城市表层土壤中重金属的小尺度空间分布——以首钢厂区附近小区域为例

城市 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 层土壤中重金属的小尺度空间分布 ——以首钢厂区附近小区域为例+ 陈晓晨，崔岩山’ (中国科学院研究生院，北京100049) (2009年11月11日收稿；2009年12月7日收修改稿) ChenXC，CuiYS．Small-scalespatialdistributionofheavymetalsinurbantopsoil：Acasestudyinasmallareanear Shouganggroup[J]．JournaloftheGraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences，2010，27(2)：176-183． 摘 要 以首钢厂区附近小区域为研究区，采样分析表层土壤Cd、Cu、Pb、Cr、zn、Ni、Mn、Fe的 含量．描述性统计表明：Cd、Pb、Zn、Cu含量受人类活动影响较大；Cd、Cu、Zn存在污染问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ，Cd 污染最为严重．进一步应用主成分分析、相关分析，并使用GIS工具进行地统计分析，发现8种 金属可由3个中等空间自相关的主成分(PCs)反映：PCI包括了与交通及机动车辆关系密切 的Cd、Cu、Pb、Cr、Zn；PC2包括了主要来源于首钢厂区的Cr、Mn、Fe；PC3仅有Ni，分布是随成 土过程形成的．总体而言，研究区土壤重金属污染来源于交通和机动车辆，需密切关注其对环 境的危害及人群的潜在健康风险．本研究对该区域土壤污染风险评价和土地利用 规划 污水管网监理规划下载职业规划大学生职业规划个人职业规划职业规划论文 等起到 一定指导作用． 关键词 小尺度，城市表层土壤，重金属，空间分布，首钢 中图分类号X833 1 前言 随着城市化、工业化的迅猛发展，环境污染问题日益严重．土壤作为岩石圈、大气圈和水圈的交界 面，遭受了各种人类活动(工业、农业、交通等)带来的污染；同时还可能进一步成为地表水、地下水、生 物体、沉积物以及海洋等遭受污染的源⋯．重金属作为一类重要的土壤污染物，有关其含量分析、空间 分布、风险评价等的报道不胜枚举，而多元统计方法和地统计学方法则是土壤污染研究中的2种重要手 段． 主成分分析(principalcomponentanalysis)是多元统计分析中处理降维的一种统计方法，即将多个 指标化为少数相互无关的综合指标，从而在反映原始数据的较大部分信息量的同时，揭示其相互间的关 系．很早就有关于将主成分分析应用于土壤研究以分析污染来源的报道旧⋯．而地统计学及GIS软件在 环境污染研究方面的应用也越来越广泛，特别是在区域尺度上进行土壤污染的研究H制．它能通过已采 集土壤样点的属性预测未采集样点的属性，并通过图形将污染物的污染程度及空间分布趋势更为直观 地展现出来．近年来，越来越多的研究者将多元统计方法和地统计学手段相结合，分析土壤中污染物的 分布趋势和来源¨’”J． 但目前土壤重金属的此类研究多是以中尺度和大尺度的区域作为研究对象．外源(如人类活动)重 ·国家高技术研究发展 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 (863)项目(2008AA062336)和国家自然科学基金项目(20607028)资助 t通讯联系人。E-mail：cuiyanshan@gucas．∽．