皖南典型区耕地土壤重金属富集特征、来源识别及健康风险评估
Enrichment characteristics, source identification, and health risk assessment of soil heavy metals in typical cultivated land in the mountainous area of southern Anhui Province
责任编辑: 蒋实
收稿日期: 2022-11-30 修回日期: 2023-05-5
基金资助: |
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Received: 2022-11-30 Revised: 2023-05-5
作者简介 About authors
杨艳(1993-),女,本科,2013年毕业于中国地质大学(武汉),地球化学勘查工程师,主要研究方向为生态地球化学。Email:
为探讨安徽省皖南山区典型耕地土壤重金属富集特征及成因,以安徽省东南部宁国市为研究对象,在耕地中采集1 399件表层土壤样品,测定As、Cd、Hg、Pb、Cr、Ni、Cu、Zn元素含量,运用相关分析、土壤环境质量农用地土壤污染风险、地质累积指数、健康风险指数及PMF(正定矩阵因子分解)模型方法开展重金属风险评价及来源识别。结果显示:As、Cd、Hg、Pb、Cr、Ni、Cu、Zn含量的平均值分别为:15.8×10-6、0.41×10-6、0.106×10-6、31×10-6、67×10-6、29.00×10-6、29×10-6、94×10-6,除Ni外,其他元素均高于安徽省背景值;重金属土壤污染风险水平整体较低,有866件土壤样品重金属含量低于风险筛选值;地质累积指数结果表明,耕地土壤主要受到Hg、Cd、As污染;健康风险评估结果显示,研究区内成人非致癌与致癌风险水平均在可接受范围内;基于PMF模型,确立了研究区重金属4种来源:与人类活动相关的工农业排放源、大气沉降源、与土壤类型相关的成土母质源和地质背景源。
关键词:
This study aims to explore the enrichment characteristics and origin of soil heavy metals in typical cultivated land in the mountainous area of southern Anhui province. With Ningguo City in southeastern Anhui Province as the research object, this study collected 1399 topsoil samples in the cultivated land for determining the concentrations of As, Cd, Hg, Pb, Cr, Ni, Cu, and Zn. Furthermore, this study conducted a health risk assessment and source identification of heavy metals using the correlation analysis, the soil environmental quality - risk control standard for soil contamination of agricultural land, the geoaccumulation index, the health risk index, and the positive matrix factorization (PMF) model. The results are as follows: (1) The average concentrations of As, Cr, Hg, Pb, Cr, Ni, Cu, and Zn were 15.8×10-6, 0.41×10-6, 0.106×10-6, 31×10-6, 67×10-6, 29×10-6, 29×10-6, and 94×10-6, respectively, which were all higher than their background values in Anhui Province, except Ni. (2) The soil heavy metals generally exhibited low pollution risks, with the heavy metal concentrations of 866 soil samples lower than their risk screening values. (3) The cultivated soil was primarily polluted by Hg, Cd, and As, as indicated by the geoaccumulation index results. (4) Both non-carcinogenic and carcinogenic risk levels in adults in the study area were within the acceptable ranges, as revealed by the health risk assessment results. (5) Four sources of heavy metals in the study area were identified based on the PMF model: industrial and agricultural emissions associated with human activities, atmospheric deposition, soil parent materials related to soil types, and the geological background source.
Keywords:
本文引用格式
杨艳, 刘彬, 夏飞强, 陈平峰, 张祥.
YANG Yan, LIU Bin, XIA Fei-Qiang, CHEN Ping-Feng, ZHANG Xiang.
