宝鸡市区土壤重金属污染影响因子探测及其源解析

为深入分析工业城市土壤重金属污染的影响因子及来源途径,本文以宝鸡市区采集的62份表层(0～20 cm)土壤样品为研究对象,使用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定重金属(Cd、As、Cu、Pb、Zn、Cr、Mn和Ni)含量,基于地统计方法及地理探测器模型,以土壤重金属污染负荷指数(PLI)为主导指标,探测土壤重金属污染的影响因子,并使用Unmix6. 0受体模型进行重金属源解析.结果表明:①宝鸡市区表层土壤重金属Cd、Pb、Cu、Zn、As、Cr、Mn和Ni含量均值分别为0. 77、16. 75、40. 52、261、17. 03、49. 18、331和30. 52 mg·kg~(-1),其中Cd和Zn均值超过了国家二级标准,是陕西省土壤背景值的8. 2倍和3. 8倍,Cu、As和Ni均值也超过了陕西省土壤背景值,Cd和Zn在城区土壤中存在重度污染现象.②宝鸡市区表层土壤重金属区域总污染负荷指数(PLI_(zone))达1. 36,为轻度污染,经地理探测器分析,土壤质地和铁路距离对污染分布的解释力最强,P_(D,H)分别为0. 040和0. 026,交互解释力均达0. 099.③Cd、Cu和As主要为工农业活动所致的"人为源",Zn和Ni为交通排放造成的"人为源",Cr、Pb和Mn主要为"混合源".研究区表层土壤重金属主要来源为"混合源",为轻度污染级,土壤质地和距铁路距离是土壤重金属污染的主要影响因子.本研究可以为宝鸡市土壤重金属污染与防治提供科学依据.     

基于地理探测器的土壤重金属空间分异及其影响因素分析研究进展

地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,由于其既能揭示单一因素对因变量的影响,也能评价双因素相互作用的影响,且不需要考虑线性,还能避免多变量共线性的影响,没有较强的模型假设,解决了传统方法在分析类别变量时的局限性,在土壤重金属空间分异领域研究的应用越来越广泛.通过收集40篇关于地理探测器在土壤重金属空间分异领域的研究报道,梳理了采用的自变量离散化方法、研究尺度、因变量和自变量类型、因子探测、交换探测、风险探测和生态探测等内容,并提出下一步的应用研究急需明确的问题,为地理探测器在土壤重金属空间分异领域深层次应用提供支撑.     

湖南省某典型流域农用地土壤重金属污染及影响因素

农田土壤环境直接关系到农产品质量安全,是维系“菜篮子”工程、保障“吃的放心”的重要基础,近年来受到广泛关注.为探明农田土壤重金属污染分布特征及主要影响因子,以污染问题突出、地势起伏较大、水网密布的我国湖南省某典型流域为研究区,以流域主干河流沿线的农田土壤为研究对象,借助单因子指数、内梅罗指数和潜在生态危害指数,综合评价土壤Cd、Hg、As、Pb、Cr这5种重金属的污染状况;结合多元统计分析与地统计分析的方法,分析土地利用类型、地形因子与重金属含量的关系,并对土壤重金属空间分布和污染来源进行探究.结果表明:①研究区土壤Cd、Hg、As、Pb、Cr的平均含量分别为1.59、0.19、33.01、229.95、72.78 mg/kg.其中,Cd、As、Pb的平均含量均超过研究区土壤背景值.②内梅罗指数分析显示,研究区中77.16%的土壤点位评价结果为重度污染;与GB 15618—2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》中农用地土壤污染风险管制值相比,土壤点位中Cd、As、Pb超标现象突出,主要分布于流域上游西部;综合潜在生态危害评价结果表明,3.05%的土壤点位表现为强生态风险及以上.③不同土地利用类型中,土壤重金属含量存在显著差异.旱地、水田、果园土壤中Cd、Hg、As、Pb的含量依次降低.高程与各重金属（除Hg外）含量均呈显著相关（P < 0.05）,坡度、坡向与各重金属含量的相关性均不显著（P < 0.05）.④源解析结果表明,流域农田土壤中Cd、As、Pb受到工业生产活动、交通运输、农业活动的综合影响,Hg、Cr主要来源于成土母质等自然因素.研究显示,研究区土壤中重金属存在一定程度的污染,重金属富集受土地利用类型、高程及人为因素的影响较明显.      

