2023, Vol. 44
2. 安庆师范大学资源环境学院, 皖江流域水环境保护与污染控制安徽省教育厅重点实验室, 安庆 246133;
3. 安徽理工大学地球与环境学院, 淮南 232001;
4. 安庆市生态环境局, 安庆 246002
2. Key Laboratory of Aqueous Environment Protection and Pollution Control of Yangtze River in Anhui of Anhui Provincial Education Department, School of Resource and Environment, Anqing Normal University, Anqing 246133, China;
3. School of Earth and Environment, Anhui University of Science and Technology, Huainan 232001, China;
4. Anqing Ecological Environment Bureau, Anqing 246002, China
重金属是一类密度大于5 g ·cm-3的金属元素, 它们是对人类危害最大的污染物之一[1, 2].土壤中的重金属可通过植物根部吸收, 在土壤-根系-植物地上部进行迁移转化, 通过食物链传递对人体产生显著影响[3, 4].土壤重金属污染的隐蔽性、滞后性和难消除性导致重金属污染过程是一个长期的、逐步的和动态的累积过程[5~7].矿物开采、电解电镀、交通运输、污水灌溉、污泥施肥和工业排放等人类活动是土壤重金属累积的主要方式, 同时重金属复合污染状况较为普遍[8~10].我国土壤环境中的重金属状况总体不容乐观, 遭受不同程度重金属污染的耕地面积已接近1×107hm2, 受重金属污染的土地面积占64.80%, 其中Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn和Ni这8种重金属元素都存在一定程度的污染超标情况[11].因此, 土壤重金属引起的土壤环境治理问题需要优先关注.
滁州市位于安徽省东部江淮分水岭地区, 面积约1.30×104 km2, 是长江三角洲中心区27城之一, 是安徽省经济社会发展水平较高的区域之一, 区域土壤污染与人类高强度扰动有密切关系[12, 13].有研究表明滁州市土地质量状况整体良好, 优良以上等级土地占研究区的98%以上[14], 滁州市土壤元素地球化学基准值受成土母质类型影响显著[15].因此, 为进一步了解滁州市耕地土壤重金属污染状况, 本文以滁州市作为研究区域, 通过采集代表性土壤样品, 测定其中Cr、Zn、Pb、Cu、Ni、Cd、As和Hg这8种重金属元素含量, 深入分析滁州市耕地土壤重金属含量特征及分布情况, 利用相关性分析、聚类分析和主成分分析解析该区域重金属污染来源情况, 并采用富集因子法、单项污染指数法、地累积指数法和潜在生态风险指数法等综合评价区域内重金属的污染状况和生态风险, 旨在为滁州地区土壤环境污染防治及安全利用提供科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况与土壤样品采集滁州市地处安徽省东部江淮分水岭地区, 位于东经117°15′~119°17′, 北纬31°50′~33°10′, 下辖琅琊区、南谯区、来安县、全椒县、明光市、天长市、凤阳县和定远县共2个区和6个县(县级市).滁州属亚热带湿润季风气候, 全年主导风向为东北风, 次主导风向为西南风.全市年平均气温15.4℃, 年平均降水量1 000~1 100 mm.滁州利用外水资源条件较好, 可利用淮河和长江两大干流水源, 同时可提引滁河、高邮湖、池河和窑河等水源.滁州矿产资源丰富, 种类繁多, 主要矿种有黑色金属的铁、钛、锰和钒; 有色金属的铜和钼; 贵金属的金; 燃料矿产石油; 建筑材料及其他非金属矿产石膏、凹凸棒石和玻璃石英岩等.其中玻璃石英岩、凹凸棒石和石油等是滁州市的优势矿产资源.滁州境内拥有合宁、合徐和宁洛等11条高速公路, 京沪、宁西和淮南等5条铁路, 以及4个航空港和4个码头, 交通便捷, 四通八达.滁州是安徽省重要的稻麦油农业经济区, 也是国家重要的商品粮生产基地; 已形成: 先进装备、智能家电、农副产品深加工、新型化工、硅基材料和新能源这六大支柱产业[16].研究区地貌整体属江淮波状平原区, 全市地貌大致可分为丘陵区、岗地区和平原区这三大类型, 地势西高东低, 分布有以河流冲积物母质、黄土母质和变质岩类风化物母质为主的成土母质, 形成了以水稻土、黄褐土和潮土等多种类型的土壤(图 1).
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图 1 研究区土壤采样范围和样品点位分布示意 Fig. 1 Sampling scope and site distribution in the study area |
参照《多目标区域地球化学调查规范(1 ∶250 000)》(DD 2005-1), 以1 km2为1个表层土壤采样网格单元, 4 km2组合为1个分析样, 共检测分析了4 360个土壤样品数据(图 1).每个采集点多点采集0~20 cm表层土壤样品, 将多点采集土壤均匀混合后作为1个混合土样, 土样经自然风干, 去除其中的石块和残根等杂质, 研磨后过100目土壤筛, 密封装入聚乙烯塑料袋备用.
1.2 土壤重金属含量的测定分析Cr、Zn、Pb、Cu、Ni、Cd、As和Hg这8种重金属元素的含量.样品分析测试由国土资源部合肥矿产资源监督检测中心完成.样品测试过程采用国家一级标准物质(GBW系列)进行质量监控.按比例随机检查和异常点抽查监控分析质量, 以重复采样和重复分析来评定采样和分析误差, 保证样品分析质量.
