浦江县农田土壤重金属空间分布及污染程度分析

2014-01-16祁欣欣乔伟峰

东北农业大学学报 2014年12期

方斌，祁欣欣，乔伟峰

（1.南京师范大学新型城镇化与土地问题研究中心，南京 210023；2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，南京 210023；3.江苏省物质循环与污染控制重点实验室，南京 210023）

方斌1,2,3，祁欣欣1，乔伟峰1

以浦江县农田土壤样点试验值为基础，运用Kriging插值、地质积累指数等方法，探讨浦江县土壤重金属的空间分布特征、污染状况及产生原因，结果可为重金属环境影响评估提供方法借鉴。通过Kriging插值分析发现，浦江县五种重金属含量均存在空间分异现象，分布特征呈现类聚式相似性。Cr、Cu、Cd三者之间和Hg、Pb二者在土壤中分布的重置率较高，但后二者与前三者之间的空间格局相似性较差。重金属本身习性与土壤对重金属的吸附能力差异是促其空间分异的主要动因。单项污染指数频率测算结果表明，浦江县土壤Cd和Hg污染频率分别达到91.26%和96.18%，Cr、Cu、Pb尽管出现污染的区域较少，但已有较多区域接近临界值。因此，有针对性地防治重金属污染将是该县农田保护的重要内容。

土壤重金属；空间效应；环境效应；浦江县

农田环境质量决定农产品品质，近年来对农田重金属污染开始多角度研究，主要体现在3个方面：（1）研究尺度较宽泛。从区域尺度到市域，再到县域，甚至农田均有研究[1-4]；蔡立梅对东莞市农业土壤的重金属含量及来源进行分析，认为随着工业发展，土壤中重金属积聚显著[5]；陈秀端等研究发现，西安二环内城市表层土壤重金属的累积主要受交通、工业等人类活动影响[6]。（2）研究内容较丰富。从面源污染到点源污染，从单一重金属到多种重金属的复合影响，从土壤对重金属累积能力到土壤重金属在生物体内吸收、积累的毒性程度，再到其空间分异规律等均有研究；靳治国等通过对崇明岛农田、生活区、工业区、湿地等6种土地利用方式的土壤重金属、微生物含量进行研究，得到崇明岛重金属分布规律[7]；（3）影响因素多。影响土壤重金属的因素因土壤所处位置不同而不同，主要影响因素有土壤类型、土壤性质、土地利用方式、企业、城市距离、交通距离、水源距离等。吕建树等以日照市东港区和岚山区为研究对象，分析土壤重金属污染的主要来源以及不同土地利用、成土母质之间重金属分布差异[8]。但是有关定量分析重金属污染分异规律和程度的综合性研究不多。吴绍华等利用变量分离法研究宜兴城区在城市扩张影响下土壤重金属的积累过程，探讨城市化过程与土壤重金属积累之间的关系[9]；孟凡乔等测算河北省汶河灌区和府河污灌区土壤重金属残留量，评价该地区农田利用价值[10]。因此，本文以浦江县农田土壤试验测试值为数据源，运用Kriging插值、多因素方差分析法及地质积累指数，综合探讨不同重金属的空间异质分布特征、形成原因及污染程度，为综合评定重金属环境效应提供借鉴。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

浙江省浦江县位于浙江省中部偏西，金衢盆地的北缘，是浦阳、壶源两江之发源地。地理坐标为东经119°42′～120°07′、北纬29°21′～29°41′。东西宽39.25 km，南北长36.50 km。全县土地面积为907.66 km2。根据海拔高度和农业利用特点可将浦江的地形分为平原区（海拔＜150 m）、半山区（150 m＜海拔＜500 m）、低山区（500 m＜海拔＜800 m）、中山区（海拔＞800 m），符合“七山二水一分田”的中国东部地形特征。

1.2 数据来源

1.2.1 基础数据

土壤基础数据来源于浦江县土壤图（1987年）（主要用于构建9个土壤单元）、农田布局数据来源于浦江县土地利用现状图（2009年），并运用2001～2010年的农户调查数据进行更新。

