2. 东北林业大学林学院, 哈尔滨 150040
2. School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
在水体-沉积物系统中, 沉积物既是重金属的汇集, 又可以作为对水体水质产生潜在影响的次生污染源[1, 2].当重金属等污染物进入水体后, 绝大部分以溶解态或被悬浮物吸附存在于水环境中, 在一定的水动力条件下逐步迁移、吸附和沉积至表层沉积物中.当环境因素发生变化时, 这部分污染物会重新释放进入水体形成二次污染[3~5].因此, 沉积物中重金属含量常被用作判别水环境质量优劣的重要参考指标[6, 7].
珠海市过境河流主要为西江的出海水道, 过境水资源较丰富.其中凤凰山水库、大镜山水库和竹仙洞水库是粤港澳大湾区珠海市和澳门特别行政区的重要供水水源, 水库水生态环境对珠海市居民饮水健康和粤港澳大湾区的发展建设具有重要影响.关于广东省内部分河流沉积物重金属及其污染物状况已有相关研究, 例如, 周树杰等[8]对广州市12条主要河流沉积物重金属污染调查发现, 超过半数河涌存在中等及以上程度的污染.牛红义等[9]调查中发现珠江(广州段)沉积物中有11个监测断面的生态危害系数在40~80之间, 达到了中等生态危害级别, 数量占总数量近一半.宁建凤等[10]分析出广东省多个大中型水库沉积物中铜、铅、锌和镉等重金属含量超过广东省土壤背景值.保障饮水安全已经成为世界共识并受到公众及相关部门的重视, 饮用水源地水质保护是保障饮水安全的重要环节[11~13].因此, 珠海市供水水库沉积物污染风险需引起高度重视, 然而关于珠海市湖库沉积物重金属时空分布特征、生态风险以及来源分析的研究, 至今仍鲜见报道.开展珠海市供水水库沉积物中重金属污染状况调查, 对研究湖库和河流生态环境质量具有重要意义.
本文在对珠海市中部3座主要供水水库进行不同水期表层沉积物样品采集和分析的基础上, 开展水库沉积物中重金属含量时空分布特征分析, 并进行地累积指数和潜在生态风险评价, 以期为珠海市安全供水、环境保护和污染防治工作提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区域概况珠海市(北纬21°48′~22°27′, 东经113°03′~114°19′)位于广东省珠江口西岸, 濒临南海, 属亚热带季风气候区, 有明显的枯水期(10月至次年3月)和丰水期(4~9月).海洋对珠海市气候的影响十分明显, 冬无严寒, 夏无酷暑, 温暖湿润, 日照充足, 热量丰富; 多年平均气温为22.4℃, 全年无霜日为358 d, 年平均相对湿度79%.珠海市多年平均降雨量为2 037 mm, 呈现由南向北递减的地区分布特征.结合地区实际情况, 本文选取3座有代表性水库为研究对象, 基本情况见表 1.
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表 1 水库基本情况 Table 1 Basic information of the reservoirs |
1.2 样品采集与预处理
本研究于2019年8月(丰水期)和2019年10月(枯水期)进行两次采样.每次采样在点位选取时参考了《地表水和污水监测技术规范》(HJ/T 91-2002)[16], 并依据水库集水面积大小、连通水库的进出水位置和污染源位置等因素选取了代表性强、覆盖面全、能够代表该水库水质特征且满足研究需要的共计15个采样点位.其中, 凤凰山水库8个(F1~F8)、大镜山水库4个(D1~D4)和竹仙洞水库3个(Z1~Z3)(图 1).采用皮得森抓斗式采泥器采集0~20 cm表层沉积物, 在每个采样点附近5 m2采集3个样品混合做为1个沉积物样品密封于塑料自封袋中, 冷冻保存.
