生态环境中重金属污染特征及生态风险评估研究

赵山

关键词：生态环境；重金属污染；特征分析；风险评估

中图分类号：X826 文献标志码：B

前言

重金属污染物严重影响了土地的使用。传统土壤重金属污染的调查与评估大多针对矿区复垦土地，很少对地块重金属污染特征、潜在生态环境风险以及垂向含量分布特征进行全面性地评价，使得评价结果并不可靠。为此，越来越多的智能技术与手段被引用到生态环境中重金属污染特征及生态风险评估中。

目前应用比较广泛的方法主要为GIS技术和物联网技术。GIS技术通过其可视化真实反映研究地块的重金属分布状况，并采用图制软件直观地显示出区域重金属的分布情况与分布规律，结合主成分分析和多维尺度分析方法评价各个时期重金属因子的相关性，由此实现对生态环境风险等级的评价。但该方法缺少对重金属因子变化规律的分析，导致评价结果与真实结果之间的偏差较大。

针对以上分析，文章结合实际案例，通过对土壤样品的采样与其中重金属含量的测定，分析重金属污染特征，并计算重金属地累积指数与构建风险评估模型，实现对研究区域重金属污染特征分析与生态环境风险的评估。文章研究成果可为生态环境治理与土地可持续利用提供基础数据。

1研究材料与方法

1.1研究区域概况

以某生态修复区为研究区，该区域为多金属矿区，存在土壤污染，气温变化范围为17.1℃～18.0℃，年降雨量为1532.7mm～2470.1 mm，3月-9月为雨季。场地位于黄河冲积平原，地貌单元单一，地形相对平坦。绝对高程29329.8 m，地层主要为第四系黄河冲积层和地表人工填土，场地土壤主要为粉质粘土、粉土等。

1.2研究方法

在研究区域内，采用采样带法布置A、B、C、D和E五个采样段，深度为100cm。将采样段分为三层：上层为0cm～20cm，中间层为20cm～40cm，下层为40 cm～60 cm，分别进行抽样分析。在每个采样带上均匀设置3个土壤采样点。主要对采集样品的物理化学性质进行了测试，共测定了10种重金属，包括铜（Cu）、砷（As）、锌（Zn）等。采用五点取样法在研究区域随机采集3 kg土壤，将其放置在干燥罐子中，送往实验室测试。研究采用SPSS20.0进行数据处理和统计分析。各重金属含量测定方法为：Cu的测定方法为电感耦合等离子体质谱仪、As的测定方法为电位法、Zn的测定方法为马尔文激光粒度仪、Cd的测定方法为连续浸提法、Ni的测定方法为火焰原子吸收法、T1的测定方法为石墨炉原子吸收法、Mn的测定方法为重铬酸钾标定法、Hg的测定方法为蒸气冷凝原子吸收光谱法、Cr的测定方法为原子吸收光谱法、Pb的测定方法为电感耦合等离子体发射光谱法。使用Ge、In和Bi作为内标元素，当内标元素的相对标准偏差大于5%时，需要对样品进行复检。

2重金属污染特征分析

2.1重金属含量特征

重金属元素含量测定结果见图1。

根据图1可知，在检测的重金属中，Cu、T1、Mn和Pb的含量远高于标准限值，超标率达到55%以上，最大超标倍数分别为3. 04倍、3.73倍、6.80倍和1.60倍。可以看出，场地内土壤已被不同程度的重金属污染，并且有很强的分化特征，表明Cu、Tl、Mn和Pb元素含量的局部增加可能由生产活动引起。此外，Cu、T1和Mn三种重金属元素的平均值相对较高，在土壤中的富集度相对较高，表明此三种金属元素是研究区土壤中重金属污染的主要类型。

2.2重金属含量的垂向分布特征

依据土壤中10种重金属元素含量与常量元素之间的相关性系数可以得到，研究区域内的Cd、T1和Mn含量相对较高，是造成区域土壤污染的主要元素。因此，文章接下来主要对这三种重金属元素的垂向污染特征进行分析。其含量的垂向分布见图2。

