长春市土壤重金属化学形态与土壤微生物群落结构的关系

采用样品采集、室内分析和多种数据统计方法相结合的方法,研究了长春市土壤重金属化学形态与土壤微生物群落结构的关系.结果表明:长春市土壤重金属(Pb、Cd、Cu、Zn和Ni)不同化学形态对土壤微生物群落结构影响明显不同,碳酸盐结合态的Pb和Ni对放线菌的生长繁殖具有刺激作用,碳酸盐结合态Zn对细菌的生长繁殖具有刺激作用,铁锰氧化物结合态和有机结合态的Zn与有机结合态Cu对细菌、放线菌的生长繁殖具有刺激作用.土壤理化性质对重金属化学形态与微生物群落结构之间的关系影响很大,其掩盖了土壤重金属化学形态对土壤微生物群落结构特征的影响,有机质含量、电导率、阳离子交换量掩盖了重金属化学形态对细菌、放线菌和微生物总数的影响.自然含水率掩盖了重金属化学形态对多样性指数的影响.采用重金属的化学形态评价重金属对土壤微生物参数的影响更合理,而且在确定评价长春市土壤重金属污染状况指标时,应该剔除土壤理化性质的影响.选择有机结合态Cu、铁锰氧化物结合态Zn与微生物群落多样性指数相结合来评价长春城市土壤重金属Cu和Zn的污染状况.     

浙北地区农用地和建设用地土壤重金属污染及潜在生态风险评价

为了研究浙北地区农用地和建设用地2种不同土地利用方式下土壤重金属污染情况,采集并分析了159个表层(0～20 cm)土壤样品中的Cd、Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni 8种重金属含量,采用主成分分析法(PCA)进行来源解析,并运用单因子污染指数法、污染负荷指数法、潜在生态风险及预警指数法进行综合评价。结果显示,农用地和建设用地8种重金属元素的平均质量分数均未超过相关评价标准筛选值,但均超过浙江省土壤环境背景值,其中农用地中Cd和Hg污染,建设用地Cd、Cu、Pb和Zn污染明显。研究区农用地和建设用地土壤重金属综合污染负荷指数(PLI)均为轻度污染状态,且对土壤污染贡献率最大的重金属元素均为Cd,可为研究区土壤重金属的污染防治、风险管控提供依据。研究区农用地除Cd为中度污染外,其他7种重金属均为轻微污染;建设用地Cd为重度污染,Cu、Zn、Pb为轻度污染,Cr、Hg、As、Ni为轻微污染。研究区农用地土壤Ni、Zn、Cu、Cr主要受土母质影响,Cd和Pb主要来源可能为交通运输,Hg和As主要受人类活动影响;建设用地Cd、Hg、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni可能具有不同程度的相同来源...     

神木煤矿区土壤重金属污染特征研究

通过对神府煤田开采区3个煤矿区周围土壤Cu、Cd、Cr、Mn、Ni质量分数进行测定及分析,评价了煤田开采对周围土壤的污染程度。结果表明,长期的煤炭资源开发、运输等活动,已导致周围土壤受到重金属不同程度的累积性污染,土壤中Cd、Ni质量分数高于陕西省土壤背景值,且Cd污染程度较高,Ni污染程度较低,而Cu、Cr、Mn基本不受污染。3个煤矿表层土壤各重金属元素质量分数均表现出污染区大于对照区,但这种变化幅度存在一定差异;Cu、Cr、Mn 3种重金属元素虽没有超出背景值,但已表现出一定程度的累积;煤矿周围土壤重金属污染受到开采年限、土壤质地、风向等因素的影响。3个煤矿污染区土壤剖面样品中,5种重金属元素质量分数基本上随着土壤深度的增加呈现降低的趋势,且这种趋势具有波动性。     

