珠江三角洲污灌区地下水重金属含量及其相互关系

为了解污灌区地下水重金属含量特征,采集地表水样5组、地下水样14组进行化学组分定量分析。结果表明：污灌区地下水8种重金属元素中,仅有Ni和As两种元素超标,超标率分别为14.3％和42.9％。8种重金属含量在污灌区地表水、工厂废水以及地下水中存在明显的对应关系。Ni、Zn、Se、Cd这4种元素间存在显著或极显著的正相关关系,Cu与Pb和Cd分别呈极显著和显著的正相关关系,Cr仅与Ni呈显著的正相关关系,As与其它7种元素的相关性均不明显。聚类分析结果显示8种重金属可分为4类：Pb和Cu一类,Se、Cd、Ni、Zn一类,Cr和As均单独一类。Pb和Cu与Fe的相似性最好,Se、Cd、Ni、Zn与Mg²⁺存在较好的相似性,Cr与HCO^－₃的相似性最好,As与SO^2－₄存在一定的相似性。     

柳江流域沉积物重金属生态风险评价及来源分析

以柳江中下游流域沉积物为研究对象,采集91件水系沉积物样品,计算并分析As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等元素地球化学参数特征,对当前污染现状及潜在风险进行预测评价,并解析重金属元素来源。结果显示:柳江流域重金属元素含量分布表现出较强的地域特征;柳江流域污染等级以轻度及偏中度为主,潜在生态风险等级为中低等级,主要影响因子为Cd;As、Cr、Cu、Hg、Ni来源以自然源为主,Cd、Pb以人为源为主,其中Cd自然源贡献率高值区主要分布于龙江流域,工矿业源贡献率高值区主要分布于金城江周边以及柳江柳州市区段。     

渭河西安段表层沉积物重金属元素分布及潜在生态风险评价

用X-ray荧光光谱法测定了渭河西安段沉积物中15种重金属元素质量分数,分析了各元素的空间分布特征,并采用Hakanson潜在生态风险指数法评价了As、Cu、Pb、Ni、Cr、Zn 6种重金属元素的潜在生态风险影响.测试结果表明:重金属元素Co、Cr、Fe、Mg、Mo、Al质量分数较高,各采样点位的测量值均高于研究区环境背景值,大部分重金属元素具有相似的水平分布特征,高值区位于渭河中下游河段.潜在生态风险评价结果显示:重金属元素平均污染程度为"中等",除采样点位4的潜在生态风险略高外,其他采样点位的潜在生态风险均较低.潜在生态风险影响程度从大到小的顺序为:As＞Cu＞Pb＞Ni＞Cr＞Zn.     

雄安新区土壤重金属和砷元素空间分布特征及源解析

研究雄安地区土壤重金属和砷元素空间分布特征及其来源,对于支撑新区土地资源和环境管理具有重要意义。基于雄安新区土壤环境调查,运用地统计学方法和ArcGIS 技术分析模拟了土壤中As、Hg、Cd、Cu、Pb、Zn、Ni、Cr等8种元素空间分布特征,综合运用空间分析、多元统计学方法和正定因子矩阵模型解析这些元素的主要来源。结果表明：（1）区内土壤质量总体良好,4.35 %的土壤样品Cd和Cu含量超过农用地土壤污染风险筛选值,但均低于农用地土壤污染风险管控值;与河北省背景值相比,Cd、Cu、Pb、Zn和Hg存在不同程度中度和显著富集。（2）As、Cd、Cu、Pb、Zn、Ni、Cr含量呈现出由北部向南部逐渐增高的趋势,高值区主要分布在新区西南部;Hg元素分布分散,高值区主要分布在城镇及工业企业周边。（3）不同土地利用类型土壤剖面重金属和砷元素垂向分布受pH值、有机碳和铁铝氧化物等理化性质影响显著。（4）研究区土壤重金属和砷元素富集受人类活动影响明显,人为来源贡献率达67.12 %,Hg元素主要来源于人为排放的大气沉降富集,As元素富集受到废渣堆放和利用的影响,Cd、Cu、Pb和Zn元素富集受工业生产、污水灌溉以及尾气排放等活动影响。研究成果可为雄安新区合理制定土地资源开发利用和生态保护措施提供技术支撑。     