依据《土壤和沉积物无机元素的测定波长色散X射线荧光光谱法》(HJ 780-2015)[17], 用粉末压样机将5.0 g的土壤样品制成样片, 利用X射线荧光光谱仪(XRF-Primus Ⅱ, RIGAKU, 日本)测定Pb、Cr、Zn、Cu、Mn、Ni和TFe2O3的含量; 取0.3 g土壤样品加入HCl-HNO3的混合酸, 微波消解后加入2%的硼氢化钾, 依据《土壤质量总汞、总砷、总铅的测定原子荧光法第1部分：土壤中总汞的测定》(GB/T 22105.1-2008)[18], 利用原子荧光光谱仪(AFS-8520, 北京海光)测定Hg的含量; 采用HCl-HNO3-HF-HClO4的消解方法, 准确称取0.200 0 g土壤样品, 依据《土壤质量铅、镉的测定石墨炉原子吸收分光光度法》(GB/T 17141-1997)[19], 使用石墨炉原子吸收分光光度计(GFAAS-Zeenit 650P, JENA, 德国)测定土壤中Cd的含量.
1.3 污染评价方法 1.3.1 富集因子法富集因子是用来判别人类活动对土壤重金属来源的扰动程度的重要指标, 可用来判别土壤重金属的富集状况, 将样品待测元素含量与土壤背景中元素的含量比较反映重金属人为污染状况[20, 21], 计算公式如下：
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(1) |
式中, EF为重金属富集因子; ci和cn分别为待测重金属元素的含量和参考元素的含量, 本研究选取Fe为参考元素; s和b分别为待测土壤样品和相对应的元素背景值, 本研究选取重金属地球化学基线值[22].富集因子分级评价标准为：当EF≤1时, 无富集; 1 < EF≤2时, 轻微富集; 2 < EF≤5时, 中度富集(中度污染); 5 < EF≤20时, 强度富集(强度污染); 20 < EF≤40, 极强富集(极强污染).
1.3.2 单项污染指数法单项污染指数法能直观和快速地反映某重金属的污染程度和超标情况[23], 计算公式如下：
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(2) |
式中, Pi为重金属元素的单项污染指数, Ci为重金属元素的实测值; Cs为重金属元素的评价标准值, 取安徽省江淮流域土壤元素背景值[22].单项污染指数法分级评价标准为：当Pi≤1时, 无污染; 1 < Pi≤2时, 轻度污染; 2 < Pi≤3时, 中度污染; Pi>3时, 重度污染.
1.3.3 污染负荷指数法污染负荷指数法可用于评价某区域内多种重金属污染程度[24], 计算公式如下：
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(3) |
式中, PLI为相应点位的负荷指数, n为纳入评价的重金属元素种类数目, Pn为第n种重金属元素的污染指数, 计算方法参考式(2).污染负荷指数法分级评价标准为：当PLI≤1时, 无污染; 1 < PLI≤2时, 轻度污染; 2 < PLI≤3时, 中度污染; PLI>3时, 重度污染.
1.3.4 地累积指数法地累积指数法是综合考虑受人为污染和地球化学背景共同影响, 判别污染土壤生态风险程度的一种评价方法[25], 计算公式如下：
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(4) |
式中, Igeo为重金属的地累积指数, Cn为重金属元素的实测值; B为重金属元素在土壤中的地球化学背景值, 本研究取安徽省江淮流域土壤元素背景值[22]; K为背景值变动系数, 此处取K=1.5.污染程度分级标准[24]为：当Igeo≤0时, 无污染; 当0 < Igeo≤1时, 轻度污染; 当1 < Igeo≤2时, 偏中度污染; 当2 < Igeo≤3时, 中度污染; 当3 < Igeo≤4时, 偏重污染; 当4 < Igeo≤5, 重污染; 当Igeo>5时, 严重污染.
1.3.5 潜在生态风险指数法Hankson潜在生态风险指数法(potential ecological risk index)将重金属的含量、生态学效应和环境毒理学效应等联系在一起, 可系统全面地评价土壤重金属污染状况.单个污染因子潜在生态风险指数Eri的评价模型计算公式如下[26]：
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(5) |
式中, Eri为某区域内重金属i的潜在生态风险系数; Tri为某区域内重金属i的污染系数, Cr、Zn、Pb、Cu、Ni、Cd、As和Hg的Tri分别为2、1、5、5、5、30、10和40; Cni为重金属元素i的实测值; Bni为重金属元素i的参比值, 本文取安徽省江淮流域土壤背景值[22].重金属元素i的生态风险指数分级标准[26]为：当Eri < 40时, 轻度生态风险; 当40≤Eri < 80时, 中等生态风险; 当80≤Eri < 160时, 中高等生态风险; 当160≤Eri < 320时, 高等生态风险; 当Eri≥320, 极高生态风险.
根据式(5)的计算, 可得到土壤重金属i的潜在生态风险指数评价标准, 并利用式(6)获取土壤多种重金属潜在生态风险综合指数.土壤多种重金属潜在生态风险综合指数评价标准为：RI < 150, 轻度生态风险; 150≤RI < 300, 中等生态风险; 300≤RI < 600, 中高等生态风险; RI≥600, 高等生态风险.
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(6) |
应用SPSS 24.0统计分析软件对原始数据进行描述性统计分析、相关性分析、聚类分析和主成分分析.
2 结果与分析 2.1 重金属元素统计特征由表 1可知, 滁州市表层土壤Zn、As和Hg含量平均值小于全国土壤背景值, 而其它5种重金属含量平均值大于全国土壤背景值, 其中Cr、Ni和Cd平均值分别是全国土壤元素背景值的1.19、1.23和1.34倍; 8种重金属含量平均值均大于安徽省江淮流域土壤背景值, Cr、Zn、Pb、Cu、Ni、Cd、As和Hg的平均值分别超出安徽省江淮流域土壤背景值的4.29%、17.20%、1.12%、5.30%、32.76%、25.0%、4.26%和9.76%; Pb、Cd和Hg含量平均值大于滁州市土壤背景值, 而其它5种重金属含量平均值小于滁州市土壤背景值, 其中ω(Hg)平均值(0.045 mg ·kg-1)是滁州市土壤Hg背景值(0.015 mg ·kg-1)的3倍.因此, 总体来看该区域土壤Cd有一定程度的积累.