如图2所示，Cd、T1和Mn均有相似的垂向变化特征，均呈现先增加再减少的趋势。分别在相关性系数为1.23、9.02和9.11时，三种重金属的含量达到最大值。由于土壤样品采集的深度为0cm～60 cm，所以中部土壤的重金属含量为高值阶段，表层0cm～10cm的重金属含量趋于减少，在20 cm以上的范围内，对土壤污染产生较大影响的重金属以Mn和T1为主，且在第三层土壤中，即50 cm～60 cm阶段，Cu的主要形态为残渣形态，几乎不存在于底部土壤中。同时，Cu、T1和Mn的含量由上至下呈现缓慢递减趋势，上层与中层的土壤重金属含量相似，远高于下层土壤，表现出较强的富集状态，并且表层土壤超标最为严重。这可能是由于场地主要分布在40 cm～60 cm深度的稳定粉质粘土中，透水性较差，对重金属的下渗起到一定的阻隔作用。

3重金属污染生态风险评估

3.1重金属元素的地累积指数计算

由场地内重金属污染特征的分析结果可知，土壤重金属的累积主要是由自然因素和人为因素共同作用的结果，且土壤深度越深，重金属含量越低。基于此，采用重金属元素富集系数判别人为活动对重金属富集的影响以及对生态环境的扰动程度，公式为式（1）：

4实例应用分析

4.1土壤样品采集

为了验证该方法的可行性，进行实例应用分析。考虑土壤生态功能区代表性，耕地面积以50 m×50 m的网格布置，共有20个土壤采样点和2个土壤控制点；在周围河流区域，每隔100 m～200 m设置2个采样点，共有3个泥沙采样点和1个泥沙控制点。土壤采样方法为单对角线三点混合法，采集0cm～10 cm表层土壤和30 cm～60 cm深层土壤，混合均匀后，质量不小于0.5 kg。根据所述方法检测土壤中的铅、镉、砷、铜和铊5种重金属元素，结果见表1。

从表1中数据可知，场地内的150份土壤样品中，重金属检出率最高的为砷，最低的为铊，所有重金属元素的含量均超出了检测值范围，且出现不同程度的超标。

4.2测试说明

根据区域土壤样品各重金属检测结果，分析重金属元素的含量特征，结合场地规定的重金属含量背景值，利用文中所述方法对该区域的风险等级进行评估，具体流程为：环境风险源识别-风险形成机制-污染物地累积计算-环境风险场或者污染物浓度场-空间上：环境风险综合区划或者时间上：环境风险综合区划。参照上述对研究区域依托重金属污染特征分析与生态环境风险评估流程，采用文章设计的方法对其进行风险评价，并采用对比实验的方法来验证文章方法的有效性。

4.3生态风险评估结果分析

将研究区域2022年7月-12月作为生态风险评估的案例年，以土壤样本中各重金属含量的检出结果作为数据基础，输入到风险评价模型中，计算潜在生态风险指数，确定风险等级，并与实际结果相比较，评价所提方法的评价效果，结果见图3。

如图3所示，运用本设计的方法对研究区域的生态环境风险进行评价，评估出的潜在风险指数变化范围与真实值较为符合，风险等级划分结果与实际一致，由此可以说明，文章所提方法的评估准确性较高，评估效果较好。

4.4评估准确性对比实验分析

为验证文章方法的优越性，采用GIS技术（方法1）、物联网技术（方法2）作为文章方法的对比方法，基于场地重金属污染特征，分别对研究区域的生态风险进行评估，并统计不同方法的评估准确性，对比结果见图4。

如图4所示，与对比方法相比，文章方法对于试点不同时间的生态风险评估准确性更高，与实际值之间的相对误差均控制在0.5%以下，远低于其他两种方法。方法1与方法2评估准确性较低的原因主要是未充分考虑到潜在风险水平与单一重金属污染物之间的对应关系，影响了评估结果。因此，文章方法具有更高的评估准确性。

5结束语

为解决传统土壤重金属污染特征及生态风险评估方法存在的不足，提高生态风险评估的准确性，有效分析污染特征，提出了生态环境中重金属污染特征及生态风险评估研究。该研究以实际生态修复区域为研究背景，对该区域的重金属元素的污染特征进行分析，该分析从重金属含量特征、重金属含量的垂向分布特征两个方面阐述了污染特征，并且根据重金属元素的污染特征分析结果，计算了重金属元素的地累积指数，构建了生态环境风险评估方法，实现风险评估。该方法有效分析了生态环境中重金属污染特征，并且通过对比实验结果表明，所提方法的评估准确性更高，与实际值之间的相对误差均控制在0.5%以下，说明该生态风险评估方法具备一定的有效性和可行性。