李曉婷，劉勇，王平

山西大學(xué)黃土高原研究所，山西 太原 030006

基于支持向量機(jī)的城市土壤重金屬污染評價(jià)

李曉婷，劉勇*，王平

山西大學(xué)黃土高原研究所，山西 太原 030006

以太原市城區(qū)周邊的80個(gè)土壤樣品為研究對象，測定了土壤中Ni、Cr、As、Cu、Zn、Pb、Cd和Hg8種重金屬的含量，運(yùn)用支持向量機(jī)模型進(jìn)行土壤重金屬污染評價(jià)，并與 Hakanson指數(shù)法和內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法的評價(jià)結(jié)果進(jìn)行對比,探討支持向量機(jī)模型在土壤重金屬污染評價(jià)中的應(yīng)用。結(jié)果表明，（1）重金屬元素的變異系數(shù)由高到低順序分別為：Hg＞Pb＞As＞Cd＞Cu＞Ni＞Zn＞Cr。Hg含量在0.02～0.39 mg·kg-1之間，變異系數(shù)為0.648，最大值為最小值的19.5倍；而土壤中Pb的含量在17.4～86 mg·kg-1之間，變異系數(shù)為0.409；即使變異系數(shù)最小的Cr元素的最大值為109 mg·kg-1，最小值為54.7 mg·kg-1，變化范圍也到達(dá)了54.3 mg·kg-1，可見太原市土壤中各元素含量的變異很大。各元素的含量的平均值除Ni以外均大于太原市的元素背景值，但都在國家土壤質(zhì)量質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級標(biāo)準(zhǔn)值之下。（2）內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法、Hakanson指數(shù)法和支持向量機(jī)的評價(jià)結(jié)果中，評價(jià)等級為2A、2B、2C的樣品數(shù)分別為：41、47和45，37、29和33，2、4和2，評價(jià)結(jié)果相差不大，內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法與支持向量機(jī)方法的評價(jià)結(jié)果相同率為70%，Hakanson指數(shù)法和支持向量機(jī)的評價(jià)結(jié)果相同率為 65%。（3）對評價(jià)結(jié)果有差異的樣品進(jìn)一步分析可知，支持向量機(jī)方法的評價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確。相比較內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法和Hakanson指數(shù)法而言，支持向量機(jī)降低了人的主觀判斷對評價(jià)結(jié)果的影響，在進(jìn)行綜合評價(jià)的時(shí)候能考慮到各因素的綜合影響，使評價(jià)結(jié)果更接近真實(shí)情況，有較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，泛化能力好，在土壤重金屬污染評價(jià)中有廣泛的應(yīng)用前景。

土壤重金屬；Hakanson指數(shù)法；內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法；支持向量機(jī)

由于城市的迅速擴(kuò)張，由其產(chǎn)生的人口壓力、交通壓力和經(jīng)濟(jì)壓力也越來越大，在解決這些矛盾的同時(shí)，對環(huán)境造成的影響也越來越大，嚴(yán)重影響了當(dāng)?shù)厝藗兊纳a(chǎn)生活和社會發(fā)展（鄭海龍等，2006；閆寶環(huán)等，2012；宋姻先，2001）。對水和大氣污染的研究已經(jīng)相當(dāng)成熟，但是對土壤污染的研究還有待深入。到目前為止對土壤污染主要從評價(jià)方法、影響因子、存在形態(tài)等方面進(jìn)行研究（范拴喜，2010；吳呈顯，2013；李飛，2012）。

土壤重金屬污染評價(jià)的研究方法有很多，孟憲林等（孟憲林等，2011）運(yùn)用改進(jìn)的層次分析法對土壤重金屬污染進(jìn)行了評價(jià)，并與層次分析法和模糊綜合評價(jià)法對比，表明改進(jìn)的層次分析法與其它方法相比，結(jié)果更為合理；易昊旻等（易昊旻等，2013）用基于正態(tài)模糊數(shù)的區(qū)域土壤重金屬污染綜合評價(jià)方法對江蘇省T市的土壤重金屬污染進(jìn)行了評價(jià)；石平等（石平等，2010）對潛在生態(tài)危害指數(shù)、地積累指數(shù)法2種方法在土壤重金屬污染評價(jià)中的應(yīng)用進(jìn)行研究；謝婧等（謝婧等，2010）將深圳市農(nóng)林地分為4種不同的用地類型，并對其土壤重金屬現(xiàn)狀用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法和單因子指數(shù)法進(jìn)行評價(jià)。

