农产品产地土壤环境质量适宜性评价研究

结合《农产品质量安全法》及《农产品产地安全管理办法》的实施,提出将耕地土壤重金属污染评价分为累积性污染评价和适宜性评价两类。以土壤重金属全量测定值与土壤重金属背景值的比值反映土壤累积性污染状况,而以土壤中重金属有效态测定值与有效态临界值的比值作为评价农产品产地土壤环境质量适宜性的方法。为此,制定了耕地土壤重金属污染与评价技术规程,给出了以盆栽实验为基础,小区实验进行验证,以国家食品卫生标准限量值为依据,确定土壤重金属有效态f临界值的方法,并将其制定成为耕地土壤重金属临界值制定技术规范。与目前采用国家《土壤环境质量标准》的评价方法相比,本文提出的适宜性评价方法,可以更好地反映土壤重金属污染与作物可食部分重金属含量的关系。并对农产品产地土壤环境质量对种植作物的适宜性做出科学的评价。该方法的建立,将对实施《农产品质量安全法》的禁产区划分提供科学依据,为我国推行农业标准化生产奠定基础。     

西安市农业产地环境土壤重金属污染评价

[目的]掌握和了解西安市农业产地环境土壤重金属污染状况。[方法]对西安市9个涉农区县无公害农产品产地土壤重金属安全现状进行摸底调查,共对609个土壤样品的主要重金属Cd、Hg、As、Pb、Cr进行测定及内梅罗综合指数法评价。[结果]灞桥、长安、高陵、蓝田、临潼、阎良污染等级为1级,属于清洁水平;户县、未央和周至污染等级为2级,污染程度为警戒限,污染水平为尚清洁,整体未受到大面积污染,可以作为无公害农产品生产基地甚至可以作为更优质农产品生产基地。但是有极少部分地区重金属含量超过了土壤环境质量标准,在生产区域规划和产地选择时应予以回避或禁止。[结论]西安市农业产地环境土壤重金属污染状况整体良好。针对西安市未来的发展规划,提出了可行、科学的建议。     

耕地土壤重金属环境质量适宜性评价

将耕地土壤重金属环境质量适宜性评价分为现状评价和预测性评价,前者通过耕地所种植作物的产量、质量状况来反映,后者则以类比法进行。以重金属污染耕地作物产量减产不超过10％,产品质量符合国家食品卫生标准为依据,确定该区域土壤重金属环境质量现状对该种植作物的适宜性;在现状评价基础上,除土壤重金属污染之外的同等条件区域,类比耕地土壤重金属含量,预测该区域耕地土壤重金属环境质量对该作物的适宜性。与其它方法相比,本文提出的耕地土壤重金属环境质量适宜性评价,综合考虑到我国土壤、气候、作物类型及栽培技术等因素,评价结果更为直观。     

西安市农业产地环境土壤重金属污染评价

[目的]掌握和了解西安市农业产地环境土壤重金属污染状况.[方法]对西安市9个涉农区县无公害农产品产地土壤重金属安全现状进行摸底调查,共对609个土壤样品的主要重金属Cd,Hg,As,Pb,Cr进行测定及内梅罗综合指数法评价.[结果]灞桥、长安、高陵、蓝田、临潼、阎良污染等级为1级,属于清洁水平;户县、未央和周至污染等级为2级,污染程度为警戒限,污染水平尚清洁,整体未受到大面积污染,可以作为无公害农产品生产基地甚至可以作为更优质农产品生产基地.但是有极少部分地区重金属含量超过了土壤环境质量标准,在生产区域规划和产地选择时赢予以回避或禁止.[结论]西安市农业产地环境土壤重金属污染状况整体良好.针对西安市未来的发展规划,提出了可行、科学的建议.     