黄河三角洲油田区土壤重金属的垂直分布规律及其影响因素

在黄河三角洲地区,由于胜利油田油气长期开采造成了采油区土壤环境质量的不断恶化.通过对胜利油田石油污染区土壤进行采样和分析,重点研究石油污染影响下10种重金属元素(Pb、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn和Cd)的含量、土壤粒径和总有机碳比重(TOC)分布规律.结果表明,19个土壤剖面的土壤颗粒d_(0.5)的范围为18—44μm,大部分属于细砂粒;但油田污染区土壤剖面重金属的垂直分布相较于对照组非污染区,二者存在明显差异:受石油烃及其降解产物的影响,油田区8种主要重金属(Pb、V、Mn、Fe、Co、Cu、Zn和Cd)在0—10 cm或10—20 cm层重金属含量最高,最大值分别为32.51、88.04、336.9、2.530×10~4、9.76、23.46、87.15、0.38 mg·kg~(-1);对照组受成土过程的影响,重金属在土壤深层(30—50 cm)出现两种不同的变化规律.通过聚类和相关性分析,油田区8种主要重金属(Pb、V、Mn、Fe、Co、Cu、Zn和Cd)浅层受泄漏石油影响为主,深层受土壤本底值影响为主,含量与土壤TOC(除去表层)的相关性较高;Cr、Ni则是受成土过程的影响.而非油区中8种重金属受大气沉降和成土过程的共同影响,含量与黏、粉粒之间普遍存在负相关关系,与TOC没有明显的相关性.分析结果表明,油区土壤中重金属的含量、迁移及其分布都受到了石油污染和油田开发的影响.该研究将对黄河三角洲湿地重金属-石油烃复合污染物污染的预防和治理提供一定的科学理论依据.     

神木煤矿区土壤重金属污染特征研究

通过对神府煤田开采区3个煤矿区周围土壤Cu、Cd、Cr、Mn、Ni质量分数进行测定及分析,评价了煤田开采对周围土壤的污染程度。结果表明,长期的煤炭资源开发、运输等活动,已导致周围土壤受到重金属不同程度的累积性污染,土壤中Cd、Ni质量分数高于陕西省土壤背景值,且Cd污染程度较高,Ni污染程度较低,而Cu、Cr、Mn基本不受污染。3个煤矿表层土壤各重金属元素质量分数均表现出污染区大于对照区,但这种变化幅度存在一定差异;Cu、Cr、Mn 3种重金属元素虽没有超出背景值,但已表现出一定程度的累积;煤矿周围土壤重金属污染受到开采年限、土壤质地、风向等因素的影响。3个煤矿污染区土壤剖面样品中,5种重金属元素质量分数基本上随着土壤深度的增加呈现降低的趋势,且这种趋势具有波动性。     

贵阳中心区土壤重金属污染及其环境影响

利用1∶25万贵州省多目标区域地球化学调查(贵阳中心区)成果,采用单因子和尼梅罗综合指数法对贵阳中心区表层土壤(0—20 cm)重金属污染及其环境影响进行评价和研究.结果表明,重金属污染程度依次为CdAsHgZnNiCuCrPb.As、Cd、Hg、Zn等元素出现污染,其中Cd最重,污染区占总面积的6.15%,且72%的土壤为警戒区,其次是As,污染区占5.31%,Hg、Zn主要为轻微点状污染,Cr、Cu、Ni、Pb等元素土壤环境质量以清洁和安全区为主,未对土壤造成污染.尼梅罗综合污染指数为0.58—26.72,平均值2.27,表明研究区土壤整体污染已达警戒级别,且区域内污染程度变化范围较大;贵阳中心区表层土壤重金属污染比较严重,清洁区仅占总面积的3.5%,安全区占48.6%,警戒区占32.9%,污染区占15%,近50%土壤不适宜种植农作物.生态环境影响调查结果表明,土壤重金属元素异常区农作物已遭到一定程度的重金属污染,地下水也存在Pb2+超标现象.     