五台山北麓土壤重金属含量的空间分布与污染评价

为全面了解五台山北麓土壤重金属污染现状,在北麓3条河流域内布设24个采样点,测定土壤中Cr、Cd、Pb、As、Hg的含量及空间分布关系。结果表明:1)5种重金属含量均呈现富集状态,Hg和As达到污染状态;3条流域中,羊眼河富集最为明显;2)Cd、Pb、As空间分布相似,高值区位于羊眼河;Hg整体上污染较为严重;Cr的高值区位于东部;3)5种重金属的污染综合评价结果为"很强",其中Hg的单因子指数均值达19,污染比较突出;4)采用地积累指数法评价得出:该区域Hg、Cd、Pb是土壤污染的主要因子,羊眼河为中度-偏重污染,青羊河为轻微污染,峨河为清洁。     

基于地理探测器的镇域尺度土壤重金属含量空间分异及其影响因素分析

为揭示镇域尺度规模土壤重金属含量的空间分异及其影响因素,以成都平原腹心地带某镇为研究区域,采集788份表层土壤样品,利用地累积指数法对土壤Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr、Zn和Ni的污染进行评价,基于地理探测器,以土壤性质、地形和距离等15种因子为自变量,各重金属含量为因变量,探析土壤重金属含量的空间分异及其影响因素.结果表明,研究区土壤Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni和Zn含量平均值是成都市土壤背景值的1.06~1.93倍,Cd含量低于背景值;除Hg呈现轻度污染外,其余7种重金属处于清洁状态.8种重金属空间分布存在显著差异,且各重金属间存在显著相关性,并与土壤性质存在显著相关性.因子探测发现,总磷（TP）、总钾（TK）、pH、总有机碳（TOC）、高程和距铁路距离对8种重金属含量的解释力最显著.交互作用探测发现,土壤性质与其他因子交互作用是重金属空间分异的最主要影响因素,高程、距住宅区距离、距铁路距离和距工业用地距离也是重要影响因子.风险探测发现,Hg在高程和距铁路距离的子区域的差异最显著,其余7种重金属在土壤性质影响因子子区域的差异最显著.镇域尺度规模土壤重金属的空间分布差异显著,这与研究区的土壤性质、地形和人类活动密切相关.     

金矿区农田土壤重金属空间分布特征及污染评价

为了解岷县某村无主金矿矿区历史活动对周边农田的影响,使用指数法对土壤质量进行评价,使用GIS地统计学模型对土壤重金属空间分布进行分析。结果表明,研究区土壤环境质量整体处于清洁水平,但存在重金属累积现象,并且整体呈现自西向东递减趋势。其中以汞的累积现象最为严重,这可能与当地混乱开采活动关系密切,因此,为控制重金属在该区域的持续积累,相应的管控措施是必不可少的。     

土壤重金属含量变化的影响因素多目标识别方法

识别土壤重金属含量变化影响因素是减少或防治土壤重金属污染的基础.以北京市昌平区农业试验田为例,首先分析2012和2022年重金属As、 Cr、 Cu、 Ni、 Pb和Zn的含量变化;其次基于地理探测器分别从单目标和多目标水平探测重金属含量变化的影响因素;最后设置与相关性分析方法和已有研究的对比试验,评估影响因素识别方法的有效性.结果表明人类活动因素加剧了研究区域内土壤重金属含量的变化：①在单目标水平探测上,土地利用类型是Cr、 Cu和Zn含量变化的主要影响因素,而年沉降通量影响As的含量变化;交互探测结果显示各个因子间均具有增强效应,人类活动因素的交互作用占主导;②多目标水平探测结果涵盖单目标水平探测结果且能够识别出更多的影响因素,土地利用类型影响Cu、 Zn、 Cr、 Ni和As的含量变化,As和Zn含量变化受到年沉降通量影响;③耦合地理探测器和主成分分析的多目标识别方法可以更加有效地识别出土壤重金属含量变化的影响因素,比单个土壤重金属相关性分析方法更为有效.研发的重金属含量变化影响因素多目标识别方法可为区域土壤重金属污染监测与宏观管理提供技术支撑.     

