运城市村级农业土壤重金属的空间分布与原因分析

通过检测运城市南薛村农业土壤8种重金属(Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、Ni、As、Hg)含量,分析研究区内重金属空间分布特征和原因。与国家土壤环境标准的二级标准相比,Hg和Ni的超标率分别为16.50%和12.62%,Cd、Pb、As均未超标。按单项污染指数进行评价,主要污染物是Hg,污染指数为1.58,处于轻度污染级别,其余重金属的单项污染指数均小于1,处在安全域内。按内梅罗综合污染指数评价,61.65%的农业土壤重金属污染程度处于安全水平,18.45%的土壤处在警戒线上,15.53%的土壤为中度污染和严重污染,只有个别土壤属轻污染。Zn、Cr、Ni和As的块金效应介于25%~75%之间,同时受农药、化肥和母质因素的影响;Cu、Cd、Pb和Hg的块金效应大于75%,分别受粪肥、污水、汽车尾气和居民生活的影响。8种重金属含量空间分布差异显著,主要原因是不同地块间的生产方式不同,该研究对于试验区农业资源的合理配置、农业生产的科学管理和农产品的安全生产具有重要的指导意义。     

北京市农业土壤重金属污染环境风险等级评价

为全面了解北京市农业土壤中重金属污染环境风险等级及空间分布特征,采用Hakanson潜在生态危害指数法对1018个采样点的Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg 8种重金属进行污染的潜在生态风险评价,并运用指示克里格方法绘制污染风险概率分布图,对整个北京市农业土壤重金属污染风险的空间分布特征进行分析。结果表明：北京市农业土壤重金属污染风险已达到中度和低度,低度、中度、重度和严重4个风险等级的样点比例分别为42.63%、34.97%、18.57%、3.83%,8种金属中Cd和Hg元素污染风险最高,Cr、Ni、Zn元素生态风险较低,风险概率图显示城区周围、大兴、通州、密云等地风险等级较高。     

陕西泾惠渠灌区土壤重金属空间分布特征及来源

土壤重金属空间变异性是监测和评价农田生态系统环境质量的前提。该文基于104个表层土壤样品的重金属实测含量,运用多元统计和地统计相结合的方法,对陕西泾惠渠灌区土壤重金属含量的分布特征和来源进行了分析。结果表明,土壤中Hg、As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni 8种重金属平均质量分数分别为0.091、15.40、0.25、75.50、27.20、28.10、81.10、36.60 mg/kg,均超出土壤背景值(参考1986年报道的陕西省关中平原主要农业土壤中重金属含量),但低于国家土壤环境质量二级标准(GB15618-1995)。地统计分析表明,Hg、Ni、As基底效应介于25%~75%之间,属于中等空间相关;而Zn、Pb、Cd、Cu、Cr基底效应均大于75%,属于空间弱相关。多元统计分析表明,泾惠渠灌区土壤中Cd、Pb、Zn、Cu、As、Cr和Ni的累积主要源于农业生产活动、交通运输等人为活动,而Hg的累积则主要受工业排废的影响。目前,该灌区土壤环境质量良好,但土壤重金属有累积的倾向,应引起重视。     

西藏尼洋河水体重金属分布特征及风险评价

重金属含量是影响水生态环境安全的重要因素,该文意在探索西藏河流水体重金属变化规律。研究了雅鲁藏布江第二大支流尼洋河的Zn、Cu、Mn、Cd、Fe 5种重金属含量时空变化特征和相关性,以及迁移变化机理,对重金属富集程度和污染风险进行了评价。结果表明：尼洋河重金属含量源头较低,中上游位置有突变。Fe、Mn、Cd是影响水质变化的敏感因子。Zn、Cu、Mn含量平水期＞枯水期＞丰水期。丰水期重金属含量主要受人类活动或水文气象活动影响,平水期及枯水期的Zn、Cu、Mn、Fe含量主要受自然过程影响,枯水期Cd主要受人类活动影响。水库对重金属富集有一定的影响。河源和中下游河段污染较轻,上游河段重金属综合污染指数最高。     

