土壤是人类不可缺少的自然资源之一，是环境的重要组成部分，为人类的可持续发展和赖以生存提供了重要的保证。随着民众健康意识和环保意识的不断提高，产品质量安全问题日益受到关注，而土壤作为影响产品质量的一个重要因素也引起了众多研究学者的注意。但是，由于土壤污染并不是可以直接看得到的实物，因此相关部门对土壤指标的好坏也不能直接得到，而只能通过样本去预测。 文中用中山市土壤重金属的监测抽样数据作为研究的样本，采用投影寻踪(Projection Pursuit)分类、聚类等分析法结合Matlab与SAS、SPSS建立污染指数及其监测预警预测模型，从而达到较好地监控的目的。在投影寻踪的过程之中，主要采用遗传算法对投影方向进行计算；另一方面采用时间序列进行预测污染指标数据，开发预警预报系统。主要立足点是基于Matlab7.4下投影寻踪方法的实现和算法的分析，从而实现基于Matlab的污染监测计算机程序。此外，在投影寻踪聚类模型和投影寻踪主成分分析模型的基础上，采用了时间序列分析中ARIMA模型以及残差自回归(Auto—Regressive)模型的方法对土壤重金属污染程度进行预测。 研究结果表明：投影寻踪在处理和分析高维数据，尤其是来自非正态总体的一类数据时，通过把高维数据投影到低维空间上，寻找出能反映高维数据结构或特征投影，从而达到分析高维数据的目的；采用投影寻踪分类的分析方法确切给出了污染指数值(z(i)=a*x(i)，i=1，2，…，n)和最佳的投影方向值(a*)，这更加有利于我们评价分类；另外，最佳投影方向各个分量的大小实质上反映了各土壤污染指标对土壤污染等级的影响程度，以这些污染指数为样本，对不同地区建立不同的时间序列预测模型，并将预测值与真实值进行比较。结果表明，预测值与真实值的残差较小，预测的精度达到模型的基本要求，从而说明建立的模型是有效的。这为在治理污染时，选用不同的治理与预防方法以及治理的侧重点提供了有力的依据。