农用地土壤重金属锌的生态安全阈值研究

土壤生态安全阈值是合理修订农用地土壤风险管控标准的重要基础.然而,现行农用地土壤锌（Zn）的风险筛选值（GB 15618—2018） 缺乏对土壤生态风险的考虑.本研究通过调研国内外Zn陆生毒性研究,收集并筛选Zn的10%效应浓度（EC10）,采用物种敏感性分布法（SSD）分别构建陆生植物/无脊椎动物的SSD模型和微生物生态过程的功能敏感分布模型（FSD）,基于风险附加法推导农用地土壤重金属Zn的生态安全阈值.结果表明,土壤pH是影响陆生植物和无脊椎动物生态毒性的重要因素,对土壤生态过程指标无显著影响.6种SSD模型（Log-Normal、Log-Logistic、Log-Gumbel、Gamma、Weibull and BurrIII）均可成功拟合不同pH土壤条件下的毒性数据,基于最优SSD模型推导强酸性 土壤（pH≤5.5）、酸性土壤（5.5<pH≤6.5）、中性土壤（6.5<pH≤7.5）和碱性土壤（pH>7.5）条件下农用地土壤Zn的生态安全阈值,分别为170、230、305和410 mg·kg^-1.本研究可为后续我国农用地土壤风险管控标准的修订提供科学依据.     

基于物种敏感度分布法建立中国土壤中锑的环境基准

基于Sb（锑）的植物及动物毒理学数据缺乏以及保护生态受体的土壤Sb的环境基准尚未建立的现状,通过收集和筛选文献中Sb的毒理学数据并补充开展不同土壤类型的跳虫和植物的毒理学试验,建立了Sb的生物毒性预测模型,并以此为依据对收集及试验毒理学数据进行归一化处理,以消除土壤性质的影响.此外,进一步利用SSD（species sensitivity distribution,物种敏感度分布法）推导我国4种典型情景土壤中Sb的HC₅（hazardous concentration,能够保护95%物种的生态安全阈值）,最终建立基于土壤性质参数的环境基准计算模型.结果表明:①不同土壤中Sb对跳虫的毒性差异较大,跳虫毒性阈值EC₁₀（effect concentration,10%抑制效应浓度）与土壤pH呈负相关,与w（SOC）（SOC为土壤有机碳）呈正相关,即随着土壤pH增加或w（SOC）降低,Sb对跳虫的生物有效性随之增加,进而导致EC₁₀降低.②通过毒性阈值与土壤性质之间的多元回归分析可知,土壤pH和SOC可较好地预测Sb的生物毒性,植物和无脊椎动物的R2（决定系数）分别为0.778和0.867.③利用SSD得到11个物种在4种典型情景土壤中的HC₅分别为55.12、28.28、28.08及14.55 mg/kg,推导出PNEC_total（predicted no effect concentration,预测无效应浓度）分别为28.96、15.54、15.44及8.68 mg/kg,计算模型为PNEC_total=-5.811pH+0.587[SOC]+55.480+C_b（[SOC]为土壤有机碳含量,C_b土壤Sb背景浓度）.鉴于此,建议以中性土壤中Sb的环境基准值作为我国农用地土壤Sb污染风险筛选值制订的参考依据,即农用地土壤w（Sb）限值定为15 mg/kg.      