甘肃某冶炼厂区土壤重金属铅、镉污染特征及其对微生物群落结构的影响

长期受到重金属铅(Pb)和镉(Cd)污染的土壤生态危害指数较高,土壤微生物群落结构容易受到重金属的影响,重金属对土壤微生物的毒性与重金属的生物利用度直接相关。以白银市重金属污染土壤为样本,分析了土壤的理化性质、重金属Pb和Cd的污染状况及土壤微生物群落结构,探究它们之间的关联性。样本采自距离污染中心由近及远的4个位置(分别命名为S1、S2、S3和S4)。采用Hakanson指数法来评估该地重金属生态风险;选用改进的BCR顺序提取法分析Pb与Cd的组分分布情况;利用SPSS和Canoco 4.5对土壤性质、重金属和细菌群落进行相关性分析和冗余分析,探究微生物群落结构与土壤性质和重金属污染之间的相关性。结果表明:白银市该处重金属污染场地3 km以内的土壤均受到严重的Pb、Cd污染。Pb主要以弱酸可提取态和可还原态的形式存在于土壤中,Cd则以弱酸可提取态为主;土壤重金属的危害生态指数均已经达到极高污染风险程度,且危害程度S1>S3>S2>S4;微生物丰度和多样性可能受到土壤性质及重金属的共同影响,与Pb、Cd的污染程度大致呈负相关(S2相似文献   

中条山铜尾矿坝面土壤细菌群落的结构特征

微生物在尾矿废弃地土壤发育、营养物质循环、有毒物质降解等生态恢复过程中发挥重要作用.采用Illumina Mi Seq测序的方法,分析中条山十八河尾矿废弃地不同恢复阶段(1-45年)的细菌群落结构,并结合植物群落、土壤理化性质和土壤酶活性,探讨细菌群落结构与功能变化的调控机制.结果表明,不同恢复年限的尾矿坝,土壤理化性质、土壤酶活性和植物群落结构发生梯度变化.在这一环境梯度下,不同恢复年限的细菌群落结构具有显著差异,其中优势细菌主要有变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteri)、厚壁菌门(Firmicutes)和拟杆菌门(Bacteroidetes).细菌群落组成与环境因子和植物群落多样性显著相关.细菌优势科的相对丰度主要与重金属(Cu、Mn、Pb、Zn)含量相关,鞘脂单胞菌科(Sphingomonadaceae)的相对丰度与重金属(Cd、Cu、Pb、Zn)含量极显著正相关.恢复45年、15年的土壤中细菌多样性最高,且群落组成相似,恢复1年的土壤中细菌丰度较高,而多样性最低.本研究表明,土壤理化因子、重金属含量和植物群落结构是造成土壤中细菌群落结构变化的关键因素;鞘脂单胞菌科对重金属具有一定的耐受性,因此可作为重金属污染区域生态恢复的理想菌种.     

密云水库上游金矿区土壤重金属空间分布、来源及污染评价

对北京市密云水库上游金矿区周边土壤重金属(Hg、Pb、Cu、Cd、Ni、Zn和Co)的空间分布、来源及污染现状进行研究与评价.结果表明,土壤中除了Zn和Co外,重金属(Hg、Pb、Cu、Cd、Ni)的平均含量均超过北京市土壤背景值,其中Hg和Cd超标倍数较大.空间分布图显示,重金属含量整个分布趋势为从东北向西南递减,主要富集在金矿区尾矿库.多元统计分析(相关性分析、主成分)表明,Hg和Pb为人为源,可能来源于选矿方法及矿石运输过程;Cu、Cd和Zn来自混合源,来源于矿山开采和岩石矿物的自然风化;Co和Ni为自然源,主要来源于地球化学活动或土壤母质.单因子指数和内梅罗综合指数法及潜在生态危害指数法评价结果表明,Hg和Cd的污染比较严重,特别是Hg;Pb的污染程度也应当引起充分关注,Cu、Ni、Zn处于相对安全水平.     

