阳朔典型铅锌矿区流域土壤重金属空间分布特征及来源解析

以广西阳朔县典型铅锌矿为研究对象,对其流域内水系表层土壤中10种金属元素（Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Hg和Pb）含量进行分析测定.综合运用Pearson相关性分析、主成分分析（PCA）和正定矩阵因子分解法（PMF）等多种方法,识别和定量解析污染源及贡献.在168个表层土壤样本分析数据中,土壤中Zn、Cd、Hg和Pb的含量平均值高于国家土壤环境质量标准,Sb、Cd、Cu、Pb和Zn的含量平均值分别比当地背景值高出约1.01、5.50、3.29、9.11和10.67倍,表明重金属在表层土壤中已经富集.土壤重金属地累积指数（I_geo）结果显示,研究区污染最严重的是Hg,其次为Pb、Zn和Mn.相关性分析和主成分分析结果表明,区内表层土壤中金属污染来源较为复杂,且明显受到人为活动的影响.Cu、Zn、Cd、Sb、As和Pb主要来源于采矿活动;Hg、Cr和Ni由土壤母质控制;Mn和Cd主要来源于工矿与农业活动.PMF模型分析结果表明,表层土壤中金属来源分为3种,工矿活动源、自然源和工矿及农业活动复合源的综合贡献率分别为58.0%、13.5%和28.6%.Ni、Cu、Zn、As、Sb、Hg和Pb以工矿活动源为主,贡献率分别为46.9%、89.6%、45.5%、67.8%、99.3%、58.3%和96.8%;母岩矿物风化和降雨冲刷等自然源对Cr的相对贡献率达到44.6%,对Ni和Hg也分别有23.2%和21.0%的相对贡献率;工矿及农业活动的复合源对Mn和Cd的相对贡献率分别达到75.4%和70.4%.     

基于正定矩阵因子分析模型的城郊农田重金属污染源解析

城郊农田是城市农副产品的重要生产基地,其土壤环境质量直接影响人群的健康状况.本研究采用200 m×200 m网格布点法采集DL市城郊农田表层土壤样品246个,分析土壤中重金属Cd、Hg、Zn、Pb、Cu、As、Ni、Cr和Mn的含量分布特征.运用正定矩阵因子分析法(PMF)对研究区9种重金属污染来源及其贡献率进行了解析.结果表明:工业污染源贡献率29.74%,农业与污灌复合污染源贡献率19.93%,自然母质源贡献率35.98%,大气沉降源贡献率14.35%.其中,Hg主要来源于大气沉降源,贡献率为67.23%;Pb、Cu和Zn主要来源于工业污染源,贡献率分别为67.58%、40.65%、35.51%;Ni、Cr和Mn主要来源于自然母质源,贡献率分别为68.82%、67.16%、72.32%;Cd、As主要来源于农业与污灌复合源的影响,其贡献率分别为71.30%、47.53%.由PMF模型解析结果可知,工农业生产等人为因素(64.02%)是造成城郊农田土壤重金属污染的主要来源.     

基于APCS-MLR和PMF模型的赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染源解析

为探究重庆某赤泥堆场周边耕地土壤重金属污染特征和来源,分析土壤中8种重金属元素（Cd、Cr、Hg、Ni、Pb、As、Cu和Zn）含量和空间分布特征,利用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对土壤重金属污染特征进行评价,并在相关性分析的基础上采用APCS-MLR和PMF模型定量解析重金属来源.结果表明,除土壤Cr外,其他7种重金属元素含量均值均高于重庆市土壤背景值.土壤重金属整体处于中度污染水平,其中Cd、Hg和As为中度污染,Pb、Cu、Ni和Zn为轻度污染.土壤Cr、Ni、Pb、Cu和Zn空间分布格局相似,相互间呈极显著正相关（P < 0.01）;Cd、Hg和As空间分布特征有较大差异,且相互间相关性不显著（P > 0.05）.源解析表明,研究区土壤重金属来源较为复杂,APCS-MLR和PMF模型均能解析出4种相同的污染源,分别为赤泥堆场渗滤排放和自然来源、火力发电排放源、农业活动与自然来源和有色金属冶炼排放源.两种模型源解析结果差异较小,APCS-MLR模型中4种污染源贡献率分别为51.8%、18.0%、15.9%和14.3%,而在PMF模型中分别为45.9%、12.8%、21.5%和19.8%.     

