随着经济的发展和工业化进程的不断推进,环境污染逐渐加剧,土壤作为陆地表面具有肥力、能够生长植物的疏松表层,是众多影响其成土因素与人类生产活动综合作用而形成的自然体,现在它已受到各种污染物的污染。其中重金属因其具有长期潜伏且难以治理的特性,其危害最为突出,对农作物的产量造成巨大威胁,严重影响耕地质量；另外在生态系统中,重金属可通过地表/地下径流、动植物吸收等手段,摄入人体后影响到人体的健康。因此通过对土壤中重金属元素的污染与成土因素的相关性进行分析,找出主要的污染因素,对治理污染,改善环境及建设生态文明具有较强的现实意义。为了深入分析导致13种土壤重金属(砷As、镉Cd、钴Co、铬Cr、铜Cu、氟F、汞Hg、锰Mn、镍Ni、铅Pb、锡Se、钒V和锌Zn)污染(含量)的原因,了解诸多成土因素与重金属元素空间分布的潜在关系,研究各种有机污染物与土壤成土因素之间的定量关系,本论文首先在原始的调查数据表中,找出影响土壤重金属空间分布的因素有11个,其中已经数字化的因素有东经、北纬、海拔、pH、粘粒、有机质,共计6个；未数字化的因素有土类、母质与母岩、地形、植被类型、土地利用类型,共计5个。然后采用以所选区域中分析必测元素的平均值代表该地区的相应影响因素的数字化数值的方法来进行数字化,生成分析区域内对应的影响因素数字字典库矩阵；最后在Visual Studio环境中,采用C#调用Matlab生成的.dll文件的方法来完成土壤成土因素的多元线性回归分析系统的开发设计和实现。通过对字符型的数据进行数字化并生成数字字典库,能够解决了庞大数据的管理与分析的问题,在此字典库的基础上,利用多元线性回归模型进行分析,可以获得某一重金属含量的空间分布和各个成土因素间的定量关系,分析主要污染影响因素,在提出土壤防治对策和对各级管理及环保部门的决策具有较强的辅助意义。