2017, Vol. 38
, SUN Xu-chao , ZHANG Shi-bing , YU Guang-jie , TANG Zheng , LIU Zhen-hong , XUE Gang , GAO Pin
随着我国城市化和工业化进程的加快, 城市生活垃圾产生量日益增加.据统计[1], 2015年我国城市生活垃圾清运量已达1.9×108 t, 其中上海市约为6.1×106 t.我国城市生活垃圾处置方法主要包括填埋、焚烧和堆肥[2], 相比填埋和堆肥方法, 焚烧处理具有显著的减量化效果, 并可回收余热, 逐渐成为国内外生活垃圾处置的重要方法[3].截止2015年年底, 我国已建成并投入运行的垃圾焚烧厂约有220座, 焚烧处置生活垃圾已超过6.1×107 t·a-1 [1].
由于我国目前生活垃圾收集方式以混合收集为主, 组分复杂, 一些含重金属的垃圾经焚烧后, 重金属会转化成气态或颗粒态迁移至焚烧烟气, 通过干湿沉降等途径进入垃圾焚烧厂周边土壤中[4].大多数重金属具有强毒性, 难以被土壤微生物降解, 能够在土壤中不断累积, 并在生物体内富集.此外, 部分重金属在形态转化过程中还有可能会生成一些毒性更强的化合物, 从而对土壤生态环境造成严重污染影响.
目前, 国内外已有较多针对垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染的研究报道[3, 5], 如钟山等[3]研究发现嘉兴垃圾焚烧厂周边土壤已存在重金属累积, 其中Pb为最大污染贡献源, 主要来源于焚烧尾气的扩散沉降.此外, Bretzel等[5]的研究同样发现, 意大利Pisa垃圾焚烧厂排放的焚烧烟气是其周边土壤中Pb、Cd和Hg污染累积的主要原因.尽管如此, 已有的相关研究主要侧重于重金属含量水平和时空分布特征, 而对其潜在生态风险评价方面的研究报道还较少.
本文以上海某生活垃圾焚烧厂作为研究对象, 对其周边土壤中不同重金属含量分布特征进行检测分析, 并利用潜在生态风险评价方法评估垃圾焚烧厂周边土壤中重金属污染风险水平, 以期为相关地区垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染控制及生态风险评价提供参考.
1 材料与方法 1.1 垃圾焚烧厂概况本研究所选择的生活垃圾焚烧厂位于长江中下游平原, 现日处理量约为1 500 t, 采用技术先进的往复顺推式机械移动炉排, 焚烧烟气采用半干法、喷活性炭和袋式除尘器组合工艺进行净化处理后高空排放.
1.2 样品采集本研究共采集了24个土壤样品, 采样时间为2016年7月.结合当地地形特征, 采用辐射形布点法, 设定西(W)、西北(NW)、北(N)、东北(NE)、东(E)、东南(SE)、南(S)、西南(SW)这8个采样方向(如图 1), 每个方向分别在600、1 600以及3 600 m处各设一个样点.实地采样时, 采用梅花形布点方法, 每个样品由样点4 m×4 m范围内采集的5个等容小样均匀混合而成.每个样点垂直采集0~20 cm表层土壤, 混合后装入聚乙烯袋内.土壤样品约为1 kg, 贴签后运回实验室备用.
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图 1 采样点位置示意 Fig. 1 Distribution of soil sampling sites |
将釆集的土壤样品自然风干, 去除砂砾和植物残屑等, 研碎过2 mm尼龙筛并混匀, 采用四分法取一部分用石英研钵继续研磨至全部通过100目尼龙筛, 混匀备用.土壤样品经HNO3-HCl-HF-H2O2消解后, 采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES, 珀金埃默尔)检测分析As、Cu、Cd、Cr、Pb、Ni、Zn、Ti、Mn和Fe的含量水平, 检出限范围为0.05~4.45 mg·kg-1, 其中Fe用来进行重金属富集因子分析评价; 另取土壤样品经H2SO4-HNO3-KMnO4消解后, 采用冷原子荧光测汞仪(上海华光仪器仪表厂)检测分析Hg含量.所有样品重复测定3次, 均使用重金属标准溶液检测回收率.采用国家一级土壤标准物质(GBW07403)对分析方法的准确度和精确度进行检验, 并按比例随机检查和异常点检查进行质量控制[6].土壤pH值测定时先将土样与去离子水按质量比1:2.5进行混合, 然后使用pH计(梅特勒)进行测定.
