近年来，农业中农药、 化肥及污泥的大量使用，使土壤中出现了大量的重金属元素富集，这不仅会引起土壤质量下降，同时导致农副产品中重金属含量超标，严重威胁人类健康，造成人们对食品污染事件的恐惧和对食品安全的担心^{[1, 2]}. 因此，农田土壤中重金属含量、 分布及其来源都引起了人们的广泛关注^{[3, 4]}. 如果能准确确定农田土壤重金属分布及其污染状况，对于评价农业生态环境质量、 保障食品安全和人类健康都具有重要的科学意义^[5].

目前，国内外学者对土壤重金属污染方面做了大量、 详细的工作^{[6, 7, 8, 9, 10]}. 近年来随着社会经济发展，地处西北地区的宁夏重金属污染问题也逐渐引起人们关注. 樊新刚等^[11]对宁夏石嘴山河滨工业园区表层土壤重金属含量分析，发现研究区形成了以镉(Cd)、 铜(Cu)为主，锌(Zn)、 铅(Pb)和铬(Cr)次之的污染特征. 张晴雯等^[12]发现宁夏灌区湿地沉积物中Cu、 Zn含量高于宁夏土壤背景值. 贺婧等^[13]分析银川市设施蔬菜土壤重金属含量，发现设施蔬菜土壤Cu、 Pb、 Cr和Cd含量都超过宁夏土壤背景值. 付亚宁等^[14]以宁夏土壤背景值为标准评价宁夏马莲台电厂周围土壤重金属时，发现Cu、 Pb、 Cr和Zn含量超标. 以上研究结果表明宁夏不同区域重金属含量有富集的趋势，而关于宁夏引黄灌区农田土壤重金属含量的研究较少. 宁夏引黄灌区是全国12个商品粮基地之一，土壤环境质量直接影响其粮食生产安全^[15]. 在现代化高强度的耕作制度，黄河水漫灌和化肥农药大量施用的情况下，农田土壤中重金属含量是否能满足当地环境和粮食安全生产的需求，是亟待确定和解决的问题. 本研究采用经典统计和地统计相结合的方法，对宁夏引黄灌区农田土壤重金属含量及其空间分布特征进行分析，评价土壤重金属污染现状，以期为研究区粮食安全生产、 农田生态环境保护及保障居民身体健康提供帮助.

取样地点选在宁夏引黄灌区中部的银川市兴庆区通贵乡. 地理坐标为东经106°49′~106°59′，北纬38°28′~38°38′，海拔1061~1062 m，多年平均气温8.5℃、 日照时数2880 h ·a^-1、 平均降水量180~200 mm ·a^-1，无霜期180~185 d ·a^-1. 夏季酷热，冬季寒冷，气候干燥，属典型的中温带干旱气候^[16]. 取样地块平整，灌溉方式为引黄河水漫灌，种植作物为水稻.

在2012年3月下旬整地起垄前进行耕层土壤样品采集，取样点位置详见图 1. 选取0~20 cm深度的土壤，除去动植物残体、 石砾等杂物，并将大块样品捻碎混合均匀后，用四分法选取1 kg土样. 采样尺度包括10 m和1 m尺度，10 m尺度取样点为102个，为方便起见，下文将此取样尺度称为L尺度; 1 m尺度的所有取样网格嵌套在L尺度中的北第5行和第6行中间正方形网格内，等间距取样，总 面积为10 m×10 m，取样点为11×11共121个，其中4个点为L尺度的重复点，下文将此尺度称为M尺度. 2个尺度下土壤样品总数为223个.

