新疆于田县绿洲区土壤重金属空间分布特征与影响因素

陈云飞 曾妍妍 周金龙 王松涛 杜江岩 刘延锋

(1.新疆农业大学水利与土木工程学院， 乌鲁木齐 830052； 2.新疆水文水资源工程技术研究中心， 乌鲁木齐 830052；3.新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局第二水文工程地质大队， 昌吉 831100；4.中国地质大学(武汉) 环境学院， 武汉 430074)

0 引言

土壤重金属污染是土壤污染的主要形式之一，也是环境科学领域的热点问题[1-2]。2014年原国土资源部发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示，土壤总的点位超标率为16.1%，其中镉(Cd)、汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)、锌(Zn)8种无机污染物均有超标。土壤重金属含量主要受自然因素和人为因素的影响，过量的重金属积累也可能成为地表水、地下水和生物等的污染源[3]。因此，查明土壤重金属的空间分布特征对土壤生态环境保护和修复至关重要。

图1 研究区位置及采样点分布图Fig.1 Location of study area and distribution of sampling points

地统计学通过获得半变异函数而量化空间分布模式，已经被广泛应用于土壤重金属空间分布特征研究[4-5]。在地统计学中，由于空间数据的复杂性，为使半变异函数拟合精度高，在拟合时通常会从空间预测中删除异常值[6-7]。然而，在土壤重金属评估中，异常值可能代表潜在的严重污染区域[8]。空间自相关分析是另一种探求变量在空间内分布模式的方法，已被应用于多个领域[9-10]，它可以有效地识别出土壤重金属含量热点、空间聚类和空间异常值[11]。HUO等[12]克服半变异函数的拟合易受到主观因素的影响，结合空间自相关理论，提高了传统地质统计学在空间分布探究的准确性。

新疆维吾尔自治区(简称新疆)和田地区于田县全县耕地面积335.8 km2，人均耕地0.116 hm2，是塔里木盆地南缘绿洲带中一个以农为主、农牧结合的国家级扶贫开发重点县。目前，许多学者从流域尺度、县域尺度和农田尺度等对新疆博斯腾湖流域、额尔齐斯河流域、渭干河-库车河绿洲、博尔塔拉河湖流域、艾比湖流域农田，以及若羌县、乌苏市、奎屯市、独山子区和各地州农田等开展了土壤重金属污染现状和空间分布等方面的研究[13-21]。而对于新疆塔里木盆地南缘绿洲带的土壤重金属相关研究较少。

本文基于新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局第二水文工程地质大队和新疆农业大学于2015—2018年在新疆和田-若羌绿洲带展开的1∶25万土地质量地球化学调查工作成果，采用地统计学结合空间自相关理论和多元统计分析等技术手段，以于田县绿洲区为研究区，开展土壤重金属空间分布特征及影响因素研究，以期为当地绿洲农田绿色或无公害农产品生产、土壤污染防治提供理论依据，同时为当地农业精准扶贫提供有力保障。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

于田县地处塔克拉玛干沙漠南缘，昆仑山中部北麓，研究区位于于田县中部绿洲区(东经81°9′～82°3′，北纬36°30′～37°5′)，详见图1。于田县东临民丰县，西接策勒县，北与沙雅县接壤，南北长约466 km，东西宽30～120 km，中部一条主干公路(G315)横穿东西。于田县总面积4.032×104km2，其中沙漠、戈壁和山区面积之和约为总面积的94%。研究区面积为2.42×103km2，占总面积的6%。属暖温带大陆性干旱气候，四季分明，干旱少雨，年降水量33.5 mm，多年平均气温为12.2℃，全年日照时数为2 610.6 h，太阳总辐射量5 782～6 343 MJ/m2。春季多风，多年平均风速2.1 m/s，年均大风11.5 d，多年平均沙尘32.9 d，一般集中在3月下旬至5月下旬。土壤类型主要为林灌草甸土、棕漠土和灌淤土。第四纪沉积类型主要为冲积物、风积物和残坡积物。土地利用方式多样，以农业种植为主，主要作物有小麦、水稻、玉米、核桃、红枣、玫瑰花、设施农业大棚蔬菜和肉苁蓉等。

1.2 土样采集与测试

取样时间2016年7月，控制面积约2 420 km2。土壤样品的采样深度为0～20 cm，按照网格法取样，农用地取样716组，取样密度为1点/km2；非农用地取样449组，取样密度为1点/(4 km2)。共计1 165组，详见图1。

样品由国土资源部乌鲁木齐矿产资源监督检测中心(新疆维吾尔自治区矿产实验研究所)进行测试。全量测试项目及其测试方法、检出限见表1。

表1 土壤重金属元素全量测试方法及检出限Tab.1 Determination and detection limit of soil heavy metal elements

