李雨，韓平，任東，羅娜，王紀(jì)華

?

基于地理探測(cè)器的農(nóng)田土壤重金屬影響因子分析

李雨1, 2，韓平2，任東1，羅娜2，王紀(jì)華1, 2

（1三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，湖北宜昌 443002；2北京市農(nóng)林科學(xué)院北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測(cè)技術(shù)研究中心，北京 100097）

研究土壤重金屬與影響因子以及不同土壤重金屬之間相關(guān)關(guān)系，為土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型提供更加全面的輔助變量。利用地理探測(cè)器模型，結(jié)合空間插值技術(shù)對(duì)2014年湖南省湘潭縣5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)農(nóng)田中5種土壤重金屬Pb、Cd、As、Cr和Hg的空間分布變化與6種影響因子以及5種土壤重金屬之間的相關(guān)性和交互作用進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明，GDP、平均溫度和相對(duì)濕度對(duì)5種土壤重金屬解釋力較大（P值均在0.5以上），土壤pH、土壤類(lèi)型與高程對(duì)土壤重金屬的解釋力較小（P值均在0.3以下），其中土壤類(lèi)型對(duì)于5種土壤重金屬的解釋力最低（P值均在0.1以下）。5種土壤重金屬中，Cr對(duì)Cd的解釋力最強(qiáng)（P值達(dá)到0.95），As對(duì)Cd的解釋力最小（P值僅為0.20）。平均溫度、相對(duì)濕度、GDP對(duì)土壤重金屬的影響顯著高于其他影響因子，而其他影響因子之間的解釋力差異并不顯著。各影響因子之間和5種重金屬元素之間均具有相互增強(qiáng)或非線性增強(qiáng)作用。土壤重金屬的空間分布是由多種影響因子共同作用的結(jié)果。通過(guò)地理探測(cè)器模型發(fā)現(xiàn)，GDP、平均溫度和相對(duì)濕度等影響因子對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的土壤重金屬的空間分布具有較強(qiáng)的解釋力，這些影響因子可作為研究區(qū)土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型的輔助變量。地理探測(cè)器模型可以對(duì)多種影響因子進(jìn)行更加全面的分析，為土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型的建立提供有效的依據(jù)。

地理探測(cè)器；土壤重金屬；影響因子；相關(guān)分析；交互作用

0 引言

【研究意義】土壤重金屬分布具有復(fù)雜的空間變異性和非平穩(wěn)性，在對(duì)土壤重金屬的調(diào)查中，通常利用合適的空間插值方法，對(duì)未知樣點(diǎn)重金屬含量值進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究土壤重金屬與影響因子之間的相關(guān)性不僅可以為空間插值方法提供更加準(zhǔn)確和可靠的輔助變量，從而提高調(diào)查成果質(zhì)量，而且可以為土壤重金屬的污染分析評(píng)價(jià)和防治提供解決思路?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】常用的土壤重金屬空間插值方法主要包括克里格法和協(xié)同克里格法[1]。協(xié)同克里格法（Co-Kriging）可以視作普通克里格法的改進(jìn)，通過(guò)用多個(gè)輔助變量對(duì)土壤重金屬含量進(jìn)行估值預(yù)測(cè)，較普通克里格法能有效提高預(yù)測(cè)精度[2]。以往研究影響因子和土壤重金屬之間的相關(guān)關(guān)系多采用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)（pearson correlation coefficient，PCC）和主成分分析法（principal components analysis，PCA），選擇的影響因子多為連續(xù)數(shù)值型。例如章清等利用Pearson相關(guān)系數(shù)方法選擇與土壤銅含量具有較高相關(guān)性的土壤因子（全鉀、全鉻、陽(yáng)離子交換量、全鋁、全氮（＜0.05））作為輔助變量，利用主成分分析（PCA）對(duì)輔助變量進(jìn)行降維求總得分處理后與協(xié)同克里格插值相結(jié)合構(gòu)建土壤銅含量空間模型（COKPCA）[3]；郭龍等研究土壤pH、有機(jī)質(zhì)、有效磷、速效鉀、堿解氮與土壤屬性指標(biāo)變量之間的關(guān)系，選擇與預(yù)測(cè)變量之間具有較高相關(guān)性的自變量作為輔助變量用以提高預(yù)測(cè)精度[4]?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】將影響因子作為輔助變量結(jié)合空間插值方法對(duì)土壤重金屬進(jìn)行空間預(yù)測(cè)是目前的研究熱點(diǎn)。已有研究雖對(duì)土壤重金屬的影響因子進(jìn)行了分析，但主要圍繞單個(gè)或少數(shù)幾個(gè)連續(xù)數(shù)值型影響因子探討，對(duì)于某些類(lèi)別型影響因子尚缺乏綜合全面的分析，同時(shí)也沒(méi)有闡明各影響因子的相對(duì)重要程度和交互作用特征[5]。因此，對(duì)空間插值中輔助變量的選擇研究仍有待完善。為了更加全面分析土壤重金屬與影響因子相關(guān)性及其交互作用，為空間插值方法選擇更佳的輔助變量，本研究利用地理探測(cè)器模型進(jìn)行探測(cè)分析。該方法最大的優(yōu)勢(shì)在于沒(méi)有過(guò)多的假設(shè)條件與約束，具有普適性，能有效地克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法處理類(lèi)別變量的局限性[6]，并能快速、經(jīng)濟(jì)、有效、客觀地探測(cè)出要素間的關(guān)系。如WANG等利用地理探測(cè)器研究中國(guó)和順地區(qū)神經(jīng)中樞缺陷疾病的致病因子[7]；楊忍等利用地理探測(cè)器模型對(duì)中國(guó)村莊空間分布影響因子進(jìn)行探測(cè)識(shí)別，同時(shí)解析鄉(xiāng)村空間優(yōu)化重組背景和模式[8]；周磊等利用地理探測(cè)器模型研究京津冀PM2.5的污染風(fēng)險(xiǎn)因素[9]?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究利用地理探測(cè)器模型研究土壤重金屬與影響因子之間及土壤重金屬元素之間的相關(guān)性和交互作用，嘗試解決以往研究方法在影響因子選擇和處理上的選擇度不高的問(wèn)題，為土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型中輔助變量的選擇提供更加全面的分析和解釋。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

