博斯腾湖流域绿洲农田土壤重金属污染及潜在生态风险评价

新疆博斯腾湖流域绿洲采集195个农田土壤样品,测定其中As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn等8种重金属元素的含量,基于地统计法分析农田土壤重金属空间分布规律,采用污染负荷指数（PLI）和潜在生态风险指数（RI）评价农田土壤重金属污染和潜在生态风险程度,并对重金属的来源进行讨论。结果表明：① 博斯腾湖流域农田土壤Cd、Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量平均值分别超出新疆土壤背景值的1.67倍、1.13倍、1.15倍、1.29倍、2.11倍和1.65倍。② 农田土壤中8种重金属元素空间分布基本呈现岛状分布格局,各金属元素在部分区域出现高值区,表明研究区人类活动对农田土壤环境具有负面效应。③ 农田土壤Pb呈现中度污染,Cd、Cr、Cu、Ni和Zn轻度污染,Mn轻微污染,As无污染。农田土壤重金属污染负荷指数的平均值为1.09,呈现轻度污染态势。④ 各重金属元素单项生态风险指数平均值从大到小依次为：Cd、Ni、As、Cu、Pb、Cr、Zn。综合生态风险指数平均值为18.63,处于轻微生态风险态势。从生态风险程度的区域差异来看,各县生态风险指数从大到小依次为：和硕县、博湖县、焉耆县、和静县。⑤ 农田土壤Cr、Cu、Mn、Ni与Zn主要受到土壤地球化学成因的控制,As、Cd和Pb主要受到人类活动的影响。Cd与Pb是研究区主要的污染因子,研究区农田土壤中Cd与Pb污染必须关注。     

湛江观海长廊红树林土壤-植物体系重金属富集与迁移规律

选取湛江市霞山区观海长廊红树林湿地为研究区域,运用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定红树林表层土壤及红树植物根、枝、叶中重金属（铜Cu、锌Zn、铅Pb、镉Cd、铬Cr、镍Ni、砷As）的质量分数;运用Hakanson潜在生态风险指数评估红树林土壤的重金属污染风险水平,结合相关性分析和聚类分析探讨重金属的影响因素及来源;应用生物富集系数（BCF）、转运系数（TF）分析重金属在土壤-植物中的富集和迁移能力。结果表明：1）研究区表层土壤7种重金属分布规律为Zn（57.48 mg/kg）>Cr（29.31 mg/kg）>Pb（19.23 mg/kg）>Cu（16.62 mg/kg）>Ni（8.18 mg/kg）>As（6.00 mg/kg）>Cd（0.20 mg/kg）。7种元素平均质量分数均未超过《土壤环境质量标准-农用地土壤风险管控标准》（GB15618-2018）（pH≤5.5）风险筛选值;Cu、Zn、Cd和As平均质量分数分别为广东省土壤背景值的2.08、2.74、6.75和1.11倍。2）重金属中Cd的潜在生态风险系数最高,潜在生态风险程度为很强,其余元素潜在生态风险程度为轻微。研究区土壤重金属的潜在生态风险程度为中等。重金属与有机质、黏土、粉砂呈正相关关系,与pH、砂呈负相关关系。3）Zn、Cr和Cu在红树植物体内质量分数较高,Pb、Ni和As次之,Cd质量分数最低。除无瓣海桑Zn的根-叶转运系数＞1外,重金属在桐花树、木榄和无瓣海桑中的生物富集系数和转运系数均＜1,说明桐花树、木榄和无瓣海桑对重金属的富集和转运能力不强,大部分有毒元素主要积累在根部,降低了有毒重金属通过食物链传递的风险。     

青海湖流域沙柳河下游沉积物中重金属污染风险评价

对青海湖流域沙柳河下游沉积物中As、Cd、Pb、V、Cr、Mn、Ni、Cu和Zn 9种重金属元素的含量进行了分析测定,采用污染系数、富集系数、地累积指数和潜在生态危害指数评估了其污染程度。结果表明：无论在横向还是纵向上,重金属元素含量均低于青海湖土壤背景值;重金属元素污染系数和富集系数均小于2,且大多数样品的值低于1（高于1者多为Cd、Cu、Ni、Zn,且具高值）;地累积指数均为负值（除QB-19中Cd和Cu分别为0.10和0.02）;潜在生态风险因子大多低于30,潜在生态危害指数大多低于70。沙柳河下游沉积物尚未出现重金属污染,具有低的生态风险,但该流域重金属的人为排放确实存在（主要是Cd、Cu、Ni、Zn等）,而且在近代排放更为显著。     