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图 1 研究区域沉积物采样点位分布示意 Fig. 1 Distribution of sediment sampling sites in the study area |
样品的预处理步骤为:沉积物样品经过真空冷冻干燥后去除沙子、砾石和植物根部等杂质, 研磨并过100目筛, 置于聚四氟乙烯密闭消解罐中待用.将制备的0.1 g(精确至0.000 1 g)沉积物样品用6 mL王水(盐酸∶硝酸=3 ∶1)进行微波消解, 消解过程中将沉积物样品一式三份, 以减少随机性和实验误差.将完全消解后的样品冷却至室温, 收集于50 mL容量瓶中.用少量硝酸溶液清洗消解罐的盖子内壁、罐体内壁和滤渣至少3次, 并将洗液一并过滤收集于容量瓶中, 用实验用水定容至刻度.重金属检测分析方法包括土壤和沉积物汞、砷、硒、铋和锑的测定微波消解原子荧光法(HJ 680-2013)和固体废物金属元素的测定电感耦合等离子体质谱法(HJ 766-2015).
1.3 样品分析与质量控制重金属检出限范围为0.002~3.2 mg ·kg-1, 所用检测仪器包括原子荧光光谱仪、IE(GLP)556、IE(GLP)568和IE(GLP)548.测试分析参考文献[17]的实验室测试分析质量控制, 所有样品均做3次平行样, 最后的结果以3次测试分析的平均值显示, 各测试结果相对标准偏差RSD均小于10%; 同时每3个样品做一次分析空白.实验所用试剂均为优级纯, 实验用水为超纯水.
1.4 评价方法 1.4.1 地累积指数法地累积指数法由德国海德堡大学沉积物学者Muller于1969年提出[18], 该方法可以定量评价水体和沉积物中重金属的污染水平, 已经被广泛用于水体和沉积物中重金属的污染评价[19~22], 尤其是可以更好地评价人为源产生的重金属污染, 其计算公式如下:
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(1) |
式中, Igeo为重金属n的地累积指数; Cn为重金属n在沉积物中的含量, 单位为mg ·kg-1; Bn为沉积物中该元素的地球化学背景值, 本研究采用广东省土壤重金属元素环境背景值的算数平均值[23](见表 2), k为修正系数, 根据各地岩石差异引起的背景值的波动确定, 一般k取1.5[24].根据Igeo数值的大小, 将沉积物中重金属的污染程度分为7个等级[9, 25], 具体污染程度分级见表 3.
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表 2 广东省土壤元素背景值和重金属对应毒性系数 Table 2 Background values and corresponding toxicity coefficients of heavy metals in Guangdong Province |
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表 3 沉积物地累积指数污染程度分级 Table 3 Classification of geoaccumulation index of sediments |
1.4.2 潜在生态风险指数法
本研究采用潜在生态风险指数法来开展重金属生态风险评价.潜在生态风险指数法于1980年由瑞典科学家Hakanson[26]提出, 该方法引入毒性响应系数, 为人类的健康生活提供参照, 是评价水系沉积物重金属潜在生态风险的重要方法[27, 28].计算公式:
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(2) |
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(3) |
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(4) |
式中, Cri为沉积物中重金属i的富集系数; Ci为沉积物中重金属i含量的实测值, mg ·kg-1; Cni为评价重金属i含量的背景值(见表 2), mg ·kg-1; Eri为重金属i的潜在生态危害指数; Tri为重金属i在沉积物中的毒性系数[7](见表 2); RI为沉积物中多种重金属的综合潜在生态危害指数.其潜在生态风险评价标准[29]如表 4所示.
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表 4 单项及综合潜在生态风险评价指数与分级标准 Table 4 Individual and general indices and grades of potential ecological risk assessment |
1.5 数据处理
利用Arcgis 10.8进行采样点位信息的可视化和重金属含量的空间分析, 利用Excel 2010和Origin 2018进行数据统计计算及条形图的绘制, 利用SPSS进行相关性分析和主成分分析.
