陕西省关中粮食主产区土壤环境质量评价

在大面积调查的基础上,通过现场调查取样、实验室检测、数据统计分析等,对陕西省关中粮食主产区10县10万hm2粮食主产区土壤中重金属的污染现状进行了调查研究。结果表明:陕西省粮食主产区域所监测的652个监测点中,5个监测点综合污染指数超过0.7,处于警戒线,其他区域土壤质量良好,全部为清洁;根据陕西省土壤重金属本底值和国家二级土壤环境质量标准评价,所监测的8种重金属在陕西省关中粮食主产区均存在不同程度的污染累积现象;监测区域总污染面积占到了监测总面积的1.1%。     

基于GIS的天水市秦州区樱桃园土壤重金属元素空间分布与污染评价

[目的]获取土壤重金属污染状况,为促进秦州区樱桃园产业的可持续发展提供科学依据,也为其他果树用地的土壤重金属污染防治提供借鉴。[方法]以天水市秦州区樱桃园主产区的6个镇(太京、玉泉、藉口、关子、牡丹、杨家寺)作为研究点,运用空间分析的方法,研究表层土壤中的重金属污染的空间分布特征,又运用尼梅罗综合污染指数法和污染负荷指数法对土壤重金属环境质量及潜在生态风险进行评价。[结果]通过应用GIS得到的空间分布图可知,秦州区樱桃园土壤重金属污染程度都较轻,东北部樱桃园土壤重金属污染较西南部污染严重。[结论]樱桃园土壤重金属污染程度突出元素为Pb,而Zn,Cr,Cu属轻度污染水平,Cd污染最轻,5种重金属元素之间含量差别较明显。土壤重金属污染主要集中在太京镇、玉泉镇、藉口镇,这些区域靠近城市中心,受交通、人为因素影响密切,污染严重。     

高风险重金属污染土壤识别研究方法综述

高风险的重金属污染土壤的识别和探测是土壤健康风险评价及管理的基础,也是有效控制土壤污染、保障环境安全和农业可持续发展的重要前提。本文综述了高风险重金属污染土壤识别的方法及各自优缺点,主要包括元素剖面分布对比、与环境标准和背景值对比、同位素示踪、探索性统计分析、GIS制图和空间分析、多元统计分析、地统计学、空间统计分析和高精度曲面建模方法。将高精度曲面建模(HASM)与GIS空间分析、多元统计分析以及空间统计分析相结合,不仅可为土壤和土地资源普查和污染调查提供方法和理论上的借鉴,而且还可直接为土壤污染现状评价和风险管理、区域环境质量改善和土地利用规划等提供科学依据,是未来高风险重金属污染土壤识别研究的重要方向之一。     

北京门头沟矿集区土壤重金属空间分布及污染特征

采用Arc GIS反距离权重插值数学模型和SPSS多元统计分析对门头沟矿集区周边的土壤重金属空间分布及污染特征进行综合研究,并运用潜在生态危害指数法进行生态风险评价。结果表明,研究区域土壤重金属含量空间分布自西至东逐渐升高。研究区域重金属危害程度由大到小依次为HgCdPbCrZnCuNiAs。研究表明煤矿开采及人类工农业生产共同作用造成的重金属危害最大,砂石类矿种造成的危害较弱。8种重金属潜在生态危害指数RI值在67.81~668.53之间,各种重金属污染的潜在生态危害由强至弱依次为HgCdAsPbNiCuCrZn。综上所述,研究区域的土壤重金属存在危害,由于研究区域位于北京市生态涵养区,其生态危害不可小觑,需要跟踪评价和系统修复。     

