猪粪与农田土壤中重金属累积污染的相关分析

为调查猪粪和农田土壤中Cu、Zn、As、Hg、Cr、Cd、Pb、Ni 8种重金属元素的累积和相关关系,文章抽取了30篇已发表文献中关于8种重金属的浓度数据进行分析。原始分析包括上海周边、浙江、江苏、福建、山东、陕西、山西、青海、北京、河南、吉林、湘江下游、河北保定、广东东莞、新疆乌鲁木齐和石河子等地,共包括超过2 000个猪粪样品和1 700个土壤样品,取其中的均值共550个进行分析。分析发现:猪粪中Cu超标最严重,Zn次之;土壤中Cu、Zn累积不多,但是多来自猪粪;土壤中Cd超标最为严重,其次为Cr,且主要污染源不是来自猪粪。     

规模化猪场区域农田土壤重金属积累及影响评价分析

为了解长期灌溉猪场废水对农田土壤重金属的影响,采集了河北省京安猪场区域农田清洁区和灌溉8年猪场废水污灌区的耕层(0～20 cm)共52个土壤样品,并测定了样品的pH、养分和Zn、Cu、Cr、Ni、Pb和As全量和有效态含量,根据背景资料、相关分析和主成分分析确定重金属污染来源,应用富集因子分析重金属积累程度,并应用污染指数进行重金属影响评价分析。结果表明,灌溉猪场废水对土壤主要带来Zn和Cu的富集,对Ni、Cr和As几乎没有富集效应,Pb和As的富集主要由施用化肥引起。尽管灌溉8年猪场废水后土壤的Zn、Cu、Cr、Ni、Pb和As含量在安全范围内,但土壤重金属有效态含量不仅与重金属全量正相关,还与土壤pH负相关,而灌溉猪场废水会降低土壤pH,从而增加土壤重金属有效态含量。因此,长期灌溉猪场废水不但要注意土壤Zn和Cu积累,还需采取措施降低土壤Zn、Cu等重金属有效态含量以防重金属带来环境风险。     

施用猪粪条件下重金属对土壤氮素净转化的影响

以东北耕作黑土为研究对象,在25℃和70%WHC水分条件下进行为期35天的室内培养试验,研究了施用猪粪条件下重金属Cu、Cd对土壤氮素净转化的影响。结果表明:添加单一重金属显著抑制了土壤的硝化作用和矿化作用。与对照处理相比,添加重金属Cu、Cd处理培养结束后土壤铵态氮含量分别增加了5.83和5.39倍,硝态氮含量分别下降了84.3%和79.5%,且土壤净氮矿化速率和净硝化速率均显著低于对照处理。添加重金属的同时施用猪粪加剧了重金属对硝化作用和矿化作用的抑制,土壤净硝化速率和净氮矿化速率均显著低于单一重金属处理。添加重金属抑制了土壤反硝化作用,但同时添加猪粪在一定程度上降低了重金属离子的活性和毒性,进而减轻重金属离子对反硝化作用的抑制程度。     

沼渣与水分的耦合对温室土壤N积累及重金属污染状况的研究

采用完全随机区组田间试验设计的方法,以番茄为供试作物,研究了沼渣与水分的耦合对温室土壤N积累及重金属污染状况.结果表明,低灌溉量下,沼渣与化肥配合使用有利于土壤中重金属累积量的减少;就土壤中N积累状况而言,S2F2为较适宜的水肥组合.综合两方面得知,S2F2水肥组合有利于土壤环境的改善,为后续作物的栽培提供足够的N源,即3000 m3/hm2灌水量+40%沼渣+60%化肥为较适宜的水肥组合.     