湘潭縣位于湖南省中部偏東，湘江下游西岸，衡山北麓，長(zhǎng)衡丘陵盆地北段，北緯27°20′—28°05′，東經(jīng)112°25′—113°03′，屬亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候，冬夏兩季長(zhǎng)，春秋兩季短，雨水集中，光、溫、水空間分布差異小，具有明顯的大陸性氣候特征。2013年湘潭縣GDP增速為12.2%，第一、二、三產(chǎn)業(yè)的比重為分別為18.9%、52.1%、29%，以第二產(chǎn)業(yè)為主。研究區(qū)域選擇湖南省湘潭縣中部的5個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，分別為楊嘉橋鎮(zhèn)、河口鎮(zhèn)、易俗河鎮(zhèn)、梅林橋鎮(zhèn)和譚家山鎮(zhèn)，該區(qū)域內(nèi)的農(nóng)田灌溉水源主要來(lái)自湘江水及其支流水域，且人口密度大，路網(wǎng)密布，工業(yè)發(fā)達(dá)，歷史上農(nóng)田環(huán)境污染較重。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

為獲取有代表性的農(nóng)田土壤樣品，按照NY/T 395—2000《農(nóng)田土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范》[10]的規(guī)定確定監(jiān)測(cè)單元，采用簡(jiǎn)單隨機(jī)的布點(diǎn)方法，以能代表監(jiān)測(cè)區(qū)農(nóng)田土壤環(huán)境質(zhì)量為原則，同時(shí)考慮農(nóng)田周?chē)暮恿鳌⒐S和建設(shè)用地等情況，基本覆蓋研究區(qū)內(nèi)的主要農(nóng)田。在作物生長(zhǎng)期內(nèi)采集0—20 cm耕層土壤，共789個(gè)采樣樣品。每個(gè)樣品在采集過(guò)程中，都采用了GPS定位。土壤在室內(nèi)風(fēng)干，磨碎后過(guò)100目尼龍網(wǎng)篩，用來(lái)測(cè)定各重金屬元素。土壤樣品經(jīng)HNO3-HCl-H2O2消解測(cè)定其Hg、As、Pb、Cd和Cr含量，采用原子吸收光譜儀分析消解液中重金屬含量[11]。研究區(qū)內(nèi)農(nóng)田和采樣數(shù)點(diǎn)的空間分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)農(nóng)田和土壤采樣點(diǎn)空間分布圖

根據(jù)土壤中重金屬的來(lái)源分析和土壤本身的特點(diǎn)，并考慮到易獲取程度，本研究選擇的影響因子為土壤pH、土壤類(lèi)型、平均氣溫、平均相對(duì)濕度、高程數(shù)據(jù)和GDP。其中土壤pH、土壤類(lèi)型為點(diǎn)數(shù)據(jù)，來(lái)源于2014年農(nóng)業(yè)行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)，與789個(gè)土壤采樣點(diǎn)來(lái)源相同且以點(diǎn)為單位一一對(duì)應(yīng)；平均氣溫、平均相對(duì)濕度、高程數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)—國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)（http://www.geodata.cn）。平均氣溫和平均相對(duì)濕度數(shù)據(jù)集利用NCEP/NCAR全球氣候再分析資料中國(guó)區(qū)域氣候要素?cái)?shù)據(jù)及MODIS NDVI和DEM數(shù)據(jù)，將分辨率較低的NCEP/NCAR氣候要素?cái)?shù)據(jù)降尺度到1 km分辨率，提取2014年湘潭縣1 km柵格逐年氣候數(shù)據(jù)集；高程數(shù)據(jù)是將SRTM原始數(shù)據(jù)利用Matlab轉(zhuǎn)換成ArcGIS能讀取的GRID格式，對(duì)34個(gè)分區(qū)分塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，提取出研究區(qū)域的1 km空間分辨率的高程數(shù)據(jù)；GDP數(shù)據(jù)是在綜合分析了人類(lèi)活動(dòng)形成的土地利用格局與GDP的空間互動(dòng)規(guī)律的基礎(chǔ)上，建立分產(chǎn)業(yè)（一、二、三產(chǎn)業(yè)） GDP數(shù)量與土地利用類(lèi)型的空間相關(guān)性模型。利用該模型對(duì)GDP分縣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化，從而生成1 km網(wǎng)格的GDP空間分布數(shù)據(jù)。

1.3 地理探測(cè)器

地理探測(cè)器主要被用來(lái)分析土壤采樣點(diǎn)中的5種重金屬Pb、Cd、As、Cr和Hg與所選6種影響因子的相關(guān)性以及多種影響因子交互作用。主要是因?yàn)榈乩硖綔y(cè)器q值具有明確的物理含義，沒(méi)有線性假設(shè)，客觀地探測(cè)出自變量解釋了100×q%的因變量[12]。為了更加全面地分析土壤采樣點(diǎn)中重金屬與所選影響因子之間的相關(guān)關(guān)系，本研究應(yīng)用地理探測(cè)器中的風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)器、因子探測(cè)器、生態(tài)探測(cè)器和交互作用探測(cè)器[13]。