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。     

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。     

开封市城市土壤磁化率空间分布及对重金属污染的指示意义

建立基于土壤磁化率的重金属污染等级标准可为土壤重金属污染评价提供更为简便的磁学方法。采集开封市城市土壤表层样品99个,测定As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量以及低频磁化率(χLF)和高频磁化率(χHF)。采用普通Kriging插值法探讨χLF的空间分布,污染负荷指数(PLI)评价土壤重金属污染程度,并在PLI与χLF相关分析的基础上建立了基于χLF的土壤重金属污染等级标准。结果表明,开封市城市土壤各样点7种重金属的平均PLI为2.53,呈中度污染,Cd是最主要的污染因子。土壤χLF平均值为125.7×10-8m3kg-1,总体上由东南向西北递减,高值区出现在东南部、老城区北部和陇海铁路沿线附近。各样点土壤重金属PLI与其χLF的回归方程为PLI=0.011χLF+0.320(r=0.663),呈极显著正相关(p0.01)。用土壤χLF可以评价开封市城市土壤重金属污染程度:当土壤χLF≤62×10-8m3kg-1时,为无污染;当62×10-8χLF≤153×10-8m3kg-1时,为轻度污染;当153×10-8χLF≤244×10-8m3kg-1时,为中度污染;当χLF244×10-8m3kg-1时,为强度污染。     

复垦土壤重金属污染潜在生态风险评价

为揭示矿区复垦土壤中重金属元素潜在的污染特征,采用Hakanson 潜在生态风险指数（The Potential Ecological Risk Index）,对安太堡露天煤矿复垦土壤中Cd,Cr,Cu,Pb,Hg,As等6种污染元素进行了分析,研究了露天煤矿复垦土壤重金属污染程度及潜在的生态危害性。结果表明：安太堡露天煤矿不同复垦时间和复垦模式下不同层次的复垦土壤的综合污染程度范围为8.29～16.90,平均值为10.72,处于中等的污染程度。重金属潜在风险指数在131.43～331.03之间,平均191.68,生态风险达到了中等程度,特别是复垦13年的南排1?420退化平台,综合潜在生态风险指数为331.03,达到了较高程度。0～40 cm土层的潜在生态风险综合评价属于中度的潜在生态风险。Hg是主要的污染因子,其对潜在的生态风险指数所贡献的比例达到了72.5%～84.62%。其余重金属的生态风险较低。因此,在安太堡露天煤矿复垦土壤中,Hg是最主要的潜在污染因子,应采取一定的措施,防止Hg的污染。应用该体系对复垦土壤重金属污染生态风险评价所得的结论同其它研究结果互为补充和借鉴。     

贵阳市城区土壤重金属分布特征及污染评价

调查了贵阳市不同功能区表层土壤中重金属含量及其分布特征,以基线为参比值,采用Hakanson潜在生态危害指数法对重金属的潜在生态风险进行了评价。结果表明,贵阳市城区土壤重金属(Hg、Cd、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn)主要来源于工业、交通以及燃煤等活动,其平均含量分别为0.108、0.320、20.53、22.17、35.71、64.87、48.65、217.90mg/kg,除Cr外,均显著高于相应基线。工矿区土壤中Pb、Zn含量显著高于其他功能区(p0.05)。Hg和Cd是主要的生态危害因子,其污染已达强生态危害水平,其余均显示为轻微生态危害水平;不同功能区土壤重金属污染均已达强生态危害水平,且污染程度依次是:商务区工矿区文教区居民区城市绿地交通区。     

污灌区土壤重金属空间结构与分布特征

该文探讨了地统计学插值模型应用于土壤重金属污染评价的适用条件,分析了北野场污灌区土壤重金属的正态分布特征和主导分布趋势,提出了不同重金属因子适宜的地统计插值模型。结果表明:土壤重金属空间变异系数处于12%～37%之间,整体变异性不大;Pb、Cd等因子的块金效应分别为0.90、0.87,空间相关性较弱,受人为随机因素的影响较大,As、Cr、Zn、Cu值等因子的块金效应分别为0.52、0.51、0.51和0.46,空间相关性中等,受人为随机因素和空间结构因素的共同作用,Hg和Ni的块金效应分别为0.253和0.06,空间相关性较强,受空间结构性因素的影响较大,可能受原生地质的影响较大。污灌区重金属含量存在增加趋势,灌区土壤重金属含量自北向南总体呈现较少趋势,这与灌区上下游灌溉保证率不同有关,表明长期污水灌溉可导致土壤重金属富集,但与全国其他污灌区相比,北野场污灌区土壤重金属污染相对较轻,应加强污水处理利用避免土壤重金属污染。     

