杭州城市土壤重金属污染研究进展及展望

文章综述了杭州城市土壤重金属污染主要来源、重金属污染分布状况、重金属存在形态及相关性,并对下一步土壤重金属研究提出了展望。分析表明,杭州土壤重金属污染主要来源于工业"三废"排放、汽车尾气排放和农业化肥的施用。杭州对蔬菜地、茶园等农业用地、商业居住区、工业区附近土壤污染研究较多,对Cu、Pb和Zn等关注较多,而对Hg和As关注很少。城市土壤已受到一定程度的重金属污染,土壤中Cd、Cr、Cu、N i、Pb、Zn和Mn均有明显的积累,其浓度分布具有一定的地域差异,以工业区和商业区污染较重。土壤中Cd、Co、Cr、N i和Hg以稳定的残余态为主,而Cu、Pb、Zn和Mn以活性较高的非残余态为主,因杭州土壤呈中性偏碱性,正常情况下不会有明显的重金属释放。下一步应重点关注工业企业搬迁后场地重金属污染修复以及Hg和As的污染问题。     

城市土壤重金属空间分布、污染与来源

通过文献统计计量学方法,对国内外文献中(1966-2015年)城市土壤重金属含量的相关数据进行了检索、整理和统计,收集并筛选了全球60个代表性城市10 434个土壤样品中Cu、Ni、Pb、Zn、Cr、Cd、Hg、As 8种重金属的含量数据,利用Arc Gis分析研究了城市土壤重金属含量分布的空间特征。以美国土壤背景值为标准,采用单因子污染指数法评价了城市土壤重金属污染状况。研究表明全球城市土壤中Cu、Ni、Pb、Zn、Cr、Cd、Hg、As含量分布空间差异较大,城市土壤中Cu、Pb、Cd和Zn重金属污染比较严重,而Ni、Cr、Hg、As元素污染相对较轻。通过物源来源探析表明人类活动特别是工业生产对城市土壤重金属点源污染贡献尤为突出,特别是Pb和Cu元素的污染。而且这2种元素的污染在我国中西部地区也比较突出,应该引起足够重视。总体来看,城市土壤Hg、As和Cd元素主要与煤燃烧和燃煤有关的排放等活动密切相关;而其它元素Cr、Ni、Cu、Pb和Zn来源不仅仅与燃煤排放有关,更重要的是与从事重金属加工等工业生产排放密切相关。     

苏州地区水稻土重金属污染源解析及端元影响量化研究

利用国家土壤质量标准和当地背景值评价了苏州地区表层水稻土重金属(Pb、Cd、As、Hg、Cu、Zn、Ni、Cr)的污染(富集)状况.结果发现,苏州地区土壤Cd、Hg、As、Pb、Zn、Cu、Cr和Ni平均含量分别是0.23、0.23、9.14、35.36、103.36、35.75、77.12和33.18μg·g-1;除As外,其余7种重金属平均含量皆明显高于当地土壤背景值.通过与中国土壤环境质量标准(GB15618—1995)相比,发现苏州地区土壤中Cd和Hg是8种重金属中风险最高的.地质累积指数分析表明,苏州水稻土重金属Cd、Hg、Pb、Cu和Zn出现了污染,其中以Cd和Hg的污染程度最突出,约80%的土壤样品出现了Pb轻度污染.因子得分-多元回归法(PCS-MLR)估算表明,70%的土壤Cd来自与有色金属或磷有关的人为活动;土壤中约50%的Pb和72%的Hg源于大气沉降的贡献;土壤的Zn和Cu污染主要来自与有色金属或磷有关的人为活动,该端元对土壤Zn和Cu的影响率分别为53%和45%.     

