北亚热带东部次生阔叶林降水过程中的镉、铅、砷含量变化

2022-07-22钱学诗李勇钱壮壮葛晓敏唐罗忠

生态环境学报 2022年5期

钱学诗，李勇，钱壮壮，葛晓敏，唐罗忠*

1. 南京林业大学南方现代林业协同创新中心/南京林业大学林学院，江苏南京 210037；2. 青田县林业局，浙江丽水 323900；3. 生态环境部南京环境科学研究所自然保护与生物多样性研究中心/国家环境保护生物安全重点实验室，江苏南京 210042

近几十年以来，随着工业化和城市化的快速发展，人类向大气排放的污染物种类和数量不断增加，其中重金属因其毒性强、分布广、降解难、危害周期长等特点，成为人们关注的焦点（姚琳等，2012）。大气中的重金属容易富集在气溶胶颗粒上，通过重力沉降、湍流扩散、雨雪降淋等作用，以干沉降和湿沉降形式进入地球表面（王梦梦等，2017）。研究表明，大气沉降占农田土壤Cd、Pb和As总输入量的20%—85%；在南方降水量较大的平原地区，通过降雨沉降的As、Cd则可达总沉降量的90%以上（Hou et al.，2014；李定远等，2008）。在重金属污染中，Cd、Pb和As都是生物毒性很强、生态风险很高的有害重金属，容易通过食物链侵入人体，对健康造成威胁，因此已被纳入中国重金属污染防治规划中（田贺忠等，2012）。所以，研究降水中的Cd、Pb和As含量变化规律对于评估区域环境的重金属污染风险具有重要意义。

森林是维持陆地生态系统平衡和改善生态环境的重要基础，它不仅能吸收和滞纳大气污染物，净化大气环境，而且能调节和净化流域水质（韩春等，2019）。一些污染物以大气降水为载体，经过林冠、树干、凋落物和土壤的截留、吸收和转化后含量会明显降低；同时，森林各个组分在降水过程中也会淋溶和释放部分污染物（马明等，2017）。基于不同地区的大气污染状况，以及气象、地形、土壤和森林类型存在差异，森林对重金属元素的截留或释放作用也存在差异。目前，关于森林降水过程中Cd、Pb、As变化特征的研究多集中在暖温带的秦岭（张胜利，2009；梁翠萍等，2011）、中亚热带的重庆（孙涛等，2016；张淑芬等，2017）和四川（林静等，2013）以及南亚热带的广东（陈步峰等，2004）等地区，北亚热带森林的相关研究较少且主要位于生态保护区域，例如康希睿等（2021）在浙江省庙山坞开展了3种林分对降雨中重金属调控作用的研究。江苏省句容市下蜀镇毗邻南京市，人口多，交通发达，工矿企业密集，是江苏省重要的工业集中区。本文通过对该区域大气降雨、麻栎+枫香混交林林内雨、树干茎流、地表径流的Cd、Pb和As含量进行调查与分析，拟揭示森林不同组分对降水过程中重金属的截留能力和净化作用，解析重金属污染源，为防治重金属污染，发挥森林的环境净化功能提供理论依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

研究区位于江苏省句容市境内的南京林业大学下蜀林场空青山（32°13′N，119°20′E）（图1），属于宁镇山脉东段，最高海拔322.6 m，坡度10°—30°；北亚热带季风气候，四季分明，年均气温15.2 ℃，极端最高气温39.6 ℃，极端最低气温−16.7 ℃，年均降水量1055.6 mm，主要集中在6—8月。土壤类型为黄棕壤，质地较粘。地带性植被为带有常绿植物的落叶阔叶林，以壳斗科栎属落叶树种为主，属于北亚热带向暖温带过渡的植被类型。

图1 下蜀林场区位图Figure 1 The place of Xiashu forest farm

本研究以20世纪50年代封山育林后恢复形成的次生落叶阔叶混交林为研究对象，林分位于空青山东南坡。森林群落保存完好，大乔木主要有麻栎（Quercus acutissima）和枫香（Liquidambar formosana），并有少量栓皮栎（Q.variabilis）；小乔木和灌木主要有短柄枹（Q.glandulifera）、白檀（Symplocos paniculata）、刺楸（Kalopanax septemlobus）、杜鹃（Rhododendron simsii）、构骨（Ilex cornuta）、络石（Trachelospermum jasminoides）和菝葜（Smilax china）等；草本层较少，以麦冬（Ophiopogon japonicus）和蕨类植物为主。