新疆准东矿区土壤与降尘重金属空间分布及关联性分析

土壤重金属与大气降尘重金属之间的关联性可以反映重金属污染的来源、土壤-大气系统中重金属的传输、迁移和扩散特征。为了研究矿区表层土壤的污染状况及与降尘重金属质量分数间的关联性,该研究以新疆维吾尔自治区准东矿区为研究靶区,利用2014年采集的51个表层土壤和大气降尘样品的室内实测重金属质量分数数据,并基于此分析了样品中6种重金属(As、Cu、Cr、Hg、Pb、Zn)的空间分布特征、地积累指数以及潜在生态风险;利用Pearson相关性分析矩阵和灰色关联法对表层土壤与大气降尘中重金属浓度的相关性和关联度进行探讨。结果表明:1)准东矿区表层土壤重金属的分布状况存在着明显的空间差异,其中Hg的污染程度最严重,处于强-极强度污染,其潜在生态危害指数达到了较高生态风险;Zn和Cu基本处于无污染状态,属于轻微生态风险;2)大气降尘重金属空间分布存在着明显差异,降尘中的Zn处于极强度污染,Hg处于无污染状态;3)Pearson相关分析与灰色关联分析表明,准东地区表层土壤与大气降尘中6种重金属的相关系数大小顺序与关联度排序结果一致,其中Hg和As元素具有较强的一致性,且具有相同的来源,说明大气降尘对表层土壤中重金属的质量分数有一定影响。但因不同重金属元素沉降特性不同,导致各元素之间的关联度有所差异。     

基于GIS的杭州市居民区土壤重金属污染现状及空间分异研究

研究了杭州市50个代表性居民小区土壤重金属(Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn)的含量,按照国家《土壤环境质量标准》对该市居民区土壤重金属污染状况做出了评价,并在GIS技术支持下,研究了土壤重金属污染的空间变异性。结果表明,杭州市居民区土壤均受到了不同程度的污染。其中4%的土壤轻度污染,54%的土壤中度污染,42%的土壤严重污染。土壤重金属污染具有显著的空间分异特征,严重污染区域大致呈西北-东南走向,包括了城北的大部分地区、市中心和城东南一些地区。工业生产和居民区形成时间对居民区土壤重金属积累有较大的影响。     

大冶市农田土壤中镉的空间分布特征及污染评价

矿山开采和冶炼是造成土壤重金属Cd污染的主要原因,了解典型区域土壤中Cd的空间分布特征及其污染现状,可为区域土壤污染防治与安全利用提供重要信息。本研究针对湖北省大冶市所有农田采集92个表层土壤样品和3个土壤剖面,利用GIS方法对土壤重金属Cd空间分布特征及污染状况进行了研究。结果表明大冶市土壤中Cd的含量范围为0.6 ~ 4.6 mg/kg,平均值为1.41 mg/kg,Cd迁移深度可达 40 cm。区域内土壤Cd污染范围较广,空间变异较大,还地桥镇、罗桥街办、陈贵镇等地农田土壤Cd含量较高。地积累指数评价结果显示大冶市大部分农田土壤为轻度、中度污染程度,在合理调整种植结构等方式下仍可保障农田安全利用。     

基于GRNN网络模型的土壤重金属空间分布的研究

以江苏省南通市为研究区,利用采样点实测数据,借助GRNN神经网络模型并结合3S技术对农田土壤重金属的空间动态分布进行了深入研究。结果表明,GRNN神经网络模型能够智能地学习各个采样点的空间位置与该点各重金属含量之间的映射关系,并能够稳健地对各个空间插值点处的土壤重金属含量进行预测;结果显示南通市农田土壤重金属污染总体较轻,但也存在局部地区的严重污染。在运用GRNN神经网络模型进行空间插值了解重金属空间动态分布的基础上,可以根据污染的状况确定农产品的生产布局和规划。     

丘陵红壤重金属复合污染的空间变异分析

本文以江西省贵溪市江西铜冶炼厂周围的土壤重金属污染区(面积7.7km2)为例,研究了基于GIS的地统计学方法在丘陵红壤区土壤重金属复合污染空间变异分析上的应用,提出了一个空间变异分析步骤:(1)利用DGPS定位,以50~200m的随机网格采集土壤样品;(2)分析土壤重金属含量数据的分布类型和空间分布趋势,通过数据转换去除数据趋势;(3)计算半方差函数并选择最佳的拟合模型和参数;(4)通过交叉验证选择合适的克立格方法;(5)通过空间插值,绘制重金属污染空间分布图,分析空间变异规律和影响因素。空间分析结果表明,Cu和Cd的复合污染是铜冶炼厂污染区的主要污染特征,基于ArcGIS的地统计学分析模块可以较准确地分析丘陵区土壤重金属复合污染的空间变异特征。     

