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白洋淀湿地表层土壤主要环境元素分布特征及来源*

2022-03-05刘雪松王雨山王旭清尹德超

湖泊科学 2022年2期
关键词:白洋淀农用地水田

刘雪松,王雨山,王旭清,尹德超

(中国地质调查局水文地质环境地质调查中心,保定 071051)

内陆湖泊是地球表层系统各圈层相互作用的联结点,是陆地水圈的重要组成部分,与生物圈、大气圈、岩石圈等关系密切,具有调节区域气候、记录区域环境变化、维持区域生态系统平衡和繁衍生物多样性的特殊功能. 近年来受水资源过度利用、水环境恶化等因素的影响,导致我国许多内陆湖泊出现富营养化、水体污染、湖泊萎缩、生物多样性减少等不同类型的环境问题[1-2]. 白洋淀是我国华北平原为数极少且最大的淡水湖泊,享有“华北之肾”、“华北明珠”等美誉[3-4],具有缓洪滞沥、蓄水灌溉、调节局部地区气候、改善生态环境、补充地下水、保护生物多样性等多种生态功能[5-6]. 近年来,在人类活动和气候变化的综合作用下,白洋淀生态环境条件发生很大变化,呈现出入淀水量减少,湿地萎缩、连通性变差、环境元素富集、生物多样性减少等诸多生态危机[7-12]. 雄安新区成立后,白洋淀成为新区“淀水林田草生命共同体”的重要组成部分. 逐步恢复淀区面积,建设白洋淀国家公园,有效治理农村面源污染,恢复“华北之肾”功能,成为白洋淀远景规划来的发展定位[13].

以往白洋淀淀内的环境元素研究与分析,侧重于重金属和氮、磷元素,其赋存介质主要集中在水体和底泥,研究表明白洋淀水体整体处于富营养状态,底泥中的砷、镉处于较重-重污染状态[14-15]. 淀区外(千里堤范围外)耕地区开展了1∶5万的土地质量地球化学调查,但对于淀区内星罗棋布的台地、纯水村及少量耕地等土壤环境元素的分布特征尚未未开展过调查工作,对其来源更是缺乏系统的研究. “白洋淀生态环境治理和保护规划(2018-2035年)”要逐步恢复湿地,现有的纯水村、耕地和其他类型的陆地都将被淹没,淹没后土壤重金属元素和氮磷等营养物质元素的释放将对水体污染和富营养化产生一定的影响. 因此开展淀区内现有非淹没区土壤主要环境元素的分布特征和物源分析可为淀区陆地的淹没风险评价提供科学依据.

本文以白洋淀淀内现有非淹没的0~20 cm表层土壤为工作对象,以淀中土地利用类型为主要分类准则,以As、Hg、Cd、Cr、Pb、Ni、Cu、Zn和N、P为分配特征和来源为研究内容,以统计分析、方差分析、相关分析和因子分析为主要分析手段,对淀区土壤主要环境元素物源归属进行分析和探讨,以期为白洋淀淀区水面恢复时的环境整治实施提供数据支撑.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

白洋淀位于雄安新区南部,是大清河流域中部的天然湖泊,是华北平原上为数极少的淀泊之一,也是雄安新区发展的重要生态水体. 淀区由白洋淀、藻苲淀、马棚淀、烧车淀等143个大小不等的淀泊组成,总面积约366 km2. 淀区内河淀相连、沟壑纵横,围埝、台田、村庄交错分布,景观格局较为破碎[16]. 淀区主要由水体、湿地植被、水田、旱田和居民建设用地5种类型构成. 其中水体144.77 km2,湿地植被80.22 km2,水田11.22 km2,旱地76.56 km2,建设用地28.83 km2[17].

1.2 样品采集与分析

根据淀区内部的景观格局现状,以千里堤范围内常年出露,不被水淹的0~20 cm土壤为样品采集对象,样品分布的土地利用类型主要为居民建设用地、旱地、水田和林草荒地. 样品采集分2019年和2020年两次采集完毕. 样品采集以典型性和代表性为主要原则,面积超过66666 m2的水田、旱地由于均质性较好,采用网格化布样方法,对于碎块化的居民建设用地和林草荒地,根据地块形状和地物分布采用判断布样法,以体现样品的代表性原则. 合计化学分析样品为420个,样品平均分布密度为4个/km2(图1);物理岩性分析样品根据不同土地利用类型,按照10%比例进行筛选,合计42个.

