基于铅稳定同位素的多金属复合污染土壤源解析新思路——以西南地区某矿区农田为例

本文以我国西南某矿区典型多金属复合污染农田土壤为例,基于铅(Pb)稳定同位素分析,结合矿物学分析,对土壤Pb来源进行定量解析,并针对其他重金属来源进行外推。同位素源解析结果表明,人为源对于土壤重金属的贡献率高达61%～89%,矿渣浸沥与矿区道路扬尘为主要的污染途径。矿物学分析能够辅助印证Pb稳定同位素分析结果,在一定程度上克服由于污染源信号重叠造成的源解析困难。通过相关分析,可以将Pb同位素源解析的结果合理外推,在一定程度上解释其他重金属元素的来源。本文提出的源解析新思路能够高效、准确地解析多金属复合污染土壤中重金属元素的来源,尤其适用于我国土壤多金属复合污染集中连片存在、成因复杂的现状,具有很强的现实意义。     

基于PMF模型的兰州耕地土壤重金属来源解析

矿区资源开采导致土壤污染日益严重,直接影响周边土壤、水体环境的稳定性,精准预测重金属污染源解析对矿山修复、治理具有重要指导作用。在前期研究基础上,为提升土壤介质模型的解释度,进一步选取了土壤重金属源解析评价中成熟度高且精准性好的正定矩阵因子分析法（positive matrix factorization, PMF）及绝对因子分析-多元线性回归（absolute factor analysis - multiple linear regression, APCS-MLR）模型,以充实前期UNMIX多元受体模型分析矾矿土壤重金属污染来源及源贡献率的结果,结合生态风险评价方法,对比定量条件下最适宜解析研究区域源的模型。结果表明：1）生态高风险区域主要集中在研究区南部和东部,Cd是矿山主要风险元素,地累积指数（index of geoaccumulation）均值3.75与潜在生态风险指数（potential ecological risk index）均值731.22解析结果高度一致,但潜在生态危害指数的结果综合性更好。2）对比3种模型的污染源解析结果,PMF模型解析出4个污染源：分别为燃煤源、自然-交通综合源、自然源和大气沉降源,源贡献率分别为38.15%、20.62%、24.28%、16.95%。3）PMF模型的总体变量拟合优度R²达到了0.96,拟合效果最好。PMF模型模拟数据会集中采样点误差,确定最适污染源数目及相应污染物贡献率,使得源解析结果更精准,更适用于复杂的矿山污染土壤情况,符合实际研究情况。该研究结果可为后续矿区开采后污染土壤的修复治理工作提供溯源依据参考。

     

贵州万山汞矿区某农田土壤重金属污染特征及来源解析

研究采集万山汞矿区典型农田土壤样品,分析测试其Hg、As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni含量,利用综合污染指数法、地累积指数法和潜在生态危害指数法评估农田土壤的污染状况及生态风险,结合相关分析和主成分分析解析农田土壤中重金属的来源。结果表明,该农田土壤Hg、As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni的平均含量分别为4.29、117.6、0.43、59.06、48.99、43.77、29.13、18.80 mg kg~(-1)。土壤重金属综合污染指数为7.16,表明该农田土壤重金属重度污染,其中100%的位点Hg、As重度污染,66.7%的位点Pb轻度污染,25%的位点Cd轻度污染。土壤重金属的综合潜在生态危害指数为469.0,生态风险强,Hg对综合潜在生态危害指数的贡献率为78.30%,是该农田土壤生态风险的主要来源。该农田中重金属的来源包括:交通运输源、矿业污染源、农业污染源和自然活动源,主要污染物Hg来源于矿业活动,As来源于交通运输和矿业活动,Cd来源于农业活动,Pb来源于交通运输。     

长江干流沿江地区土壤重金属的分布、来源及潜在生态风险

为掌握长江干流沿江地区土壤重金属状况,开展土壤表层样品采集和重金属空间分布研究,使用PMF（positive matrix factorization）模型解析土壤重金属来源,并选取地累积和潜在生态风险等方法,评估重金属的污染状况和生态风险。结果表明：1）土壤重金属的积累程度不同,As、Cd和Cu的超标率高,污染明显。Cd和Cu的变异系数高于1.0,分布不匀,受某些污染源的影响显著。2）各重金属含量呈现条带状的空间格局,在多个地区出现高值,土壤环境质量受到人类活动的负面影响。3）土壤重金属积累主要来源于自然、工业排放、交通运输和农业生产,贡献率分别为36.65%、28.48%、20.07%和14.80%。其中Cd与工业活动有关,Pb和Zn来自交通排放,Cr和Ni与自然源密切相关,As和Cu来源于农业生产。4）Cd的污染程度最高,81.88%的点位达到轻度污染。40%以上的点位受到As、Cu、Ni和Pb污染。75%以上点位的Cr和Zn含量较低,污染程度不高。单项生态风险指数的均值从大到小依次为：Cd、As、Ni、Cu、Pb、Zn、Cr。综合生态风险指数均值为63.17,处于轻微风险水平。该研究作为土壤生态调查的核心,可为土壤环境管理和重金属污染修复提供科学依据。     