吉林中部黑土区重金属元素生态地球化学特征

基于吉林省中部黑土区地球化学调查数据,分析统计As、Cd、Cr、Cu、Ni、Zn 6种可造成重金属污染的元素在土壤--作物系统中的生态地球化学特征。通过吉林省部分地区土壤样品与玉米籽实样品采样,采用元素有效系数与元素累积系数的方法,计算出采样点的土壤重金属元素全量、有效量和玉米籽实含量特征,从而研究重金属元素生态地球化学特征。结果表明:(1)研究区土壤重金属元素全量虽然较吉林省土壤元素背景值增加明显,但土壤与玉米籽实均未达到污染状态。(2)重金属元素有效系数均值由小到大依次为As Cr Zn Cu Ni Cd,在研究区的空间分布差异性较大;玉米籽实积累系数均值由小到大依次为Cr As Ni Cd Cu Zn,在的空间分布差异性相对较小。(3)吉林省中部黑土区的玉米籽实重金属元素积累程度均较低,在未发生土壤重金属元素污染的清洁土壤中,Cu与Zn对于玉米植株来说,属于必需营养元素范畴;重金属元素中Cd的有效系数大,作物可食部分积累程度较高,应注意其预防与治理工作; As与Cr的有效系数较小,可能是导致其在玉米籽实中积累程度较低的主要影响因素之一; Ni在土壤中有效态转化程度较高,玉米籽实Ni吸收量相对较低。(4)多数重金属元素在玉米籽实中的累积程度与其在土壤中的有效系数呈正相关关系。     

某金属矿山周边土壤重金属污染评价

为查明我国西北地区某金属矿山周边的表层土壤（0 ~ 20 cm）重金属污染特征及其影响范围,采集并分析了314 个样品中Cu、Pb、Cd、As、Hg、Zn、Cr、Ni 等重金属元素含量,并采用污染指数法和潜在生态危害指数法评价其生态风险程度。研究结果表明：（1）Cd、Pb、Zn、Cu、As均高出区域背景值,Cr、Ni 主要来自成土母岩;Hg元素污染较集中,受人为活动影响强烈;（2）重金属元素污染程度由强到弱依次为Cd> Cu > Zn >As> Pb ＞Cr＞Ni＞Hg;（3）重金属元素潜在生态危害指数的平均值由大到小依次为Ei (Cd)＞ Ei (As)＞ Ei (Cu) ＞ Ei (Pb) ＞ Ei (Hg) ＞ Ei (Zn) ＞ Ei (Ni) ＞ Ei (Cr);（4）区内土壤重金属污染水平为重度污染,综合潜在生态风险程度为中等危害。     

中国西南典型地质背景区土壤重金属分布及生态风险特征

中国西南有22.3%的耕地重金属含量超标,区内广泛分布的峨眉山玄武岩和碳酸盐岩被认为是土壤中重金属的主要母质来源。目前,中国西南地区,尤其是峨眉山玄武岩分布区土壤重金属生态风险的研究程度仍有待提升,不同地质背景区（成土母岩）土壤中重金属含量、空间分布与生态风险缺乏对比。本文选择四川省典型地质背景区采集土壤样品,采用原子荧光光谱法、电感耦合等离子体质谱/发射光谱等方法测定重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn）含量和pH数据,结合地累积指数法和潜在生态风险指数法,研究了重金属元素的含量、空间分布特征和土壤重金属生态风险。结果表明：①玄武岩区土壤中Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn的含量高于碳酸盐岩区,也高于四川和全国背景值。各元素含量分别为四川背景值的3.25、1.08、5.08、1.72、1.55、1.63倍和全国背景值的2.60、1.40、6.87、1.47、1.87、1.91倍;②As、Cr、Pb的高含量区域与碳酸盐岩分布区对应,Cd、Cu、Hg、Ni、Zn的高含量区域与峨眉山玄武岩的空间分布对应;③地累积指数表明玄武岩分布区土壤中Cd、Cu、Ni、Zn污染程度高于碳酸盐岩区;④研究区内生态危害程度较高的元素为Cd、Cu和Hg;其在玄武岩分布区“强生态危害”及以上的比例比碳酸盐岩区分别高出22.4%、1.15%和26.0%。本研究揭示：①研究区内土壤中重金属元素的含量、分布及生态风险与地质背景密切相关;②产生这一规律的原因在于母岩中元素含量的差异、成土过程中元素的地球化学行为及元素次生富集等因素综合作用的结果;③研究区土壤酸碱度偏低（pH平均值为5.5）,需预防土壤进一步酸化引起的重金属活化风险。     