1.4 数据处理与分析 1.4.1 多元统计和空间插值分析采用SPSS18.0对土壤样品中重金属含量进行描述性统计分析、Pearson相关性分析及主成分分析, 并采用ArcGIS10.2进行克里格插值.
1.4.2 富集因子法采用富集因子法评估垃圾焚烧厂周边土壤中重金属富集程度和来源, 以Fe作为参比元素[7], 计算公式如下：
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式中, (Cx/CFe)soil为土壤中被检出重金属含量与Fe含量比值; (Cx/CFe)background为被检出重金属背景含量与Fe背景含量比值.通常认为, EF≈1时说明该元素来源于地壳风化; EF>1则说明该元素的分布受到人为活动的污染影响.本研究以上海市土壤环境背景含量[8]作为比较基准, 根据富集因子数值对重金属富集水平进行分级[9]：EF < 1为无富集; 1≤EF < 3为轻微富集; 3≤EF < 5为中度富集; 5≤EF < 10为较重富集; 10≤EF < 25为重度富集; 25≤EF < 50为严重富集; EF>50为极重富集.
1.4.3 潜在生态风险指数法潜在生态风险指数法综合环境化学和生态毒理学等内容, 以定量方法划分出重金属潜在危害程度, 是目前污染物生态风险研究中应用最为广泛的评价方法之一[10], 其计算方法如下：
(1) 单个污染物污染系数的计算公式为:
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式中, CDi为土壤样品中重金属含量实测值, CBi为计算所需的参比值, 本研究以上海市土壤环境背景含量[8]作为比较基准.单个污染物污染系数Cfi能够说明单个污染物的污染情况, 分为4个等级, 如表 1所示.
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表 1 重金属污染程度与潜在生态风险分级标准 Table 1 Grading standards for heavy metal contamination and potential ecological risk |
(2) 单个重金属潜在生态风险系数(Eri)可按下式确定：
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式中, Efi描述某单一污染物的风险程度, 从低到高分为5个等级(见表 1); Tri为各重金属毒性响应系数.重金属Cd、Cu、Cr、Pb、Ni、Zn、Ti和Mn的毒性响应系数分别为30、5、2、5、5、1、1和1[10, 11].
(3) 多个重金属综合潜在生态风险指数(RI)可按下式确定：
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式中, RI描述某一采样点多个污染物潜在生态风险系数综合值, 分为4个等级, 如表 1所示.
根据已有研究[12, 13], Eri值风险分级的第一级上限值可由非污染的污染系数(Cfi=1)与参评污染物中最大毒性系数相乘得到, 其他风险级别的上限值分别采用上一级的风险值乘2得到.本研究中被检出重金属Cd的Tri值最大(30), 故Eri第一级上限值(轻微生态风险)调整为30. RI的大小与参评污染物的种类和数量有关, 污染物毒性越强、类别越多, RI值就越大.因此, 在采用RI进行潜在生态风险评价时, 应根据参评污染物的数量和种类来对其进行调整.本研究RI值分级标准调整如下[14, 15]：先根据原RI第一级分级值150除以Hakanson研究中8种污染物PCB、Hg、As、Cd、Pb、Cr、Cu和Zn的毒性系数总值133, 然后将得到的单位毒性系数RI分级值1.13乘以本研究中8种重金属的毒性系数总值50, 并取十位整数获得RI第一级界限值60, 余下各级别界限值可由上一级界限值乘以2所得, 如表 1所示.
2 结果与讨论 2.1 土壤重金属含量的描述性统计分析本研究所有土壤样品pH值范围在7.07~8.21之间, 偏碱性, 土壤中重金属含量描述性统计结果见表 2.可以看出, 除Hg与As未检出外, 其余重金属Cd、Cr、Cu、Ti、Mn、Ni、Pb和Zn平均含量分别为0.399、85.2、31.4、4220、605.8、31.14、27.36和99.20 mg·kg-1, 均高于上海市土壤背景含量[8], 其中Cd平均含量和最大含量分别为背景含量的2.9和7.7倍, 表明这些重金属在垃圾焚烧厂周边土壤中已发生累积.尽管如此, 与《土壤环境质量标准》(GB 15618-1995)[16]二级标准(pH>7.5)相比, 除Ti和Mn未规定参考值外, 其他重金属平均含量均未超出标准限值.