∞ 总加二№加二=：{；I一 ％M i兰一&二“；g|一报竺一学竺一院lI一生眦i怒一院竺一学=lI一科心；国脚；中^昌|I白|Ik；缸il|一瑚m；l呈 期 i M羚一㈣卷年i聘"加；翩 万方数据 第2期 陈晓晨，崔岩山：城市表层土壤中重金属的小尺度空间分布 177 金属的进入必然导致小尺度的空间分异，尤其在进行城市土壤研究时，由于其受人类活动的影响大、历 史长，若采用较大的研究尺度，在较好地掌握重金属元素总体的含量和分布趋势的同时，在局部地区 (小尺度)的研究精度将较为有限，甚至有所偏差．这对于当地政府及环保部门等进行具体的环境规划、 污染治理等工作的指导意义有限．因而，在实际工作中将多元统计分析方法和地统计学手段相结合，进 行小尺度城市土壤中重金属元素的空间分布及归趋研究十分必要，但此类研究报道较少． 而本研究的区域选定北京市石景山区首钢厂区附近，具有其特殊的社会意义．首钢集团建立于 1950年，其总公司及各分公司的厂区沿永定河东岸建设，占地面积约10km2，是中国最大的钢铁制造企 业之一．有关首钢厂区对于周边乃至更大范围空间污染的报道已有不少．Kuang等¨驯就曾报道了首钢 对其周边街道表面物的污染；Zheng等¨1在进行中尺度北京市表层土壤中重金属含量多元地统计分析 时，发现Cu、Pb、Zn的高浓度区域与首钢所在的石景山区部分重合．近年来，尽管厂区正在逐步停产并 迁出北京城区，但其对于周边区域土壤是否仍存在污染，以及残留于表土中的重金属的长期影响，仍需 要密切关注，这对于进行区域土壤污染风险评价，以及厂区搬迁后该区域的土地利用规划等也将起到指 导作用． 2材料与方法 2．1研究区简介 如图1所示，研究区毗邻首钢厂区，面积近4km2，东临西五环路，南临石景山路，北侧、西侧及南侧 均与首钢总公司及其下属各分公司以及其他一些基建制造公司等的厂址有所接壤．研究区内西北部为 北京国际汽车贸易服务园区，建成距今已近9a时间．园区东临贯穿南北的古城大街，其为研究区内最为 宽阔、车流量最大的道路．而研究区内其余部分的主要土地利用类型为居民区，人口密度较大． W 石 景 山 路 ·采样点★石景山游乐园 ▲北京国际汽车贸易服务园区 (b) 图1研究区及样点分布图 西 五 环 路 2．2样品采集与分析 参考相关地图集¨¨并辅以GoogleEarth5．0软件，在研究区内较为均匀地布置了65个采样点(见 图1(b))，平均样点间距300m左右，其中33个样点(A类样点)位于居民区、公园等人群较密集而与机 动车辆接触相对较少的区域，另外32个样点(B类样点)位于马路边树坑、花圃等与机动车辆较接近的 区域．于2008年9月进行采样．鉴于城市土壤可能受到人类活动等扰动较大较频繁的特点，采样时根据 实地情况对采样点进行微调，尽量选择在一定时期内未受明显直接性扰动的区域进行采集以保证样点 的代表性，并以手持式GPS仪(集思宝G5lO，合众思壮)精确定位．所采样品为0—20cm表层土壤．采集 完毕后。置于阴凉通风处自然风干，磨碎并过lO目及100目尼龙筛，保存待用。 土壤pH值采用0．01mol·L～CaCl2溶液提取(土液比1：2．5)，pH计(MODEL828，ThermoOrion) 测定[I引；土壤有机质采用水合热重铬酸钾氧化一比色法，双光束紫外可见分光光度计(UV一4802， UNICO)测定¨2o；土壤重金属(Cd、Cu、Pb、Cr、Zn、Ni)以及Mn和Fe总量采用王水一HCIO。消解，ICP—OES (OPTIMA2000，Perkin-ElmerCo．，USA)或ICP．MS(7500a，AgilentTechnologies，USA)测定，且消解过 程中加入试剂空白和标准土壤样品(GSS．1，中国地质样品分析研究中心)，用以证实消解及分析过程的 万方数据 178 中国科学院研究生院学报 第27卷 准确性及精度． 2．3 数据处理 统计分析采用SPSS13．0版本进行，空间分析采用ArcGIS9．2版本进行． 3结果与讨论 3．1 土壤金属含量的描述性统计及数据转换 研究区土壤样品的基本性质为：pH值范围6．96—8．20，平均值7．4l，变异系数2．94％；有机质含量 范围0．09％一4．