长江三角洲地区土壤重金属污染特征及潜在生态风险评价——以江苏太仓市为例

太仓市表层土壤Zn、Cu属强变异强度,呈对数正态分布;Cd、Ni、Hg、As、Cr和Pb属中等变异强度,呈正态分布。Cu、Hg、Zn、As显著高于当地背景值,以As累积指数和超背景值率最高;8种重金属除As自表层向下递增外,其余元素均为表层向下递减。土壤复合污染严重,土壤潜在生态风险达中等水平,黄泥土生态风险高于沙夹垅;重金属生态风险以印染厂最大,其次为电镀厂和养殖场,产生潜在生态风险为Hg、Cd,而As、Cu、Zn、Cr、Ni、Pb等多属轻微水平。     

白令海、楚科奇海、加拿大海盆沉积物重金属潜在生态风险评价

利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS仪)测定北极亚北极海区的白令海、楚科奇海、加拿大海盆海区沉积物中8种重金属元素的浓度,并对8种重金属元素的地球化学特征、空间分布特征、可能来源进行了研究。研究发现,Cr、Zn、Co、Ni、Cu、Pb、Bi有很强的相关性,说明其具有相似的来源,且空间分布的特征相似,均为沉积物底质中的浓度在研究区内呈现出在白令海和楚科奇海较低,在加拿大海较高的特征;而Cd与其他重金属空间分布差异明显。应用Hakanson潜在生态危害指数法与内梅罗综合污染指数法对各重金属的潜在风险进行了评价,其中,用Hakanson潜在生态危害指数法求得北极整体生态风险性指数值达到43.01,处于轻微生态风险状态,Co重金属元素风险最大。研究结果表明,两种评价结果得出类似规律,白令海生态安全性最高,楚科奇海大部分地区生态安全性较高,加拿大海盆的生态安全性最差。在研究区内整体上呈现出由高纬度向低纬度生态安全逐渐增高,西部生态风险性大于东部的趋势。     

海南省农产品产地土壤环境质量评价

采用单项质量指数与综合质量指数相结合的方法,对海南省农产品产地的土壤进行了重金属Cd、 Hg、 As、 Pb、 Cr、 Cu、 Zn和Ni含量的抽样调查分析与评价。结果表明,海南省农产品产地土壤重金属的平均含量均低于“HJ 332-2006”（食用农产品产地环境质量评价标准）规定的限值,土壤重金属的单项质量指数均≤0．7,综合质量指数为0．33,土壤环境质量均为1级,属于清洁水平,适宜发展无公害农产品。同时发现,部分产地的土壤中重金属含量有超标现象,海口有部分样品Cd、 Hg、 Cr、 Cu和Ni超标,三亚有部分样品Cd和Hg超标,儋州、澄迈均以Ni超标为主,琼海有部分样品Cr、 Cu和Ni超标。重金属含量之间多呈正相关关系,其中As与Pb、 As与Cu、 Cr与Zn、 Cu与Zn之间的相关性达到了极显著水平, Cd与Hg、 Pb、 Ni, Pb与Cu, Cr与Cu, Cu与Ni之间的相关性达到了显著水平。大部分监测点土壤中重金属含量均高于海南省水稻土自然背景值,表明在监测点土壤中产生了重金属累积。     

包头市街道灰尘重金属空间分布及生态风险

采集包头市街道灰尘样品,利用X-Ray荧光光谱仪测定样品中Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn和V的含量,采用ArcGIS空间分析技术研究街道灰尘重金属的空间分布规律,运用地累积指数法和潜在生态风险指数法,评价包头市街道灰尘重金属的污染程度及生态风险。结果表明:包头市街道灰尘中除Ni外,其他重金属元素的平均含量均高于其区域土壤背景值。街道灰尘中Co、Cr、Pb的含量是区域土壤背景值的4.0～10.7、1.8～5.8和1.5～8.7倍。灰尘中重金属元素含量的空间差异较大,Co和Cr的高值区主要分布在工业企业附近;Cu、Zn和Pb的高值区主要分布在交通流量较大的商业中心和家居建材城附近。灰尘中各重金属的污染水平依次为CoCrPbZnCuVMnNi。Co处于中等潜在生态风险,而其他重金属均处于低潜在生态风险。灰尘中重金属总的潜在生态风险属于中等。     

