基于土壤地球化学分区的重金属污染风险评价——以山东省郯城县某镇为例

以郯城县某镇生态地球化学调查取得的土壤地球化学数据为基础,利用因子分析法将研究区划分为3个土壤地球化学分区,10个土壤地球化学亚区。每个土壤地球化学亚区的元素间彼此存在相关性,而重金属元素的含量往往决定了该土壤地球化学分区或亚区的污染状况。首次尝试以土壤地球化学分区为评价单元,对郯城县某镇耕地土壤中8项重金属污染状况进行了评价。结果表明,该区耕地土壤重金属元素含量属弱至低等变异程度,均一化程度较高,重金属污染风险低,但个别土壤分区存在Hg,Ni,Cr含量分异程度大,点位高于背景比例偏高的现象;单项污染指数中Ni,Cr的值相对偏高,表明存在单个因子人为污染的现象;内梅罗污染指数指示I-3亚区为该镇最高,存在一定的污染隐患;地累积指数指示了I-3亚区中Ni、II-1亚区中Hg的值均>1,为轻微污染等级。此次评价工作也表明,基于土壤地球化学分区的耕地土壤重金属污染评价结果与土壤环境质量评价图件反映的信息较为吻合。     

章丘区北部土壤重金属地球化学特征及潜在生态风险

以山东省济南市章丘区北部表层土壤中As等8种重金属元素为研究对象,利用多元统计进行重金属来源分析,采用污染负荷指数法及潜在生态危害指数法进行污染评价,结果表明:研究区表层土壤重金属元素含量低于济南市土壤背景值,Cd和Hg元素含量为强度变异,在表层土壤产生一定的富集;不同土地利用类型下重金属元素含量具有差异性。土壤中Cr,Cu,Ni和Zn来源于土壤母质,Cd和Pb元素来源于人类活动,As元素来源复杂。土壤综合污染以轻度污染为主,重金属元素污染程度大小为AsNiPbZnCrCuCdHg。综合潜在生态风险以轻微和中度为主,潜在生态风险强弱程度为HgCdAsCuPbNiCrZn,建议防范Hg和Cd元素污染及生态风险。     

山东省茌平县土壤元素地球化学特征与质量评价

以茌平县土壤为研究对象,通过系统的地球化学调查,获取了土壤20余项指标含量数据;在此基础上计算了茌平县土壤中背景值和基准值等系列地球化学参数,圈定地球化学异常区,评价了土壤养分和环境地球化学等级、土壤质量地球化学综合等级。结果表明,与山东省土壤背景值平均值相比,茌平县土壤中K、Mn、Pb、V、Mo、I等元素偏低,而有机质、As、Cd、Hg、B等元素偏高。调查区7类异常区域均有分布;土壤质量综合评价以优质等级为主,约占全区面积的73.96%,良好等级约占全区面积的24.67%。     

湘江下游农田土壤重金属污染输入途径及影响程度探析

通过对湘江下游农田土壤重金属污染输入途径及其影响程度的分析,确定农田土壤的重金属中Cd、Pb、As等主要以大气降尘方式输入,Hg以灌溉方式输入为主;养殖形成的排泄物、废弃物可对土壤产生一定的重金属污染风险;其影响程度依次排序为大气干湿沉降、灌溉水、施用化肥和养殖。     

土地质量地球化学评价方法研究与应用——以山东省沂南县东部地区为例

为了查明土壤中有益、有害元素和污染指标的含量分布特征和质量等级,本文通过开展1∶5万土地质量地球化学调查,采集表层土壤样品4779件,分析测试了养分元素和环境元素指标,进行了土地质量地球化学评价和研究。结果表明,研究区表层土壤质量以优质、良好等级为主。沂河、汶河两河流域土壤肥力较好,西北部、中东部山区丘陵地区肥力相对差。土壤中的Mo、B、V元素以及有机质含量相对匮乏。区内土壤环境质量水平整体较好,重金属元素分布除受地质背景控制外,与研究区内矿山开采密切相关。在此基础上,进行土壤酸性缓冲能力预警和富硒农用地规划研究工作,为现代农业产业布局提供科学依据,助力乡村振兴战略。     

