土壤污染是全球三大环境要素的污染问题之一。特别是土壤重金属污染日益加剧，严重危害农作物的生长，威胁着人类的身体健康。因此，弄清楚土壤重金属污染的现状，提出科学、合理、实用的评价模型，对其污染做出较为准确地评价；分析土壤中重金属元素之间的相互关系；预测重金属元素扩散迁移状况对于做好土壤重金属污染的预防和治理是非常必要的。　　目前土壤重金属污染常用的评价模型主要包括：指数法、综合指数法、模型指数法和其他评价方法，它们都存在各自的优缺点。为了解决加权平均法中污染因子权重难以客观确定的问题，本文提出了几种基于客观赋权法的改进加权平均法模型。将改进模型应用于实际案例与普通模型进行比较，并且利用GIS技术以可视化图形形式展示评价结果加以比较分析。　　本文选择数据挖掘技术中无监督分类经典算法聚类分析和有监督分类经典算法判别分析对某城市中的土壤重金属监测点进行污染分类和特征提取。聚类分析是运用到系统聚类分析中的Q型聚类分析和R型聚类分析，分别对样品和变量进行分类处理。判别分析是根据距离判别算法对一批训练样本进行有监督的判别分析，获得判别函数，再对未知样品进行判别归类。　　关于土壤中重金属污染物扩散迁移的问题，本文将其简化为重金属元素主要是通过地表水径流扩散迁移，而忽略了其他次要扩散迁移途径，如降水、微生物等。一般情况下，土壤中水体是满足层流运动的，而重金属元素在土壤水体中迁移的主要原因是随流作用和分子扩散作用。本文根据这两种作用构建重金属扩散迁移模型，求解出一维、二维和三维方程，并进行实例化模拟分析。　　本文通过对上述问题的研究，期望能够为土壤重金属污染的预防和治理提供借鉴。