图 1 两种尺度的网格取样位置示意 Fig. 1 Grid sampling location in two different scales

土壤样品带回实验室，风干、 研磨、 过100目尼 龙筛，并保存于玻璃瓶中备用. 采用原子吸收分光 光度计(AA320)测定土壤中Cu、 Zn和Cr，石墨炉原子光度法测定Cd和Pb的含量. 测定重金属含量时每个样品均采用3组平行实验，取均值作为样品测定重金属浓度. 同时利用国家标准土壤物质(GSS-8)进行质量控制，Cu、 Zn、 Cr、 Cd和Pb的平均回收率分别为：102.3%、 101.5%、 99.7%、 89.1%和104.8%，其结果符合质量控制要求.

本研究分别采用经典统计学和地统计学分析土壤重金属元素的空间变异特征. 半方差函数可以表示区域化变量在一定尺度上的空间变异和相关程度，它是研究土壤性质空间变异性的关键，同时也是进行精确普通克里格插值的基础^{[17, 18]}. 其公式表达式为：

土壤污染评价标准以宁夏土壤环境背景值为参照标准^[19]. 土壤污染评价方法采用目前国内外普遍采用的单因子指数法和内梅罗综合指数法^[17]. 单因子指数法适用于单一因子污染特定区域的评价，其计算公式为：

内梅罗综合指数法兼顾了单因子污染指数的平均值和最高值，能较全面地反映环境质量，而且可以突出污染较重的污染物的作用，其计算公式为：

采用拉依达准则处理异常数据(显著水平为0.01)，剔除了Cu和Cr各1个最大值、 Zn的2个最大值，然后使用各自剩余数据最大值代替^[20]. 利用SPSS 17.0对土壤重金属含量进行经典统计分析，地统计分析在GS+7.0中完成，普通克里格空间插值图利用Surfer 8.0完成.

研究区两种尺度下223个表层土壤样品重金属含量描述性统计结果见表 1. 两种尺度下，土壤重金属含量存在一定差异，即存在明显的空间分布差异. 变异系数(CV)反映了总体样本中各采样点重金属含量平均变异程度. 从表 1中可以看出，两种尺度下5种重金属均属于中等变异(0.1＜CV＜1)^[21]. 两种尺度下重金属元素的变异系数大小均符合以下顺序：Cd＞Pb＞Cr＞Zn＞Cu，表明土壤中Cd、 Pb、 Cr含量具有较大的空间变异，而Zn和Cu含量的空间变异较小. 刘庆等^[22]研究慈溪市不同尺度土壤表层重金属含量的空间变异性特征时也得出相似结论. 根据偏度和峰度系数可知，两种尺度土壤重金属分布类型有差异. 对非正态分布序列，通过转换可得相应的正态分布序列，从而进一步进行空间结构分析. 对土壤重金属描述性统计分析主要反映含量变化的全貌，而不能反映其空间结构性、 随机性和相关性. 因此需要结合采样点的空间信息，利用地统计学方法描述重金属含量空间分布的变异特征^[17].

表1(Table 1)

表 1 两种尺度下土壤重金属含量描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil heavy metals in two different scales 尺度 元素 样本数 平均值 /mg ·kg-1 标准差 (SD) 极小值 /mg ·kg-1 极大值 /mg ·kg-1 极差 /mg ·kg-1 变异系数 偏度 峰度 分布1) Cu 102 17.23 3.17 7.67 23.06 15.39 0.18 -1.03 0.72 LN Zn 102 89.69 16.86 44.50 113.40 68.90 0.19 -1.18 0.93 LN L Cr 102 56.64 15.77 8.85 91.43 82.58 0.28 -0.28 0.14 N Cd 102 0.07 0.04 0.01 0.20 0.19 0.57 0.82 0.51 N Pb 102 18.15 9.71 0.89 44.22 43.33 0.53 0.65 -0.17 N Cu 121 17.07 4.95 2.65 32.36 29.71 0.29 -1.16 1.77 LN Zn 121 63.62 22.81 12.74 129.74 117.00 0.36 0.01 -0.10 N M Cr 121 38.52 14.89 8.89 92.04 83.15 0.39 0.24 0.40 N Cd 121 0.14 0.07 0.03 0.29 0.26 0.50 0.38 -0.80 N Pb 121 14.21 5.90 0.18 34.22 34.04 0.42 0.27 0.94 N 1)LN：对数正态分布类型; N：正态分布类型