哈尔滨市土壤表层重金属污染特征及来源辨析

鉴于确定土壤重金属来源是降低土壤重金属人为输入和控制土壤重金属面源污染扩散的必然要求,以哈尔滨市9个市辖区中4个主要老城区（道里区、道外区、南岗区、香坊区）为研究区,依据标准格网进行土壤样本采集（表层土壤样本307个,深层土壤样本77个）,分析土壤中w（As）、w（Hg）、w（Cd）、w（Cr）、w（Cu）、w（Ni）、w（Pb）、w（Zn）;并利用主成分分析法、地累积指数法和指示克里格插值法,分别对该区不同成土母质区域表层土壤重金属的污染特征和来源进行分析.结果表明:① 哈尔滨市四区表层土壤中As、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn主要来源于成土母质,Hg和Cd受人类活动的影响显著.② 以各类成土母质中重金属含量平均值为评价依据,哈尔滨市表层土壤中Hg、Cd表现出较大范围的重金属污染,依据土壤样本所在格网覆盖范围,污染范围分别占研究区的60%、65%.③ Cu、Pb、Zn污染范围小且污染程度低.研究显示,人口集聚、工业发展、交通发达等因素已经造成研究区表层土壤中Hg、Cd、Cu、Pb、Zn不同程度、不同范围的污染,需要合理有效地处理生活垃圾、控制工业和交通排放,以缓解表层土壤重金属污染.      

三峡澎溪河回水区消落带岸边土壤重金属污染分布特征

在对澎溪河回水区消落带及岸边土样品中重金属含量和样品理化性质测定的基础上,重点分析了该区域内重金属分布特征,并对重金属元素间的相关性展开研究.同时,应用地累积指数对研究区域污染现状进行评价.结果表明,消落带样品中Cu、Cr、Zn、As、Cd、Pb、Hg的平均含量分别为28.17、59.21、108.98、4.77、2.02、28.85、0.52mg·kg-1;岸边土样品中重金属的含量范围分别为22.32、54.90、98.05、7.87、0.77、22.97、0.94mg·kg-1.Cd是三峡库区污染较严重的重金属元素.相关性分析表明：在消落带样品中,Cd与Zn显著相关（p〈0.01）,Pb、Hg和Cu、As都存在显著的正相关关系,说明这4种重金属元素在接受外来污染时可能存在相似性;在岸边土样品中,Cd与Zn、Cr与Cu、As与Hg显著相关（p〈0.01）,Pb与Cu、Cr、Zn、Cd显著正相关,表明这几种重金属可能有着相似的来源.消落带样品重金属污染程度评价结果为：Cd〉Hg〉Zn〉Pb〉Cu〉As〉Cr,岸边土样品重金属污染程度评价结果为：Hg〉Cd〉Zn〉As〉Pb〉Cu〉Cr,Cd和Hg在个别站位达到了严重污染水平.消落带土壤受人为扰动后会成为水体的二次污染源,因此,消落带土壤重金属对水体的潜在影响不容忽视.     

某铅锌矿区农田重金属分布特征及其风险评价

为进一步探讨铅锌矿开采和冶炼地区农田重金属污染的分布特征和污染途径,以会泽县者海镇铅锌矿区周边农田土壤为研究对象,共布设496个采样点,测定表层土壤中重金属（Cd、Hg、Pb、Cu、Zn）的含量.利用自然邻点法对表层土壤中重金属含量进行插值拟合,以空间三维模型研究该地区农田土壤重金属污染特征,运用单因子指数、综合污染指数和潜在生态风险指数法对重金属污染程度进行评价,采用相关分析、主成分分析和聚类分析识别污染途径.结果表明：Cd、Hg、Pb、Cu和Zn的含量平均值（mg/kg）分别是云南省背景值的33.05、5.83、12.02、4.89和16.33倍;Cd、Hg、Pb、Zn含量空间分布表现为西北部浓度最高,且中部高于东西两侧,而Cu与此相反;单因子指数评价结果显示99.8%的土样达到Cd重度污染,其次是Cu（82.06%）、Zn（62.50%）;综合污染指数表明,研究区均处于重度污染程度,西北部尤为严重;综合生态风险评价表明,中部风险高两边低,Cd的贡献率最大占61%;相关分析结果显示,Zn、Cd、Pb、Hg之间呈显著正相关性（P < 0.01）,表明其污染途径相近;主成分分析和聚类分析表明,Cd、Hg、Pb、Zn污染途径主要与人类活动有关,Cu主要受自然因素影响,因此对该地区土壤重金属的修复和治理应综合考虑人为因素和自然因素的影响.     