陕西省西部某县农产品产地土壤重金属污染评价

【目的】为了解陕西省西部某县农产品产地土壤重金属污染状况。【方法】采用单项污染指数法、内梅罗综合污染指数法和Hakanson潜在生态风险指数法对该区域表层土壤中5种重金属元素进行污染及生态风险评价。【结果/结论】结果表明:Cd、Pb、Hg、As、Cr等5种元素的平均值分别为0.318 mg/kg、29.6 mg/kg、0.138 mg/kg、14.0 mg/kg、68.4 mg/kg,污染累积指数表现为CdPbHgAsCr特征,各元素含量超过背景值的比例分别为96.75%、99.77%、80.97%、76.57%、51.28%;研究区域综合潜在生态风险指数为266.1,属中等生态危害程度,其中52.67%土壤样点达到中等生态危害,9.28%土壤样点达到强及以上生态危害,应该引起相关政府部门的高度重视。     

宁海县农产品产地土壤重金属污染调查及评价

为总体系统把握浙江省宁海县农产品产地土壤重金属污染情况及变化态势,采样分析了宁海县农产品产地211个土壤样本。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）为依据,利用内梅罗指数污染法、单项污染指数法分析区域内农产品产地的土壤重金属污染情况。发现该地土壤中元素铬、铅、镉、汞、砷、铜、锌和镍含量平均值分别为61.09、43.87、0.18、0.10、6.30、32.05、110.35 mg/kg和30.04 mg/kg。结果表明,92.42%的采样点位符合农用地土壤环境质量要求。     

农产品产地土壤锌环境质量评价方法比较研究——以吉林省舒兰市为例

[目的]探讨农产品产地土壤锌在不同环境质量评价方法中的结果精度,为农产品产地认证提供依据。[方法]以吉林省舒兰市为例,通过实地采样,实验室样品分析,运用单因子污染指数法和基于GIS的空间插值方法,根据绿色食品产地环境质量标准进行农产品产地土壤锌的环境质量评价,并进行方法比较。[结果]基于GIS的土壤锌空间插值环境质量评价方法比传统方法的精度高;采用基于辅助因子的土壤锌协同克里格插值评价结果比普通克里格精度高;土壤锌和有机质的协同克里格插值评价方法比土壤锌与高程的协同克里格插值评价方法的精度高。[结论]基于GIS空间插值方法的土壤锌环境质量评价结果比传统方法更具科学性和合理性。     

福建省土壤重金属污染及其评价

１９９２－１９９３年对福建省６市、县郊区７９５００ｈｍ２耕地的重金属污染状况进行调查，采集土样１１６个，测定了各土样的Ｃｕ、Ｚｎ、Ｃｄ、Ｎｉ、Ｐｂ、Ｈｇ、Ａｓ７个重金属元素的含量，应用指数分级法划分污染等级，并对土壤环境质量作出综合评价．     

土壤重金属污染评价方法研究——以广州市为例

目前土壤环境质量评价方法按照评价对象可归纳为单因子指数法和综合评价法两类若干种。以广州市208个土壤样品8种重金属为研究对象,创新性地采用分级统计、相关性分析、评价等级差值分析、综合排序分析等方法对目前主要的土壤环境质量评价方法进行定性和定量研究,旨在推荐最适合的土壤环境质量评价方法。结果表明:从评价结果的分级程度看,单因子指数法中富集指数法最优,综合评价法中内梅罗指数法和模糊数学法最优;相关性分析结果表明,物元分析法与其他4种综合评价法的平均相关性系数为0.477,大于其他综合评价法的平均相关性系数,按照评价结果一致性原则,物元分析法最优;评价等级差值分析表明,模糊数学法与其他4种综合评价法评价等级的平均差值最小,为0.71,按照评价等级接近的原则,模糊数学法最优;通过综合排序比较各综合评价法的排序得出,模糊数学法平均排名最优,其次为物元分析法、内梅罗指数法、灰色聚类法、潜在生态危害指数法。综上所述,富集指数法和模糊数学法是两种首选方法,在土壤重金属污染评价中可以组合使用。     

