不同工业企业周围土壤-作物系统重金属Pb、Cd的空间变异及其迁移规律

对苏南不同排污方式的3个工业企业周围土壤-作物系统的重金属空间变异、迁移及影响因素进行了深入研究。研究表明:污水排放分别导致了氧化铅厂(F1)和化工厂(F2)周围农田土壤中Pb和Cd的聚集,其上作物的重金属吸收量也明显提高。而以大气排放为主的冶金企业(F3)导致土壤中重金属的轻微积累,也显著提高了作物中Pb的含量。在空间分布上,污水排放企业周围土壤和作物重金属的强烈聚集区出现在企业排污口附近约50m范围内,并随着距企业距离的增加重金属含量呈指数降低,高于土壤背景值的污染范围分别为400m(F1)和100m(F2)。进入土壤的Pb和Cd主要聚集在土壤表层0～20cm范围内。在企业污水灌溉的影响下,水稻Pb和土壤Pb、水稻Cd和土壤Cd均呈显著的指数关系;小麦Cd和土壤Cd呈显著的线性关系。当小麦和水稻Cd含量超过国家食品卫生标准(0.2mgkg-1)时,土壤中有效Cd含量分别为0.360mgkg-1和0.319mgkg-1,全Cd分别为1.50mgkg-1和1.42mgkg-1。而在大气污染的影响下,土壤-作物中的重金属无明显的相关性。     

大气沉降对萝卜地上和地下部分铅镉汞砷积累的影响

为评估大气沉降对蔬菜中重金属积累的潜在影响,选择非污染和污染2种土壤,分别在工业区、城区和农村等3种大气环境下开展露天与大棚种植对萝卜重金属积累的影响试验。结果表明,土壤是萝卜重金属的重要来源,污染土壤中生长的萝卜铅、镉、汞和砷积累明显高于非污染土壤,但试验区大气环境与种植条件对萝卜地上部分重金属含量也有很大的影响,萝卜地上部分重金属含量工业区城区农村,露天种植的萝卜地上部分重金属含量明显高于大棚;大气沉降对大气污染较为严重的工业区萝卜地下部分重金属积累有一定影响,对城区与农村的影响较小。通过清洗方式不能完全清除因大气沉降导致的蔬菜重金属积累,表明由大气沉降的重金属有较高比例已通过蔬菜叶片的气孔进入蔬菜组织内或被蔬菜组织紧密地吸附。研究证实了大气沉降对蔬菜地上部分中镉、铅和汞等重金属积累有直接的作用。     

南太行典型区小流域土壤铅含量空间分异及影响因素分析

为揭示小流域尺度土壤铅（Pb）含量的空间分异规律及影响机制，提高土壤污染修复与管控效率。该研究以蟒河小流域为研究区，采集121份土壤表层（0～20 cm）样品和15份环境辅助样品，利用经典统计学、地统计学和地理探测器等模型方法对土壤Pb空间分异特征及其影响因素展开研究。结果表明：1）蟒河小流域土壤Pb含量的平均值为110.40 mg/kg，高于区域背景值，部分点位超过农用地土壤污染风险筛选值，存在污染风险；2）土壤Pb含量变异程度为强变异，且不同方向均存在较强的变异程度，南-北（0°）和东北-西南（45°）变异在空间变异中占主导作用，变异程度受成土母质、地形等结构性因素影响大。3）经验贝叶斯克里金空间插值显示土壤Pb含量整体由西南向东北带状逐步增加，局部特征明显，东北部山前平原和中部平原区域是土壤Pb污染风险监测的重点区；4）地质类型和土地利用对土壤Pb含量空间分布差异具有最强解释力，叠加距矿山距离和工业距离等因素后，其交叉作用影响程度显著增加，地质地形、大气等自然因素叠加工矿企业及农业生产等复杂环境下区域重金属污染综合研究是未来面临并需要研究的重要内容。该研究可为南太行典型区复杂环境下土壤重金属污染防治与修复治理提供精准支撑。     

Analysis on influence factors of soil Pb and Cd in agricultural soil of Changsha suburb based on geographically weighted regression model