晋南某钢铁厂及周边土壤重金属污染与潜在生态风险

以晋南某钢铁厂土壤及周边农田表层土壤(0~20 cm)为对象,共设置49个采样点,用原子吸收法测定土壤Cd、Cr、Mn、Ni、Pb和Zn的质量分数,采用地积累指数法开展土壤重金属污染评价,潜在生态风险指数法进行潜在生态风险评价,并采用因子分析法对钢铁厂周边农田土壤重金属进行判源分析。结果表明:土壤重金属质量分数不同程度高于山西省土壤背景值,土壤Pb积累最为明显,存在偏中至中等污染。6种重金属潜在生态风险(E)大小顺序为:Cd(53.16)Pb(21.17)Ni(3.14)Cr(3.38)Mn(1.04)Zn(1.1)。6种重金属的综合潜在生态风险指数(RI)平均为87.54,总体上属中等生态风险。Cd对RI的平均贡献率为60.05%,是主要的致险因子。炼铁厂区土壤污染比较严重,存在较强的潜在生态风险;厂区周围农田土壤重金属污染较轻,为轻微风险等级。钢铁厂周边农田土壤中的Mn和Ni属于自然源重金属,Cr和Cd属于混合源重金属,Zn和Pb属于工业源重金属。本研究可为本区土壤重金属环境污染与治理提供科学依据,同时为土壤重金属潜在生态风险评价提供更多案例研究。     

南京城市土壤重金属含量及空间分布特征

研究了南京城市土壤重金属含量、来源及空间分布特征。结果表明,南京城市土壤中V、Mn、Co、Ni、Cr污染不明显,但受到了不同程度的Cu、Pb、Zn、Sb、Hg、Cd污染,其中Hg污染比较严重。V、Mn、Co、Ni、Cr含量之间均呈极显著正相父;Cu、Pb、Zn、Sb、Hg、Cd含量之间也均呈极显著正相关。南京城市土壤V、Mn、Co、Ni、Cr主要继承了原土物质;Hg、Cd、Pb主要来源于城市燃煤、机动车尾气及工厂排放粉尘;Sb主要来源于机动车尾气和工厂排放粉尘。南京城市土壤Hg、Cd、Pb、Sb含量空间分布规律非常相似,均表现为外围向市中心有逐渐增加的趋势,并且在新街口—鼓楼、梅山硫铁矿形成异常高值的岛状、环状区域。     

铜尾矿复垦后土壤微生物活性及其群落功能多样性研究

对安徽铜陵五公里尾矿区三叶草复垦后的土壤微生物活性和群落的功能多样性研究表明,复垦后每克土壤微生物细菌数已达2.3×107个,并存在一定量耐Cu2 、Cd2 、Zn2 、Cr6 、Pb2 、Ni2 的菌株,但种类少,主要为芽孢杆菌属、假单胞菌属和短杆菌属。BIOLOG测试结果显示,铜镉重金属离子的复合污染使土壤微生物群落丰富度降低;外源耐铜镉微生物菌剂的添加使尾矿区土壤微生物群落代谢剖面(AWCD)变化明显,提高微生物对单一碳源底物的利用能力,增加利用不同碳底物的微生物数量,减轻了重金属污染引起的土壤微生物群落功能多样性的下降,为尾矿区生境加速恢复提供一条有效途径。     

