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相似文献
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1.
为了解浙江龙游硫铁矿区农田重金属污染状况,采集矿区265件农田土壤样品,分析8种重金属Cu、As、Hg、Zn、Cd、Ni、Pb、Cr元素全量,利用地统计学软件GS+9.0对研究区土壤各元素指标进行半变异函数拟合,并利用普通克里格法进行插值并绘制空间分布图。采集30件水稻籽粒样品,分析重金属在研究区中水稻籽粒的累积特征,并进行了健康风险评价。结果表明:矿区土壤中8种重金属元素的变异系数从0.72到1.76,离散程度较高。8种重金属的土壤空间半变异函数Cu、As、Hg元素符合指数模型,Zn、Cd、Ni、Pb符合球状模型,Cr符合高斯模型。元素Cu、Pb、Zn、Cr、Ni的块金值与基台值的比值C0/C0+C都小于0.25,说明空间变化主要受地质背景等因素影响;元素Cd、Hg和As的块金值与基台值的比值C0/C0+C在0.25~0.75之间,说明除了地质背景因素,人为活动等随机因素也有影响。矿区水稻籽粒中重金属Ni和Cd的变异系数最高,分别为0.95和0.87,说明Ni和Cd元素可能存在异常积累。矿区水稻籽粒对重金属的富集能力由大到小依次为Cd、Zn、Cu、Ni、As、Hg、Cr、Pb。健康风险评价结果表明矿区农田水稻籽粒中元素As、Cd的风险商大于1,存在潜在健康风险;而其他6种重金属Cu、Hg、Zn、Ni、Pb和Cr基本属于安全范围。  相似文献   

2.
冀东平原表层土壤重金属元素的空间变异及模拟研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
以冀东平原为例,运用地统计学方法和ArcGIS技术,分析了土壤中Cu、Pb、Cd、Zn、As、Hg、Cr、Ni等8种重金属的空间变异性和相关性;借助最优空间插值模型模拟它们的空间分布特征,对各重金属元素含量高值区形成的原因进行了初步判断。结果表明,研究区8种重金属元素的空间变异指标(C0/C+C0)的大小顺序为:CdHgAsPbCrCuZnNi,Cd属于空间弱相关,Hg、As、Pb、Cr、Cu、Zn属于中等程度的空间相关性,Ni具有较强的空间相关性。研究区土壤重金属元素Cu、Pb、As、Cr、Ni含量的最佳空间插值模型为完全样条径向基函数插值法,Cd、Hg为1次局部多项式插值法,Zn为2阶趋势效应的普通Kriging插值法。通过对研究区表层土壤中8种重金属的插值模拟,8种重金属元素在研究区的不同分布特征表明土壤母质的结构性因素和人为随机性因素共同作用造成了重金属元素在空间上的相关性差异。  相似文献   

3.
为了解城乡结合带土壤重金属污染特征与规律,以南京市溧水区柘塘镇为例,就表层土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等8种重金属的含量、时空变化特征及来源分别进行了研究。结果表明:柘塘镇8种重金属元素的平均含量为14.0、0.20、77.6、44.7、0.17、33.9、36.2和103.7 mg kg-1,空间分布以低于绿色标准为主,维持背景含量的区域较少。与2002年含量相比,绝大部分面积出现了8种重金属不同程度的富集,增长率分别为56.91%、61.06%、6.07%、60.15%、38.69%、19.94%、23.92%和56.17%。人类活动较为密集的地区富集程度较大,其中Cd、Cr、Cu、Ni和Zn的富集区基本均集中在城镇和工厂驻地;Hg和Pb的富集区多集中在交通干道,As元素的富集区主要集中在村镇区域。Cr、Cu、Ni和部分Zn可能来源于工业生产,Hg和部分Pb、Zn可能来源于交通运输以及禄口机场的运营,Cd和部分Zn可能来源于城市扩张和秦淮河渔业发展,As则可能来源于畜禽养殖、生活污水排放和污泥施用。南京城乡结合带正面临土壤重金属不断富集的问题,应摸清来源,尽早防治。  相似文献   