铅锌矿区农田土壤重金属污染现状与评价

调查研究了福建省西部某铅锌矿区附近的农田(2.34 hm~2)土壤中Cd、Pb、Zn、Cu的污染状况,并探讨了4种重金属在矿区农田土壤上空间分布的变异状况。结果表明:调查区土壤Cd、Pb、Zn和Cu含量均超过福建省土壤背景值。土壤重金属单因子污染指数与地累积污染指数评价结果基本一致,Cd的污染程度最严重,Pb和Zn的污染程度次之,Cu的污染程度最轻。调查区土壤重金属的内梅罗综合污染指数平均值为9.13,重度污染的农田数占总数的97.44%,表明调查区农田土壤受重金属综合污染严重。土壤中Cd的潜在生态危害风险较高,Pb、Zn和Cu的潜在生态危害风险很低。不同田块土壤Cd、Pb、Cu、Zn含量的变幅分别达21.5、10.6、5.8和10.8倍,表明矿区农田土壤重金属空间分布的高度复杂性。     

乌鲁木齐地区土壤重金属污染空间分布及污染预警研究

以乌鲁木齐市土壤和农作物为研究对象,在大量野外调查采样和样品测试分析的基础上,运用地统计学和BP神经网络技术等方法,对研究区内土壤重金属的空间分布及重金属污染进行预警研究.结果发现,整个研究区重金属污染均呈增强态势,Cr元素呈现南北两头高、中间低的分布规律,其余各元素均呈现出较为明显的条块状或斑块状分布,且从南到北逐渐降低,高值区主要集中在乌鲁木齐市区.通过BP神经网络模型对乌鲁木齐2015年和2020年土壤重金属含量进行了预测,并对预测结果进行预警分析.结果表明,未来10年内,随着乌鲁木齐社会经济的发展,各行政区重金属元素含量均表现出了累积增长的趋势,其中,天山区、沙依巴克区、新市区和水磨沟区等4个主城区预测值普遍高于其他行政区.从预测结果来看,乌鲁木齐地区未来10年内,Cd元素污染相当严重,将达到重警状态,Zn元素将达到中警状态,其余各元素基本上处于轻警或无警状态.     

攀枝花煤矿区周围农田重金属污染特征及风险分析

本研究以四川省攀枝花市几大煤矿区周围农田为研究对象,采集表层煤矿区附近的24个农田土壤表层样,利用三酸消解法提取并测定土壤样品中Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb六种重金属元素的总量,同时利用0.1 mol/L氯化钙和0.5 mol/L磷酸二氢钾浸提并测定Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As有效态含量。采用内梅罗综合污染指数法、地累积指数法和生态风险指数法分析研究区农田重金属污染状况及其环境风险。结果表明所有煤矿区周边农田土壤中Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb的平均含量高于四川省土壤背景值,其中部分点位As、Cd和Zn超过国家农田土壤重金属风险管控标准,点位超标率分别为8.3%、41.7%和25%;Cd和Pb具有较高生物有效性,生物有效性系数分别为35.29%和20.10%;相关性分析结果表明Cd、Zn、As和Pb两两间存在互为显著相关,农田中这四种元素主要来源于煤矿开采和加工。三种评价结果均表明煤矿区附近农田中Cd处于显著污染水平,是农田土壤污染风险的主要贡献因子;花山矿区周围的农田是四大矿区中重金属污染最为严重的,需引起相关部门重视或采取一定的土壤污染风险管控措施。     

