广东大宝山矿区土壤重金属含量及其影响因素

对大宝山矿区6个功能区进行土壤基本性质分析和重金属含量测定,并分析其相关性。结果显示,土壤Cu,Zn,Pb,Cr含量以露采区最高,土壤Mn和Cd含量以尾矿库最高,大部分区域土壤重金属含量高于国家三级标准,各区域土壤重金属含量变异性较大,与区域功能和土壤来源有关。Cu,Pb,Zn含量之间具有较强相关性,且这三种重金属都与沙粒含量呈正相关,说明可能是由于人为活动释放到土壤中,有机质与Cu、pH、速效钾,粉粒与Mn,CEC与Cr、速效钾,pH与Cr呈正相关;全氮、pH与Cu,碱性氮与Mn,有机质与Cr,全磷、全氮、pH与Cr呈负相关。     

博斯腾湖湿地边缘带农田土壤重金属的污染风险评价

对新疆博斯腾湖湿地边缘带农田土壤中8种重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn)地球化学特征进行分析。采用污染负荷指数(PLI)、潜在生态风险指数(RI)和生态风险预警指数(IER)对农田土壤重金属污染与环境风险进行评价。结果表明:(1)湿地边缘带农田土壤Pb和Zn呈现重度污染,As、Cd、Cr和Ni轻度污染,Cu轻微污染,Mn无污染。土壤As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn平均含量处于轻微风险水平。Cd是污染程度与生态风险等级最高的重金属元素;(2)湿地边缘带农田土壤PLI平均值为1.43,呈现轻度污染,RI平均值为20.62,呈现轻微生态风险状态,IER的平均值为–4.53,呈现无警态势。湿地边缘带PLI、RI与IER空间分布格局基本一致;(3)湿地边缘带农田土壤Pb与Zn来源主要受到人类活动的影响,Cr、Cu、Mn与Ni来源主要受到土壤地球化学作用的控制,As与Cd受自然因素和人为因素共同影响。     

上海宝山不同功能区表土磁化率特征及对重金属污染的指示作用

以上海宝山区为例,开展表土磁化率与其重金属含量相关性研究。根据研究区域土地功能特征,选取工业区表土、公路边表土、居民区表土和农田表土(0~5 cm)作为研究对象,共采集80个样品,进行磁化率和重金属元素(Fe、Zn、Cr、Ni、Mn、Cu、Pb和Cd)含量分析。结果表明,宝山各功能区表土多数重金属含量和磁化率,均不同程度地超出上海土壤背景值。其中,工业区表土重金属Zn、Cr、Pb元素含量以及公路边表土Zn、Pb、Cd元素含量均超出上海土壤背景值的4倍以上,且空间分异性较大。工业区和公路边表土磁性增强显著,且空间变异性大。工业区表土磁化率与Zn、Mn、Pb和Cd含量呈极显著正相关(P0.01);公路边表土磁化率与Zn、Cr、Mn、Cu、Fe2O_3含量呈极显著正相关(P0.01)。表明受工业和交通影响的表土,其磁化率对重金属污染有很好的指标作用。居民区和农田表土的磁化率,只与个别重金属元素呈显著相关,表明以土壤磁化率来指示重金属污染会受到土地利用方式及周边环境等因素的限制。     

曲周县农田土壤有效微量元素含量空间变异特征及影响因素初探

以河北省邯郸市曲周县为研究区域,采用地统计学与地理信息系统相结合的方法,对曲周县农田土壤有效微量元素铁(Fe)、锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)含量的空间变异特征及其主要影响因素进行了初步研究和探讨。结果表明:土壤有效Fe、Mn含量的最优理论模型为指数型(R2为0.887和0.553),有效Cu含量为球状模型(R2为0.988),有效Zn含量为高斯模型(R2为0.977)。土壤有效微量元素含量的空间变异程度和空间相关性由大到小依次为:Zn> Cu> Mn> Fe,Fe> Zn> Mn> Cu。从空间分布来看,土壤有效Fe、Mn、Zn含量主要处于低水平,并且土壤有效Fe、Mn、Cu含量以片状分布为主,土壤有效Zn含量呈现由西向东逐渐递减的趋势。土壤有效Fe、Mn、Cu、Zn含量与土壤有机质含量均呈极显著正相关,与土壤pH间没有显著的相关,而土壤有效Cu含量则与土壤pH间存在显著正相关。总体而言,曲周农田土壤有效Fe,Mn,Zn含量相对较低,而有效铜含量相对较高。如果种植对铁锌敏感而且需求量相对较高的作物,应该考虑Fe、Zn肥的施用。     