锑对土壤跳虫(Folsomia candida)的毒性效应

为了解Sb（锑）对土壤无脊椎动物的毒性效应及对比不同类型土壤中Sb毒性的差异,选取死亡率、逃避率、繁殖数三组个体水平的评价指标研究了3种典型土壤（海伦黑土、祁阳红壤、北京潮土）中外源添加Sb对模式生物——跳虫（Folsomia candida）的急性毒性和慢性毒性效应.结果表明,基于实测w（Sb_总）求得的上述3种土壤中Sb影响跳虫逃避的2 d-EC₅₀（EC₅₀为半数效应浓度）分别为298、>431[高于土壤中最高w（Sb_总）]和132 mg/kg;影响跳虫死亡的7 d-LC₅₀（LC₅₀为半数致死浓度）分别为3 352、4 007、2 105 mg/kg;影响跳虫死亡的28 d-LC₅₀分别为2 271、1 865、703 mg/kg,影响跳虫繁殖的28 d-EC₅₀分别为1 799、1 323、307 mg/kg.由上述毒性阈值大小可知,跳虫逃避率的敏感性高于死亡率和繁殖数的敏感性,不同土壤中Sb对跳虫的毒性大小具有显著差异,北京潮土中Sb对跳虫的毒性与海伦黑土、祁阳红壤相比最大差别接近6倍,表明不同土壤理化性质对Sb生态毒性效应具有显著影响.但基于w（Sb_水提）求得的上述3种土壤中Sb的毒性阈值差异减小,说明水提态Sb与其毒性具有显著相关性,可以较好地解释不同土壤间Sb毒性的差异.该研究结果可为建立我国土壤中Sb的毒性预测模型及制订Sb的质量标准值提供依据.      

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.      

青海典型工业区耕地土壤重金属评价及源解析

为了解黄河流域工业园区附近耕地土壤重金属污染现状、分布特点及污染来源,在青海省湟水流域甘河工业园区采集了138个表层土壤样点,测定了Cd、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn等7种重金属的含量及土壤pH值,以《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》为评价标准,采用地累积指数、污染负荷指数、主成分分析、正定矩阵因子分析等方法对研究区耕地土壤重金属污染进行了研究分析.结果表明：7种土壤重金属的浓度范围分别为Cd（0.16~21.80mg/kg）、As（3.68~20.80mg/kg）、Pb（17.00~223.40mg/kg）、Cr（47.22~389.24mg/kg）、Cu（16.03~46.06mg/kg）、Ni（21.33~93.24mg/kg）、Zn（48.60~1535.10mg/kg）,其中Cd污染最严重,存在13个高风险值点,52个中风险值点;其次为Zn,存在13个中风险值点;Cr和Pb分别存在2个和1个中风险值点,其他重金属的采样点均为低风险.研究区耕地土壤重金属污染以中部偏东地区最为严重,与研究区工厂企业的位置一致,两种主要重金属污染元素Cd和Zn的污染均表现出以工厂企业为中心,中心区污染最严重,向外污染程度逐渐降低.综合地累积指数和污染负荷指数分析的结果,研究区绝大多数地区污染较轻,在中部偏东工业园区周边地区污染较为严重,Cd和Zn是其主要贡献元素.造成研究区耕地土壤重金属污染的来源主要包括交通运输、工业生产、农业活动、燃煤发电及自然成土过程等.     

锑对甘蓝的毒性阈值研究

为丰富完善我国土壤中Sb（锑）对植物的毒理学数据并为土壤Sb生态基准的制定提供依据,参照国际标准化组织颁布的植物毒性试验的标准方法（ISO 11269-2:2013）,以外源添加的方式研究了我国17种典型土壤中Sb对甘蓝早期生长生物量的影响.结果表明:①基于全量Sb推导的甘蓝的毒性阈值EC₁₀（10%抑制效应浓度）变化范围为100.55~656.65 mg/kg,表明不同土壤中Sb的毒性差异显著,但基于有效态Sb（Na₂HPO₄溶液提取）推导的不同土壤中EC₁₀的变化范围为8.28~24.05 mg/kg,其EC₁₀差异有所减小;②相关性分析表明,基于土壤全量Sb推导的EC₁₀与w（OM）（OM为有机质）、w（TN）（TN为全氮）和CEC（阳离子交换量）均呈显著正相关（相关系数为0.746~0.779）,而基于有效态Sb推导的EC₁₀与w（Fe）和w（Mn）呈显著正相关（相关系数为0.479~0.615）;③多元回归分析进一步表明,土壤pH、w（OM）和CEC可以解释基于全量Sb推导的EC₁₀值74.6%的变异,w（OM）和w（Mn）可以解释基于有效态Sb推导的EC₁₀值62.6%的变异.研究显示,Sb的Na₂HPO₄提取态能在一定程度上解释不同土壤中Sb对甘蓝的毒性差异,pH、w（OM）、CEC和w（Mn）是影响Sb对植物毒性的土壤主控因子,可以较好地预测Sb的毒性阈值.      