淄博市大武水源地土壤质量分析及其对地下水的影响

土壤质量评价是了解土壤污染状况,完善土壤管理制度的有效途径。本文旨在研究主要污染物对土壤质量的影响,进一步分析土壤对地下水的影响。以淄博市大武水源地为研究区,运用综合分析法和对比法,分析近十年土壤改善情况,探讨土壤和地下水之间的联系。结果表明,研究区内土壤质量整体较好,无较高污染风险Ⅲ类土壤,以污染风险低的Ⅰ类土壤为主,风险可控的Ⅱ类质量土壤主要分布在最表层,垂向上污染物存在向下迁移现象。土壤重金属以Hg、Cd、Pb为主,具有一致性、同源性;有机物污染最严重的是多环芳烃类,其次是二氯甲烷,主要来源于周边化工厂以往所排放的污废水。本次调查的苯浓度有了大幅度减低,均未检出,重金属Cd污染增加。土壤中污染物向下迁移影响了地下水水质,近10年来地下水和土壤质量虽有所改善,但大武水源地土壤中污染物仍对地下水水质产生持续影响。本次研究对淄博市大武水源地土壤质量的分类和界定,提高水土生态健康具有重要意义。     

资江河口区农田土壤重金属污染评价及来源分析

资江是洞庭湖的第二大支流，其中上游锑(Sb)矿采矿冶炼工业发达，给资江下游及洞庭湖区带来了严重的重金属污染风险。以资江河口区为研究区，采集了132个农田土壤样品及7个资江水样，综合采用多种污染评价方法、空间分析、多元统计分析方法对研究区重金属进行了污染评价及来源分析。结果表明，研究区农田土壤重金属平均质量分数表现为Zn>Cr>Ni>Pb>Cu>As>Sb>Cd，旱田土壤重金属平均质量分数除Pb外均高于水田。Sb、As、Cd为主要污染元素，Sb达到了中等污染和中等生态风险的程度，总体处于轻微-中等生态风险程度。资江水体Sb质量浓度较高，平均为10.51 μg/L。Sb主要来源于中上游的锑矿工业，受高锑质量浓度地表水灌溉、垃圾填埋场以及燃煤等人为活动的控制；Cd主要来源于农药化肥、生活垃圾和城镇废水等人为活动；Cr主要来源于成土母质，而Cu、Zn、As、Ni、Pb受成土母质和人为活动的双重控制。      

山东冠县土壤元素地球化学特征与质量评价

以冠县土壤为研究对象,通过系统地球化学调查,获取了土壤29项指标含量数据;在此基础上计算了冠县土壤背景值等地球化学参数,评价了土壤养分和环境地球化学等级、土壤质量地球化学综合等级。结果表明,与山东省土壤背景值相比,冠县土壤中OrgC、I、Mo、CaO、MgO、P、S等元素指标偏高,而Al2O3、K2O、Pb等元素指标偏低;土壤质量综合评价为良好—优质,优质等级约占全区面积的52.32%,良好等级约占全区面积的45.91%。     

西藏多不杂铜矿区土壤与河床沉积物中重金属元素特征及其环境意义

西藏多不杂铜矿是一大型斑岩型富金铜矿床,已探明铜资源量超过400×10~4 t,目前尚未开发且研究主要集中于找矿与地质成矿等方面,很少进行环境方面的研究。为了解西藏多不杂铜矿在未开采前矿区重金属元素的富集状况和迁移特性,对多不杂铜矿区地表土壤和萨玛隆河河床沉积物进行了样品采集,测试Cu、Pb、Zn、As、Cd、Cr、Hg等7种重金属元素含量和赋存形态;采用地累积指数法、内梅罗综合污染指数法、风险评估编码法对矿区重金属元素的富集程度和生物活性进行评价。结果表明:多不杂铜矿区地表土壤和萨玛隆河河床沉积物中的多数重金属元素含量分配受到多不杂铜矿的影响很大,且二者具有显著的相关性;多不杂铜矿区地表土壤中Cu尤为富集,含量最高达到21 020.000×10~(-6),超过《土壤环境质量标准》(GB 15618—1995)中Ⅲ级标准的50倍,综合污染指数为39.43,达到重度污染级别,多数样品的地累积指数也达到极强污染级别,且其生物活性为中度风险,容易迁移转化,对环境的影响很大;萨玛隆河河床沉积物中Cu最高含量为2 406.000×10~(-6),为Ⅲ级土壤环境质量标准的6倍,其综合污染指数为38.13,显示重度污染,污染率为91.6%,但其生物活性为低风险级别,迁移能力较弱,对环境的影响不是很大,但仍不可轻视;Cd虽然含量不高,低于Ⅲ级土壤环境质量标准,但是其在河床沉积物中主要以碳酸盐结合态存在(占比为48.01%),生物活性达到极高风险级别,对环境影响较大;Pb、Zn、As、Cr、Hg含量普遍较低,且生物活性较弱,能够稳定存在于土壤中,基本不会对环境造成影响。     