绿色食品产地土壤重金属空间分布与污染评价

为研究绿色无公害食品产地土壤重金属的含量与分布状况,以慈溪市周巷镇为研究区,利用综合指数法对土壤中重金属的含量进行评价,应用地统计学的方法分析土壤重金属含量的空间变化,并绘制土壤重金属的空间分布图。结果表明：以当地土壤重金属的自然背景为评价标准,所研究的8种重金属单项污染指数均大于1,说明8种重金属在该区均产生污染。以内梅罗指数法计算的土壤重金属综合污染指数为1.54,处于轻微污染的级别。研究区由北向南随地理位置和土地利用方式的不同,土壤中重金属含量有逐渐增高的趋势。不同剖面土壤重金属含量的研究表明,土壤中重金属有表聚和亚表聚的特征,随取样层次的加深,土壤中的重金属含量逐渐减少,说明土壤中的重金属含量受到人类活动的强烈影响。     

太原市污灌区土壤重金属污染现状评价

对太原市污灌区土壤重金属分布特征进行了分析评价,结果表明重金属Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Hg、Cd含量均值均未超过土壤环境质量标准（GB15618—1995）,但其平均值均显著高于太原市土壤背景值。各重金属间的相关分析表明,Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Cd之间呈极显著相关,说明这8种元素污染源可能相同。Hg是本区表层土壤重金属污染的主要因子,重金属元素的污染程度依次为Hg〉Cd〉Pb〉As〉Cu〉Zn〉Cr〉Mn〉Ni。土壤重金属单项污染指数均值均大于1,综合污染指数为2.81,总体上,污染水平为中度及其以上。各种重金属单因子污染指数和综合指数在研究区有相似的空间分布格局,总体分布趋势为东南部小店地区和中南部晋源区相对较高,南部清徐县相对较小;通过因子分析并结合污灌区污染源调查,表明Hg除受污水灌溉的影响外,燃煤释放的Hg可能是重要来源之一,Cd、Zn、Pb和Cu可能来自污水灌溉和大气沉降,以污水灌溉的贡献为主,Ni、Mn、As、Cr来自污水灌溉。Hg、Cd是太原市污灌区土壤中需要优先控制的重金属。     

经济发达地区县域尺度土壤重金属污染区划

土壤重金属污染是社会关注的热点问题,而其区划是污染修复的基础。该文以地处经济快速发展地区的昆山市为例,综合运用地统计学、系统聚类分析、主成分分析等方法,以乡镇为基本单元,对研究区土壤重金属污染情况进行区划。结果表明：采用重金属污染状况结合孕污环境2次聚类的方法,研究区土壤重金属污染可划分为5个一级区和10个二级亚区。此分区体现了研究区土壤重金属污染空间分布状况和各乡镇孕污环境的空间差异,可对以后土壤重金属污染的控制及治理等相关工作借鉴。     

拉林河流域土壤重金属污染特征及来源解析

该文选取拉林河流域表层土壤为研究对象,通过对土壤重金属的含量和空间分布分析、污染评价、以及潜在生态风险评价,了解土壤重金属的分布特征和污染现状,并利用正定矩阵因子分解法（PMF）探索土壤重金属污染的来源。结果表明,表层土壤中Cr、As、Pb、Cu、Zn、Ni、Mn、V的平均含量均低于背景值,Co和Se略微高于背景值,部分土壤样点Cd和Ni超过国家土壤环境质量标准的二级标准。研究区土壤污染的主要金属元素为Cd和Hg,地累积指数表明受到污染的样品比例分别达到45.1%和37.0%,其潜在生态危害指数平均值分别为49.83和70.29。根据PMF计算结果,拉林河流域表层土壤重金属累积主要受自然源、农药肥料源、工业排放源的影响。其中,自然本底对研究区土壤中重金属的影响最大,贡献率为38.0%,其次是农药和肥料施用,贡献率为32.6%,燃煤和工业排放源的贡献率稍低,为29.4%。     