浙江省典型农田土壤重金属污染及生态风险评价

浙江是中国经济社会发展最快的省份之一,人类活动对土壤环境扰动强烈。为系统了解浙江省典型农田土壤重金属的污染水平、空间分布特征及生态风险,采集并分析了67个代表性农田土壤表层样品中的8种重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn),采用主成分分析法进行来源解析,采用污染负荷指数(PLI)、潜在生态风险指数(RI)和生态风险预警指数(IER)对农田土壤重金属污染与环境风险进行评价。结果表明,浙江省典型农田土壤环境重金属为轻度污染状态,研究区域农田土壤中的Cr、Ni和As处于轻微污染水平;Pb、Hg、Cu和Zn处于轻度污染水平;Cd处于重度污染水平,应作为优先控制元素。研究区域农田土壤Cr、Cu、Zn和Ni的来源主要受自然因素控制,Cd和Hg主要来源于工农业生产等人为活动,Pb主要来源于交通源。浙江省的金华市义乌、绍兴市诸暨、绍兴市嵊州、丽水市缙云县岩沿村应作为浙江省典型农田土壤的优先控制区域。浙江省典型农田土壤重金属环境存在轻微生态风险。     

包头市南海湿地土壤重金属污染评价及来源解析

包头市南海湿地位于中国西北地区的高纬度寒旱区,具有独特的河流湿地生态系统。以南海湿地土壤为研究对象,对湿地28个点位表层土壤(0~20 cm)中As、Cd、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb、Zn 8种重金属进行检测分析,采用环境质量指数与Hakanson环境生态潜在风险指数相结合的方法,探讨土壤中8种重金属的累积污染现状及潜在生态风险,利用相关性分析、主成分分析和聚类分析区分了南海湿地重金属的来源,以期为南海湿地土壤环境保护提供理论依据。结果表明,As、Cd、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb和Zn重金属平均值分别为75.18、1.27、56.98、111.18、87.67、622.71、54.10和209.33 mg·kg~(-1)。以包头市南海公园树木林土壤重金属含量为评价基准,南海湿地土壤重金属普遍超标,研究区域所有样方中As、Cd、Cu、Mn和Pb均超标,Cr有64.29%的样点超标,Ni有96.43%的样点超标,Zn有89.29%的样点超标。单因子污染指数表明,Cd处于中度污染;As、Cu、Pb和Zn处于轻度污染;Cr、Ni和Mn处于轻微污染。农田区和景观大道两侧处于重污染水平,鱼塘区和湿地植物区处于中污染水平。潜在生态风险指数表明,Cd处于强风险等级;As、Cr、Cu、Ni、Mn、Pb、Zn处于低风险等级。;研究区整体上都属于中等风险等级。来源解析表明:As、Cd、Cu、Ni、Mn的来源受到周边工业活动和农业活动的影响;Pb和Zn的来源与道路交通有关,Pb还受到工业活动的影响;Cr来源与土壤母质和农业活动有关。     

开封市城乡交错区农田土壤重金属污染及潜在生态风险评价

用200 m×200 m网格布点法采集开封市城乡交错区表层土壤样品259个.采用ICP-MS测定了土壤重金属(Cd、Pb、Cu、Ni、Zn和Cr)含量,原子荧光法测定了土壤中Hg和As含量.分别采用污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(RI)评价土壤重金属污染程度和潜在生态风险水平,应用IDW空间插值法分析土壤重金属污染和潜在生态风险空间分布,并对重金属的来源进行讨论.结果表明:(1)开封市城乡交错区表层土壤8种重金属元素Cd、Hg、Pb、As、Cu、Ni、Zn和Cr的平均含量分别为1.43、0.37、40.77、7.13、33.92、25.28、180.23、49.00 mg·kg~(-1).(2)各样点8种元素平均PLI为1.93,总体上属于轻度污染.其中Cd和Hg为重度污染,Zn、Pb和Cu为轻度污染,Ni、Cr和As处于无污染状态.各样点8种元素平均RI为765.50,属于很强生态风险.其中Cd和Hg处于极强和很强风险,其余元素为轻微风险.(3)PLI的分布与RI的分布有些相似,高值区位于炼锌厂、化肥厂和化肥河(HF河)临近区域,低值区位于研究区东北部包括开封火电厂周边,总体呈由东北向西南递增的趋势.(4)Cd和Hg既是主要的污染因子又是主要的生态风险因子,其来源主要与炼锌厂和化肥厂的废水排放与污水灌溉、烟尘沉降、交通污染以及农业等人类活动有关.     