基于特定源-风险评估模型的兰州黄河风情线绿地土壤重金属污染优先控制源分析

为甄别城市滨河公园景区绿地土壤重金属污染优先控制因子和污染源,以兰州市黄河风情线大景区为研究区,采集并测定64个绿地土壤样品重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的含量;采用单因子污染指数法和污染负荷指数法量化重金属污染程度,利用绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）模型对绿地土壤重金属进行源解析.并运用APCS-MLR模型与综合生态风险指数和人体健康风险评价模型相耦合方法,解析各污染源对生态风险和人体健康风险的贡献率.结果表明,除Cr和Ni之外,As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn的含量均值高于兰州市土壤元素背景值,但所有元素含量均低于《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准》（GB 36600-2018）的筛选值.单因子污染指数结果显示,As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn为无污染至轻微污染水平,而Hg属于轻度污染.污染负荷指数评价结果显示,绿地土壤总体上属于轻度污染水平.源解析表明,绿地土壤重金属源自于交通源、自然-农业源和自然-工业源,贡献率分别为34.79%、23.12%和18.49%.特定源-综合生态风险指数结果表明,Cd和Hg为生态风险优先控制元素,自然-工业源为优先控制污染源;特定源-健康风险评价模型分析结果表明,As和Ni为人体健康优先控制元素,自然-农业源为优先控制污染源.     

基于APCS-MLR和PMF模型的煤矸山周边耕地土壤重金属污染特征及源解析

以重庆市南川区某煤矸山周边耕地土壤为研究对象,运用内梅罗指数法和地累积指数法分析土壤重金属污染水平和分布特征,并采用绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型,探析研究区土壤重金属来源及其贡献率.结果表明,下游区土壤中8项重金属均值含量均高于上游区,其中Cu、 Ni和Zn含量显著高于上游区(P<0.05).内梅罗综合污染指数表现为：下游区(1.22)>上游区(0.95),重金属污染程度由大到小表现为：Cd>Cu>Hg、 As、 Pb、 Cr、 Ni和Zn.地累积指数由大到小表现为：Cd>As>Cu=Hg>Ni>Zn=Cr>Pb.源解析表明,研究区土壤中Cu、 Ni和Zn主要受煤矸山堆存影响,APCS-MLR模型的贡献率分别为49.8%、 94.5%和73.2%,PMF模型的贡献率分别为62.8%、 62.2%和63.1%; Cd、 Hg和As主要受农业和交通混合源影响,APCS-MLR模型的贡献率分别为49.8%、 94.5%和73.2%,PMF模型的贡献率分别为62.8%、 62.2%和63.1...     

PCA-APCS-MLR和地统计学的典型农田土壤重金属来源解析

人类活动往往会增加表层土壤重金属含量,进而影响了区域土壤重金属的精确定量与评估.为系统研究浙江省西部石煤矿山周边典型农田土壤重金属污染源的空间分布特征及其贡献率,采集并分析了耕地表层土壤样品和农产品中Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni等重金属,重点探讨各元素地球化学特征并对农产品进行生态风险评价.采用相关性分析、主成分分析(PCA)和绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR),解析了该地区土壤中重金属污染的来源和源贡献率,并采用地统计学分析法对土壤中Cd、 As的空间分布特点进行了分析.结果表明,研究区内6种土壤重金属(Cd、 Hg、 As、 Cu、 Zn和Ni)含量都超过风险筛选值,其中Cd和As含量超过风险管制值,其超标率分别为36.11%和0.69%,而农产品中Cd也存在严重超标.通过分析认为研究区土壤重金属污染源主要有2个：源1(Cd、 Cu、 Zn和Ni)为矿业活动源和自然源,对Cd、 Cu、 Zn和Ni的贡献率分别为78.53%、 84.41%、 87%和89.13%;源2(Hg和As)以工业源为主,对Hg和As的贡献率分别为83.22%和82.41%...     