Multivariate geostatistical analysis of heavy metals in topsoils from Beijing,China

Background  Regional soil environmental quality is a hotspot and difficulty in the environmental sciences for the spatial variability of pollutants and the relationship between them. Beijing, the capital of China, has been undergoing a rapid economical development during the past three decades, and thus might encounter the same issues as the developed countries. However, there is little information about the soil environmental quality of Beijing, especially at the regional scale. The real soil environmental situation of heavy metals remains unknown, even less the sources of possible pollutants. Objectives  The main objectives were to identify the spatial variability and main sources of heavy metals in Beijing soils by conducting multivariate statistical analyses, including geostatistical analysis assisted with GIS tools. These results will contribute to the establishment of the soil quality baseline and the management of regional environment. Materials and Methods  Seven hundred and seventy-three samples of topsoils (0–20 cm) were collected from all over Beijing, China. The samples were digested with HNO₃ and H₂O₂. The concentrations of Cr, Cu, Ni, Pb and Zn were analyzed with a FL-AAS and those of Cd with a GF-AAS. The concentrations of As were determined with AFS-2202. Principal component analysis (PCA) and partial correlation analysis (CA) were used and geostatistics was conducted for the data processing. Results  Concentrations of topsoil As, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb and Zn in the Beijing area were measured and contour maps were constructed to describe the metals’ spatial distribution. Except for the background effect of the soils, anthropogenic factors made the soil heavy metal concentrations increase, especially in the center of the city. Combined with the PCA results, it was found that vehicle exhaust and smelters were the main sources of soil heavy metals. Pedogenic factors were also controlling the spatial features of metals. Discussion  Combined with the results of PCA, 7 heavy metals could be divided into 4 factors. F1 was the metals, i.e., Cu, Pb, Zn, mainly controlled by the human activities. Cr and Ni was in F2, Cd in F3 and As in F4. These 3 factors might be controlled by the soil parent materials. Concentrations of 7 heavy metals were comparable with the first level of environmental quality standard for soils of China and much lower than the second level of national standard for soils. Conclusion  The heavy metal concentrations in the topsoil of Beijing are mostly comparable with the background values, especially for As, Cr and Ni. In the city center of Beijing, Cu, Pb and Zn had a high concentration of distribution. The spatial features of As, Cr and Ni are mainly controlled by pedogenic factors, whereas Cd, Cu, Pb and Zn are controlled by anthropogenic and parent factors. Traffic and smelting contribute greatly to the increase of Pb, Zn and Cu in the soil, especially in the center of the city. Landfill may have also affected the soil quality around it. Recommendation  Different factors were controlled by parent materials, which might be related to the different soil minerals. Further research should be conducted in Beijing to elucidate the relationship between heavy metals and soil minerals. ESS-Submission Editor: Chengron Chen, PhD (c.chen@griffith.edu.au)     

长江三角洲地区土壤盐酸可提取态重金属含量的空间变异特征

以江苏昆山市为典型区,对长三角地区土壤盐酸可提取态重金属含量的结构特征进行分析,得出该区盐酸可提取态重金属的空间分布格局并揭示了引起这种分布格局的成因和污染来源,结果表明：昆山市盐酸可提取态Cd、Cr、Cu、Pb、Zn、Hg属强变异,Ni和Co为中等变异。半方差函数模型拟合表明所有盐酸可提取态重金属元素均符合球状模型,8种重金属元素在一定范围内均存在空间相关性。采用Kriging最优内插法得到了盐酸可提取态重金属含量的空间分布格局,表明土壤盐酸可提取态重金属含量与工业活动、污水灌溉和大气降尘密切相关。通过主成分分析与地统计学相结合的方法,得出该区盐酸可提取态重金属由4个主成分构成,第一主成分为Cd、Cu、Pb、Cr和Zn,决定这一成分的主要因素为工业污水灌溉、大气降尘和元素地球化学特征;第二主成分为Ni,决定这一成分的主要因素为土壤内部因子;第三主成分为Hg,该成分主要受工业点源污染的影响;第四主成分为Co,该成分可能主要受地形影响。     