化学分析样品经干燥、去杂质和过筛(孔径为2 mm)后,送河北省地质实验测试中心进行分析,分析方法依据LY/T 1228-2015和DZ/T 0130-2006,土壤样品测定的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn在样品经混酸(HNO3-HF)于140℃电热板上持续加热消解后, 采用电感耦合等离子发射光谱法测定. 土壤样品的总氮(TN)含量采用凯氏氮蒸馏-酸碱滴定法测定,土样中的总磷(TP)含量采用高氯酸-硫酸法酸化分解,比色法测定.

土壤岩性样品送中国地质调查局水文地质环境地质调查中心土工实验室进行分析,粗粒采用筛析法,细粒采用密度计法.

图1 白洋淀淀区陆面样品分布Fig.1 Distribution of sampling sites on Lake Baiyangdian lands

1.3 数据处理

本文采用SPSS 19软件对土壤样品测试结果进行统计分析,以统计描述、方差分析、相关分析和因子分析为主要数据分析手段,确定陆面土壤环境元素含量之间的关系;采用ArcGIS软件,反距离权重插值法对其分布特征进行空间分析;综上数据处理手段,综合分析其分布特征和物质来源.

2 结果与分析

2.1 白洋淀主要土壤环境元素含量分布特征

淀区土壤主要环境元素含量的统计特征如表1所示. 为了更准确地对比淀区土壤环境元素和临近区域土壤元素含量分布的差异性,区域背景值采用海河平原北部地区之冲积-冲湖积平原土壤地球化学基准值统计参数[18],而非整个河北平原的背景值. 为使淀区背景值和区域背景值相对应,淀区背景值采用全部数据剔除2倍标准差后的均值. 除元素P外,其余元素淀区背景值均高于区域背景值(表1),说明淀区内土壤环境元素,受人类活动影响整体上呈现出富集的态势. 以(淀区背景-区域背景)/淀区背景,作为淀区元素背景值的变化率对环境元素变化情况进行分组,其中As、Zn、P、Cr的变化率均小于10%,与区域背景值无明显差异;N、Pb、Cd、Ni变化率在13%~17%之间,稍高于区域背景值;Hg、Cu变化率在23%~36%,显著高于区域背景值. 说明人类影响方式和程度的差异,导致淀区土壤环境元素在富集程度上呈现出分化的趋势. 从变异系数Cv来看[19],大部分元素变异系数在0.20~0.53之间,属于中等变异水平;Hg元素变异系数超过1.0,属于强变异水平,而Hg也是显著高于区域背景值的元素.

与我国新修订的《农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618-2018)和《建设用地土壤污染风险管控标准》(GB 36600-2018)相比, Cd、Hg、As、Pb、Cr均低于土壤污染管制值,仅有0.2%的样品中As和0.7%的样品中Cu超土壤污染筛选值.

2.2 白洋淀土壤主要环境元素空间分布特征

淀区土壤主要环境元素分布特征如图2所示,重金属元素(Hg除外)整体表现出相似的空间分布特征,即淀区核心(王家寨、圈头乡等淀中村)区域元素含量表现为低值区,淀区周边区域(农用地)元素含量相对较高,尤其在淀区李庄镇区域更为突出;元素含量呈现出点状和片状结合分布的特征;营养元素N、P分布,在非农用地区域较为均匀,在农用地中,存在一定差异,P元素比N元素含量较为丰富. 从具体分布特征上看,Ni、Cr在整个淀内土壤中分布特征高度相似;As、Cd、Ni、Cr在整个淀内土壤中分布特征中高度相似;As、Pb在淀区南部农田中分布特征高度相似,Cu、Zn在淀区中部淀中村和东部农田和村镇混合带分布特征中高度相似. 重金属元素Hg高值区仅分布在淀中和淀边5个村落,其余多为低值区.