風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)器主要用于探測(cè)影響因子對(duì)土壤重金屬是否具有風(fēng)險(xiǎn)性，用統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn)：

因子探測(cè)器是探測(cè)某因子多大程度上解釋了屬性的空間分異，用因子的解釋力P進(jìn)行判斷，P的值域?yàn)閇0,1]，P的值越大，表明目標(biāo)屬性的空間分異性越明顯。P計(jì)算公式為：

式2中，1,...,為變量或因子的分層，即分類(lèi)或分區(qū)；N和分別為層和全區(qū)的單元數(shù)；和分別為層內(nèi)方差之和和全區(qū)總方差。為影響因子，為目標(biāo)土壤重金屬含量的空間變化值，P為對(duì)的解釋力。

生態(tài)探測(cè)器用于比較影響因子1和2對(duì)目標(biāo)屬性的空間分布的影響是否有顯著的差異，以統(tǒng)計(jì)量來(lái)衡量：

式4中，N1及N2分別表示兩個(gè)因子1和2的樣本量；SSW1和SSW2分別表示由1和2形成的分層的層內(nèi)方差之和；1和2分別表示變量1和2分層數(shù)目。其中零假設(shè)0：SSW1=SSW2。如果在的顯著性水平上拒絕0，則表明兩因子1和2對(duì)目標(biāo)屬性的空間分布的影響存在著顯著的差異。

交互作用探測(cè)器是探測(cè)風(fēng)險(xiǎn)因子之間是否具有相互作用，判斷公式如下：

協(xié)同：P(D∩D)> P(D)或P(D)

雙協(xié)同：P(D∩D)> P(D)和P(D)

非線性協(xié)同：P(D∩D)> P(D)+P(D)

拮抗：P(DD)＜P(D)+P(D)

單拮抗：P(DD)＜P(D)或P(D)

非線性拮抗：P(DD)＜P(D)和P(D)

相互獨(dú)立：P(D∩D)= P(D)+P(D)

由于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)，對(duì)于面數(shù)據(jù)，自變量即土壤重金屬含量和因變量即影響因子的空間粒度是不同的，因此首先對(duì)面數(shù)據(jù)，例如平均氣溫、相對(duì)濕度、高程數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行直接等分離散化，再將其與分布疊加，然后利用ArcGIS軟件提取每個(gè)離散點(diǎn)上的因變量與自變量值（）；對(duì)于點(diǎn)數(shù)據(jù)，包括土壤pH和土壤類(lèi)型數(shù)據(jù)與土壤重金屬采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng)，可以直接將這些點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到地理探測(cè)器軟件中進(jìn)行計(jì)算。

地理探測(cè)器的具體實(shí)現(xiàn)采用GeoDetector軟件（http://www.geodetector.org/），該軟件使用步驟包括數(shù)據(jù)采集與整理、讀入樣本（）數(shù)據(jù)、分析結(jié)果三部分。對(duì)于輸入的面數(shù)據(jù)和點(diǎn)數(shù)據(jù)需要做匹配處理，連續(xù)型屬性需要做離散化處理。軟件運(yùn)行結(jié)果主要包括4個(gè)部分：比較不同影響因子對(duì)土壤采樣點(diǎn)中的目標(biāo)重金屬含量的空間分異性影響是否顯著；影響因子對(duì)土壤采樣點(diǎn)中的目標(biāo)重金屬含量的空間分異性的解釋力；不同的影響因子對(duì)目標(biāo)重金屬含量的空間分異性的影響是否具有顯著差異；以及這些影響因子對(duì)目標(biāo)重金屬含量的空間分異性影響的交互作用。

2 結(jié)果

2.1 土壤重金屬空間分布特征

根據(jù)2014年對(duì)湘潭縣5個(gè)鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）的土壤重金屬789個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件對(duì)5種土壤重金屬進(jìn)行反距離插值處理，得到該區(qū)域5種土壤重金屬的空間分布圖（圖2）。

如圖2所示，研究區(qū)東部和北部土壤重金屬As、Cd、Pb和Hg元素含量明顯高于其他區(qū)域，呈現(xiàn)從西向東逐漸增加趨勢(shì)。其中Hg含量較高的區(qū)域?yàn)橄娼吷霞皷|部工業(yè)發(fā)達(dá)區(qū)。土壤重金屬元素Cr在南部區(qū)域的含量較高，且沿著國(guó)道有一定帶狀趨勢(shì)。對(duì)Cr含量最高的區(qū)域進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，此區(qū)域有國(guó)道與多條公路交錯(cuò)，交通發(fā)達(dá)，有豐富的礦石資源和多家化工企業(yè)，Cr的來(lái)源很有可能與此有關(guān)。土壤重金屬可來(lái)源于土壤成土母質(zhì)、污水灌溉、工業(yè)污染源排放、含重金屬劣質(zhì)化肥農(nóng)藥的使用和大氣降塵等[14]。從土壤重金屬元素與社會(huì)因子的直觀相關(guān)性分析來(lái)看，研究區(qū)東部和北部是人口密集區(qū)，路網(wǎng)密布，工業(yè)發(fā)達(dá)，人類(lèi)活動(dòng)頻繁，可能對(duì)農(nóng)田土壤重金屬的富集帶來(lái)一定影響。

2.2 土壤重金屬含量影響因子分析

2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)探測(cè) 風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)器揭示了各影響因子內(nèi)部不同類(lèi)別分區(qū)間的顯著性差異。本研究引入了多種較易獲取的影響因子，包括土壤pH、土壤類(lèi)型、平均氣溫、相對(duì)濕度、高程數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)。各影響因子的空間分布如圖3所示。

