, 阿吉古丽·马木提Assessment of heavy metal pollution and its potential ecological risks of farmland soils of oasis in Bosten Lake Basin
MamattursunEZIZ, AjigulMAMUT收稿日期:2016-11-14
修回日期:2017-05-19
网络出版日期:2017-09-30
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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1 引言
土壤是人类赖以生存的基本自然资源,是净化自然环境的过滤器[1]。区域城市化、工业化和农业集约化背景下,具有生理毒性的物质进入土壤系统而导致土壤环境恶化、功能失调等一系列土壤安全问题,其中重金属污染是影响土壤环境质量的主要因素之一[2-5]。重金属由于具有潜伏性强、迁移速率慢、污染后果严重、生态环境效应复杂等特点,不仅通过积累影响土壤的正常功能,阻碍植物生长,而且还通过生态系统间的循环进入人体,威胁人类的健康,从而受到普遍关注[6-8]。农产品质量安全与农作物产地土壤环境质量有着密切的关系[9-10]。人类活动导致的重金属污染使农田土壤环境质量不断恶化,严重威胁农产品质量安全[11-12]。因此,调查和评价农田土壤环境中重金属的分布、污染以及生态风险已成为地理科学、环境科学和土壤科学研究的热点问题之一。研究表明[13-15],近年来中国农田农药高残留与重金属含量超标等问题频频出现,农田土壤污染已成为影响农产品质量安全的重要因素之一。2014年4月环境保护部与国土资源部公布的“全国土壤污染状况调查公报”中指出,中国土壤总点位超标率为16.1%[16]。近年来,国内****对中国不同区域农田土壤重金属污染评价方面开展了不少工作[17-21],取得了一些重要研究成果,但研究大多集中在经济发展程度相对较高的东部、中部地区。随着中国东部沿海地区产业向西北地区转移,曾被称为“净土”的西北干旱区绿洲农田土壤环境受到了不同程度的重金属污染威胁[22]。虽然也有一些****对新疆的艾比湖流域[23]、准东地区[24]、奎屯垦区[25]、乌鲁木齐[26-28]、石河子垦区[29]、喀什[30]、焉耆 [31]和沙湾[32]等绿洲农田土壤重金属污染及生态风险方面进行了研究,但新疆绿洲农田土壤重金属污染方面较全面、系统的研究目前相对缺乏。
基于此,本文以新疆典型内陆湖流域—博斯腾湖流域绿洲为研究区,以绿洲农田土壤重金属污染及生态风险为研究对象,在高密度农田土壤样品采集的基础上,测定农田土壤样品As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn含量,采用地统计分析、Tomlinson污染负荷指数和H?kanson生态风险指数,对博斯腾湖流域绿洲农田土壤中重金属的空间分布格局、污染特征、潜在生态风险以及重金属主要来源进行评估,以此来讨论新疆绿洲现代农业化强度不断增大的背景下,农田土壤重金属的污染及生态风险态势,为维护绿洲农田土壤环境安全以及土壤资源科学利用提供科学依据。
2 材料与方法
2.1 研究区概况
博斯腾湖流域绿洲（86°54′E~87°29′E,41°52′N~42°22′N）位于北天山主脉的依连哈比尔尕山及其支脉科克铁克山、霍拉山中间的蒙尔宾山和南部的库鲁克塔格山组成的复杂地貌形态的中生代断陷盆地,总面积278045 hm2,在行政区划上包括新疆维吾尔自治区和硕县、和静县、焉耆县和博湖县（图1）,是新疆绿洲经济发展的核心示范区之一。研究区气候属于暖温带大陆性干旱荒漠气候,海拔1050~1800 m,多年平均降水量68.1 mm,且80%以上集中在5-9月,多年平均蒸发量2366 mm,多年平均气温8.63 ℃。盆地腹地是中国最大的内陆淡水湖—博斯腾湖,因受博斯腾湖水域的调节,冷热变化不十分剧烈,日照时间长,热量较丰富,≥ 10 ℃积温约3700 ℃,农作物生长期为4-9月。农作物以辣椒、番茄、小麦、玉米、向日葵等为主[31, 33]。灌区2015年末农作物种植面积约10.36万hm2,其中粮食播种面积约2.81万hm2,经济作物播种面积约7.55万hm2。研究区是新疆加工辣椒主产区,加工辣椒种植面积约1.8万hm2,辣椒加工产业已成为当地农民增收的重点产业之一。灌区土壤类型主要为灌耕草甸土、潮土、灌耕棕漠土、灌耕沼泽土、灌耕石质土与风沙土等土壤类型。其中,灌耕草甸土面积约3.48万hm2,潮土面积约3.16万hm2,灌耕棕漠土面积约2.97万hm2,灌耕沼泽土面积约0.31万hm2,灌耕石质土面积约0.02万hm2,风沙土面积约0.21万hm2 [31]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1博斯腾湖流域位置及采样点分布图
-->Fig. 1The location of the Bosten Lake Basin and sampling points
-->
研究区驻有工业番茄和工业辣椒等农作物为主的农产品生产布局。近年来从沿海城市引入了建材、冶金等重点企业和重大项目。矿产资源丰富,主要有菱镁矿、铁、煤、大理岩、石灰砂岩、食盐、芒硝、泥炭等优势矿产。近年来在国家政策调整和区域经济发展政策倾斜以及东部地区产业转移的驱动下,经济发展水平不断提高,经济开发活动强度不断增加,经济发展的水平逐渐在新疆处于前列[31, 33]。
2.2 样品采集与处理测定
2016年5-8月在博斯腾湖流域绿洲进行表层（0~20 cm）农田土壤样品采样,总采集195个样品。样品采集过程中,参照《农田土壤环境质量监测技术规范》（NY/T 395—2000）[34]。采样过程中,采用10 m×10 m内“梅花形”布设5个子样点,每个子样点采集表层土壤200 g左右,将其充分混合后装入洁净自封塑料袋内。在取样同时,记录样点的地理位置、海拔高程、农作物类型以及周围的环境状况以备分析。将采集的土样带回实验室于室温下风干,用塑料棒碾碎,于烘箱中70 ℃烘干,最后将其充分混合,从中约40点取样约20 g进一步研磨,通过100目尼龙筛混匀后备用。为避免人为干扰及与其它金属接触,样品采集、混合、研磨和粉碎等过程中均采用塑料铲、塑料棒和玛瑙研钵等用具,并尽量选取远离公路、铁路、工厂以及居民点等污染源的,具有代表性的农田作为取样地点。2.3 样品测定
测定方法参考了《土壤环境监测技术规范》（HJ/T 166—2004）[35]。在测定Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn含量时,土壤样品采用HNO3-HCI-HF-HClO4法电热板加热消解。Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的含量用火焰原子吸收光谱仪（Agilent 200AA）测定,As含量用PERSEE原子荧光光度机（PF-7）测定。每批土样做3次空白样和平行样,取平均值作为样品的最终含量。测试过程中加入国家标准土壤参比物质（GSS-12）进行质量控制,各重金属的回收率均在国家标准参比物质的允许范围内。土壤pH值用Mettler Toledo pH计测定。测定实验在新疆大学理化测试中心进行。2.4 污染负荷指数法
污染负荷指数（pollution load index, PLI）是Tomlinson等在重金属污染水平分级相关研究中提出的一种污染评价方法,能表达各重金属对污染的贡献程度以及重金属时空变化趋势[36],其计算公式为：式中,CFi为重金属i的污染指数;ci为重金属i的测试浓度;cn为重金属i的评价标准,本研究采用新疆土壤背景值作为评价标准。CF的污染分级标准为：CF ≤ 0.7属于无污染,0.7<CF ≤ 1属于轻微污染,1<CF ≤ 2属于轻度污染,2<CF ≤ 3属于中度污染,CF ≥ 3属于重度污染[34]。PLI为重金属污染负荷指数,n为参加评选的重金属元素个数;PLI的污染分级标准为：PLI ≤ 1属于无污染,1<PLI ≤ 2属于轻度污染,2<PLI ≤ 3属于中度污染,PLI ≥ 3属于重度污染[6]。
2.5 潜在生态风险指数法
采用H?kanson提出的潜在生态风险指数法对研究区农田土壤重金属进行潜在生态风险评价[37]。潜在生态风险指数（RI）能反应单个重金属元素的污染水平,也能表达参加评选的所有重金属元素的联合效应。该方法在不同区域农田土壤重金属污染研究中已被广泛采用[9, 20, 38]。单一重金属元素潜在生态风险指数式中：RIj为j样点多种重金属综合潜在生态风险指数;
3 结果与分析
3.1 农田土壤重金属含量特征
描述性统计分析结果表明（表1）,博斯腾湖流域农田土壤中重金属As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn含量平均值分别为6.57 mg·kg-1、0.69 mg·kg-1、55.71 mg·kg-1、30.58 mg·kg-1、503.50 mg·kg-1、34.37 mg·kg-1、40.92 mg·kg-1、113.69 mg·kg-1。除Mn没有可比的国家标准值外,As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的平均值均未超出《国家土壤环境质量》II级标准的限值。As、Cd和Zn的超标率分别为15.38%、0.51%和6.15%,Cr、Cu、Ni和Pb均未超标,说明该地区土壤中重金属As、Cd和Zn有不同程度的积累,As、Cd和Zn污染可能比较显著和普遍。Tab. 1
表1
表1博斯腾湖流域土壤重金属含量统计(n=195)
Tab. 1Statistics of heavy metal concentrations in Bosten Lake Basin (n=195)
| 重金属元素 | As | Cd | Cr | Cu | Mn | Ni | Pb | Zn | pH |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 最小值(mg·kg-1) | 0.52 | 0.05 | 33.68 | 19.45 | 312.82 | 19.45 | 0.99 | 38.99 | 7.90 |
| 最大值(mg·kg-1) | 63.87 | 0.69 | 123.39 | 73.12 | 789.68 | 55.97 | 96.36 | 911.98 | 9.50 |
| 平均值(mg·kg-1) | 6.57 | 0.20 | 55.71 | 30.58 | 503.50 | 34.37 | 40.92 | 113.69 | 8.56 |
| 标准差(mg·kg-1) | 6.79 | 0.07 | 11.54 | 6.44 | 61.49 | 6.78 | 23.81 | 141.51 | 0.31 |
| 变异系数 | 1.03 | 0.35 | 0.21 | 0.21 | 0.12 | 0.19 | 0.58 | 1.24 | 0.03 |
| 新疆灌耕土背景值(mg·kg-1) | 9.09 | 0.12 | 39.60 | 35.80 | 688.0 | 26.40 | 13.50 | 16.80 | - |
| 新疆土壤背景值(mg·kg-1) | 11.20 | 0.12 | 49.30 | 26.70 | 688.0 | 26.60 | 19.40 | 68.80 | 8.10 |
| 国家土壤环境质量Ⅱ级标准(mg·kg-1) | 25.0 | 0.60 | 250.0 | 100.0 | - | 60.0 | 350.0 | 300.0 | - |
| 超标率(%) | 15.38 | 0.51 | 0 | 0 | - | 0 | 0 | 6.15 | - |
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农田土壤As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn含量变幅都较大,分别为0.52~63.87 mg·kg-1、0.05~0.69 mg·kg-1、33.68~123.39 mg·kg-1、19.45~73.12 mg·kg-1、312.82~789.68 mg·kg-1、19.45~55.97、0.99~96.36、38.99~911.98 mg·kg-1。土壤重金属在碱性条件下（研究区土壤pH值的平均值为8.56）多以单质金属或难溶性化合物形式存在,不容易发生迁移,随着时间的推移,土壤重金属富集越来越明显[6],这表明研究区农田土壤受外源重金属污染的影响。
土壤As、Cu和Mn含量的平均值未超出新疆灌耕土背景值[40],Cd、Cr、Ni、Pb和Zn含量的平均值分别超出新疆灌耕土背景值的1.67倍、1.41倍、1.30倍、3.03倍和6.77倍;As和Mn含量的平均值未超出新疆土壤背景值,Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量的平均值分别超出新疆土壤背景值[23]的1.67倍、1.13倍、1.15倍、1.29倍、2.11倍和1.65倍。由于土壤背景值是未受人类活动影响下的土壤环境中重金属元素的自然含量,重金属含量超出背景值表明在研究区农业生产及其他人类活动的影响下,耕地土壤中重金属的聚集趋势较为明显。
变异系数（coefficient of variation）能反映各样点重金属含量的平均变异程度,若变异系数大于0.5,说明重金属含量空间分布不均匀,存在点源污染可能,有外源物质进入所致[41]。研究区土壤中重金属As、Pb和Zn的变异系数分别为1.03、0.58、1.24,均大于0.5,变异比较明显,表明As、Pb和Zn受某些局部污染源的影响比较明显,很可能是由人为来源的点源污染引起。土壤pH值变异系数为0.03,土壤理化性质较稳定。
3.2 农田土壤重金属含量空间分布特征
地统计法广泛应用于农田土壤环境中重金属污染分布的研究[8, 19, 23]。本文基于地统计法分析农田土壤重金属含量的空间分布格局。首先利用GS+9.0软件确定最佳半方差函数理论模型,然后利用ArcGIS 10.3软件制作空间分布图。土壤8种重金属含量与土壤pH值采用指示克里金法（indicator kriging）进行插值。指示克里金法是一种非参数估计方法,不受特异值的影响[42]。指示克里金法中指示变量值是0或1,通过将各样点重金属含量转换为值为0或1的二进制变量,数据变换后,应用二进制变量来表示采样点的种类。因此,本研究中由指示克里金法获得的土壤重金属含量预测结果可以解析成变量的预测值为1的概率。采用指示变换值进行土壤中重金属变异函数模型的计算和选取。计算完成后将所求取的变异函数模型参数输入到ArcGIS 10.3软件中进行空间插值分析,以此得到土壤重金属含量空间分布图。由于土壤受到点源污染会出现特异值,采用指示克里金法进行重金属空间分布的预测精度比普通克里金法（ordinary kriging）更高[42]。3.2.1 半方差函数理论模型 由半方差函数理论模型的拟合结果可知（表2）,博斯腾湖流域农田土壤中重金属As、Cd、Cu、Mn、Ni的变异函数理论模型均符合指数模型,Cr、Pb和土壤pH值符合球状模型,Zn符合高斯模型。各重金属元素的有效变程（a）介于4314~7111 m之间,表明各重金属元素迁移、循环机制的差异。所有元素的决定系数（R2）均大于0.692,RSS较小,说明本研究中理论模型的选取符合进行地统计分析的基本要求。重金属Mn和Ni的基地效应（C0/（C0+C））小于0.25,这两个元素的空间变异很可能以成土母质、地形条件等结构性变异为主。Cr、Pb和Zn的基地效应均大于0.75,表明农田土壤中这些元素的空间分布以随机性因素引起的空间变异为主,可能是由城镇生活污染、工业污染、交通运输污染以及农生生产过程中的化肥、农药污染等随机因素导致的空间变异。As、Cd、Cu的基地效应介于0.25~0.75之间,呈现中等空间相关性,表明这些元素可能受到较明显的人为、自然因素综合作用。
Tab. 2
表2