1.2.2 采样数据

根据种植作物的不同从107户农户家庭[农户的选择延续欧盟项目IRMLA（综合农业资源管理与土地利用分析），选择方法在文献[12]中已有详述，在此不再赘述][11]责任田中取样183个样点（即183块田的采样），其中，水稻及其他粮油作物共69块，葡萄36块，蔬菜40块，桃形李及其他水果类31块，其他作物7块。采样地块还需考虑坡度、坡向、相邻性等特征，并做好地理特征的相关信息采集。采用五点取土法，取土深度25 cm，每样点取土500 kg。各样点见图1。综合该区域季节特征和农事活动特点取样时间选在2010年3月3～12日，共10 d（作物播种前）和11月25日到12月4日共10 d（作物收获后、施肥前），2011年按以上要求和时间重复取样。

1.2.3 试验分析方法

样品分析按国家标准方法测定[23]，总汞采用原子荧光法，铅、铜、镉和铬采用原子吸收法，严格按该测试方法进行质量控制。

1.3 主要研究数据处理方法

1.3.1 Kriging插值法

为进一步了解劝土壤重金属含量的空间分布特征，研究运用地统计学插值方法构建半方差函数模型。同时，结合Kriging预测进行检验，获取未取样点值的方法。基本思路是依次假设每一个实测点未被测定，由所选定的半方差函数模型，根据n-1个其他测定点数据，用特定的Kriging方法估算点值[13-14]。

图1 浦江县的地理特征Fig.1 Geographical feature of Pujiang County

1.3.2 地质积累指数

地质积累指数（Index of geoaccumulation，Igeo）法是德国Müller提出的定量评价土壤重金属污染程度方法[15-16]。该方法不仅考虑人类活动对土壤污染的影响，而且还考虑土壤地球化学背景值及自然变化产生的影响，能更多地揭示土壤重金属的历史累积效用，是评价土壤重金属污染程度的有效方法。地质积累指数的计算公式为：

式中，Ci为重金属i在1kg土壤中的含量，Bi为重金属i在土壤母质中的地球化学背景值，A是为了消除各地母质差异可能引起背景值变动的转换系数，取值为1.5。郭广慧等提出重金属地球化学背景值选取与评价的方法[17-18]。本文结合浦江县特殊的地形地貌、气候、水文，以及土壤地球化学基准值与环境背景值确定土壤重金属背景值[19]见表1。

地质积累指数包含7等级，其中第7等级是开放的，包括所有大于7等级的指数，具体见表2。

1.3.3 污染频率测算

污染频率是反映不同污染等级中土壤重金属出现的概率[17]。公式为：

其中，Fi为因子i的污染频率，mi为i元素在某单元中处在某一区间值的数量，Ni为i元素在该单元中各值的数量总和。

2 结果与分析

2.1 土壤重金属空间分布格局

Kriging插值分析结果表明：土壤重金属含量小尺度上存在相互依存，大尺度上存在各向异性，呈类聚式相似性特征，即受某一因素影响，浓度高的区域周边值也较高，深度低的区域周边值也较低，差异递增（减）性不强。具体表现为：

（1）土壤Cr含量呈非均衡“凹”形特征，檀溪镇、大畈乡、岩头镇、黄宅镇土壤中Cr含量相对较小，域值低于14 mg·kg-1，县城周边的浦阳、仙华街道土壤中Cr含量域值介于30～50 mg·kg-1之间。

表1 浙江省农产品产地土壤环境质量背景值Table 1 Geochemical background value for Zhejiang production areas (mg·kg-1)

表2 地质积累指数的7等级Table 2 Sevengrades of index of geoaccumulation

（2）土壤中Cu含量分布的整体构型与Cr有极大相似性，只是局部略有差异。如中余乡、白马镇、郑家坞、杭坪镇以及浦阳街道等区域与Cr分布均表现出极相似特征，但在郑宅镇、岩头镇等区域则有差异。

（3）土壤Cd含量的分布特征与Cr、Cu极其相似，只是区域分布的成片性更好。其中，含量超过0.30 mg·kg-1的区域占全县总面积的80%以上，含量最高区域为杭坪镇高山蔬菜种植区。