但是這些方法都有一定的缺點(diǎn)，如受主觀因素的影響較大，計(jì)算過程較為復(fù)雜，過于偏重某一元素或各元素的危害權(quán)重不易確定，對各元素的綜合危害程度不能準(zhǔn)確度量等。目前國內(nèi)外研究的新方向是采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行土壤評價(jià)（沈掌泉，2004）。機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有超強(qiáng)的容錯和容差能力，可以有效消除人為和外界干擾，并且在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候操作簡單，速度比較快，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。支持向量機(jī)（Support vector machine，簡稱SVM）具有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，并且在小樣本的條件下，泛化能力較強(qiáng)，與已有的統(tǒng)計(jì)方法相比，幾乎不運(yùn)用任何的概率和大數(shù)定律等數(shù)學(xué)理論。從本質(zhì)上看，支持向量機(jī)不是按照傳統(tǒng)的歸納總結(jié)的方法得到結(jié)果，而是運(yùn)用轉(zhuǎn)導(dǎo)理論，將分類和回歸問題盡量簡化。支持向量機(jī)在綜合評價(jià)中已經(jīng)有較多的應(yīng)用，如王曉光等（王曉光等，2012）將支持向量機(jī)運(yùn)用于對給水管網(wǎng)的水質(zhì)質(zhì)量評價(jià)中；劉德地等（劉德地等，2008）運(yùn)用支持向量機(jī)對洪水災(zāi)情進(jìn)行綜合評價(jià)，并與其他方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，該方法適合于綜合評價(jià)，相比其他方法有一定的優(yōu)勢；陳末等（陳末等，2013）用支持向量機(jī)對吉林西部的地下水水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)；張成成等（張成成等，2013）用SVM和SCO 2種評價(jià)方法對太湖的富營養(yǎng)化進(jìn)行評價(jià)，評價(jià)結(jié)果表明SVM方法在綜合評價(jià)中是適用的，綜上可知，支持向量機(jī)在綜合評價(jià)中有實(shí)現(xiàn)過程簡單、評價(jià)結(jié)果更加客觀等優(yōu)點(diǎn)。

文在對太原市城區(qū)周邊布點(diǎn)采樣、分析測定重金屬含量的基礎(chǔ)上，對土壤重金屬含量水平進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，并采用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)、Hakanson指數(shù)和SVM 3種方法對土壤重金屬污染進(jìn)行了評價(jià)，對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行比較，以期找出其中更為準(zhǔn)確的評價(jià)方法，同時(shí)，評價(jià)結(jié)果也為當(dāng)?shù)刂卫碇亟饘傥廴咎峁┛茖W(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

太原市是山西省省會，也是我國重要的能源重工業(yè)基地之一，市區(qū)東、西、北三面為山脈，汾河自北而南貫穿全市，中部地區(qū)為平原，太原市從東到西的最長距離約為 144 km，南北的最大距離為107 km，南面較寬，北面較窄，形成扇形盆地。

太原市的主要經(jīng)濟(jì)來源為重化工企業(yè)，城市西部、北部和東部分布有許多煤炭企業(yè)和化工、鋼鐵企業(yè)，南部沿汾河灌區(qū)分布有較多農(nóng)田，受城市化和工業(yè)化的影響，工業(yè)三廢以各種方式滲入土壤，使土壤中污染物增加。南部大部分農(nóng)田由污水灌溉，污水中的重金屬元素等污染物滯留在土壤，形成土壤污染。

太原市區(qū)分為杏花嶺區(qū)、迎澤區(qū)、小店區(qū)、尖草坪區(qū)、萬柏林區(qū)和晉源區(qū)6個(gè)區(qū)。本文以太原市尖草坪區(qū)、晉源區(qū)和小店區(qū)為主要研究區(qū)域，對城市周邊不同土地利用類型的土地進(jìn)行采樣。土地利用類型以農(nóng)田、蔬菜、林地和草地為主，該地區(qū)農(nóng)田大量種植的是玉米，蔬菜地種植有白菜、豆角等。研究區(qū)域采樣點(diǎn)分布見圖1。

2 研究方法

2.1 采樣設(shè)計(jì)

樣點(diǎn)主要設(shè)置在太原市尖草坪區(qū)汾河灌區(qū)、化工企業(yè)較多的晉源區(qū)以及污灌較多的小店區(qū)，3個(gè)行政區(qū)的總面積約為867 km2。其中尖草坪區(qū)采樣點(diǎn)位于汾河灌區(qū)，其農(nóng)田主要是從汾河引水灌溉；晉源區(qū)采樣點(diǎn)位于重化工企業(yè)分布較多的區(qū)域，土地利用類型以林地、草地和耕地為主；小店區(qū)采樣點(diǎn)以農(nóng)田為主，農(nóng)田多以太榆退水渠的污水進(jìn)行灌溉。