重庆市农产品产地大气降尘重金属含量特征和来源探究

为摸清重庆市农产品产地大气降尘重金属污染情况,在全市38个区县设121个监测点,用原子荧光法和ICP-MS法分析降尘样品重金属含量,利用Pearson系数法、主成分分析法等分析重金属含量特征和和来源。结果表明:大气降尘中Hg、Cd、Pb主要来源燃煤活动和交通排放;Cu、Cr、Ni主要来源可能为采矿和金属冶炼;As主要产生于自然源,即土壤扬尘。     

基于“源-径-汇”关系的土壤重金属污染风险空间区划研究

构建土壤污染风险管控空间区划体系是对《中华人民共和国土壤污染防治法》“分类分区分阶段管理”思想的深入落实,高分辨率的风险空间区划地图能为划分风险管控优先区和大尺度统筹部署土壤污染防治铺排工作提供科学有效的决策指导。利用正定矩阵因子分析模型（PMF）源解析模型明确了浙江省宁波市某工业集聚区铬、铜、砷、镉、铅、镍、锑和汞等8种重金属的污染源和贡献率,然后基于“源-径-汇”关系和质量平衡理论形成土壤重金属污染风险管控空间区划技术体系。结果表明,土壤重金属的空间分布具有明显异质性,主要排放源包括火力发电燃煤燃烧源（17.08%）、其他工业源（17.94%）、农业活动排放源（26.07%）、自然源（28.61%）和交通排放源（10.31%）等五类;利用构建的空间区划技术体系可将土壤重金属污染风险划分为极高、高、中、低和极低共五个等级,分别占研究区总面积的8.64%、17.28%、18.27%、22.92%和32.89%。区域风险胁迫水平的空间量化表达能有效识别高风险热点,进而采取优先管控措施实现土壤污染精准防治。     

基于APCS-MLR受体模型的贵州喀斯特矿区水田土壤重金属源解析

水田重金属污染对粮食生产和人体健康造成严重危害,喀斯特矿区周边土壤受到地质和工矿活动的双重污染,而备受关注。为探讨贵阳市开阳县喀斯特矿区水田土壤重金属污染来源,应用绝对主成分得分-多元线性回归（Absolute Principal Component Score-Multiple Linear Regression,APCS-MLR）与地统计学分析相结合,对水田土壤中重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni的来源进行解析。结果表明：研究区Hg的变异系数最强（384.56%）,其均值（1.51 mg/kg）是贵州省土壤背景（0.11 mg/kg）的13.73倍,表现出很高的外源Hg富集;8项重金属均有点位超农用地土壤污染风险筛选值,Cd超的比例最高（47.54%）,污染风险最为突出。Cd、Cr、Cu、Zn和Ni的高值区主要分布于中部,且位置相对一致;Hg的高值区分布于西南部;As的高值区分布于西北部、中部和西南部,具有明显的连续性;Pb的高值区主要分布在西部。各重金属在空间分布上具有一定的相似特征,高值区以点状形式分布,并未出现明显的大范围聚集区域。通过分析最终解析出3个主要污染源,Cd、Cr、Cu和Ni主要受自然源影响,其中Cd的污染来源较为复杂,受人为源的影响也较大;Pb和Zn主要是受工矿业与农业混合源的影响;Hg和As主要受到大气沉降与农业混合源的影响,特别是Hg受到极强的人为活动影响,应引起相关部门的重视,采取措施对其进行污染防治。研究结果可为喀斯特高背景矿区水田重金来源解析、水田土壤重金属综合防控和水稻安全生产提供参考和科学依据。     

工业和农业污染稻田土壤重金属的赋存形态及水稻吸收运移比较

[目的]稻田土壤重金属污染是当前农产品安全生产关注的重要问题.本文比较分析工业和农业污染源稻田土壤重金属的赋存形态及水稻吸收运移,以期为稻田土壤重金属污染控制提供参考.[方法]在长江中下游地区调查选取工业源和农业源重金属污染稻田各27块,在水稻成熟期使用抖根法采集根际土壤及水稻根系和籽粒样品,采用Tessier七步提取...     