2 结果与讨论 2.1 沉积物重金属检出情况3座水库表层沉积物重金属检出含量见表 5.本研究共检出Hg、As、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn和Pb这8种重金属.除凤凰山水库As、Cr、Mn、Ni和Cu, 大镜山水库Cr外, 其余重金属含量均超过广东省土壤背景值.单项重金属含量平均值均表现为:竹仙洞水库>大镜山水库>凤凰山水库, 单因素方差分析显示, 各水库之间差异不显著(P>0.05). 8种表层沉积物重金属含量平均值从大到小顺序依次为:Zn>Mn>Pb>Cr>Cu>Ni>As>Hg(凤凰山水库); Mn>Zn>Pb>Cr>Cu>Ni>As>Hg(大镜山水库); Mn>Zn>Cr>Pb>Cu>Ni>As>Hg(竹仙洞水库).除凤凰山水库的As, 大镜山水库的As和Cu, 竹仙洞水库的Cr和Ni外, 其余重金属含量均呈现枯水期>丰水期的分布特征.重金属在丰、枯水期单因素差异显著性分析结果可以看出, 3座水库表层沉积物重金属含量在丰水期和枯水期间无显著差异(P>0.05), 表明3座水库中大多数表层沉积物重金属含量均随着季节变化发生变化, 但不够明显, 因此本研究将两者数据综合起来取平均值进行后续分析.
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表 5 3座水库表层沉积物中重金属含量及变异系数1) Table 5 Contents and coefficients of variation of heavy metals in surface sediments of three reservoirs |
结合表 6可以看出, 3座水库表层沉积物重金属在丰、枯水期含量超过广东省土壤背景值倍数为:凤凰山水库3种重金属, 分别为Hg、Zn和Pb, 超标1.88~2.75倍, 3种重金属丰、枯水期各点位含量均超标.大镜山水库7种重金属, 分别为Hg、As、Mn、Ni、Cu、Zn和Pb, 超标1.05~2.32倍, 其中Hg、Zn和Pb在丰、枯水期各点位含量均超标; As仅在丰水期D1、D2点位, 枯水期D1点位超标; Mn在丰水期D1和D2点位, 枯水期D1~D4点位均超标; Ni在丰水期D1和D2点位, 枯水期D1、D2和D4点位均超标; Cu在丰、枯水期D1和D2点位均超标.竹仙洞水库8种重金属均超过广东省土壤背景值, 超标1.69~6.45倍, 8种重金属丰、枯水期各点位含量均超标.
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表 6 3座水库表层沉积物中重金属含量占广东省土壤背景值倍数 Table 6 Content of heavy metals in the surface sediments of the three reservoirs accounts for multiple of the soil background values in Guangdong Province |
由表 7可以看出, 与广东省其它地区水库表层沉积物重金属含量平均值[10]相比, 凤凰山水库Cu、Zn、Pb和Cr这4种重金属含量均低于粤东、粤西、粤北和粤中平均值; 大镜山水库除Pb含量超过粤西地区以外, Cu、Zn和Cr这3种重金属含量均低于粤东、粤西、粤北和粤中平均值; 竹仙洞水库表层沉积物重金属含量总体来看居于广东省中等水平, Cu含量位于粤东、粤北、粤西和粤中之间, Zn和Pb含量位于粤东、粤西、粤北和粤中之间, Cr含量位于粤西、粤东、粤北和粤中之间.
