干旱区露天煤矿降尘重金属分布特征及来源分析

缪成波 于萌 卢刚 刘君洋 杨建军

摘要：为研究干旱区露天煤矿——新疆准东北山煤矿降尘中6种重金属元素[铅（Pb）、铜（Cu）、锌（Zn）、铁（Fe）、锰（Mn）、镍（Ni）]的分布特征及其来源，在北山煤矿下风向布设49个降尘缸，分3个时间段收集113个降尘样品，采用原子吸收仪测定降尘中的6种重金属元素含量，分析其分布特征，并结合聚类分析和因子分析对研究区降尘重金属来源进行探讨。结果表明，（1）北山煤矿降尘中重金属元素平均含量表现为Fe>Mn>Zn>Cu>Ni>Pb，其中Fe、Mn、Ni元素属于中度变异，Pb、Cu、Zn元素属于高度变异。（2）Pb元素在四号堆煤厂及停车场周边含量较高，Cu元素的高值区主要分布于采煤区的下风向，而Zn、Fe、Mn、Ni元素的高值区比较分散，主要位于研究区中部及东部。（3）Fe、Mn、Ni元素主要来源于成土母质，Cu元素主要受矿山开采活动影响，Pb元素主要来自交通车辆尾气及轮胎磨损，而Zn元素的来源不确定。（4）北山煤矿大气降尘中重金属元素主要来源及其贡献率依次为成土母质贡献率为48.40%，矿山开采活动的影响贡献率为23.55%，交通车辆尾气及轮胎磨损贡献率为17.16%，其他源贡献率约为10.89%。研究结果显示，重金属元素空间分布有所差异，主要来源为土壤成土母质、矿山开采活动、交通车辆尾气及轮胎磨损。

关键词：露天煤矿;降尘;重金属;新疆准东;来源分析

中图分类号：X53;X752文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2020）22-0295-06

作者簡介：缪成波（1992—），男，甘肃景泰人，硕士研究生，主要从事水土保持与荒漠化治理研究。E-mail：miaochbo729@163.com。

通信作者：杨建军，博士，副教授，主要从事干旱区水土保持与荒漠化防治研究。E-mail：yjjdfly@sina.com。

干旱荒漠区易遭受风蚀扬尘的危害，而露天煤矿的开采、存储、运输以及煤电化工企业等人为因素造成的工业废气、汽车尾气和煤粉颗粒则加剧了区域扬尘污染。扬尘作为环境中除土壤外重金属的主要赋存介质，吸附着大量的重金属污染物[1-2]，重金属通过大气沉降等途径持续输入到地表环境中，对生态系统产生了负面影响[3-4]，也可以通过人体皮肤及呼吸系统造成人体功能性障碍和不可逆的损伤[5-6]。因此，研究大气降尘中重金属的分布特征及其来源具有重要意义。

近年来，国内外学者对环境中的重金属进行了大量研究，包括重金属的污染水平[7]、分布特征[8-9]、风险评价[10-11]以及源解析[12-13]等。研究区主要包括城市[14]、道路[15]、水体[16]及工农业[17-18]集中区域等，而针对干旱区露天煤矿扬尘中重金属的研究较少。为此，本研究以新疆准东北山露天煤矿为研究区，在下风向区域布设降尘缸采集降尘，测定其中的铅（Pb）、铜（Cu）、锌（Zn）、铁（Fe）、锰（Mn）、镍（Ni）等6种重金属的含量，通过多元统计分析结合研究区工业布局、交通等因素综合分析降尘中的重金属来源，以期为研究区扬尘重金属污染治理提供理论依据。

1材料与方法

1.1研究区概况

北山露天煤矿以煤炭、煤电、煤化工为主要建设开发项目，地处准噶尔盆地东部、卡拉麦里西南山前戈壁荒漠带。该区域整体呈北高南低，海拔为560～620m，属于典型的极端干旱暖温带大陆性气候，全年主导风向为西北风，多年平均风速为2.0～3.7m/s，夏季炎热干燥，冬季寒冷少雪，昼夜温差大，蒸发作用强烈，年均气温为7.0℃，多年平均降水量为183.5mm、平均蒸发量为2042.3mm。土壤以荒漠风沙土、灰漠土及盐碱土为主，植被稀少、类型单一，主要以蒙古类型的灌木和半灌木为主。