为了定量分析土壤重金属含量的影响因素,以长沙城郊农田土壤Pb、Cd为例,采用传统回归模型（ordinary least squares, OLS）和地理加权回归模型（geographically weighted regression, GWR）分析比较了土壤Pb、Cd含量与影响因素间的相关关系。结果表明：长沙城郊农田土壤Pb、Cd含量存在空间自相关性,Pb、Cd的GWR模型拟合度较OLS模型高,残差不存在空间自相关,GWR模型能更好地解释土壤Pb、Cd与影响因素变量的空间异质性。土壤Pb与Cd含量呈极显著正相关;土壤pH值、有机质、氮磷含量是影响土壤Pb、Cd含量的重要因素;离河流、城镇、工矿建设用地的距离对于城郊农田土壤Pb、Cd含量也有一定影响,土壤Pb、Cd的"高-高"集聚区（土壤Pb或Cd含量高的区域被Pb或Cd含量高的其他区域所包围,区域土壤Pb或Cd含量水平较高,且空间差异程度较小）和离河流、城镇、工矿建设用地较近的农田是Pb、Cd污染风险防控的重点区域。该研究可为定量分析区域土壤重金属含量的空间结构与影响因素提供参考,为长沙城郊农田土壤重金属污染的防控提供参考。     

农田土壤铅、镉含量影响因素地理加权回归模型分析

为了定量分析土壤重金属含量的影响因素,以长沙城郊农田土壤Pb、Cd为例,采用传统回归模型(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)分析比较了土壤Pb、Cd含量与影响因素间的相关关系。结果表明:长沙城郊农田土壤Pb、Cd含量存在空间自相关性,Pb、Cd的GWR模型拟合度较OLS模型高,残差不存在空间自相关,GWR模型能更好地解释土壤Pb、Cd与影响因素变量的空间异质性。土壤Pb与Cd含量呈极显著正相关;土壤pH值、有机质、氮磷含量是影响土壤Pb、Cd含量的重要因素;离河流、城镇、工矿建设用地的距离对于城郊农田土壤Pb、Cd含量也有一定影响,土壤Pb、Cd的"高-高"集聚区(土壤Pb或Cd含量高的区域被Pb或Cd含量高的其他区域所包围,区域土壤Pb或Cd含量水平较高,且空间差异程度较小)和离河流、城镇、工矿建设用地较近的农田是Pb、Cd污染风险防控的重点区域。该研究可为定量分析区域土壤重金属含量的空间结构与影响因素提供参考,为长沙城郊农田土壤重金属污染的防控提供参考。     

寒地黑土典型县域土壤重金属空间分布及影响因素分析——以海伦市为例

农田土壤重金属问题长期以来一直备受各界关注,科学揭示重金属空间分异特征及影响因素,成为新常态下耕地质量管理的重要组成部分。以海伦市耕地为研究对象,通过反距离权重插值法得到整个研究区8种重金属元素空间分布特征,利用地理探测器模型诊断自然因素、区位因素、生产生活因素对8种重金属空间分异的解释力。结果表明,Cr、Cu、Ni、Pb、Zn变异程度强,As、Hg、Cd变异程度较弱。8种重金属空间分异显著,不同重金属元素含量空间分布也存在差异,空间分布呈现西北向东南方向阶梯变化。不同影响因素具有不同的作用机制,对不同重金属元素空间分异的影响具有差异性,Hg、Cd、Pb、Zn的主要因素是区位因素与自然因素,As、Cr、Cu、Ni的主要影响因素是区位因素和生活生产活动因素,总体上区位因素的影响力大于生产生活因素,生产生活因素的影响力大于自然因素,土壤重金属在原本固有含量的基础上受到类人为因素的强烈扰动进行了新的空间排列,逐渐改变了原有的空间分布特征形成新的分布格局。     