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表 1 研究区土壤重金属含量统计特征 Table 1 Statistical characteristics of soil heavy metals in study area |
另一方面, 变异系数可反映重金属含量的空间分布特征, 变异系数越大, 重金属含量的空间分布越不均匀, 当变异系数大于50%时, 重金属元素可能存在外界污染源[28, 29].由表 1可知, Cr、Zn、Pb和Cu的变异系数都小于50%, 说明这4种元素受外界因素的影响比较一致, 空间分异不显著.Cd、Ni、As和Hg受外界干扰比较显著, 空间分异较大, 其中Cd和Ni的变异系数分别为52.31%和71.35%, 属于中等强度变异; As和Hg的变异系数超过1, 属非常强变异性, 这说明As和Hg来源受人为因素干扰十分严重, 尤其是Hg.
2.2 重金属元素的来源解析 2.2.1 重金属元素之间的相关性分析表 2反映了滁州表层土壤8种重金属之间的相关性, 一般来说, 相关系数R值越大, 说明两个因子之间的关联性越强, 两种重金属元素同源或伴生的可能性就越大, 因此可以用来解析土壤中重金属的来源[30].由表 2可知, 除了Cr与As、Cr与Hg、Ni与As以及Ni与Hg之间的相关性不显著以外, 其它重金属元素之间的相关性都达到极显著水平(P < 0.01), 存在很强的相关关系.Cr与Zn、Cu和Ni这4种重金属元素的相关系数都超过0.6, 其中Cr与Ni的相关系数达到0.96, 存在极强的相关性; Zn与Cu、Ni和Cd这4种重金属元素的相关系数都超过0.50; Pb与其它7种元素的相关性系数都没超过0.5, 其中Pb与Cr和Ni这两种重金属元素之间的相关系数为负值, 说明Pb与这两种重金属的来源肯定不一致; As与Hg的相关性较强, 其相关系数为0.71.由此初步判断, 滁州市表层土壤As与Hg来源相似或相同, Cr、Zn、Cu和Ni来源相似或相同, Cd与Pb分别和其它金属均存在一定程度的相关性, 说明来源相对复杂.
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表 2 研究区土壤重金属元素相关性系数1) Table 2 Correlation coefficient of soil heavy metals in study area |
2.2.2 重金属元素的聚类分析
聚类分析可反映重金属的类别情况[31], 滁州市表层土壤重金属元素的聚类分析如图 2所示.从中可知, 在距离为20~25时, 可分为2类：第1类重金属元素包括Cr、Ni、Cu、Zn、Pb和Cd这6种元素, 第2类重金属元素包括As和Hg; 在距离为15~20时, 可分为3类：第1类重金属元素包括Cr、Ni、Cu和Zn这4种元素, 第2类重金属元素Pb和Cd, 第3类重金属元素包括As和Hg; 在距离为10~15时, 可分为4类：第1类重金属元素包括Cr、Ni、Cu和Zn这4种元素, 第2类重金属元素为Pb, 第3类重金属元素为Cd, 第4类重金属元素包括As和Hg.这说明Cr、Ni、Cu和Zn可能具有相似的来源, As和Hg可能具有相似的来源, Cd和Pb来源较为复杂.
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图 2 研究区土壤重金属聚类分析 Fig. 2 Cluster analysis of soil heavy metals in study area |
由表 3可知, 基于方差极大旋转的主成分分析的KMO指数和Bartlett球形检验指数分别0.68和23 087.20(df=28, P < 0.001), 这说明利用主成分分析可以用来解释土壤重金属来源之间的关联性[32].前3个主成分(PC)的特征值大于1, 累计解释了总方差的80.66%, 符合分析要求.第一主成分(PC1)可解释40.62%的差异性, Cr、Zn、Cu和Ni的载荷值较大; 第二主成分(PC2)可解释23.23%的差异性, As和Hg的载荷值显著高于其它几种元素; 第三主成分(PC3)可解释16.81%的差异性, 其中Pb和Cd具有较大载荷.
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表 3 研究区土壤重金属主成分分析1) Table 3 Principal component analysis of soil heavy metals in the study area |
2.3 重金属污染评价 2.3.1 EF富集因子的计算及占比
富集因子EF可反映重金属元素的人为污染状况, 由表 4可知, Zn、Ni、Cd和Hg的EF平均值大于1, 其中Cd的EF平均值最大; 而Cr、Pb、Cu和As的EF平均值小于1.相对而言, Zn、Ni、Cd和Hg有轻微富集.从富集点位分布来看, 各采样点中, Zn和Cd的富集率均大于60%, Cr的富集率小于20%, As和Hg分别有0.04%和0.48%的采样点属于强度富集以上的水平.
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表 4 研究区土壤重金属富集因子分析 Table 4 Analysis of soil heavy metal enrichment factors in the study area |
2.3.2 单因子污染指数及污染负荷指数评价
由表 5可知, 研究区内8种重金属的Pi平均值大小依次为：Ni>Cd>Zn>Hg>Cu>As=Cr>Pb, 其中Ni、Cd、Zn和Hg污染相对严重, 其Pi平均值分别为1.33、1.24、1.17和1.10.从污染程度来看, 4 360个采样点土壤重金属元素超标率大小依次为：Zn>Ni>Cd>Cu>As>Pb>Cr>Hg, Zn、Ni和Cd的污染超标率均高于60%.土壤各重金属元素Pi平均值和超标率大小排序完全不一致.Ni的Pi平均值和超标率均最大, 说明Ni的污染范围分布较广且对土壤已经构成轻度污染, 约60%的采样点土壤Ni污染程度为轻度.Cd的Pi平均值仅次于Ni, 这主要是由于其重度污染点位分布小于Ni所引起的.As和Hg的Pi范围分布较广, 这主要是由于其中某个点位的As和Hg含量超标较多所引起的.基于8种重金属元素综合评价的PLI平均值为0.97, 表明该区域整体上属于无污染; 从点位分布上看, 该区域主要是以无污染和轻度污染分布为主, 其占比分别为66.47%和33.26%, 中度及重度以上点位仅有12个, 占比为0.27%(表 5).