规模化猪场废水灌溉农田土壤Pb,Cd和As空间变异及影响因子分析

为了了解长期灌溉猪场废水对农田土壤Pb、Cd和As（简称重金属）的影响,采集了河北省京安猪场周边农田的清洁区和灌溉8年猪场废水的污灌区耕层（0～20 cm）共52个土壤样品,并测定了样品中重金属的全量和有效态含量,应用GIS结合地统计学方法对重金属进行了空间结构和分布特征分析,探讨规模化猪场周边农田土壤重金属积累的影响因子及其贡献。结果表明,重金属全量和有效态含量的变异函数均很好地符合球状模型,其中全铅、有效铅、全砷、全镉和有效砷受随机性因素和结构性因素共同影响,有效镉主要受结构性因素影响。根据背景调查、重金属与pH值和土壤养分的相关性分析以及重金属变异函数分析,土壤中Cd和As污染来源为猪场废水和化肥,Pb的污染来源为化肥。富集因子分析表明,污灌猪场废水对土壤Cd和As富集效应很小,施用化肥对Pb富集有较大贡献。灌溉猪场废水会降低土壤pH值而增加重金属有效态含量,因此,需注意施用猪场废水带来重金属污染风险。     

规模化猪场废水灌溉农田土壤Pb, Cd和As空间变异及影响因子分析

为了了解长期灌溉猪场废水对农田土壤Pb、Cd和As(简称重金属)的影响,采集了河北省京安猪场周边农田的清洁区和灌溉8年猪场废水的污灌区耕层(0～20 cm)共52个土壤样品,并测定了样品中重金属的全量和有效态含量,应用GIS结合地统计学方法对重金属进行了空间结构和分布特征分析,探讨规模化猪场周边农田土壤重金属积累的影响因子及其贡献.结果表明,重金属全量和有效态含量的变异函数均很好地符合球状模型,其中全铅、有效铅、全砷、全镉和有效砷受随机性因素和结构性因素共同影响,有效镉主要受结构性因素影响.根据背景调查、重金属与pH值和土壤养分的相关性分析以及重金属变异函数分析,土壤中Cd和As污染来源为猪场废水和化肥,Pb的污染来源为化肥.富集因子分析表明,污灌猪场废水对土壤Cd和As富集效应很小,施用化肥对Pb富集有较大贡献.灌溉猪场废水会降低土壤pH值而增加重金属有效态含量,因此,需注意施用猪场废水带来重金属污染风险.     

中国农田重金属问题的若干思考

在对我国若干典型区域调研及资料分析的基础上,作出了当前我国耕地重金属“主产区基本安全,重点区域风险较大”的基本判断,提出了针对农田土壤采用“重金属含量超标”替代“重金属污染”的观点,指出我国农业主产区农田重金属存在明显的累积趋势.同时,在对我国土壤重金属钝化和活化、植物吸收和阻控、微生物转化和利用等研究成果进行总结和借鉴基础上,提出了强化重金属超标农田安全利用、重金属含量阈值制订、重金属污染源头和过程阻控、超标农田修复以及产地环境安全保障体系等系列建议.     

矾矿千秋史 造福满人间

  目的  本研究从微生物（哈茨木霉菌）钝化与小白菜 (Brassica rapa L.Chinensis Group.）萃取重金属联合修复入手,结合配施有机肥,探究哈茨木霉菌和有机肥复配强化植物萃取修复强酸性重金属污染土壤的效果及机理。  方法  基于盆栽实验,设计哈茨木霉菌钝化与小白菜萃取单独修复及混合修复处理,同时配施有机肥,另设置空白对照,各处理设置3次重复,共计24组处理。  结果  与对照处理相比,哈茨木霉菌和有机肥处理下,土壤pH增加14.05% ~ 34.60%,有机质含量增加10.11% ~ 99.42%;哈茨木霉菌处理下,土壤速效钾和铵态氮含量分别提高51.02%和10.31%;有机肥处理下,土壤有效磷和速效钾含量分别增加451.84%和433.69%。哈茨木霉菌和有机肥复配下小白菜地上部分生物量较对照增加414.29%;小白菜地上生物量与土壤全镉（Cd）呈显著负相关,小白菜地上富集系数及转运系数较对照分别增大25.58%和21.29%;同时土壤全Cd含量降低43.83%,土壤酸可提取态Cd含量降低87.41%,小白菜地上及根系Cd均与土壤酸可提取态Cd呈显著负相关。  结论  本研究显示哈茨木霉菌和有机肥复配具有强化植物萃取重金属效率和对酸性Cd污染土壤修复的潜力,对于矿区重金属污染土壤的植物修复治理提供了理论依据和技术支撑。     

