广东省土壤镉含量影响因子解析与评估

影响镉(Cd)含量的因子众多,包括自然影响因子和人为影响因子,而治理Cd污染首先应查明Cd污染来源及其影响因子,这对因地制宜制定Cd污染治理措施及指导相关产业布局具有重要意义.广东省地理状况复杂、经济发达,Cd含量分布区域间差异较大.因此,本文基于Cubist构建土壤Cd含量与相关影响因子关系模型,解析影响广东省土壤Cd含量的主要因子.结果表明:土壤pH值与土壤类型是影响广东省Cd含量最主要的因素,土壤Cd含量与土壤pH值呈正相关关系;赤红壤、砖红壤及紫色土中Cd含量相对较低,潮土、红壤、黄壤、水稻土及石灰土中Cd含量相对较高.Cd含量高值主要出现在第四纪、泥盆纪和石炭纪地质构造运动形成的土壤中.此外,植被指数、土壤粉粒、平均气温、高程、距道路及距河流距离也是影响广东省土壤Cd含量的主要因素.其中,土壤Cd含量与土壤粉粒、高程呈正相关关系,与植被指数、距道路距离、距河流距离呈负相关关系.本文研究结果可为土壤Cd污染治理提供科学的参考依据.     

基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测

以江苏省常州市金坛区为例,借鉴传统LUR模型思路,考虑土壤重金属的源汇关系,加入土壤属性因子,构建LUR-S模型模拟预测了研究区土壤重金属含量空间分布,并与传统LUR模型及普通克里格插值模型结果进行对比,结果表明:(1)研究区土壤重金属含量受到以土地利用为主的源因子及反映重金属在土壤中赋存环境的汇因子的共同影响.就源影响因子而言,土壤Cu、Zn含量分别与2 000 m缓冲区内交通用地面积、2 000 m缓冲区内城市建设用地面积极显著相关(P0.01);就汇影响因子而言,土壤Cr、Cu、Zn含量与OM、Corg、TC、TN极显著相关(P0.01).(2)研究区土壤重金属Pb、Cr、Cu、Zn空间分布预测的LUR-S模型方程R2较传统LUR模型分别提高了0.041、0.406、0.102、0.501,精度检验R2较普通克里格插值模型分别提高了0.147 7、0.011 6、0.231 0、0.081,RMSE较普通克里格插值分别减少了2.413、0.631、1.112、2.138,表明考虑了源汇关系的LUR-S模型预测精度高于传统LUR模型和普通克里格插值模型;(3)LUR-S模型对污染较低、变异较小重金属空间分布预测的适用性较好,而对污染较高、变异较大重金属则较差.     

土石山区小流域土壤磷素的空间分布特征与有效性

以汉江余姐河小流域为研究区域,运用经典统计学与地统计学方法,分析流域不同土地利用类型下表层(0~20 cm)土壤全磷和速效磷的空间分布特征及磷素有效性.结果表明:流域农地、林地和草地土壤全磷含量平均值分别为0.368 g·kg~(-1)、0.347 g·kg~(-1)和0.348 g·kg~(-1),土壤速效磷含量均值分别为17.52 mg·kg~(-1)、19.23 mg·kg~(-1)和17.90 mg·kg~(-1).土壤全磷和速效磷空间分布的最优模型均为高斯模型且均具有中等空间相关性.克里格插值表明研究区土壤全磷呈斑块状分布,速效磷含量的高值区沿河流呈网状分布,尤其是速效磷含量为10~20 mg·kg~(-1)和20~30 mg·kg~(-1)的区域从流域上游至下游以河流为主线依次连通.经ANOVA检验,土地利用类型对土壤全磷和速效磷的空间分布影响不显著(p0.05),不同土地利用下每平方米土壤全磷含量表现为草地农地林地,分别为0.092 kg·m~(-2)、0.089 kg·m~(-2)和0.087 kg·m~(-2),速效磷含量表现为草地林地农地,分别为4.67 g·m~(-2)、4.11 g·m~(-2)和3.89 g·m~(-2),流域土壤磷素的有效性呈现出林地草地农地的特征.     