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表 2 研究区域土壤重金属描述性统计结果1) Table 2 Descriptive statistics of heavy metals in soils of the study area |
根据比较分析可知, 本研究区域土壤中Cu平均含量为31.42 mg·kg-1, 略高于上海徐汇、闵行和奉贤区土壤中含量(27.80 mg·kg-1)[17]; Cd和Pb平均含量分别为0.399 mg·kg-1和27.36 mg·kg-1, 同样高于其在上海农田土壤中的平均含量(0.196 mg·kg-1和26.4 mg·kg-1)[18].与国内外其他垃圾焚烧厂周边土壤重金属含量水平相比, 本研究区域Cd和Pb平均含量高于西班牙Tarragona地区垃圾焚烧厂[19]周边土壤含量水平, 而Cr平均含量(85.17 mg·kg-1)高于深圳清水河垃圾焚烧厂(51.7 mg·kg-1)[4]和英国Newcastle地区垃圾焚烧厂(55.0 mg·kg-1)[20]周边土壤中含量水平.
从偏度和峰度分析, 除Cr外, 其他重金属均近似正态分布.变异系数能够反映不同采样点之间的平均变异程度[14], 同时也可以反映该元素受人为因素的影响程度.变异系数越小, 表明该重金属以本地自然背景含量为主; 变异系数越大, 则表明其分布受人为因素影响程度较大[21].由表 2可知, Ti和Ni的变异系数分别为5.8%和14.9%, 属于低度变异(变异系数 < 15%); Cr、Cu、Pb、Zn和Mn的变异系数分别为30.9%、31.2%、23.3%、23.5%和16.1%, 属于中等变异(15% < 变异系数 < 36%); Cd的变异系数为55.1%, 属于高度变异(变异系数>36%).由此可见, 本研究区域土壤中Cd的变异系数最大, 表明其分布最不均匀, 受人为因素污染影响程度大.
2.2 相关性分析不同重金属之间相关性分析有助于辨识重金属来源[6, 22, 23], 因此本研究针对被检出重金属之间进行Pearson相关性分析, 结果如表 3所示.分析可知, 垃圾焚烧厂周边土壤中Ni、Ti和Mn之间具有极显著相关性(P < 0.01), 表明这3种重金属具有同源性.结合表 2, Ni、Ti和Mn变异系数最低, 表明其受人为因素污染影响程度较小. Zn和Cd、Zn和Cu、以及Zn和Pb之间相关系数分别为0.563、0.694和0.608, 同样具有极显著相关性(P < 0.01).
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表 3 重金属含量相关性分析1) Table 3 Pearson correlation analysis of heavy metals |
2.3 主成分分析
主成分分析能够较好地结合相关性分析对重金属来源进行判定[24, 25].本研究检测数据经KMO检验和Bartlett球度检验后(P < 0.001), 主成分分析结果具有统计学意义[26].根据特征值大于1的原则, 所提取的3个主成分方差累计贡献率达78.29%(表 4), 表明该结果在一定程度上能够真实地反映出垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染来源情况.此外, 各主成分因子载荷分布如图 2所示.
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表 4 重金属含量主成分分析结果 Table 4 Principal component analysis of heavy metals in soils |
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图 2 旋转成分载荷 Fig. 2 Component plot in rotated space |
主成分1(principal component 1, PC1)方差贡献率为33.12%, Ni、Ti和Mn具有较高正载荷, 各因子载荷分别为0.954、0.898和0.851. Mn通常作为土壤自然源标识元素[27], 其受外界干扰影响较小, 主要受成土过程和土壤流失影响. Ti通常被称为抗风化元素[28], 其具有较强的抗风化能力、相对不移动和很少外来污染等特征, 对研究土壤是否受到重金属污染具有重要价值. Ni是我国城市土壤污染程度最低的重金属之一[29, 30]. Sun等[30]研究报道, 吉林德惠地区土壤中Ni元素未明显受到人类活动的污染影响, 而Facchinelli等[31]研究同样发现, 意大利西北部地区土壤中Ni含量变化主要是由成土过程造成的.由此可见, 主成分1主要来源于成土母质.
主成分2(PC2)方差贡献率为30.80%, Cd、Cu、Pb和Zn具有较高正载荷, 各因子载荷分别为0.619、0.828、0.739和0.896.结合上述描述性统计与相关性分析结果可知, 这些重金属平均含量高于本地区土壤背景含量, 表明其主要受人为源污染影响, 这与其他研究结果相似[32~34].事实上, 除垃圾焚烧厂燃烧烟气排放影响外, 电光源制造、交通设备加工等工业活动均会向周边环境排放Cd、Cu、Pb和Zn[35], 汽车尾气排放、轮胎磨损或燃料及润滑油泄漏等同样会产生含Cd、Cu和Zn等重金属的烟尘, 从而造成其在周边土壤中累积[36].此外, 四乙基铅作为抗爆剂通常被添加至汽油中, 尽管我国从2000年起已全面禁用含铅汽油, 但汽车尾气的排放对交通道路周边土壤中Pb累积的影响仍存在于土壤中[37].本研究区域内存在工业区和交通主干道路等, 因此可判断主成分2主要反映工业生产活动、交通运输等人类活动影响.