乌鲁木齐市米东区农田土壤重金属含量的空间分布特征

利用地理信息系统（GIS）及地统计学方法,对乌鲁木齐米东区农田土壤中重金属（Hg、Cu、Zn、Pb、Ni、Cd及Cr）的含量进行空间变异性分析。结果表明：除Cu、Zn、Pb和Hg超过土壤背景值外,7种重金属的平均含量均未超过国家环境质量二级标准（GB15618-1995）;7种重金属均具有较好的空间变异结构,可以用指数模型、球状模型和高斯模型拟合,且具有不同程度的块金效应;Cd、Cr具有强烈的空间自相关性,Pb、Ni、Cu、Zn和Hg属中等强度空间相关, 说明其含量受外源污染的影响较大;采用普通克里格插值法得出7种重金属的空间分布图,除Cd空间分布规律不明显外,其它6种重金属均存在显著的空间分布规律。     

山东省广饶县土壤重金属来源、分布及生态风险

选取山东省广饶县作为研究区,采集300个表层土壤样品（0~20 cm）,测定As、Cd、Co、Cr、Cu、Hg、Mn、Ni、Pb和Zn等10种重金属含量;运用多元统计和地统计分析方法揭示广饶县土壤重金属元素的来源与空间分布特征,最后利用H?kanson潜在生态风险指数法评价重金属的潜在生态风险。结果表明：① 研究区土壤中Co和Pb的平均值低于山东省背景值,其他8种元素的平均值均超过山东省背景值;特别是Cd和Hg的平均含量分别达到山东省背景值的1.86倍和2.50倍,说明在土壤中存在明显的富集。② As、Co、Cr、Cu、Mn、Ni和Zn为自然源,受成土母质控制;Hg为人为源,主要来源于煤炭燃烧和工业排放;Cd和Pb受自然和人为因素共同控制。③ 成土母质控制着As、Cd、 Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的基本分布格局,不同土地利用类型的土壤Hg含量差别较明显,其高值区集中在城镇建设用地。④ 总体上,研究区为中等生态风险的偏高水平,其中Cd和Hg分别为中等和较高生态风险,其余8种元素处于低生态风险。     

农田土壤重金属污染评价方法对比分析（英文）

农田土壤重金属污染是突出的环境问题之一。准确评估农田土壤重金属污染水平对农业可持续发展至关重要。从中国新疆博斯腾湖流域采集186个农田土壤样品,分析其中As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn等重金属元素含量,采用污染指数法(P_i)、地质累积指数法(I_(geo))、富集因子法(EF)、生态风险指数法(ER)和环境风险指数法(I_(er)),分析了农田土壤重金属污染水平,并对5种不同评价方法的评价结果进行了比较分析。结果表明,研究区农田土壤中所有元素平均含量均低于国家土壤环境质量标准(GB15168–2018)的限值,但Cd、Cr、Ni、Pb和Zn等元素含量平均值超出了相应的背景值。5种污染评价方法的评价结果之间存在显著差异。大体上,土壤重金属元素的P_i、I_(geo)和EF平均值从大到小依次为:Zn Pb Cd Cr Ni Cu As;ER平均值从大到小依次为:Cd As Cu Pb Ni Cr Zn;I_(er)平均值从大到小依次为:Cd Cu Zn As=Pb Cr Ni。不同污染评价方法得到的污染等级排序为:P_i I_(geo)=EF ER=I_(er)。为了更好地评估农田土壤环境质量,应采用最合适的污染评价方法和相应的农田土壤背景值。本文建议评价农田土壤重金属污染风险时采用EF法和ER法。     