我国典型土壤中铜对白符跳(Folsomia candida)的毒性阈值及其预测模型

为确定我国土壤中Cu对白符跳的毒性阈值并建立其预测模型,以外源添加的方式研究了我国9种典型土壤（江西红壤、安徽黄棕壤、重庆紫色土、云南黄红壤、湖南水稻土、山东潮土、黑龙江黑土、新疆灰漠土、陕西垆土）中Cu对模式生物——白符跳（Folsomia candida）存活率与繁殖率的影响.结果表明:白符跳存活率对Cu毒害的敏感性远低于繁殖率.9种土壤中基于w（TCu）实测值推导的土壤Cu对白符跳繁殖率的EC₅₀（半数效应浓度）变化范围为65~668 mg/kg,表明不同土壤中Cu的毒性阈值差异显著,但基于w（Cu_Ca）（Cu_Ca为CaCl₂溶液提取的Cu）推导的不同土壤中EC₅₀的差异有所减小.相关性分析表明,基于w（TCu）实测值推导的EC₅₀值与土壤pH、w（CaCO₃）均呈显著正相关,相关系数分别为0.801和0.670.进一步利用回归分析建立了基于pH和w（OM）的土壤Cu对白符跳繁殖的EC₅₀预测模型——lg（EC₅₀）=0.213+0.288pH+0.016 w（OM）,基于该模型预测与推导的EC₅₀值之间相关性较好.研究显示,氯化钙提取态Cu的存在能在一定程度上解释不同土壤中Cu对白符跳繁殖的EC₅₀值的差异,pH和w（OM）可较好地预测不同土壤中Cu对白符跳繁殖的EC₅₀值.      

华南四座固体废物综合处理产业园周边土壤重金属研究

采集了华南四座固体废物综合处理产业园周边表层土壤样品,并分析各样品中Cd、Pb、Hg、As、Cr、Cu、Ni、Zn和Co等9种重金属以及氟化物的含量,研究了重金属和氟化物的含量水平、空间分布及来源构成.结果表明,研究范围内表层土壤重金属和氟化物含量均值范围分别为Cd（0.165~1.161mg/kg）、Pb（37.8~60.7mg/kg）、Hg（0.041~0.103mg/kg）、As（3.6~26.2mg/kg）、Cr（26.4~67.7mg/kg）、Cu（19.1~54.6mg/kg）、Ni（10.4~26.8mg/kg）、Zn（70.8~109.1mg/kg）、Co（5.51~18.69mg/kg）、F（349.1~618.1mg/kg）.除四座园区周边表层土壤的Cd含量超出背景值1.9~19.7倍以及RFH周边表层土壤的As含量超出背景值1.9倍外,其余指标的含量与背景值相差不大.综合空间分布特征分析和主成分分析的结果,可以将9种重金属和氟化物分为2个大类.Cr、Ni、Cu、Co、Zn的分布特征极为相似,且相互之间有极显著相关性,结合聚类分析和主成分分析结果,其来源主要为土壤母质;Hg、Cd、Pb、As和F的与土壤母质和多种人类活动污染有关.采用各固体废物焚烧设施累积排放量和污染源周边土壤背景总量对比,构建了各污染源的指纹谱,研究结果显示Hg、Cd、Pb、As和F可以作为固体废物综合处理产业园焚烧烟气污染源的指纹谱备选因子.     

基于UNMIX模型的北京城区公园土壤重金属源解析

城市公园是城市环境中重要的生态功能区和人们的主要公共娱乐休闲场所.为了分析北京城区公园的土壤环境质量,采集了北京城区121个公园土壤样本,分析了5种重金属（Cr、Cu、Pb、Zn、Cd）的含量水平,并采用UNMIX模型对上述重金属进行源解析.结果表明:①北京城区公园土壤中w（Cr）、w（Cu）、w（Pb）、w（Zn）、w（Cd）的平均值分别为63.57、35.49、36.43、145.68、0.49 mg/kg.除w（Cr）外,w（Cu）、w（Pb）、w（Zn）、w（Cd）的平均值均高于区域背景值.5种重金属含量均未超过GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》中的筛选值,说明北京城区公园土壤环境质量整体状况良好.②城市化时间和公园存续时间是影响重金属累积的重要因素.城市中心区重金属积累是历史和高负荷交通共同影响的结果.③源解析分析显示,北京城区公园土壤重金属存在三大污染源,其中,源1对w（Cr）的贡献占主导作用,为土壤母质和特殊工业源,贡献率为21.38%;源2对w（Cd）的贡献高于其他重金属,为工农业混合源,贡献率为35.43%;源3对w（Cu）、w（Zn）、w（Pb）的贡献较高,为交通源,贡献率为43.19%.研究显示,历史上的工农业活动是北京城市公园土壤重金属的重要来源.      