主成分3(PC3)方差贡献率为14.37%, Cr具有较高正载荷, 其因子载荷为0.933.由表 2可知, 本研究区域土壤中Cr平均含量高于背景含量, 且变异系数达30.9%, 为中等变异水平, 表明Cr受人类活动的影响程度较大. Van Bohemen等[38]的研究发现, 汽车制动部件和轮胎磨损过程中会释放一定数量的重金属Cr.此外, 研究区域内垃圾焚烧烟气排放, 以及喷涂、电镀等行业的生产活动同样会对土壤中Cr含量产生影响.因此, 主成分3主要反映了交通运输、焚烧烟气排放和喷涂、电镀生产活动的输入污染影响.
2.4 重金属富集与污染程度分析土壤中各重金属富集因子计算值如表 5所示.分析可知, Cd在研究区域内总体表现为轻微富集, 其中在采样点S1(4.80)、S10(3.28)和S20(3.34)达到中度富集水平, 在采样点S4(6.07)和S15(7.90)达到较重富集水平, 仅在S5(0.58)表现为无富集, 其余采样点均为轻微富集. Cr、Cu、Mn、Pb和Zn总体表现为轻微富集水平, 其中Cr、Cu、Pb和Zn仅有20.8%~33.3%的点位表现为无富集, 其余点位均为轻微富集. Ti和Ni富集因子均值小于1, 总体表现为无富集, 分别仅有8.3%和25%的点位表现为轻微富集.由此可见, 土壤中Ti和Ni来源主要为自然源, 而Cd、Cr、Cu、Pb和Zn则受人类活动影响较大.此外, Mn在13个采样点表现为轻微富集水平, 在其余11个采样点表现为无富集, 通过富集因子法难以判断其确切来源.尽管如此, 由于Mn在自然界中主要受成土过程影响较大, 结合上述相关性与主成分分析结果, Ni、Ti和Mn之间具有显著相关性, 且在同一主成分具有较高正载荷, 表明这3种重金属具有同源性, 主要由自然源贡献.
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表 5 以Fe为参比元素时土壤中重金属富集因子 Table 5 Enrichment factors of heavy metals with Fe as the reference element |
图 3为土壤中各重金属污染系数.由单个重金属的污染系数可以看出, Cd污染系数平均值为2.89, 属于中等程度污染, 其中在采样点S1(5.38)、S10(3.50)、S11(3.08)、S20(3.31)和S23(3.14)为较高程度污染水平, 在采样点S4(6.79)和S15(7.72)达到高污染水平. Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn污染系数平均值分别为1.24、1.16、1.11、1.04、1.09和1.22, 为中等污染水平; Ti污染系数平均值为0.98, 属轻微污染水平.因此, 各重金属污染程度由高到低次序为：Cd>Cr>Zn>Cu>Mn>Pb>Ni>Ti, 与重金属富集程度分析结果一致.
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图 3 研究区域被检出重金属污染系数 Fig. 3 Contamination factor of heavy metals in soils in the study area |
克里格插值法是对区域变量进行无偏估值的可靠方法之一.根据所确定的研究区域, 通过ArcGIS10.2中普通克里格方法, 在约束条件下根据各采样点重金属含量对研究区域土壤中重金属含量进行无偏最优估值.经K-S检验可知, Cu、Cd、Pb、Ni、Zn、Ti和Mn均符合正态分布, Cr经对数转化后同样符合正态分布, 由此可得垃圾焚烧厂周边土壤中重金属含量的空间分布情况, 如图 4所示.
