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%.     

硅肥耦合水分管理对复合污染稻田土壤As-Cd生物有效性及稻米累积阻控

选取湖南某矿区重金属镉、砷复合污染稻田土,以泰优390号为材料,通过盆栽试验研究湿润灌溉(CK)、农艺措施淹水(WF)、速溶硅肥结合淹水措施(FYsi)、矿物硅肥结合淹水措施(FKsi)及2种硅肥结合淹水(FYK)对土壤中As、Cd生物有效性及水稻糙米中As、Cd累积效应的影响.结果表明,淹水处理土壤p H值上升幅度为0.12~0.72个单位,均呈现先升高再下降,最后趋于中性的规律.淹水后,土壤Eh显著降低,FYsi、FKsi、FYK这3种配合硅肥的淹水处理土壤Eh值显著高于WF处理,与对照相比,淹水处理糙米中Cd含量降低了38.83%~65.05%,其中,WF、FYK处理对糙米Cd累积抑制效果最佳,糙米中Cd含量为0.98 mg·kg~(-1)、0.72 mg·kg~(-1);除WF处理糙米中As含量增加了36.64%外,FYsi、FKsi、FYK处理糙米中As的含量与对照相比分别降低了23.80%、38.10%、47.62%.FYsi、FYK处理对糙米As累积抑制效果最佳,糙米中As含量为0.13 mg·kg~(-1)、0.11 mg·kg~(-1).Cd各提取态含量与其在水稻糙米中的含量均呈现出极显著的正相关关系(P0.01);可交换态、TCLP提取态As与水稻糙米中As含量无显著相关关系.因此,FYsi、FKsi、FYK这3种施硅耦合淹水处理均可有效阻控稻米镉砷复合污染,其中FYK效果最佳.     

1株肠杆菌与硫肥联合施用对水稻积累镉砷的影响

为探究不同硫肥联合硫酸盐还原菌在长期淹水条件下对水稻积累镉（Cd）和砷（As）,以及对根表铁膜形成的影响,为中轻度Cd-As复合污染稻田安全生产提供参考.采用盆栽试验的方法,选取了硫磺和硫酸钙两种硫肥及具有硫酸盐还原能力的肠杆菌M5,设计单一施用及不同硫肥与菌株联合施用共6个处理.结果显示,同时基施硫酸钙和菌株的处理（CM5）降低水稻根际土中有效态Cd和As的效果均最好.淹水条件下基施硫肥或菌株会使早稻籽粒中Cd含量降低8%~51%,无机As含量降低42%~61%;使晚稻籽粒中Cd含量降低81%~92%,无机As含量降低41%~62%.其中,同时基施硫磺和菌株的处理（SM5）和CM5处理降低早、晚稻籽粒中Cd、As含量效果均最佳.SM5处理和CM5处理能促进水稻根表铁膜对Cd、As的吸附,二者ACA提取态Cd和As含量较CK显著增加,且CM5处理ACA提取态铁含量较CK也显著增加,说明同时基施硫酸钙和菌株会促进水稻根表铁膜的形成.结果表明,硫肥和菌株联合施用相较单一施用降低籽粒中Cd、As含量的效果更好,而同时基施硫酸钙和菌株是效果最佳且最为稳定的方法.     