1.2 研究方法

1.2.1 样地设置和样品采集

2015年1月，根据典型性和代表性原则，在麻栎与枫香天然次生混交林内设置3个20 m×20 m的固定样地。调查林分及土壤基本情况见表1和表2。

表1 林分优势木基本情况Table 1 Basic characteristics of dominant trees in stand

表2 林地土壤表层（0—15 cm）理化性质Table 2 Physicochemical properties of the surface soil(0–15 cm) in the sample plot

采集的降水类型分别为大气降雨、林内雨、树干茎流和地表径流，采样时间为2015年1—12月。采样方法如下。

大气降雨：在林分外选择一空旷地，将3个容积为18.9 L的塑料桶（口径5 cm）用沙袋固定在空地上，将口径为27 cm的大塑料漏斗固定在塑料桶口，以承接林外降水。为防止植物碎片、昆虫等杂物混入桶中，将孔径为l mm的尼龙网置于漏斗口处进行过滤。

林内雨：在固定样地内随机布设 15个容积为11.3 L的塑料桶（口径5 cm），用沙袋固定，将口径为27 cm的大塑料漏斗固定在塑料桶口，以承接林内降水。为防止植物碎片、昆虫等杂物混入桶中，将孔径为l mm的尼龙网置于漏斗口处进行过滤。在调查和采集水样时，每个样地5个塑料桶的水样混合后取样作为1个混合样，即形成3个混合林内雨水样。

树干茎流：对固定样地中的林木进行每木检尺，选择3株麻栎平均木和3株枫香平均木，并考虑树冠的代表性。将内径约3 cm，长约2 m的塑料软管对称剖开，将塑料管凹槽朝上，S形缠绕固定在选定的树干上，并用玻璃胶填充塑料管与树皮之间的缝隙。将塑料管尾部插入容积为70 L的塑料桶中，用以收集树干茎流。为防止植物碎片、昆虫等杂物混入桶中，将孔径为l mm的尼龙网置于塑料管与盛水容器连接处进行过滤。

地表径流：在固定样地中选择3处有代表性的坡面，用硬质塑料板在地表围一个面积为4 m2大小的小型围堰，在下坡面埋设带盖的大型塑料桶，通过三角形引水槽将地表径流引入塑料桶中。为防止植物碎片、昆虫、土块等杂物混入桶中，将孔径为l mm的尼龙网置于引水槽与塑料桶之间进行过滤。

每次比较大的降水（能收集到各类降水）后及时测量和记录各类降水体积，并用聚氯乙烯塑料瓶采集水样，放入−18 ℃的冰箱中保存，以待分析。以上器材和集水容器在使用前均用自来水和蒸馏水洗净。

1.2.2 样品测定

参照行业标准《水质 65种元素的测定电感耦合等离子体质谱法》（HJ 700—2014），利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS，Perkin Elmer NexION300，USA）测定各类水样的 Cd、Pb、As质量浓度。

1.2.3 数据处理

1.2.3.1 降水量、重金属年均加权质量浓度以及通量的计算

（1）降水量（P，mm）

大气降雨量、林内雨量根据收集降水的漏斗口径面积推算；树干茎流量根据单位面积内树木株数推算；地表径流量根据径流场面积推算。

（2）各类降水中重金属年均加权质量浓度（C，μg·L−1）

式中：

Ci——单场降雨后测定的重金属质量浓度（μg·L−1）；

Pi——相应的降水量（mm）；

n——测定的降水次数。

（3）各类降水中重金属离子通量（F，g·hm−2）

式中各符号含义同上。

1.2.3.2 大气降水中重金属污染源解析方法

聚类分析和因子分析相结合是重金属污染源解析的有效方法（Fu et al.，2013）。本文的聚类分析采用皮尔逊相关系数衡量变量间的相似度，每两个样本间采用组间平均法连结。因子分析采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和Bartlett球形度检验后，采用主成分分析法提取因子，用最大方差法对载荷矩阵进行正交旋转（Fu et al.，2013）。