广西百色不同功能区土壤重金属污染与来源

以百色城区及周边县城土壤为研究对象,测定不同功能区(清洁区、矿区、工业区和城市中心区)土壤Co、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Cd、As和Hg含量,采用地质累积指数法评价重金属污染水平。结果表明,百色地区土壤重金属含量差异很大,除Cu以外,工矿区土壤重金属污染达到中度污染水平以上,其中Cd达到强污染水平;清洁区和城市中心区土壤大部分重金属元素则处于无污染水平。采用主因子分析法分析了矿区和工业区土壤重金属可能的污染源,结果显示工矿区土壤重金属可能有三个来源:工业源的Co、Ni、Pb、As、Hg,混合源的Cd、Cr、As、Zn,自然源的Cu、Zn。     

张家口宣化区土壤和粉尘中重金属分布、来源解析与污染评价

为研究张家口市土壤和粉尘中重金属的污染状况,选择张家口宣化区为研究区,采集22个表土样、10个粉尘样,测试其中As、Hg、Cd、Pb、Zn、Cu和Ni 7种重金属的含量,采用多元统计方法探究了研究区土壤和粉尘中重金属污染的来源及空间分布特征,并对土壤和粉尘中重金属污染进行了评价。结果表明:在粉尘样中,重金属Zn含量的最大值达到了341.2 mg/kg,是农用地土壤污染风险筛选值的3.41倍,说明重金属Zn在燃煤企业周围粉尘中出现了一定的累积,而在表土样中,重金属Hg、Cd、Pb、Zn、Cu和Ni含量的平均值均大于当地土壤背景值,其中表土样中重金属Zn和Cu含量的最大值分别达到了718.8 mg/kg和151.7 mg/kg,是农用地土壤污染风险筛选值的1.52倍和2.40倍,说明重金属Zn、Cu在研究区表土中严重累积,重金属Cd、Pb和Hg在研究区表土中一定范围内累积;在粉尘样中,重金属Cd、Cu、Ni主要来源于汽车交通运输,重金属Zn、Pb、As、Hg主要来源于燃煤活动,而在表土样中,重金属Cd、Pb、Hg、Zn主要来源于交通、燃煤和污水灌溉,重金属As主要受土壤母质的影响;但土壤中重金属Zn在一定比例上处于轻度污染水平,总体上研究区土壤处于安全水平。     

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。     

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pH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.     

