陕西潼关农田土壤及农作物重金属污染及潜在风险

王 爽,李荣华,张增强,2*,冯 静,沈 锋(.西北农林科技大学资源环境学院,陕西 杨凌 7200；2.农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,陕西 杨凌 7200)

陕西潼关农田土壤及农作物重金属污染及潜在风险

王 爽1,李荣华1,张增强1,2*,冯 静1,沈 锋1(1.西北农林科技大学资源环境学院,陕西 杨凌 712100；2.农业部西北植物营养与农业环境重点实验室,陕西 杨凌 712100)

对矿业活动频繁的陕西潼关农田土壤和主要农作物小麦和玉米中的Hg、Cd、Pb、Cu、Zn和As元素的污染现状进行了调查.结果表明,潼关农田土壤主要受到Hg、Cd、Pb的污染,超标率分别为89.8%,57.1%和12.2%,研究区83.6%的土壤已经受到了不同程度的重金属污染.小麦和玉米样品的调查表明,Hg、Cd、Pb是研究区农作物最主要的污染物,小麦和玉米中 3种重金属的超标率分别为 39.1%和44.4%,39.1%和33.3%,47.8%和33.3%.从潜在生态危害指数可以看出,样品具有轻微、中等、强和很强生态危害的比例分别为44.9%、38.8%、12.2%和 4.1%,具有轻微的生态危害的农田土壤主要分布在研究区西北部和东部;具有中等的生态危害的农田土壤主要分布在研究区中部和南部;具有强生态危害和很强生态危害的农田土壤分布在南部.小麦和玉米中重金属含量与土壤中重金属含量的相关性分析表明,小麦和玉米中Hg的含量与土壤中Hg的含量显著相关.研究表明,加紧对陕西潼关重金属污染农田的治理刻不容缓.

潼关；土壤；重金属；农作物；污染评价

矿山开采所产生的大量矿山酸性废水和废矿渣是其周边自然环境重金属污染源之一,且随着矿山开采年份的增加,土壤重金属污染日趋严重[1−3].据不完全统计,截至 2008年底,我国113108座矿山中,因采矿活动占用破坏的土地面积达 332.5万 hm2,固体废弃物的累积积存量为353.3亿t[4].在粤北地区,有10%的耕地都因当地矿业活动导致不同程度的重金属污染[5].

潼关县位于陕西省渭南市,是我国重要的金矿产地,工业储量超过了 100t.该矿区自 20世纪70年代开采以来,所产生的大量含重金属污水和废渣直接排放到农田中,已造成生态环境的严重恶化[6].已有的研究侧重于小秦岭金矿区整体的土壤污染状况,而对潼关县范围内农田土壤和农作物重金属污染空间分布状况系统性的研究较少[7].为此,本课题组对潼关县农田土壤和主要农作物污染现状进行了评价,并对土壤和农作物中重金属污染的空间分布进行了研究,以期能为区域环境治理、农田土壤修复、保证农产品安全提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区域概况与样点布设

陕西省潼关县地处秦、晋、豫三省交界处,面积526km2,人口15万,其中,农业人口11.4万.潼关县金矿开采区位于研究区南部的小秦岭北坡中低山地区,采用地下开采,同时伴生银、铅、铜、硫等矿产.金矿选厂区位于山前平原的农业生产区,面积 270.8km2,耕地占 127km2.在全面收集研究区社会经济、土壤类型、农业生产、矿业开发历史及污染源基础上,确定地处东经110°10.0′～110°23.0′,北纬 34°27.0′～34°37.0′的北部农业生产区为研究区域(图1).样点布设于整个研究区范围,重点放至尾矿集中、污染较严重的地区.用GPS记录样点经纬度与高程.