1.2样品采集与处理

样品采集时间为2018年7—8月，以北山露天煤矿为中心（图1），综合考虑地形地貌、工厂布局及运输道路污染源分布等因素，按照均匀布设和重点布设的原则，在主导风向的下风向布设了49个降尘收集器，分3个时段采集了113个降尘样品。

在实验室将收集器内的样品刷下后风干，去除昆虫、叶子等杂物，用玛瑙研钵将样品研磨粉碎，过100目尼龙筛备用。使用PerkinElmerAA900系列原子吸收仪测定重金属元素含量。采用HNO3-H2SO4-HClO4法消煮制备待测样品，所有使用药品均采用优级纯，同时制备3份无土样的全程序试剂空白溶液。测定样品前对各元素做校准曲线，相关系数r≥0.999，采用土壤标准样品（GSS-1）进行质量控制，误差在5%以内。

1.3数据处理

在ArcMap10.4软件中利用反距离权重法进行空间分析，研究重金属含量空间分布特征。运用层序聚类分析（HCA）进行定性源解析，通过对具有相似性的变量进行重复聚类，以降低各个类组间的相似性[19]，并利用R语言使用heatmap软件包进行二维层序聚类分析，采用离差平方和法（Wardsmethod）及欧氏距离进行聚类分析。参考杨丽萍等的方法[20-21]进行因子分析，对实测元素含量进行运算，求出公因子数的因子载荷矩阵来反映因子与变量间的亲疏关系，并结合研究区的具体情况，获得主要污染来源及其贡献率[22]。采用SPSS19.0对数据进行因子分析。

2结果与分析

2.1降尘中重金属含量特征

由表1可知，6种重金属含量的极值分布范围较广，平均含量从大到小表现为Fe>Mn>Zn>Cu>Ni>Pb;其中，Fe含量平均值最大，Pb含量平均值最小，分别为116.396、0.184mg/kg，各重金属元素含量的差异较大。偏度为0.31～4.52，均大于0，算术平均值大于相应的中位数，表明6种重金属元素的含量值倾向于平均数的右侧分布。变异系数可以反映重金属含量受人为活动的影响，变异系数越大，人为活动干扰越强烈[23]。变异程度可分为3类[24]，变异系数<15%为轻度变异，变异系数介于15%～35%之间为中度变异，变异系数>35%为高度变异。本研究区重金属含量变异系数大小表现为Pb>Cu>Zn>Mn>Fe>Ni，其中Pb、Cu、Zn属于高度变异，Fe、Mn、Ni属于中度变异，表明Pb、Cu、Zn等3种元素含量差异较大，受人类活动影响明显，存在明显的空间差异。

2.2降尘重金属空间分布特征

从图2可以看出，Pb、Zn、Fe、Mn元素含量高值区占研究区大部分面积，其余元素含量的高值区分布面积相对较小。Pb元素在四号堆煤厂及停车场周边含量较高，说明其受到运输车辆的影响。Cu元素含量的高值区主要分布于采煤区的下风向，说明其受到采矿活动的影响。而Zn、Fe、Mn、Ni元素含量的高值区具有一定的相似性，其分布较分散，占据研究区中偏东的大部分区域。

2.3矿区降尘中重金属来源分析

2.3.1降尘重金属的层序聚类分析

本研究利用聚类分析分别以采样点位和重金属元素含量为目标进行聚类，具有相同或相似含量特征和来源的采样点会被聚为一类，而被聚为一类的重金属元素可能具有相同或相似的来源[25]。由图3可知，研究区4个区域中的49个降尘采样点被聚集在4个类组中。在各重金属目标物中，Fe、Mn、Ni聚为一类，Cu和Zn聚为一类，Pb单独为一类，被聚集为一类的重金属元素可能来自相同或相似的污染源。