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表 5 研究区土壤重金属单因子污染指数与污染负荷指数 Table 5 Single factor pollution index and pollution load index of soil heavy metals in the study area |
2.3.3 地累积指数评价
由表 6可知, 研究区内8种重金属Igeo平均值都小于0, 这说明总体上该区域土壤是安全的.从污染程度来看, Cd和Ni的超标率大于15%, Zn的超标率大于10%, 其它5种重金属的超标率均小于10%, 其中Pb的超标率小于5%.
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表 6 研究区土壤重金属地累积指数 Table 6 Geo-accumulation index of soil heavy metal in the study area |
2.3.4 潜在生态风险指数评价
由表 7可知, 研究区内8种重金属Eri的平均值依次为：Hg>Cd>As>Ni>Cu>Pb>Cr>Zn, 从总体上看, 除了Hg的Eri平均值大于40, 属于中等生态危害以外, 其它7种重金属的区域生态风险指数都是轻度的.从潜在生态危害分布看, Cr和Zn都是轻度生态危害; Pb、Cu和Ni分别有1、2和11个点位属于中等生态危害, 其它点位都是轻度危害; As分别有7个和2个点位属于中等和极强生态危害; Hg的生态危害最大, 其中有38.81%的点位属于中等及以上生态危害, 这可能与Hg的毒性系数较大相关; Cd的潜在生态危害仅次于Hg, 其中等及以上生态危害的点位分布超过25%.
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表 7 研究区土壤单个重金属潜在生态风险指数 Table 7 Potential ecological risk index of single heavy metals in soil of the study area |
表 8反映了8种重金属元素的RI平均值为111.69, 属于轻度生态风险.从污染分布来看, 其中度及以上生态风险分布点位为6.40%, 总体来说污染点位分布较少, 因此其对RI平均值的贡献率较低.
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表 8 研究区土壤多种重金属潜在生态风险综合指数 Table 8 Comprehensive potential ecological risk index of various heavy metals in soil of the study area |
3 讨论 3.1 土壤重金属来源解析
综合相关性分析、聚类分析和主成分分析进行对比分析, 可以将8种重金属的来源划归为4类.第1类：Cr、Zn、Cu和Ni这4种重金属元素, 其主要来自于自然源.有研究表明土壤中Cr、Cu和Ni受地球化学成因影响较大, 主要为地质自然来源[8, 33].相关性分析、聚类分析和主成分分析都表明这4种重金属具有同一来源.统计性分析结果表明(表 1), Cr、Zn、Cu和Ni这4种元素平均值低于滁州土壤元素背景值, 并且Cu、Zn和Cr空间变异较小, 这反映它们在表层土壤中基本保持了原始背景状态, 主要受土壤环境生物地球化学作用和成土母质的控制, 受人为活动影响较小或基本未受影响.第2类：As和Hg, 其主要来源于工农业污染源.相关性分析、聚类分析和主成分分析都表明As和Hg的来源具有高度的一致性, 统计性分析结果表明该区域As和Hg的空间变异较大, 说明这两种重金属受人类活动干扰较为严重.有研究表明, As和Hg既有工业污染源, 又有农业污染源[34, 35].大气沉降可将其它区域的污染扩散到周边区域[36~38], 滁州市常年主导风向为东北风, 滁州东南面与江苏省的南京、扬州和淮安等工业发达的区域接壤, 因此这些区域的As和Hg会随着气流向周边扩散, 并可能最终通过大气沉降在滁州地区, 同时滁州本地的煤电、冶金、机械制造和建材等相关行业产生的废气排放也会沉降在该地区.另一方面, 滁州矿产资源较为丰富, 境内有琅琊铜矿、全椒铜矿和凤阳铁矿等, 矿业活动的开采会伴生As和Hg随着地表径流和污水灌溉等方式进入土壤; 同时施用磷肥可能会促进砷的协同作用, 使As以砷酸盐和亚砷酸盐的形式在土壤中富集[39], 化学农药的大量使用还会排放大量的Hg[40, 41].因此综合判定As和Hg来源于工业污染的大气沉降和农业面源污染.第3类：Pb, 主成分分析表明Pb在PC2和PC3都有较大的载荷值, 相关性分析和聚类分析表明Pb与Cr和Ni来源相反, 与Cd有同一来源, 因此, 综合判定其主要来源于交通源和工农业污染源.有研究表明, 工业生产、大气沉降和车辆排放对Pb都有显著影响[42~44].城镇化的加速导致机动车保有量的增加, 从而导致Pb排放量的增加.滁州市化工、材料、能源、家电和机械制造等相关行业在工业生产布局中占比较大, 这可能会增加Pb在土壤中的累积.同时农药化肥的使用和污灌也会增加Pb的排放.第4类：Cd, 相关性分析表明Cd与其它几种重金属元素都存在一定的联系, 主成分分析表明Cd在3个主成分中都有一定的分担贡献, 这说明Cd主要来源于交通源、自然源和工农业污染源.交通运输是Cd的重要来源之一, 这和Pb的情况类似; 土壤母质和成土过程对Cd也有重要影响[45]; 滁州是长江北岸著名的鱼米之乡, 素有“安徽粮仓”之称, 在保障农作物丰产高产的基础上, 农药化肥的施用也会增加土壤Cd的累积.因此, 综合判定Cd主要来源于交通源、自然源和工农业污染源.