松嫩平原北部土壤重金属空间分异特征及生态安全评价

以松嫩平原北部8.15万km2的范围为研究区域,以20 701个表层土壤样品的As,Cd,Cr,Pb,Hg,Cu,Zn,Ni共8种重金属元素含量为基础数据,利用地统计方法分析研究区内表层土壤重金属的空间分异特征.利用主成分分析法进行土壤生态安全质量评价.评价结果显示:松嫩平原北部表层土壤中重金属元素含量普遍低于世界土壤和中国土壤重金属平均含量;研究区内松花江、嫩江对表层土壤中重金属的水平迁移影响显著,表层土壤重金属含量由低及高呈现沿松花江嫩江的主要干支流向周围梯级过渡的趋势.表层土壤中重金属元素的空间分布主要受自然因素影响,其中Pb,As元素的空间分布受到一定程度的人为因素干扰.松嫩高平原区域土壤生态安全质量相对较低,松嫩低平原区域土壤生态安全质量相对较高.     

基于文献计量的中国农田土壤重金属污染评价

对中国知网和万方数据库中2003至2013年间农田土壤重金属污染的相关文献进行基于文献计量和地理信息技术的农田土壤污染指数时空分布信息挖掘。结果表明:全国农田土壤重金属污染处于轻度污染到中度污染之间,并表现出一定的时空分异规律。湖南、云南两省的农田土壤重金属污染最为严重,东南地区以广东、广西为核心形成高-高聚集。在探讨的几种重金属元素中,污染严重程度依次为CdPbCuAsCr。Pb、Cd污染较为严重,多与地区矿产资源的开发利用方式有关,应作为优先控制元素。研究成果或成为全国土壤污染状况调查的重要补充,可以促进区域土壤、环境相关研究的开展。     

南京沿江典型蔬菜生产系统土壤重金属异常的源解析

以南京沿江典型蔬菜生产系统为研究对象,通过测定并分析表层土壤、剖面土壤、肥料及大气降尘中重金属含量,揭示了土壤重金属异常的空间变异特征以及土壤重金属的来源。结果表明,(1)研究区表层土壤镉(Cd)、砷(As)、汞(Hg)、铅(Pb)、铜(Cu)、锌(Zn)和铬(Cr)平均含量均高于南京市土壤背景值,部分样点土壤Cd含量超过了国家土壤环境质量标准的二级标准,在土壤中呈现较高的累积;(2)除Cr以外,其他表层土壤重金属均呈现东南偏高西北偏低的空间分布特征,与土壤有机质的空间分布规律一致;(3)土壤重金属累积和分布状况与研究区的地形、周边工农业布局以及风向有关;(4)除土壤重金属累积的自然背景原因以外,农业施肥和大气沉降对土壤重金属的累积具有非常重要的贡献。     

北京市平原区农田土壤蚀积特征分析

采用野外观测、风洞模拟和实验室分析等手段,对北京市平原区土壤风蚀和大气降尘两种自然过程共同作用下的农田土壤蚀积状况及其对土壤理化性质的影响问题进行了研究。结果表明,2009年研究区农田土壤风蚀强度为0.64t/hm2,风蚀物颗粒以粒径在20～80μm的尘粒为主;大气降尘强度为1.00t/hm2,降尘颗粒以粒径在10～50μm的尘粒为主。降尘强度大于土壤风蚀强度,农田地表以沉积为主,强度约为0.36t/hm2.a。降尘粒径比风蚀物粒径明显偏细,长期的蚀积作用导致土壤粒度组成变细。降尘中重金属元素的含量明显大于土壤和风蚀物中的含量,长期沉积作用导致土壤中重金属元素的累积。     