典型城市化区域土壤重金属污染的空间特征与风险评价

随着我国城市化的快速发展,土壤环境面临着较高的生态环境风险.本文以我国南方某典型城市化区域土壤环境作为研究对象,共采集表层(0～20 cm)土壤样品106份,亚表层(20～40 cm) 96份并测定其重金属含量,然后采用内梅罗综合污染指数法和潜在生态危害法评价其生态风险程度,最后通过空间插值探讨其生态风险空间分布.结果表明,表层土壤Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的含量范围分别为2. 87～84. 64、1. 40～56. 00、2. 75～125. 05、15. 05～201. 39、1. 46～89. 92、0. 001～0. 92、15. 29～160. 07和0. 006～0. 52 mg·kg~(-1);亚表层土壤的含量范围为3. 56～75. 14、1. 65～71. 58、3. 28～290. 04、17. 99～296. 94、3. 07～65. 67、0. 02～1. 00、11. 10～97. 59和0. 01～0. 41 mg·kg~(-1).依据农用地土壤污染风险管控标准,表层土壤中Cd、Cu、Pb、As和Zn的超标率分别为71. 70%、40. 57%、4. 72%、3. 77%和0. 94%,亚表层土壤中Cd、Cu、As、Zn、Pb和Ni的超标率分别为72. 92%、39. 58%、6. 25%、3. 13%、3. 13%和1. 04%,可见区域主要重金属污染因子为Cd和Cu,土壤重金属空间分布特征显示超标区域集中在区域北部.基于两种评价结果可以看出,北部地区污染程度和生态风险较高,其中Cd为风险指数偏高的主要驱动因子,风险评价空间分布特征与Cd的含量空间分布特征类似,说明区域土壤Cd污染应该引起重点关注.     

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.     

基于Kriging插值的路旁土壤重金属含量空间分布 ——以310国道郑州-开封段为例

分别在G310国道郑州-开封段的杏花营路段两侧150m×150m范围内布设7条垂直于公路的采样子断面,从路肩向两侧每隔10m采集1个表土混合样,共采集226个样品（包括2个对照样品）.用ICP-MS测定了土壤重金属（Pb、Cu、Zn、Cd、Cr和Ni）含量,并用Universal Kriging插值法分析路旁土壤重金属空间分布特征.结果表明,路旁土壤重金属呈与道路平行的带状分布,表明6种重金属含量均受公路交通影响,属于公路源重金属.土壤Cr和Cu含量在路基处含量最高,向两侧逐渐下降,呈指数分布;土壤Pb、Zn、Cd和Ni含量在距路基30～50m处出现峰值,呈偏态分布.路旁土壤Pb、Cu、Zn、Cd、Cr和Ni均为交通源重金属.     

上海某生活垃圾焚烧厂周边土壤重金属污染特征、来源分析及潜在生态风险评价

通过原子光谱法对上海某生活垃圾焚烧厂周边表层土壤样品中As、Cu、Cd、Cr、Pb、Ni、Zn、Ti、Mn和Hg等10种重金属含量进行测定,利用富集因子、多元统计和空间插值方法分析重金属来源和空间分布特征,并评价土壤重金属的潜在生态风险水平.结果表明,除Hg和As未检出外,土壤中其他重金属平均含量范围为0.399~4 220 mg·kg~(-1),Cu、Cd、Cr、Pb、Ni、Zn和Mn等7种重金属平均含量均高于土壤背景含量,其中Cd平均含量是背景含量的2.9倍.通过相关性分析、主成分分析、富集因子分析和重金属空间分布特征分析可知,Ti、Mn和Ni空间分布特征相似,主要由自然源贡献;Cd、Cr、Cu、Pb和Zn的分布特征具有一定相似性,其来源主要与工业生产、焚烧烟气和交通运输污染有关.潜在生态风险评价结果显示,被检出重金属的综合潜在生态风险指数均值为108.92,表明垃圾焚烧厂周边土壤处于中等生态风险水平,其中Cd贡献率高达79.63%,应引起重视.     

基于CatBoost模型和SHAP解释方法的土壤重金属影响因素与程度定量分析

掌握土壤重金属空间特征及定量解析污染源对于精准治污具有重要支撑作用,但定量分析影响因子的贡献和影响程度面临巨大挑战.本文选取空间位置、地形地貌、土壤特征三大类16个影响因素,采用CatBoost-SHAP耦合模型定量评估了土壤重金属空间分布的影响因子和范围边界.结果表明,CatBoost在预测土壤Cd、Pb和Cr含量上具有较高精度,R2分别为0.76、0.71和0.81.空间位置对土壤Cd、Pb分布的影响分别可达71.28%和73.54%,其中,与冶炼厂的距离（DISmp）是土壤Cd空间分布的关键影响因素,影响范围在7.5 km内;与二级公路的距离（DRSec）是土壤Pb空间分布的关键影响因素,影响范围可达8 km;Fe2O3是土壤Cr空间分布的关键影响因素,土壤中氧化铁含量达到4.5%后开始正向影响土壤Cr含量.本研究定量解析了土壤重金属影响因素,可为土壤重金属污染防治提供科学决策依据.     

