城乡结合带农田土壤多环芳烃空间分布特征及来源解析-以南京市周岗镇为例

为了解城乡结合带农田土壤PAHs的污染特征及分布规律,本文以南京市江宁区周岗镇为例,就该地区表层农田土壤中15种优控PAHs组分的含量、空间分布特征及来源进行了研究。结果表明:有14种PAHs普遍被检出(苊未检出),以高环(4～6环)PAHs为主;PAHs总量范围在24.49～750.04μg kg-1之间,平均为230.89μg kg-1,有48.28%的土样受到了污染;与国内其他地区农田土壤相比,研究区PAHs含量处于中低水平;空间趋势面分析表明,14种PAHs在东西和南北方向上呈现出明显的规律增减性;从空间分布格局来看,研究区土壤中14种PAHs含量差异较大,整体呈现由东北向西南递减的趋势,且个别点位存在PAHs的富集现象,存在局部点源污染;采用主成分及多元线性回归分析污染来源,结果显示,研究区PAHs来源主要为煤、生物质燃烧,其次为汽油、柴油燃烧,贡献率分别为71%和29%,这与当地的工业发展水平关系密切。     

太原小店污灌区农田土壤多环芳烃的污染特征及其来源

[目的]对太原小店污灌区农田土壤多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源进行分析,为该区农田土壤环境质量评价及土壤污染防治对策的制定提供科学依据。[方法]采集太原小店污灌区15个表层土壤样品,利用GC/MS分析16种US EPA优控多环芳烃(PAHs)的含量,并对其来源和生态风险进行探讨。[结果]所有样品的16种PAHs均被检出,其检出率为100%。研究区农田土壤中总PAHs的浓度为0.315~7.661μg/g,平均值为3.568μg/g。在组成上,2,3环含量约占总量的64.2%,4环含量约占总量的14.2%,5,6环含量约占总量的21.6%,低环和中环PAHs含量所占的比例较高。根据特征比值法及调查结果判定,农田土壤中PAHs污染来源一方面与灌溉水质及灌溉历史有很大的关系,另一方面,主要通过燃煤或化石燃料产生的PAHs在大气干湿沉降和风力输送作用下进入到土壤环境中。[结论]与国内外其他地区的相关研究比较,小店污灌区农田土壤PAHs含量处于中高等污染水平。依据Maliszewska-Kordybach建议的分级标准评价,该区域所有采样点PAHs总量均超标;但基于我国《土壤环境质量标准(征求意见稿)(GB15618-2008)》提出的16种多PAHs污染物总量的农业用地标准值,该区域均未超出此标准。     

南京有机污染风险区农田土壤多环芳烃污染状况研究

采集南京地区不同有机污染风险区农田表层土壤,用超快速液相色谱仪检测样品中15种EPA优控的多环芳烃(PAHs)含量。结果表明,被检农田土壤多环芳烃总量分布于306.0~1251.3μg kg~(-1)之间,均值682.0μg kg~(-1),四环以上高环多环芳烃占较大比例(80%)。根据欧洲土壤质量标准,所检土壤样本已达污染水平。不同风险污染区农田土壤PAHs的含量由高至低为:钢铁工业区、有机垃圾处理区、化工工业区及炼油工业区。钢铁工业区附近主要的污染物为荧蒽、芘、屈和苯并[a]蒽,分别占到污染物总量的16%、13%、10%和10%。采用荧蒽/(荧蒽+芘)与茚并[1,2,3-cd]芘/(茚并[1,2,3-cd]芘+苯并[g,h,i]苝)比值对各地污染物来源进行分析,结果发现调查区域的PAHs污染物以燃烧源为主,生物质燃料为主要污染物,部分地区同时有石油燃烧污染。     