3.2 土壤重金属污染及风险评价富集因子法、单因子污染指数法和地累积指数法表明, Cd、Ni和Zn在滁州表层土壤的污染较为严重; 潜在生态风险指数法表明Hg和Cd的生态风险等级高于其它6种重金属元素.这表明该区域土壤Cd污染相对突出、风险较大, 这与我国当前土壤重金属污染类型相同.有研究表明, Cd是我国污染最突出的重金属污染元素, 在我国广西地区、湖南地区、长三角地区、云南地区、四川地区和珠三角地区都存在不同程度的Cd污染, 其涉及范围较广[46~52].2014年《全国土壤污染状况调查公报》[11]显示Cd的点位超标率为7.0%, 显著高于其它7种重金属元素.Cd的来源较为广泛, 工业活动的“三废”排放、农药化肥的施用、大气沉降和交通运输等都会带来不同程度的Cd污染, 同时由于Cd在土壤中富集程度高, 因此, 其滞留在土壤表层中的时间较长.在本研究区的土壤采样点位中, 主要作物为水稻, 而水稻土对Cd的富集程度相对其它土壤要高得多, 这表明该区域表层土壤Cd相对富集.Zn也有一定范围的污染分布, 这主要与评价尺度有关, 安徽省江淮流域土壤Zn背景值显著低于全国和滁州市土壤Zn的背景值, 因此这说明Zn在该区域有一定程度的富集, 但不能代表有污染.这主要是基于两方面原因.第一, 以全国土壤Zn背景值作为评价标准, 其单因子评价指数Pi平均值分别为0.84, 以滁州市土壤Zn背景值作为评价标准, 其单因子评价指数Pi的平均值为0.94, 这说明评价尺度不一致时, 结果具有较大差异, 尤其是本研究点位分布较为广泛, 土壤类型较多, 使得不同结果出现的可能性较大.Zn在多数耕地中含量超标率较低, 在全国土壤调查中, 其点位超标率为0.9%, 与本研究类似.第二, 在许多区域, 耕地尤其是农田土壤中的Zn含量对人体健康是有益的, 如果不存在Zn与Pb等其它重金属元素伴生的情况下, 富锌土壤在一定程度上有利于人体身心健康, 这主要是因为Zn是人体必需的微量元素[53, 54].因此, 从该角度上说在耕地上Zn可不作为典型的重金属污染元素.潜在生态风险评价法表明Hg的生态风险最高, 这与Hg的土壤区域背景值有很大关系, 分别以国家、安徽省和滁州市土壤Hg的背景值(0.065、0.041和0.015 mg ·kg-1)为评价标准, 可得出滁州表层土壤Hg的潜在生态危害指数平均值分别为27.75、44.00和120.26.同时本研究区内由于Hg的变异系数大于300%, 其毒性系数也显著高于其它几种重金属元素, 这些都表明Hg的潜在生态风险较大, 因此要充分考虑Hg的生态风险预警.
污染负荷指数法PLI和潜在生态风险RI综合指数表明, 总体上该区域污染程度较小、生态风险水平较低, 中重度以上污染的主要贡献来自于区域内某一点位As和Hg的严重超标, 同时由于Cd的超标率较高, 这就导致有部分点位达到了强烈及以上生态风险等级, 因此在滁州表层土壤中, 尤其是耕地土壤中, 必须做好Cd和As的外源输入管控, 同时加强Hg的管控, 以确保Hg的生态风险总体维持在较低水平上.
4 结论(1) 研究区内采集的8种重金属元素受人为活动影响较为显著, 其含量平均值都高于安徽省江淮流域土壤元素背景值, 其中Cd、Ni、As和Hg变异较大, 尤其是As和Hg受外界干扰显著.
(2) 相关性分析、聚类分析和主成分分析表明8种重金属污染来源总体上各有差异.Cr、Zn、Cu和Ni这4种重金属元素其主要来自于自然源; As和Hg主要来源于工农业污染源; 各种交通运输和工农业活动对Pb有重要影响; Cd主要来源于交通源、自然源和工农业污染源.
(3) 5种污染评价方法都表明该区域表层土壤Cd污染较为严重, Cd污染点位的空间分布较为广泛; 总体上研究区内土壤重金属污染程度较小、生态风险水平较轻, 但Cd和Hg应作为优先控制的土壤重金属元素.