在地理探測(cè)器計(jì)算中可以直接利用采樣點(diǎn)中的土壤重金屬數(shù)據(jù)，不需要再做離散化處理。對(duì)于影響因子中高程、平均氣溫等面數(shù)據(jù)，在提取影響因子在每個(gè)采樣點(diǎn)上的數(shù)值的基礎(chǔ)上，將每個(gè)采樣點(diǎn)的5種土壤重金屬Pb、Cd、As、Cr、和Hg分別作為目標(biāo)屬性1、2、3、4、5和6，6種影響因子分別作為自變量16，最后將每一條（）記錄輸入到GeoDetector中計(jì)算得到各因子的探測(cè)結(jié)果。探測(cè)結(jié)果表明，所有影響因子均存在差異性，說(shuō)明所研究的影響因子對(duì)土壤重金屬的空間分布具有風(fēng)險(xiǎn)性。

2.2.2 因子探測(cè) 利用因子探測(cè)器探測(cè)影響因子分別對(duì)5種土壤重金屬元素的相對(duì)重要性，即各影響因子對(duì)每種重金屬元素作為目標(biāo)屬性的解釋力P值（圖4）。

結(jié)果表明，影響因子對(duì)5種土壤重金屬的解釋力P,H既有一致性，又有差異性。GDP、平均溫度和相對(duì)濕度對(duì)5種土壤重金屬解釋力較大（P值均在0.5以上）?？赡苁怯捎贕DP體現(xiàn)了工業(yè)發(fā)達(dá)程度，而工業(yè)排放是土壤重金屬的重要來(lái)源。而平均溫度和相對(duì)濕度可能從多個(gè)方面影響土壤重金屬，例如通過(guò)影響成土母質(zhì)的形成或土壤重金屬的遷移和轉(zhuǎn)化來(lái)間接影響土壤重金屬的含量。土壤pH、土壤類(lèi)型、高程對(duì)土壤重金屬的解釋力較?。?i>P值均在0.3以下），其中土壤類(lèi)型對(duì)于5種土壤重金屬的解釋力最低（P值均在0.1以下）。高程對(duì)Cr的解釋力明顯大于其對(duì)Pb、Cd、Hg和As的解釋力，可能是由于Pb、Cd、As和Hg主要來(lái)源于人為干擾輸入，而Cr生成和遷移過(guò)程受地勢(shì)影響較大。

圖2 5種土壤重金屬空間分布圖

本研究除了對(duì)影響因子進(jìn)行因子探測(cè)，同時(shí)也對(duì)5種土壤重金屬之間的解釋力進(jìn)行了探測(cè)，探測(cè)結(jié)果如圖5所示。

圖5結(jié)果表明，5種土壤重金屬之間均有不同強(qiáng)弱的相關(guān)性。其中Cr對(duì)Cd的解釋力最強(qiáng)，P值達(dá)到0.95，然而Cd對(duì)Cr的解釋力相對(duì)較小，P值僅為0.24，表明Cr對(duì)Cd的影響要明顯大于Cd對(duì)Cr的影響，可能是由于土壤中的Cr主要來(lái)源于巖石風(fēng)化和工業(yè)廢水，而Cd來(lái)源除了工業(yè)三廢外，還有不合理的農(nóng)藥和化肥等的使用，相比Cr來(lái)源更加廣泛。As對(duì)Cd的解釋力最小，PD,H值僅為0.20，而Cd對(duì)As的解釋力為0.43，表明As與Cd之間的相關(guān)性較弱。其他土壤重金屬之間的相關(guān)性均較為顯著。

2.2.3 生態(tài)探測(cè) 生態(tài)探測(cè)著重比較P值的大小來(lái)探索一個(gè)影響因子對(duì)土壤重金屬的影響是否比另一個(gè)影響因子大，即相對(duì)重要性是否顯著，若顯著，則記為Y，否則記為N。以Pb為例，生態(tài)探測(cè)結(jié)果如表1所示。

圖3 影響因子空間分布圖

由表1可知，采用顯著性水平為0.05的檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)，平均溫度、相對(duì)濕度和GDP對(duì)Pb的影響與其他影響因子存在顯著差異，而其他影響因子之間的解釋力差異并不顯著。

2.2.4 交互探測(cè) 環(huán)境中土壤重金屬的空間分布是由多種影響因子共同作用的結(jié)果。在實(shí)際環(huán)境中，也不可能存在單一因子或者單一性質(zhì)的因素影響重金屬的分布和變化。利用交互作用探測(cè)器探測(cè)影響因子對(duì)重金屬元素空間分布變化的交互作用。對(duì)Pb元素而言，不同因子之間的交互作用強(qiáng)弱不同，有顯著性差異（表2）。

對(duì)于目標(biāo)土壤重金屬各影響因子之間主要是雙協(xié)同作用和非線性協(xié)同作用，不存在相互獨(dú)立起作用的因子。平均氣溫、相對(duì)濕度和GDP對(duì)Pb均為雙協(xié)同作用，其余影響因子對(duì)Pb均為非線性協(xié)同作用。GDP可以增強(qiáng)自然因子對(duì)土壤重金屬空間分布變化的解釋力，說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)土壤重金屬的空間變化有一定影響。