龙游硫铁矿区农田土壤重金属污染的空间 变异及在水稻中的积累

为了解浙江龙游硫铁矿区农田重金属污染状况,采集矿区265件农田土壤样品,分析8种重金属Cu、As、Hg、Zn、Cd、Ni、Pb、Cr元素全量,利用地统计学软件GS+9.0对研究区土壤各元素指标进行半变异函数拟合,并利用普通克里格法进行插值并绘制空间分布图。采集30件水稻籽粒样品,分析重金属在研究区中水稻籽粒的累积特征,并进行了健康风险评价。结果表明:矿区土壤中8种重金属元素的变异系数从0.72到1.76,离散程度较高。8种重金属的土壤空间半变异函数Cu、As、Hg元素符合指数模型,Zn、Cd、Ni、Pb符合球状模型,Cr符合高斯模型。元素Cu、Pb、Zn、Cr、Ni的块金值与基台值的比值C0/C0+C都小于0.25,说明空间变化主要受地质背景等因素影响;元素Cd、Hg和As的块金值与基台值的比值C0/C0+C在0.25~0.75之间,说明除了地质背景因素,人为活动等随机因素也有影响。矿区水稻籽粒中重金属Ni和Cd的变异系数最高,分别为0.95和0.87,说明Ni和Cd元素可能存在异常积累。矿区水稻籽粒对重金属的富集能力由大到小依次为Cd、Zn、Cu、Ni、As、Hg、Cr、Pb。健康风险评价结果表明矿区农田水稻籽粒中元素As、Cd的风险商大于1,存在潜在健康风险;而其他6种重金属Cu、Hg、Zn、Ni、Pb和Cr基本属于安全范围。     

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。     

农作物叶片对大气沉降重金属的吸收转运和积累机制

近年来,农产品的重金属超标问题已经引起了公众的广泛关注,也是国内外学者研究的热点。要实现农产品重金属污染的有效防控,首先需要解决的就是重金属来源问题。目前已有的研究大多集中在根系对土壤中重金属的吸收机制研究,且已基本探明作物根系对重金属的吸收转运机制,包括根际离子的活化,根细胞的吸附和扩散、跨膜运输,根皮层细胞的横向运输,中柱的薄壁细胞到木质部导管的装载,木质部向地上部的转运等一系列过程。但大气沉降对农产品重金属积累的贡献及叶片的吸收、转运和积累机制尚不清楚。若能深入研究农作物叶片对重金属的吸收、转运和存储机制,从分子层面解析其关键作用过程,则可从叶面吸收的角度实现农产品重金属积累的有效阻控,为保证农产品安全提供新的思路。本研究依据已发表文献,归纳并对比了叶片和根系对重金属的吸收、转运、区隔、积累过程及其主要机制,对比两种吸收途径下重金属的迁移、转运系数及对农产品可食部位的贡献率。发现植物可通过根系和叶片两种途径吸收重金属,已有研究中叶片吸收的重金属在作物体内可食部位的迁移和转运系数大大高于根系吸收的重金属,说明大气沉降是农产品重金属积累的重要来源。叶菜和茶叶类作物,由于其食用部位本身就是叶片,根系吸收和叶片直接吸收的大气沉降重金属都会积累在叶片中。因此,未来需要加强对大气沉降的监测,并采取措施控制大气污染,源头阻断是保证农产品安全十分必要的途径。同时还需进一步探明水稻等农作物叶片吸收转运重金属的过程和重要作用机制,以及可食部位累积重金属的关键生育期。并采用分子生物学等手段控制重金属转运蛋白的合成,以及叶片细胞膜的理化性状,降低吸附重金属的活性和转运能力,为寻求有效阻控叶片吸收重金属的措施提供理论和实践指导,保证农产品的安全生产。     

基于GIS的黄淮海平原典型潮土区土壤重金属积累研究

以黄淮海平原典型潮土区——河南省封丘县为例,基于GIS数据统计分析方法和地统计学空间插值方法,其目的是为了:(1)明确土壤重金属Cr、Hg、As、Cu、Zn的当前含量水平及其历史变化趋势;(2)通过与潮土自然背景值(背景值)、国家土壤环境质量标准一级标准(一级标准)和绿色食品产地环境质量标准(绿色标准)的比较,阐明各重金属元素符合不同标准的土壤面积及其空间分布;(3)在上述研究基础上采用内梅罗综合指数法定量评价基于一级标准的土壤重金属综合环境质量及其县域分布.结果表明,5种重金属含量平均值除Hg与背景值相当外,其余均略高于背景值而远低于一级标准,除As外,土壤Cr、Hg、Cu、Zn含量均有随年限增加的趋势;占全县土壤总面积98％以上的Cr、As、Zn含量,100％的Hg含量,91％以上的Cu含量符合一级标准,超过99％以上的土壤符合绿色标准;基于一级标准的内梅罗综合指数进一步表明封丘地区土壤综合环境质量良好,仅有不足3％的土壤受到轻度污染.表明就重金属污染角度,当前状况下的封丘土壤适宜种植各类农作物,但个别超过绿色标准的地点应引起重视并及时采取防治措施.     