基于APCS-MLR和PMF模型解析黄河下游文化公园土壤重金属污染特征及来源分析

选取黄河下游典型人类扰动区——黄河文化公园为研究区域,系统采集表层土壤样品,测定土壤中7种(Cr、 Ni、 Cu、 Zn、 Cd、 Pb和As)重金属含量,利用地累积指数研究公园土壤重金属污染特征,应用克里格空间插值法、绝对因子分析-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型解析黄河文化公园土壤重金属的来源.结果表明,研究区表层土壤重金属(Cd、 Zn、 Cu、 Pb和As)含量平均值高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,分别是背景值的4.62、 1.78、 1.41、 1.08和1.03倍.除Zn外,其他元素含量均低于黄河流域沿线不同区域土壤相应元素值.7种元素地累积指数递减趋势为：Cd>Zn>Cu>Ni>Pb>As=Cr,元素Cd属于偏中污染,在表层土壤中积累明显.空间分布特征及源解析结果显示,Cr、 Ni和Cu为自然源因子,主要受成土母质影响;Cd和Pb为交通源,Zn和As属于受少量人类活动和自然叠加影响的混合源.APCS-MLR的分析结果显示：自然源贡献率为46.67%,交通源贡献率为24.11%,混合源贡献率为16.12%,...     

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%.     

基于PMF模型的兰州耕地土壤重金属来源解析

为了分析Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni等8种重金属的污染状况、空间分布及污染来源.2019年9月共采集382个兰州耕地表层土壤样品,并测定其重金属含量.结果表明：①兰州市耕地土壤重金属Pb、Cd、Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni的平均含量分别为20.96,0.24,0.05,6.40,8.36,48.57,101.92,34.34mg/kg,其中Hg的均值超过国家土壤污染风险筛选值,Cd、Hg、Cu、Zn、Ni的均值超过兰州市土壤背景值.内罗梅综合指数表明研究区耕地52.62%样点呈现轻度污染,37.70%样点呈现中度污染,3.66%样点呈现重度污染,无重金属污染的样点占6.02%.潜在生态风险指数表明13.09%的样点属于轻微生态风险,68.85%的样点属于中等生态风险,17.54%的样点属于强生态风险,0.52%的样点属于很强生态风险.②基于PMF模型可知8种重金属有4种主要来源,其中Pb、Cd、Zn、Ni以交通运输源为主,贡献率分别为52.4%、50.7%、56.7%和50.2%;Hg以农业活动和医疗设备源为主,贡献率为83.7%;Cr、Cu和Ni以自然源为主,贡献率分别为81.2%和61.3%和49.8%;As以工业活动源为主,贡献率为68.3%.③从空间分布来看,研究区内除Cr外,Pb、Cd、As、Cu、Zn、Ni在城关区和七里河区都有高值区出现,其中Zn和Ni的高值范围较广,可能与人为影响有关;Hg在城关区、安宁区、七里河区以外的研究区内均有高值出现.     