2.2 樣品采集

按照采樣設(shè)計(jì)，采樣時(shí)結(jié)合土地利用現(xiàn)狀、交通狀況和污染源的情況具體，沿著一定的線路，按照“隨機(jī)”、“等量”和“多點(diǎn)混合”的原則進(jìn)行采樣。采用梅花形形布點(diǎn)采樣，避開路邊、田埂、溝邊、肥堆等特殊部位，用GPS定位后，采集10個(gè)點(diǎn)0～20 cm的表層土，混合均勻后用四分法得到土壤樣品，即為該采樣點(diǎn)的樣品，共采集樣品 80個(gè)，分布如圖1所示。土樣經(jīng)登記編號后，用聚氯乙稀塑料袋封裝，在實(shí)驗(yàn)室自然風(fēng)干后，提出雜質(zhì)，研磨，過200目篩、混勻后待測。

2.3 樣品測定

土壤重金屬元素包括了Cu、Zn、Pb、Cr、Ni、Cd、As和Hg共8種。其中Cu、Zn、Pb、Cr、Ni5種重金屬元素采用日本生產(chǎn)的以流氣式氣體正比計(jì)數(shù)器(F-PC)作為探測器的ZSX PrimusⅡ型X射線熒光光譜儀測定；Cd元素的含量測定使用的是常用的采用石墨爐原子吸收分光光度法；As、Hg元素含量的測定則使用由北京地質(zhì)儀生產(chǎn)的靈敏度和重現(xiàn)性都比較好的 XDY-2A型雙道原子熒光光度計(jì)，檢測方法為還原氣化-原子熒光光譜法。山西省國土資源檢測中心對80個(gè)樣本的8種重金屬元素含量進(jìn)行了測定，并且通過實(shí)驗(yàn)得到該檢驗(yàn)方法的檢出限、精密度如表1所示（陳素蘭等，2006；齊文啟等，2004；卓尚軍等，2003）。

2.4 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

本文利用SVM進(jìn)行土壤重金屬污染評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)是參考國家土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)GB 15618─2008，以及山西省的土壤元素背景值確定。由于分類結(jié)果中，大部分的土壤都屬于國家土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級水平，不能準(zhǔn)確反映當(dāng)?shù)赝寥乐亟饘傥廴镜膶?shí)際情況，因此，為了能更好地表征太原市 80個(gè)采樣點(diǎn)的土壤污染程度差異，本次評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)參考了國家土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)結(jié)合山西省土壤元素背景值、本次測定的最大最小值，將評價(jià)結(jié)果分為3個(gè)級別，這3個(gè)級別基本都落在了國家土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級范圍內(nèi)，分別用2A、2B、2C來表示污染從輕到重，具體的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)見表2。

圖1 研究區(qū)采樣點(diǎn)分布圖Fig. 1 Sampling location in research area

表1 土壤重金屬元素分析檢出限和精密度Table 1 The detection limits and precision of test methods

3 評價(jià)方法

3.1 傳統(tǒng)評價(jià)方法介紹

單因子指數(shù)法作為一種傳統(tǒng)的評價(jià)方法，在很多方面的應(yīng)用都很成熟（宋靜宜等，2013）。但是單因子指數(shù)法只適用于對單種元素污染的研究，不能綜合體現(xiàn)土壤重金屬污染程度。因此，本文選用內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)和Hakanson指數(shù)2種方法對8種重金屬污染水平進(jìn)行評價(jià)。內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法的表達(dá)式為：

其中，Pi為綜合污染指數(shù)，（Ci/Si）max為各重金屬元素污染指數(shù)中的最大值，（Ci/Si）av為各重金屬元素污染指數(shù)的算數(shù)平均值，Ci為各重金屬元素的實(shí)測值，Si為各重金屬元素的參照值，本文采用山西省土壤元素背景值作為參照值。將表2中各元素2A、2B、2C的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)值代入到公式（1）中，得到基于內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)的評價(jià)分級，如表 3所示。

Hakanson指數(shù)法計(jì)算過程簡單，考慮各污染因子的危害程度給予權(quán)重，更能真實(shí)地反映實(shí)際污染情況（時(shí)亞坤等，2012；鄭立保等，2013）。Hakanson指數(shù)法具體實(shí)現(xiàn)的方法如下：