乌鲁木齐市周边地区土壤中多环芳烃的含量及来源

在乌鲁木齐市周边,从乌拉泊到水西沟按不同距离与深度进行土壤样品采集,采用索氏提取法与层析净化法进行预处理,高效液相色谱法测定土壤中16种多环芳烃(PAHs)的含量,并对PAHs进行对比分析、污染评价和来源分析的相关研究。结果表明:总PAHs平均浓度为998.23(306.94~3 652.16)ng/g,污染程度差异不大,处中度污染水平但更接近严重污染水平;16种PAHs的最低检测限为0.20~0.80 ng/g;一些采样点的表层土壤中苯并[a]芘的含量高于土壤质量控制标准。不同层次土壤PAHs的污染程度有所不同,其顺序为表层中层下层;高分子量(4~6环)PAHs占据了总含量的84.1%,低分子量(2~3环)PAHs占据15.9%,得出在乌鲁木齐市周边土壤中PAHs的重要来源是汽车排放,同时煤燃烧排放的贡献也很大。     

长江三角洲地区土壤环境质量与修复研究Ⅴ.典型地区农业土壤中多环芳烃的污染状况及其源解析

对长江三角洲典型地区(无锡和台州)农业表层土壤(0～20 cm)中15种美国环境保护署(USEPA)优控的多环芳烃(PAHs)含量和来源进行了研究.结果表明,无锡地区农业土壤中15种PAHs总量的含量范围为1 058～9 500 μg kg-1, PAHs污染较重,主要来源于石油以及石油和草/木材/煤的燃烧,PAHs的组成以4～6环为主;台州地区农业土壤中PAHs的含量范围为128～604 μg kg-1,PAHs污染较轻,主要来源于石油以及石油的燃烧,PAHs的组成以3～6环为主.     

某氮肥厂场地土壤PAHs污染特征研究

采用现场采样及室内测试方法对广州某氮肥厂原料车间和油库区土壤中16种优控多环芳烃（PAHs）的含量进行调查研究,分析了EPAHs含量及其组成特征和垂直分布特征,并在此基础上进行了源解析。结果表明,分析样品中∑PAHs范围在10-7795μg·kg,原料车间土壤中的∑PAHs小于油库区土壤中的,菲、芘、荧蒽、并（b）荧蒽、苯并（a）芘为主要污染物;油库土壤0-40cm的样品中16种PAHs均有检出,∑PAHs和单体分布基本一致;原料车间土壤∑PAHs和单体浓度随着地面深度的增加而减少。通过对单组分比值（菲／蒽,荧蒽／芘）的分析可以看出油库区土壤中PAHs来源于石油和燃烧源,而原料车间污染源主要为燃烧源。     

土壤中多环芳烃的分布特征及其来源分析

利用气相色谱法分析了南充市10个不同功能区表层土壤中美国环保署规定的16种优控多环芳烃（PAHs）的含量和组分特征,运用同分异构体比率揭示了其污染来源。研究表明,该区土壤中PAHs的含量在9.1～2269.1μg·kg-1之间,而且工业区的残留量大于农业区和居民区的残留量。按PAHs的环数来分,在工业污染区PAHs的含量总的趋势是四环〉二环〉三环〉五环〉六环;农业和居民区二环〉三环〉五环〉四环〉六环。该污染状况与国内外相关研究比较,处于中等污染水平。煤、木材和化石的燃烧是该地区土壤中PAHs污染的主要来源,苯并（a）蒽和菲是主要的超标化合物。     