烟台海岸带土壤重金属定量源解析及空间预测

定量解析土壤重金属污染来源并绘制空间分布图是土壤重金属调查评价的核心,可为区域土壤环境管理和修复提供科学参考。以中国北方名优农产品生产基地烟台海岸带为研究区,系统开展表层土壤样品采集和重金属分析测试;利用正定矩阵因子分解定量解析土壤重金属的来源贡献;基于独立成分分析和序贯高斯模拟构建多元地统计模拟技术,实现土壤重金属的空间预测及潜在污染区域划定。结果表明：① 研究区表层土壤中 As、Co、Cr、Mn和Ni主要为自然来源,且空间分布受成土母质的控制;② 工业和交通排放是土壤中Cd、Pb和Zn的重要来源,三者在金、铜矿的尾矿区以及烟台市区呈现出污染热点;③ 土壤中Cu主要来自铜基杀菌剂和有机肥施用等农业活动,高值区主要分布在果园土壤;④ 土壤中Hg主要来源于煤炭燃烧和混汞法炼金所排放Hg的大气沉降,高值区主要分布在金矿以及龙口、蓬莱市区周边;⑤ Cu、Hg和Cd的潜在污染区域面积占研究区总面积的37.5%、14.3%和8.6%,应给予重点关注。     

昆明市街道灰尘重金属污染及潜在生态风险评价

利用X-Ray荧光光谱仪对昆明市街道灰尘的Cu、Zn、Pb、As、Cr和Ni等元素进行了分析,讨论了街道灰尘中重金属含量的水平和空间分布特征;采用潜在生态危害指数法对灰尘中重金属的潜在生态风险进行了评价。结果表明:昆明市街道灰尘中重金属Cu、Zn、Pb、As、Cr和Ni的平均含量分别为166.6、316.53、97.49、20.56、79.41和21.45 mg/kg,与全国土壤背景值相比有较大积累,其中Cu、Zn、Pb和As都达到相对富集类,污染程度较重;重金属元素在旱季有明显积累趋势,雨季相对降低;重金属在工业区含量最高,其次为交通区,其中内城重金属污染源主要来自于汽车交通污染,外城来源于工业污染。灰尘中重金属潜在生态风险处于轻微生态危害水平,且潜在生态风险系数大小顺序为Cu>Zn>As>Pb>Cr>Ni,其中Cu是最主要的生态风险因子。     

Baseline determination,pollution source and ecological risk of heavy metals in surface sediments of the Amu Darya Basin,Central Asia

Central Asia (CA) is one of the most fragile regions worldwide owing to arid climate and accumulated human activities, and is a global hotspot due to gradually deteriorating ecological environment. The Amu Darya Basin (ADB), as the most economically and demographically important region in CA, is of particular concern. To determine the concentration, source and pollution status of heavy metals (HMs) in surface sediments of the ADB, 154 samples were collected and analyzed for metals across the basin. Correlation and cluster analysis, and positive matrix factorization model were implemented to understand metals’ association and apportion their possible sources. Cumulative frequency distribution and normalization methods were used to determine the geochemical baseline values (GBVs). Then, various pollution indices and ecological risk index were employed to characterize and evaluate the pollution levels and associated risks based on the GBVs. Results indicated that the mean concentrations of HMs showed the following descending order in the surface sediments of ADB: Zn > Cr > Ni > Cu > Pb > Co > Cd. The spatial distribution maps showed that Cr, Ni, and Cu had relatively high enrichment in the irrigated agricultural area; high abundances of Zn, Pb, and Cd were mainly found in the urban areas. Four source factors were identified for these metals, namely natural sources, industrial discharge, agricultural activities, and mixed source of traffic and mining activities, accounting for 33.5%, 11.4%, 34.2%, and 20.9% of the total contribution, respectively. The GBVs of Cd, Zn, Pb, Cu, Ni, Cr, and Co in the ADB were 0.27, 58.9, 14.6, 20.3, 25.8, 53.4, and 9.80 mg/kg, respectively, which were similar to the regional background values obtained from lake sediments in the bottom. In general, the assessment results revealed that surface sediments of the ADB were moderately polluted and low ecological risk by HMs.     

长江水系沉积物重金属含量空间分布特征研究——空间自相关与分形方法

所研究的１１种重金属元素在长江水系沉积物中均有较显著的空间相关性;沉积物细粒中含量金属含量空间自相关性好于沉积物原样,正相关尺度达５００ｋｍ左右,与空间分布斑块大小对应,研究区沉积物重金属含量空间分布分形存在于约１０００ｋｍ以内,分维数处于２．７６～２．９５之间,分维数的大小与空间自相关指标大小大各元素间的变化趋势相反,表明这两种指标具有一致性,多数元素在ＮＷ－ＳＥ向和ＮＥ－ＳＷ向相关性较好,与变