鲁西莱阳茌梨产地小流域沉积物重金属生态风险评价及来源分析

富集在河流沉积物中的重金属是长期影响河流地表水和周边农田土壤环境生态的潜在威胁。采集鲁西五龙河小流域表层沉积物样品,分析As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn共8种重金属的含量,采用地累积指数法、潜在生态危害指数法评价重金属元素污染现状和潜在生态风险,运用正定矩阵因子矩阵法对沉积物重金属来源进行解析。结果表明,沉积物重金属中Cr、Cu、Hg和Ni的平均含量明显高于相关背景值,显示一定的富集特征。重金属污染程度排序为Ni>Hg>Cu>Cr>Cd>Zn>As>Pb,其中Cu、Hg和Ni为偏中度污染,Cd和Cr为偏轻度污染,As、Zn和Pb为无污染。沉积物重金属潜在生态风险低、中、较高等级风险占比分别为40.8%、48.1%和11.1%,Hg和Cd为主要潜在生态风险元素,分别表现为较高潜在生态风险和中等潜在生态风险,风险点主要分布在五龙河汇合口和富水河中。研究区重金属污染来源主要有自然源(Cr和Ni)、混合源(As、Cd、Hg和Pb)和果园农药(Cu和Zn),三者贡献率分别为30%、31%和39%。     

章丘大葱特征元素农业地球化学研究

以章丘大葱产区生态地球化学调查为基础,采集了表层土壤、大葱、根系土及出露的代表性岩石样品,实测了大量和微量营养元素的含量,查明了研究区土壤地球化学背景。通过计算大葱对土壤营养元素的吸收率及大葱品质与营养元素的相关性分析,查明了大葱生长的特征营养元素为N,K2O,Zn,B,P,Cu,Mn。在岩石-土壤-大葱这一生态体系中,营养元素在土壤中保持一定的储备和积累,为大葱的生长提供了有利的农业地球化学环境。     

土地质量地球化学评价数据库建库方法探讨——以章丘市刁镇和辛寨镇为例

土地质量地球化学评价数据库是以土壤地球化学调查为主,同时开展大气干(湿)沉降物、灌溉水、化肥及农作物等介质的地球化学调查数据和分析数据资料为基础,利用MapGIS软件管理编制成果图件;利用Access数据库管理规范成果数据;利用中国地调局发展研究中心下发的《土地质量地球化学调查与评价数据录入子系统》将数据资料数字化,从而建立评价数据库。数据库内容包括区域地理地质、地形地貌、土壤类型及土地利用等基础空间数据库;包括采样介质的工作区采样布置、单元素地球化学图、土壤元素分级图及大气环境、灌溉水环境、土壤质量、土地质量综合等级图为核心的空间评价数据库;包括土地规划图、特色农产品种植规划建议图、施肥建议图等各种成果图件。数据库实现了对样品及相应的众多的化验分析数据的科学有效的管理,便于数据的统一保存、分析和使用,为评价区土地质量地球化学调查评价和总体综合研究提供了基础资料,为促进农业经济规划调整,现代绿色农业发展和优化、特色土地资源开发与利用提供重要依据。     