北京东南郊再生水灌区土壤PAHs污染特征

采用Eijkelkamp土壤采样器对北京东南郊再生水灌区进行了3个钻孔剖面采样,同时采集了灌溉用水及地下水样品,并采用气相色谱-质谱联用仪对16种多环芳烃（PAHs）进行定量分析。结果表明,表层土壤中有14种PAHs检出,浓度在0.4-53.1 μg·kg-1之间,∑PAHs平均含量为206.7 μg·kg-1,达到了土壤污染临界值;表层以下PAHs的检出种类和含量显著减少,以中、低环的萘、菲、芴、荧蒽、芘为主,∑PAHs仅占表层的3.8%-12.0%,从剖面PAHs含量变化可以判断,低环PAHs较易迁移,迁移性强弱顺序为萘、芴〉菲〉芘、荧蒽;污灌区表土中PAHs组成与大气降尘接近,但与再生灌区有明显差异,这种差异主要由于灌溉用水不同所造成;再生水灌区表土以下土壤剖面检出的PAHs与再生水中的PAHs一致,说明再生水灌溉是导致土壤剖面PAHs污染的主要原因,同时地下水中检出的PAHs种类也与土壤剖面基本一致,但含量较高,可能是早期污水灌溉所造成。     

长江三角洲某电子垃圾拆解区土壤中多氯联苯的残留特征

运用网格法(1.0 km × 1.0 km)采集了长江三角洲某典型电子垃圾拆卸区38个土壤样品,分析了该地区17种土壤多氯联苯(PCBs)的总体残留特征.结果表明:研究区土壤PCBs污染以点源污染为主,其∑17PCBs的检出率为65.8%,检出范围在ND(未检出) ～ 152.8 μg/kg之间,平均含量为19.9 μg/kg ± 32.5 μg/kg,土壤PCBs的残留程度存在很大的差异,局部点位受到了严重污染.土壤中17种同系物又以3 ～ 5氯代化合物为主,三者占同系物总量的98.5%,其中PCB28、PCB77、PCB118含量高于其他同系物,分别为4.43、5.29 和 10.1 μg/kg.不同土地利用方式土壤残留量顺序为果园＞水田＞荒地＞林灌＞菜地.因此,该地区土壤PCBs污染问题不容忽视,应从源头控制,并加强修复管理,保障当地土壤的安全可持续利用.     

长江三角洲地区土壤环境质量与修复研究 Ⅴ.典型地区农业土壤中多环芳烃的污染状况及其源解析

对长江三角洲典型地区(无锡和台州)农业表层土壤(0~20cm)中15种美国环境保护署(USEPA)优控的多环芳烃(PAHs)含量和来源进行了研究。结果表明,无锡地区农业土壤中15种PAHs总量的含量范围为1058~9500μgkg-1,PAHs污染较重,主要来源于石油以及石油和草/木材/煤的燃烧,PAHs的组成以4~6环为主;台州地区农业土壤中PAHs的含量范围为128~604μgkg-1,PAHs污染较轻,主要来源于石油以及石油的燃烧,PAHs的组成以3~6环为主。     

基于APCS-MLR模型和地统计学相结合的矿区农田土壤砷源解析

为了研究矿区周边农田土壤As等重金属的污染特征和来源情况,在云南会泽铅锌矿区采集了42个农田土壤样品,测定了9种元素含量,利用绝对主成分得分–多元线性回归(APCS-MLR)受体模型定量解析了土壤中As的来源和贡献率,并结合地统计学方法揭示了As的不同来源及其贡献的空间分布状况.结果表明:①研究区土壤As的平均含量为7...     

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。     

上海市主要道路绿地土壤中多环芳烃的分布特征

以上海市延安高架、中环和外环3条主要道路的交通繁忙地带绿地土壤为研究对象,调查研究了其多环芳烃(PAHs)的分布状况.结果表明,3条道路绿地土壤中∑16PAHs的含量在538 ～ 2.19×104 μg/kg之间,与国外Maliszewska-Kordybach建立的标准相比,3条道路绿地土壤均受到PAHs的污染,尤其是4 ～ 6环PAHs,其含量占∑16PAHs的90%,分析认为有机质是影响其分布的重要因素之一.3条道路污染程度有所不同,大小顺序为:外环＞延安高架＞中环,这主要与道路建成年限和允许的通车车辆类型有关,通车年限越长,大型卡车越多,土壤所受PAHs污染的程度越严重.     