关中地区土壤重金属空间分布特征及其污染评价

结合关中地区地形分布,使用网格法布点,在该地区布设了239个采样点,使用X射线荧光光谱法测定了其表层土壤中六种重金属(Cr、Ni、Pb、Cu、Zn、As)和磷(P)的含量。统计结果表明:关中地区土壤重金属Cr、Ni、Pb、Cu、Zn、As和P的平均质量浓度分别为75.69 mg.kg~(-1)、32.05 mg.kg~(-1)、26.35 mg.kg~(-1)、25.76 mg;kg~(-1)、72.85 mg.kg~(-1)、12.29 mg.kg~(-1)、1038.99 mg·kg~(-1),其中Cr、Ni、Pb、P的含量均超过陕西省土壤背景值。采用克里金插值法、反距离插值法和污染负荷指数法,得到了表层土壤重金属含量的空间分布图以及整个关中地区土壤重金属污染评价结果。结果显示,关中地区土壤属中度污染,污染呈现南高北低的现象,其中户县周围的几个县土壤污染情况较为严重。     

基于多源辅助变量和随机森林模型的耕地土壤重金属含量空间分布预测

农田土壤重金属含量的空间预测对于监测耕地污染和确保生态农业可持续发展至关重要.从地形、气候、土壤属性、遥感信息、植被指数和人为活动这6个方面选取了32个环境变量作为辅助变量,并构建随机森林(RF)、回归克里格(RK)、普通克里格(OK)和多元线性回归(MLR)模型来预测耕地土壤中As、 Cd、 Cr、 Cu、 Hg、 Ni、 Pb和Zn的含量.结果表明,与RK、 OK和MLR相比,RF模型对As、 Cd、 Cr、 Hg、 Pb和Zn的预测性能更高,而OK和RK模型分别对Cu和Ni含量的预测精度更高,表现为预测拟合优度(R²)最高而平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)最低.不同预测方法对同种土壤重金属元素预测结果的空间分布趋势基本一致,8种重金属含量的高值区均分布在南部的平原地区,但RF模型对空间预测的细节刻画得更为突出.随机森林影响因子重要性排序表明,兰溪市土壤重金属含量空间分异主要受Se、 TN、 pH、海拔、年均温、年均降雨量、距河流距离和距工厂距离的共同影响.因此,随机森林可以作为土壤重金属空间预测的一种有效方法,为区域土壤污染调查、评价和管控提供...     

稻田土壤Cd污染与安全种植分区:以重庆市某区为例

水稻对土壤中Cd的富集积累能力强,开展稻田土壤Cd污染与安全种植分区研究对于区域土地有效利用具有重要意义.在重庆市某区22个镇同步采集稻田土壤-水稻样品300套,测定土壤pH、Cd全量和有效态含量、糙米Cd含量,采用地累积指数、生物富集系数和单因子污染指数评价土壤Cd污染状况;结合土壤和糙米Cd污染指数进行水稻安全种植分区.结果表明,研究区稻田土壤总体偏酸性,Cd全量为0.09~1.60 mg ·kg^-1,超过风险筛选值的点位占35.0%;糙米Cd含量为0.002~0.808 mg ·kg^-1,超过食品安全限量值的点位占13.7%.Pearson相关分析表明,糙米Cd含量与土壤Cd全量、有效态Cd含量均呈极显著正相关（P<0.01）.污染评价显示,稻田土壤呈现明显的Cd累积,部分土壤表现为轻-中度污染;糙米对土壤Cd的富集系数为0.004~1.72.研究区稻田土壤总体为安全或基本安全,低风险区在南部、西部和东部均有分布;中高风险区面积较小,主要分散在8个地区.     