1.2 样品的采集与分析处理方法

为确保土壤样品具代表性,表层土样在周围50m的范围内使用“梅花点采样法”采集0～20cm深度的耕层土壤,刮去地表浮土(<1cm即可),并去除杂草、砖块等杂物,一般2～3个子样组合为1个样品,并采用四分法保留样品 1kg.样品主要采自农田、菜地等地方,基本能够反映潼关县农田土壤环境污染状况.玉米和小麦样品与土壤样品同步采集.总体采集样品数远大于所分析的样品数目,共测试土壤样品49个,小麦样品25个,玉米样品9个.采样点分布见图1.

图1 土壤样品采样点示意[10]Fig.1 Sites distribution pattern of collected soil samples[10]

表1 土壤重金属污染评价方法[10]Table 1 Evaluation methods of heavy metal contamination in soils[10]

土壤样品经风干磨碎过筛后,采用重铬酸钾容量法方法分析有机质,酸度计测量 pH值[8];采用美国EPA 3050B相关方法测定土壤样品中的Hg、Cd、Pb、Cu、Zn、As元素的含量[9].小麦和玉米籽粒经HNO3-HClO4消解后,与土壤样品同步测定.为了保证分析结果的准确性,进行样品测试时,随机抽取30%的土壤和作物样品,采用标准加入法进行质量控制.Cd、Pb、Cu和Zn采用日立Z-3000型原子吸收分光光度计石墨炉法测定,Hg和As采用 AFS-930双道原子荧光光度计测定.用 SPSS 19.0软件在显著性水平α=0.05下对数据进行检验处理.为直观地描述调查区土壤重金属空间分布与变化特征,采用ArcGIS 9.3软件绘制研究区农田土壤重金属含量和农作物重金属含量的空间分布图.

1.3 土壤重金属污染评价方法

环境质量指数是评价环境质量的重要指标,但这些指数形式繁多,侧重点各异.为了客观科学的反映污染现状,本文综合文献资料选取了几种主要的评价方法(表1).

2 结果与讨论

2.1 农田土壤及农作物中的重金属水平

对研究区内的49个农田土壤样品的分析表明,土壤平均pH值为8.34,属于弱碱性土壤;有机质平均含量为1.19%,该区域土壤重金属Cu、Zn、 As的含量没有超过土壤环境质量二级标准,而Hg、Cd和Pb污染严重.

由表2可见,农田土壤Hg、Cd、Pb的含量范围 分 别 为 0.69～23.73mg/kg,0.04～4.40mg/kg, 54.12～1297.82mg/kg;土壤Hg、Cd、Pb含量的变异系数分别为 107.4%,87.3%和 83.8%,表明土壤Hg、Pb、Cd的分布不均匀;土壤Hg、Cd、Pb的平均含量分别是土壤环境质量二级标准值的3.5、1.7和0.7倍,且高出邻区对比值(0～20cm),陕西关中塿土背景值和全国土壤背景值6～53倍.研究表明土壤样品的Hg、Cd、Pb分别有89.8%、57.1%和 12.1%超过土壤环境质量二级标准值.徐友宁等

[7]2006年对小秦岭金矿区农田土壤的研究发现,Hg、Cd、Pb的样本超标率分别为43.16%,2.25%和12.8%,可见近几年来的农业生产及人为活动对土壤污染影响较为显著,Hg和 Cd的污染明显加重,Hg仍是该区域最主要的污染元素.

表2 潼关农田土壤重金属含量统计特征值及其与我国土壤环境质量标准值的比较(mg/kg)Table 2 Heavy metals concentrations in soils and their main eigenvalues and comparison with standard values (mg/kg)

表3 农作物重金属含量特征值及超标倍数(mg/kg)Table 3 Heavy metals contents and their main eigenvalues in crops (mg/kg)

由表3可见,小麦和玉米中Hg、Cd、Pb含量均不同程度超过了国家标准,小麦样品 Hg、Cd、Pb超标率分别为39.1%,39.1%,47.8%,玉米样品Hg、Cd、Pb的超标率分别为44.4%,33.3%, 33.3%.徐友宁等[14]在2006年对小秦岭金矿区的研究中发现,小麦中 Hg、Cd、Pb的超标率分别为86.67%,33.33%和60%;玉米中仅有Hg超标,超标率 15.15%.可见,近几年来,除了小麦 Hg和Pb的污染状况有所减轻外,小麦Cd、玉米的Hg、Cd和Pb的污染状况均有不同程度的加重.