整个淀区土壤pH低值区多分布在淀区核心区的淀中村和淀中高台地区域,在距离淀区水体较远的南部农田区域,pH呈现升高的趋势.

表1 淀区土壤主要环境元素统计特征Tab.1 Descriptive characteristics of main environmental element’s contents in the soil

Hg元素的单位为μg/kg,pH无量纲,其他元素单位均为mg/kg. 土壤筛选值*代表水田,#代表果园,无标号代表其他.

2.3 不同土地利用类型中环境元素分布特征

淀区内主要土地利用类型和样品分布如下:建设用地163组、水田36组、旱地123组、林草荒地98组. 上述陆面类型的样本量均超过30,属于大样本类型[20],样本均值抽样分布近似服从正态分布,然后对环境元素在4种陆面类型中的总体方差进行齐性检验,结果如表2所示,Hg、Ni、Cu、As、P、N的P值均小于0.05,说明通过方差齐性分析,适用于方差分析;Cd、Cr、Pb、Zn的P值大于0.05,不适用方差分析,采用Welch检验和Brown-Forsythe检验[21]. 具体检验结果如表3所示,除Hg外,其余元素的P值均小于0.05,说明Hg以外不同陆面类型环境元素的均值之间有显著差异. 进一步对不同土地利用类型的环境元素均值进行多重比较(方差齐时用LSD法,方差非齐时用Games-Howell法),探讨影响的差异,结果如表4所示. 绝大部分重金属元素均值在建设用地和农用地(旱田和水田)表现出显著性差异(Zn在建设用地和旱地无显著差异);绝大部分重金属元素均值在建设用地和林草荒地无显著性差异(Ni除外);绝大部分重金属元素均值在林草荒地和农用地表现出显著性差异(As在林草荒地和旱地无显著差异);农用地中水田和旱地类型中,除Cr、Pb、Zn无显著差异外,其余元素具有显著性差异. 营养元素P在建设用地和水田、林草荒地和水田间无显著差异,其他土地利用类型间均有显著差异;N元素建设用地和林草荒地无显著差异外,在其他土地利用类型间都具有显著性差异. 综上,大部分元素在建设用地和林草荒地2种土地利用类型无显著差异性,在建设用地与农用地、林草荒地域农用地间表现出显著差异性,说明农业活动是造成环境元素在不同类型的陆面分布的主要原因,农业耕作方式的不同,引起除Cr、Pb、Zn以外环境元素的分布差异.

基于不同土地利用类型中土壤环境元素分布差异,进一步分析其在上述土地利用类型中分布的差异原因. 由于不同元素间的量级相差较大,为将元素在同一值域范围内进行比较,对环境元素在不同土地利用类型的均值取自然对数,以陆面类型为横轴,以均值自然对数为纵轴绘制环境元素分布折线图(图3). 由图中可以看出,重金属元素除Hg外,Ni、Cu、Cr、As、Pb、Zn均表现出在农用地富集的趋势,其中以水田富集最为显著;痕量元素Cd的含量取对数后为负值,因此不在图中表示,但其实际含量均值特征与除Hg以之外的其他重金属相似. Hg元素则表现为在建设用地最为富集,其次为农用地,在林草荒地富集程度最低. 与大多数重金属相似,富营养元素N在水田富集最为显著;P元素则在旱地富集最为显著.

图2 白洋淀淀区土壤主要环境元素空间分布Fig.2 Spatial distribution of main environmental elements in soil of Lake Baiyangdian

表2 不同土地利用类型环境元素方差齐性分析Tab.2 Analysis of the variance homogeneity of environmental elements of different land types