1.2.3.3 林内降水中淋溶效应分析方法

参考方江平等（2010）的研究方法，选用净淋溶量和淋溶系数这两个指标进行评估，其中净淋溶量是林内雨或树干茎流、地表径流中重金属质量浓度与大气降雨中重金属质量浓度的差值；淋溶系数是林内雨或树干茎流、地表径流中重金属质量浓度与大气降雨中重金属质量浓度的比值。

以上数据分析由 SPSS 24和 Microsoft Excel 2019完成，运用Origin 2018制图。

2 结果与分析

2.1 不同类型降水的水量年动态

从2015年1—12月对大气降水（林外雨）、林内雨、树干茎流和地表径流进行了统计（图2），全年共有 23次较大的降水（无法收集到水分的降水事件未计入），年降水量为1763.1 mm（表3），是常年平均降水量（1055.6 mm）的1.7倍左右。不同月份之间差异较大，其中1月份没有观测到明显降水，2月的降水量也较小，3—5月有所增多；6月有3次大的降水，累计降水量达643.9 mm，占全年的 36.52%；7、8月降水虽有所减少，但仍然较大，分别占全年降水量的8.98%和10.26%；从9—12月降水量减少。所以，大气降水主要集中在6—8月，其占全年总降水量的55.76%。林内雨、树干茎流和地表径流的水量动态与大气降水基本一致。林内雨和树干茎流年累积量分别为1602.49 mm和67.19 mm，分别占大气降水量的90.89%和3.81%；地表径流年累积量为240.23 mm（表3）。

图2 2015年研究地不同类型降水的水量动态Figure 2 Rainfall dynamics of various precipitation types in the study area in 2015

表3 大气降雨、林内雨、树干茎流和地表径流的年累积量Table 3 Accumulation of bulk precipitation, throughfall,stemflow and surface runoff in 2015

2.2 不同类型降水中Cd、Pb、As的质量浓度动态

2.2.1 大气降雨中Cd、Pb、As的质量浓度动态

由图3可知，大气降雨中的Cd质量浓度变化范围为 0.071—0.246 μg·L−1，Pb 质量浓度的变化范围为 0—0.452 μg·L−1，As 质量浓度的变化范围为0.222—2.724 μg·L−1。Cd、Pb、As的年加权平均质量浓度分别为 0.114、0.151、0.681 μg·L−1，表现为As>Pb>Cd。Cd和As的质量浓度在6—8月较低，2—5月和 9—12月较高；Pb的质量浓度在 7—12月较低，2—6月较高。大气降雨中3种元素基本上都达到地表水环境质量标准（GB 3838—2002）I类要求。

图3 大气降雨中Cd、Pb、As的质量浓度动态Figure 3 Dynamics of Cd, Pb and As concentrations in bulk precipitation

2.2.2 林内雨中Cd、Pb、As的质量浓度动态

由图4可知，林内雨中Cd质量浓度的变化范围为 0.036—0.293 μg·L−1，Pb 质量浓度的变化范围为 0.074—1.933 μg·L−1，As质量浓度的变化范围为0.461—3.235 μg·L−1。Cd、Pb、As的年加权平均质量浓度分别为 0.097、0.413、0.934 μg·L−1，表现为As>Pb>Cd，与大气降雨相同。Cd和 As的质量浓度在6—8月较低，2—5月和9—12月较高；Pb的质量浓度在6—12月较低，2—5月较高。林内雨中3种元素基本上都达到地表水环境质量标准（GB 3838—2002）I类要求。

图4 林内雨中Cd、Pb、As的质量浓度动态Figure 4 Dynamics of Cd, Pb and As concentrations in throughfall

