广西某赤泥堆场周边土壤重金属污染风险

为考察广西典型赤泥堆场周边农田土壤重金属污染环境风险,采集194个表层土壤样品,运用内梅罗综合指数法、Harkanson潜在生态危害指数法分析重金属污染状况,利用空间插值法、主成分分析法等对8种重金属元素进行源解析.结果表明,除V、Cu,其他元素的平均含量均超过广西区背景值,Cr、Ni、Zn、As、Pb、Co平均含量超过广西区土壤背景值倍数,分别为1.69、1.35、2.45、11.83、4.17、1.95,其中As为首要污染物;农田土壤呈现出"中度"生态风险,As的贡献率高达68%.8种重金属空间分布特征整体有一定相似之处,均在赤泥库东北方向和西南方向浓度较高,而在东南方向整体浓度较低,并非下风向的西北方向,仅Cr在西北角出现明显富集,可能受到赤泥库影响.农田重金属污染源不同,As污染主要受人为因素影响,V、Ni、Cu、Zn、Pb、Co主要受到自然成土母质的影响,Cr同时受到成土母质和人为因素的影响.     

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和PMF的铅锌矿流域土壤重金属来源解析

以广西阳朔铅锌矿为研究对象,分析了表土中的Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb、Hg和Pb共10种重金属元素含量,并利用绝对主成分-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解法(PMF)等方法,识别和定量解析污染源及其贡献率.研究区内Pb、Zn、Hg、Cd、Mn和Cu的含量超过了广西当地土壤背景值3.29～13.08倍,Cr、Ni、As和Sb在局部地区超过背景值,表明研究区存在重金属污染现象;10种重金属在各深度上呈现条带状和点状分布,其中Mn、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb含量高值条带状分布于思的河左岸和思的河山前区域,Cr、Ni和Hg含量高值主要分布于中西部高冈处;APCS-MLR模型和PMF模型源解析结果表明表层土壤重金属来源主要为工矿活动源、自然因素(成土母质、降雨冲刷等)和工矿及农业活动复合源,但在贡献率上存在差异,APCS-MLR模型提取的污染源贡献率依次为工矿及农业混合源(30.95%)、工矿活动(22.39%)、自然因素(15.79%)和未识别源(8.35%),PMF模型提取污染源贡献率依次为工矿活动(35.16%)、尾矿和废渣(28.21%)...     

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...     

PMF模型解析土壤重金属来源的不确定性

正定因子矩阵分解（PMF）是目前污染源解析领域应用最为广泛的受体模型之一,其不确定性研究一直是源解析研究的前沿和热点.利用拔靴法（BS）、替换法（DISP）和拔靴-替换法（BS-DISP）3种不确定性分析方法探讨了PMF模型应用于土壤重金属源解析的不确定性,并以德兴铜矿周边土壤重金属为对象开展案例研究.结果表明,6因子情景是PMF模型最佳运行结果;在6因子情景的源成分谱中,除Cr和Ti外,DISP和BS不确定性区间均处于标识元素基本值的0.6~1.5倍之间,BS-DISP不确定性区间处于基本值的0.6~1.6倍之间;模型结果的不确定性更多源于因子旋转误差.通过这3种不确定性分析方法可以获得PMF模型运算中的随机误差和因子旋转误差.其中,BS-DISP法和BS法得到的结果能够辅助判断因子数是否过拟合,并有助于理解源谱的不确定性,而DISP法能够用于理解旋转的不确定性,可作为评价旋转过程可行性的方法.     

基于PMF模型的垃圾焚烧厂周边农田土壤重金属源解析

为调查垃圾焚烧厂周边农田土壤重金属污染特征和来源,用电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）和原子荧光光谱法（AFS）分析了厦门市某垃圾焚烧厂周边农田表层土壤（0~20 cm）中V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的含量,用Kriging插值法分析了上述元素的空间分布特征,用地累积指数法、内梅罗综合污染指数法、富集因子法和潜在生态风险指数法对重金属污染程度和生态风险进行了评价,运用聚类分析、主成分分析和PMF模型相结合的方法探究了重金属来源.结果表明,Cu、Zn、As、Cd和Hg的含量平均值分别是厦门土壤元素背景值的1.96、1.52、5.95、3.38和3.65倍.地累积指数结果表明,研究区以As污染为主,Hg和Cd污染次之;内梅罗综合污染指数结果表明,研究区重金属的综合污染程度为中度至重度污染;研究区表层土壤重金属富集程度较高,As、Hg、Cd和Cu有显著富集;研究区表层土壤重金属潜在生态风险较高,Hg和Cd是主要风险因子,As次之,高风险区主要位于研究区南部.研究区表层土壤重金属主要来源为垃圾焚烧、交通源、自然源和农业源的混合源以及燃煤源,贡献率分别为28.42%、27.22%、26.29%和18.07%.     