徐州农田土壤养分和重金属含量与分布研究

测定分析了江苏省徐州市9 232个农田土壤耕层样品的养分含量和重金属含量,并综合运用GIS空间分析与统计方法研究了土壤大量养分(全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)、碱解氮(AN)、有效磷(AP)和速效钾(AK))、微量养分全量(硼(B)、锰(Mn)、钼(Mo))和重金属全量(砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、铜(Cu)、汞(Hg)、镍(Ni)、铅(Pb)、锌(Zn))的统计特征、空间分布特征及其在不同土壤类型和农田类型中的分布差异。结果表明,徐州农田耕层土壤中的养分和重金属元素含量总体高于江苏和全国平均值,养分含量达中等水平以上的面积比例超过80%,99%以上的农田土壤重金属元素含量为清洁或尚清洁。养分含量偏高与徐州农田耕作程度较高有关,重金属元素含量超标与工矿业生产有关。养分和重金属元素含量在空间分布上有较大分异,不同成因的土壤类型和不同农田类型的养分和重金属元素含量差异明显。     

污灌区土壤团聚体重金属含量分布特征研究

【目的】研究污灌区农田土壤团聚体重金属负载和分布特征,为受污染耕地风险评估和安全利用提供科学指导。【方法】以河南省新乡县某污灌冬小麦种植农田土壤为研究对象,通过干筛法对不同土壤团聚体进行筛分,采用重金属分布因子和质量负载因子法,分析了不同粒径土壤团聚体中重金属Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb全量及有效态含量特征。【结果】研究区土壤pH值、有机质、阳离子交换量和电导率分别为7.38～9.07、11.04～42.99 g kg^-1、5.80～14.81 cmol kg^-1和124.77～394.70μS cm-1。pH变异系数为3%,属于弱变异性,而有机质、阳离子交换量和电导率的变异系数分别达到17%、15%和24%,为低变异性。Cr在1～0.50 mm粒径土壤团聚体中含量最高,达到253.98 mg kg^-1,而Ni、Cu、Zn、Cd和Pb含量在0.50～0.25 mm粒级团聚体最高,分别为22.49、6.59、18.99、1.12和22.88 mg kg^-1。不同粒径团聚体中Cr、Ni、Zn和Pb...     

杭州市城市土壤重金属的潜在可淋洗性研究

研究了杭州市城市土壤 8个重金属元素 (Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Mn)的含量、形态和潜在可淋洗性。结果表明 ,该城市土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Mn均有明显的积累 ,其中Cd、Co、Cr和Ni主要以稳定的残余态为主 ,而Cu、Pb、Zn和Mn则以可提取态为主 ,因此在强还原、强酸性或有利于有机质分解条件下Cu、Pb、Zn、Mn的释放潜力较高。用荷兰能源研究中心的淋洗方法 (pH4 0 )测试表明 ,该市城市土壤的重金属可淋洗性较低 ,在一般条件下该城市土壤重金属不会有较大的释放 ,这与该城市土壤中酸可提取态重金属比例较低并含有较高的有机质及粘粒含量有关     

中国夏尔希里土壤环境背景值特征及评价

夏尔希里自然保护区人为干扰极少,是环境背景值研究的良好区域。研究选择该保护区土壤为对象,对九个土壤重金属元素(Mn、Zn、Cr、Pb、Cu、As、Ni、Co、Hg)及有机质进行测试,结果显示:夏尔希里自然保护区各重金属元素含量依次为MnZnCrPbCuNiA sCoHg;环境背景值指标的空间变异性均属于中等变异;测试结果经K-S检验,双尾渐进概率均大于0.05,符合正态分布趋势;相关性分析结果为有机质与Mn元素,Ni与Co、Cr元素,Co与Cr元素均在0.01水平上呈显著正相关;Pb与Zn元素,Co与Cr元素在0.05水平上呈显著正相关;Ni与As元素在0.01水平上呈显著负相关;As与Zn、Hg、Co、Cr在0.05水平上呈显著负相关。单因子污染指数评价结果为Ni、Cr元素属于清洁状态;As、Zn、Mn、Co元素属于清洁和轻度超标状态;其它元素均有中、重度超标现象。研究结果表明夏尔希里保护区在无人为扰动的条件下,保持了较好的生态环境,对于其它区域环境背景的研究具有很好的参照价值。     

