忻州市灌区土壤重金属污染评价及分布特征分析

以忻府区某典型污灌区农田土壤为研究对象,对重金属污染进行了风险评价且对土壤剖面的重金属含量和形态进行了分析,以期为污灌区重金属污染土壤的修复、环境治理及科学灌溉等提供参考依据。结果表明:长期污水灌溉已导致农田土壤表层土壤中的Cu、Zn、Ni、Cr、Pb、Cd、Hg、As含量相对背景值不同程度的累积,分别是土壤背景值的1.21、0.71、1.23、1.73、1.38、4.62、3.59、1.00倍,只有Zn的平均含量低于土壤的背景值。以国家土壤环境质量标准二级限量值作为污染评价阈值,在25个采样点中,2个采样点的土壤综合污染指数高于0.7,属警戒水平,其它均属于安全水平。8种重金属元素中,表层土壤中的Cu、Zn、Cd、As含量最高,Cr、Hg在80~100 cm含量最高,Ni、Pb在不同土壤中无明显差异。Cr、Zn主要以残渣态形式存在,Cu、Ni、Cd、As主要以残渣态和有机结合态存在,Pb主要以铁锰氧化物结合态和有机结合态存在,Hg以残渣态和可交换态为主,Hg的迁移风险大。     

徐州北郊土壤重金属污染评价研究

对徐州北郊农田土壤中Pb、Zn、Cu、Cr、Cd5种重金属的含量及对土壤的污染情况进行了测定和评价分析.结果表明:徐州北郊农田土壤受到了污染,该区域内有固体残渣、煤矸石和粉煤灰等的常年堆放,经过雨水淋溶后,这些固废中的重金属元素会向周边土壤中迁移,致使污染土壤中Pb、Zn、Cu、Cr、Cd 5种重金属的含量均高于当地土壤背景值.采用地质累积指数Müller指数分析表明,Zn、Cr没有表现出污染;Pb、Cu污染强度不大,表现出轻度污染;而Cd则呈现出极强污染,污染程度顺序Cd＞Pb＞Cu＞Zn＞Cr.     

碳酸盐岩地区水旱轮作土壤重金属垂直分布特征及赋存形态研究

以贵州遵义播州区石板镇水旱轮作的石灰性水稻土为试材，利用电感耦合等离子发射光谱，测定了土壤中重金属Cd、Cr、Cu、Zn和Pb的含量，研究了碳酸盐岩地区水旱轮作土壤重金属赋存形态、垂直分布、淋滤迁移特征以及生态危害，以期为碳酸盐岩地区农田土壤重金属污染综合防治、农产品质量安全和地下水安全提供参考依据。结果表明：在国家土壤环境质量标准(GB15618-2018)规定范围内，土壤重金属Cd超标率达80%,重金属Cr、Cu、Zn和Pb样点达标率为100%;研究区土壤除了Cr之外，土壤pH、有机质、重金属Cd、Zn、Cu和Pb含量均随着土层深度的加深呈下降趋势；各土层重金属淋失率呈现Zn>Cu>Cd>Cr>Pb的特征；5种重金属各形态含量随着土层深度的加深无明显变化，且5种重金属在各土层中主要以残渣态存在；地累积综合污染指数法中，研究区各土层均无污染，而综合潜在生态风险指数法中，研究区各土层均为轻微风险等级，其中Cd是最主要的生态风险元素，其次是Pb。     

广州市公园土壤重金属含量特征及潜在生态危害评价

为研究广州市公园的土壤重金属累积程度及其对环境的影响,在6公园中采集表层土壤样本,分析测定表层土壤中的Cd、Cu、Ni、Pb、Zn等5种重金属的含量及相关性,运用潜在生态危害指数法对6公园土壤污染状况进行评价。结果显示:Cu-Zn、Cd-Ni、Cd-Pb之间的相关性达到极显著水平,采用潜在生态危害指数评价各重金属的危害程度依次为:Cd>Pb>Cu>Zn>Ni。其中Cd是广州6个公园土壤的主要污染重金属元素。各公园潜在生态危害指数依次为:瀛州生态园(166.86)>人民公园(99.20)>珠江公园(94.27)>麓湖公园(88.83)>流溪河国家森林公园(54.55)>广东树木园(35.19)。     

