土壤重金属含量同时受人为和自然因素的影响,浓度一旦超标,会对人体健康产生很大威胁,解析土壤重金属含量来源及其贡献情况对土壤污染管控工作具有重要意义。本文选取UNMIX模型作为源解析工具,直接分析受体数据,获取污染源信息。通过对模拟数据的解析,重点研究UNMIX模型在土壤重金属源解析研究中的有效性,并以珠江三角洲为研究区域,利用UNMIX模型识别污染来源及其贡献。(1)模拟数据含有400个采样点和8种以农业、污灌、大气沉降、土壤母质为主要污染源的重金属,每类污染源都具有空间分布特征。UNMIX模型验证结果显示源成分表中的污染源个数、重金属含量在数据上与设定条件一致,贡献值中包含与模拟数据相同的受体污染信息,贡献率也和设定条件一致。Pearson检验、线性拟合、浓度拟合和空间分布对比结果都表明:UNMIX模型解析结果与模拟条件吻合,这说明UNMIX模型适用于土壤重金属源解析工作。(2)以原模拟数据为基础,通过解析样本量不同的数据,分析样本量对UNMIX解析结果的影响。结果显示,所有样本量都能够解析出与模拟信息一致的污染源,但样本量减少时,各污染源对重金属浓度的贡献比例有一定波动,且污染源的空间分布信息不够精确。相关性和拟合检验都表明各样本量的源组成和贡献值与原模拟数据吻合。这说明当数据满足UNMIX模型条件时,即使受体样本较少,也能针对样本信息作出较为合理的解释,但识别污染源的精准度下降。(3)以珠江三角洲为研究区域,共采集227个表层土壤样本,并以Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb为研究指标,利用UNMIX模型进行源解析,结果共得4类污染源。源类型及其贡献率分别为:源1代表燃料燃烧和废弃物处理不当造成的污染源,贡献率8.77%;源2可能与自然因素有关,贡献率14.64%;源3受当地背景值的影响,贡献率为9.28%;源4是工业交通污染的复合源,贡献率37.3%。这一结果与以往对珠江三角洲的相关研究类似,也说明UNMIX模型在实际土壤重金属源解析研究中具有很好的适用性。