基于地理探测器的封丘县农田土壤重金属分布影响因素研究

以河南省封丘县为研究区，利用反距离加权插值法研究了农田土壤重金属Cd、Cu、Cr、Pb、Zn和As的空间分布特征；同时，应用基于地理探测器模型定量研究了8个因子对土壤重金属空间分布的影响。结果表明：研究区土壤Cd、Cr、Pb和Zn含量超过了黄河下游潮土背景值，而Cu和As含量低于黄河下游潮土背景值；其中有极少量样点Cd含量超过农用地土壤污染风险筛选值，而其他均未超标。在空间分布上，Cd、Cr、Pb含量的高值区分别主要分布在研究区中部、西南部和北部，As含量的高值区分布在研究区北部和西南部，Cu和Zn含量的高值区在研究区南北方向呈带状分布。Cd、Pb和As含量的低值区主要分布在研究区南部，Cr、Cu、Zn和As含量的低值区主要分布在研究区中部。地理探测器分析表明，土壤重金属空间分布受到自然因子和人为因子的共同作用，有机质含量是影响较大的自然因子，人口密度是影响较大的人为因子。两因子之间的交互作用均大于单因子的作用，其中有机质含量与各因子的交互作用对重金属空间分布的影响较显著。     

山东海阳地区番茄大棚土壤重金属元素分布特征

对山东省海阳地区150个不同种植年限的番茄大棚土壤重金属元素的分布特征进行了调查研究.结果表明,该地区番茄大棚土壤Fe、Zn、Cu、Mn含量平均值为18 874、80.1、27.7、467.5 mg/kg,变异系数26.7％ ～ 39.2％,具有一定的空间变异性.该地区番茄大棚土壤Cu和Zn元素含量在种植年限为1～ 10年间逐年增加,而在种植年限11 ～ 17年间呈降低的趋势,番茄大棚土壤Cu和Zn元素含量随种植年限变化的规律与大棚土壤施肥量以及土壤pH的变化有关;随着蔬菜温室使用年限的增加,土壤Mn含量有逐年降低的趋势,Fe元素含量变化趋势不明显.     

长江中游农田土壤微量养分空间分布特征

为了更好地掌握长江中游土壤肥力状况,运用地统计学和Arc GIS技术相结合的方法,对湖北、湖南、江西三省41 943个土壤样品的微量养分(铁Fe、锰Mn、铜Cu、锌Zn、硼B)含量的分布特征和空间变异进行研究。结果表明,长江中游土壤有效态Fe、Mn、Cu、Zn、B的平均含量分别为88.0、27.2、3.05、1.71、0.41 mg kg-1。空间分布特征表现为Fe、Mn均以江汉平原区较低,Zn以湖南省较低,Cu、B空间分布较为不均;与第二次土壤普查结果相比,土壤微量养分含量均有所提高,其中Fe、Mn、Cu含量为缺乏或严重缺乏的面积比例分别降至0.1%、2.2%和0.1%,而Zn和B分别为30.8%和17.7%。不同的土地利用类型、土壤类型和成土母质对土壤微量养分均有不同程度的影响。随着微量养分在农业生产中的贡献越来越突出,亟须根据土壤微量养分的分布特征进行分区管理。     

广元植烟土壤有效态微量元素的空间变异特征及影响因素

为揭示广元植烟区土壤有效态微量元素含量空间变异特征及影响因素,采用地统计学、相关分析及回归分析等研究方法,结合地理信息系统(GIS)技术对研究区土壤有效铁、锰、铜、锌钼及硼等6种土壤有效态微量元素进行分析。结果表明,研究区土壤有效铁、锰及铜含量丰富,总体处于中等以上水平;有效钼含量适中;有效锌和硼缺乏,总体处于缺乏或极度缺乏水平。半方差分析表明,6种土壤有效态微量元素块金系数均在29.72%~67.59%之间,具有中等强度的空间自相关性,其空间变异受结构性因素和随机性因素共同影响。空间分布上,土壤有效铁、锰、铜及钼含量表现出北高南低的空间分布趋势,土壤有效锌和硼含量呈现出西高东低的空间分布格局。影响因素分析表明,6种土壤有效态微量元素与土壤有机质呈正相关,与p H值呈负相关,相关性总体高于地形因子。土壤有机质对有效铁、铜、锌及硼有极显著影响,其空间变异性为5.5%~27.2%。除有效锌外,土壤p H值对其余5种土壤有效态微量元素含量空间变异均有极显著影响,其空间变异性为5.0%~30.4%。土类对土壤有效铁、锰及铜有极显著影响,其空间变异性8.4%~12.3%。熟制和种植制度对6种土壤有效态微量元素含量空间变异的影响较弱,进一步说明研究区土壤有效态微量元素含量空间变异受结构性因素和随机性因素共同影响,但结构性因素的作用强于随机性因素。本研究结果为广元植烟区土壤微肥施肥管理及优质烤烟栽培提供了可靠的参考依据。     