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...     

广东省土壤重金属溯源及污染源解析

近年来土壤重金属污染问题日益加剧,而土壤重金属溯源解析对土壤重金属污染防治具有重要的指导意义.本文采集并测试了广东省土壤表层(0~20 cm)1000个样本中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn 8种重金属元素的含量,选取了可能影响这些重金属元素在土壤中含量的106个因子,将其分为自然和人为两大类,基于回归模型树方法,通过R语言及Cubist模型定量计算这些影响因子对8种重金属元素在土壤中含量的贡献率,筛选不同元素的主要影响因子,进行溯源及污染源解析.结果表明:广东省土壤中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn来源受自然因素作用大于人为因素,土壤中Hg则相反,其主要来源于工业生产,部分来源于农业生产.土壤中Cd和Hg元素的人为源具有同源性.广东省土壤重金属人为源贡献率由大到小分别为土壤As为工业农业交通人口其他;Cd为工业农业交通其他;Cr为农业工业交通、人口其他;Cu为工业农业交通其他;Hg为工业农业交通、矿区人口建筑;Ni为工业农业交通其他;Pb为工业农业其他;Zn为工业农业人口其他.本研究结果有利于指导相关产业减少污染排放,降低土壤环境质量受到的污染风险.     

基于PMF模型的九龙江流域农田土壤重金属来源解析

选取九龙江流域农田土壤为研究对象,运用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)和原子荧光光谱(AFS)测定了土壤中重金属含量,通过正定矩阵因子分析模型(PMF)解析农田土壤中重金属的主要来源.结果表明,研究区域农田土壤中大部分金属相对福建省土壤环境背景值已存在一定程度的富集,部分土壤中Cd、Zn、Pb和Cu含量超过农用地土壤污染风险筛选值(GB15618-2018),且各金属在研究区不同区域(北溪流域、西溪流域和河口区)分布存在中等变异.Cr、Ni、Cu、Zn和Cd的含量在北溪流域的龙岩区域较高,Pb的含量在西溪流域较高,而Co、Hg和As的含量在河口区域较高.正定矩阵因子分析模型(PMF)得出的源成分谱和源贡献率具有非负性质,土壤中重金属实测值与模型预测值拟合曲线呈现较好相关性,结果相对合理,能满足研究需要.正定矩阵因子分析模型(PMF)解析得出:研究区农田土壤中重金属主要来源有自然源、农业活动、燃煤释放和工业活动,其对农田土壤中重金属的综合贡献率分别为37. 0%、26. 7%、17. 6%和18. 7%.     

基于APCS-MLR的宝象河沉积物重金属污染源解析

解析重金属污染来源是河流污染防治的重要基础。该文以滇池宝象河干流为研究对象,采集并分析了Zn、Cu、Ni、Pb、Cr 5种常见重金属在活泼态(可交换态及碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机结合态)和残渣态下的含量。在利用相关性分析法、主成分分析法等分析方法的基础上,结合绝对主成分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)对其表层沉积物重金属来源进行了定量解析,结果表明:(1)研究区内5种重金属含量均超过背景值,其中Zn、Cu污染较为严重,Zn含量平均值为233.30 mg/kg,接近国家标准中土地污染筛选值250.00 mg/kg;Cu含量平均值为119.12 mg/kg,超过国家标准中土地污染筛选值100 mg/kg。(2)Zn、Ni、Pb、Cr污染主要来源于交通运输引起的大气沉降、汽油和油漆使用以及城市街道灰尘等;Cu污染主要来自农业农药使用和施肥、家畜养殖及农村生活垃圾等。(3)多元线性回归模型结果说明,"交通源"对Zn、Cr、Ni、Pb的贡献率分别为106.199%、281.404%、117.563%和100.266%;"农业源"对Cu的贡献率为154.682%。该结果与已有研...     

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.      