表2 土壤重金屬污染評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 2 The criterion of soil heavy metal pollution mg·kg-1

表3 內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)和評價(jià)分級Table 3 The classification of Nemerrow comprehensive pollution index results

表4 潛在生態(tài)危害指數(shù)和評價(jià)分級Table 4 The classification of Hakanson index results

3.2 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（SVM）模型是在1995年由Vapnik等人提出來的一種針對線性不可分問題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其數(shù)學(xué)原理與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比較為嚴(yán)格，主要的數(shù)學(xué)原理是VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理，該方法在有限的樣本的信息下能做到在較高的學(xué)習(xí)精度同時(shí)，學(xué)習(xí)能力較好，以達(dá)到最好的推廣能力。SVM方法經(jīng)過核函數(shù)的運(yùn)算，將低維空間上不可分的變量轉(zhuǎn)換到高維空間上，進(jìn)而求取最優(yōu)分類超平面，對其進(jìn)行分類。在二維空間中線性可分的時(shí)候，不僅只是將樣本無誤分類，同時(shí)做到2類的分類間隔最大的直線，做到以上2點(diǎn)才能使經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和置信風(fēng)險(xiǎn)同時(shí)達(dá)到最小，從而使分類達(dá)到準(zhǔn)確，在SVM中被稱作最優(yōu)分類線，如圖2所示。而在高維空間中，想要達(dá)到準(zhǔn)確分類，則需要找出最優(yōu)分類面。而與最優(yōu)分類線也即最優(yōu)分類超平面相平行的線或者面上，有一些樣點(diǎn)，這些樣點(diǎn)即為支持向量，如圖3所示。

圖2 最優(yōu)分類超平面Fig. 2 Optimal separating hyperplane

圖3 最大距離的支持向量Fig. 3 Support vectors with maximum margin

在本文中的具體實(shí)現(xiàn)過程如下：

（1）在Matlab中根據(jù)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，插值得到訓(xùn)練和測試樣本。

（2）用訓(xùn)練樣本在Matlab中進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過程中要用用交叉驗(yàn)證的方法選擇懲罰參數(shù)c和核函數(shù)g，并拿測試樣本對已經(jīng)訓(xùn)練好的SVM模型的精確度進(jìn)行檢測。支持向量機(jī)在實(shí)現(xiàn)時(shí)做到了訓(xùn)練樣本與測試樣本的隨機(jī)性與不相關(guān)性，所以其具有更加嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

（3）當(dāng)模型的精確度達(dá)到最高時(shí)，對實(shí)測數(shù)據(jù)用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行分類。

4 結(jié)果分析

4.1 統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

80個(gè)樣點(diǎn)的土壤重金屬元素的含量經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析后，結(jié)果如表5所示。從表5可以看到，重金屬元素的變異系數(shù)由高到低順序分別為：Hg＞Pb＞As＞Cd＞Cu＞Ni＞Zn＞Cr。Hg含量在0.02～0.39 mg·kg-1之間，變異系數(shù)為0.648，最大值為最小值的19.5倍；而土壤中Pb的含量在17.4～86 mg·kg-1之間，變異系數(shù)為0.409；即使變異系數(shù)最小的Cr元素的最大值為 109 mg·kg-1，最小值為 54.7 mg·kg-1，變化范圍也到達(dá)了54.3 mg·kg-1，可見太原市土壤中各元素含量的變異很大。將其平均值和山西省土壤元素背景值相比，除 Ni元素的含量稍低于背景值以外，其他元素含量平均值均大于背景值，但是均小于國家 2008年土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級標(biāo)準(zhǔn)，可見太原市的土壤重金屬污染水平為輕度-中度污染。

4.2 Hakanson指數(shù)法和內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法的評價(jià)結(jié)果比較

采用 Hakanson指數(shù)法和內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法對 80個(gè)土壤樣點(diǎn)的重金屬污染進(jìn)行評價(jià)，結(jié)果如圖4所示?？芍?，Hakanson指數(shù)法的評價(jià)結(jié)果為：土壤污染等級為2A有47個(gè)，2B有29個(gè)，2C有4個(gè)。內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法的評價(jià)結(jié)果為：土壤污染等級為2A有52個(gè)，2B有23個(gè)，2C有5個(gè)。對比2種評價(jià)方法，有16個(gè)樣品的評價(jià)結(jié)果有差異，進(jìn)一步對有差異的樣品進(jìn)行分析表明，由于Hakanson指數(shù)法將各污染元素的不同的危險(xiǎn)指數(shù)考慮進(jìn)去，而內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法只是將各元素簡單的加權(quán)平均，所以 Hakanson指數(shù)法的評價(jià)結(jié)果更接近實(shí)際的污染狀況。