东北及内蒙古东部的土壤微量元素

土壤中的微量元素在动植物生活中所起的重要作用日益被人们所重视.了解土壤中的这一部分资源对指导微量元素肥料的施用,从而达到农业增产以及对消除由土壤微量元素缺乏或过剩引起的某些动植物病害均具有重要的意义.探讨土壤微量元素在土壤剖面中的累积和迁移及其地理分布规律,则可进一步阐明土壤发生过程与生物地球化学特性的关系.     

三峡库区重金属含量空间分布及污染状况

[目的]对三峡库区坡面土壤与消落带沉积泥沙中重金属含量特征开展研究,为该区重金属污染评价提供理论与数据支持。[方法]在三峡库区选取53个采样点,分析区域内坡面土壤与消落带沉积泥沙中Cr, Cu, Pb, Zn, Mn 5种重金属元素的含量,利用单因子污染指数法、内梅罗综合指数法、地累积指数法和潜在生态风险指数法开展污染状况评价。[结果]研究区域内重金属含量平均值大小依次为:Mn>Zn>Cr>Cu>Pb,仅Cu, Zn和Mn存在污染。Zn和Mn在消落带沉积泥沙与坡面土壤中皆富集,而Cu仅在坡面土壤中富集。研究区域内重金属在空间分布上呈上、下游高,中游低分布。单因子污染指数法表明,研究区内仅存在Zn(P_ia=1.07)的轻度污染与Mn(P_ia=2.65)的中度污染。研究区域内梅罗综合指数为2.93,为中度污染。根据地累积指数法,研究区域内仅存在Mn轻度污染,其余重金属皆为无污染。Cr, Cu, Pb, Zn, Mn的潜在生态危害皆为轻微生态危害;研究区域的综合生态危害指数为14.09,为轻微生态危害。[结论]研究区域内Cr...     

Trace elements in surface soils from the mineralized area of Madison County, Missouri, U.S.A.

Duplicate, bulked surface soil samples, from sites 10m apart, were collected at 97 locations 1000 m apart on a regular grid measuring 8x11 km. Data were obtained for Ag, Ba, Be, Cd, Co, Cr, Cu, Li, Mn, Ni, Pb, V and Zn. One field sample was a good predictor of its nearby duplicate for Co, Cu, Ni and Pb, satisfactory for Ba, Be, Cr, Mn and Zn, but poorer for Cr, Li and V. Maps of the variation in precision of the field samples did not reveal any association between abandoned mine sites and high variability. The median coefficient of variation for trace elements in the field duplicates was between 8 and 19.5%. The duplicated field data were averaged to yield a mean soil metal concentration at each sample location. Concentrations of Ba, Be, Cr, Li, Sr and V were comparable with other published values for similar soils in Missouri. Concentrations of Co, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn were higher which was explained by pollution from mining activities. A graphical technique was used to calculate background levels for metals in the second group. Samples of forest litter were collected at 12 locations: Ag, Ba, Cd, Mn, Sr and Zn concentrations were higher in the litter whereas Li and V concentrations were higher in the subjacent mineral soil. Computer isoline maps of the distribution of elements revealed an association between areas of high soil Cu, Co, Ni, Pb and Zn and abandoned mines or mineralized rocks.     