2.3.2降尘重金属因子分析

因子分析法使用前，需对标准化数据进行Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）检验和Bartletts球形检验，以确定数据是否适合做因子分析。通过表2分析结果可知，KMO检验值为0.696（>50%），Bartletts球形检验的近似卡方值为170.899，其伴随概率为0.000<0.05。而表3结果显示，公因子方差提取值均大于0.7，其中Pb、Cu的提取值都大于0.9，Zn、Fe、Ni的信息提取值也大于0.8，由此可知，在对本研究区降尘重金属含量数据处理过程中信息提取率较高，只有极少数的信息丢失，适合采用因子分析法。

提取主因子的特征值在全部特征值之和中所占的比例（即累积方差贡献率）达到85%及以上，则提取因子方差贡献率越大，说明该因子相对所有评价因素的重要程度越大[26]。根据表4可知，当因子个数为3时，累积方差贡献率为89.11%，此时的原始数据信息丢失较少，因子分析效果较为理想，因此主因子设置为3个，并分别命名为a1、a2、a3。

根据相关研究[15-16]可知，对于未受污染区域一般采用初始成份矩阵就能较好地解释实际情况，而对于污染地区选用经过旋转的载荷矩阵解释能更好地说明环境问题，并且通过方差最大化正交旋转法旋转初始因子负荷矩阵，因子变量更具有可解释性，命名清晰性更高[27]。由于本研究区周边大气污染较为严重[28]，因此选用旋转后的载荷矩阵（表5）探讨该区域的污染来源。通过对研究区降尘重金属含量数据进行因子分析，主要提取3个不同的主因子，其累计贡献率达89.11%，可以很好地解释污染来源信息。

a1因子中，Fe、Mn和Ni元素具有较大的因子载荷，其载荷量分别为0.899、0.856、0.935，因此这3种元素可以较好地反映该因子的污染来源信息，a1的贡献率达48.40%。a2因子中Cu元素的载荷量最高，其载荷量为0.972，因此认为该元素的污染来源信息可以很好地被第二因子反映，a2的贡献率为23.55%。a3因子中Pb元素的载荷量最高，其载荷量为0.991，可以说明其可以很好地反映该因子的来源，而整个矿区内降尘中重金属元素Pb属于高度变异，表明Pb元素受人为因素影响较大，a3对大气降尘重金属的贡献率为17.16%。

3讨论

本研究区重金属元素中Pb、Cu、Zn属于高度变异，Fe、Mn、Ni属于中度变异，表明不同区域Pb、Cu、Zn等3种元素含量差异较大，受人类活动影响明显，存在明显的空间差异。聚类分析与因子分析结果具有相似性，结果表明Fe、Mn和Ni元素的来源具有相似性，Cu元素与Zn元素具有同源性，Pb元素來源独特。Facchinelli等通过研究发现，Fe、Mn及Ni元素的来源多受岩石风化、自然土壤的影响[29-30];也有研究者发现，成土母质极大地影响了Fe、Mn和Ni元素的形成与聚集[31-32]。研究区内有大量的排土场及未铺装的运煤土路，在风力及运输车辆的作用下产生大量的无组织尘排放[28]，同时因其地处干旱荒漠区，风蚀剧烈，大量岩石被风化侵蚀，成为Fe、Mn和Ni元素的主要来源。因此本研究认为Fe、Mn和Ni元素主要来源于成土母质，对研究区降尘中重金属来源的贡献率达48.40%。大量研究表明[33-34]，Cu、Zn元素受到矿山开采活动的影响较为强烈，本研究中Cu元素的高值区主要分布于采煤区的下风向，露天煤矿在开采和运输过程中会产生大量的煤粉灰尘，加之矿物风化侵蚀，其中吸附的Cu元素扬起之后沉降至地表，由此认为Cu、Zn元素主要来源于煤矿开采活动，这与姚峰等之前在该研究区中研究的结果[35]相似。Pb元素作为典型的汽车排放元素[36]，矿区内存在大量的大型运输车辆，其机械排放的废气及轮胎磨损等较常见，因此认为Pb元素必然极大地受到交通运输的影响。