虽然研究区域农田土壤重金属污染严重,对应的主要农作物也存在一定的重金属超标问题,但不同农作物对重金属的吸收能力也不同. Jung等[15]在研究韩国某铅锌矿污染农田时发现,虽然研究区域土壤 Cd、Cu、Pb和 Zn含量分别在0.1～38.7、10～1400、11～30520和54～25800mg/kg之间,但采集的8个玉米样品中Cd、Cu、Pb和Zn含量分别在 0.08～1.15、1.1～8.0、0.10～1.38和21～99mg/kg之间,相比于烟草、胡萝卜、大豆、洋葱而言,玉米中所含的重金属量最低.另外,徐友宁等[14]的研究发现,主要农作物中,小麦中的Hg、Pb、Cd累积程度显著高于土壤对比区的对照样,玉米中 Pb、Cd累积严重,且金矿区同一采样地点小麦籽粒比玉米更容易吸累积重金属.

2.2 农田土壤及农作物重金属空间分布特征

矿业场地分布不均匀、“三废”排放程度有差异,必然导致土壤的重金属含量在空间上有变化[16].为直观地描述调查区土壤重金属的空间分布与变化特征,采用 ArcGIS软件,绘制研究区农田土壤重金属含量和农作物中重金属含量的空间分布图2、图3和图4.

图2 农田土壤重金属的空间分布特征Fig.2 Spatial distribution of heavy metals in farmland soils of Tongguan, Shaanxi Province

由图2可见,研究区农田土壤Pb仅在几个小区域内含量较高;农田土壤Hg和Cd的空间分布有一定相似性,二者在研究区的中东部带状区域含量较高,在西部和东部含量较低.从农田土壤Hg、Cd和Pb的空间分布特征可以看出,这3种元素都是在靠近南部的金矿开采区附近含量较高,而三者的迁移性 Cd>Hg>Pb[17−18],因此 Cd和Hg都表现出了明显的由南向北迁移的趋势. 研究区土壤Hg、Cd含量较高的区域的空间分布与污染源的集中分布区域基本一致,可见Hg和Cd元素受矿业活动的影响十分明显.

Jung等[15]在研究韩国某铅锌矿污染农田时发现,虽然土壤和作物中重金属含量的空间分布不尽相同,但基本呈现出随着离矿区距离的增加含量逐渐减小的趋势.有学者[19−20]在分析矿业过程中矿渣排放所造成的土壤污染空间分布时指出,虽然土壤中重金属离子的迁移过程常受控于土壤性质、重金属来源等诸多因素,但最主要的原因仍是污染源的类型.例如若污染来自含重金属的废水或烟尘排放,则重金属分布相对较为规律;若污染来自矿渣(矿物母质),则土壤重金属的分布与矿物母质的风化过程和重金属污染物的自身物理化学特征密切相关.

研究区内小麦 Hg的含量自南部向北部呈现一定的递减趋势,小麦 Cd的含量自东北部向西南部呈现一定的递减趋势,小麦 Pb的含量自研究区南部向北部呈现一定的递减趋势(图 3).玉米样品中Hg含量由研究区东南向西北递增;玉米样品中Cd含量分布较均匀,在研究区中部和西北角略高;研究区中东部玉米样品的Pb含量高于周边(图4).小麦Hg和Pb含量较高的区域与土壤Hg和Cd含量较高区域有一定的重合,这说明小麦中Hg和Pb的含量受土壤中这两种元素的含量影响较明显.