| [1] |
陈卫平, 杨阳, 谢天, 等. 中国农田土壤重金属污染防治挑战与对策[J]. 土壤学报, 2018, 55(2): 261-272. Cen W P, Yang Y, Xie T, et al. Challenges and countermeasures for heavy metal pollution control in farmlands of China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2018, 55(2): 261-272. |
| [2] |
赵宽, 万昕, 郭展翅, 等. 安庆沿江湖泊湿地湖滨带土壤重金属含量特征及潜在生态风险评价[J]. 水生态学杂志, 2021, 42(4): 67-75. Zao K, Wan X, Guo Z C, et al. Characterization of heavy metals and assessment of potential ecological risk in shoreline buffer zone soils of Anqing lake wetland[J]. Journal of Hydroecology, 2021, 42(4): 67-75. |
| [3] |
尚二萍, 许尔琪, 张红旗, 等. 中国粮食主产区耕地土壤重金属时空变化与污染源分析[J]. 环境科学, 2018, 39(10): 4670-4683. Sang E P, Xu E Q, Zhang H Q, et al. Spatial-temporal trends and pollution source analysis for heavy metal contamination of cultivated soils in five major grain producing regions of China[J]. Environmental Science, 2018, 39(10): 4670-4683. |
| [4] |
王晓娟, 王文斌, 杨龙, 等. 重金属镉(Cd)在植物体内的转运途径及其调控机制[J]. 生态学报, 2015, 35(23): 7921-7929. Wng X J, Wang W B, Yang L, et al. Transport pathways of cadmium (Cd) and its regulatory mechanisms in plant[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(23): 7921-7929. |
| [5] |
李元, 祖艳群. 重金属污染生态与生态修复[M]. 北京: 科学出版社, 2016. Li Y, Zu Y Q. Heavy metal pollution ecology and ecological remediation[M]. Beijing: Science Press, 2016. |
| [6] |
徐建明, 孟俊, 刘杏梅, 等. 我国农田土壤重金属污染防治与粮食安全保障[J]. 中国科学院院刊, 2018, 33(2): 153-159. Xu J M, Meng J, Liu X M, et al. Control of heavy metal pollution in farmland of China in terms of food security[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2018, 33(2): 153-159. |
| [7] |
陈航, 王颖, 王澍. 铜山矿区周边农田土壤重金属来源解析及污染评价[J]. 环境科学, 2022, 43(5): 2719-2731. Cen H, Wang Y, Wang S. Source analysis and pollution assessment of heavy metals in farmland soil around Tongshan mining area[J]. Environmental Science, 2022, 43(5): 2719-2731. |
| [8] |
陈雅丽, 翁莉萍, 马杰, 等. 近十年中国土壤重金属污染源解析研究进展[J]. 农业环境科学学报, 2019, 38(10): 2219-2238. Cen Y L, Weng L P, Ma J, et al. Review on the last ten years of research on source identification of heavy metal pollution in soils[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2019, 38(10): 2219-2238. DOI:10.11654/jaes.2018-1449 |
| [9] |
吴永红, 靳少非. 基于CiteSpace的重金属污染土壤修复研究文献计量分析[J]. 农业环境科学学报, 2020, 39(3): 454-461. Wu Y H, Jin S F. Bibliometric analysis of the repair of heavy metal-contaminated soil based on CiteSpace[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2020, 39(3): 454-461. |
| [10] |
宋伟, 陈百明, 刘琳. 中国耕地土壤重金属污染概况[J]. 水土保持研究, 2013, 20(2): 293-298. Song W, Chen B M, Liu L. Soil heavy metal pollution of cultivated land in China[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2013, 20(2): 293-298. |
| [11] | 环境保护部, 国土资源部. 全国土壤污染状况调查公报[EB/OL]. http://www.gov.cn/foot/site1/20140417/782bcb88840814ba158d01.pdf, 2014-04-17. |
| [12] |
曹伟, 周生路, 王国梁, 等. 长江三角洲典型区工业发展影响下土壤重金属空间变异特征[J]. 地理科学, 2010, 30(2): 283-289. Cao W, Zhou S L, Wang G L, et al. Spatial variability characteristics of soil heavy metals due to industry development of typical regions in Changjiang River Delta of China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2010, 30(2): 283-289. |
| [13] |
张云芸, 马瑾, 魏海英, 等. 浙江省典型农田土壤重金属污染及生态风险评价[J]. 生态环境学报, 2019, 28(6): 1233-1241. Zhang Y Y, Ma J, Wei H Y, et al. Heavy metals in typical farmland soils of Zhejiang Province: levels, sources and ecological risks[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2019, 28(6): 1233-1241. |
| [14] |
陶春军, 贾十军, 梁红霞, 等. 安徽省滁州地区土地质量地球化学评估研究[J]. 地质调查与研究, 2014, 37(1): 61-67. Tao C J, Jia S J, Liang H X, et al. Research on the geochemical assessment for land quality in Chuzhou area[J]. Geological Survey and Research, 2014, 37(1): 61-67. |
| [15] |
陶春军, 贾十军, 陈永宁, 等. 滁州地区土壤地球化学基准值与背景值研究[J]. 安徽地质, 2013, 23(4): 286-291. Tao C J, Jia S J, Chen Y N, et al. A study on geochemical baseline value and environmental background value of soils in the Chuzhou area[J]. Geology of Anhui, 2013, 23(4): 286-291. |
| [16] | 滁州市统计局. 2019年滁州七十年统计年鉴[EB/OL]. https://tjj.chuzhou.gov.cn/ztzl/tjsj/178695984.html, 2020-03-16. |
| [17] | HJ 780-2015, 土壤和沉积物无机元素的测定波长色散X射线荧光光谱法[S]. |
| [18] | GB/T 22105.1-2008, 土壤质量总汞、总砷、总铅的测定原子荧光法第1部分: 土壤中总汞的测定[S]. |
| [19] | GB/T 17141-1997, 土壤质量铅、镉的测定石墨炉原子吸收分光光度法[S]. |
| [20] |
廖启林, 金洋, 吴新民, 等. 南京地区土壤元素的人为活动环境富集系数研究[J]. 中国地质, 2005, 32(1): 141-147. Liao Q L, Jin Y, Wu X M, et al. Artificial environmental concentration coefficients of elements in soils in the Nanjing area[J]. Geology in China, 2005, 32(1): 141-147. |
| [21] |