表2重金属含量的半方差函数理论模型及相关参数
Tab. 2The semivariogram model and related parameters for heavy metal concentrations
| 变量 | 理论模型 | 块金值C0 | 基台值C0+C | 基底效应C0/(C0+C) | 变程a/m | 残差平方RSS | 决定系数R2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| As | 指数 | 0.188 | 0.286 | 0.657 | 5434 | 3.77E-04 | 0.813 |
| Cd | 指数 | 0.305 | 0.389 | 0.784 | 5266 | 1.51E-04 | 0.803 |
| Cr | 球状 | 0.812 | 0.917 | 0.885 | 6120 | 9.51E-04 | 0.895 |
| Cu | 指数 | 0.610 | 1.361 | 0.448 | 5191 | 1.44E-03 | 0.910 |
| Mn | 指数 | 0.103 | 0.478 | 0.215 | 6413 | 1.87E-04 | 0.824 |
| Ni | 指数 | 0.078 | 0.394 | 0.198 | 4664 | 4.93E-04 | 0.971 |
| Pb | 球状 | 2.217 | 1.639 | 1.353 | 4314 | 6.43E-03 | 0.692 |
| Zn | 高斯 | 0.294 | 0.36 | 0.817 | 7111 | 8.29E-04 | 0.867 |
| pH | 球状 | 0.195 | 0.855 | 0.228 | 8266 | 1.38E-04 | 0.946 |
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3.2.2 农田土壤重金属空间分布特征 图2为采用指示克里金法得到的博斯腾湖流域农田土壤重金属与pH值空间分布情况。总体看,农田土壤中8种重金属元素空间分布基本呈现岛状分布格局,各重金属元素均出现含量高值区,表明该区域人类活动对农田土壤中重金属含量具有负面效应。重金属Cd、Cr和Mn含量的空间分布格局比较相似（图2b、2c、2e）,既含量较高的区域主要分布于和硕县与和静县东部靠近城镇、交通干道（G30国道和南疆铁路线）附近的农田。As和Pb含量的空间分布格局比较相似（图2a、2g）,并呈现面状分布格局,说明可能存在点源污染。Cu和Zn含量的空间分布格局也比较相似（图2d、2h）,含量较高的区域主要分布于各县城周边城镇附近的农田。Ni含量较高的区域主要分布于焉耆县和博湖县县城南部的农田。结合研究区实际状况分析,研究区北部靠近县城、国道、省道以及乡镇道路周边的农田各重金属元素含量较高,该区域城镇生活、工业生产污染排放以及交通运输含重金属污染物排放可能是造成农田土壤中重金属污染的主要原因。土壤pH值高值区主要分布在博斯腾湖西南部湖滨湿地北部的农田,这可能与该区地下水埋深较小和矿化度较大引起的土壤盐碱化有关[43]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2博斯腾湖流域农田土壤重金属含量与pH值空间分布概率
-->Fig. 2The probability of spatial distribution of heavy metal concentrations and pH value of farmland soil in Bosten Lake Basin
-->
3.3 农田土壤重金属污染空间分布差异
由于土壤是具有空间变异性的自然综合体,各土壤样点重金属含量只能代表样点本身的土壤环境状况。而基于地统计方法,采用克里金空间插值技术,可以直观地了解土壤重金属污染的空间分布格局。图3为博斯腾湖流域农田土壤重金属单项污染指数（CF）（图3a~3h）和污染负荷指数（PLI）（图3i）的空间分布。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3博斯腾湖流域农田土壤重金属的CF与PLI空间分布
-->Fig. 3Spatial distribution of CF and PLI values of farmland soil heavy metals in Bosten Lake Basin
-->
图3可知,8种重金属的单项污染指数反映的环境风险空间分布格局各不相同。Pb是污染程度和污染面积最大的元素,表现出区域性污染特征,在研究区西北部、东南部和西南部出现重度、中度污染;Cd是污染面积和污染程度第二大的元素,和硕县东部、博湖县南部与和静县东南部呈现中度污染态势,和静县南部存在污染高值区,属于重度污染;Zn是污染程度第三大的元素,在和硕县西存在一个污染高值区,呈现重度、中度污染;其他区域主要是轻度污染和轻微污染,其中轻度污染面积最大。Cr、Cu和Ni在研究区内大部分区域表现为轻度污染态势;As在研究区南部出现小范围的污染高值区以外,大部分区域基本表现为无污染态势,基本属于清洁水平;Mn表现出区域性分布特征,主要呈现无污染、轻度污染态势,污染程度很低。
博斯腾湖流域农田土壤各重金属元素单项污染指数平均值从大到小依次为：Pb（2.10）、Cd（1.70）、Zn（1.65）、Ni（1.29）、Cu（1.15）、Cr（1.13）、Mn（0.73）、As（0.59）。Pb属于中度污染,Cd、Cr、Cu、Ni和Zn轻度污染,Mn轻微污染,As无污染。从各重金属元素不同污染级别样点数占样点总数的比例来看（表3）,大部分样点As污染指数属于无污染,As无污染样点数占样点总数的76.32%;Cd无污染、轻微、轻度、中度和重度污染样点的比例分别占样点总数的4.10%、8.72%、62.56%、23.59%和1.03%。大部分样点Cr、Cu、Ni和Zn的污染指数属于轻度污染,这些元素轻度污染样点数分别占样点总数的66.84%、73.16%、87.37%和55.79%。Mn样点中无污染和轻微污染样点的比例较大,分别占样点总数的40.0%和58.95%。Pb的污染指数也表现出区域性分布规律,无污染、轻微、轻度、中度和重度污染样点的比例分别占样点总数的15.26%、3.69%、33.68%、23.16%和24.21%。
Tab. 3
表3
表3博斯腾湖流域CF不同污染级别样点数占样点总数的比例(%)
Tab. 3Proportion of sites at different CF levels to the total number of sites in Bosten Lake Basin (%)
| 重金属元素 | 无污染 | 轻微污染 | 轻度污染 | 中度污染 | 重度污染 |
|---|---|---|---|---|---|
| As | 76.32 | 15.26 | 6.32 | 1.05 | 1.05 |
| Cd | 4.10 | 8.72 | 62.56 | 23.59 | 1.03 |
| Cr | 0.53 | 32.11 | 66.84 | 0.53 | 0 |
| Cu | 0 | 25.79 | 73.16 | 1.05 | 0 |
| Mn | 40.00 | 58.95 | 1.05 | 0 | 0 |
| Ni | 0 | 11.05 | 87.37 | 1.58 | 0 |
| Pb | 15.26 | 3.68 | 33.68 | 23.16 | 24.21 |
| Zn | 1.58 | 31.05 | 55.79 | 4.21 | 7.37 |
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从博斯腾湖流域农田土壤重金属污染负荷指数（PLI）变化范围在0.59~1.84之间,平均值为1.09,呈现轻度污染。PLI属于无污染与轻度污染的样点数分别占样点总数的31.79%、68.21%。从空间分布情况来看（图3i）,无污染区主要分布于和硕县东部、焉耆县和博湖县北部,以及和静县西部区域,其他区域基本表现为轻度污染。各县PLI分析结果显示,焉耆县、博湖县、和静县与和硕县PLI平均值分别为1.0、1.24、1.08和1.10,均呈现轻度污染态势。焉耆县属于无污染和轻度污染的样点数分别占样点总数的43.48%和56.52%;博湖县属于无污染和轻度污染的样点数分别占样点总数的12.0%、88.0%;和静县属于无污染和轻度污染的样点数分别占样点总数的38.33%、61.67%;和硕县属于无污染和轻度污染的样点数分别占样点总数的25.0%、75.0%（表4）。可以看出,博湖县农田土壤重金属污染程度最高,焉耆县最低。
Tab. 4
表4
表4博斯腾湖流域各县PLI不同污染级别样点数占样点总数的比例(%)
Tab. 4Proportion of sites at different PLI levels in Bosten Lake Basin(%)
| 污染级别 | 焉耆县 | 博湖县 | 和静县 | 和硕县 | 博斯腾湖流域 |
|---|---|---|---|---|---|
| 无污染 | 43.48 | 12.0 | 38.33 | 25.0 | 31.79 |
| 轻度污染 | 56.52 | 88.0 | 61.67 | 75.0 | 68.21 |
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3.4 农田土壤污染的潜在生态风险及区域差异
以国家土壤环境质量II级标准作参比值,计算得到博斯腾湖流域农田土壤重金属在各样点的单项潜在生态风险指数（E）及综合潜在生态风险指数（RI）,并根据H?kanson潜在生态风险分级标准进行了生态风险评价。博斯腾湖流域农田土壤重金属单项潜在生态风险指数的平均值从大到小依次为：Cd（10.21）、Ni（2.87）、As（2.62）、Cu（1.53）、Pb（0.60）、Cr（0.45）、Zn（0.38）。所有样点As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的潜在生态风险程度均处于轻微风险水平。博斯腾湖流域农田土壤重金属污染综合潜在生态风险指数（RI）的平均值为18.63,属于轻微生态风险,变化范围在8.74~45.36之间。按照H?kanson的评价标准,所有样点RI的潜在生态风险程度均处于轻微风险水平。从RI的空间分布格局（图4）来看,RI空间分布呈现明显的地带性分布规律,博湖县南部农田土壤潜在生态风险指数最大,和静县西部、焉耆县北部以及博湖县北部区域农田土壤潜在生态风险指数较小。博斯腾湖流域所有农田土壤RI在空间分布上均呈现轻微生态风险态势。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图4博斯腾湖流域土壤重金属综合潜在生态风险分布
-->Fig. 4Spatial distribution of RI for soil heavy metals in Bosten Lake Basin
-->
从各县农田土壤重金属元素的单项潜在生态风险指数（E）的平均值来看,焉耆县农田土壤重金属单项潜在生态风险指数从大到小依次为：Cd（9.22）、Ni（2.98）、As（2.15）、Cu（1.57）、Pb（0.49）、Cr（0.43）、Zn（0.29）;博湖县土壤重金属单项潜在生态风险指数从大到小依次为：Cd（11.20）、As（4.79）、Ni（3.33）、Cu（1.59）、Pb（0.95）、Cr（0.40）、Zn（0.27）;和静县土壤重金属单项潜在生态风险指数从大到小依次为：Cd（8.73）、Ni（2.87）、As（2.20）、Cu（1.56）、Pb（0.67）、Cr（0.44）、Zn（0.39）;和硕县土壤重金属单项潜在生态风险指数从大到小依次为：Cd(11.98)、Ni（2.60）、As（2.49）、Cu（1.43）、Cr（0.48）、Zn（0.47）、Pb（0.41）。和硕县Cd的潜在生态风险程度最高,和静县Cd的潜在生态风险程度最低。博斯腾湖流域4个县所有样点土壤As、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn的潜在生态风险程度均属于轻微风险水平。从各县农田土壤重金属综合潜在生态风险指数（RI）的平均值来看,焉耆县、博湖县、和静县与和硕县RI平均值分别为17.13、22.54、16.87和19.88,均处于轻微生态风险水平。和硕县农田土壤重金属污染生态风险最大,和静县生态风险最小。
3.5 农田土壤重金属来源与污染程度解析
相关分析法和主成分分析法可以用来判别土壤中重金属的来源[3, 18, 20]。各重金属元素间相关分析结果表明（表5）,研究区土壤Cd-Mn-Zn、Cr-Cu-Mn-Ni-Pb、Cu-Mn-Ni与Mn-Ni之间的Pearson相关系数较高,通过了0.01水平的检验,As-Ni、Cu-Zn与Ni-Pb之间的Pearson相关系数通过了0.05水平的检验,各重金属元素之间存在较强的相关性,说明这些元素可能有共同的人为和自然污染源。各重金属元素之间存在的较强的相关性说明进行主成分分析的必要性。Tab. 5
表5
表5博斯腾湖流域土壤重金属元素之间相关系数
Tab. 5Correlation matrix for the heavy metals in soils of Bosten Lake Basin
| 元素 | As | Cd | Cr | Cu | Mn | Ni | Pb | Zn |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| As | 1 | |||||||
| Cd | 0.052 | 1 | ||||||
| Cr | -0.054 | 0.019 | 1 | |||||
| Cu | -0.004 | 0.035 | 0.256** | 1 | ||||
| Mn | 0.028 | 0.217** | 0.451** | 0.367** | 1 | |||
| Ni | 0.156* | 0.049 | 0.219** | 0.460** | 0.355** | 1 | ||
| Pb | -0.002 | -0.095 | -0.362** | 0.111 | 0.068 | 0.393* | 1 | |
| Zn | -0.082 | 0.274** | 0.127 | 0.176* | 0.110 | 0.101 | -0.048 | 1 |
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主成分分析结果表明（表6）,前两个主成分累计解释了总方差的86.181%,符合分析要求,对所有指标基本给出充分的概括。第一主成分（PC1）的方差贡献率为69.891%,Cr、Cu、Mn、Ni与Zn在PC1上具有较大载荷,分别为0.798、0.803、0.870、0.908与0.918。对照描述性统计结果（表1）,Cr、Cu、Mn、Ni的平均值接近新疆土壤背景值,这些元素之间的相关性也较强（表5）,污染分布格局也较均匀（图3）。相关研究[44]认为土壤中Cr、Cu、Mn、Ni和Zn等元素主要受地球化学成因影响,主要为地质来源。因此可以把第一主成分作为重金属的“自然源因子”,故研究区农田土壤Cr、Cu、Mn、Ni与Zn主要受到博斯腾湖流域土壤地球化学成因（成土母质）的控制。
Tab. 6
表6
表6土壤重金属元素因子载荷
Tab. 6Factor matrix of soil heavy metal elements
| 主成分 | As | Cd | Cr | Cu | Mn | Ni | Pb | Zn | 方差贡献率(%) | 累计方差贡献率(%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| PC1 | 0.421 | 0.473 | 0.798 | 0.803 | 0.870 | 0.908 | 0.317 | 0.918 | 69.891 | 69.891 |