圖4 內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法和Hankson指數(shù)評價(jià)結(jié)果Fig. 4 The classification results the index of Nemerrow method and Hakanson

表5 土壤元素測定值的統(tǒng)計(jì)分析Table 5 Descriptive Statistics of soil elements

圖5 參數(shù)的優(yōu)化Fig. 5 The optimization of parameter

4.3 支持向量機(jī)的創(chuàng)建及其評價(jià)結(jié)果

4.3.1 SVM模型的實(shí)現(xiàn)過程

（1）根據(jù)本文制定的SVM評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（表2）在Matlab中進(jìn)行非線性插值，得到2A，2B，2C 3個(gè)等級的土壤樣本各200個(gè)共計(jì)600個(gè)。

（2）將插值得到的 600個(gè)樣本中，每個(gè)等級（2A，2B，2C）隨機(jī)選取80%的樣本作為訓(xùn)練樣本，其余20%作為測試樣本，這樣共得到480個(gè)訓(xùn)練樣本和120個(gè)測試樣本。對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化以后，進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。同時(shí)篩選支持向量機(jī)的懲罰參數(shù) c和核函數(shù)參數(shù) g 2個(gè)參數(shù)，最終得到的參數(shù)c=0.000977，g=0.00296，如圖5所示。由圖6可知120個(gè)測試樣本的經(jīng)過SVM分類，結(jié)果和實(shí)際情況完全相同。

（3）在對600個(gè)樣本訓(xùn)練和預(yù)測的基礎(chǔ)上，得到訓(xùn)練好的支持向量機(jī)模型，由測試樣本的的結(jié)果來看，該模型的分類結(jié)果的精度達(dá)到了 100%。基于已經(jīng)建立好的模型，對太原市實(shí)測的 80個(gè)土壤樣品進(jìn)行評價(jià)。評價(jià)結(jié)果如圖7所示。結(jié)果表明，等級為2A的土壤樣品有45個(gè)，等級為2B有33個(gè)，等級為2C有2個(gè)。

4.3.2 支持向量機(jī)與傳統(tǒng)方法的評價(jià)比較

圖7 80個(gè)土壤樣本的評價(jià)結(jié)果Fig. 7 Evaluation results of 80 Soil samples

圖8 三種評價(jià)方法評價(jià)結(jié)果的比較Fig. 8 Results comparison of three evaluation methods

將支持向量機(jī)評價(jià)結(jié)果與2種傳統(tǒng)的綜合評價(jià)法進(jìn)行比較，結(jié)果如圖8所示。內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法與SVM的評價(jià)結(jié)果比較發(fā)現(xiàn)，80個(gè)土壤樣品中，有 24個(gè)樣品的評價(jià)結(jié)果不同，結(jié)果的相同率達(dá)到70%。對于有差異的樣品進(jìn)行分析，其中有8個(gè)樣品的內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法評價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確，其余16個(gè)樣品均是SVM的評價(jià)結(jié)果較為準(zhǔn)確。Hankson指數(shù)和SVM的評價(jià)結(jié)果相比較，其中有28個(gè)樣品的結(jié)果有差異，分析各重金屬元素的實(shí)際測量值，5個(gè)土壤樣品的評價(jià)結(jié)果是Hankson指數(shù)的結(jié)果比較準(zhǔn)確，其余23個(gè)樣品SVM的評價(jià)結(jié)果更為準(zhǔn)確。

5 結(jié)論

（1）太原市的各重金屬變異系數(shù)從高到底分別為：Hg＞Pb＞As＞Cd＞Cu＞Ni＞Zn＞Cr，Hg和Pb的變異系數(shù)較大，分別達(dá)到了0.648和0.409，最大值分別是最小值的19.5和4.94倍，即使是變異系數(shù)最小的Cr元素的最大值為109 mg·kg-1，最小值為54.7 mg·kg-1，變化范圍也到達(dá)了54.3 mg·kg-1，可見在太原市土壤中重金屬元素的含量空間差異較大。將各重金屬元素的平均值與山西省元素背景值進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)除 Ni以外各重金屬元素含量的平均值均介于背景值和國家土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的二級標(biāo)準(zhǔn)值之間，太原市的土壤重金屬污染程度為輕度-中度。

