喀斯特地貌土壤重金属污染负荷评价模型研究*

2021-02-01李长虹武晓峰韩京成郭瀛莉

环境污染与防治 2021年1期

李长虹武晓峰,2# 韩京成郭瀛莉

(1.水科学与工程研究中心，清华大学深圳国际研究生院，广东深圳 518055；2.水沙科学与水利水电工程国家重点实验室，清华大学水利水电工程系，北京 100084)

目前我国土壤重金属污染状况不容乐观，尤其是中南和西南地区喀斯特地貌地区的矿区重金属污染十分严重[1-2]。通过重金属污染负荷评价模型可以有效分辨出流域内污染负荷较大的土壤重金属污染源，为流域内优先治理此类污染源指明方向。机理模型如SWAT-HM模型[3]在土壤重金属污染负荷评价上存在模拟精度偏低、评价误差较大的现象。为此，国内外研究者开始研发半机理模型。QIAO等[4]研发了重金属横向迁移模型，但该模型需要用土壤和水评价工具计算小流域的产流量与产沙量，因此在喀斯特地貌地区建模仍会存在较大误差。潜在污染指数模型(PPI)可以有效避免喀斯特地貌水文模型难以建立、污染物质迁移机理复杂、水文气象监测数据匮乏等问题[5-8]。然而，由于PPI的评价对象比较广泛，并不能完全适用于仅考虑重金属的喀斯特地貌土壤重金属污染负荷评价。因此，本研究将对PPI进行改动，以期得到适用于评价喀斯特地貌土壤重金属污染负荷的模型。

1 PPI简介

PPI属于半机理模型，适用于小流域，侧重于考虑污染源自身的属性，如空间地理位置、高程、土地利用类型、土壤类型、污染物种类等，将污染物由污染源迁移到河流的过程简化为3个环节，分别为污染物的产生、污染物的迁移和污染物的衰减。因此，潜在污染指数(PI)包含3项，分别用加权的土地利用指数(LCI)、径流指数(ROI)和距离指数(DI)来表征污染物的产生、污染物的迁移和污染物的衰减，计算公式见式(1)。各项权重系数由专家打分得到。

PI=a×LCI+b×ROI+c×DI

(1)

式中：a、b、c分别为土地利用指数、径流指数和距离指数的权重系数，目前比较公认的取值分别为4.8、2.6、2.6。

土地利用指数反映的是污染物的产生，由专家根据土地利用类型进行打分，用以评价不同土地利用类型下的污染物产生能力，分值范围为[0,1]；径流指数反映了土地利用类型、土壤类型和坡度对污染物迁移可能产生的影响，具体计算参考文献[9]，分值范围为[0,1]；距离指数反映了污染物在汇入河流过程中的衰减，分值范围为[0,1]，采用经验公式(见式(2))计算。

DI=e-0.006 036D

(2)

式中：D为根据水力路径计算出的到河流的实际坡面距离，以5 m×5 m的栅格数计。

2 对PPI的改进

PPI中的土地利用指数具体到喀斯特地貌土壤重金属潜在污染负荷评价计算中显得过于宽泛，为了能准确评价喀斯特地貌土壤重金属污染源，将PPI中的土地利用指数替换为更加明确的重金属指数(MI)，得到改进的PPI(M-PPI)，改进的潜在污染指数(MPI)计算公式见式(3)。

MPI=a×MI+b×ROI+c×DI

(3)

2.1 引入重金属指数

重金属指数反映了土壤重金属污染源在降雨情况下的重金属产生能力,使用重金属污染源的浸出浓度代表重金属的产生,首先根据式(4)计算重金属综合污染指数，再根据式(5)计算出重金属指数。

(4)

(5)

式中：P为重金属综合污染指数；Ci为重金属i的浸出质量浓度；Si为重金属i的标准质量浓度；Pmax、Pmin分别为所有污染源中重金属综合污染指数的最大值和最小值。Ci和Si的单位根据实际情况而定。