4.
崔闪闪  刘庆  王静 《土壤》2019,51(2):352-358
以江苏省大丰市为例,研究了土壤中8种重金属的空间分布特征及其与土地利用的关系,并通过主成分分析方法,对其可能的来源进行了探讨。结果表明:研究区8种土壤重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、As、Hg、Ni平均含量分别为17.40、74.38、18.14、0.105、55.58、8.33、0.074、25.73mg/kg,不同采样点之间变异不大。沿垂直海岸线方向,随距海岸线距离增加,Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属含量逐渐升高,As含量逐渐降低,Cd含量则先升高、后降低。Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属均在水田土壤中含量最高,Cd在旱地土壤中含量最高,As则在滩涂土壤中含量最高。相关分析表明,土壤As含量与其他重金属元素含量的相关性均不显著,土壤Cd含量与Zn、Pb、Hg、Cr含量的相关性显著,与Cu、As、Ni含量的相关性不显著,其他各元素间相关性均达极显著水平。基于主成分分析结果,认为研究区土壤Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属元素含量受土壤母质影响较大,Cd含量与农业生产中磷肥施用关系密切,As含量的累积受磷肥施用的影响,但以水稻种植为主的耕作土壤As含量总体上呈下降趋势。本研究可为滨海开发带土地利用规划提供指导。  相似文献   

5.
陕西泾惠渠灌区土壤重金属空间分布特征及来源   总被引:19,自引:3,他引:16  
土壤重金属空间变异性是监测和评价农田生态系统环境质量的前提。该文基于104个表层土壤样品的重金属实测含量,运用多元统计和地统计相结合的方法,对陕西泾惠渠灌区土壤重金属含量的分布特征和来源进行了分析。结果表明,土壤中Hg、As、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、Ni 8种重金属平均质量分数分别为0.091、15.40、0.25、75.50、27.20、28.10、81.10、36.60 mg/kg,均超出土壤背景值(参考1986年报道的陕西省关中平原主要农业土壤中重金属含量),但低于国家土壤环境质量二级标准(GB15618-1995)。地统计分析表明,Hg、Ni、As基底效应介于25%~75%之间,属于中等空间相关;而Zn、Pb、Cd、Cu、Cr基底效应均大于75%,属于空间弱相关。多元统计分析表明,泾惠渠灌区土壤中Cd、Pb、Zn、Cu、As、Cr和Ni的累积主要源于农业生产活动、交通运输等人为活动,而Hg的累积则主要受工业排废的影响。目前,该灌区土壤环境质量良好,但土壤重金属有累积的倾向,应引起重视。  相似文献   

6.
选择渝黔高速公路綦江段沿线,设置6个农地区域进行土壤重金属(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)监测,并进行空间特征分析。结果表明:渝黔高速公路綦江段邻域土壤表层As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn含量平均值分别为3.40,0.24,59.37,21.81,0.064,25.41,24.75,68.81mg·kg-1;水平方向上,土壤随着高速公路的外延,As、Cr、Ni、Zn含量整体呈下降趋势,Hg则反之,Cd、Cu、Pb相对稳定;垂直方向上,重金属含量随深度增加而降低,即表土层心土层底土层;以表层土为基础,可以确定项目区实际安全种植距离为远离高速公路150 m左右。土壤样品Cd部分超标,超标率为17.65%。  相似文献   

