簡介
土壤狀況對于維持環境安全與人類健康至關重要，具體表現在，它不僅影響人類的可持續發展，還容易受到人類活動的負面影響。土壤中含有水果、蔬菜和谷物生長所需的優質營養元素。但是，這些植物也可以通過其根部吸收農田土壤中的無機元素，從而威脅消費者人身健康 1,2。除此之外，住宅區和公園等公共場所的重金屬污染也可能危害幼兒健康 3。無論我們從何處采集樣本，可以肯定的是 -- 前期信息的整理和后續的數據分析同樣重要。信息傳遞不當會誤導人們相信實際中不存在的風險，并花費高昂成本開展不必要的檢測 4。 TIBCO Spotre® 軟件土壤無機元素儀表盤可以將復雜數據可視化和圖像化，幫助人們快速理解，從而避免不當的信息傳遞。
本研究利用土壤無機元素儀表盤將從英國地質調查局下載的英國部分區域的土壤質量數據圖形化、可視化。將測試結果與已建立的基線數據進行比較，然后通過持續檢查數據的正偏離和負偏離波動，來確定數據的變動是否是局部相互作用引起的。自上個世紀 60 年代末以來，英國地質調查局一直致力于環境地球化學基線調查（G-BASE），并每年在英國各地采集樣本。 這些從指定城鎮采集的樣本在上個世紀 90 年代末至 21 世紀初期間分別進行測試。

實驗
在本研究中，我們分析歐洲國家土壤質量數據的主要目標是為了用圖像顯示出英國 11 個地區土壤中無機元素的相對含量，并找出其中超出規定基線濃度的金屬元素（如有）。此次分析共涉及以下 14 種金屬元素：銻、砷、鋇、鎘、鉻、鈷、銅、鉛、鎳、鉬、錫、鈾、釩、鋅。我們采集了英國加的夫、科比、唐卡斯特、林肯、曼斯菲爾德、斯肯索普、謝菲爾德、斯托克、斯溫西、特爾福德和約克地區土壤中上述 14 種元素的平均濃度。在采集數據的過程中，我們對 TIBCO Spotre® 軟件土壤無機元素儀表盤進行了針對性設置，以便得到所需結果。首先，從三維散點圖（3D Scatterplot）模式切換至二維 散 點 圖（2D Scatterplot）模 式，同 時 對 地 圖（Map Chart）進行格式化調出經緯度標記。然后，調整條形圖（Bar Chart）設置，以便查看每個元素數據。最后，輸入基線數據，判斷各個地區土壤中特定金屬元素濃度是否會高于或低于基線。圖 1 為剛打開文件時初始的無機元素儀表盤，圖 2 為替換舊數據表（Data Table）后儀表盤自動更新的視圖，圖 3 為調整后顯示新導入土壤數據的儀表盤。

結果
當用新數據表取代默認表 SpotreInorganicSoilv1 上傳時，相應數據表列名必須與其數據類型相互匹配。數據表格式正 確 并 顯 示 出 所 有 適 當 的 數 據 后，表 格 重 命 名 為BGSDataUnitedKingdom。在 替 換 舊 數 據 表 時， TIBCO Spotre® 軟件會自動上傳新數據，但不會以新文件名更新數據表；用戶必須手動更新文件名。圖 1、圖 2 和圖 3 依次顯示了分析過程中發生的變化。
原始三維散點圖便于查看數據集群。但由于新數據表中的數據點不足以實現可視化效果，因此將三維散點圖重新設
計為二維散點圖，如圖 4 所示。在二維散點圖中，橫坐標為每種元素的名稱，其對應的數值顯示在縱坐標。采用這種格式后，圖中顯示了每個采樣區的特定標記。同時，圖中還添加了顏色區分功能，每個采樣區都具有唯一的標記顏色。這種可視化方法便于我們觀察數據。例如，我們很容易就能從圖中發現，斯溫西地區土壤中鋅、鉛和銅元素
的濃度遠遠高于其他城鎮土壤中的濃度。經過初步觀察后，我們可以進一步探究為什么土壤中會含有某種金屬元素或
者是什么導致該金屬元素的濃度高于或低于基線值。
由于新數據表中已經輸入經緯度坐標，因此，圖 5 中的地圖會自動識別這些字段并更新其標記。為便于觀察，我們還采用了顏色區分功能，即對超過鎳元素基線值的數據以紅色標記，而對低于基線值的數據以綠色標記。由圖可知，斯溫西是采樣的 14 個英國城鎮中唯一一個土壤中鎳元素平均濃度超過基線值的城市。這一方法可以幫助我們更快地發現數據的變化趨勢和重要的數據點。我們還可通過編輯顏色、大小、形狀和標記區分功能，改變各數據字段的顯
示方式。本次分析中使用的基線值是整個英國的平均值，而并非各個城鎮的平均值。即便得到某種金屬元素的平均
濃度值高于基線值，也并不一定會威脅環境或人類健康。
如圖 6 所示，對于最初的條形圖中并未包含的無機元素，我們必須沿縱坐標添加，以便顯示相應數據。每個條形上方都標有對應的濃度值。如上所述，二維散點圖主要顯示每種元素的樣本測試結果，而條形圖則是以圖形顯示樣本
測試結果的平均值，對樣本數據進行了補充。
在分析報告的第二頁，軟件更新生成了更多的二維散點圖，方便用戶查看每種元素的詳細數據。此次分析中，我們以英國地質調查局的基線數據作為基線值，然后通過與基線值的比較，判斷不同地區土壤中各元素平均濃度在哪個區間。表 1 列出了基線和樣本數據的一些基本統計指標。圖7 為軟件生成的可視化圖形。