县域尺度土壤重金属污染特征及源解析——以赵县为例

研究采集赵县表层土壤样品,检测其Cr、Cd、Hg、Pb、Ni、Zn、Cu和As含量,采用单因子污染指数法和内梅罗指数法对赵县土壤的重金属污染状况进行评价,引用受体模型UNMIX模型对土壤中重金属来源进行解析。结果表明:(1)土壤中Cr、Cd、Hg、Pb、Ni、Zn、Cu和As平均含量分别为69.29、0.17、0.06、22.21、27.75、71.73、34.07、8.58 mg kg~(-1);(2)单因子污染指数结果表明,Cu元素的超标率为24.10%,且有3个重度污染位点,污染程度最严重;内美罗指数结果表明赵县东北部谢庄乡和范庄镇是污染主要区域,北部前大章乡和韩村镇处于安全水平,其余地区处于警戒水平;(3)土壤中重金属污染源包括"土壤源"、"农药源"、"交通-污灌源",其中,"交通-污灌源"是赵县土壤重金属污染的主要污染源,各类重金属元素含量均较高,"农药源"对东北部地区影响较大,说明污灌、交通和大量使用农药等人为活动是造成赵县表层土壤重金属污染的主要因素。     

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%。     

Pollution assessment and spatial variation of soil heavy metals in Lixia River Region of Eastern China

Purpose

The effect of soil heavy metals on crops and human health is an important research topic in some fields (Agriculture, Ecology et al.). In this paper, the objective is to understand the pollution status and spatial variability of soil heavy metals in this study area. These results can help decision-makers apportion possible soil heavy metal sources and formulate pollution control policies, effective soil remediation, and management strategies.

Materials and methods

A total of 212 topsoil samples (0–20 cm) were collected and analyzed for eight heavy metals (Cd, Hg, As, Cu, Pb, Cr, Zn, and Ni) from agricultural areas of Yingbao County in Lixia River Region of Eastern China, by using four indices (pollution index (PI), Nemerow pollution index (PI_N), index of geo-accumulation (I _geo), E _i /risk index (RI)) and cluster analysis to assess pollution level and ecological risk level of soil heavy metals and combining with geostatistics to analyze the concentration change of heavy metals in soils. GS+ software was used to analyze the spatial variation of soil heavy metals, and the semi-variogram model is the main tool to calculate the spatial variability and provide the input parameters for the spatial interpolation of kriging. Arcgis software was used to draw the spatial distribution of soil heavy metals.

Results and discussion

The result indicated that the eight heavy metals in soils of this area had moderate variations, with CVs ranging from 23.51 to 64.37 %. Single pollution index and Nemerow pollution index showed that about 2.7 and 1.36 % of soil sampling sites were moderately polluted by Cd and Zn, respectively. The pollution level of soil heavy metals decreased in the order of Cd?>?Zn?>?Pb?>?As?>?Cu?>?Cr?>?Ni?>?Hg. The I _geo values of heavy metals in this area decreased in the order of Zn?>?Cd?>?As?>?Pb?>?Cu?>?Cr?>?Hg?>?Ni. According to the E _i index, except Cd that was in the moderate ecological risk status, other heavy metals in soils were in the light ecological risk status, and the level of potential ecological risk (RI) of soil sampling sites of the whole area was light.

Conclusions

The results of four indices and the analysis of spatial variation indicated that the contents of Cd and Zn were contributed mainly by anthropogenic activities and located in the south-east of this study area. However, the contents of Hg, As, Cu, Pb, Cr, and Ni in soils were primarily influenced by soil parent materials.

