环境科学  2023, Vol. 44 Issue (8): 4387-4396   PDF    
引用本文
吴张伟, 段永红, 刘立文, 徐立帅, 陈香玲, 姚旭红. 太原市耕地土壤PAHs的含量、分布、源解析与风险评价[J]. 环境科学, 2023, 44(8): 4387-4396.
WU Zhang-wei, DUAN Yong-hong, LIU Li-wen, XU Li-shuai, CHEN Xiang-ling, YAO Xu-hong. Content, Distribution, Source Analysis, and Risk Assessment of PAHs in Arable Soils of Taiyuan[J]. Environmental Science, 2023, 44(8): 4387-4396.
太原市耕地土壤PAHs的含量、分布、源解析与风险评价
吴张伟, 段永红, 刘立文, 徐立帅, 陈香玲, 姚旭红     
山西农业大学资源环境学院, 太谷 030801
收稿日期: 2022-06-25; 修订日期: 2022-10-19
基金项目: 国家自然科学基金项目(41271507); 山西省自然科学基金项目(202103021224138)
作者简介: 吴张伟(1998~), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为有机污染物的检测与分析, E-mail: WuZhangwei0728@163.com
通信作者: 段永红, E-mail: yhduanpku@sina.com
摘要: 为研究太原市耕地土壤中多环芳烃(PAHs)的含量、空间分布特征、来源与健康风险, 采集了太原市22个耕地土壤样本, 通过GC-MS分析土壤中PAHs的含量, 使用诊断比率法与正定矩阵因子分解(PMF)模型分析土壤PAHs的来源, 使用增量终生致癌风险模型分析土壤的健康风险.结果表明, 太原市耕地土壤(干重)中21PAHs和16PAHs含量平均值分别为934.6 ng·g-1和787.7 ng·g-1, 土壤中PAHs含量低于GB 15168-2018规定的农用地土壤污染风险筛选值.工业区、丘陵区和污灌区分别有约60%、13%和33%的样点的PAHs含量超过了1000 ng·g-1.空间分布显示耕地土壤PAHs含量高的区域集中在工业区; 诊断比率显示煤炭和生物质燃烧与交通排放是太原市耕地土壤中PAHs污染的主要来源; PMF模型模拟结果表明, 耕地土壤中PAHs的来源和贡献率为煤炭和生物质燃烧源(59%)、交通源(22%)和炼焦源(19%).风险评价结果表明太原市耕地土壤普遍具有高致癌风险, 应当引起人们的关注.
关键词: 耕地      多环芳烃(PAHs)      太原市      源解析      风险评价     
Content, Distribution, Source Analysis, and Risk Assessment of PAHs in Arable Soils of Taiyuan
WU Zhang-wei , DUAN Yong-hong , LIU Li-wen , XU Li-shuai , CHEN Xiang-ling , YAO Xu-hong     
College of Resources and Environment, Shanxi Agricultural University, Taigu 030801, China
Abstract: PAHs (polycyclic aromatic hydrocarbons) accumulated in arable soils have significant impacts on farmland quality and human health, which has attracted wide attention from scientists and the public. A total of 22 arable soil samples were collected from Taiyuan, an old industrial city, including three districts (industrial zones, hilly areas, and sewage irrigation area), and the contents of 21 PAHs were detected using the GC-MS method. The sources of PAHs in soils were analyzed using the diagnostic ratios (DRs) method and positive matrix factorization (PMF) model, and the soil health risks were analyzed using the incremental lifetime cancer risk (ILCR) model. The results indicated that the average concentrations of 21PAHs and 16PAHs in arable soils of Taiyuan were 934.6 ng·g-1 and 787.7 ng·g-1, respectively, which were lower than the soil pollution risk screening value of agricultural land stipulated in GB 15168-2018. 3-5 rings PAHs were the dominant components, accounting for ~90% of the 21PAHs. Approximately 60% of sites in industrial zones, 13% in hilly areas, and 33% in the sewage irrigation area had high PAHs contents larger than 1000 ng·g-1. The spatial distribution of PAHs showed that more severe PAHs pollution in the soil occurred in industrial areas than that in the other two districts. The DRs suggested that the combustion of coals, bio-masses, and traffic emissions were the dominant sources for PAHs pollution in arable soils in Taiyuan. The simulation results of the PMF model indicated that the sources and contribution rates of PAHs in cultivated soils were coal and biomass burning sources (59%), traffic sources (22%), and coking sources (19%). The risk assessment confirmed that the arable soils in Taiyuan had high potential carcinogenic risks; thus, more attention should be paid to the PAHs pollutions in arable soils.
Key words: arable soils      polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs)      Taiyuan      source analysis      risk assessment     