大亚湾表层沉积物重金属元素形态特征、控制因素及风险评价分析

为了解大亚湾表层沉积物中重金属的污染状况,对大亚湾海域23个点位表层沉积物中7种重金属元素（Cr、Ni、Cu、Pb、Zn、Cd、As）的质量分数、形态特征、来源控制因素以及潜在生态风险进行了研究。采用优化BCR提取法分析重金属元素赋存形态,并依据各种重金属元素的形态特征与沉积物基质属性进行了相关因子分析,了解其分布的控制因素。结果表明：大亚湾沉积物重金属元素呈现环带状分布特征,从岸向湾内逐渐减小;重金属元素质量分数的高值区主要分布于大鹏澳、哑铃湾及范和港附近;重金属元素赋存形态中Cr、Ni、Cu、Zn、As主要以残渣态存在,Pb主要以可还原态存在,Cd主要以酸提取态存在;7种重金属元素各自非残渣态所占比率从大到小为Pb(78.83%)、Cd(78.65%)、Cu(48.54%)、Zn(48.10%)、Ni(38.31%)、Cr(28.43%)、As(27.76%),即Pb最高,As最低,表明Pb的迁移性最强;通过因子分析,大亚湾重金属主要为沿岸自然风化产物的输入,其次为工业废水及养殖污水。运用酸提取态风险评估法对重金属元素潜在生态风险进行评价,发现研究区所选重金属元素综合风险评价Cd为高风险,其余重金属为中-低风险等级。     

湖北红安县生态地质调查土壤重金属分布特征及生态风险评价

为探索湖北省红安县土壤重金属空间分布特征,选定金沙湖和觅儿寺工业园两个重点调查区,系统采集表层及垂向剖面土壤样品,测定Cu、Pb、Zn、Cr、Ni、Cd、As和Hg含量。采用单因子污染指数法和潜在生态危害指数法评价重金属元素空间分布特征及生态风险。研究表明：调查区上述8种重金属元素平均含量分别为21.48×10^-6、21.75×10^-6、63.60×10^-6、53.24×10^-6、20.25×10^-6、0.13×10^-6、5.44×10^-6和0.04×10^-6,其中Cu、Cr、Ni和Cd污染积累相对富集,以轻微污染为主;重金属元素分布规律特征明显,轻微污染集中于高桥—永佳河基性—超基性混杂岩带和觅儿寺工业园周边,重度污染仅存在于八里湾东北侧零散锰钴矿化点,Pb和Hg含量在表层土壤富集,深层减少,Cr和Ni则在深层土壤富集,而表层减少,其他4种元素规律不明显;Cd和Hg单元素潜在生态风险较高,基于这两种元素的综合生...     

湖南水口山多金属矿区废石堆重金属污染评价及赋存形态分析

湖南水口山及周边是湖南省重金属污染较为严重的地区之一,龙王山金矿床是该区中部的一个重要金矿床.为调查该矿床废石堆污染状况、是否为周边环境的污染源、污染途径、重金属迁移能力和潜在的危害,对矿区FS17废石堆进行了自然淋滤水和24 m浅钻系统取样,开展重金属元素总量分析,利用单因子指数法和内梅罗综合污染指数法对其重金属污染程度进行污染评价,采用四步改良BCR提取法分析废石堆中8种重（类）金属元素（Pb、Zn、Cd、Cu、Cr、Ni、As和Fe）的赋存形态,并利用迁移指数量化废石堆重金属元素迁移能力;发现废石堆中Cd、Cu、Pb、As、Zn、Ni重金属元素严重超标,且在垂向上分布极不均匀;其自然淋滤水样中重金属元素Cd、Ni、Zn、Cu也严重超标;废石堆浅层重金属元素潜在迁移能力顺序为:Cd＞Ni≈Zn＞Cu＞Pb＞As＞Cr＞Fe,深层重金属元素迁移能力顺序为:Cd＞Zn＞Cu＞Ni＞Cr＞Pb＞As＞Fe,浅层重金属元素的迁移性大于深层;说明该废石堆重金属元素含量高,是周围环境重要污染源,酸性废水排放为其释放污染元素的主要途径;Cd、Cu、Zn、Ni迁移能力强,是周围环境的主要污染元素;Pb、Ni、As的迁移性在深层明显降低,可以通过埋深来削弱其迁移性,而Cr不会对周边环境产生污染.      

