丹金溧漕河典型重金属污染评估及来源解析研究*

2021-08-03陈月芳士青允曲尽妍侯荣荣许锦荣

环境污染与防治 2021年7期

陈月芳士青允曲尽妍侯荣荣许锦荣刘铮

(1.北京科技大学能源与环境工程学院，北京 100083；2.北京市工业污染物资源化处理重点实验室，北京100083；3.中国环境科学研究院，北京 100012)

近年来，随着工农业的迅速发展，重金属污染已成为全球性环境问题。许多重金属在土壤以及工业废水中微量存在[1-3]，重金属易富集、难降解、来源广，污染具有不可逆性[4-5]，水体中重金属会通过生物链的富集作用，对人体健康造成威胁。陆海等[6]的调查显示，我国江河湖底泥的污染率高达80.1%。何佳等[7]的研究表明，在我国八大流域中Cu、Zn、Cd、Ni、Pb、Hg、Cr在水体中的超标率均较高。因此，对水体水质进行评估，并对其中的重金属来源进行解析，对生态环境保护具有重要意义。

丹金溧漕河是太湖西部地区主要水运干线，北起丹阳连接大运河和长江，南至溧阳与安徽连通，全长约66.9 km。具有洪水调蓄、航运、纳污等功能，促进了城市城镇化和工业化发展。目前，对于丹金溧漕河的研究，国内学者主要通过水体的常规检测指标如BOD5、氨氮、TP等对水样进行评估，但对于丹金溧漕河重金属污染来源的研究鲜有报道，故本研究以丹金溧漕河为研究对象，设置采样点，对水质进行评价，同时运用主成分分析、正定矩阵因子分解模型(PMF)对水体中Hg、Pb、Cu、Zn、Se、As、Cd、Cr的可能来源进行解析，为丹金溧漕河重金属污染防治提供依据。

1 采样点布设与样品采集

根据丹金溧漕河的河流分布与地理环境，设置3个采样点，分别记为S1、S2、S3，其中S1位于上游，S3位于下游，采样点分布见图1。S1附近工厂以电子厂为主，S2附近以煤炭厂为主，S3附近以印染纺织厂为主。水样采集时间为2017年1月至2018年12月，每月采集一次，采集水面以下30～50 cm的水样，共72个水样，4 ℃冷藏保存，测定前需用硝酸在微波消解仪(Mars 6)中消解(硝酸与水样体积比为1∶5)；将经过消解的水样用0.45 μm微孔滤膜过滤待测。

图1 采样点分布Fig.1 Sampling points distribution

2 评价方法

2.1 单因子污染指数和综合污染指数法

采用单因子污染指数和综合污染指数对重金属污染进行评价，计算方法见文献[8]，根据综合污染指数将重金属污染分为6个等级，见表1。单因子污染指数<1.000为无污染。

表1 综合污染指数污染程度分级Table 1 Pollution degree classification of comprehensive pollution index

2.2 内梅罗污染指数法

采用内梅罗污染指数法进行评价，该方法能同时体现单个重金属的污染程度和多种重金属对水环境的影响[9]。内梅罗污染指数分为5个等级，见表2。

表2 内梅罗污染指数污染程度分级Table 2 Pollution degree classification of Nemero pollution index

3 结果与讨论

3.1 重金属分布特征

S1、S2采用《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类标准进行评价，S3采用GB 3838—2002 Ⅳ类标准进行评价。由表3可知，各采样点重金属含量较低，S1、S2低于GB 3838—2002 Ⅲ类标准限值，S3低于GB 3838—2002 Ⅳ类标准限值；该流域地表水中各种重金属平均质量浓度表现为Cu>Zn>As>Cr>Se>Pb>Cd>Hg；丹金溧漕河Pb、Zn、As浓度与太湖流域[10]、九龙江流域[11]相比较低；Cu、Cd浓度与太浦河[12]、洞庭湖[13]相比较高。

表3 丹金溧漕河采样点的重金属质量浓度1) Table 3 Heavy mental mass concentration at sampling points in the Danjinlicao River μg/L

3.2 重金属污染评估

由表4可知，所监测的重金属在各时期的单因子污染指数均小于1.000，各采样点的各时期均处于无污染状态，重金属污染情况表现为Se>Cd>Hg>As>Cr>Pb>Zn>Cu；Pb、Cd在不同采样点的单因子污染指数波动较大，在S1、S2较高，S3相对较低。除Pb、Cd外，其他重金属单因子污染指数波动幅度较小。各采样点综合污染指数均小于0.200，整体水质良好。各采样点的内梅罗污染指数都小于1.000，呈无污染状态，但S2相对较高，S1、S3较低。

表4 丹金溧漕采样点重金属污染指数Table 4 Pollution index of heavy metals at sampling points in the Danjinlicao River

3.3 相关性分析和来源分析

3.3.1 监测指标之间的相关性分析

重金属之间的相关性见表5。Hg与Cu、Cr呈显著正相关；Pb与Zn、Cd呈显著正相关；Cu与Hg、Cr呈显著正相关；Zn与Pb、Se、Cd呈显著正相关；Se与As、Zn呈显著正相关。以上重金属之间相关系数越大，同源性越高。

表5 重金属间的相关性1)Table 5 Correlation of heavy metals in the Danjinlicao River

3.3.2 主成分分析

对重金属进行主成分分析，最终将8个变量提取出3个主成分，方差贡献率分别为33.50%、32.50%、19.40%，累积贡献率为85.40%，旋转后的主成分载荷系数见表6。结合该流域用地分布情况和相关性分析结果可推测重金属的可能来源。

表6 旋转后的主成分载荷系数Table 6 Principal component load factor after rotation

主成分1包括Pb、Zn、Cd、Se，Pb、Zn、Cd为高载荷，Se为中等载荷。由于Pb、Zn、Cd在S1的浓度相对较高，且S1附近有较多电子厂分布，其生产废水中含有较多的Pb、Zn、Cd，故得出主成分1来源于电子行业；主成分2包括Hg、Cu、Cr，均为高荷载，由于Hg、Cu、Cr在S3的浓度较高，同时S3附近有较多印染纺织厂，该行业的特征污染物包括Hg、Cu、Cr[14]，故得出主成分2主要来源于印染纺织行业；主成分3包括As、Se，其中As为高荷载，Se为中等荷载，由于砷化物会通过采矿业、矿物加工业进入水体中，引起水体污染[15-16]，故推测主成分2主要受煤炭行业的影响。

3.4 PMF分析

经计算，最终确定因子个数为3个。因子1为电子行业，污染物主要为Pb、Zn、Cd、Cr、Se，因子1对Pb、Zn、Cd、Cr、Se的贡献率分别为91.33%、76.16%、79.15%、23.76%、24.37%(见图2)；因子2为煤炭行业，主要污染物为As、Se、Hg、Cu、Zn、Cr，因子2对以上重金属的贡献率分别为90.01%、52.35%、42.16%、25.45%、23.84%、23.40%；因子3为印染纺织行业，主要污染物为Cu、Cr、Hg、Se，因子3对以上重金属的贡献率分别为67.33%、52.84%、46.93%、23.28%。该结果与多元统计分析结果出入较小，结果具有可信度。