| PC2 | 0.922 | 0.850 | 0.591 | 0.588 | 0.477 | 0.400 | 0.826 | 0.335 | 16.290 | 86.181 |
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第2主成分上重金属As、Cd和Pb具有较高的载荷,分别为0.922、0.850与0.826。这些元素含量空间分布上均出现了较明显的高值区（图2）,As、Cd和Pb平均含量与新疆土壤环境背景值差距较大。As重度污染区分布于博湖县南部区域农田,这很可能与该区域辣椒、番茄加工产业以及交通、人口密集的旅游景点有关。已有研究表明,农田土壤As与Cd主要来源于农药、化肥和有机肥等人类活动[8],农药和杀虫剂中含有Pb[45],干旱区绿洲农田土壤对Pb的吸附能力很大[46]。结合采样点实际情况,As、Cd、Pb、Zn含量较高的样本主要分布于博斯腾湖流域内人口密集的城镇周边的农田和交通主干道（国道G30、南疆铁路线以及省道S205、S306、S305）周边的农田。这些交通干道两侧农田土壤重金属Cd与Pb很可能来自汽车轮胎和含铅汽油的燃烧[47]。这说明研究区工业、农业和交通运输对农田土壤中As、Cd和Pb污染的影响较明显。因此,可以把第二主成分作为重金属的“人为源因子”。
从污染评价结果来看,Cd是研究区最主要的污染物,对研究区污染负荷指数（PLI）和综合潜在生态风险指数（RI）的贡献非常大,是直接导致研究区农田土壤呈现轻度污染以及轻微潜在生态风险态势的主要原因。有研究表明[14, 48],中国农田土壤重金属Cd含量明显高出背景值,农田土壤每年的Cd总含量中农业活动造成的比重为56%,说明中国农田Cd含量不同程度地受到人为活动干扰。中国不同区域农田重金属污染方面相关研究也显示,湘南矿区[18]、湘江中下游[19]、广西都安县[20]、河南省某市[21]、株洲市[49]、云南沘江流域[50]、太湖地区[51]、鄱阳湖流域[52]、江苏省东北部[53]、贵州兴仁县[54]、都江堰市[55]等区域农田土壤Cd含量平均值分别为24.0 mg·kg-1、2.50 mg·kg-1、4.11 mg·kg-1、1.25 mg·kg-1、4.827 mg·kg-1、45.017 mg·kg-1、5.545 mg·kg-1、1.331 mg·kg-1、1.52 mg·kg-1、0.95 mg·kg-1、0.945 mg·kg-1,均超出国家土壤环境质量标准的下限值。
重金属Cd是农业生产过程中施用化肥和农药的标识元素[56]。中国化肥与农药的利用效率较低,约有70%流失到土壤、空气和水中[8]。博斯腾湖流域4县是新疆工业番茄和工业辣椒生产基地,近年来,部分区域为了增加产量过度使用化肥和农药,化肥和农药施用量高出全国平均用量[31]。研究区长期以来的农业生产活动使Cd在土壤中明显积累。此外,交通运输和化石燃料燃烧也是土壤Cd的重要来源[6]。由于经济发展程度比较落后,研究区是典型的燃煤型地区,随着区域总人口的增加和工业发展,原煤消耗量和机动车保有量逐年增加,含Cd气溶胶排放量也呈现增加趋势,这可能是城镇周边地区和交通干道周边区域的农田Cd污染较严重、生态风险较大的另一个原因。
4 结论
（1）描述性统计分析表明,博斯腾湖流域农田土壤As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn的平均值分别为6.57 mg·kg-1、0.20 mg·kg-1、55.71 mg·kg-1、30.58 mg·kg-1、503.50 mg·kg-1、34.37 mg·kg-1、40.92 mg·kg-1和113.69 mg·kg-1,各重金属元素含量存在一定积累。所有元素含量平均值均未超出国家土壤环境质量标准的限值。Cd、Cr、Ni、Pb和Zn含量的平均值分别超出新疆灌耕土背景值的1.67倍、1.41倍、1.30倍、3.03倍和6.77倍;Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量的平均值分别超出新疆土壤背景值的1.67倍、1.13倍、1.15倍、1.29倍、2.11倍和1.65倍。（2）地统计分析表明,博斯腾湖流域农田土壤中8种重金属元素含量空间分布呈现岛状分布格局,各重金属元素在几个地区出现高值点,表明人类活动对农田土壤环境质量具有负面效应。As和Pb,Cd、Cr和Mn,Cu和Zn含量的空间分布格局比较相似。研究区北部靠近县城及国道、省道以及乡镇道路周边的农田各重金属元素含量较高。
（3）博斯腾湖流域8种重金属CF值反映的环境风险得空间分布格局各不相同。各重金属元素CF值大小顺序依次为：Pb>Cd>Zn>Ni>Cu>Cr>Mn>As。Pb属于中度污染,Cd、Cr、Cu、Ni和Zn属于轻度污染。Cd与Pb是污染面积和污染程度较高,一定程度上增加了研究区农田土壤重金属污染程度和污染范围。研究区农田土壤重金属PLI的平均值呈现轻度污染。博湖县农田土壤重金属污染程度最高,焉耆县最低。无污染区主要分布于和硕县东部、焉耆县和博湖县北部,以及和静县西部区域,其它区域基本表现为轻度污染。
（4）博斯腾湖流域农田土壤各个重金属单项潜在生态风险指数的平均值大小顺序依次为：Cd>Ni>As>Cu>Pb>Cr>Zn。研究区RI平均值呈现轻微生态风险。RI空间分布格局呈现明显的地带性分布规律,博湖县南部农田土壤潜在生态风险指数最大,和静县西部、焉耆县北部以及博湖县北部区域农田土壤潜在生态风险指数较小。
（5）博斯腾湖流域农田土壤各重金属元素之间存在较强的相关性。研究区农田土壤Cr、Cu、Mn、Ni与Zn主要受到研究区土壤地球化学成因的控制;As、Cd和Pb主要受到人类活动的影响。Cd与Pb是研究区主要的污染物,对研究区污染负荷指数和综合潜在生态风险指数的贡献较大,是导致研究区农田土壤污染的主要元素,研究区农田土壤中Cd与Pb污染应得到关注。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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| [2] | . China has one of the fastest-growing economies in the world, but this economic development has important implications for environmental changes in this country. Our research was to quantify the presence of heavy metals in soil and water environments in the Tianshan Mountains region of China, associated with the economic development of this region. We used anomaly analysis, correlation analysis, and principal component analysis to assess the occurrence characteristics of heavy metals in this area. Results showed that Co, Cr, As, and Ni are more prevalent in water environments than in soil environments; in contrast, Cd, Zn, Pb, Hg, and Mn are more prevalent in soil samples than in water samples. This analysis grouped 10 heavy metals in soil and water environments into three principal components. In soil environments, the prevalence order was Co, Ni, Cr, As>Mn, Zn, Pb>Hg, Cd, Cu. In water environments, the order was Cu, Co, Ni, Cr, As>Hg, Mn, Zn>Cd, Pb. It is possible to distinguish between the natural and the anthropogenic sources of heavy metals in the Tianshan Mountains. With the current rapid economic development in the Tianshan Mountains, anthropogenic sources are playing principal roles in serious heavy metal accumulations in this region. This problem warrants immediate and widespread attention to prevent further deterioration of the soil and water environments. |
| [3] | . 采集西安市二环内78处表层土壤样品,研究西安二环内城市表层土壤中Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、V的空间分布特征,并采用相关分析、因子分析和聚类分析等多元统计方法探究西安市二环内城市表层土壤中8种重金属元素的来源.结果表明,西安市二环内表层土壤中Co、Cr、Cu、Pb、Zn具有明显的高值带和高值区,而Mn、Ni、V在西安市二环内表层土壤中均匀分布,空间差异不大.多元统计分析表明,西安市二环内表层土壤中Co、Cr、Cu、Pb、Zn的累积主要受交通、工业生产,以及废弃物堆放等人类活动影响；Mn、Ni、V的累积则主要受成土母质影响. . 采集西安市二环内78处表层土壤样品,研究西安二环内城市表层土壤中Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、V的空间分布特征,并采用相关分析、因子分析和聚类分析等多元统计方法探究西安市二环内城市表层土壤中8种重金属元素的来源.结果表明,西安市二环内表层土壤中Co、Cr、Cu、Pb、Zn具有明显的高值带和高值区,而Mn、Ni、V在西安市二环内表层土壤中均匀分布,空间差异不大.多元统计分析表明,西安市二环内表层土壤中Co、Cr、Cu、Pb、Zn的累积主要受交通、工业生产,以及废弃物堆放等人类活动影响；Mn、Ni、V的累积则主要受成土母质影响. |
| [4] | . As part of a larger program aiming at assessing transfer and effects of metals in food webs, this work studied the spatial distribution of Cd, Cr, Cu, Pb, and Zn in 101 sub-surface soils, systematically sampled (1 x 1 km regular grid) over a large area around Annaba, the fourth most-populated city of Algeria. Cd and Cr exhibited only one abnormally high value, with all other concentrations being close to pedogeological background. Some places in the centre of the city were polluted by Pb (up to 823 mg kg(-1)), probably due to aerial deposition from gasoline exhausts. Zn never exceeded regulatory limits over the whole sampling area. Cu was the only element for which a spatial autocorrelation occurred. A spatial interpolation by cokriging allowed the identification of agricultural activities as the main Cu pollution source. Our approach revealed various anthropogenic pollution sources, more efficiently for large-scale patterns than for local abnormalities. |
| [5] | . 采用GS+软件,分析了盐城海岸带106个土壤采样点的表层土壤样品中Cr、Cu、Ni、Zn、Cd共5种重金属元素的地统计特征,计算了重金属元素的Hakanson潜在生态风险指数并采用ArcGIS软件对其进行空间插值,结合NDVI及距离海岸带主要干扰源的欧氏距离分析,以及土地利用分析,研究了盐城海岸带区域的生态热点地区,分析了海岸带具有不同生态风险水平的生态热点区域,并以此对盐城海岸带的重金属生态风险控制提出了空间策略。结果表明:Cr、Cu、Cd的空间相关性强,Ni的空间相关性为中,Zn不具有空间相关性;半方差函数模型模拟分析表明,指数模型可以很好的模拟Cr、Ni的空间分布,而Cu、Cd的较优模拟模型是球状模型;插值的结果表明,Hakanson指数的空间分布异质性较强,南部靠近大丰麋鹿自然保护区和梁垛河闸、中部大丰港和四卯酉闸之间,以及北部射阳港以北几个区域的HRI值较低,而射阳港周边、射阳盐场周边的HRI值较高。通过计算,给出了一个优先的具有较高生态价值并具有中度和低度重金属生态风险的生态保护格局。 . 采用GS+软件,分析了盐城海岸带106个土壤采样点的表层土壤样品中Cr、Cu、Ni、Zn、Cd共5种重金属元素的地统计特征,计算了重金属元素的Hakanson潜在生态风险指数并采用ArcGIS软件对其进行空间插值,结合NDVI及距离海岸带主要干扰源的欧氏距离分析,以及土地利用分析,研究了盐城海岸带区域的生态热点地区,分析了海岸带具有不同生态风险水平的生态热点区域,并以此对盐城海岸带的重金属生态风险控制提出了空间策略。结果表明:Cr、Cu、Cd的空间相关性强,Ni的空间相关性为中,Zn不具有空间相关性;半方差函数模型模拟分析表明,指数模型可以很好的模拟Cr、Ni的空间分布,而Cu、Cd的较优模拟模型是球状模型;插值的结果表明,Hakanson指数的空间分布异质性较强,南部靠近大丰麋鹿自然保护区和梁垛河闸、中部大丰港和四卯酉闸之间,以及北部射阳港以北几个区域的HRI值较低,而射阳港周边、射阳盐场周边的HRI值较高。通过计算,给出了一个优先的具有较高生态价值并具有中度和低度重金属生态风险的生态保护格局。 |