表1 Pb生態(tài)探測(cè)結(jié)果

圖4 各影響因子對(duì)5種土壤重金屬的解釋力PD,H值

圖5 5種土壤重金屬之間的解釋力對(duì)比

本研究還對(duì)5種土壤重金屬元素之間的交互作用進(jìn)行了交互探測(cè)。交互探測(cè)結(jié)果表明，除了影響因子之間存在交互作用，5種土壤重金屬元素之間同樣存在一定交互作用。以Pb為目標(biāo)屬性，則其余4種土壤重金屬之間的交互作用均為雙協(xié)同作用，無(wú)非線性協(xié)同作用。以Cd為目標(biāo)屬性，則Pb∩Cr、As∩Cr、Cr∩Hg為雙協(xié)同作用，其余為非線性協(xié)同作用；以As為目標(biāo)屬性，則除Cd∩Hg為非線性協(xié)同作用外，其余均為雙線性協(xié)同作用；以Cr為目標(biāo)屬性，則其余4種土壤重金屬之間的交互作用均為非線性協(xié)同作用；以Hg為目標(biāo)屬性，則Cd∩As和As∩Cr為非線性協(xié)同作用，其余均為雙協(xié)同作用。土壤重金屬之間的交互作用從一定程度上可以反映土壤重金屬的復(fù)合污染狀況。土壤重金屬的污染往往是多種重金屬元素共同作用形成的。Pb和Cd之間為雙線性協(xié)同作用，很有可能是Pb和Cd具有相同污染源，如污水灌溉等。通過(guò)重金屬元素之間的交互作用，可以推測(cè)它們污染來(lái)源的關(guān)系，進(jìn)一步確定污染源頭。

表2 不同影響因子對(duì)土壤重金屬元素Pb影響的交互作用

表2中主對(duì)角線的值為影響因子單獨(dú)作用的P值，其余數(shù)值為影響因子交互作用后的P值

The values of the main diagonal in Table 2 are thePvalues of the effector alone, and the remaining values are thePvalues after the interaction of the Influence factors

2.2.5 地理探測(cè)器與Pearson相關(guān)系數(shù)對(duì)比分析

土壤重金屬與影響因子之間的相關(guān)分析最常用的方法是Pearson相關(guān)系數(shù)。以重金屬Pb為例，分別利用地理探測(cè)器和Pearson相關(guān)系數(shù)分析方法對(duì)Pb和6種影響因子進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如圖6所示。

圖6 地理探測(cè)器和Pearson分析Pb與影響因子相關(guān)性結(jié)果對(duì)比

從圖6對(duì)比結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，兩種方法得到的結(jié)果有一定的相似性和差異性。相似性體現(xiàn)在兩種方法均可以得到6種影響因子與Pb的相關(guān)性強(qiáng)弱的排序結(jié)果，差異性體現(xiàn)在兩種方式獲得的排序結(jié)果有差異。例如Pearson相關(guān)分析結(jié)果顯示高程和土壤pH與Pb成負(fù)相關(guān)，而地理探測(cè)器相關(guān)分析結(jié)果并無(wú)負(fù)相關(guān)。這也說(shuō)明了兩種方法在相關(guān)分析方面的差異性。Pearson相關(guān)系數(shù)分析方法主要是衡量土壤重金屬與影響因子之間的線性關(guān)系，同時(shí)可以根據(jù)相關(guān)系數(shù)的正負(fù)來(lái)判斷影響因子與土壤重金屬是屬于正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)。而地理探測(cè)器模型探測(cè)的是土壤重金屬與影響因子之間的關(guān)聯(lián)性，既包括線性關(guān)系，也包含非線性關(guān)系。如果Pearson相關(guān)系數(shù)不顯著，表明土壤重金屬與影響因子之間沒(méi)有明顯線性關(guān)系，但是不代表沒(méi)有非線性關(guān)系。因此，從這個(gè)角度來(lái)看，地理探測(cè)器的相關(guān)分析結(jié)果可能更全面，更符合空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。

3 討論

3.1 土壤重金屬空間特征與建模策略

土壤重金屬空間數(shù)據(jù)探索性分析結(jié)果表明土壤重金屬具有空間異質(zhì)性，與諸多研究結(jié)果一致。產(chǎn)生空間分異性的原因是多樣的，可能由于各層（類(lèi)）的機(jī)理、因子或者主導(dǎo)因子不同導(dǎo)致不同的空間分異性。因此在數(shù)據(jù)分析開(kāi)始時(shí)，應(yīng)當(dāng)首先進(jìn)行空間異質(zhì)性檢驗(yàn)，確定是使用全局模型還是局域模型，是使用全局變量還是使用局域變量，是使用全局參數(shù)還是局域參數(shù)。用全局模型分析具有異質(zhì)性的對(duì)象將掩蓋對(duì)象的異質(zhì)性，被混雜效應(yīng)所干擾，甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論[12]，不同的對(duì)象性質(zhì)對(duì)應(yīng)不同的建模策略。經(jīng)檢驗(yàn)，本研究中的5種土壤重金屬均有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性，符合地理探測(cè)器的適用條件。本研究通過(guò)對(duì)湘潭縣域5種土壤重金屬與6種影響因子分別進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)、因子探測(cè)、生態(tài)探測(cè)和交互作用探測(cè)，得到與目標(biāo)重金屬有較強(qiáng)相關(guān)性的影響因子。在土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型的建立中，既可以直接選擇這部分影響因子作為輔助變量，也可以根據(jù)不同的對(duì)象性質(zhì)和研究目的為土壤重金屬空間預(yù)測(cè)模型選擇不同的建模策略。選擇多種影響因子作為輔助變量時(shí)，要考慮多個(gè)影響因子對(duì)土壤重金屬的交互作用，使得選擇的參數(shù)更加準(zhǔn)確合理。