基于APCS-MLR受体模型和地统计法的矿区周边农用地土壤重金属来源解析

为探明矿区周边土壤重金属来源,为地区土壤污染防治提供有效建议,在重庆市黔江区五里乡北部采集表层土壤(0～20 cm)样品118件,分析了土壤中重金属(Cd、 Hg、 Pb、 As、 Cr、 Cu、 Zn和Ni)含量及土壤pH,利用地统计法和APCS-MLR受体模型对土壤重金属空间分布和来源进行了研究.结果表明,土壤重金属含量明显高于重庆市背景值,存在明显的表层累积.Hg、 Pb、 Cd、 As和Zn均表现为极强变异.土壤Cd、 Hg、 Pb、 As和Zn超过风险筛选值的比例分别为47.11%、 6.61%、 4.96%、 5.79%和7.44%,土壤Cd、 Hg、 Pb和As超过风险管制值的比例分别为0.83%、 4.13%、 0.83%和0.83%,土壤重金属超标问题显著.土壤Cd、 As、 Cr、 Cu和Ni主要受到成土母质的影响,对土壤元素总量的贡献率分别为77.65%、 68.55%、 71.98%、 90.83%和82.19%,土壤Hg、 Pb和Zn主要受到汞矿和铅锌矿开采的影响,贡献率分别为86.59%、 88.06%和91.34%.此外,农业活动也会影响土壤Cd和As的含...     

基于APCS-MLR和PMF模型的燃煤电厂周边土壤潜在有毒元素(PTEs)污染特征与来源解析

为探究燃煤电厂周边土壤潜在有毒元素（PTEs）的污染特征及来源,以靖远电厂周边土壤为研究对象,分别采集了36个城市土壤样品和27个农田土壤样品,测定了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的含量.采用地累积指数法、单因子污染指数法和改进的内梅罗污染指数法对土壤PTEs污染特征进行评估,并利用相关性分析、绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解（PMF）法定量解析PTEs污染来源.结果表明,除农田土壤As之外,靖远电厂周边土壤其余元素含量均值都高于甘肃省土壤背景值,其中Cd、Cr、Ni和Pb相对较为富集,Hg空间分异较大,受人类活动干扰显著.地累积指数法和单因子污染指数法结果显示,周边土壤污染以Cd、Cr、Ni和Pb为主,Hg的污染范围较广.改进的内梅罗污染指数显示,周边土壤为偏中度-偏重度污染,且城市土壤的综合污染程度高于农田土壤.源解析表明,城市土壤PTEs源自于交通燃煤混合源、交通工矿混合源和工业降尘源,APCS-MLR模型的贡献率分别为35.2%、25.1%和23.4%,PMF模型的贡献率分别为40.2%、12.4%和47.7%;农田土壤PTEs源自于工矿农业交通混合源和交通燃煤混合源,APCS-MLR模型的贡献率分别为40.3%和35.9%,PMF模型的贡献率分别为36.2%和18.0%.此外,PMF模型还识别了贡献率为48.5%的燃煤农业混合源.     

基于乡镇尺度的地质高背景区耕地土壤重金属来源分析与风险评价

西南地区由于广泛发育碳酸盐岩导致土壤重金属具有天然的高背景属性,在重金属地质高背景区开展生态风险评价和识别重金属潜在来源对土壤污染防治、农产品安全保障具有重要意义.基于乡镇尺度,在重庆市奉节县青龙镇采集耕地表层土壤样品307件,分析了土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn重金属含量及pH,采用地统计学,绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区域内8种重金属污染空间分布特征及来源,利用内梅罗指数(P_综)和潜在生态风险指数(RI)开展土壤风险评价.结果表明,耕地土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni和Zn的平均值和中位数超过重庆市土壤背景值,其中Cd、As累积效应较为明显.与农用地土壤筛选值相比,Cd超标率最高,达52.12%.土壤中重金属含量空间分布格局呈现出南部整体高,高值区呈条带状分布;北部整体低,高值区呈点状分布.APCS-MLR模型表明研究区耕地土壤重金属Cr、Zn、Ni和Cu以自然来源为主,主要受地质背景控制,贡献率分别为86.62%、85.46%、76.44%和64.34%;As、Pb和Hg的来源以工业源为主,受煤矿...     