工业发达城市土壤重金属时空变异与源解析

采集了宁波市区2003和2013年两期共1 130个土壤样品,测定了8种典型重金属元素的含量,运用污染指数评价法对土壤重金属污染程度进行了评价,运用地统计学方法剖析了污染的时空变异特征,并分别运用主成分分析和UNMIX受体模型解析了重金属的污染来源.结果表明:(1)除了As,两期重金属元素的含量均值都超过了浙江省土壤背景值和国家土壤背景值,说明土壤普遍存在重金属污染;从2003～2013年,所有元素的含量均值都不同程度地增大,说明10年间重金属污染普遍加剧;(2)单因子污染指数的评价结果表明,Hg为重度污染,Cd、Cu、Pb为中度污染,Zn、Cr、Ni为轻度污染,As为非污染状态;所有采样点的内梅罗综合污染指数都超过了警戒值,10年间综合污染指数 3、呈重度污染的样本显著增加.(3)同种元素不同时期的污染空间格局相近,不同元素则呈现一定差异,Pb和Hg,Cr、As、Cu、Zn和Ni的空间分布特征具有相似性,高值区主要集中在污染企业分布密集和人类活动频繁的海曙、江北、江东、镇海四区;(4)研究区重金属污染源主要包括两类,即以Ni、As、Cr、Zn、Cd为主要成分的工业污染源,以Pb和Hg为主要成分的生活污染源,前者源自工业废水、废气和废渣的排放;后者源自于生活垃圾、汽车尾气及道路磨损造成的颗粒物和粉尘污染.     

基于UNMIX模型的矿区周边农田土壤重金属源解析

采集了云南省会泽县铅锌矿区周边42个农田土壤样品,测定了14种元素的含量,应用UNMIX模型进行了土壤重金属源解析的研究,并利用Arc GIS地统计分析模块中的反距离加权插值法分析了污染严重的6种重金属的空间分布,进一步验证源解析结果.结果表明:(1)研究区土壤中Pb、Zn、Cd污染较为严重,均超过当地土壤背景值的数十倍.(2)UNMIX模型解析出的3个土壤重金属污染来源分别为工业活动造成的人为污染源(源1),源贡献率为16.32%;燃煤和施肥导致的污染源(源2),源贡献率为68.26%;矿山开采导致的人为污染源及土壤母质造成的自然污染源的综合污染源(源3),源贡献率为15.42%.(3)研究区的农田土壤重金属污染的空间分布格局与当地的土地利用类型和UNMIX模型解析的结果基本吻合,表明UNMIX模型可以很好地应用于矿区周边农田土壤重金属源解析研究.     

基于APCS-MLR模型的开封市公交站周边灰尘重金属源解析及健康风险评估

为揭示城市交通系统对城市生态环境质量的影响,选择受交通影响扰动较强的环境指示物——公交站地表灰尘作为研究对象,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-ASE）分别测定灰尘中8种重金属（V、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd和Pb）含量,应用地累积指数和污染负荷指数法分析灰尘重金属的污染程度和空间分布特征,通过定性（相关性分析、主成分分析）和定量[绝对因子得分-多元线性回归模型（APCS-MLR）]相结合的方法开展公交站附近地表灰尘重金属来源探讨,应用克里格空间插值法明晰重金属不同来源的空间分布特征,利用美国环境保护署提出的健康风险评价模型来评价人体健康风险.结果表明,开封市公交站地表灰尘重金属ω（V）、ω（Cr）、ω（Co）、ω（Ni）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Cd）和ω（Pb）平均值依次为:68.36、59.73、5.81、19.34、40.10、208.32、1.01和49.46 mg·kg^-1,灰尘中重金属（Cd、Zn、Pb、Cu、Cr）含量平均值均高于开封市周边灰尘背景值,分别是背景值的3.37、2.70、2.01、1.95和1.28倍;8种重金属的地累积指数顺序为:Cd > Zn > Pb > Cu > Cr > V > Ni > Co,其中Cd、Zn、Cu和Pb属于轻度污染水平,其他元素为无污染;源解析结果显示,Cr、Co和Ni为自然源元素,Cu、Zn、Pb和Cd为交通源元素,V则来源于工业-自然混合源.APCS-MLR结果表明,4种来源的平均贡献率依次为自然源为34.17 %,交通源为29.84 %,工业-自然混合源为14.64 %,未知源为21.35 %,其中交通源贡献率空间分布规律与交通量及公交线路密集度分布趋势一致.由健康风险评价可知,儿童的总致癌风险指数和总非致癌风险指数均高于成人,Cr为主要的非致癌因子,Cd为主要的致癌因子,自然源和交通源分别对非致癌风险和致癌风险的贡献率最高.     