0 引言
本次研究区位于安徽省东南部,属皖南低山丘陵区,地形地貌复杂,耕地图斑细碎,面积占比较小,约占全区总面积6.8%。区内经济发展主要依托第二产业、第三产业,分别占国民经济生产总值的58%、35%;规模以上工业企业300余家,以汽车橡胶零部件、耐磨铸件和电子元器件为3大主导产业,是典型的工业城市。学者们对研究区内硒地球化学特征[6]、土壤肥力[7]已经做了相关研究,但对耕地土壤重金属含量及富集特征、来源分析却鲜有报道,为此,本次系统采集研究区内耕地土壤样品,分析8种重金属元素(As、Cd、Hg、Pb、Cr、Ni、Cu、Zn)含量及富集特征,评价重金属生态风险和健康风险,并利用PMF模型识别污染源,旨在为耕地土壤重金属污染成因探究、治理和修复提供参考。
1 研究区概况
图1
图1
研究区地理位置示意(a)、土壤类型(b)和采样点分布(c)
1—第四系;2—白垩系;3—侏罗系;4—二叠系;5—石炭系;6—泥盆系;7—志留系;8—奥陶系;9—寒武系;10—震旦系;11—南华系;12—燕山期侵入岩(二长花岗岩);13—燕山期侵入岩(二长花岗斑岩);14—花岗斑岩;15—地层界线;16—断层;17—土壤采样点位
Fig.1
Geographical location (a),soil type (b), and sampling point distribution(c) of the study area
1—Quaternary;2—Cretaceous;3—Jurassic;4—Permian;5—Carboniferous;6—Devonian;7—Silurian;8—Ordovician;9—Cambrian;10—Tanian;11—Nanhua system;12—Yanshanian monzonitic granite;13—Yanshanian monzonitic granite porphyry;14—granite porphyry;15—stratigraphic boundary;16—fault;17—soil sampling points
2 研究方法
2.1 样品采集
土壤样点采用网格加图斑的原则布设,样点布设在网格内最大的耕地图斑中。本次调查共采集表层土壤样品1 399件,平均采样密度为9件/km2,见图1c。样品采集由预布点周围20~50 m范围内5个子样点等量混合而成,各子样点的土地利用类型一致,采样位置的选择充分考虑样品代表性。采样深度0~20 cm,去除土壤中杂物,装入干净的样品袋,质量不低于1.5 kg。样品自然风干后,剔除杂物,全部过10目尼龙筛后,缩分称取300 g送实验室,300 g作为副样封存。
2.2 样品分析与质量监控
样品分析测试由安徽省地质实验研究所(自然资源部合肥矿产资源监督检查中心)完成。选择电感耦合等离子体光谱法(ICP-AES)分析Cr、Ni、Cu、Zn,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析Cd、Pb,原子荧光光谱法(AFS)分析As、Hg,离子选择性电极法(ISE)测定pH。各元素(指标)分析方法及检出限见表1。
表1 各元素(指标)分析方法及检出限
Table 1
元素/指标 | 分析方法 | 检出限/10-6 | 测定范围/10-6 |
---|---|---|---|
As | AFS | 0.2 | 0.2~500 |
Cd | ICP-MS | 0.02 | 0.02~4.0 |
Hg | AFS | 0.0005 | 0.0005~10 |
Pb | ICP-MS | 2 | 2~2000 |
Cr | ICP-AES | 3 | 3~3500 |
Ni | ICP-AES | 0.05 | 0.05~2000 |
Cu | ICP-AES | 1 | 1~2000 |
Zn | ICP-AES | 2 | 2~3000 |
pH | ISE | 0.1* | 0.1~14.0* |
注:“*”代表无量纲。
按照《多目标区域地球化学调查规范》(DZ/T 0258—2014)采用内部质量控制和外部质量监控相结合的方法控制分析质量。内部质量监控包含检出限的高低、精密度控制样、准确度控制样、重复性检查样和异常点检查样合格率、元素报出率;外部质量监控由中国地质调查局化探样品测试质量检查组密码插入标准控制样,比例为8%,与基本分析样同时分析。结果显示各元素(指标)检出率均为100%,标准物质准确度、精确度合格率达100%;重复性检验合格率、异常点检验合格率符合规范要求,分析数据质量真实可靠。
2.3 评价模型
2.3.1 农用地土壤污染风险
2.3.2 地质累积指数
地质累积指数[10]又称MuLL指数,是20世纪70年代发展起来的,广泛用于研究沉积物中的重金属污染程度,尤其用于研究现代沉积物中重金属污染的评价。其计算公式如下:
式中:Igeo为地质累积指数;Cn为样品中元素n的实测值;Bn为元素n的地球化学背景值,当Bn取值为全国土壤或区域土壤背景值时,k=1.5。
表2 地质累积指数分级标准划分
Table 2
等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Igeo | ≤0 | >0~1 | >1~2 | >2~3 | >3~4 | >4~5 | ≥5 |