重庆主城区空气降尘中重金属的特点及其在表层土壤中的累积量研究

探索不同功能区空气降尘中重金属通量特征并对其进行污染评价,对于了解空气降尘输入对土壤中重金属累积影响具有重要意义。对重庆主城的居住区(JZ)、文教区(WJ)、商业区(SY)、郊区(JQ)、交通区(JT)和工业-居住混合区(GJ)逐月进行空气降尘通量和Cr、Ni、Cd、Pb含量的测定。结果表明,工业–居住混合区的空气降尘通量平均值最高,文教区的最低。6类功能区秋季的降尘量相对较低。Cd、Cr、Ni和Pb的平均降尘量在不同功能区分布存在差异。空气降尘中4种重金属元素的平均含量为:Cd 2.14 mg/kg、Cr 66.36 mg/kg、Ni 27.69 mg/kg、Pb 98.33 mg/kg。6类功能区降尘中Cd、Cr、Ni和Pb 4种重金属含量一般冬季较高。地积累指数法的分析表明降尘中Cd污染最严重。经推算,以空气降尘的方式向土壤中输入的重金属,使重庆主城区土壤中Cd、Cr、Ni和Pb等4种重金属元素的浓度在累积100a后仍将低于《土壤环境质量标准》中的二级标准。土壤中重金属元素增加速度最快为Cd,其次为Pb和Cr,Ni的增长为负值。     

基于RBF神经网络的土壤重金属空间变异研究

本文采用径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)预测太原市晋源区表层土壤中重金属Cr、Cd、Hg的空间变异,并与普通克里格(Ordinary Kriging)插值结果进行对比分析,以选择更合适的土壤重金属空间插值方法。研究结果表明:1)在拟合RBFNN模型过程中,选择合适的spread散布常数可以使模型达到最优,研究区域土壤Cr的最优散布常数为0.08,Cd的最优散布常数为0.10,Hg的最优散布常数为0.14,这组散布常数对于局部区域农田土壤重金属插值模拟有一定的参考意义。2)RBFNN方法与Ordinary Kriging方法对区域重金属浓度分布的预测趋势一致,土壤Cd含量在区域中部较高,尤其是从东北方向到西南方向的轴线上较高,向两侧形成扩散递减趋势;土壤中Cr含量总体分布趋势也是中部较高,其他区域相对较低;土壤Hg含量在区域东北部较高,由东北方向到西南方向浓度逐渐递减。且土壤重金属在区域中的分布与当地的污染源分布相对应。在样本数有限的情况下对土壤重金属进行空间变异研究时,RBFNN方法比Ordinary Kriging方法的预测精度更高更有效。     

黑龙江省海伦市农田土壤重金属分布特征及污染评价

海伦市是以农业为主导产业的黑龙江省县级市,为了解该市土壤重金属时空分布特征及其污染现状,对农田耕层及亚耕层土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Hg和As等重金属全量进行了分析,并采用单因子污染指数法和Nemerow综合污染指数法分别对土壤的重金属污染状况进行了评价。结果表明,该地区土壤重金属含量较低,总体表现为西南和西北含量较高、西部含量高于东部的空间分布特征。以松嫩平原土壤元素背景值为标准进行评价,已出现一定程度的污染。以GB15618-1995土壤环境质量标准二级标准进行评价,综合污染指数为0.504,所有样点土壤重金属均未达到污染水平。与耕层土壤相比,亚耕层土壤Hg和Cd含量显著下降,其他元素含量及分布特征则与耕层相似。从1980年到2008年,随着时间的变化,该区域土壤重金属含量增加趋势不明显,近期土壤出现重金属污染风险较小。     