土壤是人类赖以生存的重要自然资源, 在保障国家农业可持续发展和生态文明建设中具有重要意义[1, 2].2006年, 刘占锋等[3]指出当前中国农田土壤存在严重退化, 环境质量不断下降.2014年发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示部分地区土壤存在严重污染[4].PAHs是一类在土壤中广泛存在的持久性有机污染物, 已对生态系统和人类健康造成了巨大威胁[5~8]. PAHs主要是有机物不完全燃烧的产物[9, 10].多年来, 煤炭燃烧、汽车尾气排放、工业生产和生物质燃烧等人类活动产生了大量PAHs并造成了大气的严重污染[11, 12].排放到大气环境中的PAHs主要通过大气干湿沉降进入土壤, 土壤因富含有机质而成为PAHs的重要储库[13~15].相比于农村, 城市土壤会受到更多的PAHs污染, 有研究表明土壤PAHs含量在城市-城郊-乡村间呈梯度分布[16~18].近年来有国内外学者对耕地土壤PAHs做了研究, 如：北京市耕地土壤中16PAHs含量范围在7.19~1812 ng·g-1[19]、上海市交通沿线旁农田土壤16PAHs含量范围在23.16~21250 ng·g-1[20]、南京市工业区耕地土壤16PAHs含量范围在312.2~27581 ng·g-1[21]、沈阳东部耕地土壤16PAHs含量范围在36.18~7196 ng·g-1[22]和天津市农业土壤16PAHs含量范围在228.6~14722 ng·g-1[23]等, 以上城市人类活动密集, 其部分耕地土壤中16PAHs含量远高于Maliszewska等[24]建议的1000 ng·g-1的重度污染水平.

太原位于山西中部, 是中国重要的矿产、能源城市和重工业基地之一[25].《太原市2020年国民经济和社会发展统计公报》显示[26], 2020年太原市规模以上工业企业二次能源生产折合标准煤4220万t, 其消耗主要用于钢铁、炼焦和化工等行业, 大量的能源消耗造成了严重的环境问题.目前对太原市土壤PAHs的研究主要集中在市区[27, 28], 尚未有学者针对不同类型的农田土壤进行分析.农田土壤能够反映污染物历史的积累状况且与农业生态文明发展息息相关.太原市是典型的能源型工业城市, 对太原市不同类型农田土壤PAHs的研究可以为其他工业城市农田土壤PAHs的研究提供参考.为研究太原市当前农田土壤PAHs的污染水平, 本文对太原市工业区、丘陵区和污灌区的农田土壤分别采样, 分析太原市农田土壤PAHs的空间分布特征和污染来源, 并对农田土壤的健康风险进行评估, 以期为环境治理和可持续发展提供借鉴.

1 材料与方法 1.1 样品采集、分析与质量控制

2021年7月, 在太原市采集了22个农田土壤样品, 每个样品由采样点周围50 m范围内采集的5个等量的子样混合而成, 采样时去除土壤上层杂物, 随后使用不锈钢土钻采集表层土壤(0~10 cm), 每个样品混合均匀后采用四分法取适量土壤放入单独的聚乙烯塑料袋中; 返回实验室后, 去除土壤中的枯枝落叶、细小砖块、煤块和石灰等杂质, 土壤在室温下风干后研磨, 过70目筛后置于干净的棕色广口玻璃瓶中, 随后密封储存在4℃的冰箱.样品提取使用微波萃取仪(ETHOS ONE, 意大利Milestone公司), 净化使用氧化铝-硅胶层析柱, 样品前处理后转移至2 mL琥珀色样品瓶, 然后置于4℃冰箱中储存待测.使用GC-MS(ISQ单四极杆气质联用仪, 美国Thermo公司)对21种PAHs进行检测.土壤酸碱度采用电位计法(水土比2.5∶1), 使用pHs-3B型pH计测定; 土壤有机质使用重铬酸钾容量法-外加热法测定[29].