污染程度 | 无 | 无到中等 | 中等 | 中等到重度 | 重度 | 重度到极度 | 极度 |
2.3.3 健康风险评价模型
式中:
参数 | 含义 | 单位 | 成人 | 儿童 |
---|---|---|---|---|
土壤摄入量 | mg/d | 100 | 200 | |
EF | 暴露频率 | d/a | 350 | 350 |
ED | 暴露期 | a | 24 | 6 |
BW | 平均体重 | kg | 61.8 | 19.2 |
AT | 平均作用时间 | d | 9125 | 2190 |
SA | 可能接触土壤的皮肤面积 | cm2/d | 5700 | 2800 |
AF | 皮肤对土壤的吸附系数 | mg/cm2 | 0.07 | 0.2 |
ABS | 皮肤吸收率 | % | 0.1 | 0.1 |
PEF | 土壤尘产生因子 | m3/kg | 1.36´109 | 1.36´109 |
日空气吸入量 | m3/d | 14.5 | 7.5 |
重金属对人体产生的健康风险主要分为非致癌和致癌两种效应,非致癌风险水平通过平均到整个暴露作用期的每天摄入量除以每一途径的慢性参考剂量计算:
式中:
元素 | 参考计量RfD/mg·(kg·d)-1 | 致癌斜率SF/[mg/(kg·d)]-1 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
经口 | 皮肤 | 呼吸 | 经口 | 皮肤 | 呼吸 | |
As | 3.00×10-4 | 1.23´10-4 | 4.29´10-6 | 1.50 | 1.50 | 15.10 |
Cd | 1.00×10-3 | 2.50´10-5 | 2.86´10-6 | 6.30 | ||
Hg | 3.00×10-4 | 2.14´10-5 | ||||
Pb | 1.40×10-3 | 5.24´10-4 | 8.50×10-3 | 4.20×10-2 | ||
Cr | 3.00×10-3 | 3.00´10-5 | 2.86´10-5 | 5.01×10-1 | 2.00´101 | 4.20´101 |
Ni | 2.00×10-2 | 5.40´10-3 | 9.00´10-5 | 1.70 | 4.25´101 | 8.40×10-1 |
Cu | 4.00×10-2 | 1.20´10-2 | ||||
Zn | 3.00×10-1 | 6.00´10-2 |
致癌水平通过平均到整个生命期的平均每天摄入量乘以经口、皮肤、呼吸摄入致癌风险斜率系数计算得出:
式中:
2.4 数据处理
土壤重金属数据参数统计利用Office365、SPSS软件完成,相关分析和箱图采用Origin 2021进行制作,土壤重金属来源及贡献率采用EPA PMF5.0模拟,采用GeoIPAS、MapGIS对各影响因子进行空间分析,采用高斯克吕格方法对因子进行插值。
3 结果与讨论
3.1 土壤酸碱度和重金属含量特征
对调查获得的1 399个耕地土壤样品进行原始数据统计分析,采用算数平均值加(减)3倍标准差的方式对原始数据进行迭代剔除后,获得研究区背景值,统计数据见表5。
表5 土壤重金属元素参数统计
Table 5
参数 | Cr | Cu | Ni | Zn | Cd | Pb | As | Hg | pH | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
原始数据 | 最大值 | 326 | 95 | 94.48 | 451 | 16.06 | 225 | 292.5 | 0.650 | 8.3 |
最小值 | 10 | 7 | 4.49 | 39 | 0.03 | 4 | 1.3 | 0.030 | 4.3 | |
中位数 | 68 | 27 | 28.20 | 91 | 0.21 | 30 | 10.6 | 0.100 | 5.4 | |
算术平均值 | 67 | 29 | 29.00 | 94 | 0.41 | 31 | 15.8 | 0.106 | 5.5 | |
标准离差 | 17.450 | 10.998 | 9.863 | 34.392 | 0.799 | 7.993 | 18.902 | 0.048 | 0.659 | |
变异系数 | 0.26 | 0.38 | 0.34 | 0.37 | 1.97 | 0.26 | 1.20 | 0.46 | 0.12 | |
迭代剔除后 | 算术平均值 | 67 | 29 | 28.57 | 91 | 0.27 | 30 | 11.4 | 0.098 | 5.4 |
标准离差 | 14.657 | 9.919 | 9.025 | 26.139 | 0.173 | 4.567 | 6.155 | 0.031 | 0.363 | |
变异系数 | 0.22 | 0.35 | 0.32 | 0.29 | 0.64 | 0.15 | 0.54 | 0.32 | 0.07 | |
样品数量 | 1374 | 1380 | 1383 | 1363 | 1288 | 1357 | 1276 | 1329 | 1290 | |
安徽省[11] | 算术平均值 | 66.5 | 20.4 | 29.8 | 62 | 0.097 | 26.6 | 9.0 | 0.033 | 6.4 |