基于GIS的山东寿光蔬菜产地土壤重金属空间分布特征

以山东省寿光市蔬菜种植基地为研究区,通过数理统计与地统计学空间分析的方法,研究了寿光市表层土壤中的重金属质量分数及其空间分布特征,并在地理信息系统支持下绘制土壤重金属的空间分布图。结果表明：寿光市表层土壤中重金属质量分数平均值低于食用农产品产地环境质量标准（HJ332-2006）。除Zn、Pb和As 3种元素外,其他5种重金属元素（Cu、Cd、Cr、Hg、Nr）呈现出正偏态的分布特征,所有重金属元素分布峰的顶点均超出正态分布的最高点。空间分析结果表明,8种重金属元素在寿光市表层土壤中的质量分数呈中等程度的空间相关性。土壤中各重金属的分布呈现出中部、南部、东南部质量分数较高,北部、东北部与西南部质量分数较低的空间分布特征。寿光表层土壤中的重金属质量分数受到自然因素与人为因素的双重影响。     

葫芦岛市连山区、龙港区土壤重金属空间分布及污染评价

本文利用地理信息系统及地统计学,对葫芦岛市连山区和龙港区土壤中重金属的污染状况进行了空间变异性分析,对Cd、Cu、Zn污染进行单因子评价。结果表明:土壤Cd、Cu、Zn的理论模型均为球状模型。Cu的C0/(C0+C)为26%,说明Cu体现为中等的空间相关性,Cd、Zn的C0/(C0+C)分别为0.3%、3.2%,说明这2种重金属体现为强烈的空间相关性。在已有监测数据的基础上,制作了该地区土壤Cd、Cu、Zn污染的预测表面,得到研究区土壤重金属的分布图及污染分布图。研究表明,龙港区和杨杖子矿区的土壤已达到了重度污染的水平,不再适合于农业生产。     

Identification of sources of heavy metals in agricultural soils using multivariate analysis and GIS

Purpose

Heavy metals in agricultural soils readily enter the food chain when taken up by plants, but there have been few investigations of heavy metal pressure in farming areas with low background concentrations. This study was carried out in a cultivation area of Northeast China that has undergone decades of intensive farming, with the aim of identifying the sources of accumulated heavy metals in agricultural soils using multivariate analysis and geographic information system (GIS).

Materials and methods

In 2011, concentrations of total iron (Fe), manganese (Mn), copper (Cu), nickel (Ni), lead (Pb), zinc (Zn), cadmium (Cd), chromium (Cr) and cobalt (Co), as well as soil pH and organic matter, were measured at 149 sites in arable soils in the study area. The principal component analysis (PCA) was employed to extract hidden subsets from the raw dataset in order to detect possible sources. Metal contents in soils from various croplands were further investigated using analysis of variance. With the Kriging interpolation method, GIS was used to display the PCA results spatially to explore the influence of land use on heavy metal accumulation.

Results and discussion

Most of the studied metals in arable soils of the study area were shown to have low concentrations, except for Cd (0.241 mg?kg^?1). According to the results of the PCA analysis, Fe, Mn, Pb, Zn, Cd, and Co formed the first component (PC1) explaining 40.1 % of the total variance. The source of these metals was attributed to farming practices (“anthropogenic” factor). Cu, Ni, and Cr fell into the second component (PC2), heavy metals that derived from parent rock materials (“lithogetic” factor). This component describes 24.6 % of the total variance. Compared to paddy lands, soils in drylands had greater accumulations of all the metals in PC1, which can be explained by a higher rate of phosphorus fertilizer application and a longer farming history.

Conclusions

Owing to the natural low backgrounds, soils in the study area were safe from heavy metal pollution with a contamination risk of Cd the only exception. Multivariate analysis and GIS were effective means in helping to identify the sources of soil metals and addressing the land use influence on soil metals accumulation. This work can support the development of strategy and policies to aid in the prevention of widespread heavy metal contamination in area with characteristics similar to those of the study area.     