九龙江流域水稻土重金属赋存形态及污染评价

采用改进的BCR四步提取-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析九龙江流域71个水稻土中12种重金属元素的赋存形态特征,运用风险评价编码法(RAC)、次生相与原生相分布比值法(RSP)和地质积累指数法(Igeo)评价重金属污染特征.结果表明,大部分重金属总量已存在不同程度的富集且不同重金属元素在水稻土中的赋存形态特征差异较大.Cd和Mn主要以F1弱酸溶态存在,平均比例分别为46.2%和35.2%;Fe和Pb主要以F2可还原态存在,平均比例分别为64.5%和41.5%;而V、Cr、Ni、As、Co、Sr、Zn和Cu主要以F4残渣态存在,平均比例分别为79.6%、78.4%、73.1%、67.7%、51.9%、49.7%、45.3%和38.4%.3种污染评价方法分别重点关注弱酸溶态、次生相和重金属总量,均有应用价值,缺点是不够全面.结合3种评价方法能更准确全面评估重金属污染特征.九龙江流域水稻土中Cd为中度~重度污染,Mn和Sr为轻度~重度污染,Zn、Pb、Cu和Co为轻度~中度污染,As和Ni为无污染~中度污染,V、Fe和Cr为无污染~轻度污染.     

九龙江流域水稻土重金属赋存形态及污染评价

采用改进的BCR四步提取-电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析九龙江流域71个水稻土中12种重金属元素的赋存形态特征,运用风险评价编码法(RAC)、次生相与原生相分布比值法(RSP)和地质累积指数法(Igeo)评价重金属污染特征。结果表明,大部分重金属总量已存在不同程度的富集且不同重金属元素在水稻土中的赋存形态特征差异较大。Cd和Mn主要以F1弱酸溶态存在,平均比例分别为46.2%和35.2%;Fe和Pb主要以F2可还原态存在,平均比例分别为64.5%和41.5%;而V、Cr、Ni、As、Co、Sr、Zn和Cu主要以F4残渣态存在,平均比例分别为79.6%、78.4%、73.1%、67.7%、51.9%、49.7%、45.3%和38.4%。3种污染评价方法分别重点关注弱酸溶态、次生相和重金属总量,均有应用价值,缺点是不够全面。结合3种评价方法能更准确全面评估重金属污染特征。九龙江流域水稻土中Cd为中度~重度污染,Mn和Sr为轻度~重度污染,Zn、Pb、Cu和Co为轻度~中度污染,As和Ni为无污染~中度污染,V、Fe和Cr为无污染~轻度污染。     

煤矸石堆放地周围土壤中重金属的污染特性及评价

为了分析煤矸石堆放对周边土壤环境的影响,以某煤矸石山为对象,采集新鲜煤矸石及附近土壤样品,检测其中Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、As和Hg 8种重金属元素的含量,分析了煤矸石和土壤中重金属的相关性,采用多种污染指数评价了重金属污染对该地环境质量的影响。结果表明:该煤矸石堆放地中,重金属污染单因子指数由高到低依次为Ni>Zn>Cu>Cr>Pb>As=Hg=Cd,该堆放地土壤等级总体尚安全,但土壤中Zn、Cr和Cu含量已受到人为污染影响。     

滇池表层沉积物中重金属污染特征及评价

对1995~2011年滇池表层沉积物中As、Pb、Cd、Cr、Cu、Zn和Hg等7种重金属的含量及其分布特征进行了分析研究,结果表明,7种重金属元素的平均含量均明显高于云南省土壤背景值,10个沉积物采样点S1~S10均已受到不同程度的重金属污染,其中,草海的污染程度高于外海;相关性和主成份分析结果显示,滇池沉积物中As、Hg、Pb、Cd、Cu、Zn可能具有相同的污染来源。采用地质累积指数法和潜在生态风险指数法对1995~2011年滇池表层沉积物重金属污染状况进行了评价,结果表明,草海表层沉积物中重金属Igeo年均值在0.41~4.44之间,按污染等级划分,除Cr属"轻度"外,其它重金属元素均处于"中度"到"偏重度"污染;同期外海表层沉积物中重金属的Igeo年均值在0.41~2.59之间,Cd和Pb分别属于"中度"和"偏中度"污染,其它5种金属属于"轻度"污染,草海沉积物重金属的污染程度高于外海。草海7种重金属元素的RI均值为861.3,潜在生态危害达到了"严重"程度,各金属的生态危害程度顺序为Cd > Hg > As > Cu > Pb > Zn > Cr,Cd和Hg是主要的重金属生态危害因子;同期外海RI均值为236.4,达到"中等"生态危害程度,各金属的生态危害程度顺序为Cd > Hg > Pb > As > Cu > Cr > Zn,Cd是主要的重金属生态危害污染物。     