全国[17] | 算术平均值 | 66 | 25 | 27 | 71 | 0.205 | 30 | 10.3 | 0.076 |
注:元素含量单位为10-6,pH无量纲。
由上表可知,原始数据中8种重金属元素变异系数由高到低为:Cd>As>Hg>Cu>Zn>Ni>Cr>Pb。变异系数是衡量和判别元素含量离散程度的重要参数,根据变异系数分级标准,除Cd(1.97)、As(1.20)为强变异外,其他元素均为较均匀。土壤重金属含量除Ni低于安徽省背景值外,其他元素均不同程度高于安徽省背景值,其中Hg、Cd、Zn、Cu、As、Pb、Cr、Ni的含量中位数分别是安徽省背景值的3.03、2.16、1.46、1.31、1.18、1.13、1.02、0.95倍,是全国背景值的1.32、1.02、1.28、1.07、1.03、1.00、1.03、1.04倍。
3.2 土壤重金属污染程度
依据《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)中8种重金属元素土壤污染风险筛选值和管制值标准,对评价区耕地土壤污染风险等级进行划分,风险筛选值采用较严格的标准(Hg、As取水田标准,Cd、Pb、Cr、Cu取其他标准),统计结果(表6)表明,研究区土壤污染风险等级为低风险的样品数有866件,占总样品数的61.9%;风险可控的样品数498件,占总样品数的35.6%,主要影响指标为Cd(437件),其次为As(130件)、Cu(56件)、Zn(17件),其中Cr、Hg、Pb、Ni土壤污染风险可控的样品数仅为1~6件;超过土壤污染风险管制值的样品数有35件,主要影响指标为Cd(32件)、As(2件)。因此,研究区耕地土壤重金属污染风险等级由高到低为Cd>As>Cu>Zn>Ni>Pb>Hg>Cr。
表6 研究区耕地土壤污染风险等级统计结果
Table 6
土壤污染 风险等级 | 样品数/件 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Cr | Cu | Ni | Zn | Cd | Pb | As | Hg | 综合 | |
低风险 | 1398 | 1343 | 1393 | 1382 | 930 | 1396 | 1266 | 1397 | 866 |
风险可控 | 1 | 56 | 6 | 17 | 437 | 3 | 130 | 2 | 498 |
较高风险 | 32 | 3 | 35 |
以安徽省A层土壤样品重金属含量为背景值,利用式(1)计算了8种元素的地质累积指数及其等级所占比例(表7),统计结果显示:Hg仅有3.4%的样品为未污染,51.5%的样品为无污染—中等污染,41.0%为受到中等污染;Cd无污染至中等、中等、中等至重度、重度污染级别的样品比例分别为42.8%、20.6%、11.8%、2.7%;As中等、中等至重度、重度污染级别以上的样品比例分别为7.0%、3.1%、0.6%;Zn、Cu为无污染、中等污染的样品比例分别为44.8%、36.9%;Cr、Ni、Pb污染程度较低。
表7 各元素不同地质累积指数级别的样品数占总样品数的百分比
Table 7
元素 | Igeo≤0 | 0<Igeo≤1 | 1<Igeo≤2 | 2<Igeo≤3 | 3<Igeo≤4 | 4<Igeo≤5 | Igeo>5 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
污染程度 | 无 | 无到中等 | 中等 | 中等到重度 | 重度 | 重度到极度 | 极度 |
Cr | 99.0 | 0.9 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Cu | 62.1 | 36.9 | 1.0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Ni | 95.4 | 4.4 | 0.1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Zn | 53.4 | 44.8 | 1.6 | 0.1 | 0 | 0 | 0 |
Cd | 20.7 | 42.8 | 20.6 | 11.8 | 2.7 | 0.8 | 0.6 |
Pb | 93.9 | 6.0 | 0.1 | 0.1 | 0 | 0 | 0 |
As | 65.0 | 24.2 | 7.0 | 3.1 | 0.6 | 0.1 | 0 |
Hg | 3.4 | 51.5 | 41.0 | 4.0 | 0.1 | 0 | 0 |
3.3 研究区健康风险评价
由式(2)~(6)计算得到研究区As、Cd、Cr、Ni等4种重金属元素对成人和儿童经手—口摄入、呼吸摄入、皮肤接触摄入3种暴露途径的单项HQ和HI,由统计结果可知,研究区As、Cd、Cr、Ni对成人的非致癌指数HI均小于1,说明其含量处于安全范围内,基本不会危害成人健康;对儿童来说,As元素的HI值有123个样品含量高于1,占比0.09%,说明研究区少部分地区As对儿童产生了非致癌风险,易对儿童健康造成伤害,应引起重视并制定人体保护措施[19]。