重金属污染农田安全利用:进展与展望

我国耕地土壤污染面积广,污染情况复杂,农产品重金属超标问题已经关系到国计民生。常用的物理化学修复方法成本高,不适用于大面积的中低污染农田。植物提取修复方法成本低,环境友好,但修复时间长,推广困难。总的来讲,基于重金属移除的诸技术在解决农田重金属污染方面还没有太大优势。相较而言,农田安全利用在不移除或缓慢移除土壤重金属的条件下,以生产安全农产品为目标,具有更加坚实的现实意义和推广价值。种植低吸收农作物是安全利用的重要措施,基因工程手段在低吸收农作物品种筛选中具有巨大的潜力,但其可能带来的生态环境风险使得这些通过基因工程得到的低吸收作物的田间种植面临着巨大挑战。土壤添加剂可以改变土壤重金属形态,降低重金属的生物有效性,但会对土壤质量产生影响。微生物尤其是土著微生物的利用越发受到关注,改变微生物的生存环境与基因工程手段能够强化微生物的钝化效果。施肥、水分管理、间作等农艺措施也能改变土壤重金属的形态,抑制作物对重金属的吸收。未来以加强推广为目的,多种技术手段的联合应用是重金属污染农田安全利用的重要发展方向,其中以生物技术为核心的利用模式具有十分重要的意义。     

山东省沂源县土壤重金属来源分布及风险评价

为建设高标准农田及保证食品安全,对土壤重金属污染状况进行精确评估极为关键。选取山东省山地丘陵区典型区域-沂源县为研究区,系统采集427个表层土壤样品（0～20 cm）,测定了As、Cd、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Hg和Zn共10种重金属含量;采用多元统计分析和地统计分析方法,揭示了土壤重金属的主要来源;进一步分析得出研究区重金属的空间分布以及与成土母质、工业排放和农业生产污染之间的关系。研究表明：1）沂源县表层土壤中10种重金属元素的平均含量值均高于土壤背景值但未超过国家二级土壤元素限定值,存在一定程度的重金属富集。2）经主成分分析和单因素方差分析后将研究区重金属的来源主要分为3类：As、Co、Cu和Mn主要来源于成土母质,属自然源因子;Hg 、Cd、Zn和Pb受到母质和工农业污染双重控制,属于混合来源;Cr和Ni主要是成土母质影响下的自然来源。3）自然来源重金属含量的高值区主要与石灰岩成土母质类型分布相一致,Hg 、Cd、Zn和Pb元素含量的高值区与工业区分布基本一致。4）通过潜在生态风险评价,沂源县表层土壤目前处于中度潜在生态风险等级,其中Hg和Cd潜在生态风险最强,达到中度生态危害,其他元素具有轻微的潜在生态危害。研究中通过多元统计-地统计模拟分析法有效的揭示了土壤重金属污染源汇特征,可作为评估该区土壤污染现状和对土壤重金属污染进行风险评价的重要依据。     

不同复垦时间的粉煤灰充填复垦土壤重金属污染与评价

为了解粉煤灰充填复垦土壤重金属污染情况，通过实地试验与现场采样化验相结合的方法，对复垦时间不同的粉煤灰复垦土壤里砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、汞(Hg)、铅(Pb)、铜(Cu)、硒(Se)、锌(Zn)、、镍(Ni)和氟(F)等重金属和微量元素含量的时空变异性进行了研究。结果发现：以土壤本底值作为评价标准时，粉煤灰充填复垦土壤整体处于受污染状态。其中，表层复垦土壤受到Cd、Se、Zn、F 4种元素污染较重；粉煤灰充填复垦土壤适合旱作，不适合用作水田；随着复垦时间的增加，表层复垦土壤的污染指数呈递增趋势。