遵义松林Ni-Mo矿区土壤Cu、Zn污染及农作物健康风险评价

采用ICP-MS分析了贵州遵义松林Ni-Mo多金属矿区表层土壤（旱地土和水稻土）及6种农作物样品的重金属Cu、Zn含量。结果显示,矿区旱地土Cu、Zn含量分别为31.3～148.5和101.0～346.0 mg/kg,平均值分别为65.1和233.0 mg/kg;水稻土Cu、Zn含量分别为46.3～67.3和169.0～358.0 mg/kg,平均值分别为55.8和234.0 mg/kg;两种类型土壤Cu、Zn含量均高于贵州省土壤背景值（Cu,32.0 mg/kg;Zn,99.5 mg/kg）和参照样品（Cu,23.3 mg/kg;Zn,82.0 mg/kg）。采用单因子指数法对矿区土壤Cu、Zn污染程度进行评价,结果显示大部分土壤样品为轻污染和中污染,部分土壤样品达Cu、Zn重污染等级。矿区农作物样品中粮食类和蔬菜类样品的Cu平均含量分别为3.64和5.81 mg/kg;Zn平均含量分别为22.54和35.79 mg/kg。运用危险商法对矿区农作物的健康风险进行评价,水稻和白菜Cu、Zn复合污染的健康风险指数大于1（分别为2.83和2.90 mg/kg）,表明这两种农作物对人体健康产生影响的可能性较大,其余作物（玉米、甘薯、辣椒、萝卜）复合污染的健康风险指数小于1,对人体健康产生影响的可能性小。     

农用地土壤Cd有效态含量的安全阈值研究

为科学评估利用累积概率分布曲线研究土壤有效态Cd含量安全阈值的可行性,该研究参考物种敏感性分布法(SSD)的方法原理,以江西省上饶市Cd污染农田为研究对象,在统计分析区域农田土壤重金属总量、有效态含量和水稻籽粒中重金属含量的基础上,采用土壤总Cd含量-土壤有效态Cd含量线性回归方程以及基于Logistic函数分布模型的累积概率分布曲线模拟计算,分别推导土壤中有效态Cd的安全阈值并对比分析. 结果表明:研究区农用地土壤存在较大范围的Pb、Cd超标现象,点位超标率分别为54.70%和68.38%,土壤有效态Cd含量较高,平均值为0.22 mg/kg;研究区有34.98%的点位存在糙米Cd含量超标,Cd是研究区农用地土壤和糙米中的主要污染物. 通过线性回归方程和《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)中的土壤筛选值,反推计算研究区农用地土壤中有效态Cd含量的阈值为0.149~0.183 mg/kg. 利用Logistic函数分布模型拟合基于有效态Cd含量的累积概率分布曲线,保护当地95%的糙米不超标的土壤有效态Cd含量的安全阈值为0.160 mg/kg. 研究显示,基于累积概率分布曲线法推定重金属有效态含量安全阈值较为科学,建议用作当地重金属污染农用地土壤钝化修复目标值,并对其他Cd污染农用地土壤的修复治理具有参考意义.      