样品分析、质量控制和质量保障的方法参考文献[30].本研究中所用的试剂为色谱纯试剂, 实验所用玻璃器具均在超声清洗器中用洗涤剂加热清洗2 h以上, 然后再用自来水和蒸馏水冲洗干净, 在使用前置于高温烘箱中加热至450℃烘烧6 h以上.本实验通过程序空白、加标空白、基质加标回收率和平行样品等的测定进行质量控制, 在程序空白中未检测到干扰.本研究中所有样品均测定平行来检验方法的重现性, 随机抽取20%的样品加入含有2-Fluorobiphenyl与p-terphenyl-D14的混合溶液作为回收率指示物, 其回收率测定结果分别为72%~98%和89%~115%.每批样品在前处理时都带有3个实验空白, 其处理流程和正式样品完全相同, 浓度都显著低于正式样品.每次测样前确认仪器的响应值与检出下限, 实验前进行基质加标回收率测试, 多环芳烃的加标回收率为68%(Ace)~121%(Nap), 检出限在0.16~0.85 ng·mL-1.重复样品之间的浓度变异系数小于14%, 数据质量可靠.

1.2 源解析模型

诊断比率法是一种定性的源解析方法, 它通过对单个PAHs相对含量的比较来确定污染的来源, 已被广泛运用于PAHs的源解析[31~35].本研究选用Fla/(Fla+Pyr)、BaA/(BaA+Chry)和InP/(InP+BghiP) 3种诊断比率判断太原市耕地土壤中PAHs的来源.

诊断比率法可以提供对PAHs来源的定性估计, 而正定矩阵因子分解(positive matrix factorization, PMF)模型则可以定量地识别特定的来源, 被广泛地应用于源解析[36, 37].由于样本较少, 使用PMF模型对不同区域耕地PAHs来源分别研究难以有效地解释土壤PAHs可能的来源, 故将来自3个区域的22个样本作为一个整体进行分析.不确定性含量的计算参考文献[38, 39], 如公式(1)~(3)所示, 当Cij>u时, 采用公式(1); 当CMDL < Cij < u时, 采用公式(2); 当Cij < CMDL时, 采用公式(3).

(1)
(2)
(3)

式中, CMDL为每种PAH的方法检出限; EF(error fraction)为误差分数, 是对应物种的相对不确定度, 一般取5%~20%; Cij为第i个样品的第j种物质的含量; u为一种特定污染物质的所有样品的绝对中位差, 它表示该物质的含量相对于其人为背景的分散度.

模型运行前, 检查所有物质的信噪比均大于3, 且没有异常值的出现.PMF分析在默认稳健模式下运行, 选择3~7个因素, 通过Bootstrap和BS-DISP方法检验, 当设定因子数为3时, 模型模拟结果较好, 选择最小的Q值所得的运行结果为基准运行的最终结果.在因子数为3时, 使用Fpeak模式以减少部分因子的共线性源, 得到源解析最佳的各因子的贡献率[40], 随后再次使用Bootstrap方法来检测Fpeak运行的不确定性和稳定性, 所有引导程序因子(bootstrapped factors)都与所判定因子达到90%符合.

1.3 健康风险评价

国内外学者们常用毒性当量因子(TEFs)来评估土壤中PAHs的致癌风险[7, 8].

(4)
(5)

式中, TEQBaP为BaP的毒性当量浓度, Ci为目标PAHs含量, TEFi为毒性当量因子[41].

暴露于PAHs污染土壤的增量终生致癌风险(incremental lifetime cancer risk, ILCR)通过特定的方法来计算.一般来说, 人类接触土壤中PAHs的主要途径有3种, 包括误食土壤(摄入)、皮肤接触和呼吸[10, 18], 3种暴露途径的健康风险计算分别使用公式(6)~(8)[42], 总的ILCR值是三者之和, 见公式(9).