复垦工业场地土壤和周边河道沉积物重金属污染及潜在生态风险

测定了上海郊区53个复垦工业场地土壤点位和23个周边河道沉积物点位中8项重金属(As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Hg)含量,通过内梅罗指数法和潜在生态风险指数法评价了复垦工业场地土壤和周边河道沉积物重金属污染及潜在生态风险.结果表明,复垦工业场地土壤中8项重金属均不同程度超过二级标准,其中Zn、Cu的点位超标率最为突出,分别达到了47. 17%和43. 40%;周边河道沉积物中重金属含量显著低于复垦工业场地土壤.复垦工业场地土壤重金属内梅罗综合污染指数为11. 41,处于重度污染水平,其中Cu、Zn最为突出;周边河道沉积物重金属内梅罗综合污染指数为1. 26,处于轻度污染水平.从单项潜在生态风险来看,复垦工业场地土壤重金属除Cd(较强)、Hg(较强)、Cu(中度)外,均处于轻度潜在生态风险水平,潜在生态风险指数(RI)为385. 79,总体处于较强潜在生态风险水平;周边河道沉积物重金属除Hg略高于轻度外,均处于轻度潜在生态风险水平,潜在生态风险指数(RI)为83. 91,总体处于轻度潜在生态风险水平.总之,复垦工业场地土壤重金属Cu、Zn污染较为突出,考虑到毒性响应因素则Cd、Hg更应引起关注;周边河道沉积物重金属污染较轻,处于轻度潜在生态风险水平.     

典型铅锌矿区周边土壤-稻米重金属污染特征及健康风险评价

为了掌握黔西北典型铅锌矿区周边稻田土壤重金属污染状况,分别采集98个土壤样品和稻米样品,运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态危害指数法对研究区稻田土壤中八种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、Hg、As)进行污染特征分析和风险评价,并采用健康风险评估模型对研究区稻米进行健康风险评价。结果表明：研究区稻田土壤受到重金属不同程度污染,整体处于中度污染水平(P_N=2.61),但Cu为重度污染(P_Cu=3.13);土壤生态风险总体处于中等水平(RI=279),最主要生态风险因子为Hg,其生态风险危害程度为很强(E_Hg=179);研究区稻米中重金属平均含量未超标,但有部分点位样品重金属含量超标;食用研究区种植的稻米不会对成人和儿童引起单一重金属健康风险,但长期食用,多种重金属复合污染会对成人和儿童健康产生负面影响(THQ_成人=2.41,THQ_儿童=2.48)。     

宝鸡市麟游县煤矿区周边农田土壤重金属污染安全评价

文章选取麟游县的北马坊煤矿、郭家河煤矿和北王煤矿为研究区域,对其周边的农田土壤进行野外采样和室内分析,测定Zn、Cr、Pb、Cu、Cd、Hg、As 7种重金属的污染状况。结果表明:测定的7种重金属元素的最大值均超过了陕西省土壤背景值和当地的土壤环境背景值。单因子污染指数评价得出,三矿区周边的土壤Hg元素的污染较严重,局部地区已经达到了重度污染;综合污染指数法评价得出,三矿区均达到了中度到重度污染水平,其中北王煤矿污染水平较高;地质累积指数法评价得出,三矿区Hg元素的累积程度属于中度污染到强污染等级,Cd元素次之。因此3矿区周边的耕地土壤已不同程度的受到重金属的污染,相关部门应该采取一定的措施治理该区的土壤。     