2.2.3 树干茎流中Cd、Pb、As的质量浓度动态

由图5和图6可知，麻栎和枫香树干茎流中Cd的年加权平均质量浓度分别为0.397 μg·L−1和0.402 μg·L−1，变化范围分别为 0.031—1.777 μg·L−1和0.039—1.503 μg·L−1；Pb 的年加权平均质量浓度分别为 3.943 μg·L−1和 3.588 μg·L−1，变化范围分别为0.960—8.738 μg·L−1和 1.120—7.856 μg·L−1；As的年加权平均质量浓度分别为 1.903 μg·L−1和 1.747 μg·L−1，变化范围分别为 0.593—4.263 μg·L−1和0.566—4.268 μg·L−1。就年加权平均质量浓度而言，表现为 Pb>As>Cd。3种重金属的质量浓度在6月明显低于其他月份。麻栎与枫香之间的 Cd、Pb、As质量浓度差异较小，且变化趋势一致。树干茎流中3种元素基本上都达到地表水环境质量标准（GB 3838—2002）I类要求。

图5 麻栎树干茎流中Cd、Pb、As的质量浓度动态Figure 5 Dynamics of Cd, Pb and As concentrations in stemflow of Quercus acutissima

图6 枫香树干茎流中Cd、Pb、As的质量浓度动态Figure 6 Dynamics of Cd, Pb and As concentrations in stemflow of Liquidambar formosana

2.2.4 地表径流中Cd、Pb、As的质量浓度动态

由图7可知，地表径流中Cd、Pb、As的质量浓度动态变化与林内雨相似，其中Cd质量浓度的变化范围为 0.017—0.301 μg·L−1；Pb 质量浓度的变化范围为 0.052—1.002 μg·L−1；As质量浓度的变化范围为 0.493—2.906 μg·L−1。Cd、Pb、As的年加权平均质量浓度分别为 0.116、0.371、1.069 μg·L−1，表现为 As>Pb>Cd。Cd和 As的质量浓度在 6—8月较低，其他月份均较高；Pb的质量浓度在6—12月较低，2—5月较高。地表径流中 3种元素基本上都达到地表水环境质量标准（GB 3838—2002）I类要求。

图7 地表径流中Cd、Pb、As的质量浓度动态Figure 7 Dynamics of Cd, Pb and As concentrations in surface runoff

2.3 Cd、Pb、As质量浓度与降雨量的相互关系

对各类型降水中的Cd、Pb、As质量浓度与相应的降雨量进行相关性分析，结果（表4）表明，Cd、Pb、As质量浓度与大气降雨量、林内雨量和树干茎流量基本呈显著（P<0.05）或极显著（P<0.01）负相关，与地表径流量呈负相关，但相关性不显著（P>0.05）。

表4 重金属质量浓度与不同类型降雨量的相关性Table 4 Correlation between heavy metal concentration and different types of rainfall

2.4 污染源解析及淋溶效应分析

2.4.1 大气降雨污染源解析

基于组间平均连接法的聚类分析结果（图8）可以看出，本研究区大气降雨中Cd与As的距离是1左右，它们与Pb之间的距离是25左右，因此可以认为Cd和As的同源性较高，Pb可被单独归为一类。KMO的检验系数为0.666，大于标准值0.50；Bartlett球形度检验的显著性为0.021，符合P<0.05的要求，表明重金属质量浓度标准化后的数据适合做因子分析。结果（表5）表明，因子分析所提取的2个主成分能累积解释总方差的81.746%，说明变量的大部分信息没有损失，提取效果较好。PC1和PC2显示重金属污染源主要有2个，Cd和As在PC1上具有较高载荷，两者表现出一致性，它们的方差贡献率为47.462%；而Pb在PC2上具有较高载荷，方差贡献率为34.284%。由此可见，聚类分析结果和因子分析结果在大气降雨的重金属污染源解析中具有较好的一致性。

图8 大气降雨重金属的聚类分析Figure 8 Cluster analysis of heavy metals in bulk precipitation

表5 大气降雨重金属的旋转成分矩阵Table 5 Rotational composition matrix of heavy metals in bulk precipitation

2.4.2 林内雨、树干茎流、地表径流淋溶效应分析

大气降雨进入森林生态系统后，与林冠、树干、凋落物、土壤等发生一系列物理、化学和生物反应，使降雨中的重金属质量浓度发生变化。表6为林内雨、树干茎流、地表径流与大气降雨的淋溶作用比较，结果表明，除了林内雨的Cd以外，其他类型降水的重金属年均质量浓度均不同程度地高于大气降雨，所以，除了林内雨Cd的净淋溶量表现为负值之外，其他类型降水中的重金属净淋溶量均表现为正值。麻栎与枫香树干茎流的重金属年均质量浓度、净淋溶量和淋溶系数基本相同。在不同类型降水中，Cd和As的淋溶系数大小依次为林内雨<地表径流<树干茎流，Pb依次为地表径流<林内雨<树干茎流。在相同类型降水中，林内雨和地表径流的淋溶系数大小顺序为 Cd

