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.     

暴雨前后河南北部河流水质分异特征及其污染源解析

为了探究暴雨前后河南北部河流水质分异特征并对其污染源进行识别,选取了暴雨前后6个监测断面和8个水质指标的监测数据,利用箱线图、相关性分析和绝对主成分-多元线性回归模型等方法分析了暴雨前后河南北部河流水质指标的差异性及其变化过程,并计算了污染源的绝对贡献率.结果表明,pH、 DO、 EC和TN的值暴雨后比暴雨前有所降低,而浊度、高锰酸盐指数、 NH⁺₄-N和TP的值暴雨后比暴雨前有所增加,其中TP的变化率最大为177.17%; DO、高锰酸盐指数、 NH⁺₄-N和TP暴雨后处于Ⅳ类及以上水质标准占比明显增加,增加幅度分别为65.12%、 34.26%、 15.29%和37.46%;各监测断面水质指标在暴雨前后均有不同程度的差异性,其中pH值的差异性最小,而浊度、 NH⁺₄-N和TP的差异性较大;暴雨后pH和DO与其他水质指标的相关性有所增加,而浊度、高锰酸盐指数、 NH⁺₄-N、 TP和TN相互间的相关性在暴雨后有...     

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%.     

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%,...     

典型生态脆弱区水库周边大气降尘重金属风险评价及APCS-MLR模型溯源

为评估生态脆弱区大气中重金属的健康风险状况及污染来源,以锡林郭勒盟大河口水库周边为研究区,2021~2022年对布设的12个大气降尘监测点进行为期1a的采集工作,共收集到样品144份,测定Cr、Ni、Pb、Cu、Zn、Mn、As和Cd共8种重金属的含量,运用潜在生态指数（E_rⁱ）和健康风险评价模型评估大气中重金属对生态安全和人体健康的风险水平,利用富集因子分析法,主成分分析法及绝对主成分-多元线性回归（APCS-MLR）受体模型定性与定量地解析研究区大气重金属污染来源.结果表明：①研究区全年大气降尘重金属综合潜在生态风险均值属于强生态风险,各重金属元素中仅Cd元素处于极高风险程度,其余均为轻微风险.②健康风险评价结果表明,手口途径和皮肤接触途径摄入是引起非致癌风险和致癌风险的主要暴露途径,儿童在个别月份存在非致癌风险与可接受的致癌风险,其中As元素是非致癌风险与致癌风险的主要贡献来源.③通过富集因子分析、主成分分析和APCS-MLR受体模型计算表明：风沙扬尘源占比最大,为37.82%,煤炭燃烧与交通源对Cu、Cd、Pb和Zn的贡献率分别为：73.01%、40.22%、70.31%和32.82%;采矿活动对As贡献率为42.59%;工业源对Cd元素的贡献率为22.01%;人类其他活动源对Cd、As、Pb和Zn的贡献分别为：21.12%、34.40%、23.04%和32.15%.     

黔西拖长江流域水化学演化特征及驱动因素

拖长江为黔西典型的矿业型岩溶山地小流域,研究其水化学演化特征及驱动因素,对当地经济社会发展和水资源科学管理均具有重要的意义.通过采集拖长江流域河水、泉水和矿井水样品,利用水化学图解、数理统计和绝对因子分析-多元线性回归受体模型(APCS-MLR),研究了拖长江流域河水溶质来源及其对河水水化学组分的贡献.拖长江流域河水pH值为7.30～8.31,TDS值为40～520 mg·L^-1,TDS主要由Ca²⁺、 Na⁺、 HCO^-₃和SO₄^2-贡献.河水优势阳离子为Ca²⁺和Na⁺,优势阴离子为HCO^-₃和SO₄^2-,水化学类型从HCO₃-Ca过渡为HCO₃-Ca·Na和HCO₃·SO₄-Ca·Na型;矿井水主要为HCO     

辽河河流水体污染源解析

利用2009~2010年的地表水体理化监测数据,采用因子分析(PCA)和绝对主成分多元线性回归分析(APCS-MLR)方法,在分区基础上分析了辽河流域9种理化因子的空间分布和污染源特征.通过主成分分析,根据变量的因子载荷与采样点的因子得分,识别出了污染地表水体的天然和人为污染源信息;其中,I区87.11%污染来源于点源、有机物和营养物质,其次为土壤风化、侵蚀,Ⅲ区72.10%来源于农业面源的农业营养物质,其次为矿物质污染和生物化学影响,IV区77.83%的污染来源于点源有机物,其次为点源的营养物质.通过主成分多元线性回归分析,获得了每种水质指标对污染类型的贡献率,较好地估计了主要因子对水质的污染程度,可以为科学合理的河流水质管理提供技术支持.     

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.     

基于GIS及APCS-MLR模型的兰州市主城区土壤PAHs来源解析

为了解兰州市主城区表层土壤多环芳烃（PAHs）的污染现状,采集兰州市主城区表层土样62份,利用GC-MS （气相色谱-质谱联用仪）分析土样中16种优控PAHs的含量,采用描述性统计方法表征PAHs污染特征,运用APCS-MLR （绝对主成分分析-多元线性回归）模型判断土壤PAHs的来源,并验证模型结果的准确性,最后结合地统计方法确定各PAHs来源的主要影响区域.结果表明,兰州市主城区表层土壤Σ₁₆ PAHs的含量为1069~7377 μg·kg^-1,平均为2423 μg·kg^-1;其中,以4~6环的高分子量PAHs为主,占Σ₁₆ PAHs的质量分数为72.81%.APCS-MLR模型验证结果表明,实测值与预测值吻合性较高,该模型对于研究区土壤PAHs源解析有很好的适用性.兰州市主城区表层土壤PAHs的来源主要为交通排放源（35.42%）、石油排放源（29.88%）和煤炭与生物质燃烧混合源（33.91%）,高值区主要分布在交通密集范围和工业区.结果表明研究区土壤PAHs来源复杂,且受人为活动的影响较大,应根据各污染源的贡献率和影响区域加强控制,以减少污染源排放量,从而降低土壤PAHs的污染程度.     

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...