拉拉铜矿区土壤重金属含量及其污染特征

分析了拉拉铜矿区土壤中重金属含量,并运用地积指数对其污染状况进行了评价。结果表明,拉拉矿区是Cu、Cd、Hg污染严重的区域,而Cr、Pb、As污染不明显。与中国土壤元素背景值相比,矿区土壤中Hg含量平均增加了13.4倍,Cd含量平均增加了19.5倍,Cu含量平均增加了4.9倍。运用Muller地积指数进行评价,证明拉拉矿区Cd属于强-极强污染;Hg属于强污染;Cu以中等污染为主,部分强污染;Cr属于无-中污染;Pb以无污染为主;As属于无污染。矿区土壤重金属污染程度由高到低依次为:Cd>Hg>Cu>Cr>Pb>As。建议重视矿区Cu、Cd、Hg等重金属的污染问题,加强重金属的生态健康效应研究。     

矿区土壤中砷污染对微生物群落的影响研究

采用梯度培养和PCR-DGGE技术,对大柳塔矿区矸石山及周边土壤的砷含量及其对土壤微生物群落的影响进行了研究,并通过测序研究了土壤微生物群落的结构。结果表明,矸石山及其周边自然表土的含水量较少,且十分相近;全磷和有机质含量普遍较高,p H呈中偏碱性;不同风化程度矸石山土壤砷含量对土壤微生物群落有显著的影响,不同砷污染负荷土壤中微生物群落的丰度存在差异;矸石山复垦年限不同,土壤理化性质会发生变化;土壤中砷含量的增高,对植物生长起关键作用的Gemmatimonas(甲烷单毛菌属)等微生物群落受到不同程度的抑制;Proteobacterium(变形菌门)具有较强的耐砷性;矸石山土壤特有的理化性质可为GASP-WA2W2_F11等微生物群落的演替创造了条件。     

太滆运河流域农田土壤重金属污染特征与来源解析

为探明太滆运河流域农田土壤重金属污染分布特征及主要影响因素,保证土壤环境质量及农产品安全.采集并分析了太滆运河流域118个农田表层土壤样品中Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni、Pb和Cd等8种重金属元素含量.以太湖流域土壤背景值为评价标准,利用单因子指数和内梅罗指数评价土壤重金属污染状况,利用多元统计分析与地统计分析相结合的方法,对土壤重金属空间分布及来源进行解析.结果表明:8种重金属元素(Cr、Hg、As、Cu、Zn、Ni、Pb和Cd)的平均含量分别为63. 25、0. 25、7. 83、35. 24、77. 25、31. 48、38. 37和0. 16 mg·kg~(-1),除Cr和As外,其余元素含量均超过太湖流域土壤背景值.土壤样点重金属含量多低于国家农用地土壤污染风险筛选值.内梅罗综合指数显示87. 29%样点的土壤重金属呈现轻度污染,5. 93%样点呈现中度污染,6. 78%样点呈现重度污染,整体已经超过警戒值,处于轻度污染状态.流域农田土壤中Hg、Cu、Zn、Pb和Cd受到农业活动和大气沉降的共同影响; Cr和Ni则受成土母质以及工业生产活动的共同影响; As则主要来源于成土母质.     

大型炼锌厂周边土壤及蔬菜的汞污染评价及来源分析

采集某大型炼锌厂周边的耕种土壤及蔬菜样品,分析其汞含量,并采用单项污染指数法及相关标准对土壤和蔬菜的汞污染状况进行了评价.结果表明,炼锌厂周边的耕种土壤和蔬菜都受到了不同程度的汞污染.土壤样品汞的超标率为78%,其中污染最严重区域土壤中的汞浓度是背景点土壤汞浓度的29倍,已达到重度污染程度.所有蔬菜样品的汞含量超过无公害蔬菜重金属限量指标,最大超标64.5倍,平均超标25.4倍.85%的蔬菜样品叶片中汞含量明显高于根部汞含量,说明叶片中的汞主要来自于大气;蔬菜根部汞含量与土壤汞含量明显线性相关,说明根部的汞主要来自于土壤.炼锌厂汞排放对其周边土壤和蔬菜的汞污染均有显著的影响.     