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(8)
(9)

式中, ILCR为超过百万分之一的预期病例数, ILCR小于10-6、在10-6~10-4之间和大于10-4分别表示致癌性的可忽略风险、潜在风险和高风险[43]; CPAHs为土壤总BaP毒性当量浓度, CSF摄入为误食致癌斜率因子[7.3 mg·(kg·d)-1], BW为平均体重(kg), IngR摄入为土壤摄取速率(mg·d-1), EF为暴露频率(d·a-1), ED为暴露持续时间, CF为转换因子(10-6mg·kg-1), AT为人均寿命(d); CSF皮肤接触为皮肤接触致癌斜率因子[25.0 mg·(kg·d)-1], SA为皮肤面积(cm2), AF土壤为皮肤粘附因子(mg·cm-2), ABS为皮肤吸收因子; CSF呼吸为呼吸导致的致癌斜率因子(3.9 μg·m-3), IngR呼吸为呼吸速率(m3·d-1), PEF为颗粒排放因子(m3·kg-1); 公式中各物理量参考值见文献[18].

2 结果与讨论 2.1 土壤PAHs的含量

22个样点中21种PAHs总含量范围、总含量平均值与各区域含量等信息如表 1所示, 太原市耕地土壤中21PAHs含量范围在152.4~3 294 ng·g-1, 均值为934.6 ng·g-1; 16PAHs含量范围在118.1~2900 ng·g-1, 均值为787.7 ng·g-1, 其BaP含量平均值低于《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15168-2018)[44]中的土壤污染风险筛选值.

表 1 太原市耕地土壤21种PAHs的统计性描述1)/ng·g-1 Table 1 Statistical description of 21 PAHs of arable soils in Taiyuan/ng·g-1

太原市耕地土壤中7种致癌PAHs占16PAHs的比例约为41%.21种PAHs中几种优势PAHs含量平均值由高到低依次为：Fla、Ant、BbF、Phe、Pyr、BeP、Chry、BaA、BaP、Ret和BghiP, 这11种PAHs的含量平均值约占21PAHs总含量的83%.PAHs组成以3、4和5环为主, 其含量平均值分别约占21PAHs总含量的30%、31%和29%.根据土壤PAHs污染程度评价标准[24], 研究区域达轻、中和重度污染水平的样点分别占总样点数的45%、14%和27%.

太原市3个区域(工业区、丘陵区和污灌区)农田土壤均属于石灰性褐土, 其pH值在7.39~8.19之间, 耕作方式均为连作, 采样期间, 除样点P14所属田块种植水稻外, 其余样点所属田块均种植玉米, 熟制为一年一熟.按华北地区土壤有机质分级标准[29], 22个样点土壤有机质含量平均值为(35.1±25.9)g·kg-1, 约81%的样点属于高肥力地(有机质含量>15.0 g·kg-1).3个区域土壤有机质含量的单因素方差分析与多重比较的结果表明, 3个区域土壤有机质含量无显著差异, 22个样点土壤有机质含量与21PAHs含量呈显著正相关(P < 0.05).

2.2 土壤PAHs的空间分布与组成

空间分布有助于了解PAHs的空间差异并确定污染物的来源.太原市耕地土壤中PAHs的空间分布如图 1所示, 22个样点中, 工业区(P1~P5)、丘陵区(P6~P13)和污灌区(P14~P22)分别有5、8和9个采样点.PAHs含量最高的是位于工业区的1号点, 含量次高点是位于丘陵区的7号点, 含量最低的为位于丘陵区的6号点, 其16PAHs含量分别为2900 ng·g-1、1875 ng·g-1和118.1 ng·g-1.16PAHs的含量分布具有强烈的空间异质性, 工业区P1~P5位于太原市北部, 土壤PAHs含量较高, 均达到了中度污染水平(600 ng·g-1)以上, 且约60%的样点超过了重度污染水平(1000 ng·g-1), 可能是这些采样点周围分布有太原钢铁厂、新华化工厂和太原市第二热电厂等企业, 历史上长期遭受企业排污的强烈影响, 土壤受到严重污染.P6~P13位于太原盆地东西两侧市郊的丘陵区, 因远离繁忙的交通和密集的人类活动, 土壤PAHs含量较低, 仅约13%的样点超过了重度污染水平.P14~P22位于太原市南端的污灌区, 约33%的样点处于重度污染水平.