基于GIS对宁夏某铜银矿区周边土壤重金属来源解析

以中卫市沙坡头区南部崾岘子沟汇水区为研究区,采用网格布点法采集0~20 cm表层土壤样品194份,对Ni、Cu、Zn、As、Ag、Cr、Cd、Hg和Pb这9种重金属元素进行含量测定,采用PMF源解析模型和IDW插值法分析重金属的来源和空间分布,利用ArcGIS空间统计分析工具进行空间自相关和聚类与异常值分析,得到土壤中重金属来源的分布区域.结果表明,研究区Hg、Ag、Cd和Pb平均值分别为背景值的20.48、3.13、2.23和1.12倍,Cd、Cu、Pb和As最大值分别为筛选值的10.92、5.52、2.03和1.39倍,污染较为严重;Cu、Cd、Pb和Hg的变异系数大小为：Cu （283.23%）>Cd （224.77%）>Pb （144.40%）>Hg （67.12%）,受人类活动影响密切;PMF源解析得到4个主要污染源：自然母质源（32%）、矿业活动和交通运输综合源（17.1%）、工业活动和大气沉降综合源（40.3%）及农业活动和农田压砂综合源（10.6%）,代表元素分别为Cr和Ni,As和Cu,Hg以及Cd;空间统计分析结果表明土壤重金属主要污染源为矿业活动和农业活动,污染严重的区域分布在研究区南部的矿区和研究区东部、中部和西北部的种植区.     

电子垃圾拆解区土壤-水稻系统重金属分布特征及健康风险评价

选取广东省贵屿镇为研究区域,测定土壤中15种金属(As、Be、Cd、Co、Cr、Cu、Hg、Li、Mn、Ni、Sb、Sn、Pb、V和Zn)的含量,并确定研究区域大米中重金属(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn)的含量;运用多元统计分析法和人体健康风险评价模型研究土壤-水稻系统重金属分布特征和健康风险.结果表明,电子垃圾拆解区周边表层土壤中Hg、Sb、Sn具有明显的积累效应,Cd、Hg的平均含量超过了《土壤环境质量标准》(GB 156182-1995)Ⅱ级标准限值,贵屿镇相较于陈店镇、司马浦镇污染较严重.多元统计分析表明,Cu、Sb、Ni、Zn、Sn、Pb、Hg来源于周边电子垃圾拆解活动,Cd、Be来源于其他人为污染源,V、Li、Cr、Co、As、Mn来源于自然源.土壤-水稻系统重金属迁移积累于稻米中的重金属评价富集量符合国家食品卫生标准,富集能力CdZnCuNiAsCrHgPb.土壤重金属健康风险评估结果显示儿童更易受到重金属污染威胁,经手-口摄入是土壤暴露风险的主要途径,且各镇土壤重金属的非致癌风险和致癌风险均在可接受范围.贵屿镇通过摄取稻米途径所引起健康风险主要来自As、Cr、Cu、Ni元素.     

锰矿区周边农田土壤重金属污染特征、来源解析及风险评价

为了解锰矿周边农田土壤重金属污染和生态风险情况,采集某矿区周边174份农田土壤样品,分析了土壤中8种重金属(Cu、 Zn、 Pb、 Cr、 Ni、 Mn、 As和Hg)的含量,采用主成分分析(PCA)和正定矩阵因子分解模型(PMF)分析土壤重金属的来源,通过单因子污染指数法、地累积指数法、潜在生态风险指数法和人体健康风险评价模型评价土壤重金属生态环境风险.结果表明,研究区农田土壤Cu、 Zn、 Cr、 Ni、 Mn和Hg含量的均值均高于贵州省土壤背景值,100%样本Zn和38.86%样本Cu均超过农用地土壤污染风险筛选值.源解析显示农田土壤重金属的主要来源为矿业开采排放源,其次为农业活动和交通运输混合源、自然源和农业活动源.风险评价结果表明,土壤中Ni、 Cr、 Pb和As属于清洁水平,Hg和Cu属于轻度污染水平,Zn属于偏中度污染水平,Mn属于偏重污染水平.Cu、 Zn、 Pb、 Cr、 Ni、 Mn和As存在轻微潜在生态风险,Hg存在强潜在生态风险.研究区整体存在强潜在生态风险,8种重金属存在致癌风险和0～5岁儿童非致癌风险,主要贡献因子分别是Cr和Mn.     