广西西江流域土壤镉含量特征及风险评估

为了解广西西江流域土壤Cd含量分布特征及风险,结合土地利用方式进行大规模抽样调查,采集有色金属矿区土壤、农田土壤（水田土壤和旱地土壤）和自然土壤共2512个样品,测试其Cd含量.结果表明,西江流域土壤Cd的背景值为0.514 mg·kg^-1,显著高于前人研究结果（0.148 mg·kg^-1）和广西土壤背景值（0.267 mg·kg^-1）;旱地、水田、矿区土壤Cd含量分别为0.559、0.787、5.71 mg·kg^-1,水田土壤和矿区土壤Cd含量显著高于自然土壤;以西江流域土壤Cd含量背景值和基线值为限定值,超标率分别为51.2%、66.7%、77.8%和35.2%、39.6%、71.4%,矿区土壤和农田土壤都有明显的Cd积累趋势;从土壤Cd空间分布及污染特征来看,西江流域总体土壤Cd含量为0.726 mg·kg^-1,高Cd含量斑块主要集中在西江流域上游河池地区的南丹县、大化县、都安县、环江县和宜州市,以及柳江县、武宣县和象州县等地区,这些地方出现了重度甚至极重度污染、中等-强污染累积程度和高等-极高等潜在生态风险.总体上,广西西江流域上游地区的农业土壤、矿区土壤Cd污染问题突出,属于高Cd风险区域,土壤生态状况不容乐观,这主要与上游矿业密集区的矿业活动和地质高背景Cd有关,长期居住在矿区及周边地区的居民,以及食用这一区域生产的农产品,可能对部分当地居民的健康产生危害.建议进一步通过土壤-植物-人体体系展开镉风险评估,同时采取相应措施以控制风险.     

贵州罗甸北部喀斯特地区耕地土壤镉含量特征与风险评价

贵州碳酸盐岩区镉(Cd)呈较高地球化学背景分布.为了解喀斯特地区耕地土壤Cd的含量特征,特选取小尺度区域——罗甸北部喀斯特地区土壤作为研究对象,以非喀斯特地区土壤作为对照组,运用地统计分析和GIS相结合的方法研究土壤Cd含量的空间分布特征,并采用潜在生态风险指数法和健康风险评价法对土壤Cd污染的潜在生态风险程度以及对成人和儿童的健康风险进行评价.结果表明,喀斯特区土壤Cd含量显著高于非喀斯特区(P 0. 05),其中耕地土壤Cd几何平均值分别为1. 33 mg·kg-1和0. 27 mg·kg-1,林地土壤Cd几何平均值分别为1. 57 mg·kg-1和0. 22 mg·kg-1.以GB 15618-2018中Cd的风险筛选值和风险管控值为限定值,喀斯特区耕地土壤Cd样点超标率分别为90%和22%,非喀斯特区耕地土壤Cd样点超标率分别为30%和12%,表现出不同程度的Cd富集.从空间分布来看,耕地土壤Cd含量中值风险区和高值风险区主要分布在喀斯特地区,分别呈现中-强程度的潜在生态风险和极强潜在生态风险;低值风险区分布在交砚乡等部分非喀斯特地区,呈低潜在生态风险;健康风险评价表明耕地土壤Cd虽尚未对人体产生非致癌健康风险和致癌健康风险,但喀斯特区成人和儿童3种暴露途径的非致癌风险值和致癌风险值均高于非喀斯特区.综上,贵州罗甸北部喀斯特地区耕地土壤Cd污染风险问题突出,应进一步加强土壤-植物-人体体系Cd风险评估研究,并针对不同耕地土壤Cd污染风险区采取合理的方案措施加以防控和治理.     

河北省典型污灌区农田镉污染特征及环境风险评价

以河北省石家庄市典型历史污灌区农田为研究对象,对污灌区内土壤和小麦、玉米植株内Cd的含量进行分析,评价污灌区农田Cd污染程度、潜在生态风险和潜在健康风险.结果表明,上游污灌区和中下游污灌区土壤表层Cd含量分别为ND～3.88、0.10～2.30 mg·kg~(-1),明显高于清灌区(0.13～0.23 mg·kg~(-1))及河北土壤背景值(0.094 mg·kg~(-1)),超农用地土壤污染风险筛选值(0.3 mg·kg~(-1))点位分别达42.9%和35.2%;小麦和玉米籽粒平均Cd含量均未超标,小麦籽粒富集浓度高于玉米,污灌区小麦和玉米籽粒已出现明显累积现象.潜在生态风险表明上游污灌区和中下游污灌区表层土壤基本处于轻度～中度风险,部分区域生态风险较高～极高.健康风险评价结果表明Cd通过皮肤、呼吸、经口摄入暴露途径对人体健康造成的风险在可接受范围内.研究结果为污灌区农田土壤的安全利用和管理决策依据,并为开展农田土壤修复工程提供科学参考.     

