准确性评价样本加入到检测模型中(图2中呈红色)。 图2为模型中训练样本集及准确性评估的数据集。对于研究区内的重金属铅(Pb)以及重金属锌(Zn)，其准确性评估数据所在的地理位置大部份是相同的(图2中呈橘黄色)。 图2. 准确性评估的数据集