     

松嫩平原产油区农田土壤重金属含量及污染风险评价

  目的  为探明松嫩平原石油开采及石化工业活动区周边农田土壤重金属污染分布及风险状况。  方法  在大庆市让胡路区选择代表性农田采集96份土壤样品,测定重金属（Cd、Hg、Ni、Pb、Cu、Zn、Cr、As）含量;在利用地统计学克里金插值法分析重金属含量空间分布特征的基础上,采用地积累指数法和潜在生态危害指数法对该地区农田土壤重金属污染状况及其生态风险进行评价。  结果  该区土壤中Cd和Ni的含量分别为土壤背景值的1.39倍和1.27倍。在对各样点Pb、Zn、Cu和Cr 4种元素含量分析中,均出现不同程度的高于土壤背景值的样点。重金属Cd的地积累指数平均值为0.11,达到轻度~中度污染水平。研究区土壤重金属潜在生态危害风险指数（RI）平均值为84.84,从大到小为Cd > Hg > Ni > As > Pb > Cu > Zn > Cr,其中Cd的RI值最大为190.23,达到中等生态危害范围。研究区农田土壤重金属含量在空间分布上表现为:Cd、Zn和Pb含量高值区出现在中部地区,其它重金属元素含量高值区分布比较零散。  结论  研究区域内,8种重金属含量的平均值均低于风险筛选值,Cd和Ni两种重金属平均含量超出了背景值,从地积累指数来看,Cd污染等级为1级,其它7种元素均处于无污染水平。从潜在生态风险分析可知,该区域污染程度属于轻度生态危害范围。     

长期污灌农田土壤重金属污染及潜在环境风险评价

以西安市某典型污灌区农田土壤为研究对象,分析长期污水灌溉对表层土壤重金属含量及富集状况的影响,采用内梅罗指数法和Hakanson潜在生态危害指数法对其污染现状及潜在环境风险进行评价。结果表明：长期污灌已导致农田土壤Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn7种重金属相对自然背景有不同程度累积,其富集比例依次为100%、82.69%、100%、100%、80.77%、98.08%和100%,仅有土壤As平均含量低于其背景水平;以国家土壤环境质量标准二级限量值作为污染评价阈值,其中Cd和Hg污染表现突出,按其污染指数平均值排序为Cd〉Hg〉Ni〉Cu〉Zn〉As〉Cr〉Pb;土壤重金属综合潜在环境风险为＂强＂等级,Hg、Cd的环境影响占据主导;随污灌年限增长,离灌渠越近,农田土壤重金属的污染水平和环境风险越高。鉴于该区土壤重金属已呈现较强生态危害性,应及时采取必要防治措施,调整土地利用结构,确保农田环境及农产品安全生产。     

沘江流域耕地土壤重金属分布及生态风险评价

地处兰坪铅锌矿下游的沘江流域土壤重金属污染问题倍受关注。本文在沘江流域采集了35个耕地土壤样品,分析测定了砷、铜、锌、镉、铅、汞6种重金属污染物累积量,并应用内梅罗综合污染指数法及Hacanson潜在生态风险指数法,对耕地土壤污染状况及生态风险进行评价。结果表明:(1)沘江流域沿岸耕地重金属铅、锌、镉累积量相对处于极高水平,均值分别为1 146.97、579.15、4.85 mg·kg~(-1),污染十分严重;砷的累积量也较大,均值为26.85 mg·kg~(-1);铜、汞累积量较小,污染程度轻;(2)地统计分析结果表明,兰坪周边流域是土壤重金属砷、锌、铅、镉污染的一个主要点源污染源,而铜、汞污染没有显著点源污染源,均来自不同面源污染;(3)流域内梅罗指数均值为17.69(远大于3),存在极其严重重金属污染,同时综合潜在生态风险指数均值为773.38,有很强潜在生态风险。污染物贡献表现为镉铅锌砷汞铜;(4)沘江流域耕地土壤总体表现为水田重金属污染略高于旱地。     

三江源区土壤重金属的累积特征及潜在生态风险评价--以青海省玉树县为例

为了解三江源代表性区域玉树县土壤重金属污染状况,评估土壤重金属潜在生态风险,以玉树县采集的121个土壤样本中的重金属含量数据为基础,采用地累积指数和潜在生态危害指数法对土壤重金属含量进行分析和潜在风险评价。结果表明：玉树县表层土壤重金属含量均超过青海省1990年背景值,其中As、Cd和Hg出现了较强的的富集现象,同时As、Cd超出国家土壤环境质量一级标准,表明三江源区土壤重金属环境自20世纪90年代以来部分元素出现了过度富集;来源分析表明,玉树县土壤重金属As、Pb、Zn和Cd主要与成土因素有关,Hg、Cu和Cr受人类活动影响较大,Mn来源于气候的影响;潜在生态风险评价表明：土壤中Cd和Hg的危害最大,尤其是Hg已出现了很强风险和极强风险,这些风险主要分布在国道214沿线人口聚集的城镇和地段,与人类活动有着密切的关系。在各子流域中,江曲流域土壤重金属属于强风险,其他区域均属于中等风险。总体而言,玉树县土壤重金属环境已发生了改变,今后应加强人口聚集区Hg源的控制,以保护其生态环境。     