北江流域横石河-翁江沿岸土壤重金属污染特征分析

采集了北江流域翁源县境内受大宝山矿区影响的横石河-翁江沿岸13个土壤剖面共49个土样,分析了河流沿岸土壤中重金属As、Cd、Cr、Cu、Fe、Mn、Ni、Pb和Zn的含量,讨论了土壤重金属含量的空间变化特征、污染程度以及潜在生态风险.结果表明:横石河沿岸(I区)土壤重金属污染较翁江沿岸(II区)严重,I区As、Cd、Cu、Zn的含量分别为26.6~430,1.99~11.9,31.7~765,63.5~646mg/kg; II区As、Cd、Cu、Zn的含量分别为4.16~51.3,0.830~4.67,3.99~103,17.6~83.7mg/kg;重金属含量差异分析显示,土壤重金属污染与污染源类型(大宝山矿山开采、农业、交通污染、生活垃圾等)、河水-地下水交互作用以及土壤理化性质(有机质含量、微粒组分)有关;As、Cu、Cd是研究区内主要的重金属污染元素,尤其以Cd污染最为严重,I区、II区Cd的地累积系数分别为6.13和4.84,属于极度污染和强-极度污染水平;土壤毒性单位评价结果显示,I区土壤(S23除外)剖面毒性单位(∑TU)均大于4,属于中毒性;II区土壤剖面∑TU普遍较低.     

页岩气开采钻井固体废物的污染特性

选取重庆某地区3个页岩气田作为研究对象,研究了5个钻井平台页岩气开采过程中废水基和油基钻井岩屑中重金属、多环芳烃（PAHs）和石油烃的污染特性.结果表明,两类钻井岩屑中Ba元素平均含量明显高于其他重金属,废水基钻井岩屑的重金属以Zn、Ba、Cr、Ni、Cu、Pb为主,废油基钻井岩屑中的重金属以Ni、Cu、Zn、Pb、Ba、As、Cr为主且Ni、Cu、Zn、Pb平均含量超过《危险废物鉴别标准毒性物质含量鉴别》（GB5085.6-2007）标准限值.废水基和油基钻井岩屑中PAHs的范围分别为1.74~14.8mg/kg和302~595mg/kg,均未超过GB5085.6-2007标准限值.废油基钻井岩屑石油烃含量为112~213g/kg,远超GB5085.6-2007标准限值.同时,废水基和油基钻井岩屑中BaP超过《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB15618-2018）标准限值;废油基钻井岩屑中部分PAHs（BaP、BbF、BkF、DahA）浓度超过《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB36600-2018）中筛选值,岩屑中石油烃含量远超管制值.     

基于生物可给性的农用地土壤重金属复合污染非致癌健康风险评估

为科学评估农用地土壤重金属复合暴露对儿童的非致癌健康风险,以华南某生态观光园类农用地为研究对象,对其表层土壤中As、Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn、Hg的含量进行检测,采用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法评估其污染程度,并引入二元证据权重(binary weight of evidence, BINWOE)法和重金属生物可给性对儿童非致癌健康风险进行修正.结果表明：(1)研究区表层土壤中As、Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn、Hg的含量分别为1.72～19.40、0.07～19.00、4.00～52.00、4.00～42.00、36.60～1.07×10⁴、8.00～23.00、62.00～1.52×10³、0.01～0.49 mg/kg,8种重金属的传统非致癌健康风险值的范围为0.65～78.80,其中部分点位As、Cd、Cr及Pb的儿童非致癌风险处于不可接受水平(HQ>1).(2)4种重金属(As、Cd、Cr、Pb)引入BINWOE法修正的儿童非致癌健康风险值是传统方法的0.67～3.31倍.(3)基于重金属生物可给性的儿...     