综上,人类活动是淀区表层土壤主要环境元素分布特征的关键影响因素. 不同土地利用类型中Hg元素无显著差异,是Hg具有极强的挥发性,是自然界唯一能以气相形式存在的金属元素,可在大气中进行长距离的迁移导致[22-23],但仍与人类活动有一定关系[24]. 建设用地的Hg元素含量均值最高,是因为该区域人类活动最为密集;农用地次之,且旱地Hg元素含量均值高于水田,是因为淀区旱地为一年两熟或多数,水田为一年一熟,旱地人类活动较水田更密集,而林草荒地人类活动影响较小,因此其含量均值也最低. 其他重金属元素在农用地表现为富集,主要由大气干湿沉降和人类农业活动影响导致,淀区水田以水稻和莲藕为主,旱地以小麦、玉米和梨园为主,大田作物施肥主要为氮肥、复合肥和磷肥,经济作物适当补充锌肥,波尔多液和福美胂等农药也是本区域经济作物主要的抗菌农药,而Cd、As、Zn、Pb、Cu重金属来源之一正是上述肥料和农药的施用. 此外淀区农用地地表开阔,适合大气物质沉降地表,加之地表土壤粗糙松软,有利于元素物质的汇集,这与潘粤明研究结果一致[25],即中国北方Cu、Pb、Zn、Cd、As等重金属的大气输入量与它们在农业表层土壤中的增加量相同. 此外重金属元素和N在水田类型富集最为突出,因为本研究区水田以黏性土(壤土为22%,黏土为78%)为主,旱地(壤土为66.7%,黏土为27%)、建设用地(壤土为85%,黏土为7.4%)和林草荒地(壤土为72%,黏土为11%)以壤土为主,土壤越粘重,越有利于元素富集,此外据调查访问安新县农业局,淀区氮肥使用情况一般为水田>水浇地>旱地,这是N元素在水田富集的重要因素. 而P元素在旱地表现为富集,一是与P的淋失特性相关,因为旱地对P的吸附无论在强度还是容量方面均大于同母质的水田土壤[26];二是与淀区磷肥施用有关,安新县农业局访问结果,淀区磷肥使用情况一般为旱地>水田>水浇地.

表3 不同土地利用类型环境元素均值参数检验Tab.3 Tests on the mean parameters of environmental elements of different land types

表4 不同土地利用类型元素均值差异显著性多重比较Tab.4 Multiple comparisons of the element’s significance of different land types

图3 不同土地利用类型环境元素分布示意Fig.3 Distribution of environmental elements in different land types

2.4 白洋淀土壤环境元素物源分析

自然界元素间多具有共生规律和伴生关系,因此对具有相似来源的元素可采用相关分析法予以辅助确定[25]. 淀区土壤环境元素Pearson相关系数如表5所示. 由表可见,达到中度显著(r>0.5,P=0.05)相关以上的元素大概分为5组:分别是Cd、Cr、Pb、Cu、Ni;As、Cr、Ni;N与P;Cu与Zn;N与Cd、Pb. 说明上述5组元素间存在一定程度的共源性或相似的富集途径.

根据郭海泉等对河北平原土壤重金属元素富集因子分析[27-28]得知,Cr、Pb、Cu、Ni具有相近的污染富集特征,这和第一组高度契合. 据中国科学院大气物理研究所潘月鹏等[29]对中国北方区域冬季大气干沉降颗粒分析得知,保定地区大气颗粒中重金属Pb、Cu、Ni、Cr、Zn显著高于京津冀的均值,说明第一组主要共源之一是外来的大气沉降.

第二组As和Cr、Ni表现出中度显著相关性,Cr、Ni高度相关,由第一组分析可知是大气沉降是Cr、Ni的主要来源,前述分析淀区As元素主要来源有2个——农业和大气输入,本组As表现出与Cr、Ni中度显著相关,说明As来自于大气沉降的比例要大于农业肥料农药的施用.

第三组N与P,既是农业肥料(化肥和农家肥)的主要元素,也是畜牧养殖排放的主要成分,淀区除了农业、村镇就是水面,没有规模化的畜牧养殖场地,因此两者显著相关主要是农业施肥造成的,因此肥料是两者的共源因素.

第四组Cu与Zn,Cu也是其他重金属的共源元素,Zn虽然和其他重金属相关性达不到中等,但是也和Cd、Pb、Ni达到了低度显著相关,说明Zn和第一组也存在一定的共源性,但是还有其他方面影响导致Zn和Cu相关性进一步加强,据张秀芝等的研究[12],白洋淀区中西部(李庄镇周边)分布有数家简易炼铜厂、炼锌厂及小-中型的电镀厂(以镀锌、铜为主),这也与Zn和Cu高值区的空间分布相一致,说明小冶炼使得Cu、Zn的相关关系增强.