图 1 太原市耕地土壤PAHs的空间分布 Fig. 1 Spatial distribution of PAHs in arable soils of Taiyuan

图 2显示了工业区、丘陵区和污灌区在PAHs单体组成上的差异, 不同区域的单体PAHs在含量上差异较大.16PAHs含量平均值在工业区为1488 ng·g-1, 在丘陵区为533.0 ng·g-1, 在污灌区为624.9 ng·g-1, 工业区的污染水平约为丘陵区和污灌区的2~3倍.3个区域优势单体PAHs种类相似, 工业区21种PAHs的优势PAHs为Fla、BbF、Ant和Pyr[图 2(a)], 其含量平均值分别约占21PAHs总含量的13%、11%、9%和9%; 丘陵区的优势PAHs及其占比依次为Ant(17%)、Phe(14%)、Fla(9%)和BbF(9%)[图 2(b)]; 而污灌区的优势PAHs及其占比依次为Fla(13%)、BbF(11%)、Ant(10%)和Phe(9%)[图 2(c)].Fla是焦化生产的指示物[22], BbF和Pyr是生物质和煤炭燃烧过程中排放的主要PAHs[31, 32], Ant主要来自生物质燃烧与炼焦源[22], Phe可作为焦炭生产和燃煤源的指示物[22], 从主要单体PAHs可见太原市耕地土壤PAHs的主要来源是煤炭和生物质燃烧源.

(a)工业区, (b)丘陵区, (c)污灌区; 1. Nap, 2. Acy, 3. Ace, 4. Flu, 5. Phe, 6. Ant, 7. Ret, 8. Fla, 9. Pyr, 10. BaA, 11. Chry, 12. BbF, 13. BkF, 14. Cpp, 15. BaP, 16. BeP, 17. Per, 18. DahA, 19. InP, 20. BghiP, 21. Cor, 22. 7PAHs, 23. 16PAHs, 24. 21PAHs 图 2 工业区、丘陵区和污灌区中21种PAHs的含量 Fig. 2 Content of the 21 PAHs in industrial zones, hilly areas, and sewage irrigation area

太原市工业区耕地土壤16PAHs含量平均值为1488 ng·g-1, 低于黑龙江大庆市工业区周边农田土壤(2240 ng·g-1)[8]和伊朗的阿瓦兹大都市(1733 ng·g-1)[45], 高于上海市交通沿线农田土壤(928.2 ng·g-1)[20]和香港工业区(590.0 ng·g-1)[46]土壤中PAHs的含量.太原市丘陵区和污灌区土壤16PAHs含量平均值分别为533.0 ng·g-1和624.9 ng·g-1, 接近于山东省农田(556.3 ng·g-1)[47]、北京市农田(518.2 ng·g-1)[31]和天津市农田土壤(613.1 ng·g-1)[23], 高于银川平原(190.6 ng·g-1)[48]、印度的钦奈市(64.0 ng·g-1)[49]和意大利南部的Caserta省(29.0 ng·g-1)[50]土壤中PAHs的含量.与国内外同类型的土壤相比, 太原市3个区域的土壤均处于中高污染水平.

为探讨不同区域PAHs含量差异是否显著, 对3个区域21PAHs和各单体PAH含量进行了单因素方差分析与多重比较, 数据经对数转换后符合正态分布并通过了方差齐性检验.方差分析结果表明, 太原市工业区、丘陵区和污灌区21PAHs含量存在显著差异(P < 0.05); 进一步对其进行多重比较, 结果表明, 工业区和丘陵区、工业区和污灌区之间21PAHs含量差异显著, 而丘陵区和污灌区之间含量差异不显著.各单体PAH的方差分析结果显示, 3个区域2环和3环所有的单体PAHs、6环的InP和7环的Cor含量差异不显著; 4、5和6环剩余的PAHs含量均存在显著差异(P < 0.05), 且其多重比较结果与21PAHs的结果一致.由此可见, 2环和3环所有的PAHs可能因具有易挥发的化学性质, 更容易在不同区域间迁移扩散, 此外低环PAHs在大气迁移过程中容易被光降解, 致使其在3个区域土壤中含量差异不显著; 中环和高环的大多数PAHs含量在工业区与丘陵区、工业区和污灌区之间差异显著, 可能与工业区受到密集的工业活动的影响有关.