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表 7 珠海市3座水库表层沉积物重金属含量平均值与广东省其它地区水库对比/mg ·kg-1 Table 7 Average content of heavy metals in the surface sediments of the three reservoirs in Zhuhai compared with reservoirs in other areas of Guangdong Province/mg ·kg-1 |
2.2 沉积物中重金属空间分布特征
3座水库沉积物中重金属含量空间分布见图 2.凤凰山水库As、Cr、Ni、Cu、Zn和Pb在空间分布上规律较为一致, 高浓度区域为库中至出水口(F4~F2); Hg和Mn高浓度区域均分布在水库入水口(F8)和水库中部(F4~F3); 从全库水平来看, 库区中部(F4)和出水口(F1)点位重金属含量值最高, 其次是库中偏北(F3)和入水口(F8)点位, F2和F5~F7点位重金属含量相对较低.大镜山水库As、Cr、Ni、Cu和Zn在空间分布上规律较为一致, 高浓度区域为库尾(D1); Hg、Mn和Pb高浓度区域均分布在水库库首至库中(D3~D2); 从全库水平来看, 水库库尾(D1)点位重金属含量值最高, 其次是库中(D2)和库首(D3)点位, D4点位重金属含量相对较低.竹仙洞水库Cr、Mn、Ni、Cu和Zn在空间分布上呈现规律较为一致, 高浓度区域为水库出水口(Z2)处; Hg、As和Pb高浓度区域均呈现于水库入水口(Z1)处; 从全库水平来看, 水库出水口(Z2)点位重金属含量值最高, 其次是水库入水口(Z1)点位, Z3点位重金属含量相对较低.
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数据为丰、枯水期平均值, 下同 图 2 3座水库沉积物中各重金属含量空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of heavy metal content in the sediments of the three reservoirs |
湖泊沉积物中各重金属元素间的相关性与元素的性质、吸附特征和沉积环境有关[23].凤凰山水库、大镜山水库和竹仙洞水库表层沉积物8种重金属各元素间相关关系见表 8.
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表 8 3座水库沉积物中重金属相关性分析1) Table 8 Correlation analysis of heavy metals in sediments of three reservoirs |
从表 8可以看出, 除Hg和Pb外, 各元素间存在很好的相关性, 其中As、Cr、Mn、Ni、Cu和Zn之间均呈现极显著正相关, 相关系数均在0.9以上, 说明这些重金属污染具有同源性.Hg和Pb与其他重金属相关性较弱, 且两个元素呈负相关关系, 可能与Hg和Pb在生物(微生物、藻类和水草等)的作用下富集有关[25], 有待进一步探讨.
2.4 沉积物重金属的污染特征及生态风险评价 2.4.1 地累积指数法评价采用目前国内外常用地累积指数法(Igeo)对重金属污染程度进行评价, 3座水库重金属地累积指数评价结果见图 3.整体来看, 竹仙洞水库污染程度较重, 凤凰山水库和大镜山水库污染程度相当, 凤凰山水库总体污染程度略低于大镜山水库, 两座水库污染程度总体低于竹仙洞水库, 详述如下.
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图 3 3座水库重金属地累积指数评价箱式图 Fig. 3 Box diagram of the evaluation of the geoaccumulation index of heavy metals in three reservoirs |
凤凰山水库各重金属Igeo排序为:Hg>Pb>Zn>As>Cu>Ni>Mn>Cr, Hg、Zn和Pb的污染程度较高, Igeo平均值分别为0.64、0.49和0.45, 整体表现为轻度污染, 其中Zn元素在水库库首偏北(F7)区域为无污染; As、Cr、Mn、Ni和Cu的所有点位Igeo<0, 整体为无污染.
大镜山水库各重金属Igeo排序为:Pb>Zn>Hg>Ni>Mn>As>Cu>Cr, Pb元素Igeo平均值为0.53, 全库整体均为轻度污染; Zn元素Igeo平均值0.51, 整体表现为轻度污染, 其中水库南端(D1)区域为偏中度污染, 西南侧支流汇入口区域(D4)为无污染; Hg元素Igeo平均值为0.17, 整体表现为轻度污染, 其中西南侧支流汇入口区域(D4)为无污染; As、Ni和Cu元素Igeo平均值分别为-0.57、-0.48和-0.70, 整体表现为无污染, 仅水库南端(D1)区域为轻度污染; Cr和Mn的所有点位Igeo<0, 整体为无污染.
竹仙洞水库各重金属Igeo排序为:Mn>Zn>Cu>Ni>As>Hg>Pb>Cr, Mn、Zn、Cu和Ni元素的所有点位Igeo>1, 整体污染程度偏中度; As元素Igeo平均值为0.98, 整体为轻度污染, 接近偏中度污染, 其中水库入水口(Z2)区域为偏中度污染; Hg、Pb和Cr元素的所有点位0<Igeo<1, 整体为轻度污染.