天津市城郊不同土地利用类型土壤中抗生素分布特征及影响因素分析

选取了天津市城郊8个不同土地利用类型土壤（包括旱地、公园、林地、滩涂、水浇地、绿化带、居民区、荒地）,共48个样本点,对天津不同土地利用类型土壤中抗生素含量、组成、分布特征及其影响因素进行研究。采用超高效液相色谱-质谱联用法（HPLC-MS/MS）检测了5类12种抗生素的残留水平,同时结合其土壤理化性质及微生物群落结构解析影响抗生素污染特征的关键因素。结果表明:抗生素总体检出浓度在（4.35~1.35）×103 μg/kg,总体浓度顺序四环素类（TCs）>磺胺类（SAs）>喹诺酮类（QNs）>大环内酯类（MLs）>β-内酰胺类（β-lactams）,其中旱地土壤中抗生素含量显著高于其他土地利用类型土壤抗生素,主要与有机肥施用有关。不同土壤抗生素主成分分析（PCA）发现,旱地和公园土壤中抗生素的组成与其他土壤类型存在较为明显的差异,这与畜禽粪便施肥以及外源生活中抗生素的排放有关;环境因子与抗生素的冗余分析（RDA）结果显示:土壤环境因子[总氮（TN）、总磷（TP）、铜（Cu）、锌（Zn）、pH]对抗生素的组成有较强影响（P<0.05）;微生物与抗生素的斯皮尔曼（Spearman）相关分析发现,浮霉菌属（Planctomyces）、酸性细菌_细菌_WX27（Acidobacteria_bacterium_WX27）、鞘脂单胞菌属（Sphingomonas）、芽孢杆菌属（Gemmatimona）、嗜热光合细菌（Roseiflexus）、类固醇杆菌（Steroidobacter）、溶杆菌属（Lysobacter）、硫化细菌（Thiobacillus）与抗生素相关性达到显著水平（P<0.05）,其中微生物与四环素和喹诺酮类抗生素相关性较强。研究结果可为后续土壤抗生素的污染防治工作提供参考。     

不同土地利用方式对土壤铜积累的影响——以北京市为例

通过对北京市菜地、稻田、果园、绿化地、麦地以及自然土壤6种土地利用类型共609个土壤样品的调查分析,探讨了不同土地利用方式下土壤铜的积累特征。结果表明,果园土壤的平均铜浓度最高,达到29.1mg/kg,显著高于菜地、麦地和自然土壤。不同果园土壤样品之间的差别较大,铜浓度的空间分异比较明显。与北京市土壤铜的背景值相比,除自然土壤外其它5种土地利用类型的土壤铜浓度均显著高于背景值。以基线值作为评价标准,不同土地利用类型下土壤铜浓度的总体超标率为5.6%;其中,土壤铜浓度超标的果园、菜地、稻田、绿化地、麦地样品数分别占其调查样品数的29.2%、4.7%、4.2%、8.3%、4.6%。超标样点主要分布在昌平、朝阳、大兴、密云、石景山、顺义、通州7个区县,尤其以昌平和朝阳区最为集中。     

克拉玛依城市土壤的环境磁学特征研究

对克拉玛依市土壤环境磁学特征进行研究,并探讨土壤磁性增强的机制。结果表明:低频质量磁化率(χLF)在不同用地上依次表现为:交通运输用地商业用地林地公共设施用地未建设用地居住用地。交通运输用地、公共设施用地较居住用地、非建设用地的土壤以低矫顽力的亚铁磁性矿物含量较高和少量不完全反铁磁性矿物,且磁性颗粒以多畴(MD)颗粒为主,含少量的单畴(SP)颗粒和稳定单畴(SSD)颗粒,与交通运输用地、公共设施用地受到汽车尾气和其他人为活动产生的污染物中含有大量的粗颗粒亚铁磁性矿物密切相关。     

生活垃圾焚烧厂周边土壤中PCDD/Fs及重金属含量

为了解城市生活垃圾焚烧发电厂周边表层土壤中二噁英、重金属来源及分布特征,选取成都地区3座典型生活垃圾焚烧厂作为研究对象,开展了周边土壤中17种多氯二苯并对二噁英/呋喃（PCDD/Fs）及11种重金属含量监测.结果显示,土壤样品中的PCDD/Fs和重金属的浓度范围分别为0.25~7.5ng I-TEQ/kg和0.23～580.57mg/kg;3座垃圾焚烧厂周边土壤中多氯二苯并呋喃（PCDFs）的毒性当量浓度贡献率要高于多氯二苯并二噁英（PCDDs）,PCDFs毒性当量浓度平均贡献率达到55%;土壤样品中Cd、Hg、Pb、Cu、Zn之间具有良好的相关性,Hg、Pb、Zn与部分PCDFs具有良好的相关性,相关系数r分别为0.792、0.760、0.788,所对应的p值分别为0.034、0.047、0.035,并被归类为同一聚类,可将这部分重金属元素作为重金属示踪剂来表征PCDFs的来源.