图3 小麦中的重金属空间分布特征Fig.3 Spatial distribution of heavy metals in wheat in farmland of Tongguan, Shaanxi Province

图4 玉米中的重金属空间分布特征Fig.4 Spatial distribution of heavy metals in corn in farmland of Tongguan, Shaanxi Province

2.3 农田土壤污染评价

表4 土壤单项污染指数和评价等级Table 4 Single factor index of soils and the assessment standards

表5 土壤内梅罗综合污染指数和评价等级Table 5 Nemerow multi-factor index of soils and the assessment standards

单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法的评价结果见表4和表5.从表4可见,受到Hg、Cd、Pb重污染的土壤分别为34.7%,16.3和2.0%.从表 5的内梅罗综合污染指数可见,83.6%的样品的内梅罗综合污染指数大于 1,其中 36.6%属于轻度污染,16.3%属于中度污染,30.6%属于重污染,仅有8.2%的土壤样品污染等级属于安全.

2.4 农田土壤潜在生态危害评价

土壤中的重金属可以通过食物链传递最终对人体健康造成危害,因此评价重金属污染土壤的潜在生态危害至关重要[21−23].为了反映特定区域的差异性,选择陕西关中塿土背景值作为比较基准,对研究区域Hg、Cd和Pb的潜在生态危害进行评价(表6和表7).

由表6可见,有10.2%的土壤样品Hg具有轻微的生态危害,89.8%的土壤样品Hg具有中等及更严重的生态害; 57.1%的土壤样品Cd具有轻微的生态危害,42.8%的土壤样品Cd具有中等及更严重的生态危害;土壤样品 Pb只具有轻微的生态危害.潜在生态危害系数的空间分布(图5)表现为,Hg和Cd的生态危害系数分布基本一致,具有中等及更严重生态危害的土壤主要分布在研究区南部和中部带状区域.由表 7可见,55.1%的样品具有中等或更强的生态危害.潜在生态危害指数的空间分布(图6)表明,具有轻微的生态危害的农田土壤主要分布在研究区西北部和东部;具有中等生态危害的农田土壤主要分布在研究区南部和中部带状区域;具有强和很强生态危害的农田土壤主要分布在南部小区域内.土壤中 Hg和Cd含量的空间分布,Hg和Cd的潜在生态危害系数空间分布,潜在生态危害指数空间分布特征三者之间具有较好的一致性,这说明Hg和Cd对该地区的土壤污染具有较大的贡献率,这和该地区土壤重金属污染现状调查的结果相印证.

2.5 农作物样品重金属含量与土壤样品重金属含量相关性分析

重金属污染农田中生长的作物体内的重金属含量,直接决定作物的安全食用,关系到人体健康[24].在采集农作物样品时,均在植株生长地对应采集了土壤样品,因此对土壤中重金属含量和农作物样品中重金属含量进行相关性分析,得到的相关系数见图7.

表6 潜在生态危害系数及评价等级Table 6 Ecological risk factor and the assessment standards

表7 潜在生态危害指数及评价等级Table 7 Potential ecological risk index and the assessment standards

图5 潜在生态危害系数(Ei)的空间分布特征r

Fig.5 Spatial distribution of Eri

由图7可见,作物中 Hg的含量与土壤中的Hg含量有显著的相关性,而小麦和玉米中的Cd、Pb、Cu、Zn、As元素含量均未与土壤中这些元素的含量表现出显著相关性.徐友宁等[14]在研究中发现小麦中重金属的累积程度与立地土壤污染程度存在较好的相关性,而玉米种这一规律不明显.王定勇等[25]研究发现,气态Hg作用于植物时,其地上器官含Hg量高于根部;土壤Hg作用于植物时则根部含Hg量高于地上器官.植物Hg可能来源于对大气 Hg的吸附, 也可来源于土壤Hg向上的输送.这说明小麦和玉米种的Hg可能主要来源于土壤中,而土壤中的其他重金属元素可能不是小麦和玉米中的这些重金属的主要或唯一来源,植物还可能从大气等途径吸收重金属,这也可能与土壤中重金属形态有关[26−27],后期仍需进一步探讨土壤类型、作物种类及环境因素与作物重金属累积之间的深层关系.

