密歇根州东南部地下水中砷空间变异性的地质统计学建模

在过去的十年中，人们对评估暴露于土壤、空气和水中污染物所引起的健康风险表现出越来越浓厚的兴趣。任何暴露研究的关键组成部分都是构建一个可靠的污染物时空分布模型。本文结合私人住宅水井收集的砷数据以及该区域的水文地球化学特征，比较了多元高斯克里金法（multi‐Gaussian kriging）和指示克里金法（indicator kriging）在密歇根州东南部地下水砷浓度空间分布概率建模中的表现。该砷数据集由Michigan Department of Environmental Quality (MDEQ)提供，包括1993年至2002年间在8212口不同水井采集的测量值。采用析因克里金法（factorial kriging）过滤砷浓度的短程空间变异性，使得次级信息（如松散沉积物类型和与Marshall Sandstone隐伏露头的距离）所解释的方差比例显著增加（17‐65%）。水井数据的交叉验证表明，考虑该区域背景并不能改善砷的局部预测，这揭示了存在未解释的变异来源，也说明了对这些预测相关的不确定性进行建模的重要性。使用指示克里金法获得了稍精确的不确定性模型。将2004年采集的水井数据与预测模型进行对比，软指示克里金法（soft indicator kriging）效果最佳，其平均绝对误差为5.6 µg/L。尽管相对于USEPA制定的10 µg/L标准而言该误差较大，但它仍小于MDEQ数据集中报告的在同一水井和同一天采集的数据之间的平均差异（12.53 µg/L）。因此，由于实验室误差以及缺乏样品来源信息，采样值本身附带的不确定性导致了密歇根州东南部地质统计学预测的准确性较差。