表6 各水文过程中重金属的年均质量浓度、净淋溶量和淋溶系数Table 6 Annual weighted concentration, net leaching amount and leaching coefficient of heavy metals in the hydrologic processes

2.5 Cd、Pb、As输入量与输出量

表7为大气降雨、林内雨、树干茎流、地表径流中重金属的年通量。可以看出，在大气降雨中As的年通量最大，其次是Pb，而Cd最小；林内雨和树干茎流中 3种重金属的总量达 26.429 g·hm−2·a−1，与大气降雨相比，增加了 57.44%。，但是与大气降雨相比，林内雨的 Cd年通量降低了21.3%，Pb和As分别提高了152.7%和27.0%。树干茎流和地表径流中的重金属质量浓度虽然都比较高（表6），但是它们的年通量均小于大气降水和林内雨，其原因主要是树干茎流量和地表径流量明显小于大气降雨量和林内雨量（表3）。

表7 各水文过程中的重金属年通量Table 7 Annual fluxes of heavy metals in the hydrologic processes

3 讨论

3.1 降水中Cd、Pb、As质量浓度的季节性变化

本研究中的大气降雨、林内雨、树干茎流和地表径流等不同类型降水的Cd、Pb、As质量浓度总体上表现为雨季低旱季高的趋势。6—8月属于本研究地的雨季，降水量大，对重金属产生了稀释效应，导致重金属质量浓度处于较低水平。2—5月和9—12月属于旱季，降水量小，对重金属产生了浓缩效应，导致重金属质量浓度处于较高水平（Zang et al.，2021）。此外，2—5月的重金属质量浓度也略高于9—12月，一方面可能是由于2—5月中每次的平均降水量总体低于9—12月，另一方面可能是1月没有明显降水，干沉降时间较长，沉降物累积量较大，可供淋溶的重金属数量增多（高郯等，2022）。通过对各类降水中的重金属质量浓度与其降雨量的相关性分析可知，与大气降雨、林内雨和树干茎流相比，地表径流中重金属质量浓度受降雨量的影响不显著，这可能是由于地表土壤和凋落物对降水中的重金属Cd、Pb和As具有较强的缓冲能力。

3.2 不同类型降水中的Cd、Pb、As质量浓度差异

3.2.1 大气降雨

大气降雨中的重金属主要来源于降水对气溶胶的淋溶，其质量浓度不仅受元素自身亲水性影响，也受降水pH、降雨量以及风速等因素的影响。对比发现，本研究的大气降雨重金属质量浓度与南京市北郊（韩红霞等，2017）相近，低于吉林长春（杨忠平等，2009）、贵州都匀（赵晓韵等，2014）等城市，高于德国北部（Lorenz et al.，2021）、甘肃祁连山（赵宇豪等，2017）等地区。大气降雨中的Cd、Pb、As等元素质量浓度受人类活动的影响较大（Abraham et al.，2018；田贺忠等，2012；康希睿等，2021）。As通常被认为是燃煤的标识组分（邓林俐等，2020），Cd与煤、石油的燃烧以及冶炼等工业生产活动密切相关（Xu et al.，2014），Pb主要来源于燃煤、电镀等工业生产以及汽车尾气排放等交通污染（王桢等，2018）。本研究地位于江苏镇江句容市下蜀镇，该区域及周边地区的发电、水泥、石油化工等工矿企业众多，人口密集，交通发达（图1），大气降雨中的As、Cd可能与该区域及周边地区大量使用化石燃料有关。燃煤虽然也是Pb的来源之一，但与As和Cd的聚类距离较大（图8），说明本研究大气降雨中 Pb的主要来源可能不是燃煤，而是该区域的交通污染。