山东省成武县土壤地球化学特征及土地质量现状

山东省成武县农业地质环境土壤地球化学调查是按浅层、深层土壤样品1点/4km2。测试N,P,K,Cu,Zn,B,Mo,Mn,F,As,Hg,Pb,Cr,Cd等14种指标。在统计这些指标的表层、深层土壤地球化学特征参数的基础上,对其与世界、全省同类参数的差异进行了分析,并分析了区内表层、深层土壤元素含量的相关性,认为该区表层土壤元素含量的显著特征是高F,Hg,Pb而低Mo;大部分元素在表层土壤中的含量继承了土壤母质的成分特征,但N,F,Hg,Pb等受人为活动和污染源的作用在表层土壤中明显富集。通过分析表层土壤营养元素有效量可知,P,K,Zn的有效量高;供肥能力强;而Mo,Cu,Mn明显偏低。利用易污染元素浅层土壤含量值,通过污染指数法,对全区土壤污染程度进行了评价;区内土壤无严重污染区存在,并且明显污染地段面积较小,呈零星分布,说明区内污染程度较轻。     

土地环境质量综合评价模型的建立——以山东半岛蓝色经济区为例

依据多目标区域地球化学调查资料,对土地环境质量综合评价方法进行探讨,建立评价模型。提出土地环境质量综合评价是土壤内部指标分等、外部指标定级,整合全部评价因素的新观点。采用相关系数、半方差函数进行指标筛选,层次分析法确定参评指标权重,通过隶属度函数模型将土壤不同含量单位的指标纳入同一评价体系形成内部因素,叠加区域地下水、农作物质量等外部因素,建立土地质量综合评价模型。根据模型对山东半岛蓝色经济区土地环境质量进行综合评价,结果表明:山东半岛土地可分为优质、优良、良好、中、差5等20级,其中可作绿色(111和121级)及无公害(211和221级)食品生产基地的土地占62.60%;需农业种植结构调整的512和522级土地面积267.54km2,多位于矿区(金矿、石墨矿、铜铁矿)周边或紧邻城镇地带。土地环境质量综合评价方法及模型的建立对山东其他地区基本农田保护和土地质量等级划分具有一定借鉴意义。     

基于土壤地球化学特征的茶叶种植适宜性评价分析——以日照巨峰镇为例

为响应国家乡村振兴的号召,进一步提升提高日照市巨峰镇土地质量地球化学调查成果的科技转化潜力,本文综合运用层次分析法、SPSS软件系统聚类法、内梅罗综合指数法、变异系数法等方法,在查明研究区土壤地球化学背景值、评价研究区的土壤肥力、评价研究区的茶叶生化品质、研究研究区茶叶生化特征的影响因素的基础上,对研究区内土壤的茶叶宜种性进行综合评价。结合研究区的生产建设实际及已有茶园分布情况,将研究区大致划分为最适宜种植区、一般适宜种植区和不适宜种植区三大类。其中适宜种植区4720hm2,一般适宜种植区7793hm2,不适宜种植区3480hm2。本次工作为研究区茶叶种植区扩建提供了科学指导,进一步提升了土地质量地球化学调查成果的科技转化水平。     

Application of matter-element model in soil nutrient evaluation of ecological fragile region

On the basis of the soil environment investigation in Da'an City, Jilin Province, China, 40 soil samples from main land use types were obtained and tested by standard method. Soil organic matter (SOM), total N (TN), total P (TP), total K (TK), available N (AN), available P (AP) and available K (AK) were chosen as the evaluation factors. A regional soil nutrient evaluation model was developed based on the matter-element model. The results show that the soil samples with nutrient grade Ⅱ-Ⅴ respectively account for 10%, 30%, 32.5% and 27.5%, and those with grade Ⅳ and Ⅴ account for 60% in all samples. The relationship between soil nutrients and land types indicates that the nutrients of farmland are relatively good, with 41.7% of soil samples with the nutrient grade Ⅳ and Ⅴ. The nutrients of saline-alkali land and sandy land are the worst, with 100% of soil samples with the nutrient grade Ⅳ and Ⅴ. And the ratios of soil samples grade Ⅳ and Ⅴ in grassland and wasteland are respectively 62.5 % and 54.55%. Generally speaking, the soil nutrients status in Da'an City is poor, 60% of soil samples are in poor and extremely poor conditions, indicating that the soil has been severely eroded. Being a relatively superior evaluation method with more accurate resuits and spatial distribution consistency, matter-element analysis is more suitable for regional soil nutrient evaluation than previous models.     