蚌埠市区土壤重金属积累特征及生态风险评价

为了解蚌埠市区土壤重金属污染状况,利用原子发射光谱法(ICP-AES)测定了其重金属含量,并依次采用了单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和Hakanson潜在生态风险指数法对其污染程度和潜在风险性进行了评价。结果表明,蚌埠市区土壤中重金属Zn、Cu、Pb、Cd、Mn和Cr的平均含量依次为90.61 mg kg-1、24.69 mg kg-1、37.27 mg kg-1、0.37 mg kg-1、323.45mg kg-1、22.71 mg kg-1,在安徽省各城市中处于中等偏下水平。单因子污染指数法评价结果表明,Cd为重度污染;Zn、Pb、Cu为轻度污染;Mn和Cr为安全等级。综合污染指数法评价结果表明,工业区和交通区土壤重金属为重度污染,商业区、居民区和文教区为中度污染,公园绿地为轻微污染。潜在生态风险指数法评价结果表明,Cd元素为强生态风险程度;Pb、Cu、Zn、Cr和Mn均为轻微生态风险。工业区和交通区为中等生态风险;商业区、居民区、文教区和公园绿地为轻微生态风险。在去除Cd元素以后,各功能区均处于轻微生态风险水平。总的来说,蚌埠市区土壤除了存在Cd的强生态风险外,其它各重金属生态环境较好。     

近20年山东省典型农田土壤中重金属含量变化特征及积累速率估计

以山东省基本农田为研究对象,于2009年采集60个0 ～ 20 cm耕层土壤样本,分析了土壤中Cu、Zn、Pb、Cd有效态含量和全量,并与1989年调查资料比较,研究近20年山东省土壤重金属全量和有效态含量变化特征.结果表明:山东省农田土壤Zn、Cu、Pb全量均有样点超过国家土壤环境质量二级标准(GB15618-1995),其中有28.78％的样点Cu超标,5.26％的样点Zn超标,8.00％的样点Pb超标,所有调查样点均未发现Cd超标.近20年,山东省农田土壤中Pb全量变化幅度最大,与1989年相比,褐土区增加了5.81倍;Cd全量在棕壤中变化幅度最小,仅增加了1.33倍.Zn、Cu、Pb、Cd全量在3种土壤中变化幅度为:褐土＞潮土＞棕壤.与1989年相比,山东省农田土壤有效态Cu含量增加1.22 ～ 1.70倍,Zn增加了11.50 ～ 16.60倍.山东省土壤重金属积累速率,褐土≈潮土＞棕壤.Cu、Zn、Pb的积累速率和年变化速率明显高于20世纪七八十年代太湖地区水稻土,Cd的积累速率和年变化率远远低于太湖地区水稻土.     

猪场废水污灌土壤的Cr和Ni空间变异及积累分析

为了解长期施用猪场废水对农田土壤Cr和Ni（以下简称重金属）的影响,采集了河北省京安猪场周边农田清洁区和灌溉8年猪场废水的污灌区耕层（0～20cm）共52个土壤样品,并测定了样品中pH、养分及重金属全量和有效态含量,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,Cr和Ni全量和有效态含量变异函数理论模型均符合球状模型,具有中等程度自相关。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,研究区土壤Cr和Ni主要受成土母质的影响,受污灌猪场废水影响不大。富集因子分析表明,污灌猪场废水对土壤Cr和Ni几乎没有积累。灌溉猪场废水会降低土壤pH值,提高土壤Cr和Ni有效态含量。     

施用猪粪对土壤Zn形态和菜心Zn含量的影响

采用盆栽试验的方法,研究施用猪粪对土壤和菜心Zn含量的影响,以为蔬菜安全施用畜禽粪便提供依据.结果表明,土壤全Zn、有效态Zn和菜心Zn含量均随猪粪施用量和施用茬数的增加而提高,连续2茬施用猪粪达到40g/kg时,土壤全Zn含量和菜心Zn含量分别达到266.42和21.03mg/kg,超过国家土壤质量二级标准(pH≤6...     

温室土壤剖面养分特征及重金属含量演变趋势研究

对沈阳市郊不同种植年限温室土壤速效氮、磷、钾剖面特征及重金属Cu、Zn、Cd、Pb含量调查表明,随温室种植年限的增加,速效氮、速效磷含量在整个剖面内显著增加,与种植年限呈极显著正相关,速效钾含量增幅较小,说明温室N、P、K肥施用不均衡;重金属Cu、Zn、Pb含量随温室种植年限的增加有一定增加,Cd含量则随种植年限增加变化较小。农田及温室重金属含量较土壤背景值有一定程度增加,但均未超过国家土壤环境质量标准,尚未形成污染。     