4结论

本研究通过分析探讨干旱区露天煤矿降尘中6种重金属元素的含量、分布特征及其来源，得出以下结论：（1）降尘中重金属平均含量表现为Fe>Mn>Zn>Cu>Ni>Pb，其中Fe、Mn、Ni属于中度变异，Pb、Cu、Zn属于高度变异，其中Pb元素受人为活动影响最为明显。（2）Pb元素在四号堆煤厂及停车场周边含量较高，Cu元素的高值区主要分布于采煤区的下风向，而Zn、Fe、Mn、Ni元素的高值区较为分散，主要位于研究区中部及东部。（3）北山煤矿大气降尘中重金属元素主要来源及其贡献率：成土母质贡献率为48.40%，矿山开采活动贡献率为23.55%，交通车辆尾气及轮胎磨损贡献率为17.16%，其他源贡献率为10.89%。

参考文献：

[1]ZhengN，LiuJS，WangQC，etal.Healthriskassessmentofheavymetalexposuretostreetdustinthezincsmeltingdistrict，NortheastofChina[J].ScienceoftheTotalEnvironment，2010，408（4）：726-733.

[2]于瑞莲，胡恭任，袁星，等.大气降尘中重金属污染源解析研究进展[J].地球与环境，2009，37（1）：73-79.

[3]KellyJ，ThorntonI，SimpsonPR.Urbangeochemistry：astudyoftheinfluenceofanthropogenicactivityontheheavymetalcontentofsoilsintraditionallyindustrialandnon-industrialareasofBritain[J].AppliedGeochemistry，199611（1/2）：363-370.

[4]ChengHX，LiM，ZhaoCD，etal.Overviewoftracemetalsintheurbansoilof31metropolisesinChina[J].JournalofGeochemicalExploration，2014，139：31-52.

[5]阮玉龙，李向东，黎廷宇，等.喀斯特地区农田土壤重金属污染及其对人体健康的危害[J].地球与环境，2015，43（1）：92-97.

[6]VeleaT，GhergheL，PredicaV，etal.HeavymetalcontaminationinthevicinityofanindustrialareanearBucharest[J].EnvironmentalScience&PollutionResearchInternational，2009，16（Suppl1）：27-32.

[7]田春晖，杨若杼，古丽扎尔·依力哈木，等.南京市大气降尘重金属污染水平及风险评价[J].环境科学，2018，39（7）：3118-3125.

[8]杨慧妮，李金娟，郭兴强，等.“两控区”城市降水、降尘中重金属元素分布特征及其相关性——以都匀市为例[J].生态环境学报，2016，25（8）：1487-1492.

[9]LiuS，WuQY，CaoXJ，etal.PollutionassessmentandspatialdistributioncharacteristicsofheavymetalsinsoilsofcoalminingareainLongkouCity[J].EnvironmentalScience，2016，37（1）：270-279.

[10]LiangXM，SongJM，DuanLQ，etal.SourceidentificationandriskassessmentbasedonfractionationofheavymetalsinsurfacesedimentsofJiaozhouBay，China[J].MarinePollutionBulletin，2018，128：548-556.

[11]赵晓亮，孙杰，李俊华，等.阜新城区降尘重金属污染及其健康风险评价[J].环境科学研究，2017，30（9）：1346-1354.

[12]王明仕，曹景丽，李晗，等.焦作市采暖期降尘中重金属生态风险评价与源解析[J].生态环境学报，2017，26（5）：824-830.

[13]LiuY，MaZW，LvJS，etal.IdentifyingsourcesandhazardousrisksofheavymetalsintopsoilsofrapidlyurbanizingEastChina[J].JournalofGeographicalSciences，2016，26（6）：735-749.

[14]柴立立，崔邢濤.保定城市土壤重金属污染及潜在生态危害评价[J].安全与环境学报，2019，19（2）：607-614.

[15]MenC，LiuRM，XuF，etal.Pollutioncharacteristics，riskassessment，andsourceapportionmentofheavymetalsinroaddustinBeijing，China[J].ScienceofTheTotalEnvironment，2018，612：138-147.