滏阳河表层沉积物重金属污染现状分析及风险评价

针对海河流域重金属污染严重问题,选择海河南系滏阳河作为研究对象,研究表层沉积物中6种重金属元素(Cr、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb)含量空间分布特征,采用富集系数(EF)和相关性探讨其来源,并利用地积累指数和潜在生态危害指数评价重金属生态风险.结果表明,滏阳河表层沉积物存在重金属污染问题,Cr、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb平均含量分别高达142 mg·kg-1、38.2 mg·kg-1、96.2 mg·kg-1、573 mg·kg-1、0.730mg·kg-1和89.2 mg·kg-1,各元素分别超标河北省环境背景值的1.1倍、0.2倍、3.4倍、6.3倍、7.1倍和3.1倍;沉积物中Ni无重金属富集,其它元素在整个河段上存在不同程度的富集,且Cu、Zn、Cd、Pb 4种重金属元素受人为排放源影响较大.沉积物中重金属污染处于强风险等级,Cd污染达到重风险等级,其它元素处于低风险等级.滏阳河表层沉积物重金属污染主要存在于城市近郊河段以及受污染支流汇入河段.     

纳米氢氧化镁对不同类型土壤镉形态的影响

采用28 d室内连续培养实验,以纳米氢氧化镁和普通氢氧化镁（100、200和300 mg·kg^-1）为镉污染土壤钝化剂,研究了纳米氢氧化镁和普通氢氧化镁对不同类型镉污染土壤（1、5、10和15 mg·kg^-1）中镉形态的影响.结果表明,在中性土壤上,1、5、10和15 mg·kg^-1镉处理中土壤交换态Cd （EX-Cd）形态分布比例FDC为66.7%~81.8%,为土壤镉主要形态.土壤镉含量大小顺序为EX-Cd > 碳酸盐结合态Cd（CAB-Cd） > 残渣态Cd （RES-Cd） > 铁锰氧化态Cd （FeMn-Cd） > 有机结合态Cd （OM-Cd）.培养第14d时,土壤EX-Cd FDC达到最低值.培养0~28 d期间,在1、5、10和15 mg·kg^-1镉处理下,纳米氢氧化镁和普通氢氧化镁处理的土壤EX-Cd FDC较对照（CK）分别降低了11.4%~67.7%、7.8%~37.2%、7.7%~36.4%、5.0%~28.8%（纳米氢氧化镁）和0.5%~49.5%、0.6%~15.0%、1.0%~18.1%、0.7%~14.6%（普通氢氧化镁）.碱性土EX-Cd含量均在培养的第7 d时达到最低;酸性土在1、5和10 mg·kg^-1镉处理中土壤EX-Cd含量在第21d时达到最低值.纳米氢氧化镁和普通氢氧化镁均降低了中、酸、碱性土壤EX-Cd含量,且随氢氧化镁施加量的增加,土壤EX-Cd含量呈降低趋势.相同用量下,钝化土壤活性镉的效果以纳米氢氧化镁优于普通氢氧化镁.     

镉污染土壤施硒对植物生长及根际镉化学行为的影响

采用根箱培养的方式,研究了在不同镉污染水平(0.5 mg·kg-1、5 mg·kg-1土壤)的酸性黄棕壤中施用外源硒对小白菜生长、光合特性及根际土壤中镉的化学行为影响.结果表明:镉污染土壤中施硒可显著增加小白菜的生物量,增强小白菜叶片的光合速率和蒸腾速率;镉污染严重时,施硒还可提高小白菜的气孔导度;施用适量硒(0.25 mg·kg-1)可显著降低小白菜地上部镉含量,其中镉污染浓度较低(0.5 mg·kg-1)时,该效果达显著水平.在镉污染程度低(0.5 mg·kg-1)的土壤施用适量硒(0.25 mg·kg-1),可显著降低土壤交换态镉含量,其中,根际和非根际土壤交换态Cd含量分别降低了22.20%和43.79%.外源Se有效地降低了土壤Cd的生物有效性,这种作用在Se的施用浓度较低时表现更加明显;当Cd污染浓度较高时,土壤Cd形态分布相对稳定,外源Se对根际和非根际土壤Cd形态分布的影响不显著.研究结果为深入揭示Se对菜地Cd污染的调控机理提供理论参考.     