赵阳, 于瑞莲, 胡恭任, 等. 泉州市324国道泉州至塘头段路旁土壤中重金属来源分析[J]. 土壤通报, 2011, 42(3): 742-746. Zhao Y, Yu R L, Hu G R, et al. Multivariate analysis approach to study the source of heavy metals in heavy traffic areas in the 324 national highway section of Quanzhou to Tangtou[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2011, 42(3): 742-746. |
| [22] |
陈兴仁, 陈富荣, 贾十军, 等. 安徽省江淮流域土壤地球化学基准值与背景值研究[J]. 中国地质, 2012, 39(2): 302-310. Chen X R, Chen F R, Jia S J, et al. Soil geochemical baseline and background in Yangtze River|Huaihe River basin of Anhui Province[J]. Geology in China, 2012, 39(2): 302-310. |
| [23] |
周葆华, 胡睿鑫, 赵宽, 等. 皖江经济带土壤Cd空间分布特征与生态风险评价[J]. 自然资源学报, 2021, 36(12): 3261-3270. Zhou B H, Hu R X, Zhao K, et al. Spatial distribution characteristic of Cd in soils and its ecological risk assessment in the economic belt of Yangtze River in Anhui[J]. Journal of Natural Resources, 2021, 36(12): 3261-3270. |
| [24] |
麦麦提吐尔逊·艾则孜, 阿吉古丽·马木提, 艾尼瓦尔·买买提. 新疆焉耆盆地辣椒地土壤重金属污染及生态风险预警[J]. 生态学报, 2018, 38(3): 1075-1086. Eziz M, Mamut A, Mohammad A. Soil heavy metal pollution and ecological risk warning assessment of pepper field in Yanqi Basin, Xinjiang[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(3): 1075-1086. |
| [25] | Müller G. Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine River[J]. GeoJournal, 1969, 2(3): 108-118. |
| [26] | Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollution control.a sedimentological approach[J]. Water Research, 1980, 14(8): 975-1001. |
| [27] | 中国环境监测总站. 中国土壤元素背景值[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 1990. |
| [28] |
雷国建, 陈志良, 刘千钧, 等. 广州郊区土壤重金属污染程度及潜在生态危害评价[J]. 中国环境科学, 2013, 33(S1): 49-53. Lei G J, Chen Z L, Liu Q J, et al. The assessments of polluted degree and potential ecological hazards of heavy metals in suburban soil of Guangzhou city[J]. China Environmental Science, 2013, 33(S1): 49-53. |
| [29] |
张明, 陈国光, 刘红樱, 等. 长江三角洲地区土壤重金属含量及其分异特征[J]. 土壤通报, 2012, 43(5): 1098-1103. Zhang M, Zhang G G, Liu H Y, et al. Spatial distribution characteristics of heavy metal in soils of Yangtze River Delta[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2012, 43(5): 1098-1103. |
| [30] |
陈秀端, 卢新卫, 赵彩凤, 等. 西安市二环内表层土壤重金属空间分布特征[J]. 地理学报, 2011, 66(9): 1281-1288. Chen X D, Lu X W, Zhao C F, et al. The spatial distribution of heavy metals in the urban topsoil collected from the interior area of the Second Ring Road, Xi'an[J]. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(9): 1281-1288. |
| [31] |
林燕萍, 赵阳, 胡恭任, 等. 多元统计在土壤重金属污染源解析中的应用[J]. 地球与环境, 2011, 39(4): 536-542. Lin Y P, Zhao Y, Hu G R, et al. The application of multivariate statistical analysis in the pollution source recognition and analysis of heavy metals in soils[J]. Earth and Environment, 2011, 39(4): 536-542. |
| [32] |
姚世厅, 农冬灵, 赵峰华. 多元统计学理论在矿区土壤重金属溯源分析中的应用[J]. 中国资源综合利用, 2018, 36(9): 152-155, 158. Yao S T, Nong D L, Zhao F H. Application of multivariate statistical theory in traceability analysis of heavy metals in mining area soils[J]. China Resources Comprehensive Utilization, 2018, 36(9): 152-155, 158. |
| [33] |
刘孝严, 樊亚男, 刘鹏, 等. 基于文献计量分析的长江经济带农田土壤重金属污染特征[J]. 环境科学, 2022, 43(11): 5169-5179. Liu X Y, Fan Y N, Liu P, et al. Characteristics of heavy metals pollution in farmland soil of the Yangtze River Economic Belt based on bibliometric analysis[J]. Environmental Science, 2022, 43(11): 5169-5179. |
| [34] |
张丽, 张乃明, 包立, 等. 滇东南农田土壤重金属分布特征及污染风险评价[J]. 土壤通报, 2020, 51(2): 473-480. Zhang L, Zhang N M, Bao L, et al. Heavy metal distribution and pollution risk assessment in farmland soil in southeastern Yunnan Province[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2020, 51(2): 473-480. |
| [35] |
吴昌华, 徐昌旭, 池泽新. 江西省耕地重金属污染防治问题及治理策略[J]. 环境监测管理与技术, 2019, 31(4): 1-3, 37. Wu C H, Xu C X, Chi Z X. Problems and strategies of heavy metal pollution control in cultivated land in Jiangxi Province[J]. The Administration and Technique of Environmental Monitoring, 2019, 31(4): 1-3, 37. |
| [36] | Huang S S, Liao Q L, Hua M, et al. Survey of heavy metal pollution and assessment of agricultural soil in Yangzhong district, Jiangsu Province, China[J]. Chemosphere, 2007, 67(11): 2148-2155. |
| [37] |
杨磊, 熊黑刚. 新疆准东煤田土壤重金属来源分析及风险评价[J]. 农业工程学报, 2018, 34(15): 273-281. Yang L, Xiong H G. Soil heavy metal sources analysis and risk evaluation of Zhundong coal mine in Xinjiang[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2018, 34(15): 273-281. |
| [38] |
张棕巍, 胡恭任, 于瑞莲, 等. 泉州市大气降尘中金属元素污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2016, 37(8): 2881-2888. Zhang Z W, Hu G R, Yu R L, et al. Characteristics and source apportionment of metals in the dustfall of Quanzhou City[J]. Environmental Science, 2016, 37(8): 2881-2888. |