7.
山东省沂源县土壤重金属来源分布及风险评价   总被引:5,自引:2,他引:3  
为建设高标准农田及保证食品安全,对土壤重金属污染状况进行精确评估极为关键。选取山东省山地丘陵区典型区域—沂源县为研究区,系统采集427个表层土壤样品(0~20 cm),测定了As、Cd、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Hg和Zn共10种重金属含量;采用多元统计分析和地统计分析方法,揭示了土壤重金属的主要来源;进一步分析得出研究区重金属的空间分布以及与成土母质、工业排放和农业生产污染之间的关系。研究表明:1)沂源县表层土壤中10种重金属元素的平均含量值均高于土壤背景值但未超过国家二级土壤元素限定值,存在一定程度的重金属富集。2)经主成分分析和单因素方差分析后将研究区重金属的来源主要分为3类:As、Co、Cu和Mn主要来源于成土母质,属自然源因子;Hg、Cd、Zn和Pb受到母质和工农业污染双重控制,属于混合来源;Cr和Ni主要是成土母质影响下的自然来源。3)自然来源重金属含量的高值区主要与石灰岩成土母质类型分布相一致,Hg、Cd、Zn和Pb元素含量的高值区与工业区分布基本一致。4)通过潜在生态风险评价,沂源县表层土壤目前处于中度潜在生态风险等级,其中Hg和Cd潜在生态风险最强,达到中度生态危害,其他元素具有轻微的潜在生态危害。研究中通过多元统计-地统计模拟分析法有效的揭示了土壤重金属污染源汇特征,可作为评估该区土壤污染现状和对土壤重金属污染进行风险评价的重要依据。  相似文献   

8.
长江三角洲地区土壤重金属含量及其分异特征   总被引:5,自引:1,他引:5  
以地学统计、浓度-面积分形方法和富集系数等方法分析了该地区土壤重金属元素含量的变化特征。结果显示:表层和深层土壤的重金属均具有多重分形特征,表层土壤中重金属元素分异性强,在该地区表层重金属含量平均值远远大于全国土壤背景值(除了As);土壤Hg、Cd、Pb含量分布显示了受人为影响强烈,而Cu、Zn主要受原始背景和人为活动综合影响;Cr、Ni、As主要受自然背景影响。研究结果为长江三角洲地区土壤质量评价提供可靠的依据。  相似文献   

9.
太原市污灌区土壤重金属污染现状评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
对太原市污灌区土壤重金属分布特征进行了分析评价,结果表明重金属Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Hg、Cd含量均值均未超过土壤环境质量标准(GB15618—1995),但其平均值均显著高于太原市土壤背景值。各重金属间的相关分析表明,Pb、Zn、Cu、Ni、Mn、Cr、As、Cd之间呈极显著相关,说明这8种元素污染源可能相同。Hg是本区表层土壤重金属污染的主要因子,重金属元素的污染程度依次为Hg〉Cd〉Pb〉As〉Cu〉Zn〉Cr〉Mn〉Ni。土壤重金属单项污染指数均值均大于1,综合污染指数为2.81,总体上,污染水平为中度及其以上。各种重金属单因子污染指数和综合指数在研究区有相似的空间分布格局,总体分布趋势为东南部小店地区和中南部晋源区相对较高,南部清徐县相对较小;通过因子分析并结合污灌区污染源调查,表明Hg除受污水灌溉的影响外,燃煤释放的Hg可能是重要来源之一,Cd、Zn、Pb和Cu可能来自污水灌溉和大气沉降,以污水灌溉的贡献为主,Ni、Mn、As、Cr来自污水灌溉。Hg、Cd是太原市污灌区土壤中需要优先控制的重金属。  相似文献   

10.
工业区周边农田重金属污染评价及来源分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
以新疆北疆某工业区周边农田土壤为研究对象,采集0~20 cm土壤样品254个,测定了Cr、Ni、Cu、Zn、As、Hg、Pb、Cd共8种重金属含量。运用相关性分析和主成分分析探讨工业区周边农田土壤重金属的来源,运用GS+进行数据拟合,选取最佳模型,再进行克里格插值分析重金属的空间分布格局。结果表明,Cr、Ni、Cu、Zn、As、Hg、Pb和Cd的含量分别为45.00、28.53、55.66、73.57、13.39、2.17、15.38和0.50 mg kg~(-1)。测量的金属除Cr之外均超过土壤的背景值,只有Hg处于中度污染,其余元素都处于非污染,而研究区综合潜在生态风险程度为严重型。重金属空间分布表明,Ni、Zn、As、Hg和Pb在东部和南部含量较高。来源分析表明,Hg来源受研究区内工业活动的影响;Cr、Ni、Zn和Cd主要来自于化肥、农药和地膜等农业活动和土壤母质的共同作用;As、Hg和Pb主要来源是受研究区内工业活动的影响。  相似文献   