基于GIS的农业土壤重金属风险评价研究——以南京市八卦洲为例

农产品产地环境安全受到广泛关注,合理评价农产品产地土壤重金属的风险状况,具有现实和长远意义。以南京市八卦洲农业土壤为例,选取对人体危害较大的As、Cd、Cr、Hg、Pb五种重金属元素,对表层土壤进行采样分析,分别采用传统标准方法、农业部发布的《全国农产品产地土壤重金属安全评估技术规定》(产地评估标准方法)和改进地累积综合指数法对该地区农业土壤重金属风险状况进行评价,运用GIS地统计学方法分析重金属风险等级的分布特征。结果表明:5种重金属元素的平均含量分别为11.0、0.38、92.1、0.08和34.5 mg kg-1,除元素Hg以外,均超过南京市土壤环境背景值。产地评估标准方法表明八卦洲超过80%的耕地无重金属风险,风险区零散分布在八卦洲西南部、南部以及东部地区,Cd和Pb是造成低风险的主要元素;传统标准方法仅显示了Cd元素的超标特征;地累积指数法表明Cd、Cr、Pb三种元素受人为活动影响较大,改进地累积综合指数法表明研究区总体生态状况良好。传统标准方法与产地评估标准方法能共同识别无风险的区域,而产地评估标准方法能更好地评价和划分农业土壤重金属风险区域,建议与改进地累积综合指数法结合使用,共同评估该地区农业土壤重金属风险水平、空间分布以及生态风险特征。     

夏尔希里地区土壤重金属含量特征及空间变异分析

以夏尔希里地区为研究区,对土壤样品中Co,Cr,Cu,Mn,Ni共5种重金属的含量特征和空间分异规律进行了研究,采用单因子和内罗梅法分析土壤重金属的污染程度,并利用地统计学方法分析研究区土壤重金属的空间分异特征等。结果表明:研究区5种土壤重金属含量为:Mn > Cr > Cu > Ni > Co,5种重金属和有机质均属于中等变异强度;相关性分析结果显示:Co与Cu,Mn呈现显著相关;Cr与Cu,Ni有显著正相关;有机质与Cr,Mn,Cu,Ni均呈现正相关;重金属含量空间分异特征整体表现为绿洲区 > 荒漠区 > 山地森林区;重金属污染评价结果为:Co和Mn属于轻污染,Cr和Ni处于警戒线,属于尚清洁状态。     

Urban soil pollution in Damascus,Syria: concentrations and patterns of heavy metals in the soils of the Damascus Ghouta

The objective of the study was to assess the extent and severity of heavy metal contamination of arable soils of the Damascus Ghouta, an area with intensive agricultural production. We examined the present degree and spatial distribution of heavy metal concentrations in 51 soil profiles and in 22 topsoil samples in the Damascus Ghouta. The soils were digested with aqua regia for heavy metal analysis. Pb, Cu and Zn concentrations in the topsoils exhibited anthropogenic increased values. The major sources for the heavy metal contamination in Damascus city are most possibly emissions from vehicles. These emissions transported by air and sewage water together with household and industrial sewage effluents have been considered to be responsible for the increased heavy metal concentrations found in the soils of the central Barada area. However, the values were in most cases below tolerable values of soil for agricultural use. Cr concentrations up to 1800 mg kg⁻¹ were found near a tannery industrial estate. Concerning the health risk of the population bioavailability and mobility of heavy metals seems to be of minor importance, based on the soil properties found in the study area. However, direct ingestion of soil, e.g., by children and inhalation of dust may contribute largely to the accumulation of heavy metal in human and livestock.     

地质统计学评估伊朗伊斯法罕城市采矿过渡区近地表土壤上铅锌镉的污染

Due to the lack of regulation and environmental education and awareness, Sepahanshahr located in vicinity of Isfahan City, central Iran, is now a rapid growing residential area suffering from the considerable consequences of poorly regulated mining activities operating in its vicinity. A survey was carried out on soil Pb, Zn and Cd concentrations around Sepahanshahr Town to explore the spatial structure of Pb, Zn and Cd distribution and to map their concentrations using geostatistical techniques. 100 near-surface soil samples were collected and analyzed for Pb, Zn and Cd and some related soil physical and chemical variables such as pH, organic matter content, electrical conductivity, and clay, silt and sand contents. The variography results showed a strong spatial dependency in heavy metals concentration due to the dilution effects of natural factors including atmospheric dispersion and precipitation. The almost same range values calculated for both ln-transformed Pb and sand data suggested presence of spatial co-regionalization. However, ln-transformed Zn data showed a shorter spatial dependency among the three tested heavy metals. Kriged maps of all three heavy metals showed a strong gradient of contamination around the three mining sites activating in the area. The results of this study provide insight into identification of the extent and spatial variability of Pb, Zn and Cd pollution in the mining sites and surrounding urban areas.