40％，平均值1．80％，变异系数45．74％． 土壤样品中8种金属含量的描述性统计分析结果见表1．变异系数能够反应总体土壤样品中各个 采样点的平均变异程度．可以看出，土壤中不同金属元素含量的变异系数差异较大，由大到小依次为 Cd、Pb、zn、Cu、Cr、Fe、Mn、Ni．其中前4个元素的变异系数较大，最大的cd达到96．99％；而后4个元素 的变异系数较小，最小的Ni仅为10．19％．变异系数越大，则该元素在土壤中含量分布越不平均，说明 受人类活动影响越大¨“．从重金属元素平均含量来看，除Ni的平均含量与北京市土壤背景值基本相当 以外，其余5种重金属元素的平均含量均比背景值超出许多．其中，Cu、Pb、cr、zn并未超过国家土壤环 境质量二级标准，而pH6．5—7．5的49个样点的平均Cd含量(0．381mg·kg“)已经超过了二级标准， pH>7．5的16个样点的平均cd含量(0．429mg·kg。1)则低于二级标准．从重金属元素含量的最大值 来看，Cd、Cu、Zn含量的最大值超出了国家土壤环境质量二级标准，其中，16．9％的样品Cd含量超过二 级标准(轻度污染)，4。6％的样品Cd含量超过二级标准的2倍(中度污染)，3．1％的样品Cd含量超过 二级标准的3倍(重度污染)；1．5％的样品zn含量超过二级标准(轻度污染)；4．6％的样品Cu含量超 过二级标准(轻度污染)．可见，外源重金属，尤其是Cd，已对研究区部分样点的土壤产生了影响，需对其 污染程度及来源进行密切关注． 衰1 研究区土壤金属含■的描述性统计。 注：①除变异系敷外，其他数据的单位均为mg·kg～；②参考陈同斌等‘1‘1；③参考中国土壤环境质量标准¨51 对原始数据进行对数转换能使其更好地符合正态分布，并消除自然或人为因素造成的某些较大的 含量值对进一步的统计分析的影响"]．在本研究中，除Ni的数据本身已符合正态分布外，其余金属的数 据经对数转换后均能更好地符合正态分布．故Ni使用原始数据，其余金属使用对数转换后的数据进行 后续的统计分析． 3．2主成分分析 表2和表3列出了对65个土样中8种金属含量(变量)的主成分分析结果．在具体分析过程中采用 最大方差正交旋转方法． 万方数据 第2期 陈晓展，崔岩山：城市表层土壤中重金属的小尺度空间分布 179 裹2旋转后的主成分特征值 通过主成分分析可以看出，8个变量可以由提取的前3 个主成分反映其87．351％的总方差，即前3个主成分已可 以反映8种金属含量数据的大部分信息．而在同一主成分 上有较高载荷的金属元素可能有着相同的来源．经过最大 方差正交旋转，在第一主成分上有较高载荷的是Cd、Cu、 Pb、Cr、zn，在第二主成分上有较高载荷的是Cr、Mn、Fe，在 第三主成分上仅Ni有较高载荷．值得注意的是，cr同时在 表3旋转后的主成分载荷矩阵 注：加粗表示较大(大于O．5)的载荷值。 第一和第二主成分上都有较高的正载荷，而在第二主成分上的载荷高于第一主成分，这表明Cr含量可能 由多种因素控制。 3．3 相关分析 表4列出了8种金属含量的相关系数矩阵，可以看出：Cd、Cu、Pb、zn之间均呈高度极显著正相关； Mn和Fe呈高度极显著正相关；Cr与Cd、Pb、zn呈中度极显著正相关，与Cu呈高度极显著正相关，与 Fe、Mn呈高度极显著正相关；Ni与其他元素的相关性均不好．而土壤中金属含量之间常存在相关性是 十分普遍的环境地球化学现象，是由元素的物理化学特性和地球化学过程共同导致的¨引．Romie等"】、 陆安祥等旧1都曾报道了土壤金属元素间存在相关性的现象．此外，本研究中同一主成分上载荷较高的 元素之间相关性良好的事实也从另一方面验证了主成分分析的结果． 表4研究区±壤金属含量嚣相关系数矩阵 Cd Cu Pb Cr Zn Ni Mn Fe Cd 1 0．737。‘0．781’’0．526‘‘0．769‘‘0．1180．401‘’0．392’+ Ca 1 0．