根據上述圖形編制表 2 的數據。采樣區土壤中金屬元素平均濃度高于基線值的，統一用“X”表示。科比鎮的樣本數據中僅包含鉛元素和鋅元素的濃度，沒有數據的金屬元素以灰色陰影顯示。分析結果顯示，所有采樣區土壤中只有鉻元素和鉬元素的濃度均低于基線值。但從另一個角度來看，除了科比鎮之外，未發現任何其他城鎮土壤中的所有金屬元素的平均濃度都在基線值以下。

由于基線樣本是從英國所有地區采集的，土壤中金屬濃度較低的地區（如風景優美的農村地區）可能會拉低總體平均值。本研究選擇的采樣區均為人口密集的城鎮，人類活動強度較大。由于受基礎設施建設和其他市政工程影響，這些城鎮土壤中的金屬濃度可能高于其他地區。如前文所述，這些無機元素本身不會危害環境，但必須嚴密監測，以便及時發現可能出現的問題。

結論
土壤無機元素儀表盤是在類似于 PerkinElmer Syngistix™數據分析軟件輸出項配置文件的基礎上開發得到的。它允許用戶重新加載任何格式的新數據，代替默認的SpotreInorganicSoilv1 數據表。使用 TIBCO Spotre®軟件時，用戶僅需完成數據列名的匹配即可，即將舊數據表列名與新數據表列名和數據類型建立起關聯。執行這一操作后，系統會自動更新現有圖表。
在本次分析過程中，系統共生成了兩種圖表：對比性圖表與分析性圖表。根據地圖、二維散點圖和條形圖，我們可以對不同數據點之間的關系做出基本的判斷。另一方面，通過比較二維散點圖中各金屬元素數據與土壤基線數據，我們可以進一步判斷哪些無機元素會對英國采樣區的當地環境造成危害。如果將新數據不斷地輸入到諸如此類的分析中，我們就可以發現金屬元素濃度發生變動的具體時間。在此基礎上，我們可以進一步將這些波動與潛在的因果事件聯系起來。此外，我們還可利用TIBCO Spotre® 軟件，對樣本測試數據和基線數據進行統計分析計算，得到二者間的方差，并判斷二者平均值是否具有統計學意義。 TIBCO Spotre® 軟件生成的每種圖表都揭示了有關土壤質量數據的真實信息，而所有圖表結合起來又構成了無縫多變量分析的整個過程。

參考文獻
1. Chang, C.Y., Yu, H.Y., Chen, J.J., et al, “Accumulation of Heavy Metals in Leaf Vegetables from Soils and Associated Potential Health Risks in the Pearl River Delta, South China”,Environmental Monitoring and Assessment 186 (2014)1547-1560, 5 Sept 2014
2. Antonious, G.F., Turley, E.T., Sikora, F., and Snyder, J.C., “Heavy Metal Mobility in Runoff Water and Absorption by Eggplant Fruits From Sludge Treated Soil”, Journal of Environmental Science and Health, Part B 43, 6 (2008) 526-532, 9 Sept 2014
3. Tsuji, Joyce S., Van Kerkhove, Maria D., Kaetzel, Rhonda S.,et al, “Evaluation of Exposure to Arsenic in Residential Soil”,Environmental Health Perspectives 113, 12 (2005),5 Sept 2014
4. United States Department of Agriculture, and NaturalResources Conservation Service, “Heavy Metal Soil Contamination”, Soil Quality Institute 3 (2000) 1-7,8 Sept 2014