表 1 两种尺度下土壤重金属含量描述性统计 Table 1 Descriptive statistics of soil heavy metals in two different scales

利用半方差函数[公式(1)]算出两种尺度下土壤重金属含量的半方差函数值，根据决定系数(R²)最大、 残差平方和(RRS)最小的原则，获得最优空间变异函数理论模型及其参数^[23]. 土壤重金属含量的半方差函数理论模型及其参数见表 2. L尺度下，Cu符合高斯模型、 Zn和Cr符合指数模型、 Pb符合球形模型，其各自的R²均高于0.68，较好反映了各自的空间变异结构特征. Cd的半方差拟合模型为线性模型且块金系数为100%，表现为纯块金效应，土壤各样点之间表现出较强的独立性和随机性，主要受随机因素(如耕作措施、 施肥、 污染等人为活动)的影响，同时也说明该采样间距未能有效反映土壤Cd的空间变异结构. Cu、 Zn、 Cr和Pb的块金系数均小于25%，说明主要受结构性因素(气候、 土壤类型和地形等)的影响，具有强烈的空间相关性. M尺度下，Cr符合指数模型、 Pb符合线性模型、 Cu、 Zn和Cd符合球形模型. Cu、 Zn、 Cr和Cd的块金系数均小于25%，具有强烈的空间相关性，主要受结构性因素影响. Pb块金系数为100%，空间相关性弱. 变程反映了变量空间自相关范围的大小. 两个研究尺度下，土壤重金属间在一定范围内均存在空间相关性. L尺度下土壤重金属的变程范围为9.01~64.26 m. M尺度变程范围为1.19~6.31 m. 原因在于随着研究尺度的缩小，气候、 地形和土壤类型等大尺度结构因素对土壤性质的影响逐渐减弱，而小尺度随机因素的影响加强，引起土壤性质在较小尺度上发生强烈变化，从而使变程明显变小^[24]. 王淑英等^[25]研究北京市平谷区不同尺度土壤性质空间变异性也发现类似的现象. 而Cd随着采样尺度的减小，结构性因素影响增强，随机性因素影响减弱. 这一现象与刘庆等^[22]研究不同尺度汞和Zn的空间结构特征相似. 原因可能是采样尺度过小，不能很好反应出Cd的空间变异特征，不利于空间相关性分析.

表2(Table 2)

表 2 两个尺度下土壤养分含量半方差函数理论模型及有关参数 Table 2 Theoretical semivariogram model and corresponding parameters of soil heavy metals in two scales 尺度 元素 模型1) 变程/m 块金值(C0) 基台值(C0+C) 块金系数 [C0/(C0+C)]/% 决定系数(R2) 残差(RSS) Cu G 9.01 1.08 9.96 10.84 0.75 0.672 Zn E 16.5 27.30 289.70 9.42 0.78 37.8 L Cr E 9.90 10.70 239.30 4.47 0.68 94.8 Cd L 64.26 0.002 0.002 100.00 0.73 5.89×10-8 Pb S 9.90 0.60 93.57 0.64 0.72 84.2 Cu S 1.60 0.92 25.30 3.64 0.72 13.6 Zn S 1.19 6.00 521.70 1.15 0.81 23.8 M Cr E 1.20 12.20 218.20 5.59 0.83 99.8 Cd S 1.31 0.0002 0.0048 4.17 0.74 1.39×10-7 Pb L 6.31 36.25 36.25 100.00 0.71 21.9 1)G：高斯模型，E：指数模型，S：球形模型，L：线形模型

表 2 两个尺度下土壤养分含量半方差函数理论模型及有关参数 Table 2 Theoretical semivariogram model and corresponding parameters of soil heavy metals in two scales