3.2 多因子相關(guān)性分析問(wèn)題

在多影響因子研究中，需要去除多個(gè)影響因子之間的冗余性和共線性。例如本研究中的平均氣溫、高程和相對(duì)濕度存在一定的共線性。在以往的研究中，為了有效的避免多重共線性問(wèn)題，需要利用主成分分析方法對(duì)影響因子進(jìn)行降維處理，而地理探測(cè)器在原理上解決了影響因子“多重共線”問(wèn)題，而不局限于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)先指定的相乘或者單純相加的模式，且具有更好的解釋性。土壤重金屬的空間分布是由多種影響因子共同作用的結(jié)果，不存在相互獨(dú)立起作用的因子。對(duì)多個(gè)影響因子的選擇上，根據(jù)影響因子的P值大小選擇合理數(shù)量的影響因子作為土壤重金屬預(yù)測(cè)模型中的輔助變量。

4 結(jié)論

4.1 風(fēng)險(xiǎn)探測(cè)器結(jié)果表明影響因子對(duì)土壤重金屬存在風(fēng)險(xiǎn)性；因子探測(cè)器揭示了影響因子對(duì)5種土壤重金屬的解釋力P的一致性和差異性。土壤重金屬空間數(shù)據(jù)探索性分析結(jié)果表明，土壤重金屬具有空間異質(zhì)性。交互作用探測(cè)證明了土壤重金屬的空間分布是由多種影響因子共同作用的結(jié)果，不同因子之間的交互作用強(qiáng)弱不同，有顯著性差異。其中平均溫度、GDP和相對(duì)濕度3種影響因子對(duì)5種土壤重金屬的相關(guān)性較強(qiáng)。除了影響因子之間存在交互作用，5種土壤重金屬元素之間同樣存在雙協(xié)同作用和非線性協(xié)同作用。土壤重金屬之間的交互作用與土壤重金屬的復(fù)合污染狀況有一定聯(lián)系。

4.2 不同影響因子對(duì)于土壤重金屬的影響程度不同。在對(duì)土壤重金屬與影響因子的相關(guān)性分析中，地理探測(cè)器有效地利用影響因子以及土壤重金屬之間的交互作用，可以更加全面的分析和評(píng)估各影響因子對(duì)土壤重金屬的影響，在研究空間數(shù)據(jù)的相關(guān)性和交互作用方面比經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)方法適用范圍更廣。

[1] 張景雄. 空間信息的尺度、不確定性與融合. 武漢: 武漢大學(xué)出版社, 2008: 116-118.

ZHANG J X.Wuhan: Wuhan University Press, 2008: 116-118. (in Chinese)

[2] 張仁鐸. 空間變異理論及應(yīng)用. 北京: 科學(xué)出版社, 2005: 57-72.

ZHANG R D.. Beijing: Science Press, 2005: 57-72. (in Chinese)

[3] 章清, 張海濤, 郭龍, 杜佩穎, 李林蔚, 李銳娟, 唐曉霏. 基于主成分分析的協(xié)同克里格插值模型對(duì)土壤銅含量的空間分布預(yù)測(cè). 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 1: 60-68.

ZHANG Q, ZHANG H T, GUO L, DU P Y, LI L W, LI R J, TANG X F. Collaborative kriging interpolation model based on principal component analysis of the spatial distribution of soil Cu content prediction., 2016, 1: 60-68. (in Chinese)

[4] 郭龍, 張海濤, 陳家贏, 李銳娟, 秦聰. 基于協(xié)同克里格插值和地理加權(quán)回歸模型的土壤屬性空間預(yù)測(cè)比較. 土壤學(xué)報(bào), 2012, 49(5): 1037-1042.

GUO L, ZHANG H T, CHEN J Y, LI R J, QIN C. Comparison between co-kriging model and geographically weighted regression model in spatial prediction of soil attributes.2012, 49(5): 1037-1042. (in Chinese)

[5] 孫波, 宋歌, 曹堯東. 丘陵區(qū)水稻Cu污染空間變異的協(xié)同克里格分析. 農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 5: 865-870.

SUN B, SONG G, CAO Y D. Spatial variability of hilly rice Cu pollution collaborative kriging analysis., 2009, 5: 865-870. (in Chinese)

[6] 朱鶴, 劉家明, 陶慧,李玏, 王潤(rùn). 北京城市休閑商務(wù)區(qū)的時(shí)空分布特征與成因. 地理學(xué)報(bào), 2015, 70(8): 1215-1228.

ZHU H, LIU J M, TAO H, LI L, WANG R. Temporal-spatial pattern and contributing factors of urban RBDs in Beijing., 2015, 70(8): 1215-1228. (in Chinese)

[7] Wang J F, Li X H, Christakos G, LIAO Y L, ZHANG T, GU X, ZHENG X Y. Geographical detectors-based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun region, China., 2010, 24(1):107-127.

[8] 楊忍, 劉彥隨, 龍花樓, 王洋, 張怡筠. 中國(guó)村莊空間分布特征及空間優(yōu)化重組解析. 地理科學(xué), 2016, 36(2): 170-179.

YANG R, LIU Y S, LONG H L,WANG Y, ZHANG Y Y. Chinese village space distribution characteristics and spatial optimization reorganization analysis., 2016, 36(2): 170-179. (in Chinese)

[9] 周磊, 武建軍, 賈瑞靜, 梁念, 張鳳英, 倪永, 劉明. 京津冀PM_(2.5)時(shí)空分布特征及其污染風(fēng)險(xiǎn)因素. 環(huán)境科學(xué)研究, 2016(4): 483-493.

ZHOU L, WU J J, JIA R J, LIANG N, ZHANG F Y, NI Y, LIU M. Beijing-Tianjin-Hebei PM_(2.5) in time and space distribution characteristics and its pollution risk factors., 2016(4): 483-493. (in Chinese)

[10] 農(nóng)業(yè)部環(huán)境監(jiān)測(cè)總站. NY/T 395-2000 農(nóng)田土壤環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范[S]. 北京: 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社, 2000.