Concentration distribution and assessment of several heavy metals in sediments of west-four Pearl River Estuary

Grain size parameters, trace metals (Co, Cu, Ni, Pb, Cr, Zn, Ba, Zr and Sr) and total organic matter (TOM) of 38 surficial sediments and a sediment core of west-four Pearl River Estuary region were analyzed. The spacial distribution and the transportation procession of the chemical element in surficial sediments were studied mainly. Multivariate statistics are used to analyses the interrelationship of metal elements, TOM and the grain size parameters. The results demonstrated that terrigenous sediment taken by the rivers are main sources of the trace metal elements and TOM, and the lithology of parent material is a dominating factor controlling the trace metal composition in the surficial sediment. In addition, the hydrodynamic condition and landform are the dominating factors controlling the large-scale distribution, while the anthropogenic input in the coastal area alters the regional distribution of heavy metal elements Co, Cu, Ni, Pb, Cr and Zn. The enrichment factor (EF) analysis was used for the differentiation of the metal source between anthropogenic and naturally occurring, and for the assessment of the anthropogenic influence, the deeper layer content of heavy metals were calculated as the background values and Zr was chosen as the reference element for Co, Cu, Ni, Pb, Cr and Zn. The result indicate prevalent enrichment of Co, Cu, Ni, Pb and Cr, and the contamination of Pb is most obvious, further more, the peculiar high EF value sites of Zn and Pb probably suggest point source input.     

淮南塌陷塘重金属空间分布特征研究

长期地下煤炭开采在地表产生了大面积的塌陷塘,并造成了不同程度的水域污染。为研究塌陷塘重金属的分布特征及成因,选择了8种对环境影响较大的重金属元素（Fe,Mn,Zn,Cu,Cr,Cd,Pb,Ni）为研究对象,以淮南潘集一矿塌陷塘为研究区域,利用ArcGIS地统计模块中的协同克里格算法,通过水体实测光谱反射率作为协变量来估算水体中的重金属含量空间分布特征。结果表明：水体实测光谱与重金属含量有较好的关系,以水体光谱为协变量的协同克里格插值与单变量的普通克里格插值相比,8种重金属元素的预测值与实际值之间的均方根误差明显减少,证明水体实测光谱适合作为协变量来估计水体重金属的空间分布情况。综合分析发现,水体中的Cd,Pb,Cu,Ni主要来自水域西北部的煤矸石堆山,且Cd,Cu,Pb含量均超过了当地的背景值,对环境影响较大;Cr主要来自农业肥料、成土母质和周边道路旁的煤泥灰厂及煤矸石堆;Zn的来源主要是煤矸石、上游生活污水、农业肥料、土壤母质,由于其含量较低,对水环境质量的影响不大。     

海南岛琼中黎母山—湾岭地区土壤重金属元素分布特征及生态风险评价

为了解琼中黎母山—湾岭地区土壤重金属元素分布特征及其潜在生态风险,采集了表层（0~20 cm）土壤样品2682件,对应中层（80~100 cm）及深层（180~200 cm）土壤样品各304件。分析测定Cu、Pb、Zn、Cr、Ni、Cd、As、Hg八种重金属元素。对8种重金属元素空间分布特征进行多元统计分析,并采用地累积指数法、潜在生态危害指数法对该区土壤重金属污染程度、生态风险进行评估。结果显示,表层土壤中8种重金属元素均值均高于海南岛土壤重金属背景值,表现出不同程度的积累;不同土地利用类型及种植类型对表层土壤重金属富集影响较大;垂向上,由表层至深层,土壤Pb、Zn、Cu、Cr、Ni五种重金属元素含量依次降低,但差异不大;Cd、As、Hg在垂向上表现出明显的表聚性。Pearson相关性分析与因子分析结果显示,Cu、Cr、Ni主要受地质背景影响,其余5种元素均受地质背景及人为因素影响。地累积指数结果显示,8种金属元素均值除Hg（0.08）外,均小于0,总体为无污染-轻微污染;生态风险评价显示,Cd和Hg为主要危害元素,Cd以轻微-中等危害为主,Hg以中等-强风险为主,其余元素危害指数均为轻微级,96%的土壤总体潜在生态危害指数在中等以下。     