（2）就3種方法的評價(jià)結(jié)果對比可見，內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法、Hakanson指數(shù)法和SVM的評價(jià)結(jié)果中 2A、2B、2C的樣品數(shù)分別為：41、47和45，37、29和33，2、4和2，評價(jià)結(jié)果相差不是很大，但是具體比較每個(gè)樣點(diǎn)的評價(jià)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法、Hakanson指數(shù)法和SVM的評價(jià)結(jié)果相比分別有22和28個(gè)樣品的評價(jià)結(jié)果不同，評價(jià)結(jié)果的相同率分別達(dá)到了 70%和 65%，Hankson指數(shù)法因考慮到不同重金屬元素對土壤質(zhì)量的危害程度并賦以相應(yīng)權(quán)重，比內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)法更能反映實(shí)際污染情況。但與SVM方法相比，這兩種方法的準(zhǔn)確性和合理性還有所欠缺。SVM 方法泛化能力較好，需要設(shè)定的參數(shù)相對較少，分類面簡單、擬合精度高，且根據(jù)需要可以對不一致結(jié)果進(jìn)行分析。

（3）對3種評價(jià)方法進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，支持向量機(jī)相比較傳統(tǒng)的方法而言，降低了人的主觀判斷對于結(jié)果的影響，評價(jià)結(jié)果更加符合實(shí)際情況。支持向量機(jī)有較為嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，泛化能力較好，具體實(shí)現(xiàn)過程簡單，在土壤重金屬污染評價(jià)中有廣泛的應(yīng)用前景。

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Assessment of Urban Soil Heavy Metal Pollution Based on Support Vector Machine

LI Xiaoting, LIU Yong*, WANG Ping

Institute of Loess Plateau, Shanxi University, Taiyuan 030006, China

In order to evaluate urban soil heavy metal pollution statement of Taiyuan City, we measured soil nickel(Ni), chromium(Cr), arsenic（As）, copper(Cu), zinc(Zn), lead(Pb), chromium(Cd), and mercury(Hg) contents of 80 soil samples around the research area. Moreover, soil heavy metal pollution was assessed using support vector machines (SVM). By comparing to Hakanson index and Nemerow pollution index, we discussed the applicability of support vector machines in soil heavy metal pollution evaluation. Results showed that: (1) The variation coefficient of Hg and Pb were 0.648 and 0.409 respectively. Maximum variation coefficients of Hg and Pb were 19.5 and 4.94 times of the minimum. Contents of Hg and Pb were highly heterogeneous in spatial distribution in Taiyuan. Except Ni element, average contents of each element were higher than their corresponding background values in Taiyuan, but are under the secondary standard value. (2) The evaluation results of Nemerow comprehensive pollution index, Hakanson potential ecological risk index, and SVM methods have no great difference. The evaluation results of Nemerow comprehensive pollution index and SVM was 70% identical. The evaluation results of Hakanson potential ecological risk index and SVM was 65% identical. (3) Further analysis of samples with different evaluation results showed that the evaluation results of SVM were more accurate. Comparing to Nemerow comprehensive pollution index and Hakanson potential ecological risk index, SVM could reduce the impact of man's subjective judgment to the evaluation result. Meanwhile, SVM could produce a more comprehensive evaluation result involving various factors. Evaluation results were closer to the truth. Besides, SVM had more strict mathematical foundation and good generalization ability. It could be widely applied in the evaluation of soil heavy metal pollution.

Soil heavy metal; Hakanson potential ecological risk index; Nemerrow comprehensive pollution index; Support vector machine

X53

：A

：1674-5906（2014）08-1359-07

李曉婷，劉勇，王平. 基于支持向量機(jī)的城市土壤重金屬污染評價(jià)[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2014, 23(8): 1359-1365.

LI Xiaoting, LIU Yong, WANG Ping. Assessment of Urban Soil Heavy Metal Pollution Based on Support Vector Machine [J].Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(8): 1359-1365.

國家基金“基于支持向量機(jī)的土地生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究”（41271513）

李曉婷（1990年生），女，碩士研究生，主要從事區(qū)域生態(tài)學(xué)、土壤污染方面的研究。E-mail: luckablk@163.com

*通訊作者：劉勇（1970年生），男，副教授，主要從事土地生態(tài)學(xué)、3S技術(shù)在資源環(huán)境中的應(yīng)用等研究。E-mail: liuyong@sxu.edu.cn

2014-05-09