780’‘0．683‘‘0．776‘’0．285’0．533。‘0．433‘’ Pb l O．591’‘0．895‘。0．146O．512‘‘0．463‘。 Cr 1 0．565“ 一0．046 0．689”0．637“ zn 1 0．248‘0．527”0．414” Ni 1 0．32l”0．178 Mn 1 ．0．826” Fe l 注：‘表示相关系数显著(P0．75时，变量的空间自相关性很弱[201．变程反映了空间自相关性的作用范 万方数据 180 中国科学院研究生院学报 第27卷 围．决定系数则反映了拟合精度． 在本研究中，通过对几种半方差函数模型的计算和比较，确定了主成分分析所得的3个主成分(得 分)的最佳拟合模型见表5．可以看出，在本研究的采样尺度内，3个主成分均为中等程度空间自相关， 而所选定的半方差函数模型能够较好地描述3个主成分的空间结构． 表5 3个主成分的半方差函数模型 3．5主成分的空间分布 应用ArcGIS软件的地统计分析模块，对3 个主成分(得分)进行普通克里格方法插值，插 值结果如图2所示． 3．5．1第一主成分 第一主成分主要包括了Cd、Cu、Pb、Cr、zn， 其空间分布情况见图2(a)：在研究区西北部有 一明显的高浓度分布区域，并以此为中心向外 降低；在研究区的东北和东南部也有2个浓度 稍高的分布区域．整体而言，第一主成分在研究 区西部的含量分布高于东部．通过实地对照证 实：西北部的高浓度区域为北京国际汽车贸易 服务园区，其内车辆交易、装饰清洗、检修保养 等作业频繁；而东北和东南部的2块稍高浓度 的斑块处发现有公交车站、小型的汽配维修店 等；研究区西部有古城大街等交通繁忙的街道， 机动车流量明显大于居民区较密集的东部区 域．对A、B两类样点上述5种元素的平均含量 分别进行比较(2个独立样本的t检验)，发现任 一元素在A类样点的平均含量均小于B类；除 图2 3个主成分的空间分布图 Zn以外，其他4种元素含量在两类样点间均存 在显著差异(P<0．05)．可以推断，第一主成分所包括的重金属元素的分布与交通及机动车辆关系密 切． Cd可来源于车辆表面电镀层的不断磨损，此外轮胎的磨损和破裂也是城市中Cd的重要来源聆11． Cu的来源主要是车辆的机械磨损产生的颗粒尘埃，例如含Cu量约80％的滑动轴承的磨损，以及刹车 系统的磨损等‘10’22。251．有关交通流量大的道路边土壤Pb污染的报道早已有之Ⅲ瑚1，很重要的一个来源 是含铅汽油的使用导致汽车排放的尾气携带大量的Pb在空气中传播并沉降于表土．尽管北京市已经实 现无铅汽油的使用，但即便是无铅汽油也并非绝对不含Pb，而且曾经的Pb污染仍可存留在表土中Ⅲ】． 此外，诸如汽车轮胎、刹车系统、车载铅酸电池、润滑剂、防冻剂、车用漆的颗粒、道路表面以及融雪剂等 都是Pb的重要来源H引．Cr可来源于车体构件表面镀层或是滚动轴承等的磨损．而zn除了可来源于滑 动轴承、车体油漆等的磨损以外，由于在轮胎制造过程中使用ZnO以加快硫化速率并增加硫化胶的硬 万方数据 第2期 陈晓晨，崔岩山：城市表层土壤中重金属的小尺度空间分布 18l 度心91，致使过量的ZnO和ZnS存留在轮胎中¨引，故汽车轮胎的磨损和破裂成为了Zn排放的最主要来 源‘23'25·3川． 3．5．2第二主成分 第二主成分上有较高载荷的是cr、Mn和Fe．Romie等"1在应用与本研究类似的方法研究城市中农 田表层土壤金属分布时，发现Fe和Mn属于同～因子，而其他分布受人类活动影响较多的重金属元素 则不在同一因子中，进而认为Fe、Mn的分布主要受自然因素(地质过程和成土过程)的控制；陆安祥 等一1在进行小尺度京郊农田土壤中重金属分布研究时，亦将Fe、Mn视为成土母质的重要元素，并将与 二者相关性较好且在研究区内含量均一的Cr的分布归因于土壤的母质形成过程．然而在本研究中，自 然因素主导Fe、Mn分布的结论并不适用．