以上分析可以看出, 竹仙洞水库表层沉积物重金属整体均受到轻度或偏中度污染, 凤凰山水库和大镜山水库的Hg、Zn和Pb元素是水库表层沉积物重金属污染的主要成分, 表现为轻度污染.
综上所述, 竹仙洞水库污染较为严重, 大镜山水库次之, 凤凰山水库污染最轻.因珠江三角洲地区是广东省经济最为发达的地区, 工业废水和生活污水相应居全省之最, 大量污水的排放使珠江三角洲地区河流普遍受到污染, 高的外源输入必然导致高的内源负荷.抽水是导致水库沉积物中重金属含量增加的关键因子[30, 31].3座水库区域气候具有相似性, 凤凰山水库和大镜山水库主要为自然降雨和调水, 周边无重大污染源, 因此调水是两座水库沉积物中重金属含量增加的关键因子.凤凰山水库的调水来源与大镜山水库相同, 均来自磨刀门水道, 但沉积物中重金属含量却低于大镜山水库, 除了库容大、调水频繁的原因外, 也与调水进入凤凰山水库前, 先要在大镜山水库滞留、沉积了大部分沉积物重金属有关.竹仙洞水库汇水面积较小, 不仅从磨刀门水道调水, 还从污染较重的洪湾水道调水, 增加水库中污染物来源.虽调水是水库沉积物含量增加的关键因子, 但水库东北侧紧邻的高尔夫球俱乐部和钢筋场等生活和工业活动成为竹仙洞水库表层沉积物重金属污染的又一重要来源, 导致竹仙洞水库沉积物中重金属含量均高于大镜山水库和凤凰山水库.
2.4.2 潜在生态风险指数评价3座水库表层沉积物重金属单项及综合潜在生态风险评价结果见图 4.从综合潜在生态风险指数来看, 凤凰山水库RI值的范围为106.81~144.79, 均值123.01, 整体属低生态风险, 水库库首入水口处(F8)风险最高, 库尾出水口(F1)风险最低; 大镜山水库RI值的范围为67.79~143.40, 均值109.25, 整体属低生态风险, 水库库尾(D1)处风险最高, 西侧支流汇入区(D4)风险最低; 竹仙洞水库RI值的范围为182.16~195.73, 均值189.33, 整体为中等的生态风险, 水库入水口处(Z2)风险最高, 水库东侧(Z3)风险最低.整体来看, 竹仙洞水库综合潜在生态风险高于凤凰山水库和大镜山水库, 空间分布上竹仙洞水库与大镜山水库相似, 主要与两座水库入水口和出水口均在水库大坝侧, 库中水流和水动力条件较一致有关.
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图 4 3座水库表层沉积物重金属潜在生态风险指数评价箱式图 Fig. 4 Box diagram of evaluation of potential ecological risk index of heavy metals in three reservoirs |
从各水库重金属单项潜在生态风险指数来看, 凤凰水库表层沉积物重金属Eri平均值顺序为:Hg>Pb>As>Cu>Ni>Zn>Cr>Mn, Hg的Eri值范围为73.08~121.03, 平均值96.92, 整体表现为低风险, 是凤凰山水库综合潜在生态风险指数构成的最主要重金属, 对其贡献率为78.8%; 大镜山水库表层沉积物重金属Eri平均值顺序为:Hg>As>Pb>Ni>Cu>Zn>Mn>Cr, Hg的Eri值范围为40.77~87.95, 平均值70.38, 整体表现为低风险, 是大镜山水库综合潜在生态风险指数构成的最主要重金属, 对其贡献率为64.4%; 竹仙洞水库表层沉积物重金属Eri平均值顺序为:Hg>As>Cu>Ni>Pb>Mn>Zn>Cr, Hg和As的Eri值范围分别为93.85~102.05和27.25~32.02, 平均值分别为97.35和29.59, 整体均表现为低风险, 是竹仙洞水库综合潜在生态风险指数构成的主要重金属, 对其贡献率分别为51%和16%.