耕层土壤重金属污染评价——以长治市为例

种植业易受土壤重金属的影响,综合评价耕层土壤重金属污染情况,有助于农业环境全面分析和污染防控。基于长治市耕层土壤重金属Cd、Hg、As、Pb和Cr的实测值,采用单因子污染指数、内梅罗污染指数、污染累积指数、污染负荷指数、地质积累指数和潜在生态风险指数法,对研究区域土壤重金属污染程度进行综合评价。耕层土壤中Cd、Hg、As、Pb和Cr的平均含量分别为0.123mg/kg、0.044mg/kg、13.03 mg/kg、22.2 mg/kg和47.7 mg/kg;因地质特征,研究区域土壤Cd、Hg、As和Pb含量均高于山西省土壤元素背景值;分别以土壤质量标准值和元素地球化学背景值为参照,判断研究区域耕层土壤分别处于清洁状态、轻度和中度污染状态,或存在Hg的点状污染,重金属污染程度依次为Hg> Pb′As> Cd> Cr;Cd和Hg生物毒性较强,表现出中-强潜在生态风险,研究区域最主要的土壤污染元素为Hg。基于全量分析和单一方法,潜在生态风险指数比较适用于土壤重金属污染评价,但复合型评价得出的结果更接近实际。     

贵州典型铅锌矿区土壤重金属污染特征与生态危害风险评价

为了解贵州典型铅锌矿区土壤中重金属的污染及生态危害情况,以贵州典型铅锌矿区水城的XQ、SS采样点和都匀的DA、QS采样点土壤中的重金属含量为研究对象,采用N.L.Nemerow综合污染指数法和Lars Hakanson潜在生态危害指数法,研究矿区土壤中重金属的分布情况、污染特征及生态危害。结果表明,以土壤环境质量标准和矿区周边耕地土壤的重金属平均含量为参比值,DA矿区重金属污染最严重,生态危害最严重;各采样点综合污染指数和生态危害指数大小顺序为:DA>QS>XQ>SS。结论:所研究的矿区土壤质量不适合种植农作物,对人体健康有潜在危害。     

贵州织金金矿矿区土壤重金属含量及风险评价

重金属是一类具有潜在危害的重要污染物,具有隐蔽性、长期性和不可逆性的特点。以毕节市织金县猫场镇金矿山区为研究对象,采用四分法采集矿区的土壤,检测其Pb、Cd、Hg、As、Cu,了解重金属对当地土壤的污染情况,预测重金属对人类健康的危害以及对生态系统造成的影响。结果表明,金矿矿区研究区域内土壤中的重金属存在不同程度的污染,重金属平均含量表现为CuPbAsCdHg,以土壤环境质量二级标准为背景值,从单因子污染指数来看,其中Cd表现较明显,该区域土壤5种重金属的污染程度依次为CdCuHgAsPb。从综合污染指数来看,在研究区域内的4种土壤已达到重度污染,污染程度依次表现为矿山土废矿渣土耕作土矿山山顶土。     

新疆农田土壤重金属含量调查与评价

[目的]通过对新疆农田土壤重金属含量情况的初步调查与评价,掌握农田土壤环境质量状况,为新疆农业的健康发展提供参考.[方法]参考国家土壤环境质量二级标准(GB15618-1995),使用单项污染指数法和综合污染指数法,分析全疆163个农产品产地664个土壤样品重金属测试结果.[结果]新疆农田土壤6种重金属(Hg、Cd、Pb、As、Cr、Cu)含量均低于国家土壤环境质量二级标准限值,其单项污染指数平均值为0.13,变化范围为0.00 ～0.89;尼梅罗综合污染指数平均值为0.20,变化范围为0.07 ～0.66,均为污染等级划分中的安全等级.[结论]新疆农田土壤重金属含量不存在超标的情况,环境质量总体良好,是发展绿色食品和有机食品产业的优势产地.同时也有部分农田土壤重金属存在潜在污染风险,应注意重金属污染源的控制和土壤重金属污染的监测.     

