北京土壤微生物分析方法（典型区域土壤重金属空间变异与多变量均质性分区研究）

为合理优化筛选土壤长期监测点位，对土壤监测区域开展均质性分区研究，以某山区金属矿下游耕地土壤中As、Cr、Pb、Zn、Cd、Cu、Ni、Hg 8 种重金属元素含量作为研究变量，采用地统计分析方法对其开展空间结构特征分析，采用主成分-模糊聚类分析方法对土壤空间进行均质性分区研究。

结果表明：研究区域8 种重金属元素均具有空间自相关性，Hg、Cu、Ni、Cr 为中度变异，As、Pb、Zn、Cd 为高度变异；通过主成分-模糊聚类分析将8 个重金属指标转化为3 个综合指标，最终将研究区域合理划分为3 个近似均质性的分区，As、Pb、Zn、Cd、Cu、Ni、Hg 平均含量为分区1 > 分区2 > 分区3，Cr 平均含量为分区3 > 分区2 > 分区1。

通过主成分-模糊聚类分析方法得到的分区与实际土壤重金属含量空间分布情况相吻合，该方法可用于空间变异特征较复杂的土壤重金属多变量均质性分区。

结 论：

（1）Zn、Cd 含量具有强烈的空间自相关性，As、Cr、Pb、Cu、Ni、Hg 含量具有中等程度的空间自相关性，这为通过普通克里金插值方法获得土壤重金属空间分布预测图提供了依据。

（2）利用主成分-模糊聚类分析方法将研究区域划分为3 个均质性分区，通过空间插值图比较和方差分析对分区结果的合理性进行了验证，除Cr 外，其他7 种元素均质性变异系数均小于分区前整个研究区域，分区均合理。主成分-模糊聚类分析方法可对土壤重金属空间变异特征较复杂的区域进行多变量均质性分区，分区后不同分区之间重金属含量差异显著，分区内各重金属含量较为均匀，对区域土壤重金属含量的准确估计与预测具有重要意义，同时为利用均质性分区筛选代表性点位奠定基础。