| [6] | . 用网格法采集开封城市表层土样99个,测定其As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量.分别采用污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(RI)评价土壤重金属污染和潜在生态风险程度,应用Kriging空间插值法探讨土壤重金属污染和生态风险空间分布,并对重金属的来源进行讨论.结果表明,开封城市土壤大部分发生了Cd重度污染,Zn中度污染,Pb和Cu轻度污染,而Ni、Cr和As均没有污染.土壤Cd存在极强生态风险,其余元素均为轻微风险.各样点7种重金属的平均PLI为2.53,总体上属于中度污染;平均RI为344.58,属于很强生态风险.PLI和RI空间分布相似,高值区分布在东南部的老工业区和陇海铁路开封客、货站附近,其次为老城区;低值区位于北部和西部,污染和生态风险较轻.镉既是最主要的污染因子又是最主要的潜在生态风险因子,其来源主要与化肥厂烟尘及污灌区表层土壤空气迁移、交通运输和燃煤等人类活动有关. . 用网格法采集开封城市表层土样99个,测定其As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量.分别采用污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(RI)评价土壤重金属污染和潜在生态风险程度,应用Kriging空间插值法探讨土壤重金属污染和生态风险空间分布,并对重金属的来源进行讨论.结果表明,开封城市土壤大部分发生了Cd重度污染,Zn中度污染,Pb和Cu轻度污染,而Ni、Cr和As均没有污染.土壤Cd存在极强生态风险,其余元素均为轻微风险.各样点7种重金属的平均PLI为2.53,总体上属于中度污染;平均RI为344.58,属于很强生态风险.PLI和RI空间分布相似,高值区分布在东南部的老工业区和陇海铁路开封客、货站附近,其次为老城区;低值区位于北部和西部,污染和生态风险较轻.镉既是最主要的污染因子又是最主要的潜在生态风险因子,其来源主要与化肥厂烟尘及污灌区表层土壤空气迁移、交通运输和燃煤等人类活动有关. |
| [7] | . This study investigated the extent of heavy metal accumulation in leaf vegetables and associated potential health risks in agricultural areas of the Pearl River Delta (PRD), South China. Total concentrations of mercury (Hg), cadmium (Cd), lead (Pb), chromium (Cr) and arsenic (As) were determined in 92 pairs of soil and leaf vegetable (flowering Chinese cabbage, lettuce, pakchoi, Chinese cabbage, loose-leaf lettuce, and Chinese leaf mustard) samples collected from seven agricultural areas (cities). The bioconcentration factors (BCF) of heavy metals from soil to vegetables were estimated, and the potential health risks of heavy metal exposure to the PRD residents through consumption of local leaf vegetables were assessed. Results showed that among the six leaf vegetables, pakchoi had the lowest capacity for heavy metal enrichment, whereas among the five heavy metals, Cd had the highest capacity for transferring from soil into vegetables, with BCF values 30-fold those of Hg and 50-fold those of Cr, Pb and As. Sewage irrigation and fertilization were likely the main sources of heavy metals accumulated in leaf vegetables grown in agricultural areas of the PRD region. Different from previous findings, soil pH had no clear effect on metal accumulation in leaf vegetables. Despite a certain degree of metal enrichment from soil to leaf vegetables, the PRD residents were not exposed to significant health risks associated with consumption of local leaf vegetables. Nevertheless, more attention should be paid to children due to their sensitivity to metal pollutants. |
| [8] | . 从东莞市采集118个农田土壤样品和43个蔬菜样品，测试其中Cu、zn、Ni、Cr、Pb、Cd、As和Hg等8种重金属元素的含量，并结合GIS制图和数据统计，对农田土壤中重金属的空间分布和来源、土壤和蔬菜中重金属的富集特征及其潜在风险进行了分析。结果表明．农田土壤中Cu、Zn、州、Pb、Cd和Hg等元素含量均高于相应元素的广东省土壤背景值，其中，Pb（65．38mgkg^-1）和Hg（0．24mgkg^-1）含量分别为其对应背景值的1．82和2．82倍。与我国《土壤环境质量标准》中Ⅱ级标准（pH〈6．5）相比，土壤中Cu、Ni、Cd和Hg含量样本超标率分别为3．4％、5．9％、1．7％和28％，表现为以Hg为主的多种重金属共同污染。土壤中8种重金属中Cu、Zn、Ni、Cr和As等元素主要来源于成土母质，Pb、Hg和Cd等元素主要与人类活动有关。空间分布上，Cu、Zn、Ni、Cr、Pb、As和Hg等7种重金属含量呈现出西部高、东部低的特点，Cd含量在西北部和东南部较高，西南部较低。与《食品巾污染物限量》（GB2762．2005）等相关标准比较，蔬菜中Ni、Pb和As含量的样本超标率分别为4．7％、16．3％和48．8％。蔬菜中重金属富集系数的顺序为：Cd〉Zn〉Cu〉As〉Ni〉Hg〉Cr〉Pb。 . 从东莞市采集118个农田土壤样品和43个蔬菜样品，测试其中Cu、zn、Ni、Cr、Pb、Cd、As和Hg等8种重金属元素的含量，并结合GIS制图和数据统计，对农田土壤中重金属的空间分布和来源、土壤和蔬菜中重金属的富集特征及其潜在风险进行了分析。结果表明．农田土壤中Cu、Zn、州、Pb、Cd和Hg等元素含量均高于相应元素的广东省土壤背景值，其中，Pb（65．38mgkg^-1）和Hg（0．24mgkg^-1）含量分别为其对应背景值的1．82和2．82倍。与我国《土壤环境质量标准》中Ⅱ级标准（pH〈6．5）相比，土壤中Cu、Ni、Cd和Hg含量样本超标率分别为3．4％、5．9％、1．7％和28％，表现为以Hg为主的多种重金属共同污染。土壤中8种重金属中Cu、Zn、Ni、Cr和As等元素主要来源于成土母质，Pb、Hg和Cd等元素主要与人类活动有关。空间分布上，Cu、Zn、Ni、Cr、Pb、As和Hg等7种重金属含量呈现出西部高、东部低的特点，Cd含量在西北部和东南部较高，西南部较低。与《食品巾污染物限量》（GB2762．2005）等相关标准比较，蔬菜中Ni、Pb和As含量的样本超标率分别为4．7％、16．3％和48．8％。蔬菜中重金属富集系数的顺序为：Cd〉Zn〉Cu〉As〉Ni〉Hg〉Cr〉Pb。 |
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| [10] | . 为评估南丹县矿业密集区及其周边区域人群重金属暴露风险,分别采集土壤,蔬菜、玉米、大米和道路灰尘样品分析其As、Pb和Cd含量.结果表明,农田土壤中仅As超过调查区土壤基线值的2.2倍,矿区土壤以及灰尘As、Pb、Cd含量均值分别超过调查区土壤基线值的131.3、6.9、2.9倍和79.5、12.3、43.8倍.参照《食品中污染物限量》（GB 2762—2012）,蔬菜和玉米中As、Pb、Cd超标率分别为4.2%、16.7%、38.9%和2.5%、20.0%、22.5%,大米中Pb未超标,As和Cd超标率为27.8%和22.2%.根据HQ值分析得出,通过摄入灰尘和农产品对当地居民造成的健康风险极大,且儿童受到的影响大于成人. . 为评估南丹县矿业密集区及其周边区域人群重金属暴露风险,分别采集土壤,蔬菜、玉米、大米和道路灰尘样品分析其As、Pb和Cd含量.结果表明,农田土壤中仅As超过调查区土壤基线值的2.2倍,矿区土壤以及灰尘As、Pb、Cd含量均值分别超过调查区土壤基线值的131.3、6.9、2.9倍和79.5、12.3、43.8倍.参照《食品中污染物限量》（GB 2762—2012）,蔬菜和玉米中As、Pb、Cd超标率分别为4.2%、16.7%、38.9%和2.5%、20.0%、22.5%,大米中Pb未超标,As和Cd超标率为27.8%和22.2%.根据HQ值分析得出,通过摄入灰尘和农产品对当地居民造成的健康风险极大,且儿童受到的影响大于成人. |
| [11] | . This paper presents the results of an investigation into the rate of Cd accumulation and changes in forms of Cd in a soil that has been subjected to long-term superphosphate fertiliser application. Results indicate that there had been a significant accumulation of Cd in the soil during the past 44 years. On the high fertiliser treatment (376 kg superphosphate ha -1 yr -1 ), Cd was estimated to have accumulated at a rate of 7.8 g ha -1 yr -1 . During the course of the trial, there was an increase in the proportion of Cd associated with exchangeable and soil organic matter fractions on the fertilised plots, which was related to a corresponding increase in soil organic carbon levels. Results also indicate that although there was a large proportion of added Cd associated with the organic fraction, the concentration of applied Cd occurring in the residual fraction was also substantial (i.e >25% of added Cd). In addition, an investigation into the effects of residence time of Cd in the soil indicated that there was a redistribution of Cd into less soluble forms with time (i.e. residual Cd), along with a decrease in total soil Cd concentrations. There was also evidence of movement of Cd down the soil profile in this irrigated soil. The implications of these results for Cd phytoavailability are discussed. |
| [12] | . Understanding spatial variability of hazardous soil heavy metals is an important precondition for suitably monitoring and evaluating eco-environment quality in the primary agricultural production zone. One hundred topsoils were sampled from the urban ural transition zone in Taihang Piedmont Plain, China. The contents of eight heavy metals Cu, Zn, Cr, Ni, Pb, Cd, Hg and As were tested for each soil sample, and their spatial patterns were analyzed by the semivariogram approach of geostatistics and geographical information system (GIS) technology. Results showed that Cd concentration exceeded its background level. The local pollution from Cd attributed to the anthropogenic influence. The concentrations of eight hazardous heavy metals are relatively lower than the critical values of the national soil quality standard. The correlation distance of soil heavy metals ranged from 3.28 to 11.63 km, with the eight heavy metals having moderate spatial dependence. Cu, Cr, Ni, Pb and As are associated with and controlled by parent material. The results are helpful for improving agricultural and forest ecosystem in the arid and semiarid region. |