Spatial Variability of Soil Total Nutrients in a Tobacco Plantation Field in Central China

The spatial variability of soil total nutrient levels, which may be greatly affected by parent material, plays an important role in both agriculture and environment, especially with regard to soil fertility and soil quality. Little research has been done that addresses the spatial characteristics of total nutrients. Soil samples (0–20 cm) were taken from 111 points on an approximately 20-m grid in March 2009 using a global positioning system (GPS) to define sample locations. Sixteen soil total chemical properties were analyzed by classical statistical and geostatistical methods. Soil aluminum (Al), calcium (Ca), chromium (Cr), copper (Cu), nitrogen (N), sodium (Na), silicon (Si), strontium (Sr), titanium (Ti), and vanadium (V) exhibited strong spatial dependence, with the nugget–sill ratios ranging from 3.39% (Na) to 23.53% (Si). Soil barium (Ba), iron (Fe), potassium (K), manganese (Mn), phosphorus (P), and zinc (Zn) had moderate spatial dependence, with nugget–sill ratios of 3.39% to 23.53%. The spatial correlation distances varied from 15.7 m (Zn) to 286.5 m (Cr). The clearly patchy distributions indicated that significant positive correlations among Al, Ba, Fe, K, Mn, Na, Si, Ti, and V led to strong positional similarity. The interpolated maps of the nutrients showed the spatial distributions of the soil variables, which is helpful for better understanding their spatial variability and delineating the potential agricultural management zone. The soil total nutrient distribution maps could be used as the basis for site-specific fertilizer application to improve quality and increase yield of flue-cured tobacco in the study area.     

Pollution and Ecological Risk Assessment of Heavy Metals in Farmland Soils in Yanqi County,Xinjiang, Northwest China

A total of 50 farmland soil samples were collected from the Yanqi County, Xinjiang, China, and the concentrations of eight heavy metal elements (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn) were determined by standard methods. The spatial distribution, pollution level and ecological risk status of heavy metals were analyzed based on GIS technology, the Geo-accumulation Index (Igeo), the Pollution Load Index (PLI) and the Potential Ecological Risk Index (RI). Results indicated that: (1) The average contents of Cd, Cr, Ni, Pb, and Zn of farmland soils exceeded the background values of irrigation soils in Xinjiang by 1.5, 1.40, 1.33, 2.63, and 4.92 times, respectively. Cd showed a no-pollution level, Zn showed a partially moderate pollution level, Pb showed a slight pollution level, and Cr, Cu, As, Mn, and Ni showed no-pollution level, compared to the classification standard. The PLI values of heavy metal elements of farmland soils varied from 0.83 to 1.89, with an average value of 1.29, at the moderate pollution level. (2) The Individual Potential Ecological Risk Index for heavy metals in the study area was ranked in the order of: As > Ni > Cu > Cd > Pb > Cr> Zn. The RI values of heavy metals of farmland soils varied from 3.45 to 11.34, with an average value of 6.13, at the low ecological risk level. (3) Cu and Mn of farmland soils were mainly originated from the soil parent material and topography of the study area. As, Cd, Ni and Pb were mainly originated from human activities, and Cr and Zn may originated from both natural and anthropogenic factors in the study area.     

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。     

Geographic Information System and Geostatistical Techniques to Characterize Spatial Variability of Soil Micronutrients Including Toxic Metals in an Agricultural Farm

Knowledge of spatial variability of soil properties is critical for precision farming and identification of pollution hot spots. This study examined the spatial dependence and variability of microelements to produce nutrient maps for site-specific nutrient management and for environmental modeling. A total of 94 grid samples (50 × 50 m²) were collected and analyzed for available zinc (Zn), copper (Cu), manganese (Mn), iron (Fe), nickel (Ni), cadmium (Cd), and lead (Pb) using an atomic absorption spectrometer. Coefficient of variation (CV) indicated that all the microelements were high in heterogeneity (CV > 35%). Available Zn was found deficient in 66.4% of soil samples and might be one of the limiting nutrients for crop growth, Cu and Ni were in medium, and Fe and Mn in very high range. Pb and Cd were lower than standard values, but careful management will avoid toxicity. Significant correlation was found between Zn with Fe (r = 0.377); Ni with Mn and Fe (r = 0.350 and 0.205, respectively); and Pb with Mn and Ni (r = 0.298 and 0.221, respectively). Spatial variability of soil microelements was mapped by ordinary kriging using exponential model for Fe, Mn, Ni, Cd, and Pb; Gaussian model for Cu, and spherical model for Zn. Semivariogram showed strong to weak degree of spatial dependence for all microelements. The study highlighted the importance for the creation of nutrient management zones for Zn availability. The spatial variability maps generated could be used as a guide for precise and site-specific micronutrient management in the study region.