典型设施栽培土壤重金属含量变化及其风险评价

采用野外调查采样和室内分析相结合的方法,对典型设施栽培地山东寿光的部分土壤重金属含量进行测定,并根据温室蔬菜产地环境质量评价标准,选取单项污染指数法和尼梅罗综合指数法对土壤的重金属污染状况进行了环境质量评价。结果表明,重金属Cu、C r、Pb在设施栽培土壤耕层(0—20 cm)的含量达最大值,显著高于露地土壤;而设施栽培土壤中Zn和Cd的含量分别在20—40 cm和40—60 cm的土层达到最大值,其中Zn含量在0—20 cm和60—80 cm的土层显著高于露地土壤,Cd含量在0—20 cm,40—60 cm,60—80 cm和80—100 cm的土层显著高于露地土壤。从不同使用年限设施栽培土壤中重金属含量变化看出,重金属在设施栽培24~年的土壤中含量最高。对研究区设施栽培土壤重金属含量进行风险评估及分级发现,山东寿光设施土壤耕层主要受到重金属Cd的污染。     

主成分分析在大棚土壤重金属元素区域分异特征的应用

以云南省设施栽培面积最大的6个片区的设施土壤为研究对象,运用主成分分析方法对大棚土壤重金属元素进行区域分异特征的研究。结果表明:按照主成分分析方法,云南设施土壤将被划为两大片区高亲硫元素区和高铁族元素区。按照地域区划,昆明地区的官渡、呈贡、红河属于高铁族元素区;保山、曲靖、玉溪属于高亲硫元素区。相关分析表明:1)铁族元素间的相关关系达到极显著水平;2)亲硫元素的相关关系不如铁族元素,各种元素间的相关关系只达到显著水平;3)亲硫元素与铁族元素之间呈正相关,但未达到显著水平;4)Cd与亲硫元素、铁族元素均达到显著相关水平,但与亲硫元素中达到极显著水平的占总量的33%,而与铁族元素均达到极显著相关;5)Hg与大多数元素之间一般为负相关关系。     

猪粪堆肥过程中养分和重金属含量的动态变化

【目的】规模化、集约化畜禽养殖业饲料中,存在滥用或超剂量使用微量元素如Cu、Zn、Fe、As添加剂的现象,导致畜禽粪便以及以畜禽粪便为来源的有机肥重金属的积累。研究堆肥过程中养分和重金属含量的动态变化,对于畜禽粪便有机肥产业的可持续发展具有重要意义。【方法】鲜猪粪在阴凉通风处风干到含水率在60%左右,用于进行55天的好氧堆肥。猪粪∶砻糠比例为6∶1 (鲜重)混匀,每周翻堆一次,每天测定温度,分别在堆肥第1、13、23、28、41和55天的上午10:00—11:00,取样测定含水量、pH值、全氮、总有机碳(TOC)、全磷、全钾以及Cr、Cd、Cu、Mn、Ni、Zn、Pb、Hg、As总量和有效态Cu、Mn、Zn含量。【结果】1)随着堆沤进程的延长,全氮先升高再下降,其峰值出现在第23～28天,之后缓慢下降;全磷与全钾逐渐升高,其峰值均在第41天、之后趋于稳定;TOC不断减少,28天以后趋于平稳。C/N先下降,第23天以后保持稳定,堆肥结束时维持在15.12、达到腐熟要求。2) 9种金属元素的总量变化各不相同,含量分别为Cr6.99～10.43 mg/kg、Cu 106.01～120.81 mg/kg、Mn 663.51～899.48 mg/kg、Ni 11.32～20.67 mg/kg、Zn1245.18～1552.13 mg/kg、Pb 0.09～0.56 mg/kg、As 0.58～1.25 mg/kg,Cd、Hg未检测出。Cr和Ni先下降、升高、再下降直至平稳,其峰值均在第23天,第28天以后趋于平稳。Cu、Mn和Zn不断升高到后期显著升高、其峰值均在第41天。As先下降再升高、在第28天以后基本平稳。Pb总体是下降,在第13天和23天其含量分别比第1天显著下降61.22%和81.63%,在第41天以后其含量未检出。有效Cu、Mn、Zn的含量远低于元素总量,分别在2.35～5.79 mg/kg、17.82～20.28 mg/kg和47.39～70.29 mg/kg。有效Cu、有效Zn总体先升高、再下降直至平稳,峰值都在第13～23天,第28天显著下降但是此后基本平稳。有效Mn总体变化不大,只在第41天显著上升。3)有效Cu与有效Zn、有效Zn与有效Mn之间呈极显著正相关关系。全钾、全磷、Cu、Zn、Mn与TOC之间呈极显著负相关关系(P <0.01),说明全钾、全磷、Cu、Zn与Mn含量的升高由堆肥过程中有机质的矿化引起。而有效Cu、有效Zn、有效Mn与TOC不存在相关关系。【结论】从23天到28天,高温的平均温度和持续时间符合畜禽粪便无害化的要求,C/N和全氮都维持在相对理想的水平,大量元素、微量元素和重金属含量基本达到稳定,表明28天是堆肥腐熟的关键时间节点。     