北京市大兴区绿色食品产地重金属状况评价

笔者对大兴区主要乡镇绿色食品产地进行调查的基础上, 对土壤、水等进行了抽样采集和重金属项目的测试分析, 依据绿色食品产地环境质量现状评价技术导则, 尝试分析该地发展绿色食品的可行性。研究结果表明大兴区绝大部分地区单项污染指数均小于1, 符合绿色食品产地环境标准, 适合发展绿色食品。     

土壤中重金属的形态区分法与环境风险评价方法研究进展

概述了土壤中重金属的赋存形态及其影响因子,介绍了当前国内外常用的土壤重金属形态区分的Tessier、BCR及其改进方法,对土壤中重金属污染的环境风险评价方法进行了评述。     

北京市农业土壤重金属状态评价

以北京市土壤重金属背景值为标准.对比分析了农业土壤中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg 8种重金属的含量及累积情况,并采用单因子污染指数法和综合污染指数法进行了土壤重金属污染评价.结果表明,北京市农业土壤存在着一定的Cr、Cu、Zn、As、Cd累积趋势,其含量的平均值分别为53.61、21.95、65.42、9.14、0.125 mg·kg-1,比相应的背景值高79.9%、17.4%、13-8%、28.9%、5.O%:Ni和Pb的累积则不明显.平均值比相应的背景值低7.9%、29.2%,分别为24.84和19.04 mg·kg-1;而Hg含量的平均值与背景值一致,为0.08mg·kg-1.从单因子评价结果来说,Cr污染指数在1.06-2.93之间,所有的样点都处于轻度或中度污染状态;As、Cu、Zn、Cd的污染指数相对较小,平均值分别为1.29、1.17、1.13、1.05,有50%以上的样点处于轻度污染状态;而Ni、Pb、Hg的污染指数均小于1,有60%以上的样点处于清洁或尚清洁状态,污染较轻.若从综合评价结果来说,综合污染指数处于0.96～2·16之间,平均值为1.45,几乎所有的土壤样点都属于轻度污染状态.     

农田土壤重金属污染与防治

本论文从土壤重金属污染的定义入手,分析了土壤重金属污染物的来源,阐述了土壤重金属污染的特点、现状和危害,并针对存在的问题提出了解决方法。     

钢铁厂污水灌溉农田土壤重金属含量分析

以污水灌溉的农田土壤为研究对象,着重分析该区土壤Cu、Zn、Cd、Pb 4种重金属含量。结果表明:除Zn外,调查区菜园土壤Cu、Cd、Pb含量均明显超过土壤环境质量二级标准。与菜园土壤相比,玉米地土壤仅有Cd含量超过二级标准。总的来看,灌溉区农田土壤未受到Zn污染,但明显存在Cu、Cd、Pb污染,尤其以Cd的污染最为严重,污染程度依次为CdCuPb。调查区所有样点的综合污染指数均大于3,污染等级为5级,达重污染程度,表明土壤与农作物受污染已相当严重。     

武陟县农田土壤重金属污染评价

对武陟县农田表层土壤中的Cr、Ni、Cu、As、Pb含量进行分析,采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数法对该区域农田土壤重金属污染进行评价。结果表明,武陟县农田土壤Cr、Ni、Cu、As、Pb含量分别为70.53、33.65、31.95、16.74、22.04 mg/kg,Cr、Ni、Cu、Pb的单因子污染指数均小于1,只有As在部分土样中存在超标现象,但单因子污染指数均小于2,超标样品比率达到21.28%。重金属内梅罗综合污染指数为0.65,土壤处于安全水平;旱地土壤重金属内梅罗综合污染指数小于水田,说明旱地土壤污染程度轻于水田。5种重金属元素的潜在生态危害指数均值为36.97,处于轻微风险等级。在这5种重金属元素中,As对潜在生态风险的贡献率为39.8%,是最主要的生态风险因子。土壤重金属的相关性分析表明,Cr含量与Ni、Cu、As含量及Ni含量与Cu含量、Cu含量与As含量存在显著或极显著正相关性,说明这5种重金属存在不同程度的复合污染或具有相同的污染来源。