Ministry of Agriculture Environmental Monitoring Station. NY/T 395-2000 Procedural regulations regarding the environment quality monitoring of soil [S]. Beijing: China standard press, 2000. (in Chinese)

[11] 羅娜, 陸安祥, 王紀(jì)華. 基于空間插值的土壤重金屬污染評(píng)估分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn). 食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào), 2016, 7(2): 497-504.

LUO N, LU A X, WANG J H. Based on the spatial interpolation of soil heavy metal pollution assessment analysis system design and implementation., 2016, 7(2): 497-504. (in Chinese)

[12] 王勁峰, 徐成東. 地理探測(cè)器：原理與展望. 地理學(xué)報(bào), 2017, 72(1): 116-134.

WANG J F, XU C D. Geographical detector: principle and prospect., 2017, 72(1): 116-134. (in Chinese)

[13] HU Y, WANG J, LI X, REN D, ZHU J. Geographical detector-based risk assessment of the under-five mortality in the 2008 Wenchuan earthquake, China.,2011, 6(6): 2592-2599.

[14] 吳塹虹, 戴塔根, 方建武, 張建新, 邢旭東, 郭定良. 長(zhǎng)沙、株洲、湘潭三市土壤中重金屬元素的來(lái)源. 地質(zhì)通報(bào), 2007, 26(11): 1453-1458.

WU Q H, DAI T G, FANG J W, ZHANG J X, XING X D, GUO D L. Changsha, Zhuzhou and Xiangtan city, the source of heavy metals in soil., 2007, 26(11): 1453-1458. (in Chinese)

[15] 肖小平, 彭科林, 周孟輝. 城市郊區(qū)水稻土重金屬污染狀況調(diào)查與評(píng)價(jià)——以湘潭市郊響水鄉(xiāng)為例. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2008, 16(3): 680-685.

XIAO X P, PENG K L, ZHOU M H. City suburbs paddy soil heavy metal pollution condition investigation and evaluation - A case study of Xiangshui Township in Xiangtan Suburb., 2008, 16(3): 680-685. (in Chinese)

[16] 劉建國(guó). 水稻品種對(duì)土壤重金屬鎘鉛吸收分配的差異及其機(jī)理[D]. 揚(yáng)州: 揚(yáng)州大學(xué), 2004.

LIU J G. Rice varieties of soil heavy metal cadmium lead absorption differences in distribution and its mechanism[D]. Yangzhou: Yangzhouuniversity, 2004. (in Chinese)

[17] 于佳, 劉吉平. 基于地理探測(cè)器的東北地區(qū)氣溫變化影響因素定量分析. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2015, 54(19): 4682-4687.

YU J, LIU J P. Based on geographical probe temperature in northeast China influence factors of quantitative analysis., 2015, 54(19): 4682-4687. (in Chinese)

[18] 丁悅, 蔡建明, 任周鵬, 楊振山. 基于地理探測(cè)器的國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率空間分異及影響因素. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2014, 33(5): 657-666.

DING Y, CAI J M, REN Z P, YANG Z S.State-level economic and technological development zone based on geographical detector growth space differentiation and influencing factors., 2014, 33(5): 657-666. (in Chinese)

[19] 徐秋蓉, 鄭新奇. 一種基于地理探測(cè)器的城鎮(zhèn)擴(kuò)展影響機(jī)理分析法. 測(cè)繪學(xué)報(bào), 2015(S1): 96-101.

XU Q R, ZHENG X Q. Based on urban expansion influence mechanism of the geographical probe analysis., 2015(S1): 96-101. (in Chinese)

[20] Li F Z, ZHANG F, Li X, WANG P, LIANG J H, MEI Y T, CHENG W W, QIAN Y. Spatiotemporal patterns of the use of urban green spaces and external factors contributing to their use in central Beijing., 2017, 14: 237.

[21] WANG J J, MA J J, LIU J P , ZENG D J, SONG C, CAO Z D. Prevalence and risk factors of comorbidities among hypertensive patients in China., 2017, 14(3): 201-212.

[22] WANG Y, WANG S J, Li G D, ZHANG H G, JIN L X, SU Y X, WU K M. Identifying the determinants of housing prices in China using spatial regression and the geographical detector technique., 2017, 79 (2017): 26-36.

[23] 國(guó)家環(huán)境保護(hù)總局. 土壤環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范: HJ/T 166-2004. 北京:中國(guó)環(huán)境科學(xué)出版社, 2004: 35-45.

The State Environmental Protection Administration.Soil Environmental Monitoring Technical SpecificationHJ/T 166-2004. Beijing: China Environmental Science Press, 2004: 35-45. (in Chinese)

[24] 彭曉春, 陳志良, 董家華, 楊兵. 長(zhǎng)株潭城市群的土壤重金屬分布特征. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué), 2011(9): 213-216.

PENG X C, CHEN Z L, DONG J H, YANG B. The soil heavy metal distribution characteristics of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration.2011(9): 213-216. (in Chinese)

[25] 岳建華. 長(zhǎng)株潭城市群土壤pH與重金屬污染的研究. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào), 2012, 28(2): 267-272.

YUE J H. Soil pH of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration and heavy metal pollution research., 2012, 28(2): 267-272. (in Chinese)

[26] 郭雯. 湘潭市酸雨污染狀況、化學(xué)組成及其防治對(duì)策. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2007, 26(5): 63-66.

GUO W. Xiangtan acid rain pollution condition, chemical composition and its countermeasures., 2007, 26(5): 63-66. (in Chinese)

[27] 鐘曉蘭, 周生路, 黃明麗, 趙其國(guó). 土壤重金屬的形態(tài)分布特征及其影響因素. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 2009, 18(4): 1266-1273.