第五组N与Cd、Pb,N元素除了地质原生背景外,最重要一部分来自农业氮肥. 而氮肥含有较多的杂质,尤其对于硫酸铵氮肥来说,其中重金属含量超过尿素的几十倍[30],因此这一组共源性是氮肥的施用.

表5 淀区表层土壤主要环境元素Pearson相关系数Tab.5 Pearson correlation coefficients of main environmental elements in the surface soil of Lake Baiyangdian lands

表6 淀区表层土壤主要环境元素 因子分析旋转矩阵*Tab.6 Results of factor analysis of main environmental elements in the surface soil of Lake Baiyangdian land

为进一步探讨淀区表层土壤环境元素的来源和影响因素,对上述环境元素进行因子分析. 本文环境元素数据Bartlett球度检验结果伴随概率值sig=0<0.05,检验显著;KMO=0.812,适合进行因子分析. 因子分析结果得到3个特征值大于1的主因子,累计方差解释程度达到了75.6%. 为了使公共因子的典型性更加突出,因子解的意义更容易解释,对主成分矩阵进行正交旋转,结果如表6所示,除了Pb、Cd横跨3个因子出现三载荷,Cu横跨2个因子出现两载荷外,其他元素均为单载荷,因此无须进行斜交旋转.

第一主成分因子的方差贡献率为31.9%,因子载荷大于0.4的元素有Ni、Cr、As、Pb、Cu和Cd,这与相关分析中第一组基本类似,但是多了As元素,这与第二组也有了交叉,从表5可以看出,As除了与Cr、Ni中度显著相关外,与Pb、Cu、Cd也达到了低度显著相关,而上述组分主要是燃煤烟气中的主要成分. 这说明因子1元素主要除了原生地质背景外,主要由燃煤形成烟气,在大气携带下产生的干湿沉降造成的,因此命名为大气沉降型.

第二主因子的方差贡献率为24.2%,因子载荷大于0.4的元素有P、N、Hg、Cd、Pb. 因子2元素是相关分析中第三组和第五组的组合,该主成分元素的富集除元素背景外,主要来源于农业肥料. N、P是氮肥、磷肥中的主要元素,而Hg、Cd、Pb又是肥料中常见的伴生元素. 我国肥料种类繁多,除了水溶性化肥外,还有有机肥、复合肥等,其中As、Pb、Cd、Hg是有机肥料中最容易出现超标的重金属元素[31]. 综上,因子2命名为农业输入型.

第三主因子的方差贡献率为19.5%,因子载荷大于0.4的元素有Cu、Zn、Cd和Pb. 因子3是相关分析中第四组共源元素的反映,其中次要载荷因子Cd、Pb既有大气沉降的因素也有农业输入的因素,但主要载荷因子Cu、Zn却是前述分析白洋淀周边众多的铜、锌小冶炼作坊无序排放引起的. 因此因子3命名为工业叠加型.

3 结论

1)白洋淀淀区内土壤主要环境元素含量,除元素P外,其余元素的淀区背景值均高出区域背景值,呈富集趋势.

2)受大气沉降和农业活动影响,大部分元素趋向于农用地类型富集,除P元素外,在水田的富集最为突出;受周边小冶炼工业活动影响,在淀区局部(李庄镇区域)出现重金属富集的现象. Hg元素在人类活动最为密集的村镇等建设用地最为富集.

3)淀区内土壤主要环境元素的来源分为3种类型:大气沉降型,代表性元素为Ni、Cr、As、Pb、Cu和Cd,主要来源于淀区燃煤烟气的大气沉降;农业输入型,代表性元素为P、N、Hg、Cd、Pb主要来源于农业施肥和人类生活;工业叠加型,代表性元素为Zn、Cu、Cd、Pb,主要来源于淀区大气的沉降,周边小冶炼作坊的无序排放对其分布产生叠加影响.

致谢:感谢王旭清、尹德超提供的图件.

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