| [39] |
艾建超, 王宁, 杨净. 基于UNMIX模型的夹皮沟金矿区土壤重金属源解析[J]. 环境科学, 2014, 35(9): 3530-3536. Ai J C, Wang N, Yang J. Source apportionment of soil heavy metals in Jiapigou goldmine based on the UNMIX model[J]. Environmental Science, 2014, 35(9): 3530-3536. |
| [40] | Zhang Y X, Wang M, Huang B, et al. Soil mercury accumulation, spatial distribution and its source identification in an industrial area of the Yangtze Delta, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2018, 163: 230-237. |
| [41] |
林承奇, 胡恭任, 于瑞莲, 等. 九龙江近岸表层沉积物重金属污染评价及来源解析[J]. 中国环境科学, 2016, 36(4): 1218-1225. Lin C Q, Hu G R, Yu R L, et al. Pollution assessment and source analysis of heavy metals in offshore surface sediments from Jiulong River[J]. China Environmental Science, 2016, 36(4): 1218-1225. |
| [42] |
邵莉, 肖化云, 吴代赦, 等. 交通源重金属污染研究进展[J]. 地球与环境, 2012, 40(3): 445-459. Shao L, Xiao H Y, Wu D S, et al. Review on research on traffic-related heavy metals pollution[J]. Earth and Environment, 2012, 40(3): 445-459. |
| [43] | Ewen C, Anagnostopoulou M A, Ward N I. Monitoring of heavy metal levels in roadside dusts of Thessaloniki, Greece in relation to motor vehicle traffic density and flow[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2009, 157(1-4): 483-498. |
| [44] |
窦磊, 马瑾, 周永章, 等. 乡镇企业密集区菜地土壤重金属含量分布特征及生态效应-以东莞市为例[J]. 农业环境科学学报, 2007, 26(6): 2048-2056. Dou L, Ma J, Zhou Y Z, et al. Distribution characteristics and ecological effects of heavy metals in vegetable soils from township-enter-prise prosperity area: a case study of Dongguan[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2007, 26(6): 2048-2056. |
| [45] |
王信凯, 张艳霞, 黄标, 等. 长江三角洲典型城市农田土壤重金属累积特征与来源[J]. 土壤学报, 2021, 58(1): 82-91. Wang X K, Zhang Y X, Huang B, et al. Accumulation and sources of heavy metals in agricultural soil in a city typical of the Yangtze River Delta, China[J]. Acta Pedologica Sinica, 2021, 58(1): 82-91. |
| [46] |
王佛鹏, 肖乃川, 周浪, 等. 桂西南地球化学异常区农田重金属空间分布特征及污染评价[J]. 环境科学, 2020, 41(2): 876-885. Wang F P, Xiao N C, Zhou L, et al. Spatial distribution characteristics and pollution assessment of heavy metals on farmland of geochemical anomaly area in southwest Guangxi[J]. Environmental Science, 2020, 41(2): 876-885. |
| [47] |
郭朝晖, 肖细元, 陈同斌, 等. 湘江中下游农田土壤和蔬菜的重金属污染[J]. 地理学报, 2008, 63(1): 3-11. Guo C H, Xiao X Y, Chen T B, et al. Heavy metal pollution of soils and vegetables from midstream and downstream of Xiangjiang River[J]. Acta Geographica Sinica, 2008, 63(1): 3-11. |
| [48] |
方传棣, 成金华, 赵鹏大, 等. 长江经济带矿区土壤重金属污染特征与评价[J]. 地质科技情报, 2019, 38(5): 230-239. Fang C D, Cheng J H, Zhao P D, et al. Characteristics and evaluation of heavy metal pollution in soils of mining areas in the Yangtze River Economic Belt[J]. Geological Science and Technology Information, 2019, 38(5): 230-239. |
| [49] | Li S Y, Jia Z M. Heavy metals in soils from a representative rapidly developing megacity (SW China): levels, source identification and apportionment[J]. CATENA, 2018, 163: 414-423. |
| [50] | Shi T R, Ma J, Wu F Y, et al. Mass balance-based inventory of heavy metals inputs to and outputs from agricultural soils in Zhejiang Province, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 649: 1269-1280. |
| [51] |
李宏薇, 尚二萍, 张红旗, 等. 耕地土壤重金属污染时空变异对比-以黄淮海平原和长江中游及江淮地区为例[J]. 中国环境科学, 2018, 38(9): 3464-3473. Li H W, Shang E P, Zhang H Q, et al. Comparative research on spatio-temporal variability of heavy metal pollution in cultivated soils-a case study of Huang-Huai-Hai Plain and middle reaches of the Yangtze River and Jianghuai Region[J]. China Environmental Science, 2018, 38(9): 3464-3473. |
| [52] |
王锐, 邓海, 严明书, 等. 重庆市酉阳县南部农田土壤重金属污染评估及来源解析[J]. 环境科学, 2020, 41(10): 4749-4756. Wang R, Deng H, Yan M S, et al. Assessment and source analysis of heavy metal pollution in farmland soils in southern Youyang County, Chongqing[J]. Environmental Science, 2020, 41(10): 4749-4756. |
| [53] |
宁运旺, 张永春, 汪吉东, 等. 土壤-植物-人类系统中锌与富锌农产品的开发[J]. 江苏农业科学, 2009, 37(3): 1-4. Ning Y W, Zhang Y C, Wang J D, et al. Research of zinc in soil-plant-human system and development of zinc enrichment agricultural products[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2009, 37(3): 1-4. |
| [54] |
李勖之, 孙丽, 杜俊洋, 等. 农用地土壤重金属锌的生态安全阈值研究[J]. 环境科学学报, 2022, 42(7): 408-420. Li X Z, Sun L, Du J Y, et al. Soil ecological safety thresholds for zinc in agricultural land[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2022, 42(7): 408-420. |