ZHONG X L, ZHOU S L, HUANG M L, ZHAO Q G. The configuration of soil heavy metal distribution characteristics and influencing factors., 2009, 18(4): 1266-1273. (in Chinese)

[28] 龍永珍, 戴塔根, 鄒海洋. 長(zhǎng)沙、株洲、湘潭地區(qū)土壤重金屬污染現(xiàn)狀及評(píng)價(jià). 地球與環(huán)境, 2008, 36(3): 231-236.

LONG Y Z, DAI T G, ZOU H Y. Changsha, Zhuzhou and Xiangtan area of soil heavy metal pollution and assessment., 2008, 36(3): 231-236. (in Chinese)

[29] 陸安祥, 王紀(jì)華, 潘瑜春, 馬智宏, 趙春江. 小尺度農(nóng)田土壤中重金屬的統(tǒng)計(jì)分析與空間分布研究. 環(huán)境科學(xué), 2007, 28(7): 1578-1583.

LU A X, WANG J H, PAN Y C, MA Z H, ZHAO C J. Small scale statistical analysis and spatial distribution of heavy metals in soil research., 2007, 28(7): 1578-1583. (in Chinese)

[30] 羅娜, 陸安祥, 王紀(jì)華. 基于Flex和REST服務(wù)的產(chǎn)地重金屬安全等級(jí)WebGIS系統(tǒng)開(kāi)發(fā)——以湖南省湘潭縣為例. 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全, 2016, 1: 67-72.

LUO N, LU A X, WANG J H. Based on Flex and REST services WebGIS system development, the origin of heavy metal security levels in Xiangtan county of Hunan province, for example., 2016, 1: 67-72. (in Chinese)

[31] 荊文龍, 楊雅萍. 中國(guó)1 km柵格年平均氣候要素?cái)?shù)據(jù)集（2000-2010年）. 國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺(tái), 2014.

JING W L, YANG Y P. China 1 km grid average annual climate data sets (2000-2010). National Earth System Science Data Sharing Platform, 2014. (in Chinese)

[32] 《中國(guó)1﹕100萬(wàn)土地資源圖》編圖委員會(huì), 中國(guó)科學(xué)院、國(guó)家計(jì)劃委員.《中國(guó)1﹕100萬(wàn)土地資源圖》. 北京: 中國(guó)人民大學(xué)出版社, 1991年.

Figure 1:1 Million Land Resources in China Compilation Committee of the Chinese Academy of Sciences, National Planning Committee Members..Beijing: The Chinese People's University Press, 1991. (in Chinese)

[33] 石玉林. 中國(guó)土地資源圖集. 北京: 中國(guó)大地出版社, 2006.

SHI Y L.. Beijing: China Land Publishing House, 2006. (in Chinese)

[34] 王新, 梁仁祿, 周啟星. Cd-Pb復(fù)合污染在土壤-水稻系統(tǒng)中生態(tài)效應(yīng)的研究. 農(nóng)村生態(tài)環(huán)境, 2001, 17: 41-44.

WANG X, LIANG R L, ZHOU Q X. Study on ecological effects of Cd-Pb combined pollution in soil-rice system., 2001, 17: 41-44. (in Chinese)

（責(zé)任編輯 李云霞）

Influence Factor Analysis of Farmland Soil Heavy Metal Based on the Geographical Detector

LI Yu1,2, HAN Ping2, REN Dong1, LUO Na2, WANG JiHua1,2

(1Computer and Information College of Three Gorges University, Yichang 443002, Hubei;2Beijing Research Center for Agricultural Standards and Testing, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097)

To study the correlation between soil heavy metals and influencing factors and heavy metals in different soils, as well as to provide a more comprehensive auxiliary variable for soil heavy metal spatial prediction model.The spatial distributions of heavy metals Pb, Cd, As, Cr and Hg in five soils in five towns of Xiangtan County, Hunan Province were analyzed by using the geophysical model and the spatial interpolation technique. The correlation and interaction of spatial distributions of heavy metals and 6 factors, as well as that of five heavy metals, were studied.The results showed that Gross Domestic Product (GDP), the average temperature and relative humidity had a greater explanatory power to the five kinds of soil heavy metals to (Pvalues are above 0.5). Soil pH, soil type, elevation and soil heavy metals were less explanatory (Pvalues below 0.3). The soil type had the lowest explanatory power to five kinds of soil heavy metals (Pvalues were below 0.1). Among the five soil heavy metals, Cr has the strongest explanatory effect on Cd (P= 0.95), and As is the least (P= 0.20). The effects of average temperature, relative humidity and GDP on soil heavy metals were significantly higher than those of other Influence factors, while the difference of explanatory power between other influence factors was not significant. There are mutually reinforcing or non-linear enhancement effects between the Influence factors and between the five heavy metal elements.The spatial distribution of heavy metals in soil is the result of the interaction of multiple influence factors. Based on the geographical exploration model, the Influence factors, such as GDP, average precipitation, average temperature and relative humidity, have strong explanatory power for the spatial distribution of heavy metals of research area in soils. These influence factors can be used as the soil heavy metal space in the study area predictive model of the auxiliary variable. Geographic detector model can provide a more comprehensive analysis of various influence factors, and provide an effective basis for the establishment of soil heavy metal spatial prediction model.

geographical detector; soil heavy metal; influence factor; correlation analysis; interaction

2017-06-05；接受日期：2017-09-12

國(guó)家公益性行業(yè)（農(nóng)業(yè)）科研專(zhuān)項(xiàng)（201403014-04）國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2013AA102302）

李雨，Tel：18230062821；E-mail：liyu1127641712@163.com。通信作者王紀(jì)華，Tel：010-51503488；E-mail：wangjh@nercita.org.cn