开封城市土壤磷素组成特征及流失风险

为深入了解城市土壤磷素组成特征及其对受纳水体的影响,以开封城市表层土壤为研究对象,分析开封城市不同功能区土壤磷素的组成特征,并采用"突变点"法计算土壤磷素流失临界值,探讨开封城市不同功能区表层土壤磷素流失风险.结果表明,开封城市土壤总磷为400~1 427 mg·kg~(-1),其中无机磷占65%~99%;速效磷(Olsen-P)和易解吸磷分别为3.41~115.03 mg·kg~(-1)和0.01~9.40 mg·kg~(-1),与土壤磷素背景值相比,城市土壤磷素呈现明显集聚.开封城市土壤总磷和速效磷均呈现出东高西低,中心老城区高于新城区的空间分布格局;在不同功能区分布上,居民区土壤各形态磷素含量均最高.开封城市土壤磷素流失临界值对应的Olsen-P为22.18 mg·kg~(-1),超过临界值的土样占总土样数的33.64%,磷素流失风险最高的区域亦分布在中心老城区.     

河南省典型工业区周边农田土壤重金属分布特征及风险评价

为深入探讨典型工业区周边农田土壤重金属分布的特征,以河南省新乡市凤泉区大块镇工业区周边农田土壤为研究对象,对表面和剖面方向上土壤As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn等7种重金属污染的空间分布和污染风险进行分析,并使用主成分分析进行污染源解析,为该类工业区周边农田重金属污染治理与防控提供理论基础.结果表明,该工业区内表层土壤Cd、Cu和As含量分别为（2.56±1.23）、（205.58±157.49）和（15.27±4.14） mg·kg^-1,点位超标率分别为100%,89.44%和3.40%.空间上,受污染源分布、地势和风向共同影响,研究区7种重金属在土壤表层方向上均呈现出南部含量高北部含量低的空间分布;在剖面方向上,Cd和Cu含量随土壤深度增加显著降低,As在碱性土壤条件下迁移能力较强,其含量随土壤深度增加含量变化较小.污染评价结果表明,Cd和Cu达到重度污染（5级）,同时Cd存在极强的潜在生态风险（5级）,Cu存在中等潜在生态风险（2级）,其余重金属均为低潜在生态风险（1级）,风险排序为Cd > Cu > Ni > As > Pb > Cr > Zn,研究区内重金属综合潜在生态危害属强生态危害.主成分分析表明,土壤As、Cd和Cu外源污染主要来自电池生产和铜（管、线）生产等活动,属工业污染源.综上所述,该研究区应重视土壤Cd和Cu污染的治理与防控,同时警惕As对土壤环境质量进一步的影响.     

基于蒙特卡罗模拟的铅锌冶炼厂周边农田土壤重金属健康风险评估

为探明铅锌冶炼厂周边土壤重金属污染程度及人体健康风险,在云南省某铅锌冶炼厂周边农田采集56个表层土壤(0～20 cm),分析了土壤中pH和重金属Pb、 Cd、 Zn、 As、 Cu和Hg的含量,对土壤重金属含量的污染程度、生态风险和概率健康风险进行了研究.结果表明,研究区土壤中ω(Pb)、ω(Cd)、ω(Zn)、ω(As)、ω(Cu)和ω(Hg)的平均值分别为4 413.93、 6.89、 1 672.76、 44.45、 47.61和0.21 mg·kg^-1,均超过云南省土壤背景值.Cd的地累积指数(I_geo)平均值为0.24,单因子污染指数(P_i)平均值为30.42,潜在生态风险指数(E_r)平均值为1 312.60,是研究区污染最重以及生态风险最高的重金属.蒙特卡罗概率健康风险结果显示,成人和儿童的非致癌风险指数(HI)分别为2.42E-01和9.36E-01,儿童的非致癌风险超过控制值的比例为36.63%;成人和儿童的致癌风险指数(TCR)分别为6.98E-05和5.93E-04,儿童的致癌风...