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型（APCS-MLR）和正定矩阵因子分解模型（PMF）解析其污染来源.结果表明：①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1（Cu、Zn和Pb）为金属制品和汽车制造混合源,源2（Ni和Cd）为电镀企业来源,源3（Hg）主要为化工企业来源,源4（As）为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为：Hg（1.54）>Ni（1.32）>Cd（1.21）>Cu（0.96）>Pb（0.64）>Zn（-0.33）>As（-1.02）;潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注.     

北京北部水系沉积物中重金属的研究

主要研究了北京市北部水系沉积物中重金属(As、Hg、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Ti和Zn)含量和来源.在潮白河及密云水库流域采集了17个沉积物样品,温榆河流域采集了5个样品,重金属含量As和Hg采用原子荧光光谱法测定,Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Ti和Zn含量用电感耦合等离子发射光谱法测定.研究结果表明,沉积物中重金属元素没有出现明显的富集状况,只有Hg、Cd、Cr和Zn在一些采样点有较高的富集.相关性分析表明Hg、Cd、Zn和Cu互相之间呈显著正相关(r0.06;p0.01),而Hg与Cr、Mn、Ni、Pb和Ti没有明显的相关性.通过主成分分析研究重金属的来源,发现前3个主成分贡献率分别为38%、23%和17%.因此,Hg、Cd、Zn和Cu作为第一主成分被认为与人类活动的工矿业开采有关,第二主成分As和Mn与人类活动的农业生产和生活污水排放有关,第三主成分Cr、Ni和Ti与岩石风化和土壤侵蚀有关.     

基于PCA-APCS-MLR模型的乌梁素海表层沉积物重金属时空分布及来源解析

为深度认识寒区湖泊表层沉积物重金属冰封与非冰封期时空分布差异特征、准确评估潜在生态风险程度和解析污染源,以寒区乌梁素海为研究对象,于2020~2021年对布设的20个采样点进行为期1a的样品采集工作,按照冰封和非冰封期收集120个表层沉积物样品.测定了As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Hg共8种重金属含量.采用相关性分析法、主成分分析法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型进行重金属污染溯源.结果表明：①表层沉积物重金属含量冰封与非冰封期分布规律具有差异性,冰封期重金属分布均呈现出中北部较高,南部较低的特点;非冰封期Cd和Hg主要分布于湖区中部和南部.②湖泊表层沉积物重金属Hg为偏重度污染,Cd和As为偏中度污染水平,Ni为轻度污染.整体表现为高风险水平,非冰封期污染水平高于冰封期,主要环境风险因子分别为Hg和Cd,分别表现为极高风险和中等风险.③湖泊表层沉积物重金属来源主要为采矿和交通的综合工业源、农业源和自然源,工业源对As、Ni、Pb和Hg的贡献率分别为62.67%、75.31%、77.47%和80.11%,Cu和Zn主要来源为自然源,Cd受农业源影响较大,贡献率为81.57%,Cr的来源主要除受自然因素的影响外,人类活动和未知来源的影响也不可忽视.     