为探讨不同区域PAHs环数组成的差异性, 对3个区域各环数PAHs的总和也进行了单因素方差分析与多重比较, 该结果与上述21PAHs和单体PAHs的结果基本一致, 3个区域2环和3环PAHs含量差异不显著; 4环和5环PAHs含量仅在工业区与丘陵区、工业区与污灌区之间差异显著; 6环和7环PAHs含量差异不显著, 但其方差分析结果的显著性接近于0.05.

有研究表明在PAHs的成分谱中, 以3环和4环PAHs为主时, 该地区多为煤燃烧源; 以5环和6环PAHs为主则主要为石油燃烧源[10].太原市3~4环PAHs平均占比约61%, 大于平均占比约37%的5~6环PAHs, 因此太原市耕地土壤中的PAHs主要源于煤炭和生物质燃烧, 这与太原市能耗结构中煤炭占绝对优势的现状相吻合[26].

2~7环PAHs在不同功能区中的占比如图 3所示, 工业区占比4环PAHs>5环PAHs>3环PAHs; 丘陵区占比3环PAHs>4环PAHs>5环PAHs; 污灌区占比4环PAHs>3环PAHs>5环PAHs.工业区受到更多能源消耗的影响, 4环PAHs占比较多; 丘陵区易挥发的3环PAHs占比更多, 这可能是由于丘陵区PAHs在大气传输过程中发生“山区冷捕集”效应, 在温度较低时低环PAHs可优先在较高海拔的山地系统富集所致[51].太原丘陵区的海拔高度约在800 m以上, 而其城区的海拔高度低于800 m, 此外丘陵区的年平均温度比城区低, 这可能更有利于山区汇聚3环PAHs.工业区4~6环PAHs含量最高, 可能因为该区消耗更多的化石燃料.

图 3 工业区、丘陵区和污灌区中2~7环PAHs的占比 Fig. 3 Portion of 2-7 ring PAHs in industrial zones, hilly areas, and sewage irrigation area

2.3 源解析

为推断PAHs的来源并探讨其空间异质性, 分析了3个不同区域中22个土壤样点的诊断比率.图 4中, Fla/(Fla+Pyr)的值均大于0.50, 表明各样点的PAHs与煤、草和木柴的燃烧有关[31, 33].P7点BaA/(BaA+Chry)的值小于0.35, 说明该点受到了一定的石油挥发源的影响; 其他样点该比值均大于0.35, 表明其主要受煤和生物质燃烧源的影响[32, 34].丘陵区污染源复杂, Fla/(Fla+Pyr)值的极差较大, 这可能与空气污染的传输有关.22个样点中工业区InP/(InP+BghiP)的值大多处于0.2~0.5之间, 表明工业区土壤受到液体化石燃料燃烧的影响; 污灌区样点该比值大多大于0.5, 表明受到煤炭和生物质燃烧的影响[32, 35]; 丘陵区样点该比值分布在0.5左右, 可能与人类活动的影响有关.可见, 总体而言煤炭和生物质的燃烧仍是太原市耕地土壤中PAHs污染的主要来源, 此外部分土壤还受到交通排放源的影响.

图 4 耕地土壤PAHs的交叉图 Fig. 4 PAHs cross plots of arable soils

太原市土壤PAHs的PMF分析结果如图 5所示, 共提取3个经旋转后的PMF因子, 根据因子中各组分含量及其贡献率的高低判断其来源.因子1中Nap、Flu、Phe和Ant组分含量及其贡献率均较高, Nap和Flu是焦炭和焦油生产过程中排放的主要PAHs[31, 52], Phe和Ant主要来源于焦炉排放的烟气[32, 53], 以上PAHs均被认为是炼焦源的主要指示物; Ret是生物质燃烧源的指示物[54], BghiP常作为交通排放源的指示物[32], 二者含量最少; 故因子1代表炼焦源, 其对土壤中21PAHs含量的贡献率约为19%.因子2中近半数的PAHs组分含量及其贡献率均较高, 这些组分中Phe、Fla和Pyr常被认为是燃煤源的指示物[22], BkF、BbF和Chry是生物质燃烧或垃圾焚烧源的指示物[53, 54], BaP主要来自化石燃料燃烧[55], 故因子2可代表煤炭和生物质燃烧源, 其对PAHs含量的贡献率约占总量的59%.因子3中Phe、Ant、Ret、Fla、Cpp、InP和Cor的组分含量及其贡献率较高, 其中InP、BghiP和Cor多存在于石油燃烧的废气中, 是交通排放源的重要指示物[31, 32], 故因子3指示交通源, 其对土壤PAHs的贡献率约为22%.可见太原市耕地土壤中PAHs的主要来源为煤炭和生物质燃烧(59%), 交通和炼焦源的贡献各约占20%左右, 这与太原市曾存在大量的煤炭燃烧和农田秸秆焚烧的历史事实是一致的[27, 28].