铅锌矿区不同程度尾矿砂重金属污染土壤的纵向微生物群落结构分析

为研究受铅锌矿区不同程度尾矿砂重金属污染土壤的纵向微生物群落结构及其与重金属含量之间的关系,在尾矿砂坝坍塌冲刷形成的河谷岸边、距离河谷800 m的柑橘园以及距离河谷2 000 m的水稻田3个采样点对垂直深度为0—20、20—40、40—60、60—80 cm处的土壤进行取样,测定土样中的重金属含量、理化性质以及土壤的微生物群落结构。结果表明:重金属在该地区土壤中存在明显的纵向迁移,重金属污染越严重的土壤中的纵向迁移就越明显;Cd污染为该地区土壤最主要的重金属污染,潜在生态危害达中等程度以上。各采样点土壤的含水率(MC)、pH在不同采样深度处无明显差异,而TC、TN与TS在不同采样深度处差别较大;通过土样重金属含量与理化性质的冗余分析发现,TN、TC以及pH与各类重金属含量呈正相关关系,而MC以及TS和各类重金属含量表现出负相关关系。受植物根系的影响,柑橘园的20—40 cm深度与水稻田的0—20 cm深度处土壤微生物群落的多样性比其他土样高。属分类水平上,各采样点纵向微生物群落差异很大,分布极其不均匀。土壤纵向微生物优势菌属与重金属含量的冗余分析表明,纵向微生物优势菌属与重金属含量关系紧密,其中Luteibacter、Effusibacillus、Solibacter、Stenotrophomonas、Tumebacillus和Paucimonas 6个菌属与土样重金属含量呈现较强的正相关关系,而Paraburkholderia、Ramlibacter、Bacillus、Pseudarthrobacter、Pseudoduganella、H16和Nitrososphaera7个菌属与土样重金属含量相关关系接近于0,这些菌属均可能具有一定的重金属耐受能力,具有被开发为土壤重金属污染微生物原位修复菌剂的潜力。     

贵州草海流域不同土地利用方式土壤重金属潜在生态风险评价

为揭示草海流域不同土地利用方式下土壤重金属的污染特征及分布规律,采集了草海流域耕地、林地、灌草地和城镇用地4种土地利用类型的75个表层土壤样品,测定了Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni、Cr和Zn共8种重金属的全量,利用潜在生态风险指数(RI)评价了重金属的污染水平,运用反距离权重插值法(IDW)分析了重金属的全量和潜在生态风险的空间分布特征。结果表明:(1) Hg、Cd、As、Cu、Pb、Ni、Cr和Zn的含量平均值分别为0.13、2.71、19.39、39.87、62.71、45.16、91.67和169.23 mg·kg~(-1)。其中,Cd在4种土地利用类型土壤中均呈重度污染,Pb在城镇用地和林地中呈中度污染,Zn在城镇用地中呈中度污染,其余情况均属于轻度污染或无污染。(2) 4种不同土地利用方式仅对Cd和Zn含量有显著影响(P 0.05),而对Hg、As、Cu、Pb、Ni和Cr含量无显著影响(P0.05)。与耕地、林地和灌草地相比,城镇用地可显著提高Cd和Zn的含量。(3)流域土壤重金属的RI平均值为204.59,属于中度风险水平。4种不同土地利用类型土壤重金属的RI平均值有所差异,由大到小依次为城镇用地(243.66)、耕地(209.71)、林地(192.50)和灌草地(153.53)最低。(4) Pb、Ni、Cr、Zn、Cd和RI的高值主要分布在流域西南部和流域东部中段区域,与研究区"土法炼锌"遗址吻合。Cu的高值积聚在东北部的城镇用地和灌草地。Hg和As在流域内均匀分布,其高值呈零星分布模式。上述研究结果能为草海流域土壤重金属污染防治提供参考依据。     