由式(7)计算得到研究区Cr、As、Ni的致癌风险,结果显示,成人、儿童CR中位数均小于1,儿童致癌指数中有23个样品超过致癌风险可接受水平,占全区0.02%。
3.4 土壤污染源识别与分布
对研究区内8种土壤重金属进行Pearson简单相关系数统计(表8),初步判断其同源性,结果显示,Cu与Ni、Zn相关系数大于0.8,属高度相关关系,Cr与Cu、Ni属中度相关关系,Ni与Zn、Cd属中度相关关系,Pb、As、Hg和其他元素的相关性较小,表明其各自有不同的来源。
表8 土壤重金属含量相关性分析
Table 8
元素 | Cr | Cu | Ni | Zn | Cd | Pb | As | Hg |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Cr | 1.000 | |||||||
Cu | 0.613 | 1.000 | ||||||
Ni | 0.743 | 0.872 | 1.000 | |||||
Zn | 0.371 | 0.818 | 0.769 | 1.000 | ||||
Cd | 0.224 | 0.554 | 0.551 | 0.759 | 1.000 | |||
Pb | 0.181 | 0.401 | 0.290 | 0.444 | 0.256 | 1.000 | ||
As | 0.273 | 0.379 | 0.348 | 0.269 | 0.170 | 0.225 | 1.000 | |
Hg | 0.116 | 0.175 | 0.136 | 0.187 | 0.125 | 0.130 | -0.019 | 1.000 |
图2
图2
通过PMF模型获得的研究区重金属污染源成分谱
Fig.2
Source profiles and source contribution of soil heavy metals in the study area from PMF
图3
图3
研究区重金属污染源成分谱
Fig.3
Factors profiles of heavy metals sources identified by PMF
图4
因子1主要由Hg(贡献率75.5%)和Pb(贡献率31.5%)元素构成,图4a显示,全区因子1贡献率高值主要呈星点状、不规则面状展布,主要在城区、乡镇及生产、生活密集的地方广泛分布。Hg为分散元素,也存在某些地区Hg含量远超过自然背景,但大多为汞矿区。有研究表明,全球约60%~80%的汞来自人为排放[21]。人类的工农业活动可向环境中释放汞,农业污染源推测与有机汞农药的使用有关,工业污染源主要为工业“三废”的排放,含汞废水灌溉农田、含汞废气沉降、含汞废渣淋溶,均可使土壤汞含量增加。因子1另外一个高载荷元素为Pb,其高值分布与研究区主干道路吻合较好[22],推测与汽车含铅尾气的排放有关。因子1可解释为与人类活动相关的工农业排放源。据统计,Hg、Pb均值都未超过农用地土壤污染风险筛选值,研究区Hg、Pb环境质量均为一等清洁。
As在因子2中有较高的浓度值,贡献率达90.6%,相关分析显示As与其他元素相关度较差,这与因子2分析结果一致。图4b显示,因子2高载荷点主要沿铁路、公路呈条带状分布,在工业集聚区呈面状分布。研究区工业主要以生产汽车橡胶零部件、耐磨铸件、电子元器件为主,在铸造生产过程中产生的粉尘、烟尘、清洗废液等推测是导致土壤中As累积的重要原因。因此因子2可解释为与交通和工业活动有关的人为排放源。
因子4是反映研究区土壤中多种重金属空间分布特征的主要因子,主要由Cr、Ni、Pb、Cu、Zn组成,其贡献率分别为72.7%、66.6%、55.4%、51.7%、50.6%。本研究中相对于Hg、Cd,土壤Cr、Ni、Pb、Cu、Zn含量更接近于背景值,图4d显示,因子4贡献率分布情况与研究区地质背景相吻合,高载荷点空间分布与寒武、奥陶地层分布吻合较好,表明因子4为与地质背景有关的自然来源。
4 结论
1)安徽省东南典型工业城市,其耕地土壤呈强酸—酸性,除Ni外,土壤Hg、Cd、Zn、Cu、As、Pb、Cr含量均不同程度高于安徽省土壤背景值。
2)地质累积指数计算结果表明,研究区耕地重金属元素Hg、Cd、As中等污染及以上的样品分别占45.1%、35.7%、10.7%,表明Hg、Cd、As相对地质背景富集程度较高,值得强调的是研究区绝大多数样品Hg含量均未超过农用地土壤污染风险筛选值的标准。
3)研究区耕地土壤重金属污染风险等级整体较低,有866件土壤样品低于风险筛选值,498件土壤样品介于风险筛选值和风险管制值之间(影响指标以Cd、As为主),35件土壤样超过风险管制值(影响指标主要为Cd)。
4)人体健康风险评估结果表明,研究区重金属对成人均没有非致癌风险和致癌风险,但存在少量样品中As对儿童存在非致癌风险,儿童在平时的生活中应注意防范。
5)PMF模型来源识别结果显示,研究区重金属主要有4种来源:Hg主要为与人类活动相关的工农业排放源,As主要为大气沉降源,Cd主要为与土壤类型相关的成土母质源,Cr、Ni、Pb、Cu、Zn主要为与地质背景相关的自然来源。利用PMF模型可以识别出成分因子的主控元素,但现实中土壤重金属元素的累积是多种因素综合作用的结果。
致谢
感谢项目组成员采集土壤样品过程中的辛劳付出,同时感谢杨剑洲工程师对本文的帮助和指导!