3.2.2 林内雨

林内雨中的重金属质量浓度既受大气降雨的影响，也受干沉降和植物枝叶性状的影响。大气中的部分颗粒物和气体经气流传输沉降在植物枝叶表面，经大气降雨的淋溶作用，使林内雨中的某些元素质量浓度高于大气降雨；但是枝叶也可能吸收大气降雨以及干沉降中的某些元素，使之质量浓度降低，因此林内雨的化学性质比较复杂（方江平等，2010）。本研究结果（表6）表明，麻栎与枫香次生混交林林内雨Cd的淋溶系数小于1，说明该次生林林冠对大气降雨中的Cd具有一定的吸收和净化作用，这与大多数研究结果（Hou et al.，2005；张胜利，2009；梁翠萍等，2011；李伟等，2016；孙涛等，2016）一致。Gandois et al.（2010）和 Przybysz et al.（2014）研究认为，降水中的Cd常以游离态形式存在于水体中，容易通过角质层被植物叶片吸收，所以林冠对Cd常表现为净化作用。刘永杰等（2014）研究发现秦岭的锐齿栎（Quercus alienavar.acuteserrata）林冠对大气降雨中的Pb和As具有截留作用；康希睿等（2021）研究发现杉木（Cunninghamia lanceolata）和青冈（Cyclobalanopsis glauca）林冠可以淋溶Pb，截留As，本研究发现麻栎与枫香混交林林冠对Pb和As的淋溶系数均大于1（表6），表现为净淋溶。对于Pb和As元素的淋溶，不同研究结果之间的差异较大，难以得出统一结论。已有研究表明，森林冠层对重金属的影响可能更多归因于降雨对林冠表面干沉降物的淋溶（Schrijver et al.，2007；Shahid et al.，2017）。而Pb和As常以胶体形式存在于大气颗粒物中，它们在林内雨中的含量受颗粒物粒径大小、与颗粒物的结合方式、降水的理化性质以及植物生理特性等多种因素的共同影响，在不同的环境下表现出不同的特征。

3.2.3 树干茎流

树干茎流是大气降雨沿着树枝和树干流淌到根部的过程。树干茎流的化学性质受大气降雨、林内雨以及树木分枝结构和树皮性状的影响（葛晓敏等，2020）。本研究发现麻栎和枫香树干茎流中的Cd、Pb、As淋溶系数均高于其他类型降水，表现出明显的淋溶作用，这与刘凯等（2013）对湖南湘潭锰矿区栾树（Koelreuteria panicullata）林的研究结果相似，但与林静等（2013）对四川岷江下游水杉（Metasequoia glyptostroboides）林的研究结果不同。其原因可能与大气污染有关，大气污染严重时，干沉降物增多，容易导致树干茎流中的重金属质量浓度提高；此外，麻栎和枫香的树皮均比较粗糙疏松，比表面积大、富集的干沉降物多，在树干茎流过程中，树干表面的干沉降物被淋溶，且树皮死细胞中的部分重金属元素也会被树干茎流淋溶，导致树干茎流的重金属质量浓度明显较高。

3.2.4 地表径流

地表径流中重金属质量浓度的变化主要受凋落物性状和土壤性状的影响。与大气降雨相比，地表径流中的Cd、Pb、As淋溶系数均大于1（表6），表现为正淋溶作用，这可能与地表凋落物和土壤有机质的分解有关。已有研究（Chen et al.，2020；康希睿等，2021）表明，凋落物和土壤有机质在分解过程中能形成溶解性有机质（DOM），DOM含有大量的羧基、羟基等活性功能团，能与重金属产生螯合和络合作用，形成可溶性的有机-金属配合物，导致地表径流中重金属质量浓度提高。DOM 的质量分数与土壤有机质有关，本研究地土壤表层富含有机质，含量高达8.72%，故土壤表层DOM溶解重金属的能力可能较强。程志辉等（2019）认为，质地柔软、薄革质化的叶片凋落物容易产生 DOM。本研究地的凋落物主要是麻栎和枫香落叶，它们的角质层较薄，也可能容易产生 DOM，从而导致地表径流中的重金属质量浓度提高。此外，地表也会沉积大量的干沉降物（Scudlark et al.，2005），在地表径流过程中，干沉降物中的重金属被淋溶，导致质量浓度升高。与林内雨相比，地表径流中Cd和As的质量浓度仍然较高，但Pb质量浓度略有降低，这可能是由于Pb与DOM间的络合程度相对较弱（Goncalves et al.，2020）。例如，Zia et al.（2018）在有机质含量较高的土壤中研究发现，DOM 与土壤溶液中的Pb呈负相关。