基于信息扩散模型的沣东新城区土壤重金属潜在生态风险评估

我国目前大规模的新区建设导致严峻的区域土壤重金属污染形势.以沣东新城为研究靶区,进行重金属含量特征描述性统计及克里金插值分析,进一步结合潜在生态风险指数与信息扩散理论,构建基于风险评估的信息扩散模型,探讨了Pb、Cu、Cd和Hg的污染程度、污染风险及风险发生概率.结果表明,研究区内4种土壤重金属的含量均值远超土壤重金属背景值,分别是背景值的1.943（Pb）、1.419（Cu）、3.074（Cd）和3.567（Hg）倍,且重金属分布受人为干扰较大呈强变异性（CV>65%）.其中,Pb和Cu污染分布主要受到工业生产与建设用地开发的影响,工业活动、农业活动及交通运输是主要的Cd污染源,而工业建设是造成Hg污染的主要因素.重金属潜在生态风险指数平均值分别为9.716（Pb）、7.095（Cu）、92.292（Cd）和142.469（Hg）,区域综合潜在生态风险指数（RI）均值为251.573,表明区域整体处于较高的潜在生态风险状态.区域Pb和Cu整体处于轻度潜在生态风险,而Cd和Hg以中风险与较高风险为主,表明Cd和Hg是区域重金属污染的主导因素.信息扩散潜在生态风险模型评估结果显示,区域综合潜在生态风险各等级的概率排序为：较高（38.98%）>中度（38.55%）>高（5.89%）>轻微（5.15%）>极高（3.56%）,Cd、Hg元素各潜在生态风险等级的超越概率远大于Pb和Cu,Hg元素各污染等级的超越概率分别为轻微（94.89%）、中度（66.85%）、较高（23.62%）、高（3.9%）和极高（2%）,其中仅轻微等级的超越概率小于Cd.潜在生态风险等级的污染概率预测误差均小于5%,体现了基于风险评估的信息扩散模型的可靠性.研究结果可为样本受限地区的土壤重金属潜在生态风险监测与管控提供技术借鉴与支持.     

矿区周边农田土壤重金属分布特征及污染评价

为探索潼关矿区周边农田土壤重金属的空间分布及其生态风险,于2020年9月采集了潼关矿区周边的地表土壤样本,分析了样本中Pb、Cu、Cd、Hg、Cr、Ni、Zn和As这8种重金属元素的含量和分布特征,利用内梅罗综合污染指数和潜在生态风险指数评价了土壤污染程度.结果表明,该地区8种重金属元素的含量均超标,超标率分别为97....     

石化园区周边农田土壤重金属污染分析与评价

以某化工园区附近300km2区域为研究区,采用辐射状精确布点,采集表层土壤样品共计200个,以该区土壤环境自然背景值和《国家土壤环境质量标准》(GB15618-1995)二级标准值为评价标准,对土壤重金属Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Hg和As的污染进行了分析评价.结果表明,以自然背景值为评价标准,研究区表层土壤中Cd、Hg、Cu和Pb平均含量超过自然背景值,其中,Cd为首要污染因子;以国标二级标准为评价标准,除Cd和Hg以外的6种重金属的单项污染指数平均值均小于1,Cd仍是研究区表层土壤重金属污染的主要因子.化工区西北和西南方向农田土壤重金属含量变化表明,随着与化工区距离的增加,农田土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Hg的含量呈显著下降趋势.采用相关分析和主成分分析研究区内土壤中重金属的来源,主因子1和主因子2的贡献率分别为65.23%、19.93%,前者反映土壤中重金属Cd、Cr、Cu、Pb、Zn和Hg积累的差异,并主要与人类活动有关;后者体现了Ni和As的变化,主要与成土母质有关.     

典型流域农田土壤重金属污染特征及生态风险评价

采用野外采样和室内分析相结合的方法,以原有工业污染较严重的某流域农田表层土壤为研究对象,分析了土壤中重金属Hg,Cr,Cd,As,Pb,Cu,Zn和Mn的含量及污染特征,并采用地累积指数法和潜在生态危害指数法对农田土壤重金属污染进行了生态风险评价. 结果表明:研究区农田土壤中各元素的含量均高于背景值,仍存在一定程度的污染,其污染程度由强至弱依次为Cd＞As＞Zn＞Cu＞Pb＞Cr＞Hg＞Mn;研究区农田土壤存在较高的潜在生态风险,在8种重金属中镉的风险指数最高. 表明流域内历史工业污染对农田土壤环境仍具有一定的生态危害性.      