1.3 数据处理

1.3.1变异函数

变异函数是地统计学所特有的基本工具，其能够清楚地描述区域化变量的结构特性和随机性变化，是地统计学计算的基础[22-23]。关于地统计学的基本理论和具体计算方法详见文献[24]。

地统计学中的半变异函数计算公式为

(1)

式中h——两样本点空间分隔距离

γ*(h)——实验变异函数

N(h)——样点对的个数

本文计算半变异函数借助SPSS 23.0 软件中的Kolmogorov-Smirnov 正态性检验模块对1 165组土壤重金属元素进行正态分布检验，若服从正态分布，则采用GS+9.0软件进行半变异函数的计算和高斯模型、球状模型等理论模型的拟合。如果数据不服从正态分布，则需对其进行对数转换使其接近于正态分布后进行相关计算分析。

1.3.2空间自相关分析

空间自相关分析是指邻近空间区域单位上某变量的同一属性值之间的相关程度，包括全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。全局空间自相关分析主要用莫兰指数(Moran’sI)来反映土壤重金属元素在整个研究区域范围内的空间聚集程度[25]。Moran’sI计算公式为

(2)

式中I——莫兰指数

n——土壤重金属元素含量空间的区域数

xi——第i个区域内的土壤重金属元素含量

xj——第j个区域内的土壤重金属元素含量

Wij——空间权重矩阵，一般为对称阵

局域空间自相关指标(Local indicators of spatial association，LISA)反映一个采样区域土壤有机碳与邻近采样区域土壤有机碳的相关程度[26]。Moran’sI的LISA计算公式为

(3)

式中S——xi的标准差

Ii——局域空间自相关指标

全局空间自相关分析主要由Moran’sI反映采样区域土壤重金属元素在于田县区域上的空间分布情况，Moran’sI的范围在[-1,1]之间。若Moran’sI大于0，则说明研究区域存在空间正相关；反之Moran’sI小于0，则说明研究区域存在空间负相关；若Moran’sI等于0，则说明研究区域不存在自相关性，呈随机分布。为方便空间自相关计算分析，本文将取样点生成泰森多边形(图1)后借助GeoDA空间分析软件进行土壤重金属元素含量空间自相关分析，并将计算结果导入ArcGIS 10.4软件中进行相关图件的绘制。

2 结果与分析

2.1 土壤重金属含量描述性统计特征

本文中于田县绿洲区全部土壤取样点个数为1 165个，其中农用地土壤取样点为716个，非农用地取样点449个。利用SPSS 23.0分别对于田县绿洲区土壤取样点、农用地土壤取样点和非农用地土壤取样点的8种重金属元素含量进行统计分析(表2)。合理采样数由95%显著性水平对应的正态分布法确定，计算公式为

N=3.84(CV/k)2

(4)

式中CV——每种土壤重金属元素的变异系数

k——相对误差，取5%[27]

课堂中的所有元素都应该相互协同合作的，教师和学生作为课堂中的两个参与者，师生之间的互动交流是不可缺少的。纵观当前的高中英语课堂，教学氛围比较压抑，师生之间的交流不多，一般总是教师单方面的滔滔不绝的讲述，学生没有参与其中，只是被动的接受知识灌输，实际上只有在师生之间友好交流的过程中，才能带动学生参与学习，达到高效教学的效果，同时也增进了师生感情。因此，教师应该注重搭建师生互动平台，在教学中要设计更多师生之间交流反馈的机会，比如可以开展小组合作学习，让学生自主讨论出一篇课文中比较难以理解的词汇释义或者句型语法，然后教师再引导他们进行解决，这有助于锻炼学生的感知力和表达能力，真正实现师生协调发展。

由表2可看出，于田县绿洲区8种土壤重金属含量均值整体上比较低，除As存在个别超标点外，其余元素均未超过风险筛选值。As大于风险筛选值的采样点分布在农用地范围内的加依乡和阿热勒乡，详见图1。整体上来看，土壤重金属含量均值与新疆背景值相比，除Cd和Hg外，其余6种重金属元素含量均值低于新疆土壤背景值；非农用地8种土壤重金属元素含量均值均低于新疆土壤背景值；农用地8种土壤重金属元素含量均值中Cd、Hg和Cr均值大于新疆土壤背景值，其余重金属元素均值低于新疆背景值。非农用地土壤重金属元素含量均值均低于农用地重金属元素含量均值。从变异系数来看，除Pb呈弱变异性(CV<10%)，其余7种土壤重金属元素呈中等变异性(10%

表2 土壤重金属含量(质量比)描述统计特征Tab.2 Descriptive statistics of heavy metal content in soils