3.3 Cd、Pb、As的输入与输出

不同类型的降水对森林生态系统的物质循环、生物生产以及生态系统的演化具有重要作用。大气降雨不仅为森林生态系统提供了水分和养分，同时也输入了Cd、Pb、As等污染物。本研究中通过大气降雨向森林输入的 3种重金属年通量累计为16.786 g·hm−2·a−1，其中 As年通量最大，其次是 Pb，而 Cd最小，这与李定远等（2008）的研究结果相似。顾家伟（2019）研究发现，中国城市大气重金属污染水平大致呈Pb>As>Cd的规律。本研究区的As通量最高，可能与该区域工矿企业多、化石燃料使用量大等因素有关。王梦梦等（2017）总结了1995—2015年所发表的中国部分地区大气重金属沉降的研究结果，通过对比可以发现，本研究地大气湿沉降的Pb质量浓度位于全国湿沉降Pb质量浓度的5%至 10%分位值之间，属于轻度污染；Cd和 As位于25%的分位值水平，属于轻度至中度污染。

林内雨和树干茎流是向林地土壤输入污染物的直接途径，本研究通过林内雨和树干茎流向林地输入的 3种重金属年通量累计为 26.429 g·hm−2·a−1，与大气降雨相比，增加了 57.44%。总体上该次生阔叶混交林对大气降雨中重金属的污染有进一步加剧的趋势。这与Tan et al.（2019）在云杉（Picea asperata）人工林和 Scudlark et al.（2005）等在天然针阔混交林中的研究结果有所不同，这可能与树种不同有关（Zhang et al.，2021）；此外，与研究区周围污染状况可能也有关。本研究表明林内雨中重金属输入量占总输入量的89.76%，是 3种重金属的主要输入形式。树干茎流输入量仅占总输入量的10.24%。有研究者认为，与林内雨中的元素输入量相比，树干茎流中的元素输入量可以忽略（盛后财等，2015），然而张娜等（2010）研究发现，树干茎流量虽然较少，但其所含元素的质量浓度较高，且能直接输送到树木根基，对树木生长和根际微生物产生较大影响。本研究的树干茎流重金属输入量明显高于西班牙东北部的冬青栎（Quercus ilex）林（Avila et al.，2004）、湖南长沙市枫香人工林（文仕知等，2009）以及黑龙江大兴安岭北部的白桦（Betula platyphylla）次生林（刘茜等，2015）。树干茎流重金属的高浓度输入对树木根系以及土壤生物化学性质的影响有待于进一步研究。

地表径流和土壤渗漏是森林生态系统中重金属输出的重要途径。由本研究可以看出，通过地表径流 3 种重金属的输出量为 3.036 g·hm−2·a−1，比林内雨输入量下降了87.2%，所以通过地表径流流失的重金属通量较小，表明地表凋落物和表层土壤对降水重金属具有明显的截留作用，这与Huang et al.（2011）、张淑芬等（2017）的研究结果一致。尽管不同重金属之间的离子通量存在差异，但总体而言，本研究地3种重金属离子的输入大于输出，呈现净积累状态。其中，Cd的净累积量（输入量减去输出量）为 1.542 g·hm−2·a−1，占该地区表层土壤 Cd 储量的 2.2%；Pb 的净累积量为 7.764 g·hm−2·a−1，占该地区表层土壤 Pb储量的 0.04%；As的净累积量为14.088 g·hm−2·a−1，占该地区表层土壤 As 储量的0.61%。土壤中重金属离子自湿沉降的来源占比较低。由此可见，通过湿沉降输入的重金属对该森林土壤不会产生明显污染。当然，本研究未开展土壤渗漏水的收集与分析工作，所以对森林生态系统水文过程中的重金属总输出情况尚不能确定。今后有必要增加对土壤渗透水和小流域集水区水量与水质的研究，以便于对森林水文过程中重金属收支状况和森林的净化功能作出更加综合和客观的评价。