滁州市表层土壤重金属含量特征、源解析及污染评价

为全面系统了解滁州市表层土壤重金属污染水平和生态风险,采集滁州市4 360个表层土壤样品,并分析Cr、 Zn、 Pb、 Cu、 Ni、 Cd、 As和Hg这8种重金属元素含量特征,利用相关分析、聚类分析和主成分分析解析重金属来源,采用富集因子法、单因子污染指数法、污染负荷指数、地累积指数法和潜在生态风险指数法对该地区表层土壤重金属进行环境风险评价.结果表明：(1)滁州市表层土壤8种重金属元素含量平均值均大于安徽省江淮流域土壤背景值,其中Cd、 Ni、 As和Hg空间变异较大,受外界干扰显著;(2)综合相关分析、聚类分析和主成分分析表明8种重金属污染来源可划分为4类,其中Cr、 Zn、 Cu和Ni来源于自然背景源,As和Hg主要来源于工农业污染源,Pb主要来自交通运输和工农业污染,Cd主要来源于交通源、自然源和工农业污染源;(3)富集因子法、单因子污染指数法、污染负荷指数法、地累积指数法和潜在生态风险指数法都表明该区域表层土壤Cd污染较为严重,Cd污染点位空间分布较多;(4)污染负荷指数法和潜在生态风险综合指数法表明,研究区内重金属污染程度较小、生态风险水平较低,但Cd和Hg的生态风险总...     

三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属空间分布特征及来源解析

我国各大城市目前正在进行大规模的工业企业搬迁,并产生了众多污染搬迁遗留场地,其中重金属污染尤为严峻.为了分析三门峡某铅厂遗留场地土壤重金属的污染状况、空间分布和污染来源,采用地统计学分析场地土壤重金属的空间变异规律和分布特征,并利用PMF模型解析场地土壤重金属的主要来源.结果表明,土壤中As、Cd、Cu、Pb、Hg和Ni的平均值远超过河南省土壤环境背景值,As、Cd、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险筛选值,As、Pb和Hg含量超过场地土壤污染风险管控值.Cr的高值区位于废渣堆场北侧,Ni和Cd高值区位于废渣堆场北侧和场地南侧,As的高值区位于废渣堆场南侧与生活区之间,Cu和Pb高值区较为分散,主要集中于中部的原料堆场和炼炉区,Ni和Cd、Cu和Pb具有相同的空间分布特征.基于PMF模型可知,7种重金属有3种主要来源,Cd以废渣堆积源为主,贡献率为87.60%;Cu、Pb和Hg以土壤母质源为主,贡献率分别为92.50%、75.20%和95.40%;Cr、Ni和As以原料粉尘废气源为主,贡献率分别为80.80%、83.30%和62.00%.     

天山北坡经济带土壤重金属来源及污染评价

为定量识别与评价天山北坡经济带中奇台、吉木萨尔、阜康等地区土壤重金属来源与生态风险,对该区域171个表层土壤中Zn、Cu、Cr、Pb、Hg、As和Cd7种常见重金属的含量进行测定.运用统计学方法、主成分分析、正定矩阵因子分解（PMF）与潜在生态风险指数进行重金属污染程度评价以及来源分析.结果表明,研究区土壤Zn、Cu与Cr之外,Pb、Hg、As和Cd分别超过了新疆土壤背景值4.1、2.0、8.0和48.0倍;与国家土壤重金属风险筛选值相比,Zn、Cr和Hg浓度在安全范围内,Cu与Pb有少部分样点污染较严重,超出筛选值,As与Cd平均值分别超出筛选值的3.09倍与19.17倍.污染来源分析结果显示研究区土壤中的重金属元素主要来自于燃煤源、交通运输、大气降尘、农工业排放和自然因素.生态风险评价结果分析表明,Zn、Cu、Cr和Pb处于轻微风险状态;Cd处于极高风险水平;73.68%的Hg处于中等风险,18.71%处于高风险;43.86%的As生态风险处于中等风险,51.46%处于高风险.综合潜在生态指数介于472~2575.69,Cd对综合潜在生态指数贡献率达到了89.24%,其次是As与Hg,表明研究区Cd对土壤生态环境危害很大,As与Hg也需要特别引起重视.