注：风险筛选值依据GB 15618—2018《土壤环境质量-农用地土壤污染风险管控标准》，新疆背景值参照文献[28-32]。

2.2 土壤重金属含量的空间变异特征

通过Kolmogorov-Smirnov正态性检验，表3可以看出于田县绿洲区土壤重金属元素含量均属于正态分布(P(K-S)>0.05)。基于GS+9.0软件对土壤重金属元素含量的变异函数和相关参数的计算结果详见表3。半变异函数理论模型主要为指数模型和球状模型等，主要参数包括块金值(C0)、基台值(C0+C)、决定系数(R2)和残差(RSS)等。空间变异性强弱可以根据块金值与基台值的比值，即块金系数进行划分。块金效应表示由随机部分引起的空间变异性占总体变异的比例，块金系数小于25%说明土壤重金属元素有很强的空间相关性，25%～50%说明土壤重金属元素有明显的空间相关性，50%～75%说明土壤重金属元素有中等的空间相关性，大于75%时土壤重金属元素空间相关性弱，变异主要由随机变异组成[32]。

表3 土壤重金属元素含量的理论变异函数模型及相关参数Tab.3 Theoretical variogram model and related parameters of soil heavy metal content

由表3可看出，Cd和Pb的变异函数理论模型为指数模型，Hg、As、Cr、Cu、Ni、Zn的变异函数理论模型为球状模型。于田县绿洲区土壤重金属元素中Cd块金系数小于25%，说明Cd有强的空间相关性，受到人为干扰影响较小，这主要是自然因素作用的结果；其他元素块金系数介于25%～50%之间，说明其是人为因素和自然因素共同作用的结果。所有土壤重金属元素的R2都在0.60之上且RSS均较小，说明8种土壤重金属元素变异函数理论模型拟合结果合理。

2.3 土壤重金属含量的空间自相关分析

2.3.1土壤重金属含量全局相关性分析

于田县绿洲区土壤重金属元素含量全局自相关分析结果详见表4。于田县土壤重金属元素含量的Moran’sI均大于0，从全局角度来看，土壤重金属元素含量在于田县县域尺度内具有一定的空间正相关分布，即土壤重金属元素含量高的土壤周围土壤重金属元素含量也较高，土壤重金属元素含量低的土壤周围土壤重金属元素含量也较低。同时也说明土壤重金属元素含量在研究区存在一定的聚集分布，土壤重金属元素含量属于高高聚集和低低聚集，其中高值指该取样区域值大于均值，低值指该取样区域值小于均值。

为了验证Moran’sI是否显著，选取蒙特卡罗迭代法对Moran’sI系数进行假设检验，迭代次数为999次，得到土壤重金属元素全局自相关结果(表4)：Z值均大于1.96，P值均小于0.05，表明研究对象的空间自相关Moran’sI指数具有统计学意义。

表4 土壤重金属元素含量Moran’s I和蒙特卡洛假设 检验结果Tab.4 Moran’s I of soil heavy metal content and results of Monte Carlo hypothesis test

2.3.2土壤重金属含量局部空间相关性分析

对于田县绿洲区土壤重金属元素含量进行局部空间自相关分析，结果详见图2。从图2可看出土壤重金属元素含量分布呈现不同的特性。采样区域8种土壤重金属元素含量高、周围含量高(高-高)，这类区域主要分布在研究区中部农用地；采样区域土壤重金属元素含量低、周围含量低(低-低)，这类区域主要分布在研究区西北和东南非农用地；采样区域土壤重金属元素含量低、周围含量高(低-高)和采样区域土壤重金属元素含量高、周围含量低(高-低)，这两类区域主要零星分布在高-高区或低-低区周围；其他区域则为无显著自相关性。

图2 局域空间自相关聚集图Fig.2 Aggregation maps of local indicators of spatial association

2.4 土壤重金属含量空间分布特征

图3 土壤重金属含量空间分布Fig.3 Spatial distribution maps of heavy metal content in soils

由图3可看出，于田县绿洲区土壤重金属元素含量空间分布格局总体呈从研究区中心向四周含量逐渐减小的趋势，同时土壤重金属元素含量在农用地和非农用地呈现明显的分界性。Cd高值区主要分布在县城区域、木尕拉镇和奥依托格拉克乡；Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn高值区主要分布在县城区域、木尕拉镇和加依乡。另外，通过图2和图3的对比可以看出，由普通克里金插值法预测的土壤重金属元素含量的空间分布情况与局部空间相关性分布情况结果基本一致，说明在县域尺度下，于田县绿洲区土壤重金属元素在半变异函数计算范围和空间自相关距离一致时含量呈现显著的空间异质性和空间相关性。