喀斯特山区不同土地利用方式对土壤重金属的影响

为探明喀斯特山区土地利用方式对土壤重金属的影响,以贵州喀斯特山区林地、天然草地、人工草地、耕地和弃耕地为研究对象,研究不同土地利用方式对土壤重金属(Cd、Cr、Pb、Ni、Hg、As)的含量、分布特征等的影响,并进行污染评价。结果表明:在不同土地利用方式土壤剖面中,Cd和Pb均呈表层富集,Cr、Ni、Hg在林地、天然草地、耕地中层富集,As呈均匀分布;在各土层不同利用方式中,土壤重金属的分布无明显规律;Cd与Pb,Pb和As来源相同,pH与Ni呈极显著正相关(P0.01),与Pb、As呈极显著负相关(P0.01);阳离子交换量CEC与Cd、Pb、As呈极显著正相关(P0.01),与Ni、Hg呈极显著负相关(P0.01),与Cr呈显著负相关(P0.05)。地累积指数法、内梅罗综合指数法和Hakanson潜在生态危害的评价结果综合表明,贵州喀斯特山区不同土地利用方式的6种土壤重金属元素均主要来源成土母质,除了Cd外,其它5种元素均未对土壤造成污染;人工草地和弃耕地为中度污染,林地、耕地、天然草地为轻度污染,主要是由喀斯特山区特殊的地质环境造成的Cd的背景值高引起的污染;5种土地利用方式均为轻度生态危害。土壤Cd污染需要引起注意,研究区土壤偏酸性,可考虑植物修复将重金属移除土壤。     

黄淮海与环渤海设施蔬菜产区重金属累积特征和环境质量评价

黄淮海与环渤海设施蔬菜产区是全国蔬菜发展的六大优势产区之一。通过收集2011～2019年黄淮海与环渤海设施菜田重金属研究的文献数据,对该区域重金属污染和环境质量进行了统计分析。结果表明,黄淮海与环渤海设施蔬菜产区土壤重金属Cu、Zn、Cr、Ni、Pb、Cd、As和Hg的平均含量均低于温室蔬菜产地环境质量评价标准限量值。与各个省市土壤背景值相比,土壤出现了明显的Cu、Zn、Cd和Hg累积,Cr和As均没有出现累积。8种重金属元素单项污染指数范围在0.30～0.80,排序依次为:CdPbHg=NiZnCuAsCr,仅Cd处于警戒等级,其余重金属元素均处于清洁等级。8种重金属综合污染指数平均值为0.75,表明该区域重金属污染处于警戒水平,需采取相应的污染防控措施。     

不同农业土地利用方式对土壤重金属含量影响及生态风险评价

以撂荒地、水稻田和旱田为研究对象,分别测定其土壤As、Cd、Cu、Pb含量变化特征,结合单项污染指数法和潜在生态风险指数法,对研究区土壤进行生态风险评价,了解不同农业土地利用方式对土壤重金属污染状况及其生态风险,以期为农用地土地利用方式的选择提供参考依据.结果 表明:0～50 cm土层中,土壤As含量平均值表现为旱田(26.96士11.52)mg·kg-1＞水稻田(11.05±3.72)mg·kg-1＞撂荒地(9.04±6.87)mg·kg-1;土壤Cd含量平均值表现为旱田(0.64±0.03)mg·kg-1＞水稻田(0.44±0.18)mg·kg-1＞撂荒地(0.25±0.11)mg· kg-1;土壤Cu含量平均值表现为旱田(34.11土14.83)mg·kg-1＞水稻田(20.44土6.62)mg·kg-1＞撂荒地(13.90土6.64)mg·kg-1;土壤Pb含量平均值表现为水稻田(39.26±9.85)mg· kg-1＞旱田(38.87土7.10)mg·kg-1＞撂荒地(21.94土9.68)mg· kg-1.单项污染指数分析结果表明,4种重金属在水稻田和撂荒地中均无污染,而在旱田中As和Cd为轻度污染.潜在生态风险指数分析结果表明,4种重金属单因子潜在风险指数均属于轻微生态危害,Er值为Cd＞As＞Cu＞Pb,综合潜在生态风险指数RI均小于150,为轻微生态危害,其中以旱田土壤RI值最大,土壤重金属以Cd的贡献率最大.可见不同农业土地利用方式下,旱田对重金属的积累能力最强,水稻田次之,撂荒地最弱.农业活动虽一定程度上起到降低土壤pH的作用,但促进了土壤对重金属的积累.     