结合地累积指数和综合潜在生态风险评价可以看出, Hg元素在3座水库中均为轻度污染, 但其在环境中生物毒性较高, 导致综合潜在生态风险程度也较高, 因此, 有关部门在3座水库生态风险防治方面应引起重视.
3 结论(1) 3座水库单项重金属含量平均值从大到小依次均为:竹仙洞水库>大镜山水库>凤凰山水库, 除凤凰山水库的As, 大镜山水库的As和Cu, 竹仙洞水库的Cr和Ni外, 其余重金属均呈现枯水期>丰水期的含量特征.
(2) 空间分布上, 凤凰山水库库区中部(F4)和出水口(F1)重金属含量值最高, 其次是库中偏北(F3)和入水口(F8)处; 大镜山水库库尾(D1)重金属含量值最高, 其次是库中(D2)和库首(D3); 竹仙洞水库出水口(Z2)重金属含量值最高, 其次是水库入水口(Z1)处.
(3) 地累积指数表明, 3座水库污染程度为:竹仙洞水库>大镜山水库>凤凰山水库.竹仙洞水库表层沉积物重金属整体均受到轻度或偏中度污染, 凤凰山水库和大镜山水库的Hg、Zn和Pb元素是水库表层沉积物重金属污染的主要成分, 表现为轻度污染.
(4) 潜在生态风险指数评价结果显示, 凤凰水库和大镜山水库整体呈现低生态风险, 竹仙洞水库为中生态风险.Hg元素是3座水库综合潜在生态风险指数构成的最主要重金属, 贡献率分别为78.8%、64.4%和51%.
[1] | Singh K P, Mohan D, Singh V K, et al. Studies on distribution and fractionation of heavy metals in Gomti river sediments-A tributary of the Ganges, India[J]. Journal of Hydrology, 2005, 312(1-4): 14-27. DOI:10.1016/j.jhydrol.2005.01.021 |
[2] | Santos Bermejo J C, Beltrán R, Gómez Ariza J L. Spatial variations of heavy metals contamination in sediments from Odiel River (Southwest Spain)[J]. Environment International, 2003, 29(1): 69-77. DOI:10.1016/S0160-4120(02)00147-2 |
[3] | Rothwell J J, Evans M G, Allott T E H. Sediment-water interactions in an eroded and heavy metal contaminated Peatland catchment, southern Pennines, UK[J]. Water, Air, & Soil Pollution: Focus, 2006, 6(5-6): 669-676. |
[4] | Ting D S, Appan A. General characteristics and fractions of phosphorus in aquatic sediments of two tropical reservoirs[J]. Water Science and Technology, 1996, 34(7-8): 53-59. DOI:10.2166/wst.1996.0601 |
[5] | Ramamoorthy S, Rust B R. Heavy metal exchange processes in sediment-water systems[J]. Environmental Geology, 1978, 2(3): 165-172. DOI:10.1007/BF02430670 |
[6] | Akcay H, Oguz A, Karapire C. Study of heavy metal pollution and speciation in Buyak Menderes and Gediz River sediments[J]. Water Research, 2003, 37(4): 813-822. DOI:10.1016/S0043-1354(02)00392-5 |
[7] |
李照全, 方平, 黄博, 等. 洞庭湖区典型内湖表层沉积物中氮、磷和重金属空间分布与污染风险评价[J]. 环境科学研究, 2020, 33(6): 1409-1420. Li Z Q, Fang P, Huang B, et al. Distribution and ecological risk assessment of nitrogen, phosphorus and heavy metals in surface sediments of typical internal Lakes in Dongting Lake Area[J]. Research of Environmental Sciences, 2020, 33(6): 1409-1420. |
[8] |
周树杰, 古健, 黄卓尔. 广州市主要河涌沉积物重金属污染状况调查[J]. 广州环境科学, 2012, 27(2): 4-6, 17. Zhou S J, Gu J, Huang Z E. Heavy metal pollution of river sediment in Guangzhou[J]. Guangzhou Environmental Sciences, 2012, 27(2): 4-6, 17. |
[9] |
牛红义, 吴群河, 陈新庚. 珠江(广州河段)表层沉积物中重金属的生态风险研究[J]. 水生生物学报, 2008, 32(6): 802-810. Niu H Y, Wu Q H, Chen X G. Study on the ecological risk of heavy metals in the surface sediments in Guangzhou section of the Pearl River[J]. Acta Hydrobiologica Sinica, 2008, 32(6): 802-810. |
[10] |