An Evaluation of Trace Metals in High-Altitude Lakes of the Central Alps

Alpine areas in north-western Italy are subject to high deposition of atmospheric pollutants. Chemical investigations on high-altitude lakes indicate that most of them are recovering from acidification; however, they are still affected by the deposition of pollutants from the atmosphere, especially of heavy metals. This study compares the concentrations of heavy metals in alpine lake waters with those found in atmospheric depositions, to identify the possible contribution of deposition inputs to surface water ecosystems. The results were analysed by multivariate statistical techniques to identify the main emission sources of the various metals. Levels of trace metals in alpine lakes are generally low, and bedrock and surficial geology proved to be a major factor controlling metal concentrations in lake water. In fact, terrigenous elements show a wide range of concentrations while metals of anthropogenic origin, such as lead and cadmium, are often below the detection limits of the method; chrome and nickel are also present in very low concentrations. The median values of heavy metals in Italian alpine lakes are similar to those found in other lake surveys performed in remote areas, especially as regards metals of anthropogenic origin. The Visual MINTEQ model was applied to long-term chemical data of selected alpine lakes, to calculate aluminium speciation and to simulate its change in response to gradual modifications in a unit of pH. The ultimate aim of the modelling was to evaluate the possible threat to aquatic organisms of these highly toxic compounds.

     

燃煤电厂周边土壤中汞的分布和累积研究进展

汞(Hg)是唯一以气态形式存在于大气环境中的有毒重金属污染物。燃煤电厂作为最重要的人为Hg排放源之一,其释放的Hg可随大气环流运输和转化,并通过干湿沉降进入到陆地和海洋生态系统,造成局域、区域和全球范围内的Hg污染。研究燃煤电厂排放的Hg在大气中的沉降规律及其在土壤中的累积特点,对于深入了解燃煤电厂Hg排放的生态影响具有重要意义。本文综述了燃煤电厂Hg排放污染土壤的途径,分析了电厂周围土壤Hg的浓度水平和空间分布特点,总结了影响土壤Hg分布的主要因素,并对将来的研究方向提出了展望。     

Are cadmium, lead and mercury concentrations in mosses across Europe primarily determined by atmospheric deposition of these metals?

Purpose

This study aimed at investigating correlations between heavy metal concentrations in mosses and modelled deposition values as well as other site-specific and regional characteristics to determine which factors primarily affect cadmium, lead and mercury concentrations in mosses. The resulting relationships could potentially be used to enhance the spatial resolution of heavy metal deposition maps across Europe.

Materials and methods

Modelled heavy metal deposition data and data on the concentration of heavy metals in naturally growing mosses were integrated into a geographic information system and analysed by means of bivariate rank correlation analysis and multivariate decision trees. Modelled deposition data were validated annually with deposition measurements at up to 63 EMEP measurement stations within the European Monitoring and Evaluation Programme (EMEP), and mosses were collected at up to 7,000 sites at 5-year intervals between 1990 and 2005.

Results and discussion

Moderate to high correlations were found between cadmium and lead concentrations in mosses and modelled atmospheric deposition of these metals: Spearman rank correlation coefficients were between 0.62 and 0.67, and 0.67 and 0.73 for cadmium and lead, respectively (p?<?0.001). Multivariate decision tree analyses showed that cadmium and lead concentrations in mosses were primarily determined by the atmospheric deposition of these metals, followed by emissions of the metals. Low to very low correlations were observed between mercury concentrations in mosses and modelled atmospheric deposition of mercury. According to the multivariate analyses, spatial variations of the mercury concentration in mosses was primarily associated with the sampled moss species and not with the modelled deposition, but regional differences in the atmospheric chemistry of mercury and corresponding interactions with the moss may also be involved.

Conclusions

At least for cadmium and lead, concentrations in mosses are a valuable tool in determining and mapping the spatial variation in atmospheric deposition across Europe at a high spatial resolution. For mercury, more studies are needed to elucidate interactions of different chemical species with the moss.