11.
[目的]研究土壤中重金属污染与生态风险状况,为保障城市更新改造过程中土地的合理利用提供科学依据。[方法]以上海市某大型再开发利用场地为研究对象,采集了102个点位的表层(0-0.5 m)和下层(1.5-2.0 m)土壤样品,测定10种重金属(As,Be,Cu,Pb,Ni,TI,Zn,Cd,Cr和Hg)浓度,采用地累积指数、内梅罗指数和潜在生态风险指数进行土壤重金属污染和生态风险评价,并进一步利用多元统计分析方法揭示土壤中重金属的来源情况。[结果]①测试土壤中重金属均未超过《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB36600-2018)第二类用地风险筛选值,但6.9%,24.5%,25.5%,37.3%和63.7%的采样点土壤中As,Cu,Pb,Zn和Hg浓度超过土壤元素背景值,存在不同程度的累积现象。内梅罗指数评价结果表明研究区域土壤整体处于尚清洁到轻度污染状态,分别有11.8%和3.84%的表层区域与2.64%和0.63%的下层区域土壤呈中度污染和重度污染状态。②表层土壤综合潜在生态风险指数均值为89.91,处于中等风险水平,Hg为研究区域主要的生态风险因子。③土壤中Ni,Cr,Be和TI浓度主要受成土母质风化作用的自然源控制,Pb,Zn,Cu,As和Hg主要受交通运输源和历史农业活动源的影响,其中自然源对表层土壤中的As和下层土壤中Cu也有相当比例的贡献,而表层土壤中Hg更多受到除交通运输源以外的其他人类活动源影响。[结论]后续土地利用过程应注重Hg的生态风险管控,并提高对外来交通源引起的重金属累积效应的关注。  相似文献   

12.
水田重金属污染对粮食生产和人体健康造成严重危害,喀斯特矿区周边土壤受到地质和工矿活动的双重污染,而备受关注.为探讨贵阳市开阳县喀斯特矿区水田土壤重金属污染来源,应用绝对主成分得分-多元线性回归(Absolute Principal Component Score-Multiple Linear Regression,A...  相似文献   

13.
城市化、工业化和农业集约化的发展影响着土壤环境和健康质量。本研究以位于长江三角洲地区的江苏省太仓市为典型区,采用地统计学方法对其耕层土壤中Cd、Cr、Cu、M、Hg、Pb、Zn和As等8种重金属结构特征和空间分布格局进行了分析,并用模糊数学法综合评价了土壤重金属的污染程度,结果表明:太仓市表层土壤Zn、Cu属强变异强度,呈对数正态分布;Cd、Ni、Hg、As、Cr和Pb属中等变异强度,呈正态分布。除Cd、Cr和Pb略低于背景值外,其他重金属均高于其背景值,其中以As污染指数和超标率最高。土壤重金属复合污染严重,模糊综合评价污染结果为一级。通过半方差函数模型拟合发现Hg、Cd符合球状模型,其他重金属均符合指数模型,8种重金属元素在一定范围内均存在空间相关性。采用Kriging最优内插法得到了耕层土壤重金属含量的空间分布图,发现土壤重金属含量与母质、土壤质地、有机质含量以及工业化、城市化和农业集约化程度密切相关。  相似文献   

14.
以江苏昆山市为典型区,对长三角地区土壤盐酸可提取态重金属含量的结构特征进行分析,得出该区盐酸可提取态重金属的空间分布格局并揭示了引起这种分布格局的成因和污染来源,结果表明:昆山市盐酸可提取态Cd、Cr、Cu、Pb、Zn、Hg属强变异,Ni和Co为中等变异。半方差函数模型拟合表明所有盐酸可提取态重金属元素均符合球状模型,8种重金属元素在一定范围内均存在空间相关性。采用Kriging最优内插法得到了盐酸可提取态重金属含量的空间分布格局,表明土壤盐酸可提取态重金属含量与工业活动、污水灌溉和大气降尘密切相关。通过主成分分析与地统计学相结合的方法,得出该区盐酸可提取态重金属由4个主成分构成,第一主成分为Cd、Cu、Pb、Cr和Zn,决定这一成分的主要因素为工业污水灌溉、大气降尘和元素地球化学特征;第二主成分为Ni,决定这一成分的主要因素为土壤内部因子;第三主成分为Hg,该成分主要受工业点源污染的影响;第四主成分为Co,该成分可能主要受地形影响。  相似文献   