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| [17] | . 为研究采矿炼矿活动对农田和稻谷重金属累积的影响,评估其对人体健康的潜在风险,对湖南北部某镇一硫铁矿附近典型污染稻田土壤—水稻系统8种重金属(锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)、钴(Co)、镍(Ni)、铬(Cr)、镉(Cd)和铅(Pb))含量进行监测.结果表明:该冶炼厂附近稻田土壤Cd污染最严重,单因素污染指数达12.85,为重度污染;Cu、Zn、Co和Ni为轻度污染.土壤重金属综合污染指数达重度污染.重金属生物富集因子的研究表明:Cd和Mn极易从土壤中被水稻根系吸收,尤其Cd被水稻根系吸收的能力远超其他重金属元素;而Cu、Pb、Co、Cr、Zn和Ni相对不易被水稻根系吸收.重金属在植株组织的分配也表现出差异:Pb、Co、Cu、Cd和Cr被水稻根吸收后,主要蓄积于根部,在根部的浓度百分比分别为82.5％、70.6％、64.8％、59.4％和57.5％;Mn、Zn和Ni被根系吸收后,会迅速向地上部组织迁移.研究区稻田出产的糙米Cd污染严重,Cd的超标率达100％,“镉米”的产出率达53.3％.糙米Cu和Ni的超标率也分别达到了40％和86.7％.若居民食用研究区稻米,每人每日摄入Cd量高于FAO/WHO推荐的标准限值5.9倍,表明研究区稻米存在很大安全风险. . 为研究采矿炼矿活动对农田和稻谷重金属累积的影响,评估其对人体健康的潜在风险,对湖南北部某镇一硫铁矿附近典型污染稻田土壤—水稻系统8种重金属(锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)、钴(Co)、镍(Ni)、铬(Cr)、镉(Cd)和铅(Pb))含量进行监测.结果表明:该冶炼厂附近稻田土壤Cd污染最严重,单因素污染指数达12.85,为重度污染;Cu、Zn、Co和Ni为轻度污染.土壤重金属综合污染指数达重度污染.重金属生物富集因子的研究表明:Cd和Mn极易从土壤中被水稻根系吸收,尤其Cd被水稻根系吸收的能力远超其他重金属元素;而Cu、Pb、Co、Cr、Zn和Ni相对不易被水稻根系吸收.重金属在植株组织的分配也表现出差异:Pb、Co、Cu、Cd和Cr被水稻根吸收后,主要蓄积于根部,在根部的浓度百分比分别为82.5％、70.6％、64.8％、59.4％和57.5％;Mn、Zn和Ni被根系吸收后,会迅速向地上部组织迁移.研究区稻田出产的糙米Cd污染严重,Cd的超标率达100％,“镉米”的产出率达53.3％.糙米Cu和Ni的超标率也分别达到了40％和86.7％.若居民食用研究区稻米,每人每日摄入Cd量高于FAO/WHO推荐的标准限值5.9倍,表明研究区稻米存在很大安全风险. |
| [18] | . 为对湘南某矿区耕地土壤重金属污染情况作出客观实际的评价，将层次分析理论用于环境评价领域，引入重金属毒性响应系数和重金属在粮食中限量值双重准则，以确定重金属元素之间的权重，并结合加权平均法建立综合评价模型.同时，结合GIS对耕地土壤重金属空间分布、重金属富集特征及综合污染情况进行分析.对该矿区4种重金属Pb、Cd、Cu和Zn的综合污染评价结果表明，该矿区耕地土壤重金属综合污染情况严重，综合污染指数变化范围为 1.25~427，属重度污染.因子分析结果表明，4种重金属的来源具有一定相似性，主要来源于矿区有色金属采选冶炼活动.空间分析表明，4种重金属的含量及综合污染的空间分布特征呈明显富集.该评价模型可用于对矿区耕地土壤重金属污染评价的研究，为土壤重金属污染评价提供了新的思路. . 为对湘南某矿区耕地土壤重金属污染情况作出客观实际的评价，将层次分析理论用于环境评价领域，引入重金属毒性响应系数和重金属在粮食中限量值双重准则，以确定重金属元素之间的权重，并结合加权平均法建立综合评价模型.同时，结合GIS对耕地土壤重金属空间分布、重金属富集特征及综合污染情况进行分析.对该矿区4种重金属Pb、Cd、Cu和Zn的综合污染评价结果表明，该矿区耕地土壤重金属综合污染情况严重，综合污染指数变化范围为 1.25~427，属重度污染.因子分析结果表明，4种重金属的来源具有一定相似性，主要来源于矿区有色金属采选冶炼活动.空间分析表明，4种重金属的含量及综合污染的空间分布特征呈明显富集.该评价模型可用于对矿区耕地土壤重金属污染评价的研究，为土壤重金属污染评价提供了新的思路. |
| [19] | . . |
| [20] | . 为全面了解广西都安瑶族自治县耕地土壤重金属污染特征和生态风险状况,通过实地调查采样及土壤重金属含量分析,利用单因子指数、内梅罗综合指数、 Hakanson 潜在生态危害指数对都安县耕地土壤中 Cd、 As、 Ni、 Zn、 Cr、 Sb、 Cu、 Pb 这8种重金属进行污染和生态风险评价.结果表明,都安县耕地土壤重金属总体污染严重,74.6％的耕地土壤点位超标,Cd、 As、Ni、 Zn、 Cr、 Sb、 Cu、 Pb 的超标率依次为70.6％、42.9％、34.9％、19.8％、19.6％、2.94％、1.59％、0.79％,其中 Cd 和 As超标率远远超过全国和广西水平,是都安县主要的污染元素.都安县耕地土壤总体呈现“中度”生态风险,其中 Cd 对生态风险贡献率达到88％；九渡乡东南部和保安乡与东庙乡结合部存在高生态风险.都安县耕地土壤重金属污染来自两个主要污染源,其中刁江流域两岸受污灌耕地土壤中 As、 Sb 污染可能主要来源于刁江上游的矿业活动. . 为全面了解广西都安瑶族自治县耕地土壤重金属污染特征和生态风险状况,通过实地调查采样及土壤重金属含量分析,利用单因子指数、内梅罗综合指数、 Hakanson 潜在生态危害指数对都安县耕地土壤中 Cd、 As、 Ni、 Zn、 Cr、 Sb、 Cu、 Pb 这8种重金属进行污染和生态风险评价.结果表明,都安县耕地土壤重金属总体污染严重,74.6％的耕地土壤点位超标,Cd、 As、Ni、 Zn、 Cr、 Sb、 Cu、 Pb 的超标率依次为70.6％、42.9％、34.9％、19.8％、19.6％、2.94％、1.59％、0.79％,其中 Cd 和 As超标率远远超过全国和广西水平,是都安县主要的污染元素.都安县耕地土壤总体呈现“中度”生态风险,其中 Cd 对生态风险贡献率达到88％；九渡乡东南部和保安乡与东庙乡结合部存在高生态风险.都安县耕地土壤重金属污染来自两个主要污染源,其中刁江流域两岸受污灌耕地土壤中 As、 Sb 污染可能主要来源于刁江上游的矿业活动. |
| [21] | . 开展城乡交错区农田土壤重金属空间变异及其源解析研究,对于维护农田生态系统健康与合理进行土地利用规划具有重要意义.以河南省某市东郊城乡交错区为例,采用200m×200m网格布点法采集表层土壤样品共259个.用ICP-MS测定了土壤重金属(Cd、Zn、Pb、Cu、Cr和Ni)含量,基于Arcgis10.1采用IDW插值法分析研究区表层土壤重金属空间变异特征,并结合Tessier的形态提取法分析不同区域重金属的来源特征.结果表明:研究区表层土壤中重金属Cd、Zn、Pb与Cu的含量变异性较为显著,且明显高于对照区.空间分布上,在化工厂与排污河附近存在明显的高浓度区,污灌与化工厂等排污河水的侧渗是造成农田污染的首要原因,化工企业的降尘对农田污染起到了耦合效应;且在这些区域重金属Cd、Zn、Pb和Cu的非残余态含量较高,具有较高的活性和生物可利用性,存在较高的潜在健康风险.而本研究未发现火电厂周围和铁路两侧等农田土壤中有明显的重金属积累现象,且在这些样区重金属多以较稳定的形态存在,活性较低,存在较低的潜在健康风险.除工业源、交通源外,农业源中化肥的不同施用量对土壤中重金属的空间差异也产生了一定的影响. . 开展城乡交错区农田土壤重金属空间变异及其源解析研究,对于维护农田生态系统健康与合理进行土地利用规划具有重要意义.以河南省某市东郊城乡交错区为例,采用200m×200m网格布点法采集表层土壤样品共259个.用ICP-MS测定了土壤重金属(Cd、Zn、Pb、Cu、Cr和Ni)含量,基于Arcgis10.1采用IDW插值法分析研究区表层土壤重金属空间变异特征,并结合Tessier的形态提取法分析不同区域重金属的来源特征.结果表明:研究区表层土壤中重金属Cd、Zn、Pb与Cu的含量变异性较为显著,且明显高于对照区.空间分布上,在化工厂与排污河附近存在明显的高浓度区,污灌与化工厂等排污河水的侧渗是造成农田污染的首要原因,化工企业的降尘对农田污染起到了耦合效应;且在这些区域重金属Cd、Zn、Pb和Cu的非残余态含量较高,具有较高的活性和生物可利用性,存在较高的潜在健康风险.而本研究未发现火电厂周围和铁路两侧等农田土壤中有明显的重金属积累现象,且在这些样区重金属多以较稳定的形态存在,活性较低,存在较低的潜在健康风险.除工业源、交通源外,农业源中化肥的不同施用量对土壤中重金属的空间差异也产生了一定的影响. |
| [22] | . 随着我国东部沿海地区产业向中西部地区转移,曾经被冠以“净土”的西北干旱地区受到了工业排放污染的威胁.本文以宁夏某县枸杞种植地为研究对象,采用GIS技术,以工业区为中心,结合当地主导风向,沿着黄河进行带状布点采样,分析工业区的建立对农田土壤重金属Zn、Cr、Ni、Mn、Co、Cu、Cd、Pb污染的影响.结果表明,研究区农田土壤重金属累积程度较轻,只有少数样点发生人为Zn和Cd累积;工业区土壤中除了Ni元素以外,其它7种元素都有累积,其中Cd元素浓度达到污染水平的样点占总样点数三分之一.空间分布格局分析结果表明,枸杞地土壤中Cd、Zn、Cu、Mn和Pb等5种元素的分布与工业区位置有较强的相关性.从土壤重金属含量的角度来看,研究区的工业区影响还未造成枸杞地土壤重金属污染,并且由于该区域土壤的pH值普遍较高(平均pH值为8.54),因此,可以认为目前还不存在农田土壤重金属污染问题.但是工业区对农田土壤中重金属累积趋势的影响较为明显.此外,工业区对灌溉水中重金属元素的浓度也有一定影响. . 随着我国东部沿海地区产业向中西部地区转移,曾经被冠以“净土”的西北干旱地区受到了工业排放污染的威胁.本文以宁夏某县枸杞种植地为研究对象,采用GIS技术,以工业区为中心,结合当地主导风向,沿着黄河进行带状布点采样,分析工业区的建立对农田土壤重金属Zn、Cr、Ni、Mn、Co、Cu、Cd、Pb污染的影响.结果表明,研究区农田土壤重金属累积程度较轻,只有少数样点发生人为Zn和Cd累积;工业区土壤中除了Ni元素以外,其它7种元素都有累积,其中Cd元素浓度达到污染水平的样点占总样点数三分之一.空间分布格局分析结果表明,枸杞地土壤中Cd、Zn、Cu、Mn和Pb等5种元素的分布与工业区位置有较强的相关性.从土壤重金属含量的角度来看,研究区的工业区影响还未造成枸杞地土壤重金属污染,并且由于该区域土壤的pH值普遍较高(平均pH值为8.54),因此,可以认为目前还不存在农田土壤重金属污染问题.但是工业区对农田土壤中重金属累积趋势的影响较为明显.此外,工业区对灌溉水中重金属元素的浓度也有一定影响. |
| [23] | . 采集土壤样品,测定8 种重金属(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)的总量及各形态含量,然后采用多种方法并结合土壤背景值进行分析。结果表明艾比湖流域农田土壤中8 种重金属的含量值均未超过国家土壤质量二级标准的限值,8 种重金属可以辨识为2 个主成分,重金属Cd、Hg、Pb 和Zn 的较高风险区主要分布在研究区的中部,重金属As、Cr、Cu 和Ni 的较高风险区主要分布在研究区南部靠近荒漠、山地以及研究区边缘区域,重金属As、Cr和Ni 均以残渣态为主,其他形态含量较低。农田土壤中重金属的生物毒性以Cb为最大,Pb和Hg次之。 . 采集土壤样品,测定8 种重金属(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)的总量及各形态含量,然后采用多种方法并结合土壤背景值进行分析。结果表明艾比湖流域农田土壤中8 种重金属的含量值均未超过国家土壤质量二级标准的限值,8 种重金属可以辨识为2 个主成分,重金属Cd、Hg、Pb 和Zn 的较高风险区主要分布在研究区的中部,重金属As、Cr、Cu 和Ni 的较高风险区主要分布在研究区南部靠近荒漠、山地以及研究区边缘区域,重金属As、Cr和Ni 均以残渣态为主,其他形态含量较低。农田土壤中重金属的生物毒性以Cb为最大,Pb和Hg次之。 |
| [24] | . 选择新疆准东煤田五彩湾露天煤矿为研究区,通过测定研究区内不同采样点土壤中Zn、Cu、Ni和Cr 4种重金属元素的含量,利用GIS技术和多元统计方法分析重金属的空间分布特征和主要来源,并通过降尘量分布特征和区域DEM等因素探究重金属富集的原因,最后应用地累积指数评价重金属污染等级并估算其污染范围,结果表明:Cu和Ni的浓度分布特征相似,主要来源于土壤母质,浓度分布与人为活动关系不密切.Zn除与Cu和Ni的分布特征相似外,还在煤矿区域明显集中,其来源具有多源性,不仅来源于土壤母质,也部分来源于煤矿开采时扩散的煤尘.Cr主要分布在煤矿和人为活动频繁的区域,来源于煤矿开采中的煤尘和人为的活动.在距离煤矿约7km范围内土壤受到Cr不同程度的污染,污染程度最高为中度污染,总的污染的频率为28%.煤矿区域各个单元的污染程度存在以下关系:工业区>开采区>排土场>办公生活区.Zn和Cr的区域富集除了受煤矿区域特殊地形和地貌的影响外,还与煤尘的粒径和气象因素有关. . 选择新疆准东煤田五彩湾露天煤矿为研究区,通过测定研究区内不同采样点土壤中Zn、Cu、Ni和Cr 4种重金属元素的含量,利用GIS技术和多元统计方法分析重金属的空间分布特征和主要来源,并通过降尘量分布特征和区域DEM等因素探究重金属富集的原因,最后应用地累积指数评价重金属污染等级并估算其污染范围,结果表明:Cu和Ni的浓度分布特征相似,主要来源于土壤母质,浓度分布与人为活动关系不密切.Zn除与Cu和Ni的分布特征相似外,还在煤矿区域明显集中,其来源具有多源性,不仅来源于土壤母质,也部分来源于煤矿开采时扩散的煤尘.Cr主要分布在煤矿和人为活动频繁的区域,来源于煤矿开采中的煤尘和人为的活动.在距离煤矿约7km范围内土壤受到Cr不同程度的污染,污染程度最高为中度污染,总的污染的频率为28%.煤矿区域各个单元的污染程度存在以下关系:工业区>开采区>排土场>办公生活区.Zn和Cr的区域富集除了受煤矿区域特殊地形和地貌的影响外,还与煤尘的粒径和气象因素有关. |
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| [26] | . 对米东污灌区农田土壤重金属含量进行监测分析,利用不同的评价方法和标准对土壤重金属的环境 质量进行评价。结果表明：米东污灌区农田土壤重金属含量分别为Cd（0.12±0.06）mg/kg,Cu（40.43±5.30）mg /kg,Zn（78.38±11.04）mg/kg,Pb（11.66±11.79）mg/kg,Ni（20.24±8.05）mg /kg,Cr（75.81±8.05）mg/kg。以国家土壤环境质量标准（二级）为标准评价,各元素的污染指数排序为Cu〉Ni〉Cr〉Zn〉Cd〉 Pb,综合污染指数为0.337,污染程度为安全。以食用农产品产地土壤环境质量要求为标准评价,各元素的污染指数排序为Cu〉Ni〉Cr〉Zn〉Cd〉 Pb,综合污染指数为0.343,污染程度为安全。表明米东污灌区农田土壤重金属含量尚能达到食用农产品产地土壤环境质量要求。Pb、Cu、Zn的平均含 量超过乌鲁木齐市土壤背景值,这说明污灌区土壤重金属Pb、Cu、Zn近年来已有所累积,存在一定的污染风险。 . 对米东污灌区农田土壤重金属含量进行监测分析,利用不同的评价方法和标准对土壤重金属的环境 质量进行评价。结果表明：米东污灌区农田土壤重金属含量分别为Cd（0.12±0.06）mg/kg,Cu（40.43±5.30）mg /kg,Zn（78.38±11.04）mg/kg,Pb（11.66±11.79）mg/kg,Ni（20.24±8.05）mg /kg,Cr（75.81±8.05）mg/kg。以国家土壤环境质量标准（二级）为标准评价,各元素的污染指数排序为Cu〉Ni〉Cr〉Zn〉Cd〉 Pb,综合污染指数为0.337,污染程度为安全。以食用农产品产地土壤环境质量要求为标准评价,各元素的污染指数排序为Cu〉Ni〉Cr〉Zn〉Cd〉 Pb,综合污染指数为0.343,污染程度为安全。表明米东污灌区农田土壤重金属含量尚能达到食用农产品产地土壤环境质量要求。Pb、Cu、Zn的平均含 量超过乌鲁木齐市土壤背景值,这说明污灌区土壤重金属Pb、Cu、Zn近年来已有所累积,存在一定的污染风险。 |