参考文献
中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见
[N/OL].
Opinions of the Central Committee of the Communist Party of China and the State Council on doing well the key work of comprehensively promoting rural revitalization in 2022
[N/OL].
中国耕地地球化学调查报告(2015年)
[EB/OL].
Report on geochemical survey of cultivated land in China 2015
[EB/OL].
Contamination characteristics,source apportionment,and health risk assessment of heavy metals in agricultural soil in the Hexi Corridor
[J].
安徽省典型区农用地土壤重金属污染成因及特征分析
[J].
Analysis of the causes and characteristics of heavy metal pollution in agricultural land in typical areas of Anhui Province
[J].
安徽省宁国市土壤和农产品硒地球化学特征及影响因素
[J].
Selenium geochemical characteristics and influencing factors of soil and agricultural products in Ningguo City Anhui Province
[J].
宁国山核桃主产区土壤肥力调查与分析
[J].
Investigation and analysis of soil fertility in Ningguo City cathayensis main production area
[J].
土壤环境质量预警体系构建与应用
[J].
Construction and application of soil environmental quality early warning system
[J].
Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine river
[J].
Supplemental guidance for developing soil screening levels for superfund sites
[R].
Risk assessment guidance for superfound.Volume1:human health evaluation manual
[R].
Risk assessment spatial distribution and source apportionment of heavy metals in Chinese surface soils from a typically tobacco cultivated area
[J].DOI:10.1007/s11356-018-1866-9 [本文引用: 2]
宁国市土壤pH调查及改良措施
[J].
Soil pH survey and improvement measures in Ningguo City
[J].
海南岛半干旱区农用地土壤重金属富集因素、健康风险及来源识别
[J].
Enrichment factors health risks and source identification of heavy metals in agricultural soil in semi-arid area of Hainan Island
[J].
烟台海岸带土壤重金属定量源解析及空间预测
[J].
DOI:10.11821/dlxb202103015
[本文引用: 1]
定量解析土壤重金属污染来源并绘制空间分布图是土壤重金属调查评价的核心,可为区域土壤环境管理和修复提供科学参考。以中国北方名优农产品生产基地烟台海岸带为研究区,系统开展表层土壤样品采集和重金属分析测试;利用正定矩阵因子分解定量解析土壤重金属的来源贡献;基于独立成分分析和序贯高斯模拟构建多元地统计模拟技术,实现土壤重金属的空间预测及潜在污染区域划定。结果表明:① 研究区表层土壤中 As、Co、Cr、Mn和Ni主要为自然来源,且空间分布受成土母质的控制;② 工业和交通排放是土壤中Cd、Pb和Zn的重要来源,三者在金、铜矿的尾矿区以及烟台市区呈现出污染热点;③ 土壤中Cu主要来自铜基杀菌剂和有机肥施用等农业活动,高值区主要分布在果园土壤;④ 土壤中Hg主要来源于煤炭燃烧和混汞法炼金所排放Hg的大气沉降,高值区主要分布在金矿以及龙口、蓬莱市区周边;⑤ Cu、Hg和Cd的潜在污染区域面积占研究区总面积的37.5%、14.3%和8.6%,应给予重点关注。
Quantitative source analysis and spatial prediction of soil heavy metals in Yantai coastal zone
[J].
Distribution and speciation of mercury in the peat bog of Xiaoxing'an Mountain northeastern China
[J].DOI:10.1016/S0269-7491(02)00432-3 URL [本文引用: 1]
宁国市土地质量地球化学调查与评价成果报告
[R].
Results report of geochemical survey and evaluation of land quality in Ningguo City
[R].
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