基于土壤重金属及PAHs来源的人体健康风险定量评价:以北京某工业污染场地为例

以北京某工业污染场地为研究对象,采集130个表层土壤样本,测定了As、 Be、 Cd、 Cu、 Cr、 Hg、 Ni、 Pb、 Sb、 Ti和Zn这11种重金属元素和16种多环芳香烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)元素的含量.运用正矩阵分解模型(positive matrix factorization,PMF)解析重金属及PAHs污染源,并对各个污染源致癌风险及非致癌风险贡献率进行了分析.结果表明,研究场地土壤重金属含量均在不同程度超出北京土壤环境质量背景值,其中Cd、 Hg、 Pb、 Zn和Cu这5种重金属超标率均50%,污染最为严重. 130个采样点中低环(2～3环)PAHs和高环(4～6环)PAHs含量分别占∑16PAHs含量的39.6%和60.4%, 77%的采样点PAHs含量大于1 000μg·kg~(-1),属于PAHs严重污染.污染源分析Be、 Ti、 As和Ni这4种重金属为自然来源.其余7种重金属和16种PAHs具有3种污染来源,分别为煤炭燃烧源(Hg和∑16PAHs),冶炼源(Cu、 Cr、 Pb和Zn)和交通源(Sb和Cd). 3种污染源对130个采样点内7种污染重金属和16种PAHs平均含量的贡献率依次为8.46%、 90.61%和0.94%.人体健康评价结果显示130个采样点中各污染物的致癌风险值分布在4.17×10~(-6)～39.38×10~(-4)之间,非致癌风险分布在0～32.23之间,致癌风险和非致癌风险最大值均位于焦化厂附近,其中BaP是影响土壤致癌风险的主要污染物, Zn是影响土壤非致癌风险的主要污染物.煤炭燃烧源的平均致癌风险值为2.16×10~(-4),占总平均致癌风险的50.26%.冶炼源的平均非致癌风险值为0.834,占总平均非致癌风险的56.43%,这2种污染源是影响该工业污染场地土壤重金属和PAHs人体健康风险的主要因素.本研究结果能够为相似工业污染场地土壤修复及生产工艺优化提供参考.     

安徽典型硫铁矿集中开采区土壤重金属污染特征及来源解析

为查明安徽某典型硫铁矿集中开采区周边土壤重金属元素污染特征及污染来源,采集了研究区42个表层土壤样品和2个垂向剖面的16个土壤样品测定其pH值及Zn、Cu、Cd、Pb、Cr、Ni、Hg和As重金属元素含量,运用ArcGIS反距离权重插值法、内梅罗综合指数法、主成分分析法和绝对因子得分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型等方法进行了重金属元素分布特征分析、污染评价和来源解析.结果表明,土壤中8种重金属元素的含量平均值是铜陵地区背景值的1.03~13.14倍,Zn、Cu、Cd、Pb、Hg和As这6种重金属元素局部富集明显,在空间分布上与采矿活动位置基本一致.单因子污染指数评价显示,Zn、Cu、Cd、Pb和As这5种元素存在不同程度的污染风险,Cd和Cu元素污染程度最为严重,中度污染以上占比分别为47.62%和42.86%;内梅罗综合污染指数评价显示,研究区土壤样点中度污染以上占比为61.90%;地累积指数评价显示,研究区Zn、Cu、Cd、Pb、Hg和As这6种重金属元素污染程度主要为轻污染~强污染.在土壤剖面垂向变化上,重金属元素易在土壤表层富集,向深部迁移较缓慢,高含量主要在1 m以上位置.源解析表明,Zn、Pb和As的来源中地质高背景和采矿活动贡献率分别为37.82%、43.49%和46.63%,成土母质风化的自然来源贡献率分别为34.02%、40.88%和38.52%;Cr和Ni来源主要为成土母质风化的自然来源,贡献率分别为91.95%和73.68%;Cu的来源中地质高背景和采矿活动贡献率为41.91%,大气沉降和农业综合源贡献率为41.30%;Hg的来源较多,成土母质风化的自然来源贡献率为35.60%,地质高背景和采矿活动贡献率为29.87%,未知来源贡献率为34.05%;Cd的主要来源为大气沉降和农业综合源,贡献率为81.81%.