从图2(b)中可以看出第二主成分的分布有着自西向东、自西 南向东北方向递减的大致趋势，而研究区的西侧及西南侧正是首钢厂区的主体部分．Kuang等¨训曾沿 本研究区南临的北京市主干道，以首钢厂区为起点自西向东采集街道表面物样品并分析其中数十种元 素含量，通过因子分析得到Fe、Mn以及Ti、V同属因子一，并发现无论因子一得分还是Fe含量的分布 均在厂区附近很高且向东减少的趋势明显．在本研究中，同样可认为Fe、Mn是通过2种主要途径进入 大气，即厂区烟囱的废气排放以及作为钢铁企业最重要能源的煤在堆放过程中被风刮起¨引，进而随风 迁移，由近及远、由多及少地在下风向区域沉降至表土，形成图2(b)中的分布趋势．对Cr而言，在炼钢 作业中添加Cr能够增加成品的耐磨性、硬度以及耐腐蚀性，是钢铁冶炼中最重要、使用最频繁的原料之 一，加之作为能源的煤的燃烧，均可将大量含Cr的废气排向大气p21．此外，Kuang等¨则还报道了混凝土 生产使用的基本物料中可能有较高的Cr含量，而在首钢厂区内诸如京首建混凝土搅拌站等的日常作业 也不可避免地将Cr带入大气．由于与Fe、Mn的来源及传播方式有类似之处，Cr也在第二主成分上有高 载荷．结合之前的推断，可以得出Cr的来源主要是车辆机械磨损和首钢厂区排放．值得注意的是， 图2(b)中第二主成分的方向性递减趋势不是特别明显，其原因可能与研究区东部居民区密集，房屋、树 木等对风的阻挡有关． 3．5．3第三主成分 第三主成分仅包括了Ni，且Ni与其他元素的相关性均不好．而图2(C)中可以看出它的空间分布与 前2个主成分截然不同．在所有土壤样品中仅Ni的含量很好地服从正态分布，其平均含量与北京市土 壤背景值基本相当，最大值也没有超过土壤环境质量二级标准，而变异系数则是所有金属元素中最小 的，这些都说明其含量在研究区内分布很均匀，研究区土壤并未明显受到外源Ni污染的影响．可以推 断，第三主成分反映了随成土过程形成的Ni分布．这与Zheng等¨1报道的北京市土壤Ni的主要来源为 成土物质的结论一致，也再次证明了研究区内Fe、Mn的主要来源应为首钢． 4 结论 (1)研究区土壤中8种金属元素含量的变异系数差异较大，从大到小依次为cd、Pb、zn、Cu、Cr、Fe、 Mn、Ni，其中前4种元素的变异系数较大，说明其在小尺度区域土壤中含量分布较不均匀，受人类活动 影响较大．而6种重金属元素的平均含量除Ni与北京市土壤背景值基本相当外，其余5种均比背景值 超出许多，其中pH6．5—7．5的49个样点的平均Cd含量已经超过了国家土壤环境质量二级标准．此 外，Cd、Cu、zn的最大含量值超出了二级标准，其中轻度cd污染的样品占总样品数的16．9％，中度Cd 污染的样品占4．6％，重度Cd污染的样品占3．1％；轻度Zn污染的样品占1．5％；轻度Cu污染的样品 占4．6％．研究区部分样点的土壤已经明显受到了外源重金属的污染，其中Cd污染最为严重． (2)对8种金属元素的含量进行主成分分析、相关分析，并结合GIS工具进行地统计分析研究，可 得到3个中等程度空间自相关的主成分：第一主成分包括了与交通及机动车辆关系密切的Cd、Cu、Pb、 Cr、Zn；第二主成分包括了主要来源于首钢厂区的Cr、Mn、Fe；第三主成分仅有Ni，其分布是随成土过程 形成的．值得注意的是Cr的分布与前2个因素均有关． (3)总体而言，研究区土壤所遭受的重金属污染主要来源于交通和机动车辆，需要密切关注其对环 万方数据 182 中国科学院研究生院学报 第27卷 境的危害及人群的潜在健康风险．本研究对该区域的土壤污染风险评价工作以及首钢厂区搬迁后该区 域的土地利用规划等将起到一定的指导作用． 参考文献 [1】 FacchinelliA，SocchiE，MalhnL．MultivariatestatisticalandGIS·basedapproachtoidentifyheavymetalsourcesinsoils[J]． EnvironmentalPollution，2001，114(3)：313-324． [2]BathDS，SahuBK．