不同使用年限蔬菜大棚土壤重金属含量变化

调查了 1、5、8、1 1a棚龄蔬菜大棚土壤中重金属元素As、Cd、Co、Cr、Cu、Hg、Fe、Mn、Mo、Ni、Pb和Zn的含量。结果表明 :同一使用年限的蔬菜大棚 0～ 40cm土层内重金属元素含量差异很小 ;与棚外土壤相比 ,除 1a棚龄的土壤外 ,多数土壤重金属含量随大棚使用年限的延长而有所增加 ;研究地区的蔬菜大棚土壤尚未发生重金属污染超标现象 ;大量施肥 (复合肥 )可能是导致蔬菜大棚土壤中重金属含量升高的主要原因     

不同使用年限蔬菜大棚土壤重金属含量变化

调查了1、5．8、11a棚龄蔬菜大棚土壤中重金属元素As、Cd、Co．Cr、Cu、Hg、Fe、Mn、Mo、Ni、Pb和Zn的含量。结果表明：同一使用年限的蔬菜大棚0-40cm土层内重金属元素含量差异很小；与棚外土壤相比，除la棚龄的土壤外，多数土壤重金属含量随大棚使用年限的延长而有所增加；研究地区的蔬菜大棚土壤尚未发生重金属污染超标现象；大量施肥(复合肥)可能是导致蔬菜大棚土壤中重金属含量升高的主要原因。     

铅锌冶炼废渣堆场土壤重金属污染特征研究

在铅锌冶炼过程中产生了大量含重金属的废渣,这些废渣未经有效处置堆放于空旷地,由于风化、淋洗等作用导致废渣中重金属进入废渣堆场及周边土壤中。采用野外取样调查、室内化学分析及污染评价等方法,研究了湖南某铅锌冶炼厂冶炼废渣堆场及周边土壤中重金属的含量和分布规律。研究结果表明:废渣堆场表层土壤中各重金属的质量分数分别为Pb1 889.60 mg·kg-1、Zn 5 682.00 mg·kg-1、Cd 48.40 mg·kg-1和Cu 1 848.60 mg·kg-1,此值已超出国家规定的二级标准值(GB 15618─1995),其中Pb超出5.40倍,Zn超出18.94倍,Cd超出80.67倍,Cu超出18.49倍。距渣场10 m远处表层土壤中Pb、Zn、Cd和Cu的质量分数分别为641.01、1 509.61、38.45和1 240.10 mg·kg-1,10 m远处表层土壤中Pb、Zn、Cd和Cu相对国家二级标准值的超标倍数分别为2.14、6.04、128.17和12.40倍。1 000 m远处表层土壤中Pb、Zn、Cd和Cu的质量分数分别为309.80、685.71、8.81和875.13 mg·kg-1,1 000 m远处表层土壤中Pb、Zn、Cd和Cu各超标1.03倍、2.74倍、29.33倍和8.75倍。由此可见,废渣堆场周边土壤同样遭受重金属Pb、Zn、Cd和Cu不同程度的污染。纵向上,废渣堆场土壤重金属Pb、Zn、Cd和Cu在表层(0~20 cm)土壤中的质量分数均大于其在表层以下各土层中的质量分数,其中在40~60 cm土层中的质量分数又高于20~40,60~80和80~100 cm等土层,但其分布总体上呈现出随土层深度增加而减少的规律;横向上,废渣堆场各土壤剖层重金属Pb、Zn、Cd和Cu的质量分数均高于渣场外10和1 000 m远处各土层的质量分数,即土壤中重金属含量随距污染源距离的增加而逐渐减少。因此,冶炼废渣的大量堆置已使周围环境遭受了重金属的严重污染,相关部门有必要加强对冶炼废渣的处置和管理。