滇中姚安地区土壤重（类）金属来源分析及生态风险评价

为了解滇中姚安地区表层土壤重（类）金属的污染特征、来源及生态风险状况,在研究区共采集表层土壤样品428件,对其中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn元素的含量进行测试分析。通过数据统计分析和地球化学图说明了这些重（类）金属元素的含量分布特征和空间分布特征。运用相关性分析、主成分分析和聚类分析方法探究了重（类）金属的来源。运用地累积指数法、富集系数法和潜在生态危害指数法对研究区土壤重（类）金属污染程度及潜在生态风险进行了评价。研究结果表明,As、Cu、Pb和Zn受自然背景与矿产开采共同影响;Cr、Ni主要来源于成土母质;而Cd受矿产开采和农业施肥的影响较大;Hg则受周边工厂以及煤炭燃烧的影响。地累积指数和富集系数分析表明,研究区污染程度普遍不高,但局部地区有重（类）金属元素的污染富集,代表元素为Cd和Hg。而潜在生态危害指数法分析结果也表明Cd和Hg是研究区最主要的风险元素,但以轻度和中度生态危害为主,强生态危害分布面积较小,研究区生态风险整体较低,风险可控。本研究对滇中地区的土壤重（类）金属的污染评价和土地利用发展规划有一定的参考作用。     

北京东南郊土壤重金属元素分布及其在表层土壤中的富集特征

通过采集并分析北京东南郊地区表层(0~20 cm)和深层(160~200 cm)土壤样品的重金属元素,查明该地区土壤中元素分布特征,并通过建立半变异函数模型探讨重金属元素的空间自相关性,利用富集系数探讨元素在表层土壤中的富集特征,在此基础上划分出重金属元素显著富集区,并对富集原因进行了深入解释和分析。结果表明:研究区表层土壤Cd、Cu、Hg、Pb、Zn总体含量水平明显高于深层,差距在1.2~3.9倍不等;与北京地区和中国地区土壤重金属元素含量相比,研究区土壤中相对富集Cd、Hg。受成土母质来源差异性和人类活动等诸多因素的影响,表层土壤As、Cr空间自相关性较强,深层土壤Cr空间自相关性较弱,表层和深层其他元素空间自相关性中等。As、Ni、Cr在表层土壤中的富集程度较弱,而Cu、Pb、Zn、Cd、Hg富集程度较强,富集程度最强的是Hg。以富集系数作为参考依据,圈定出5处重金属元素的显著富集区域,清晰地反映了人类生活、农业种植、工业生产等均是造成重金属元素在表层土壤中富集的重要影响因素;因此,需要密切关注人类居住区、农业种植区、工业企业分布区的土壤元素分布状况,以防止土壤环境恶化和保障生态环境安全。     

Using Multivariate Statistical and Geostatistical Methods to Identify Spatial Variability of Trace Elements in Agricultural Soils in Dongguan City,Guangdong,China

Dongguan (东莞) City, located in the Pearl River Delta, South China, is famous for its rapid industrialization in the past 30 years. A total of 90 topsoil samples have been collected from agricultural fields, including vegetable and orchard soils in the city, and eight heavy metals (As, Cu, Cd,Cr, Hg, Ni, Pb, and Zn) and other items (pH values and organic matter) have been analyzed, to evaluate the influence of anthropie activities on the environmental quality of agricultural soils and to identify the spatial distribution of trace elements and possible sources of trace elements. The elements Hg, Pb, and Cd have accumulated remarkably here, incomparison with the soil background content of elements in Guangdong (广东) Province. Pollution is more serious in the western plain and the central region, which are heavily distributed with industries and rivers. Multivariate and geostatistical methods have been applied to differentiate the influences of natural processes and human activities on the pollution of heavy metals in topsoils in the study area. The results of cluster analysis (CA) and factor analysis (FA) show that Ni, Cr, Cu, Zn, and As are grouped in factor F1,Pb in F2, and Cd and Hg in F3, respectively. The spatial pattern of the three factors may be well demonstrated by geostatistical analysis. It is shown that the first factor could be considered as a natural source controlled by parent rocks. The second factor could be referred to as "industrial and traffic pollution sources". The source of the third factor is mainly controlled by long-term anthropic activities ,ad a consequence of agricultural fossil fuel consumption and atmospheric deposition.