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图 4 研究区域重金属含量空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of heavy metals in soils in the study area |
从图 4中可以看出, 本研究区域内Mn、Ti和Ni的空间分布[图 4(d)、4(h)、4(e)]呈现出带状和岛状相结合的分布特点, 其含量从NW方向到SE方向总体呈逐步递减的变化趋势.其中, Ti的样本均值低于背景含量, 进一步证明其受人类活动影响很小, 在NW方向上的富集主要是由于地质环境条件引起的.由图 4(a)、4(b)、4(c)、4(f)和4(g)分析可知, Cd、Cr、Cu、Pb和Zn的空间分布特征呈现明显的风向特征. Pb元素通常可作为焚烧烟气排放的标识性污染物, 一般认为区域风向对焚烧烟气的扩散和沉降具有重要影响[3].由图 4分析可知, 位于垃圾焚烧厂NW偏W方向600 m处同时存在Cd、Cr、Cu、Pb、Zn、Mn、Ti和Ni的较高含量区, 结合富集因子分析结果, Mn、Ti和Ni富集因子均小于1, 表明这3种元素在该区域的较高含量是由成土过程造成的. Cd、Cr、Cu、Pb和Zn富集因子均大于1, 表明其受人为活动污染影响较大, 原因可能包括两方面：一是该区域位于两个交通主干道交汇处, 行驶车辆密度高, 受交通源污染影响较大; 二是该区域处于夏季主导风向(SE)下游, 垃圾焚烧烟气中Cd、Cr、Cu、Pb和Zn等重金属经烟囱高空排放后, 通过干湿沉降落于周边土壤中.此外, 冬季主导风向(NW)下游偏E方向3 600 m处出现Cd、Cr、Cu、Pb和Zn高含量区, 该区域目前主要为居民生活区, 道路车辆密集.从Pb空间分布特征可以看出, 位于垃圾焚烧厂夏季主导风向(SE)下游W方向上约3 600 m处出现高含量区, 呈现明显的带状分布特征, 这与钟山等[3]的研究结果一致, 且该区域内有交通主干道路.由此可见, 研究区域内Cd、Cr、Cu、Pb和Zn的高含量分布区主要是由垃圾焚烧烟气和交通源污染共同作用所造成的. Cr空间分布在W方向上存在一个高含量区[图 4(c)], 经实地调研发现, 该区域以前是一家机动轮椅车厂, 在生产加工过程中需要对金属表面进行镀Cr处理, 因此会排放含Cr废气, 导致其在周边土壤中累积.此外, 由图 4(b)分析可知, 在垃圾焚烧厂S方向存在另一个Cu高含量区, 由于该区域临近工业区, 很大程度上会受到工业生产过程中含Cu废弃物的污染影响.
2.6 潜在生态风险评价本研究重金属潜在生态风险评价结果见表 6. 图 5为重金属综合生态风险指数分布.可以看出, 不同重金属的潜在生态风险系数由高到低分布为Cd>Cu>Pb>Ni>Cr>Zn>Mn>Ti.针对分析可知, Cd潜在生态风险系数平均值为86.73, 属于较高生态风险水平, 其余重金属潜在生态风险系数范围为0.98~5.78, 属于轻微生态风险水平.针对RI计算值进行分析可知, 本研究区域RI平均值为108.92, 表明重金属污染整体上属中等生态风险水平.尽管如此, 该区域重金属RI最大值为269.31, 达到高生态风险水平, 其主要是因为Cd处于高生态风险水平所致.此外, 由图 5分析可以发现, 研究区域内S1、S4和S10采样点重金属生态风险处于较高水平(120≤RI < 240), S15处于高生态风险水平(RI≥240), S5和S17处于轻微生态风险水平(RI < 60), 其余采样点重金属生态风险处于中等水平(60≤RI < 120).结合表 2可知, 采样点S1、S4、S10和S15土壤中Cd平均含量分别为0.743、0.937、0.483和1.065 mg·kg-1, 分别为背景含量的5.4、6.8、3.5和7.7倍, 且Cd对该区域重金属RI的贡献率高达79.63%, 表明本研究区域重金属污染程度和潜在生态风险主要是由Cd污染所引起的.
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表 6 重金属潜在生态风险评价结果 Table 6 Potential ecological risk assessment of heavy metals |
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图 5 研究区域土壤重金属综合潜在生态风险指数分布 Fig. 5 Spatial distribution of potential ecological risk index of heavy metals in soils in the study area |
(1) 垃圾焚烧厂周边土壤中共检出8种重金属, 分别为Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn、Ti和Mn, 平均含量范围为0.399~4 220 mg·kg-1, 除Ti外, 其他7种重金属平均含量均高于上海市土壤背景含量, 表明周边土壤已存在重金属污染积累.
(2) 统计分析结果表明, 垃圾焚烧厂周边土壤中重金属Mn、Ti和Ni主要受成土过程影响; Cd、Cr、Pb、Cu和Zn主要来源于工业生产、交通运输污染和焚烧烟气排放.
(3) 垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染处于中等生态风险水平, 其中Cd对研究区域RI贡献率最大, 应引起重视.
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