南方典型矿区农业小流域耕地土壤重金属空间分布特征及污染评价

为了解我国南方典型矿区所在流域的耕地土壤重金属含量空间分布特征及其污染状况,对所选取的小流域内耕地土壤6种重金属(Cd、 As、 Mn、 Cu、 Zn和Pb)的总量进行测定,运用空间插值方法分析典型矿区小流域尺度重金属含量的空间分异特征,并采用地累积污染指数法与潜在生态危害指数法进行了生态风险评价.结果表明,小流域内耕层(0～20 cm)土壤中Pb、 Zn、 Cu、 As和Cd的含量均值分别高出背景值约11.9、3.8、8.2、4.7和14.2倍,样品超过农用地土壤污染风险筛选值的比例分别为24%、56%、75%、44%和48%, Zn和Mn呈现中等变异,Pb、 As、 Cu和Cd则发生了强变异,表明小流域内存在明显的重金属富集现象;空间分析结果显示,耕地土壤6种重金属的空间分布有明显的一致性特征,即在矿业活动区及其下游和小流域西部乡镇街道处存在富集,在流域主河道干流两侧存在部分重金属的高值点,表明研究区内最主要的污染来源是矿冶活动及污染河水灌溉;地累积污染指数法与潜在生态危害评价结果表明,小流域内存在重金属复合污染,尤以Cd污染的程度最高,河流干流两侧耕地生态风险等级最高.     

苏南某镇土壤重金属污染的景观格局特征

评价土壤重金属污染等级并掌握其空间格局特征,对区域土壤环境保护和治理具有重要意义.以苏南某镇8种土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn为研究对象,综合运用单因子评价法、内梅罗综合评价法、地统计分析法、景观格局的粒度效应及景观指数分析方法,在污染评价的基础上,分析了研究区土壤重金属的景观格局特征.结果表明:1研究区各土壤重金属单因子污染指数及内梅罗综合评价指数的均值取值范围为0.145~0.893,整体污染程度低,且南部地区污染程度低于北部;2 As、Pb、Hg和Zn面源污染特征明显,其中As和Pb空间分布特征相似,Hg和Zn空间分布特征相似;Cd、Cr、Cu、Ni点源污染特征显著,其中Cd和Cr空间分布特征相似,Cu和Ni空间分布特征相似;3土壤重金属景观的适宜粒度为30~40 m;4研究区土壤重金属低含量区域面积比例最大,较低含量区域边界最复杂,各污染程度区域分布相对集中且综合污染破碎化程度低.表明研究区重金属污染源数量尚少且分布集中,但有进一步发展的趋势,整体处于土壤重金属污染的早期阶段.     

荆马河水体Cu、Cd、Pb、Cr污染及其对土壤的影响

对荆马河水样、底泥和两岸土样中部分重金属的测试,结果表明,荆马河水相中Cu、Cd、Pb重金属的最高含量分别为0.025mg/L、0.005mg/L、0.0475mg/L,除Cd超出地表水Ⅲ类标准外,其它未超标。底泥中Cu、Cd、Pb、Cr的最高含量分别是260.0mg/kg、6.63mg/kg、864.5mg/kg、177mg/kg,分别是土壤背景值的13.24倍、41.4倍、49.7倍和3.99倍;重金属含量从源头到下游有逐渐升高的趋势,同时在主要排污口下游附近出现急剧增大现象。荆马河两岸土壤除了Cr含量低外,其它重金属含量均高出土壤背景值1.14～21.13倍,尤其Cd、Pb污染严重。因此,为确保京杭运河水质达到国家标准和南水北调工程的顺利实施,应尽快对荆马河采取防治措施。     

柴达木盆地表土重金属污染与来源分析

柴达木盆地主要土类为盐化荒漠土和石膏荒漠土,为了了解区内表层土壤重金属的污染特征、空间分布及污染源,在盆地内以主要沉积地貌为对象,以25 km左右为采样半径,共采集了129件表土（0~10 cm）样品,对表土中的As、Ba、Cr、Mn、Nb、Ni、Pb、Ti、Zn和Zr等10种重金属进行含量测定,并利用富集因子（EF）、地累积指数（I_geo）及绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型等初步定量分析了重金属的污染程度及潜在来源.结果表明,柴达木盆地10种表土重金属元素自20世纪60年代以来,有不同程度的富集,As与Pb可能存在点源污染,整个盆地总体上在尚清洁状态到低污染之间,APCS-MLR分析表明,表土重金属受2个来源影响,分别为自然因子和交通因子,As、Cr、Mn、Nb、Ni、Ti、Zn和Zr受自然因素影响,Ba和Pb受自然因素和交通运输双重影响.     