砷及重金属对土壤微生物的影响

砷及重金属污染土壤中微生物变化的模拟试验证实,土壤受砷及重金属污染后,细菌总数降低,随着砷及重金属浓度的递增而明显减少。本试验条件下,土壤砷浓度为10ppm、Hg为0.7ppm、Cd为3ppm、Cr为50ppm、Pb为100ppm时,细菌总数即开始减少。 砷及重金属对几种有益土壤微生物影响的纯培养试验表明,三价砷为5ppm、五价砷为10ppm时,对土壤固氮细菌(花生根瘤菌、大豆根瘤菌、紫云英根瘤菌、含脂刚螺菌、圆褐固氮菌)、解磷细菌(大芽孢杆菌、枯草杆菌)及纤维分解菌(木霉)均有抑制作用,其中三价砷的抑制作用尤为明显。不同菌种对砷的敏感性不同,紫云英根瘤菌和花生根瘤菌对亚砷酸钠敏感,木霉和大芽孢杆菌对砷酸氢二钠敏感。 Cd、Cu、Pb、Cr对大芽孢杆菌和枯草杆菌均有明显抑制作用,其中对大芽孢杆菌的抑制作用更为显著,低浓度Cd对枯草杆菌有刺激作用。 土壤受砷污染后,土壤呼吸强度降低,其CO_2的产量与土壤细菌总数呈正相关关系。     

湖南攸县典型煤矿和工厂区水稻田土壤镉污染特征及污染途径分析

为了解湖南攸县水稻田土壤镉污染特征及污染途径,选择煤矿区、煤矿工厂区和工厂区三类典型样地进行农田土壤、灌溉水渠底泥及典型含Cd工业产品和副产品如煤、煤矸石和水泥等介质中Cd含量的分析研究.结果表明:1三类样地农田和表层自然土壤以及灌溉渠底泥中的平均Cd含量都超过了土壤环境质量标准0.3 mg·kg-1,煤矿区和煤矿工厂区的煤矸石Cd含量以及工厂区的水泥Cd含量都与相应自然土壤中含量相似,工厂区Cd的大气沉降通量较高;2三类样地土壤Cd剖面垂直分布差异明显,煤矿区和煤矿工厂区0~40 cm剖面的农田土壤Cd较自然土壤高,煤矿区农田和自然土壤中的Cd垂直向下迁移的潜力较高;3煤矿工厂区和工厂区点源下风向农田表土Cd含量明显比上风向低;4攸县煤矿区和煤矿工厂区农田土壤Cd的灌溉水输入途径较为重要,而煤矿工厂区和工厂区农田土壤Cd的大气输入途径也较为明显.     

乐安河-鄱阳湖湿地植物群落分布及其环境影响因子

于2012年平水期(4月)、丰水期(8月)和枯水期(11月)对乐安河自上游至下游及入鄱阳湖区域内湿地植物群落分布和水土环境因子进行调查,分析乐安河不同水期湿地植物群落的分布特征,通过DCCA(detrended canonical correspondence analysis,除趋势典范对应分析)探讨不同水期植物群落分布特征与环境因子间的定量关系. 结果表明:3个水期内共观测到湿地植物167种,不同水期植物种类及组成结构均具有显著差异. 其中平水期湿地植物102种,分属于33科75属;枯水期71种,分属于27科53属;丰水期种类最少,为55种,分属于20科42属. 乐安河上游处于未受矿山开采影响的对照区域内,水生植物群落分布主要受河流自然环境因素的影响. 对于受重金属酸性污染影响较严重的区域,DCCA排序结果显示,水土环境中pH和Cu、Pb、Cd等重金属含量是影响植物群落分布的重要因素. 其中,上游湿地植物群落分布主要受Cu含量和pH的影响;中、下游主要受水、土环境中重金属Pb、Cd的复合污染以及pH的影响. 乐安河湿地植物群落分布与环境因子间具有明显的对应关系,DCCA法能准确识别影响湿地植物群落分布的关键环境因子.      