SourceanddistributionofmetalsinurbansoilsofBombay．India，usingmultivariatestatisticaltechniques[J】． EnvironmentalGeology，1993，22(3)：276-285． [3]GarciaR，MaimI，MillanE．HeavymetalcontaminationanalysisofroedsoilsandgrassesfromGipuzkoa(Spain)[J]．Environmental Technology，1996．17(7)：763-770． [4] [5] [6】 [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15】 [16] [17] [18] [19] 20 2l 22 23 Morton·BermeaO，Hern6ndez—AlvarezE，Gonz61ez·Hem6ndezG，ela1．Assessmentofheavymetalpollutioninurbantopsoilsfromthe 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trafficandvehicles．PC2includesCr，Mn，andFe，whichmainlycomefromtheShouganggroup．PC3 includesonlyNi。whichcomesfrompedogenicmaterial．Ingeneral，theheavymetalpollutionproblems inthe studiedareacouldbeattributedtotrafficandvehiclestoalargeextent．Dueattentionshouldbepaidtothe subsequentenvironmentaldamageandpotentialhumanhealthrisk．Thepresentstudyplaysaguidingrolein thesollpollutionriskassessmentandthelanduseplanningforthisarea． Keywordssmall—scale，urbantopsoil，heavymetal，spatialdistribution，Shouganggroup 万方数据 城市表层土壤中重金属的小尺度空间分布——以首钢厂区附 近小区域为例 作者： 陈晓晨， 崔岩山， CHEN Xiao-Chen， CUI Yan-Shan 作者单位： 中国科学院研究生院,北京,100049 刊名： 中国科学院研究生院学报 英文刊名： JOURNAL OF THE GRADUATE SCHOOL OF THE CHINESE ACADEMY OF SCIENCES 年，卷(期)： 2010,27(2) 被引用次数： 1次 参考文献(32条) 1.Cambardella C A;MoormanT B;Novak JM Field-scale variability of soil propertiesin central lowa soils 1994(05) 2.王学军;邓宝山;张泽浦 北京东郊污灌区表层土壤微量元素的小尺度空间结构特征 1997(04) 3.Yin X B;Yao C X;Song J Mercury contamination in vicinity of secondary copper smehem in 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