基于PMF模型的县域尺度土壤重金属来源分析及风险评价

为探究小尺度空间区域土壤重金属的污染特征、风险和来源,以广东省揭阳市榕城区为例,运用富集系数、污染负荷指数、生态风险评价模型、健康风险评价模型进行风险评价,结合相关性分析、空间分析和正定矩阵因子分解（PMF）模型进行来源解析.结果表明,土壤中ω（Cr）、ω（Hg）、ω（As）、ω（Pb）、ω（Ni）、ω（Cd）、ω（Cu）和ω（Zn）的均值分别为54.87、0.25、8.35、56.00、15.38、0.35、30.56和124.23 mg ·kg^-1,均超过广东省土壤背景值;Cr、As、Pb和Ni无富集,Zn和Cu轻微富集,Hg和Cd中等富集;污染负荷指数的均值为2.37,总体上属于重度污染水平,8种元素处于不同的污染水平.研究区土壤重金属整体处于重度生态风险,其中Hg和Cd属于强烈生态风险,其他元素属于轻微生态风险.不同元素在3种暴露途径下产生的非致癌风险处于可接受范围;成人和儿童的致癌风险分别为9.81E-05和5.59E-04,Cr和As是致癌风险的主要贡献者,需重点关注.研究区土壤重金属共有4种主要来源：交通来源（37.02%）、成土母质来源（18.53%）、大气沉降来源（26.49%）和工业来源（17.96%）.     

姜湖贡米产地土壤重金属空间分布、源解析及生态风险评价

研究名特优产品土壤重金属分布、来源及其潜在风险对科学管理、安全利用土壤和作物资源具有重要意义.以姜湖贡米产地为研究对象,对名特优产地土壤中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn进行采样和测定,利用多元统计法进行重金属的相关性讨论,采用ArcGIS 10.2进行重金属空间分布插值分析,利用富集因子法和PMF法对重金属污染进行定量源解析,并进行了潜在生态风险评价.结果表明：①研究区土壤重金属As、Cd、Cu、Hg、Pb和Zn含量均低于农用地土壤污染风险管控标准（GB 15618-2018）规定的筛选值,土壤生态环境风险低;Cr和Ni最大值均超风险筛选值,但风险低;研究区pH主要分布范围为6.05~6.69,是适合水稻生长的pH范围.②墨河对pH和重金属的空间分布具有指示意义.这与元素的表生地球化学特征息息相关;而Hg和Cd受人为影响显示了不同的空间分布特征,Hg沿河流西侧为中高值分布区,Cd的空间分布南北差异较为显著.③基于富集因子法和PMF的定量源解析结果显示,研究区重金属主要来源为耕地农业源、混合源、燃煤源和自然源.各种来源的贡献率分别占24.2%、35.4%、9.5%和30.9%.④研究区Hg中强生态风险指数沿墨河西侧分布,而Cd的中度潜在生态风险点集中在墨河两侧耕地中,其他元素潜在生态风险指数（E_r）均<40.Cd和Hg为研究区主要潜在生态风险元素,而Cd仍是研究区耕地土壤中的主要潜在污染元素.     

基于UNMIX模型的夹皮沟金矿区土壤重金属源解析

采集松花江上游夹皮沟地区的土壤样品,测定了16种金属元素的含量,应用美国环境保护署推荐的UNMIX模型进行了土壤重金属的源解析研究,并结合克里格插值法提取的Hg、Pb和Cd浓度等值线图与实际的调查,佐证源解析的结果.研究表明:1土壤样品中Cd、Hg、Pb、Ag浓度较高,超过吉林省土壤背景值,富集程度明显;2UNMIX方法解析出4个土壤重金属污染来源:源1代表选矿、公路交通及垃圾排放等人类活动的污染,源贡献率为39.31%;源2代表岩石风化和生物作用,贡献率为13.87%;源3为土壤母质和施用化肥、居民燃煤导致的综合污染源,贡献率23.93%;源4代表铁矿开采及运输,贡献率为22.89%.3研究区土地利用类型、人类活动调查、Hg、Pb、Cd含量分布特征与UNMIX模型解析的结果是基本吻合的.