煤矸石在复垦土壤中的利用方式对水稻重金属含量的影响

本文通过以煤矸石为填充材料的复垦土壤上种植水稻的盆栽实验,研究在土壤复垦过程中煤矸石的填充方式和配比浓度对水稻籽粒和秸秆中重金属含量的影响。研究结果表明:在设定的煤矸石配比浓度范围内,水稻籽粒和秸秆中的重金属含量,都随煤矸石配比浓度的增加而增加,其中煤矸石配比浓度为40%时,增幅最大F元素在籽粒中的含量为0.921 mg/kg,是空白的1.12倍;在秸秆中的含量为9.064 mg/kg,是空白的4.19倍;煤矸石的两种填充方式下,水稻籽粒和秸秆中的重金属含量,大多呈现掺混式的大于垫底式的,其中煤矸石配比浓度为10%时,籽粒中差值最大的的F元素,含量相差了0.128 mg/kg,前者是后者的1.29倍;配比浓度为40%时,秸秆中差别最大的As元素,含量相差了0.352 mg/kg,掺混式的高于。垫底式的1.87倍。污染指数评价结果显示:籽粒中的重金属综合污染指数,皆小于1,未受到重金属污染,但在配比浓度为40%时,Hg的单项污染指数大于1,籽粒受到Hg的污染;秸秆的综合污染指数在1到3之间,重金属重污染程度严重,应对产出的秸秆妥善处理,以免对生态环境造成新的污染。     

地块重金属测定及生态环境风险评价研究

对某地块土壤样品进行采集、测试,利用单项污染指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数对测定结果进行评价。铜、铅、锌、镉、汞、砷的浓度分别为21.7 mg/kg、27.8 mg/kg、66.9 mg/kg、0.125 mg/kg、0.070 mg/kg、17.7 mg/kg,达到《土壤环境质量标准》(GB 15618-1995)中的表1二级标准。单因子污染指数法计算结果显示监测地块土壤未受到污染;内梅罗综合污染指数均小于0.7,污染等级为安全、污染水平为清洁;监测的6种重金属的潜在生态危害系数均小于4,潜在生态危害指数计算结果小于150,表明有一定的轻微生态危害。     

A meta-analysis of heavy metals pollution in farmland and urban soils in China over the past 20 years

A total of 713 research papers about field monitor experiments of heavy metals in farmland and urban soils in China, published from 2000 to 2019, were obtained. A meta-analysis was conducted to evaluate the level of China's heavy metal pollution in soils, mainly focusing on eight heavy metals. It was found that the average concentrations of cadmium (Cd), lead (Pb), zinc (Zn), copper (Cu), mercury (Hg), chromium (Cr), nickel (Ni), and arsenic (As) in China were 0.19, 30.74, 85.86, 25.81, 0.074, 67.37, 27.77 and 8.89 mg/kg, respectively. Compared with the background value (0.097 mg/kg), the Cd content showed a twofold (0.19 mg/kg) rise in farmland soils and a threefold (0.29 mg/kg) rise in urban soils. The decreasing order of the mean I_geo was Cd (1.77) > Pb (0.62) > Zn (0.60) > Cu (0.58) > Hg (0.57) > Cr (0.54) > Ni (0.47) > As (0.28). Nearly 33.54% and 44.65% of sites in farmland and urban soils were polluted with Cd. The average concentrations of eight heavy metals were not sensitive change in recent two decades in farmland and urban soils. The average P_n values for urban (2.52) and farmland (2.15) soils showed that heavy metal pollution in urban soils was more serious than that in farmland, and the middle Yangtze River regions, where industrial activity dominates, were the most polluted. The meta-analysis comprehensively evaluated the current pollution situation of soil heavy metal, and provided important basis for soil management and environment prevention in China.