不同地区土壤古菌群落对重金属污染的响应

为探讨农田土壤古菌群落结构与构建机制对不同类型重金属污染的响应特征及影响因素,采集高地质背景区、涉重金属企业和工矿区周边农田土壤样品,通过高通量测序,结合土壤理化性质,对土壤古菌群落组成及构建机制进行研究.结果表明,本研究区域内农田土壤重金属空间异质性高,镉污染较广泛,除工矿区部分土壤样本存在强生态风险,其他样本存在轻微的潜在生态风险.不同地区古菌群落结构差异较大,泉古菌门（Crenarchaeota）为优势菌门,占比62.7%~98.3%,其次为Halobacterota （1.1%~23.2%）.环境因子中,土壤有机质含量、pH、砷和铅含量与古菌群落显著相关（P<0.05）,是古菌群落结构差异的主要驱动因子.零模型分析表明本研究古菌群落在系统发育上聚集,确定性过程驱动古菌群落构建,有机质和pH等环境因子的异质选择作用主导古菌群落形成.因此,环境过滤的确定性作用最终驱动本研究古菌群落构建,环境异质性导致了古菌群落多样性和空间异质性,从而增强古菌抵御环境胁迫的能力,利于农田生态系统功能的稳定性和可持续性.     

典型区土壤重金属空间插值方法与污染评价

选择最优的空间插值方法对土壤重金属空间分布特征的反映和污染评价具有重要的意义.以湖北省恩施市典型区表层土壤重金属As和Cd为例,选取常用的反距离权重法(IDW)、径向基函数法(RBF)、局部多项式法(LPI)和普通克里格法(OK)进行空间插值,对比分析了不同插值方法的插值精度及结果差异.同时采用地累积指数和指示克里格法(IK)评价了土壤重金属污染状况.结果表明,不同插值方法对于同一种元素的预测误差相差较小,但对土壤重金属含量的空间分布特征存在明显差异,其中LPI法表现出明显的平滑效应,OK法次之,而IDW法和RBF法极大地保留了元素含量的极值信息,插值结果较详尽.为准确了解局部高背景区土壤重金属的空间分布状况,应优选IDW法或RBF法进行插值.以湖北省深层土壤重金属含量算术均值作为背景值,地累积指数污染评价结果显示:As和Cd的超标样点分别占5.5%和99.0%,研究区Cd污染程度较高.IK法污染评价显示:Cd中度-强污染以上的高概率污染区域主要位于研究区的中部,应重视土壤Cd污染分布,并对其有效治理与修复.     

南阳盆地东部山区土壤重金属分布特征及生态风险评价

通过分析南阳盆地东部山区表层土壤(0～20 cm)样品的As、Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、Ni和Cu等8种重金属含量和p H值,对土壤重金属的空间分布特征、污染程度和生态风险进行研究,并对重金属的来源进行分析.结果表明,研究区内土壤Cd、Cu、Cr、Ni、Pb、Zn和As含量相比于土壤污染风险筛选值存在不同程度的超标.土壤重金属空间分布呈面状和岛状分布.含量高值区主要分布在研究区南部,且与矿区分布相吻合.除了少数样点的土壤以外,大部分样点未受到污染,Cd的污染最为严重.As、Cr、Pb、Zn、Ni和Cu在几乎全部地区的潜在生态风险系数为轻微风险等级,Cd和Hg的潜在生态风险系数为中等风险等级占比最高.研究区综合土壤重金属潜在很强和强生态风险指数占比较高,分别为58.93%和37.66%.土壤Hg、Cd和Pb主要受到矿产开采等人类活动的影响,As主要受到研究区地质背景的影响,Zn、Ni、Cr和Cu同时受到人类活动和地质背景的影响.研究区矿产资源的开采是造成土壤污染及生态风险的主要原因.