[16]IslamMS，HossainMB，MatinA，etal.Assessmentofheavymetalpollution，distributionandsourceapportionmentinthesedimentfrom[JP3]FeniRiverestuary，Bangladesh[J].Chemosphere，2018，202：25-32.

[17]QuCS，WangS，DingL，etal.Spatialdistribution，riskandpotentialsourcesofleadinsoilsinthevicinityofahistoricindustrialsite[J].Chemosphere，2018，205（1）：244-252.

[18]曹冉，孜比布拉·司马义，斯琴.乌鲁木齐市北郊农田土壤重金属污染及生态风险评价[J].河北农业大学学报，2019，42（3）：57-63.

[19]齐彦杰.中国湖泊沉积物中全氟化合物的空间分布、历史沉积行为及源解析[D].杨凌：西北农林科技大学，2016：46-48.

[20]杨丽萍，陈发虎.兰州市大气降尘污染物来源研究[J].环境科学学报，2002，22（4）：499-502.

[21]HopkePK，GladneyES，GordonGE，etal.TheuseofmultivariateanalysistoidentifysourcesofselectedelementsintheBostonurbanaerosol[J].AtmosphericEnvironment1976，10（11）：1015-1025.

[22]沈海，汪安璞.重庆大气颗粒物污染来源的鉴别[J].重庆环境科学，1988，10（6）：1-4.

[23]张连科，李海鹏，黄学敏，等.包头某铝厂周边土壤重金属的空间分布及来源解析[J].环境科学，2016，37（3）：1139-1146.

[24]WildingLP.Spatialvariability：itsdocumentation，accommodationandimplicationtosoilsurveys[C]//NielsenDR，BoumaJ.Soilspatialvariability.Wageningen：ProceedingsofaWorkshopoftheISSSandtheSSSA.1985：166-194.[HJ2mm]

[25]McgregorLA，Gauchotte-LindsayC，NicDaéidN，etal.Multivariatestatisticalmethodsfortheenvironmentalforensicclassificationofcoaltarsfromformermanufacturedgasplants[J].EnvironmentalScience&Technology，2012，46（7）：3744-3752.

[26]陈曦，杜鹏，关清，等.ICP-MS和ICP-AES用于北京雾霾天气PM2.5来源解析研究[J].光谱学与光谱分析，2015，35（6）：1724-1729.

[27]解素雯.基于主成分分析与因子分析数学模型的应用研究[D].淄博：山东理工大学，2016：12-20.

[28]李玉洁，赵娜，曹月娥，等.露天煤礦煤粉沉降对矿区周边主要植物的生理影响[J].生态学报，2018，38（22）：8129-8138.[HJ2mm]

[29]FacchinelliA，SacchiE，MallenL.MultivariatestatisticalandGIS-basedapproachtoidentifyheavymetalsourcesinsoils[J].EnvironmentalPollution，2001，114（3）：313-324.

[30]BilosC，ColomboJC，SkorupkaCN，etal.Sources，distributionandvariabilityofairbornetracemetalsinLaPlataCityarea，Argentina[J].EnvironmentalPollution，2001，111（1）：149-158.[HJ2mm]

[31]周旭，吕建树.山东省广饶县土壤重金属来源、分布及生态风险[J].地理研究，2019，38（2）：414-426.

[32]NanosN，MartínJAR.Multiscaleanalysisofheavymetalcontentsinsoils：spatialvariabilityintheDueroriverbasin（Spain）[J].Geoderma，2012，189/190：554-562.

[33]刘慧琳，葛畅，沈强，等.铁矿废弃地复垦土壤重金属来源解析研究[J].农业环境科学学报，2019，38（2）：317-324.

[34]张俊，李余生，孟雷，等.芦岭煤矿区土壤重金属元素地球化学特征及来源分析[J].环境化学，2014，33（11）：2001-2002.

[35]姚峰，包安明，古丽·加帕尔，等.新疆准东煤田土壤重金属来源与污染评价[J].中国环境科学，2013，33（10）：1821-1828.

[36]杨磊，熊黑钢.准东矿区土壤重金属污染分析及其来源解析[J].中国矿业，2018，27（9）：121-126.