基于GIS的碧流河上游农田土壤性状空间分布特征

探究碧流河上游农田土壤性状指标现状和空间分布特征,为研究区耕地资源的可持续利用提供科学依据和数据支持。沿碧流河上游采集农田表层(0~20cm)土壤样品40份,运用地统计学和Arcgis技术,对农田土壤性状:比重、粒径、电导率、含盐量、pH、有机质、土壤大量营养元素(N、P、K)含量和微量营养元素(Cr、Cu、Zn、Mn、Ba)含量的空间分布特征进行系统分析。(1)农田土壤性状均属于中等空间变异,其中Zn元素含量的空间变异性最强(CV=59.58%),比重的空间变异性最弱(CV=2.61%),受外界干扰较小。(2)农田土壤性状之间关联性紧密,其中电导率与含盐量之间、pH与Cu和Mn元素含量之间、有机质与N和P元素含量之间、K元素含量与Ba元素含量之间、Cu元素含量与Zn和Mn元素含量之间、Zn元素含量与Mn元素含量之间呈显著正相关(P<0.01)。(3)农田土壤粒径存在强烈的空间自相关性,Cr、Cu元素含量空间自相关性最弱,其他土壤性状属于中等空间自相关。研究区农田土壤性状表现出显著的空间分布差异性。     

基于UNMIX模型的安徽大矾山废弃矿区土壤重金属源解析

为了摸清安徽庐江废弃矿区土壤重金属含量及其来源情况,通过区域网格布点划分,以大矾山为中心向周围扩散,最终确定50个典型特征点位,分析测定土壤重金属元素砷（As）、镉（Cd）、铜（Cu）、锰（Mn）、镍（Ni）含量,应用UNMIX模型进行土壤重金属源解析,并结合ArcGIS地统计模块中的普通克里金插值法分析土壤重金属空间分布,进一步验证源解析结果的准确性。结果表明：1）研究区0～10 cm和10～20 cm土壤中As、Cd、Cu、Mn和Ni含量的平均值分别为47.38、2.03、30.89、77.76、4.08 mg/kg和50.62、2.24、30.82、71.39、3.62 mg/kg。除Mn和Ni 外,As、Cd和Cu含量的平均值均高于当地背景值,10～20 cm 土层中As、Cd含量的中位值是土壤污染风险筛选值的1.28、7.17倍。2）研究区0～10 cm土层重金属的3大污染源,源1对Cu的贡献占主导作用,为铜矿业活动污染源,贡献率为5.75%;源2对Mn、Ni贡献率较高,为燃煤污染源,贡献率为49.86%;源3对As、Cd的贡献高于其他重金属,为岩石风化作用,贡献率分别为44.39%。3）研究区10～20 cm土层重金属2大污染源分别为土壤母质和垃圾堆放造成的混合源（源1）、淋滤作用和矿石开采及运输所导致的混合源（源2）,其贡献率分别为47.46%、52.54%,其中土壤母质和垃圾堆放的混合源主要影响Mn和Ni,淋滤作用和矿石开采及运输的混合源对As、Cd和Cu的贡献率较高。4）根据研究区土地利用类型及人类活动形式,发现UNMIX受体模型和空间分析相结合能够全面地解析土壤重金属来源。该研究可为大矾山废弃矿区开展土壤重金属污染修复治理提供理论依据。     

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。     

基于GIS的城市镉元素空间分布特征及其污染评价

以内江市城区为研究区,以GIS软件为平台,利用单因子污染指数法结合地统计方法,分析了内江市城市土壤镉元素空间分布特征及污染水平。结果表明:内江市土壤镉元素含量偏高,污染较重。总体来看,0—15 cm镉含量[（0.823 9±0.429）mg/kg]大于15—30 cm镉含量[（0.637 5±0.306）mg/kg],均高于国家二级标准值0.3 mg/kg。方差分析表明,不同土地利用类型同国家二级标准值之间镉元素含量差异显著。同时,表层的污染程度较深层大,表层中度和重度污染面积占95.07%,污染较重;深层轻度污染和中度污染面积占82.26%,污染较轻。