| [27] | . 利用地理信息系统（GIS）及地统计学方法，对乌鲁木齐米东区农田土壤中重金属（Hg、Cu、Zn、Pb、Ni、Cd及Cr）的含量进行空间变异性分析。结果表明：除Cu、Zn、Pb和Hg超过土壤背景值外，7种重金属的平均含量均未超过国家环境质量二级标准（GB15618-1995）；7种重金属均具有较好的空间变异结构，可以用指数模型、球状模型和高斯模型拟合，且具有不同程度的块金效应；Cd、Cr具有强烈的空间自相关性，Pb、Ni、Cu、Zn和Hg属中等强度空间相关， 说明其含量受外源污染的影响较大；采用普通克里格插值法得出7种重金属的空间分布图，除Cd空间分布规律不明显外，其它6种重金属均存在显著的空间分布规律。 . 利用地理信息系统（GIS）及地统计学方法，对乌鲁木齐米东区农田土壤中重金属（Hg、Cu、Zn、Pb、Ni、Cd及Cr）的含量进行空间变异性分析。结果表明：除Cu、Zn、Pb和Hg超过土壤背景值外，7种重金属的平均含量均未超过国家环境质量二级标准（GB15618-1995）；7种重金属均具有较好的空间变异结构，可以用指数模型、球状模型和高斯模型拟合，且具有不同程度的块金效应；Cd、Cr具有强烈的空间自相关性，Pb、Ni、Cu、Zn和Hg属中等强度空间相关， 说明其含量受外源污染的影响较大；采用普通克里格插值法得出7种重金属的空间分布图，除Cd空间分布规律不明显外，其它6种重金属均存在显著的空间分布规律。 |
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| [29] | . 在石河子垦区北泉镇和桃花镇采集农田土壤样品130个，测定土壤Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、As和Hg7种重金属含量，系统分析了土壤重金属的分布特征，并对该地区土壤重金属的累积污染现状和潜在生态风险进行评价。结果表明：石河子垦区农田土壤Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、As和Hg的平均含量分别为33．34、102．64、58．77、0．46、13．72、18．89和0．036mg／kg，均超过新疆土壤背景值，其中Cd、Hg、Pb和As最为显著。7种重金属平均含量均低于国家《土壤环境质量标准》二级标准，但Cd和As的超标率分别达到了16．92％和9．23％。土壤中Cu—Zn—As、Cr-Cd—Pb有较强的同源性，而Hg具有强烈的异源特征。北泉镇农田土壤Hg平均含量明显高于桃花镇，而Cd、Cr和Pb则低于桃花镇。不同土地利用类型农田土壤重金属的平均含量总体差异较小。7种重金属元素均存在不同程度的累积，Cd和Hg的单因子污染指数较大，重金属综合污染指数平均为0．71，属尚清洁（警戒限）。样点中重金属多因子综合潜在生态风险指数处于低潜在生态风险的占27％，中等潜在生态风险占50％，较高潜在生态风险占23％；其中，土壤Cd的潜在生态风险指数最大，其次是Hg。 . 在石河子垦区北泉镇和桃花镇采集农田土壤样品130个，测定土壤Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、As和Hg7种重金属含量，系统分析了土壤重金属的分布特征，并对该地区土壤重金属的累积污染现状和潜在生态风险进行评价。结果表明：石河子垦区农田土壤Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、As和Hg的平均含量分别为33．34、102．64、58．77、0．46、13．72、18．89和0．036mg／kg，均超过新疆土壤背景值，其中Cd、Hg、Pb和As最为显著。7种重金属平均含量均低于国家《土壤环境质量标准》二级标准，但Cd和As的超标率分别达到了16．92％和9．23％。土壤中Cu—Zn—As、Cr-Cd—Pb有较强的同源性，而Hg具有强烈的异源特征。北泉镇农田土壤Hg平均含量明显高于桃花镇，而Cd、Cr和Pb则低于桃花镇。不同土地利用类型农田土壤重金属的平均含量总体差异较小。7种重金属元素均存在不同程度的累积，Cd和Hg的单因子污染指数较大，重金属综合污染指数平均为0．71，属尚清洁（警戒限）。样点中重金属多因子综合潜在生态风险指数处于低潜在生态风险的占27％，中等潜在生态风险占50％，较高潜在生态风险占23％；其中，土壤Cd的潜在生态风险指数最大，其次是Hg。 |
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| [32] | . 为了评价沙湾地区土壤重金属的潜在生态风险和污染程度,本研究共采集土壤样品70个,测定土壤Zn、Mn、Cr、Cu、Pb、Ni、As、Cd和Hg共9种重金属含量,并采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数法。结果表明,研究区土壤Zn、Mn、Cr、Cu、Pb、Ni、As、Cd和Hg的平均含量分别为102.13、873.60、98.69、50.08、22.56、29.28、15.54、0.51、0.053 mg/kg,均低于国土壤环境二级标准,但都超过新疆土壤背景值,其中Cd和Hg最为明显。经单因子污染指数和内梅罗综合污染指数评价,不同重金属元素污染程度大小顺序为Cd〉Hg〉Cr〉Cu〉Zn〉As〉Mn〉Pb〉Ni,所有采样点均受到不同程度的重金属污染,轻度污染、中度污染和重度污染所占比例分别为28.57%、18.57%和52.86%。潜在生态风险评价结果显示,Cd和Hg达到较高生态风险,其余重金属均为轻微生态风险,研究区整体存在高生态风险。该研究将为研究区重金属污染治理、生态风险防范和产业结构布局提供理论依据。 . 为了评价沙湾地区土壤重金属的潜在生态风险和污染程度,本研究共采集土壤样品70个,测定土壤Zn、Mn、Cr、Cu、Pb、Ni、As、Cd和Hg共9种重金属含量,并采用单因子污染指数、内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数法。结果表明,研究区土壤Zn、Mn、Cr、Cu、Pb、Ni、As、Cd和Hg的平均含量分别为102.13、873.60、98.69、50.08、22.56、29.28、15.54、0.51、0.053 mg/kg,均低于国土壤环境二级标准,但都超过新疆土壤背景值,其中Cd和Hg最为明显。经单因子污染指数和内梅罗综合污染指数评价,不同重金属元素污染程度大小顺序为Cd〉Hg〉Cr〉Cu〉Zn〉As〉Mn〉Pb〉Ni,所有采样点均受到不同程度的重金属污染,轻度污染、中度污染和重度污染所占比例分别为28.57%、18.57%和52.86%。潜在生态风险评价结果显示,Cd和Hg达到较高生态风险,其余重金属均为轻微生态风险,研究区整体存在高生态风险。该研究将为研究区重金属污染治理、生态风险防范和产业结构布局提供理论依据。 |
| [33] | . Abstract In this study, we analyzed the change of the ecosystem services value by the land use/cover change in Yanqi basin in 1985, 1990, 1996, 2000, 2005 and 2011 by evaluation model of the ecosystem services value and the ecology-economy coordination degree. The results showed: (1) the total ecosystem services value is increasing gradually during the research period. The contribution rate of the water body and farmland to the ecosystem services value is large; the decreasing of the ecosystem service functions of grassland and forestland has negative contribution to the total ecosystem services value. (2) The ecology-economy coordination degree stands are at the low level conflict and low level coordination stage. Therefore, reasonable use and effective management of water and soil resource is the key to coordinated development of maintain the ecosystem service function and the economic sustainable development. |
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| [36] | . Most estuaries receive a high heavy-metal input from industries. This is reflected in the relatively high levels found in numerous estuarine organisms and in sediments. Many indicators have been suggested for facilitating the detection of heavy-metal pollution, but the problems in using these indicators to evaluate the metal loading of estuaries are considerable. Variations in species composition, and conditions at different sites, differences in season of sampling, and age of organism, as well as different metal levels in different parts of the organism, make the interpretation of results difficult. The levels reported here, similar to those in other unpolluted estuaries, have been used to suggest a baseline concentration for heavy metals in estuaries. The concept of a baseline is fundamental to the formation of a “Biological Quality Index” and “Pollution Load Index,” and a formula for such an index is suggested and tested at a preliminary level against published data for an English and a European estuary. |
| [37] | . The aim of this work has been to penetrate one of many possible avenues towards a potential ecological risk index to be used as a diagnostic tool for water pollution control purposes, i.e. to sort out which lakes/basins and substances should be given special attention. The work is based on the thesis that a sedimentological risk index for toxic substances in limnic systems should at least,account for the following four requirements. |
| [38] | . 对矿业活动频繁的陕西潼关农田土壤和主要农作物小麦和玉米中的Hg、Cd、Pb、Cu、Zn和As元素的污染现状进行了调查.结果表明,潼关农田土壤主要受到Hg、Cd、Pb的污染,超标率分别为89.8%,57.1%和12.2%,研究区83.6%的土壤已经受到了不同程度的重金属污染.小麦和玉米样品的调查表明,Hg、Cd、Pb是研究区农作物最主要的污染物,小麦和玉米中3种重金属的超标率分别为39.1%和44.4%,39.1%和33.3%,47.8%和33.3%.从潜在生态危害指数可以看出,样品具有轻微、中等、强和很强生态危害的比例分别为44.9%、38.8%、12.2%和4.1%,具有轻微的生态危害的农田土壤主要分布在研究区西北部和东部;具有中等的生态危害的农田土壤主要分布在研究区中部和南部;具有强生态危害和很强生态危害的农田土壤分布在南部.小麦和玉米中重金属含量与土壤中重金属含量的相关性分析表明,小麦和玉米中Hg的含量与土壤中Hg的含量显著相关.研究表明,加紧对陕西潼关重金属污染农田的治理刻不容缓. . 对矿业活动频繁的陕西潼关农田土壤和主要农作物小麦和玉米中的Hg、Cd、Pb、Cu、Zn和As元素的污染现状进行了调查.结果表明,潼关农田土壤主要受到Hg、Cd、Pb的污染,超标率分别为89.8%,57.1%和12.2%,研究区83.6%的土壤已经受到了不同程度的重金属污染.小麦和玉米样品的调查表明,Hg、Cd、Pb是研究区农作物最主要的污染物,小麦和玉米中3种重金属的超标率分别为39.1%和44.4%,39.1%和33.3%,47.8%和33.3%.从潜在生态危害指数可以看出,样品具有轻微、中等、强和很强生态危害的比例分别为44.9%、38.8%、12.2%和4.1%,具有轻微的生态危害的农田土壤主要分布在研究区西北部和东部;具有中等的生态危害的农田土壤主要分布在研究区中部和南部;具有强生态危害和很强生态危害的农田土壤分布在南部.小麦和玉米中重金属含量与土壤中重金属含量的相关性分析表明,小麦和玉米中Hg的含量与土壤中Hg的含量显著相关.研究表明,加紧对陕西潼关重金属污染农田的治理刻不容缓. |
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| [41] | . Investigation and assessments of pollutions of heavy metals such as Zn、Pb、Ni、Cu、Cr、As and Hg in outer suburbs of Guangzhou City were carried out. The present polluted degree and potential ecological hazards of heavy metals were evaluated by the nemerow index and the potential ecological risk index(RI). The heavy metal concentrations of 26 soil samples were higher than the local background value, some indicators exceed the national recommended environmental quality secondary standard for soils, and with the uneven of space distribution. The mean nemerow synthesis index of heavy metal in soils was 0.82, the degree of pollution was alert level. The soil of Nansha Guangzhou City was of the slightly ecological hazard, Cu and Hg were primary ecological hazard factors. . Investigation and assessments of pollutions of heavy metals such as Zn、Pb、Ni、Cu、Cr、As and Hg in outer suburbs of Guangzhou City were carried out. The present polluted degree and potential ecological hazards of heavy metals were evaluated by the nemerow index and the potential ecological risk index(RI). The heavy metal concentrations of 26 soil samples were higher than the local background value, some indicators exceed the national recommended environmental quality secondary standard for soils, and with the uneven of space distribution. The mean nemerow synthesis index of heavy metal in soils was 0.82, the degree of pollution was alert level. The soil of Nansha Guangzhou City was of the slightly ecological hazard, Cu and Hg were primary ecological hazard factors. |