（4）土壤重金属Pb含量呈现周边高，中间低的现象。海拔高的区域Pb含量普遍较高，是大畈乡和檀溪镇Pb含量在该区域最高，域值范围介于51.88～72.11 mg·kg-1之间，Pb含量与其相同的区域是郑宅镇、白马镇和郑家坞镇。低Pb含量区主要分布在浦江县中央范围，特别是岩头镇、仙华街道周边，域值范围介于20～37.93 mg·kg-1。

（5）土壤中Hg的分布特征与Pb有极大相似性，最高值分布郑宅镇、白马镇和郑家坞镇，域值范围介于0.21～0.54 mg·kg-1之间。低值区为岩头镇，域值不大于0.11 mg·kg-1。区片性较Pb差。

2.2 影响土壤重金属含量的因素分析

结果表明，县域土壤中Cr，Cu，Cd，Pb和Hg含量呈小尺度或乡镇尺度上含量相近性，可能是地形、水文、土壤和农事等多种活动共同作用的结果，进一步分析发现：

（1）校正模型表明：土壤重金属含量受土地利用类型、采样时间、土壤单元、距河流距离等因素的影响有差异。

（2）单因素分析表明：在0.05水平上，5种重金属在不同土壤单元中的含量差异不显著，说明重金属含量差异与土壤类型关系不大，都在土壤所处地理环境中形成惯性累积，尽管会受到农户投入等农田利用方式的影响，但作用力不大。土壤重金属含量在不同时期差异明显，说明土壤重金属会受作物吸附和环境消解的影响而发生变化。此外，作物种植结构会对Cu的影响较大，而Cr受水源的影响效应较大，原因可能为浦江县家庭作坊制的水晶产业、锁业的污水直排河道流入农田所致。

（3）双因子作用分析表明，双因子的相互作用对土壤重金属影响力较单因子作用力大，不同土壤单元Cr、Hg、Pb会因种植类型的不同而产生显著变化，可能与因不同作物接受的土地管理行为不同引致；各个单元不同时段种植作物的不同会导致土壤Pb发生显著变化，说明作物吸附土壤Pb的能力有差异，不同阶段不同；Cr、Cd、Hg则未因不同时间种植不同作物而发生显著变化，说明此三种重金属的累积效应与其所处环境关系更密切，与作物种植类型关系不大。此外，研究还发现，不同单元的Cr均与河流的距离呈较密切关系，说明Cr在土壤中的变化会受土壤水的影响，可能与Cr在土壤中以络合物形式存在有一定关系。具体见表3。

图2 浦江县土壤各重金属的空间分布（mg·kg-1）Fig.2 Spatial distribution of soil heavy metal Cr,Cu,Cd,Pb and Hg in Pujiang County

表3 多因素方差分析结果Table 3 Results of multiple factors variance analysis

续表

2.3 土壤重金属污染程度分析

2.3.1 土壤重金属污染指数和等级

地质累积指数分析结果：县域土壤中的Cr、 Cu、Pb的Igeo均小于或等于0，说明其在县域整体处于无污染状态，而Cd、Hg的Igeo分别为2.01、1.55，具体见表4。

表4 浦江县土壤重金属地质积累指数及污染等级Table 4 Index of geoaccumulation and pollutiondegree of soil heavy metals in Pujiang County

2.3.2 土壤重金属单项污染指数频率分布

单项因子污染指数频率分布表明，Hg的田间土壤污染频率最高，污染频率已达96.18%，其中，中度污染区域达到49.73%。浦江县农田Cd污染也较为普遍，污染频率达到91.26%，；研究发现，Cr、Cu和Pb在县域内均未达到重度污染，但Cr和Cu已出现较低面积的中度污染，近30%的区域均达到无-中度污染级，特别是白马镇、郑宅镇、郑家坞镇农田Pb含量达到这一级别的比例达到35.52%。原因可能是该区域农田均位于主干道的两侧，且郑家坞镇建有公共汽车站和火车站，密集的公路网和车站可能是造成该区域Pb高的重要原因，相关文献也证实了这一现象[20]；森林地周边Pb较高与林地有关也得到相关研究的证实[21-22]。而且，这一结论与Kriging插值得出的结果基本一致。具体见图3。