苏南某冶炼厂周边农田土壤重金属分布及风险评价

选择江苏南部冶炼厂周边污染的水稻田,采集耕层0～15cm的土壤,分析土壤中重金属Cd、Pb、Hg、As、Zn、Cu的污染程度及其空间变异特征。结果表明,土壤Cd、Pb、Cu、Zn、Hg的全量随着距污染源距离的增加而减少,呈现由东北向西南扩散的趋势,As则是由西北向东南扩散。6种重金属中Cd、Hg的污染范围相对较大,Zn的污染范围最小。DTPA浸提的6种重金属有效态含量都是距污染源距离越远而越少。采用内梅罗综合污染指数法对土壤中的重金属进行风险评价,土壤重金属的综合污染指数为39.27,污染程度已超过5级,为重度污染,其中Cd、Hg污染最为严重,含量范围分别为3.98～44.58mg·kg-1、0.36～2.01mg·kg-1,As为中度污染,Pb、Cu、Zn则为轻度污染,说明研究区域农产品安全生产存在很大的风险。     

渭干河-库车河绿洲土壤重金属分布特征与生态风险评价

随着工业发展和城市化进程的加剧,农用化学物质种类和数量不断增加,导致土壤受到不同程度的重金属污染,农田土壤重金属污染尤为严重。该文以新疆最典型的荒漠绿洲渭库绿洲为研究区,采集土壤样本57个,测定出土壤样本中砷(As)、汞(Hg)、铅(Pb)、铬(Cr)、锌(Zn)和铜(Cu)6种元素的含量,分别采用地统计空间分析法、地积累指数法(I_(geo))和潜在生态风险指数(RI)等方法,对研究区土壤重金属污染和潜在生态风险程度做出科学评价,并采用多因子分析方法对重金属的来源进行了讨论。1)研究区Hg、As、Cu、Cr、Pb和Zn 6种土壤重金属平均质量分数分别为2.41、0、37.64、25.25、39.78、15.01 mg/kg,平均含量均未超过国家二级标准,其中Pb的平均含量超过了新疆土壤重金属背景值,存在一定程度的重金属积累;2)由地积累指数法(I_(geo))和潜在生态风险指数(RI)分析得出,研究区土壤重金属的I_(geo)均值As(-4.59)Hg(-3.62)Cu(-1.92)Cr(-1.44)Zn(0.59)Pb(0.73),RI均值为22.26,整体上属于无污染水平,说明研究区域土壤重金属环境质量总体优良;3)通过综合相关性分析、主成分分析和聚类分析,研究区重金属的来源可以分为两类,Cu、Zn、Cr和Pb来源于成土母质等自然背景和人类农业生产活动;As和Hg来源于研究区域地形地貌、水文环境等自然背景。4)分析研究区域综合生态风险指数RI可知,研究区整体处于无污染水平,但各分区RI指数存在差异,其中西北部(NW)和东北部(NE)分区RI值相对较高,最高值出现在东北部(NE)分区上。该研究提出的分析方法能快速、客观反映绿洲土壤重金属污染特征以及来源,可为绿洲土壤环境质量评价和管理提供依科学依据。     

冀东平原农田土壤重金属污染源分析与风险评价

【目的】通过研究冀东平原水稻田土壤中重金属来源、污染现状、空间分布特征和潜在的生态风险,实现重金属污染农田土壤的安全利用管控。【方法】以实地采集的水稻田土壤表层样品（0～20 cm）为研究对象,测定土壤中铬（Cr）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、镉（Cd）、铅（Pb）、汞（Hg）和砷（As） 8种重金属元素含量。采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和主成分分析、聚类分析等多元统计分析方法测算区域土壤重金属污染程度,并进一步分析重金属污染来源。【结果】以《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)(GB 15618—2018)》中的风险筛选值为重金属污染评价基准,冀东平原水稻田土壤部分区域受到明显污染威胁,从单一的重金属元素来看,Cd污染不容忽视,其超标率达到了23.2%,是区域内土壤污染的主要元素。从土壤重金属元素的空间分布来看,重金属污染主要分布在研究区的中部和西部,其中Cd污染严重区主要分布在中部区域。重金属污染元素来源解析结果表明,冀东平原水稻田土壤污染主要受人为活动影响,其次是成土母质,其中Cr和Zn主要以成土母质影响为主,Ni、Pb、Cu、Hg和As是成土母质...