我国大宗露天蔬菜产地土壤7种重金属元素污染分析

对采集自我国大宗露天蔬菜产区41个试验站59个采样点共133份土壤样品,进行Cd、Pb、Cr、Zn、Cu、Hg、As等7种重金属含量污染风险评价。结果表明:所有采样点土壤Cd含量平均值为0.2 mg · kg~(-1),其中有14个采样点的土壤样品Cd含量高于风险筛选值,占总采样点的23.7%;Cd污染超标严重采样点主要分布在华中长沙、华南南宁、西南攀枝花等地,超标土壤的Cd含量最高值为1.3 mg · kg~(-1)。除云南昆明某地区1个采样点土壤Cu含量以及北京海淀某地区1个采样点土壤Hg含量高出风险筛选值外,其余采样点土壤的Cu、Hg以及Pb、Cr、Zn、As含量均处在安全范围内。我国露天菜地的Cd污染值得重点关注。     

贵州部分地区灵芝及其种植土壤中几种重金属污染检测

为了解贵州部分地区灵芝及其种植土壤中Pb、Cr、Hg、As、Cd等5种重金属污染状况,对多地区10个灵芝基地的土壤及灵芝子实体采样检测,采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对污染程度进行评价;进而通过计算富集系数判别灵芝对重金属的富集能力。结果为:所测样品土壤中Pb、As、Cd含量未超出贵州省土壤背景值,Cr和Hg超出背景值,低于二级标准上限值;灵芝子实体5种重金属的污染指数均小于1,低于有关规定的含量;灵芝对重金属的富集能力表现为CdHgAsCrPb,总体较弱。     

北京道路绿地十种花灌木对四种重金属的富集能力评价

采集北京四环路道路两侧绿地中10种花灌木一二年生枝条、叶片和其根系土壤,利用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定其中Cd、Pb、Zn、Cu的含量,评价分析园林常用绿化灌木对土壤重金属的富集能力,以期为园林植物修复重金属污染土壤提供参考依据。结果表明:同一花灌木中重金属含量基本表现为Zn>Cu>Pb>Cd;Cd、Cu富集含量在同一花灌木器官中表现为叶>枝,而Pb、Zn富集含量多数植物表现为枝>叶;花灌木对不同重金属元素的富集系数存在着一定的差异,对Zn的平均富集系数较高,为0.50;对Cd、Pb、Cu的平均富集系数较低且相近,小于0.25。通过差异性分析,木槿、月季、紫丁香、珍珠梅分别对Cd、Pb、Zn、Cu的单一富集系数显著高于其它花灌木(P<0.05);从综合富集系数来看,紫丁香对Cd、Pb、Zn、Cu的综合富集能力最强。该研究结果为北京道路绿地及其它场地污染治理、景观建设的植物树种选择提供科学依据和参考。     

呼和浩特市绿地土壤重金属污染特征及评价

选择呼和浩特市城区公园绿地、居民小区绿地和道路绿化带为研究对象,采集城市中心和东南西北5个区域共45个样品。通过对不同绿地类型和不同区域土壤6种重金属含量的分析,采用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法对重金属的污染程度进行评价,采用主成分分析法分析重金属污染的来源,以期为呼和浩特市绿地土壤环境保护及其重金属污染防治提供科学依据。结果表明:呼和浩特市城区不同绿地类型土壤中4种重金属的平均含量均超过内蒙古的土壤背景值,重金属Cu和Cr含量分别达到背景值的2.20倍和1.68倍;单项污染指数评价结果显示,不同绿地类型土壤中重金属存在不同污染程度,重金属Cu在道路绿化带和居民小区绿地呈中度污染,在公园绿地呈轻度污染。不同土壤重金属元素污染程度依次为Cu>Cr>Zn>Pb>Ni>As。内梅罗综合污染指数法评价结果表明,道路绿化带呈中度污染,其次是居民小区绿地,污染水平为轻度污染,公园绿地污染程度最轻;城西呈中度污染,其余均为轻度污染。不同绿地类型和不同区域土壤重金属综合污染指数大小为道路绿化带(2.09)>居民小区绿地(1.83)>公园绿地(1.54);城西(2.04)>城南(1.78)>城东(1.77)>城中(1.76)>城北(1.73)。主成分分析结果显示,呼和浩特市绿地土壤不同重金属的来源存在差异,其中Cu、Cr和Ni主要来自交通污染源和人们日常生活废弃物的堆放;As主要来源于自然源。     

保护地长期定位灌水方法土壤重金属研究

试验研究了蔬菜保护地长期定位渗灌、沟灌、滴灌处理0～80 cm层次土壤Cu、Zn、Cd、Cr、Pb 5种金属元素有效态含量和全量的剖面分布特征,以同一试验区棚外露地大田土壤样本作为对照.结果表明:棚外露地大田与保护地棚内土壤重金属全量、有效态含量变化随土层加深而降低.棚内0～40 cm土层土壤重金属全量、有效态含量明显高于棚外土壤.棚内3种灌水处理0～40 cm土层土壤间重金属全量、有效态含量差异明显,Cd、Cr全量以沟灌处理含量最高,Pb、Zn全量以渗灌处理含量最高;而Cu、Cd、Cr、Pb的有效态含量均以沟灌处理最高、渗灌处理最低.土壤Cu、Zn、Cd、Cr、Pb有效态含量与其全量间呈正相关关系,重金属全量随着土壤有机质含量增加而增加、有效态含量随pH值降低而增加.灌溉和施肥影响土壤有机质含量及pH值变化,进而影响到土壤重金属全量及其有效态含量的高低.     