北京耕作土壤重金属多尺度空间结构

为了有效揭示土壤重金属的空间分布特征,为土壤环境质量评价提供科学依据,该研究以北京市耕作土壤中重金属为例,通过地统计学方法分析了重金属空间结构的尺度效应。研究结果表明：土壤重金属Cr、Ni、Zn和Hg的空间结构性对空间尺度有明显的依赖,理论半方差函数的最优性检验进一步表明多尺度套合模型能充分地挖掘和利用土壤重金属Cr、Ni、Zn和Hg的空间变异结构,并且采用多尺度套合模型法对重金属Cr、Ni、Zn和Hg进行克里格插值,其插值效果明显优于单一尺度下的普通克里格插值。因此,多尺度套合模型法能有效地揭示耕作土壤中重金属的空间分布特征。     

北京耕地土壤重金属空间自回归模型及影响因素

为了揭示土壤重金属含量与其影响因素间的作用关系,为土壤重金属的污染控制和治理提供参考,该研究以北京市耕作土壤重金属元素为例,采用传统线性回归模型和空间自回归模型分析和比较了土壤重金属含量及其影响因素间的相关关系。结果表明：Cr、Ni、Zn、Hg空间自回归模型的拟合度较传统线性回归模型好,并且残差的空间自相关性消失。因此,空间自回归模型能够很好地解释重金属含量与其影响因素间的相关关系。结果表明：Cr、Ni含量的影响因素主要为土壤母质和土地利用强度,Zn、Hg含量的主要影响因素为道路、工矿企业和土壤母质。     

pH对土壤重金属吸附动力学的影响

The pH effect on the sorption kinetics of heavy metals in soils was studied using a constant flow leaching method. The soil samples were red soil collected from Yingtan, Jiangxi, and yellow-brown soil from Nanjing, Jiangsu. The heavy metals tested were zinc and cadmium. Assuming that the experimental data fitted to the following kinetic rate equation: 1/c·dx/dt = kx_∞-kx, the rate constant k of sorption could be determined from the slope of the straight line by plotting of 1/c·dx/dt vs. x. The results showed that the pH effect on the rate constants of heavy mental sorption in soils was very significant. The values of k decreased with increasing pH. The sorptions were more sensitive to pH in red soil than in yellow-brown soil.     

苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析

探明特色农产品产地土壤重金属污染特征及其污染来源可促进特色农作物产业的健康有序发展,对于助力乡村振兴和发展乡村特色产业具有重要意义。该研究以苦水玫瑰产地土壤为研究对象,应用内梅罗综合污染指数法、污染负荷指数法和改进物元可拓模型来量化土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的污染水平并进行对比分析,还利用正定因子矩阵模型(positive matrix factorization, PMF)进行土壤重金属溯源解析。结果表明:1)研究区土壤除Hg和Cr的均值低于兰州市和甘肃省土壤背景值之外,其余As、Cd、Cu、Ni、Pb和Zn的均值都高于二者的背景值,但所有元素的测定值均低于《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)(GB 15 618-2018)》(pH值大于7.5)的筛选值。2)内梅罗综合污染指数和污染负荷指数分别处于0.71～2.02和0.64～1.48之间,均值为1.41和1.17,土壤总体上为轻度污染。改进物元可拓模型评价结果显示研究区土壤总体上处于尚清洁状态,与内梅罗综合污染指数与污染负荷指数评价结果基本一致,但改进物元可拓模型的评价结果更具有实际指导意...     