2.5 土壤重金属元素含量影响因素

土壤重金属元素分布主要受成土母质、土壤类型和土地利用方式等因素的影响[35-36]。由上文可知，于田县绿洲区土壤重金属元素含量中仅有3个取样点的As含量超过国家标准风险筛选值，从8种土壤重金属元素含量分布特征可以看出，高值区域和空间自相关性的高-高区域集中分布在研究区农用地或人类活动频繁的县城区域。因此，本节仅针对农用地范围内的取样点开展土壤重金属元素含量影响因素分析，将8种土壤重金属元素均值含量按照不同成土母质、土壤类型和土地利用类型进行统计，结果详见表5。

表5 不同成土母质、土壤类型和土地利用类型的土壤重金属平均含量Tab.5 Average content of heavy metals in soils of different soil parent materials, soil types and land use patterns mg/kg

由表5可以看出，Cd在4种成土母质类型下的含量均值一样，为0.13 mg/kg；Hg、As、Pb、Cr和Ni不同成土母质类型按照其均值由大到小排序为风积物、冲积物、残坡积物、沼泽沉积物；Cu不同成土母质类型按照其均值由大到小排序为残坡积物、冲积物、风积物、沼泽沉积物；Zn不同成土母质类型按照其均值由大到小排序为冲积物、风积物、残坡积物、沼泽沉积物。Cd、Cu和Ni在不同土壤类型下均值含量由大到小排序分别为棕漠土和灌淤土、林灌草甸土，灌淤土、棕漠土、林灌草甸土，林灌草甸土、灌淤土、棕漠土；Hg、As、Pb、Cr和Zn不同成土母质类型按照其均值由大到小排序均为灌淤土、林灌草甸土、棕漠土。土壤重金属元素含量在不同土地利用类型按照其均值的大小排序结果表明，土地利用方式为居民区、果园林地、高覆盖草地和旱田土壤重金属元素含量相对较高；土地利用类型为低覆盖草地、中覆盖草地和灌林地土壤重金属元素含量相对较低。综上所述，于田县绿洲区农用地土壤重金属在不同成土母质、土壤类型和土地利用类型下呈现的分布特征也不同，这也间接表明于田县绿洲区农用地土壤重金属受自然因素和人为因素共同作用。

3 讨论

通过对于田县绿洲区土壤重金属含量进行统计，其含量总体较低，As点位超标率为0.26%，远低于《全国土壤污染状况调查公报》结果。根据普通克里金插值空间分布结果，可以看出高值区分布在农用地且靠近县城或周边人类活动密集区域。为进一步查明土壤重金属元素之间是否同源或者与土壤母质之间是否互相影响，对土壤重金属元素和Al2O3、Fe2O3和Corg等土壤质地代表性元素做相关分析，结果见表6[37]。由表6可看出，除Cd以外，其余7种重金属元素之间存在一定的相关性，同时这7种重金属元素与Al2O3、Fe2O3和Corg之间存在相对良好的相关性，说明它们具有相同来源的可能性较大，同时含量的高低受土壤质地的影响。前文提到As存在3个超风险筛选值取样点，3个点呈现点状分布，这可能是由人为农业活动作用叠加造成。

表6 土壤重金属、土壤质地指标间相关系数Tab.6 Correlation coefficient between content of soil heavy metals and soil texture indicators

注：** 表示在0.01级别(双尾)，相关性显著。

4 结论

(1)新疆于田县绿洲区土壤重金属含量较低，除As外，其余元素均未超过风险筛选值。非农用地土壤重金属元素含量均值均低于新疆土壤背景值；农用地中Cd、Hg和Cr含量均值大于新疆土壤背景值。Pb呈弱变异性，其余7种土壤重金属元素呈中等变异性。

(2)Cd和Pb的变异函数理论模型为指数模型，Hg、As、Cr、Cu、Ni、Zn的变异函数理论模型为球状模型。Cd块金系数小于25%，说明Cd有较强的空间相关性，受到人为干扰影响较小，这主要是自然因素作用的结果；其他元素块金系数介于25%～50%之间，这是人为因素和自然因素共同作用的结果。于田县土壤重金属空间自相关Moran’sI均大于0，在县域尺度内具有一定的空间正相关分布。

(3)于田县绿洲区土壤重金属元素含量空间分布格局总体呈从研究区中心向四周含量逐渐减小的趋势，同时土壤重金属元素含量在农用地和非农用地呈现明显的分界性。

(4)于田县绿洲区土壤重金属在不同成土母质、土壤类型和土地利用类型下呈现的分布特征也不同，Hg、As、Pb、Cr、Cu、Ni、Zn具有相同的来源，含量受土壤质地的影响，As元素存在点状污染，这可能与人为农业活动有关。