利用半方差函数可以解释土壤重金属含量的空间结构、 反映空间变化特征，但其提供的信息仍是有限的. 因此利用Surfer软件对两种尺度下农田土壤重金属含量进行普通克里格插值并绘制等值线图，以便更加直观地查看其空间分布状况(图 2、 3). L尺度上，Cu、 Zn在田块中部含量相对较高且在东北边界处明显偏少，Cd在东南处含量较高其它方向上含量较少，Pb在西南方向上含量明显较高，而Cr铬空间分布复杂且规律性不明显. M尺度上，Cu在西南方向和北部边缘有岛状高浓度点，Zn、 Cr和Pb含量普遍较低且空间上都呈现出斑块状分布，Cd在中部和北部呈现出大范围的高浓度区域. 总体上两种尺度农田土壤重金属在空间上呈现较明显的斑块状分布特征. 其原因在于宁夏引黄灌区农田耕作时间较长，受人为因素影响大，如污水灌溉中含有一些重金属，化肥中氮肥Pb含量较高，磷酸盐类含较多的Cd、 Zn和Pb，同时农膜中均含有Cd和Pb，而不同农作物对土壤重金属元素的吸收情况也不同. 同时冬季烧煤取暖和工业废气排放过程中Cd、 Zn等重金属也会通过大气沉降进入土壤^[26]. 一般而言，田块小尺度上的土壤重金属元素空间插值图可以深入分析土壤环境状况，为防治农业面源污染、 实施精准农业提供决策服务^{[4, 9]}.

图 2 L尺度下土壤铜、 锌、 铬、 镉和铅空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of Cu,Zn,Cr Cd and Pb at L scale

图 3 M尺度下土壤铜、 锌、 铬、 镉和铅空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of Cu,Zn,Cr,Cd and Pb at M scale

两种尺度土壤中Cu、 Zn、 Cr、 Cd、 Pb的单因子指数(P_i)和内梅罗综合污染指数(P综)评价结果及污染程度见表 3. L尺度下，Cu的P_i指数为0.35~1.04，其中99.02%属清洁样品，轻度污染样品占0.98%，不含中度和重度污染样品; Zn的P_i指数为0.76~1.93，其中8.82%属清洁样品，轻度污染样品占91.18%，不含中度和重度污染样品; Cr的P_i指数为0.15~1.52，其中52.94%属清洁样品，轻度污染样品占47.06%，不含中度和重度污染样品; Cd的P_i指数为0.08~1.76，其中83.34%属清洁样品，轻度污染样品占16.67%，不含中度和重度污染样品; Pb的P_i指数为0.04~2.15，其中65.69%属清洁样品，32.35%属轻度污染样品，中度污染样品占1.96%，无重度污染样品; P综范围为0.66~1.76，其中91.18%的样品受轻度污染，8.82%属清洁样品，不含中度和重度污染样品.

表3(Table 3)

表 3 两个尺度下农田土壤污染指数评价结果 Table 3 Pollution index evaluation results of soil heavy metals in two scales 尺度 参数 元素 最大值 最小值 平均值 清洁样品 轻度污染样品 中度污染样品 重度污染样品 Pi Cu 1.04 0.35 0.78 101 1 0 0 Pi Zn 1.93 0.76 1.53 9 93 0 0 L Pi Cr 1.52 0.15 0.94 54 48 0 0 Pi Cd 1.76 0.08 0.65 85 17 0 0 Pi Pb 2.15 0.04 0.88 67 33 2 0 P综 — 1.76 0.66 1.30 9 93 0 0 Pi Cu 1.46 0.12 0.77 115 6 0 0 Pi Zn 2.21 0.22 1.08 52 68 1 0 M Pi Cr 1.53 0.15 0.64 107 14 0 0 Pi Cd 2.63 0.25 1.24 50 56 15 0 Pi Pb 1.66 0.01 0.69 107 14 0 0 P综 — 2.04 0.62 1.24 27 93 1 0