2.2 健康风险理念的引入

由于重金属种类繁多，计算中若考虑所有能检测到的重金属，既会造成采样、检测的繁杂，又会造成时间与资源的浪费，因此选择几种主要的重金属进行计算。

机理模型在选取主要重金属时通常是根据不同重金属的流域污染负荷大小或其土壤全量大小来确定，而忽略了重金属健康风险特性。然而，重金属污染防治的主要目的之一就是保护人体健康[10]，而且不同重金属的健康风险效应差别很大。因此，有必要将健康风险理念引入到模型的改进中，通过健康风险评价来确定主要重金属。健康风险评价的计算方法参考《污染场地风险评估技术导则》(HJ 25.3—2014)[11]。

2.3 权重系数的改动

专家打分既是PPI的亮点也是不足，该方法虽然避免了当前权重系数算不准的问题，却也缺乏机理性，受专家主观因素影响较大，因此确定科学的权重系数是M-PPI进行准确评价的关键。

在借鉴PPI公认的权重系数的基础上，考虑到重金属在迁移过程中的难降解性，以及模型在喀斯特地貌土壤的适用性等因素，本研究认为重金属的产生权重应大于其迁移的权重，迁移的权重应大于衰减的权重。在经过咨询多位环境、水利相关专家以及喀斯特地貌矿区治理工作人员的意见后，并出于计算的方便，最终确定重金属指数、径流指数和距离指数的权重系数分别为5、3、2。

2.4 引入潜在污染指数总量与潜在污染指数强度

PPI一般只考虑污染物潜在污染指数的分布。考虑到矿区的重金属废渣堆存在明显的堆放界限，因此在得到各废渣堆重金属潜在污染指数后可以利用地理信息系统(GIS)相关软件进行空间加和计算各废渣堆的潜在污染指数总量(MPIsum)，再根据各废渣堆的面积进行空间平均计算各废渣堆的潜在污染指数强度(MPIave)，这两个指标比单纯的污染物潜在污染指数更有意义。

3 M-PPI的应用

选取了某喀斯特地貌地区的小流域作为本研究的应用研究对象，该地区夏季高温多雨，比较容易发生水土流失。同时，流域内存在大量与矿业相关的在产或关闭企业，有大量重金属污染源，可以认为是国内有代表性的喀斯特地貌土壤重金属污染地区。

本研究选取了流域内6个典型的重金属废渣堆(以下简称废渣堆)进行案例应用研究。

根据健康风险评价结果，确定该流域内的主要重金属为As、Cd、Sb，其标准浓度使用《National primary drinking water regulations》(EPA 816-F-09-004)[12]中的相应标准。各废渣堆的重金属浸出浓度见表1。根据表1计算出各废渣堆的重金属指数。

表1 各废渣堆的重金属浸出质量浓度

从地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)的数字高程数据中获取研究区域的土地利用类型和坡度数据，从土壤科学数据库(http://vdb3.soil.csdb.cn/)获得流域的土壤类型为红壤土，由此可以得到径流指数分布。

从地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)的数字高程数据中获取研究区域的实际坡面距离，由此得到距离指数分布。

由重金属指数、径流指数和距离指数加权求和得到6个废渣堆改进的潜在污染指数。

各废渣堆的潜在污染指数总量与潜在污染指数强度计算结果见图1。从图1(a)各废渣堆的潜在污染指数总量排序来看，不同废渣堆的潜在污染指数总量差别较大，废渣堆1、废渣堆5和废渣堆4的潜在污染指数总量较大。从图1(b)各废渣堆潜在污染指数强度排序来看，各废渣堆的潜在污染指数强度差异不大。由此说明，6个废渣堆的潜在污染指数强度比较接近，潜在污染指数总量与各废渣堆的面积有较大关系。两个指数的信息可以互为补充，在实际应用中，决策者可以根据具体需要，结合这两个指数制定合理的治理方案。

4 结论

(1) 在PPI的基础上，将土地利用指数替换为重金属指数，并且重金属的选择考虑健康风险，考虑到喀斯特地貌土壤重金属的产生、迁移和衰减权重的关系，对重金属指数、径流指数和距离指数的权重系数进行了优化，最后引入潜在污染指数总量和潜在污染指数强度来评价喀斯特地貌矿区土壤的重金属污染负荷，比只考虑污染物潜在污染指数更加合理。