宁建凤, 邹献中, 杨少海, 等. 广东大中型水库底泥重金属含量特征及潜在生态风险评价[J]. 生态学报, 2009, 29(11): 6059-6067. Ning J F, Zou X Z, Yang S H, et al. Heavy metal contents analysis and potential ecological risk appraisal to sediments of large and medium-scaled reservoirs in Guangdong province[J]. Acta Ecologica Sinica, 2009, 29(11): 6059-6067. DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.2009.11.038 |
[11] |
张坤锋, 昌盛, 付青, 等. 内蒙古东北部地区地下-地表饮用水源多环芳烃污染特征与风险[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 3005-3015. Zhang K F, Chang S, Fu Q, et al. Pollution characteristics and risks of polycyclic aromatic hydrocarbons in underground and surface drinking water sources in Northeast Inner Mongolia[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 3005-3015. |
[12] |
张坤锋, 昌盛, 涂响, 等. 新冠疫情下武汉典型饮用水水源中DBPs污染特征与风险评估[J]. 环境科学, 2022, 43(2): 878-886. Zhang K F, Chang S, Tu X, et al. Pollution characteristics and risk assessment of DBPs in typical drinking water sources in Wuhan under the COVID-19 Pandemic[J]. Environmental Science, 2022, 43(2): 878-886. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2022.02.042 |
[13] |
付青, 郑丙辉. 从规范化建设视角看城市饮用水水源地保护应重点解决的几个问题[J]. 环境保护, 2016, 44(21): 13-16. Fu Q, Zheng B H. Several important problems should be solved in protection of urban drinking water source from the perspective of standardization construction[J]. Environmental Protection, 2016, 44(21): 13-16. |
[14] | 李秋华. 珠海市两座典型供水水库生态特征比较分析[D]. 广州: 暨南大学, 2005. |
[15] | 邹红菊. 珠海市三座调水水库浮游植物群落动态与藻类水华预警研究[D]. 广州: 暨南大学, 2010. |
[16] | 国家环境保护总局. 水和废水监测与分析方法[M]. (第四版). 北京: 中国环境科学出版社, 2002. |
[17] | Duan B L, Zhang W P, Zheng H X, et al. Disposal situation of sewage sludge from municipal wastewater treatment plants (WWTPs) and assessment of the ecological risk of heavy metals for its land use in Shanxi, China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2017, 14(7): 823. DOI:10.3390/ijerph14070823 |
[18] |
赵晓亮, 李响, 卢洪斌, 等. 东江湖表层沉积物重金属污染特征与潜在生态风险评价[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 3048-3057. Zhao X L, Li X, Lu H B, et al. Analysis of heavy metal pollution characteristics and potential ecological risks of surface sediments in Dongjiang Lake[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 3048-3057. |
[19] |
张华兰, 于瑞莲, 万瑞安, 等. 九龙江口红树林表层沉积物重金属赋存形态及污染评价[J]. 环境科学, 2022, 43(10): 4601-4612. Zhang H L, Yu R L, Wan R A, et al. Speciation and pollution assessment of heavy metals in mangrove surface sediments in Jiulong River estuary[J]. Environmental Science, 2022, 43(10): 4601-4612. |
[20] |
许梦雅, 张超, 单保庆, 等. 白洋淀不同类型水体表层沉积物重金属的赋存形态及风险[J]. 环境科学, 2022, 43(9): 4532-4542. Xu M Y, Zhang C, San B Q, et al. Speciation and risk of heavy metals in surface sediments of different types of water bodies in Baiyangdian Lake[J]. Environmental Science, 2022, 43(9): 4532-4542. |