表 3 两个尺度下农田土壤污染指数评价结果 Table 3 Pollution index evaluation results of soil heavy metals in two scales

M尺度下，Cu的P_i指数为0.12~1.46，其中95.04%属清洁样品，轻度污染样品占4.96%，样品不含中度和重度污染样品; Zn的P_i指数为0.22~1.08，其中42.98%属清洁样品，轻度污染样品占56.20%，中度污染样品占0.83%，不含重度污染样品; Cr的P_i指数为0.15~1.53，其中88.43%属清洁样品，轻度污染样品占11.57%，不含中度和重度污染样品; Cd的P_i指数为0.25~2.63，其中41.32%属清洁样品，轻度污染样品占46.28%，中度污染样品占12.40%，不含重度污染样品; Pb的P_i指数为0.01~1.66，其中88.43%属清洁样品，轻度污染样品占11.57%，不含中度和重度污染样品; P综范围为0.62~2.04，76.86%的样品受重金属轻度污染，22.31%属清洁样品，中度污染样品占0.83%，不含重度污染样品. 图 4给出了P综在两个尺度下的空间分布状况. 可以看出，L尺度在西南边缘和东北方向中部内P综较高，重金属呈现出聚集的现象. M尺度在东北方向中部P综较高，重金属呈现出聚集的现象. 宁夏引黄灌区农田重金属来源广泛，除受成土作用、 工业和交通影响外，农业行为本身也是土壤重金属的重要来源. 研究区主要以引黄河水灌溉，而黄河水质污染情况日益加剧^[27]，所以伴随着灌溉过程可能会有重金属元素富集在土壤中. 大量农药化肥施用会造成某些重金属元素的累积，因为其在原材料或生产过程中会带入一些重金属^[28]. 如施用化肥中氮肥Pb含量较高，磷酸肥含较多的Cd、 Zn和Pb，同时农膜中均含有Cd和Pb^[24]. 另外研究区内部分工业废气排放和冬季烧煤取暖也会通过大气沉降的方式使土壤中的Cd、 Zn含量增大^[26].

图 4 L尺度和M尺度土壤重金属复合污染指数空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of the composite pollution index for soil heavy metals at L scale and M scale

(1)研究区内5种土壤重金属含量的描述性统计结果表明，两种尺度下，Cu、 Zn、 Cr、 Cd、 Pb均属中等变异性，5种重金属元素的变异系数大小均符合以下顺序：Cd＞Pb＞Cr＞Zn＞Cu. 同时，两种尺度下5种重金属元素的统计指标值有较大差异，即引黄灌区土壤重金属含量存在尺度效应.

(2) 地统计结果表明，L尺度下Cd和M尺度下Pb块金系数为100%，表现为纯块金效应，土壤各样点之间表现出较强的独立性和随机性，主要受随机因素(如耕作措施、 施肥、 污染等人为活动)的影响，具有较弱的空间相关性. 其它重金属元素在两种尺度下块金系数均小于25%，说明主要受结构性因素(气候、 土壤类型和地形等)的影响，具有强烈的空间相关性. 从空间值线图可以看出两种尺度农田土壤重金属在空间上呈现较明显的斑块状分布特征.

(3)以宁夏土壤背景值作为标准进行评价，两种尺度下除了Cu外，其它4种重金属元素出现轻度污染的样点数较多. 其中，L和M尺度下Zn的P_i平均值分别为1.53和1.08，表明研究区域出现Zn富集的趋势. M尺度下Cd的P_i平均值为1.24，说明在小尺度上Cd有富集的情况. 研究区土壤重金属污染程度总体上呈现出轻度污染的情况，反映了灌溉、 化肥、 农药和大气沉降等对宁夏引黄灌区土壤重金属分布影响的复杂性.