泊头市重金属元素空间变异规律研究

采用GIS与地统计相结合的方法对泊头市表层土壤(0～20 cm)全量Zn、Cu、Pb、Hg、Cr、Cd、Ni、As 8种重金属的空间变异特征进行了分析。结果表明:从相关系数来看,8种重金属中除Hg以外,其它重金属在研究区内都呈现显著的正相关关系,土壤数据中除了全AS属于正态分布,其余元素数据经对数转换后符合正态分布,通过元素的块金效应分析,元素Ni和Cr在研究区的空间相关性最为强烈;用Kriging内插法对8种重金属进行最优估计,从空间插值图可以直观地看出,某些地区重金属含量由于受到人类活动的影响表现出局部的异常性,中东部大于西南部,主要集中在洼里王镇和王武庄乡、郝村乡,其它乡镇相对含量较低,这一方面受河流影响,重金属在水中难存留,另一方面就是东部工业发达,因此受到的重金属污染可能较大。     

哈尔滨市东南郊菜地土壤重金属环境效应分析

通过分析哈尔滨市东南郊菜地土壤重金属含量及3种蔬菜作物对重金属的累积情况,研究土壤重金属的环境效应。结果表明,哈尔滨市东南郊土壤重金属含量分别为:Cu28.451mg·kg-1、Pb35.258mg·kg-1、Zn57.654mg·kg-1、Ni30.209mg·kg-1、Cr32.660mg·kg-1、Cd0.126mg·kg-1、As3.934mg·kg-1、Hg0.049mg·kg-1。在环境效应方面,作物根、茎、叶、果实重金属含量依次递减,即根部的重金属含量最高。不同蔬菜作物对土壤中重金属的富集能力不同,菜豆比较容易累积Pb、Cr,葱比较容易累积Cd,茄子则比较容易累积As。在食用安全性方面,这3种蔬菜的重金属含量均未超过国家标准。     

蔬菜中重金属含量与土壤质量的关系

根据<淮安市绿色食品基地调查以及相关研究>课题资料研究表明,蔬菜对重金属的吸收特点,因元素不同而差异较大,重金属被蔬菜吸收的难易程度分别为砷＜镉＜汞＜锰＜铅＜铬＜锌＜铜.而不同种类蔬菜之间的差异不大;在蔬菜中的重金属铬和铅与其生长的土壤含量呈显著性相关关系,与铜、锰、锌等相关关系不显著.     

Heavy metal in leaves of twelve plant species from seven different areas in Shanghai,China

Concentrations of heavy metals (Cu, Zn, Pb and Cd) were measured in leaves of twelve plant species from seven different locations in Shanghai, China. Unwashed and washed new and old leaves were considered, and the correlations among the heavy metal concentrations in soils and in plant leaves and deposited by the atmosphere were analyzed. In addition, scanning electron microscopy (SEM) was used to determine the stomatal density and structure of the leaves.The background site (Chenshan Botanical Garden) had lower mean metal concentrations than the other sites. The highest Cu contents were found in Nerium indicum and Platanus acerifolia, the highest Zn content was found in Pittosporum tobira, and the highest Pb and Cd contents were found in Cedrus deodara. The lowest heavy metal contents were found in Ginkgo biloba, potentially because Platanus acerifolia and Pittosporum tobira leaves have higher densities of stomata than on Ginkgo biloba leaves (according to SEM results). However, Magnolia grandiflora had the highest metal accumulation index (MAI) (4.27), and Cedrus deodara had the lowest MAI (1.53). When comparing the heavy metal contents in the washed leaf samples with the unwashed leaf samples, Nerium indicum captured more rare-earth elements (determined using the capture rate (CR)), including Cu (92.7%) and Zn (36.9%). Magnolia grandiflora had higher CR values for Pb (63.4%) and Cd (49.1%), and Cedrus deodara had lower CR values for Cu (0), Zn (8.90%), Pb (5.93%) and Cd (2.97%). In addition, the Cu, Zn, Pb and Cd in plant needles potentially originate from the soil, and the Cu, Zn, Pb and Cd in the leaves of broad-leaved plants potentially originate from bulk atmospheric deposition. This hypothesis is supported by the relationship between the heavy metal concentrations in the soils and the washed new and old leaves. In addition, the concentration factor (CF) of heavy metals supported this model.