公路旁土壤中水分和重金属的迁移

Roads with very high traffic loads in regions where soils are low in both pH and sorption capacity might be a source of percolation water loaded with heavy metals. Looking at some ＂worst case＂ scenarios, this study focused on the input of traffic related pollutants and on Pb, Cd, Cu, Zn, Ni and Cr concentrations in the soil matrix and soil solution, respectively. The analysis also included pH and electrical conductivity and at some sites DOC. The investigations were carried out on sandy soils with more or less low pH values at four motorway sites in Germany. The average of daily traffic was about 50 000 up to 90 000 vehicles. Soil pore water was collected in two soil depths and at four distances from the road. The pH in general decreased with increasing distance from the roadside. The elevated pH near the roadside was presumably caused by deposition of dust and weathering residues of the road asphalt, as well as by infiltration of salt that was used during winter time. At these road sites, increased heavy metal concentrations in the soil matrix as well as in the soil solution were found. However, the concentrations seldom exceeded reference values of the German Soil Protection Act. The soil solution concentrations tended to increase from the road edge to 10 m distance, whereas the concentration in the soil matrix decreased. Elevated DOC concentrations corresponded with elevated Cu concentrations but did not substantially change this tendency. High soil water percolation rates were found near the roads. Thus, even low metal concentrations of percolation water could yield high metal loads in a narrow area beside the road.     

Extractable heavy metals in Atlantic coast soils

Abstract

The analysis of soils, using 0.1 N HC1 as an extractant for the heavy metals, Cd, Cr, Ni and Pb on “fine”; textured North Shore and “coarse”; textured Annapolis Valley soils was completed. Results show ranges of 0.012 to 0.469 parts per million Cd; 0.102 to 2.90 parts per million Cr; 0.16 to 29.25 parts per million Ni and 0.12 to 244.8 parts per million Pb. Correlation studies indicate that the heavy metal content of fine textured soils is less influenced by changes in clay content and organic matter than are coarse textured soils. Generally the surface layers (0–15 cms) are higher in extractable heavy metal content than the lower layers (15–30 cms).     

Concentrations and forms of heavy metals in Slovak soils

The risk assessment of heavy‐metal contamination in soils requires knowledge of the controls of metal concentrations and speciation. We tested the relationship between soil properties (pH, CEC, C_org, oxide concentrations, texture) and land use (forest, grassland, arable) and the partitioning of Al, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, and Zn among the seven fractions of a sequential extraction procedure in 146 A horizons from Slovakia. Using a cluster analysis, we identified 92 soils as representing background metal concentrations while the remaining 54 soils showed anthropogenic contamination. Among the background soils, forest soils had the lowest heavy‐metal concentrations except for Pb (highest), because of the shielding effect of the organic layer. Arable soils had the highest Cr, Cu, and Ni concentrations suggesting metal input with agrochemicals. Grassland soils had the highest Cd and Zn concentrations probably for geogenic reasons. Besides the parent material (highest metal concentrations in soils from carbonatic rock, lowest in quartz‐rich soils with sandy texture), pedogenic eluviation processes controlled metal concentrations with podzols showing depletion of most metals in E horizons. Partitioning among the seven fractions of the sequential extraction procedure was element‐specific. The pH was the overwhelming control of the contributions of the bioavailable fractions (fractions 1–4) of all metals and even influenced the contributions of Fe oxide‐associated metals (fractions 5 and 6) to total metal concentrations. For fractions 5 and 6, Fe concentrations in oxides were the most important control of contributions to total metal concentrations. After statistically separating the pH from land use, we found that the contributions of Cu in fractions 1–4 and of NH₄NO₃‐extractable Al, Cd, Pb, and Zn to total metal concentrations were significantly higher under forest than under grassland and in some cases arable use. Our results confirm that metal speciation in soils is mainly controlled by the pH. Furthermore, land use has a significant effect.