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| [43] | . 采用相关分析法与主成分分析法,研究了新疆焉耆盆地地下水地球化学特征。结果表明：从开都河上游向盆地中部灌溉区,地下水矿化度由0.21g/L增加到37.45g/L,地下水水化学类型依次为HCO3型、HCO3-SO4型、SO4-Cl型以及Cl-SO4型。研究区各时期地下水阳离子主要以Mg^2＋与Ca^2＋为主,阴离子主要以SO4^2-与Cl^-为主。地下水矿化度,电导率,Mg^2＋,Ca^2＋,SO4^2-与Cl^-均呈现强烈的空间变异性,pH值呈现非常弱的空间变异性。草地的地下水矿化度最高,荒漠地下水矿化度最低。地下水矿化度与主要离子含量从高到低依次为：草地、耕地、林地、荒漠。研究区地下水矿化度的大小与Mg^2＋,Ca^2＋,SO4^2-,Cl^-,HCO3^-等离子含量水平的高低密切相关。 . 采用相关分析法与主成分分析法,研究了新疆焉耆盆地地下水地球化学特征。结果表明：从开都河上游向盆地中部灌溉区,地下水矿化度由0.21g/L增加到37.45g/L,地下水水化学类型依次为HCO3型、HCO3-SO4型、SO4-Cl型以及Cl-SO4型。研究区各时期地下水阳离子主要以Mg^2＋与Ca^2＋为主,阴离子主要以SO4^2-与Cl^-为主。地下水矿化度,电导率,Mg^2＋,Ca^2＋,SO4^2-与Cl^-均呈现强烈的空间变异性,pH值呈现非常弱的空间变异性。草地的地下水矿化度最高,荒漠地下水矿化度最低。地下水矿化度与主要离子含量从高到低依次为：草地、耕地、林地、荒漠。研究区地下水矿化度的大小与Mg^2＋,Ca^2＋,SO4^2-,Cl^-,HCO3^-等离子含量水平的高低密切相关。 |
| [44] | . Distinguishing between different sources of potentially toxic elements in soils can be difficult. This paper describes an application of principal component analysis (PCA) to distinguish between geogenic enrichment and anthropogenic pollution with Be, Cd, Co, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, and Zn at 14 localities in Northern and North-eastern Czech Republic. Element speciation, profile distribution, and local geology were used to facilitate interpretation of the PCA results. Of the total element contents in the topsoil and subsoil, a group of non-polluting elements, comprising Co, Cr, Cu, Ni, and Zn, was identified by PCA. There were more non-polluting elements in the subsoil than in the topsoil. The silicate-bound fraction was the most abundant in their speciation. They are likely to be mainly of geogenic origin, therefore. Beryllium also probably originated mainly from parent rocks. However, it had a closer relationship with geogenic Hg and Pb. Cadmium, Pb, and Hg showed strong topsoil enrichment. In speciation, there were larger proportions of their mobile and mobilizable fractions. This implies a significant contribution of anthropogenic pollution to their soil content. In addition, sites with some geochemical anomaly and polluted sites were indicated by the PCA. The analysis provided a concise summary of the complex information on both the generally prevailing origin of potentially toxic elements and the origin of elements at individual sampling localities. |
| [45] | . A pedological characterisation of seven sites along a transect from a smelter at Avonmouth, UK, was undertaken. Site locations comprised a mixture of both grassland (5 sites) and oak tree dominated (2 sites) areas. Geographically, sites were either low lying or on adjacent elevated ground. Across the transect, a severe gradient of metal concentrations was found with highest values for organic soil horizons from close to the factory. Comparisons with quality standards indicate that these metal levels are likely to be a major ecological stressor. In addition to the strong metal gradient, a number of other between site differences were also observed. These were firstly water regime, which at the low lying sites close to the smelter showed influence by both, groundwater and stagnant water, while at more distant sites indicated susceptibility to stagnant water only, and secondly soil pH, which showed large between site variations, although no consistent trend along the transect. Humus forms at sites more than 1.5 km from the smelter were characteristic for the soil conditions and land-use present, while those at sites within 1.5 km showed disturbed profiles. Indeed, the humus types present at these locations suggest that the activity of soil invertebrates may be inhibited. This is almost certainly due primarily to the high concentrations of metals that were present in mineral soil and organic horizons at the sites. However, the potential influences of water regime and pH could also be relevant factors influencing the results of any further studies conducted at these study sites. |
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| [47] | . 为了解交通要道重金属对路边农田土壤动物群落结构及空间分布的影响，分季节分层次对104国道浙江上虞段周围农田5条样带及1条对照样带进行取样调查，共获得土壤动物4046个，计50个类群，隶属于4门7纲，弹尾目、前气门亚目、甲螨亚目为优势类群，其余为常见类群和稀有类群。同时测定了采样带土壤理化性质和重金属含量，结合类群特征指数，研究农田土壤动物群落结构特征以及土壤动物对土壤重金属污染的响应。结果表明，6条样带土壤理化指标全磷和pH、重金属各因子差异显著（P<005），公路周围重金属含量明显高于对照和土壤背景值，随着采样距104国道的距离的减小，土壤动物的类群数和个体数呈现减少的趋势，在土层垂直分布上，并呈现表聚性减弱的现象。灰色关联分析表明，在调查样带中全磷对土壤动物的影响最大，土壤pH次之，其次是铅、铬的影响，锌的影响最小。土壤理化指标全磷和pH对农田土壤动物的影响大于土壤重金属，但重金属对污染样带土壤动物群落结构的影响已不能忽视。 . 为了解交通要道重金属对路边农田土壤动物群落结构及空间分布的影响，分季节分层次对104国道浙江上虞段周围农田5条样带及1条对照样带进行取样调查，共获得土壤动物4046个，计50个类群，隶属于4门7纲，弹尾目、前气门亚目、甲螨亚目为优势类群，其余为常见类群和稀有类群。同时测定了采样带土壤理化性质和重金属含量，结合类群特征指数，研究农田土壤动物群落结构特征以及土壤动物对土壤重金属污染的响应。结果表明，6条样带土壤理化指标全磷和pH、重金属各因子差异显著（P<005），公路周围重金属含量明显高于对照和土壤背景值，随着采样距104国道的距离的减小，土壤动物的类群数和个体数呈现减少的趋势，在土层垂直分布上，并呈现表聚性减弱的现象。灰色关联分析表明，在调查样带中全磷对土壤动物的影响最大，土壤pH次之，其次是铅、铬的影响，锌的影响最小。土壤理化指标全磷和pH对农田土壤动物的影响大于土壤重金属，但重金属对污染样带土壤动物群落结构的影响已不能忽视。 |
| [48] | . Abstract It is important to understand the status and extent of soil contamination with trace elements to make sustainable management strategies for agricultural soils. The inputs of trace elements to agricultural soils via atmospheric deposition, livestock manures, fertilizers and agrochemicals, sewage irrigation and sewage sludge in China were analyzed and an annual inventory of trace element inputs was developed. The results showed that atmospheric deposition was responsible for 43-85% of the total As, Cr, Hg, Ni and Pb inputs, while livestock manures accounted for approximately 55%, 69% and 51% of the total Cd, Cu and Zn inputs, respectively. Among the elements concerned, Cd was a top priority in agricultural soils in China, with an average input rate of 0.004 mg/kg/yr in the plough layer (0-20 cm). Due to the spatial and temporal heterogeneity of the sources, the inventory as well as the environmental risks of trace elements in soils varies on a regional scale. For example, sewage sludge and fertilizers (mainly organic and phosphate-based inorganic fertilizers) can also be the predominant sources of trace elements where these materials were excessively applied. This work provides baseline information to develop policies to control and reduce toxic element inputs to and accumulation in agricultural soils. |