1. Nap, 2. Acy, 3. Ace, 4. Flu, 5. Phe, 6. Ant, 7. Ret, 8. Fla, 9. Pyr, 10. BaA, 11. Chry, 12. BbF, 13. BkF, 14. Cpp, 15. BaP, 16. BeP, 17. Per, 18. DahA, 19. InP, 20. BghiP, 21. Cor 图 5 从PMF分析中得到的典型污染物的组分含量及其贡献率 Fig. 5 Component content and contribution rate of the typical contaminants from PMF analysis

2.4 风险评价

美国环保署将致癌物的可接受风险范围设定为10-6~10-4, 低于10-6的风险不需要采取进一步行动, 而高于10-4的风险被认为需要采取额外行动来减少接触和由此产生的风险[43].为了定量评估生活在研究区域的人群接触PAHs的风险, 为不同年龄和性别群体建立了通过摄入、皮肤接触和吸入的各种接触情景, 将人群分为青年男、青年女、成年男和成年女4组.3个区域4个人群组3种接触途径16种PAHs累积的致癌风险值如图 6所示, 可见研究区域土壤中PAHs总的ILCR的取值在8.69×10-5~2.61×10-3之间, 其中P1、P2和P20 3个采样点具有显著的高致癌风险, 约占总样本量的14%.在两个年龄组中, 青年组致癌风险最高, 其次是成年组, 青年组的致癌风险值均大于10-4, 成年组86%的样本致癌风险值大于10-4.无论是青年组还是成年组, 男性的致癌风险均高于女性.工业区、污灌区和丘陵区的平均癌症风险值由高到低依次为：11.84×10-4、4.20×10-4和2.63×10-4.由此可见, 目前暴露水平下, 耕地土壤对在其中活动的人群普遍存在高致癌风险, 即使是人类活动较少的丘陵区的耕地也存在一定的致癌风险, 太原市耕地土壤普遍存在不容忽视的健康风险.

图 6 PAHs的癌症风险评价 Fig. 6 Cancer risk assessment for PAHs

3 结论

(1) 太原市耕地土壤样品中16PAHs含量平均值为787.7 ng·g-1, 约27%的样品超过了1000 ng·g-1的重度污染水平, 但BaP的含量低于GB 15168-2018农用地土壤污染风险筛选值.

(2) 土壤样点依据其空间位置可分为工业区样点、丘陵区样点和污灌区样点3个不同的类型区域, 3个区域分别约有60%、13%和33%的样点土壤中PAHs含量超过了重度污染水平(1000 ng·g-1), 工业区16PAHs的含量平均值为1488 ng·g-1, 约为丘陵区和污灌区的2~3倍.

(3) 太原市耕地土壤3~4环和5~6环PAHs分别约占21PAHs的61%和37%, 太原市耕地土壤中的PAHs主要源于煤炭和生物质燃烧.工业区土壤中4环PAHs占比最多; 丘陵区土壤受冷捕集效应的影响, 含有更多的3环PAHs.

(4) 诊断比率和PMF模型分析结果一致表明, 煤炭和生物质燃烧是太原市耕地土壤中PAHs的主要来源; 炼焦源、交通源、煤炭和生物质燃烧源对耕地土壤中PAHs总含量的贡献率分别为19%、22%和59%.

(5) 太原市耕地土壤普遍存在不容忽视的健康风险, 其致癌风险依工业区、污灌区和丘陵区的次序而降低, 应当引起人们的关注.

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