15.
为掌握长江干流沿江地区土壤重金属状况,开展土壤表层样品采集和重金属空间分布研究,使用PMF(positive matrix factorization)模型解析土壤重金属来源,并选取地累积和潜在生态风险等方法,评估重金属的污染状况和生态风险。结果表明:1)土壤重金属的积累程度不同,As、Cd和Cu的超标率高,污染明显。Cd和Cu的变异系数高于1.0,分布不匀,受某些污染源的影响显著。2)各重金属含量呈现条带状的空间格局,在多个地区出现高值,土壤环境质量受到人类活动的负面影响。3)土壤重金属积累主要来源于自然、工业排放、交通运输和农业生产,贡献率分别为36.65%、28.48%、20.07%和14.80%。其中Cd与工业活动有关,Pb和Zn来自交通排放,Cr和Ni与自然源密切相关,As和Cu来源于农业生产。4)Cd的污染程度最高,81.88%的点位达到轻度污染。40%以上的点位受到As、Cu、Ni和Pb污染。75%以上点位的Cr和Zn含量较低,污染程度不高。单项生态风险指数的均值从大到小依次为:Cd、As、Ni、Cu、Pb、Zn、Cr。综合生态风险指数均值为63.17,处于轻微风险水平。该研究作为土壤生态调查的核心,可为土壤环境管理和重金属污染修复提供科学依据。  相似文献   

16.

Purpose

The effect of soil heavy metals on crops and human health is an important research topic in some fields (Agriculture, Ecology et al.). In this paper, the objective is to understand the pollution status and spatial variability of soil heavy metals in this study area. These results can help decision-makers apportion possible soil heavy metal sources and formulate pollution control policies, effective soil remediation, and management strategies.

Materials and methods

A total of 212 topsoil samples (0–20 cm) were collected and analyzed for eight heavy metals (Cd, Hg, As, Cu, Pb, Cr, Zn, and Ni) from agricultural areas of Yingbao County in Lixia River Region of Eastern China, by using four indices (pollution index (PI), Nemerow pollution index (PIN), index of geo-accumulation (I geo), E i /risk index (RI)) and cluster analysis to assess pollution level and ecological risk level of soil heavy metals and combining with geostatistics to analyze the concentration change of heavy metals in soils. GS+ software was used to analyze the spatial variation of soil heavy metals, and the semi-variogram model is the main tool to calculate the spatial variability and provide the input parameters for the spatial interpolation of kriging. Arcgis software was used to draw the spatial distribution of soil heavy metals.

Results and discussion

The result indicated that the eight heavy metals in soils of this area had moderate variations, with CVs ranging from 23.51 to 64.37 %. Single pollution index and Nemerow pollution index showed that about 2.7 and 1.36 % of soil sampling sites were moderately polluted by Cd and Zn, respectively. The pollution level of soil heavy metals decreased in the order of Cd?>?Zn?>?Pb?>?As?>?Cu?>?Cr?>?Ni?>?Hg. The I geo values of heavy metals in this area decreased in the order of Zn?>?Cd?>?As?>?Pb?>?Cu?>?Cr?>?Hg?>?Ni. According to the E i index, except Cd that was in the moderate ecological risk status, other heavy metals in soils were in the light ecological risk status, and the level of potential ecological risk (RI) of soil sampling sites of the whole area was light.

Conclusions

The results of four indices and the analysis of spatial variation indicated that the contents of Cd and Zn were contributed mainly by anthropogenic activities and located in the south-east of this study area. However, the contents of Hg, As, Cu, Pb, Cr, and Ni in soils were primarily influenced by soil parent materials.
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