| [49] | . 为了解株洲市各城区农田土壤重金属的污染及其对人体的危害程度,利用潜在生态危害指数法和健康风险评价模型对株洲市各城区土壤中Cd、Pb、As等重金属的含量进行风险评价。结果表明,除了Cr、Hg外,各城区的重金属都高于株洲市农田土壤背景值和国家自然背景值,其中石峰区Cd高出背景值633%。潜在生态风险研究表明,只有Hg和Cd单因子潜在生态危害指数（Er-i）大于30,表明该元素对土壤存在潜在生态危害。从综合潜在生态风险危害指数RI看,石峰区（RI〉265）土壤重金属潜在生态危害严重。健康风险评价表明,仅有石峰区Zn的单个污染物非致癌风险HQ和总非致癌风险HI都大于1,暗示其可能对儿童有较明显的非致癌健康影响;且石峰区总致癌风险Risk总高达1.05×10^-4,致癌风险比较高,其他3个区的重金属对株洲市儿童的非致癌和致癌风险不明显。综合评价结果表明,石峰区的农田土壤环境质量不容乐观。 . 为了解株洲市各城区农田土壤重金属的污染及其对人体的危害程度,利用潜在生态危害指数法和健康风险评价模型对株洲市各城区土壤中Cd、Pb、As等重金属的含量进行风险评价。结果表明,除了Cr、Hg外,各城区的重金属都高于株洲市农田土壤背景值和国家自然背景值,其中石峰区Cd高出背景值633%。潜在生态风险研究表明,只有Hg和Cd单因子潜在生态危害指数（Er-i）大于30,表明该元素对土壤存在潜在生态危害。从综合潜在生态风险危害指数RI看,石峰区（RI〉265）土壤重金属潜在生态危害严重。健康风险评价表明,仅有石峰区Zn的单个污染物非致癌风险HQ和总非致癌风险HI都大于1,暗示其可能对儿童有较明显的非致癌健康影响;且石峰区总致癌风险Risk总高达1.05×10^-4,致癌风险比较高,其他3个区的重金属对株洲市儿童的非致癌和致癌风险不明显。综合评价结果表明,石峰区的农田土壤环境质量不容乐观。 |
| [50] | . 以流经中国铅锌矿储量最大的兰坪金顶铅锌矿区的澜沧江支流——沘江周围农田土壤为研究对象,通过实地调查采样、室内实验测定和统计分析等方法,测定分析了土壤中Pb、Zn、Cd、As的含量及其化学形态分布,以探讨矿产开发对农田土壤重金属含量的影响。结果表明:(1)沘江流域农田土壤中的重金属蓄积量大,以国家《土壤环境质量标准》(Ⅱ级)衡量,Pb、Zn、Cd、As含量超标率分别为66.667%、91.667%、100%、16.667%,污染程度为Cd﹥Zn﹥Pb﹥As;(2)土壤中Pb和Cd的化学形态均以水溶态为主,活性大,迁移能力强,水溶态元素能够直接进入生态链,通过植物吸收进入食物链将给人类健康造成一定的威胁。而Zn和As化学形态分别以铁锰氧化物结合态和残渣态为主,这两种形态在一般环境条件下较稳定,迁移能力弱;Pb和Cd的环境有效态(水溶态、离子交换态、碳酸盐结合态、腐殖酸结合态之和)含量较高,如果发生酸雨或酸性矿山废水的排出,它们的环境有效态会大量增加,对流域具有潜在的危害;(3)土壤中Pb、Zn、Cd、As含量分布和化学形态分布,整体上均为随着与矿区的距离增大而降低的趋势,分布曲线分为单峰状、双峰状两类。另外,Cd、Pb、Zn的化学形态分布与总量分布趋势基本一致,As的腐殖酸结合态、残渣态与总量分布一致。 . 以流经中国铅锌矿储量最大的兰坪金顶铅锌矿区的澜沧江支流——沘江周围农田土壤为研究对象,通过实地调查采样、室内实验测定和统计分析等方法,测定分析了土壤中Pb、Zn、Cd、As的含量及其化学形态分布,以探讨矿产开发对农田土壤重金属含量的影响。结果表明:(1)沘江流域农田土壤中的重金属蓄积量大,以国家《土壤环境质量标准》(Ⅱ级)衡量,Pb、Zn、Cd、As含量超标率分别为66.667%、91.667%、100%、16.667%,污染程度为Cd﹥Zn﹥Pb﹥As;(2)土壤中Pb和Cd的化学形态均以水溶态为主,活性大,迁移能力强,水溶态元素能够直接进入生态链,通过植物吸收进入食物链将给人类健康造成一定的威胁。而Zn和As化学形态分别以铁锰氧化物结合态和残渣态为主,这两种形态在一般环境条件下较稳定,迁移能力弱;Pb和Cd的环境有效态(水溶态、离子交换态、碳酸盐结合态、腐殖酸结合态之和)含量较高,如果发生酸雨或酸性矿山废水的排出,它们的环境有效态会大量增加,对流域具有潜在的危害;(3)土壤中Pb、Zn、Cd、As含量分布和化学形态分布,整体上均为随着与矿区的距离增大而降低的趋势,分布曲线分为单峰状、双峰状两类。另外,Cd、Pb、Zn的化学形态分布与总量分布趋势基本一致,As的腐殖酸结合态、残渣态与总量分布一致。 |
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| [52] | . 选择乐安河-鄱阳湖段典型重金属污染区作为研究区,采用不同方法对各样点土壤及其蔬菜农产品的重金属污染及其危害进行评价.结果表明:各样点土壤中重金属含量最高的元素为Cu,最高值达423.124 mg·kg-1;不同评价方法得出乐安河上游至中游区域土壤中重金属Cu呈极度污染状态,存在严重的生态风险隐患;各样点蔬菜重金属Cd含量均超过《无公害蔬菜安全要求》中规定的标准值(0.050 mg·kg-1);农产品样品对Cd的富集系数都超过0.100,最高值达3.254;内梅罗综合污染指数法的评价得到78.57%的农产品重金属Cd为重度污染;健康风险指数评价进一步表明各样点大部分农产品中的Cd超出安全基准值1.0,且样品中Cd的目标致癌风险TR(0.003 2~0.013 2)均超过了美国环保署推荐的可接受风险值(10-6~10-4)和国际辐射防护委员会推荐的最大可接受风险值(5.0×10-5). . 选择乐安河-鄱阳湖段典型重金属污染区作为研究区,采用不同方法对各样点土壤及其蔬菜农产品的重金属污染及其危害进行评价.结果表明:各样点土壤中重金属含量最高的元素为Cu,最高值达423.124 mg·kg-1;不同评价方法得出乐安河上游至中游区域土壤中重金属Cu呈极度污染状态,存在严重的生态风险隐患;各样点蔬菜重金属Cd含量均超过《无公害蔬菜安全要求》中规定的标准值(0.050 mg·kg-1);农产品样品对Cd的富集系数都超过0.100,最高值达3.254;内梅罗综合污染指数法的评价得到78.57%的农产品重金属Cd为重度污染;健康风险指数评价进一步表明各样点大部分农产品中的Cd超出安全基准值1.0,且样品中Cd的目标致癌风险TR(0.003 2~0.013 2)均超过了美国环保署推荐的可接受风险值(10-6~10-4)和国际辐射防护委员会推荐的最大可接受风险值(5.0×10-5). |
| [53] | . 为了研究江苏省典型区地震带农田土壤和小麦中重金属的污染,在具有代表性的农田采集收获期小麦及耕层土壤,分析和评价了土壤和小麦中重金属Cu、Pb、Cd、Ni、Cr、Hg、As和Zn的含量及污染程度。结果表明,土壤样品中Cd、Zn、Pb的含量均超过江苏省土壤背景值,Cr、Cu、Ni和As分别有25.64%、97.44%、92.31%和92.31%的土壤样品中超过江苏省土壤背景值,Hg的含量均在背景值以下;与国家土壤环境质量标准(GB15618-1995)中Ⅱ级标准相比,Cd的含量均超出标准限值,其它7种重金属元素含量均在标准限值以下。土壤中重金属相关分析表明,Cd、Cu、Cr、Ni、Pb、Zn、As具有相同的来源的可能性较大,而Hg与Cd、Cu、Cr、Ni、Pb、Zn、As的来源均不相同。以NY 861-2004为评价标准,小麦籽粒Pb、Cr、Hg、Ni、As样品超标率分别为100%、58.97%、33.33%、10.26%、2.56%,Cu、Zn和Cd没有样品超标, 由此可见小麦籽粒中Pb的污染最为严重。采用单因子污染指数法、综合污染指数法和Hakanson潜在生态评价指数法以国家土壤环境质量标准(GB15618-1995)和江苏省土壤背景值为参比值,对农田土壤重金属污染进行评价,结果显示,从单项污染指数来看只有Cd达到重度污染水平,其它元素均在安全范围以内,从综合污染指数来看土壤重金属污染达到中度污染水平,从潜在生态评价指数法来看,研究区域表现为很强的生态危害,并以Cd为主要污染因子。 . 为了研究江苏省典型区地震带农田土壤和小麦中重金属的污染,在具有代表性的农田采集收获期小麦及耕层土壤,分析和评价了土壤和小麦中重金属Cu、Pb、Cd、Ni、Cr、Hg、As和Zn的含量及污染程度。结果表明,土壤样品中Cd、Zn、Pb的含量均超过江苏省土壤背景值,Cr、Cu、Ni和As分别有25.64%、97.44%、92.31%和92.31%的土壤样品中超过江苏省土壤背景值,Hg的含量均在背景值以下;与国家土壤环境质量标准(GB15618-1995)中Ⅱ级标准相比,Cd的含量均超出标准限值,其它7种重金属元素含量均在标准限值以下。土壤中重金属相关分析表明,Cd、Cu、Cr、Ni、Pb、Zn、As具有相同的来源的可能性较大,而Hg与Cd、Cu、Cr、Ni、Pb、Zn、As的来源均不相同。以NY 861-2004为评价标准,小麦籽粒Pb、Cr、Hg、Ni、As样品超标率分别为100%、58.97%、33.33%、10.26%、2.56%,Cu、Zn和Cd没有样品超标, 由此可见小麦籽粒中Pb的污染最为严重。采用单因子污染指数法、综合污染指数法和Hakanson潜在生态评价指数法以国家土壤环境质量标准(GB15618-1995)和江苏省土壤背景值为参比值,对农田土壤重金属污染进行评价,结果显示,从单项污染指数来看只有Cd达到重度污染水平,其它元素均在安全范围以内,从综合污染指数来看土壤重金属污染达到中度污染水平,从潜在生态评价指数法来看,研究区域表现为很强的生态危害,并以Cd为主要污染因子。 |
| [54] | . 为了解煤矿区周边农田土壤重金属污染状况,采集了贵州省兴仁县某典型煤矿区农田土壤样品64份,测定了土样中重金属(As、Cr、Pb、Zn、Cd、Hg、Cu、Ni)总量及各形态含量,采用单因子指数法、潜在生态风险指数法(Hkanson法)和风险评估编码法(RAC)对研究区主要土壤利用类型(水稻土、薏米地、植烟土和菜园土)中重金属进行潜在生态风险评估和环境风险评价.结果表明： 不同利用类型土壤中重金属含量除Zn外,其他元素均明显超过贵州省背景值.单因子指数法评价结果表明,As、Pb、Hg和Cu污染较为严重,均属重度污染.形态分析表明,土壤中重金属形态构成差异明显,酸可提取态As、酸可提取态Cd所占比例较高;Cr、Zn、Cu、Ni主要以残渣态为主;Pb主要以可还原态和残渣态为主;而Hg的酸可提取态、可还原态、可氧化态均占有相当比例,三者之和大于55%.重金属可利用度大小顺序为: 水稻土(446.86),均处于较高风险.风险评估编码法结果显示,As在水稻土、薏米地及植烟土中均处于高风险，在菜园土中处于中等风险;Cd、Hg均处于中等风险,Cr、Pb、Zn、Cu和Ni均处于低风险.因此,对该区域农田土壤进行管控时应重点考虑As、Cd和Hg污染. . 为了解煤矿区周边农田土壤重金属污染状况,采集了贵州省兴仁县某典型煤矿区农田土壤样品64份,测定了土样中重金属(As、Cr、Pb、Zn、Cd、Hg、Cu、Ni)总量及各形态含量,采用单因子指数法、潜在生态风险指数法(Hkanson法)和风险评估编码法(RAC)对研究区主要土壤利用类型(水稻土、薏米地、植烟土和菜园土)中重金属进行潜在生态风险评估和环境风险评价.结果表明： 不同利用类型土壤中重金属含量除Zn外,其他元素均明显超过贵州省背景值.单因子指数法评价结果表明,As、Pb、Hg和Cu污染较为严重,均属重度污染.形态分析表明,土壤中重金属形态构成差异明显,酸可提取态As、酸可提取态Cd所占比例较高;Cr、Zn、Cu、Ni主要以残渣态为主;Pb主要以可还原态和残渣态为主;而Hg的酸可提取态、可还原态、可氧化态均占有相当比例,三者之和大于55%.重金属可利用度大小顺序为: 水稻土(446.86),均处于较高风险.风险评估编码法结果显示,As在水稻土、薏米地及植烟土中均处于高风险，在菜园土中处于中等风险;Cd、Hg均处于中等风险,Cr、Pb、Zn、Cu和Ni均处于低风险.因此,对该区域农田土壤进行管控时应重点考虑As、Cd和Hg污染. |
| [55] | . 以都江堰城区周边农耕地为对象,按照国标方法对土壤样本中的Cr、Cu、Cd、Pb、Zn五种重金属元素含量进行测定。结果表明,部分样本中的Cd、Cu含量超过国家土壤环境质量二级标准。采用单因子污染指数和土壤综合污染指数评价方法,以国家土壤环境质量二级标准为评价标准,对研究区内Cr、Cu、Cd、Pb、Zn重金属的污染状况进行评价,评价结果显示,Cu、Cd为主要污染元素,污染指数处于轻、中度污染,Cr、Pb、Zn对土壤尚未构成污染关系,研究区土壤重金属总体污染程度较轻。 . 以都江堰城区周边农耕地为对象,按照国标方法对土壤样本中的Cr、Cu、Cd、Pb、Zn五种重金属元素含量进行测定。结果表明,部分样本中的Cd、Cu含量超过国家土壤环境质量二级标准。采用单因子污染指数和土壤综合污染指数评价方法,以国家土壤环境质量二级标准为评价标准,对研究区内Cr、Cu、Cd、Pb、Zn重金属的污染状况进行评价,评价结果显示,Cu、Cd为主要污染元素,污染指数处于轻、中度污染,Cr、Pb、Zn对土壤尚未构成污染关系,研究区土壤重金属总体污染程度较轻。 |
| [56] | . This paper presents the results of an investigation into the rate of Cd accumulation and changes in forms of Cd in a soil that has been subjected to long-term superphosphate fertiliser application. Results indicate that there had been a significant accumulation of Cd in the soil during the past 44 years. On the high fertiliser treatment (376 kg superphosphate ha -1 yr -1 ), Cd was estimated to have accumulated at a rate of 7.8 g ha -1 yr -1 . During the course of the trial, there was an increase in the proportion of Cd associated with exchangeable and soil organic matter fractions on the fertilised plots, which was related to a corresponding increase in soil organic carbon levels. Results also indicate that although there was a large proportion of added Cd associated with the organic fraction, the concentration of applied Cd occurring in the residual fraction was also substantial (i.e >25% of added Cd). In addition, an investigation into the effects of residence time of Cd in the soil indicated that there was a redistribution of Cd into less soluble forms with time (i.e. residual Cd), along with a decrease in total soil Cd concentrations. There was also evidence of movement of Cd down the soil profile in this irrigated soil. The implications of these results for Cd phytoavailability are discussed. |