[21] |
张雅然, 车霏霏, 付正辉, 等. 青海湖沉积物重金属分布及其潜在生态风险分析[J]. 环境科学, 2022, 43(6): 3037-3047. Zhang Y R, Che F F, Fu Z H, et al. Distribution and potential ecological risk asessment of heavy metals in sediments of Lake Qinghai[J]. Environmental Science, 2022, 43(6): 3037-3047. |
[22] |
王韬轶, 潘保柱, 韩谞, 等. 黄河沉积物重金属时空分布与污染评价[J]. 环境科学, 2022, 43(5): 2467-2475. Wang T Y, Pan B Z, Han X, et al. Spatial-temporal distribution and pollution assessment of heavy metals in sediments of the Yellow River[J]. Environmental Science, 2022, 43(5): 2467-2475. |
[23] | 国家环境保护局. 中国土壤元素背景值[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 1990. |
[24] |
王佩, 卢少勇, 王殿武, 等. 太湖湖滨带底泥氮、磷、有机质分布与污染评价[J]. 中国环境科学, 2012, 32(4): 703-709. Wang P, Lu S Y, Wang D W, et al. Nitrogen, phosphorous and organic matter spatial distribution characteristics and their pollution status evaluation of sediments nutrients in lakeside zones of Taihu Lake[J]. China Environmental Science, 2012, 32(4): 703-709. |
[25] |
余辉, 张文斌, 余建平. 洪泽湖表层沉积物重金属分布特征及其风险评价[J]. 环境科学, 2011, 32(2): 437-444. Yu H, Zhang W B, Yu J P. Distribution and potential ecological risk assessment of heavy metals in surface sediments of Hongze Lake[J]. Environmental Science, 2011, 32(2): 437-444. |
[26] | Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollution control.a sedimentological approach[J]. Water Research, 1980, 14(8): 975-1001. |
[27] |
江涛, 林伟稳, 曹英杰, 等. 梅江流域清凉山水库沉积物重金属污染、生态风险评价及来源解析[J]. 环境科学, 2020, 41(12): 5410-5418. Jiang T, Lin W W, Cao Y J, et al. Pollution and ecological risk assessment and source apportionment of heavy metals in sediments of Qingliangshan Reservoir in the Meijiang Basin[J]. Environmental Science, 2020, 41(12): 5410-5418. |
[28] |
代静, 李欣, 王小燕, 等. 大明湖表层沉积物重金属污染特征及生态风险评价[J]. 环境化学, 2020, 39(1): 249-263. Dai J, Li X, Wang X Y, et al. Pollution characteristics and ecological risk assessment of heavy metals in the surface sediments of Daming Lake[J]. Environmental Chemistry, 2020, 39(1): 249-263. |
[29] |
徐金英, 郑利林, 徐力刚, 等. 南方丘陵区河流表层沉积物重金属污染评价[J]. 中国环境科学, 2019, 39(8): 3420-3429. Xu J Y, Zheng L L, Xu L G, et al. Ecological risk assessment and source analysis of heavy metals in surface sediments of rivers located in the hilly area of southern China[J]. China Environmental Science, 2019, 39(8): 3420-3429. |
[30] | 聂祥. 广东省典型供水水库沉积物中磷形态与释放特征[D]. 广州: 暨南大学, 2009. |
[31] |
周丽, 饶伟民, 史兰, 等. 竹银水库底泥氮磷含量调查与分析[J]. 佛山科学技术学院学报(自然科学版), 2020, 38(4): 24-27. Zhou L, Rao W M, Shi L, et al. Investigation and analysis of nitrogen and phosphorus content in sediments of Zhuyin reservoir[J]. Journal of Foshan University (Natural Science Edition), 2020, 38(4): 24-27. |