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象山港流域入湾河流水体中重金属风险评价及其来源解析
摘要点击 2256  全文点击 689  投稿时间:2019-10-23  修订日期:2020-02-03
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中文关键词  象山港流域  风险评价  来源解析  溶解态重金属  土地利用
英文关键词  Xiangshan Bay watershed  risk assessment  source analysis  dissolved heavy metal  land-use
作者单位E-mail
王磊 浙江师范大学地理与环境科学学院, 金华 321001 ashu0705@foxmail.com 
汪文东 中国科学院城市环境研究所, 厦门 361021
中国科学院宁波城市环境观测研究站, 宁波 315800 
 
刘懂 中国科学院城市环境研究所, 厦门 361021
中国科学院宁波城市环境观测研究站, 宁波 315800 
 
李刚 中国科学院城市环境研究所, 厦门 361021
中国科学院宁波城市环境观测研究站, 宁波 315800 
gli@iue.ac.cn 
于红梅 浙江师范大学地理与环境科学学院, 金华 321001 yuhongmei@zjnu.cn 
黄沙 上海师范大学环境与地理科学学院, 上海 200234  
徐耀阳 中国科学院城市环境研究所, 厦门 361021
中国科学院宁波城市环境观测研究站, 宁波 315800 
 
中文摘要
      本文根据丰水期象山港8种溶解态重金属的浓度调查,通过单因子污染指数(Pi)、内梅罗综合污染指数(Pn)和重金属污染指数(HPI)评价方法研究了重金属流域内入湾河流中重金属的污染.基于流域内土地利用类型与重金属浓度的相关性,结合实地走访调查,对重金属的来源进行了解析.结果表明,区域内重金属平均浓度大小表现为:Fe > Mn > Zn > Cu > As > Cr > Pb > Cd;除Mn和Fe外,其余6种重金属浓度均符合《地表水环境质量标准》中的Ⅰ类水标准;区域内重金属风险较低,无污染现象,但存在沾污情况;以水产养殖为代表的农业面源污染是区域内重金属出现沾污的主要因素.为了合理规避区域内城镇化发展进程中的重金属风险,重点在于加强以农业面源为主的污染源监管.
英文摘要
      Based on the survey data of eight kinds of heavy metals in the Xiangshan Bay watershed during the flood season, the pollution status of heavy metals in water was analyzed. The potential ecological risks of heavy metals were evaluated based on the single factor pollution index (Pi), the Nemero comprehensive pollution index (Pn), and the heavy metal pollution index (HPI). Based on the correlation between land-use types and heavy metal concentrations, the sources of heavy metals were analyzed. The results show that the average concentration of heavy metals is in the order Fe > Mn > Zn > Cu > As > Cr > Pb > Cd. All heavy metal concentrations, except those of Mn and Fe, conform to the class I surface water environment quality standard. The risk level of heavy metals is low, and there is no pollution, but some contamination. Agricultural non-point source pollution is the main factor in the contamination of heavy metals. Overall, the heavy metals in the region have not reached the risk threshold. To reasonably avoid the risk of heavy metal pollution in the urban development process, it is important to strengthen the supervision of pollution sources based on agricultural non-point sources.

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