图6 潜在生态危害指数的空间分布特征Fig.6 Spatial distribution of RI

图7 农作物重金属含量与土壤重金属含量相关性分析Fig.7 Correlation analysis of heavy metal concentrations in soils and crops

3 结论

3.1 在研究区农田土壤中Cu、Zn和As基本不构成污染,而Hg、Cd和Pb的污染严重.综合污染指数分析表明,研究区受污农田土壤面积达83.6%,重污染面积达30.6%.

3.2 农田土壤Hg的生态危害最大,农田土壤Cd的生态危害次之,农田土壤Pb只具有轻微的生态危害.从潜在生态危害指数来看,有 55.1%的土壤样品具有中等及更强的生态危害,有 44.9%的土壤样品具有轻微的生态危害.生态危害较强的农田土壤主要分布在南部.

3.3 小麦和玉米均受到了Hg、Cd、Pb的污染,并且小麦的污染较玉米严重.经相关性分析得到,小麦、玉米籽粒中重金属含量与土壤中重金属含量之间仅在Hg元素表现出显著的相关性.

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Assessment of the heavy metal pollution and potential ecological hazardous in agricultural soils and crops of Tongguan, Shaanxi Province

WANG Shuang1, LI Rong-hua1, ZHANG Zeng-qiang1,2*, FENG Jing1, SHEN Feng1

(1.College of Resources and Environment, Northwest A&F University, Yangling 712100, China；2.Key Laboratory of Plant Nutrition and the Agri-environment in Northwest China, Ministry of Agriculture, Yangling 712100, China). China Environmental Science, 2014,34(9)：2313～2320

Tongguan, Shaanxi Province was found to suffer the influence of mining activity. The contamination status of Hg, Cd, Pb, Cu, Zn and As in both farmland and main crops wheat and corn was investigated. 83.6% of farmland soils were polluted to different extent, mainly by Hg, Cd and Pb, which exceeded the standard by 89.8%, 57.1% and 12.2%, respectively. Crops were also mainly polluted by Hg, Cd and Pb, which exceeded the standard by 39.1%, 39.1% and 47.8% in wheat and 44.4%, 33.3% and 33.3% in corn, respectively. The soils with low, moderate, high and very high values of potential ecological risk index were 44.9%, 38.8%, 12.2% and 4.1%, respectively. The soils with low values of potential ecological risk index mainly occurred in northwest and east, the soils with moderate values of potential ecological risk index were mainly distributed in the middle and south and the soils with high and very high values of potential ecological risk index were primarily located in the south. Correlation analysis between metal concentration in farmland soils and crops showed a significant correlation between the Hg in wheat and corn and the Hg in soil. Overall, immediate action was needed to remediate the heavy metal pollution in the farmland of Tongguan.

Tongguan；soil；heavy metal；crops；pollution assessment

X131.3

A

1000-6923(2014)09-2313-08

王 爽(1989-),女,湖北十堰人,西北农林科技大学硕士研究生,主要从事污染环境修复研究.

《中国环境科学》2011年度引证指标

《中国环境科学》编辑部

2014-01-21

国家自然基金项目(41101288);西北农林科技大学博士科研启动基金(2013BSJJ120);陕西省自然科学基金项目(2013JM3011)

* 责任作者, 教授, zhangzq58@126.com

根据《2012年版中国科技期刊引证报告(核心版)》,《中国环境科学》2011年度引证指标继续位居环境科学技术、安全科学技术类科技期刊前列,核心影响因子1.523,学科排名第1,综合评价总分79.2,学科排名第2;在被统计的1998种核心期刊中影响因子列第18位,综合评价总分列第52位.《中国科技期刊引证报告》每年由中国科学技术信息研究所编制,统计结果被科技管理部门和学术界广泛采用.