巨野县土壤地球化学背景值及土地质量地球化学评价

通过对山东省巨野县土壤元素背景值状况的计算和研究,发现土壤中Ca,Cd,Hg,Mg,F等元素显著高于全省和全国背景值;Mo,Pb,Cu,Co等元素则低于全省和全国背景值;其中土壤Mo含量远低于全省和全国平均水平。土壤质地是决定区内土壤N,K,Mg等元素含量的关键;由黄河冲积物发育的土壤P含量普遍较高,TOC空间分布与N密切相关。城镇及工业区土壤中Hg和Pb的积累趋势明显。元素分级结果显示,区内土壤K和有机质比较丰富;N,P和有机质缺乏区占比分别为23.82%,15.39%和6.47%。微量元素中Ca,Mg,S,Cl等元素较为丰富;而Mo,Si,Se,Co,Zn,Cu,Fe,Mn等元素的缺乏状况最突出。土地质量地球化学评价分等结果显示,全区大部分土地质量优良,区内东北部和中西部地区土壤肥力较好,但有害元素含量偏高,西北部地区肥力较差导致土地质量等级偏低。全区土壤有机质含量不足以满足农业生产需要,加之局部土壤盐分偏高,对粮食作物生长不利。区内土壤环境质量水平总体较好,多数重金属元素分布受地质背景控制,但Hg和Pb污染位置与城镇及工业区分布明显存在一定关系,高值区多呈点状分布于人类活动强烈的地带,说明工业或生活排放对区内土壤中Hg,Pb的积累贡献较大。     

Arrangement of High-standard Basic Farmland Construction Based on Village-region Cultivated Land Quality Uniformity

As an important constitute of land consolidation, high-standard basic farmland construction is an important means to protect the quantity, quality and ecological environment of cultivated land. Its target not only lies in the increase of cultivated land quantity, but also the improvement of cultivated land quality, agricultural production conditions and ecosystem environments. In the present study, the quality evaluation method and construction arrangement of cultivated land were explored to facilitate the process of decision-making and implementation for high-standard basic farmland construction(HSBFC) with administrative village as the unit. Taking the land comprehensive improvement project area in Quzhou County, Handan City, Hebei Province as a case study, the whole process of the study comprised of three steps: 1) establishment of the evaluation model of cultivated land quality uniformity based on regional optimum cultivated land quality, and construction of the uniformity evaluation index system from the aspects of soil fertility quality, engineering quality, spatial quality and eco-environment quality, according to the new concept of cultivated land quality; 2) calculation of cultivated land quality uniformity by grading indicators, assigning scores and weighting sums, exploring the local homogenization characteristics of regional cultivated land quality through spatial autocorrelation analysis, and analyzing the constraints and transformative potential of barrier factors; 3) arrangement of HSBFC according to the principle of concentration, continuity and priority to the easy operation. The results revealed that the value of farmland quality uniformity for the administrative villages in the study area was between 7.76 and 21.96, and there was a difference between various administrative villages. The regional spatial autocorrelation patterns included High-High(HH), Low-Low(LL), High-Low(HL) and Low-High(LH). These indicate that regional cultivated land quality has local homogenization characteristics. The most restrictive factors in the study area were the medium and low transformation difficulty indexes, including soil organic matter content, farmland shelterbelt network density, field regularity and scale of the field. In addition, there were also high transformation difficulty indicators in some areas, such as sectional configuration. The project area was divided into four partitions: major construction area, secondary construction area, general construction area, and conditional construction area. The cultivated land area of each subarea was 1538.85 ha, 1224.27 ha, 555.93 ha, and 1666.63 ha, respectively. This comprised of 30.87%, 24.56%, 11.15% and 33.42% of the total project area, respectively. The evaluation model and index system could satisfy the evaluation of farmland quality and diagnosis of obstacle factors to facilitate the subsequent construction decision. The present study provides reference for the practice of regional HSBFC, and a new feasible idea and method for related studies.