图3 单项因子的地质积累指数频率分布Fig.3 Frequency distribution aboutsingle factor's index of geoaccumulation

3 讨论与结论

a.以Kriging插值方法揭示重金属含量空间格局，研究浦江县土壤重金属含量空间分布差异与类聚式相似性特征。Cr、Cu和Cd三者Kriging插值图表现的重叠率较高，尤其是前两者重置率相似性超过80%，Hg和Pb元素在土壤中分布特征相似，但后二者与前三者空间格局有较大差异，差异原因仍有待进一步探究。

b.不同土壤重金属对各影响因素的响应不同，引致类聚式相似性空间分异结果。多因素影响效应与单因素不同。在土地利用中，一方面要考虑重金属对影响因素的响应惯性，另一方面要考虑影响其分异原因复杂性。

c.单项污染指数频率结果，浦江县土壤受Cd 和Hg污染频率分别达到91.26%和96.18%，即该县大部分农田发生单一或两种以上重金属同时污染现象，应引起足够重视。此外，尽管农田土壤Cr、Cu、Pb污染不明显，但不同农田重金属含量的分异度不同要求土壤重金属污染防治应及时而有针对性。

d.由于重金属含量变化与作物、农户投入的关联较为复杂，如何探讨其相关性，这是未来研究方向。

e.单因子污染频率指数与对应区域地形、地貌、土壤类型及农户土地利用行为间的相互作用，有待进一步研究。

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Spatial distribution effect and analysis contamination degree of farm-land soil heavy metals in Pujiang County

FANG Bin1,2,3,QI Xinxin1,QIAO Weifeng1
(1.New Urbanization and Rural Land Problem Research Center,Nanjing Normal University, Nanjing 210023,China;2.Geographic Information Resources Development and Collaborative Utilization Innovation Center in Jiangsu Province,Nanjing 210023,China;3.Materials Cycling and Pollution Control Key Laboratory in Jiangsu Province,Nanjing 210023,China)

On the basis of the farmland soil sample test value in Pujiang County,this paper used Kriging interpolation analysis,index of geoaccumulation and some other methods to discusse the spatial distribution characteristics,pollution status and reasons of Pujiang soil heavy matals.The results could provide theory method for environmental impact assessment of heavy metals.By using Kriging interpolation analysis method,we drew a conclusion that the spatial distribution of 5 kinds of heavy metals contents were different in Pujiang County,and the distribution characteristics presented a cluster similarity.The distribution between Cr,Cu,Cd and the distribution between Hg and Pb both had a high reset rate.But the spatial patterns were quite different between the former three and the latter two.The behaviors of heavy metals and the differences of soil's adsorption ability of heavy metals were mainreasons for their space differentiation.The results of single pollution index frequency estimation indicated that soil Cd and Hg contamination frequency respectively reached 91.26%and 96.18%in Pujiang County.Although the pollution areas of Cr,Cu,Pb were small,more areas were close to the critical value.As a result,targeted prevention and control of heavy metal pollution was the important content of farmland quality protection in Pujiang County.

soil heavy metal;spatial effect;environmental effect;Pujiang County

X703.1

1005-9369（2014）12-0088-08

时间2014-12-29 8∶59∶00 [URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20141229.0859.003.html

方斌,祁欣欣,乔伟峰.浦江县农田土壤重金属空间分布及污染程度分析[J].东北农业大学学报,2014,45(12):88-95.

Fang Bin,Qi Xinxin,Qiao Weifeng,et al.Spatial distribution effect and analysis contamination degree of farmland soil heavy metals in Pujiang County[J].Journal of Northeast Agricultural University,2014,45(12):88-95.(in Chinese with English abstract)

2014-01-13

国家自然科学基金（40971105，41271189）；江苏高校优势学科建设工程资助项目

方斌（1968-），男，教授，博士，研究方向为土地资源管理。E-mail∶wenyanfang731@163.com