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蘇北濱海灘涂區土壤重金屬含量及其時空變異研究

2016-10-13 19:45:22姚榮江楊勁松謝文萍伍丹華柏彥超余世鵬
中國環境科學 2016年6期
關鍵詞:工業園區研究

姚榮江,楊勁松*,謝文萍,伍丹華,柏彥超,余世鵬,張 新

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蘇北濱海灘涂區土壤重金屬含量及其時空變異研究

姚榮江1,2,楊勁松1,2*,謝文萍1,伍丹華2,柏彥超3,余世鵬1,2,張 新1,2

(1.中國科學院南京土壤研究所,土壤與農業可持續發展重點實驗室,江蘇 南京 210008;2.中國科學院南京分院,東臺灘涂研究院,江蘇 東臺 224200;3.揚州大學環境科學與工程學院,江蘇 揚州 225000)

以蘇北沿海某灘涂區為研究區,采用經典統計與地統計相結合的方法總結出2009年和2014年表層土壤Pb、Cr、Cd、As四種元素的含量,分析了土地利用方式對重金屬含量影響以及重金屬空間分布與時空變異.結果表明:灘涂區土壤4種元素含量基本都低于土壤環境質量一級標準值; 2009~2014年的5a間,研究區土壤Cd含量發生顯著累積,居民區土壤Pb含量顯著增加,工業園區土壤Pb、Cd亦顯著累積,各土地利用方式下土壤Cr、As含量變化不顯著;受大尺度的潮汐沉積作用與小尺度的人為活動共同控制,兩個時期Pb、Cr含量分布具有空間相似性,而Cd、As含量空間分布差異較大;不同土地利用方式下研究區土壤重金屬的累積具有變異性和明顯的趨勢效應,大氣沉降是除了土地利用方式以外影響重金屬時空變異格局的重要途徑.該沿海灘涂區正面臨土壤重金屬不斷累積的問題,應加強監控與源頭減量,優化產業布局,推進過程阻斷與生態修復.

蘇北;沿海;灘涂區;重金屬;時空變異

近60年來江蘇省共圍墾沿海灘涂32.2萬hm2,其中1996年以來圍墾14.7萬hm2,成為長江三角洲地區后備耕地資源的主要來源.但是,由于該地區灘涂土壤發育于長江--淮河沖積沉積物與海相沉積物,再加上近年來沿海大開發導致的工業化、城鎮化進程加快、人為干擾活動的加劇以及經濟的快速發展,導致該區局部土壤潛在的環境問題越來越突出,帶來了較大的生態風險[1-2].其中,重金屬由于其具有潛伏性、難降解性、富集性等特點,易通過污水灌溉、大氣沉降、污泥農用等途徑進入土壤,進而影響到農產品質量安全與人類健康[3-4].因此,開展該區土壤重金屬含量及其時空變異的研究,對于消減區域土壤重金屬危害、保障農作物產地安全具有重要意義.

針對土壤中重金屬累積狀況及其帶來的環境及人體健康風險評價,已成為環境土壤學研究的熱點.國內圍繞著土壤重金屬污染特點[5-6]、賦存形態[7-8]、來源解析[9-11]、遷移過程[12-13]、空間分布特征[14-16]、生態風險評價方法[17-19]、土壤環境質量狀況與食品安全性[20-21]等方面已開展大量研究工作,但目前研究主要集中于自然條件下以及人為活動,如資源開發、污染排放、規模化養殖和農田污灌等引起的土壤、沉積物、作物污染及其帶來的環境及人體健康風險方面,而綜合考慮沿海灘涂圍墾、開發、利用等一系列人為活動對土壤重金屬含量及其時空變異的研究鮮有報道.蘇北作為我國東部沿海具有最強發展潛力的區域之一,伴隨著近年來城鎮化、工業化和農業現代化進程的加快,河流入海污染物總量呈上升態勢,土壤的潛在重金屬污染風險亦將日趨加劇.為此,本文以蘇北沿海大開發過程中圍墾灘涂資源豐富、近年發展迅猛的新興城鎮——東臺市弶港鎮典型灘涂區為研究對象,選取對人類健康有重要影響且較為常見的Pb、Cr、Cd和As 4種元素,分析了該區表層土壤重金屬全量狀況,探討了不同土地利用方式下重金屬含量隨時間的變化特點,研究了重金屬含量的時空分布及其變異特征,為沿海地區土壤環境的監控、污染消減與風險防范提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區位于以江蘇東臺市弶港鎮為核心的沿海灘涂區,東距最新的圍墾海堤約3.3km,地理位置介于120°49′51.9″E~120°54′59.2″E, 32°44′1.8″N~ 32°46′52.1″N(圖1).該區屬亞熱帶和暖溫帶的過渡區,四季分明,季風顯著,常年平均氣溫15.0℃,無霜期220d,日照2130.5h;雨熱同期,降雨季節性分布不均,多年平均降雨量1025mm,其中6~9月的雨季降水量平均占全年的63.5%.該區土壤發育于長江--淮河沖積-海相沉積物母質,土壤和地下水鹽分含量較高;土壤性質為淤長型平原海岸的典型代表,質地以砂壤和粉砂壤為主,屬氯化物型鹽土,有機質含量低,水肥保蓄能力差.

根據土地利用方式研究區主要分為灘涂區、農田、工業園區和居民區.研究區的鎮區為核心區域,最東部為目前尚未開發利用、基本處于自然狀態的圍墾灘涂;鎮郊的局部區域經過近10a的脫鹽培肥已由灘涂轉變為農田;鎮區北部和東北部為近年來建設并投入運行的工業園區.隨著近年來工農業發展與城鎮建設強度的不斷提高,該區土壤環境質量安全亦越來越受重視.

1.2 樣品采集與處理

根據實地調查與研究區土地利用狀況,分別于2009年11月上旬和2014年8月中旬采集土壤樣點.考慮不同土地利用方式相對均勻布點原則,共計采集具有代表性的有效樣點48個,其中圍墾灘涂19個,居民區5個,鎮郊農田和工業園區各12個,其空間分布如圖1所示.土壤采樣具體方案為:首先,在研究區的東西方向布設6條由沿海向內地延伸的斷面,各斷面上的采樣點間距約1km,各采樣點均用GPS 進行定位,共采集32個樣點;然后,在居民區和鎮郊農田補充采集16個樣點,以使采樣點覆蓋研究區的主要土地利用類型并能反映研究區土壤環境污染狀況.每個樣點在10m×10m范圍按照“S”形多點采樣法,采集6個0~20cm深度的耕層土壤;采樣前,每個樣點刮去地表浮土(<1cm即可),現場均勻混合后用四分法從中選取1kg土樣裝入自封袋中作為代表該點的混合樣品.采集的土壤樣品帶回實驗室自然風干后去除碎片、礫石和植物等雜物,用研缽磨碎,過100目的尼龍網篩,并將其干燥保存.為防止土壤樣品污染,在采樣、處理與保存過程中,均避免其與金屬器皿直接接觸.

1.3 樣品處理與分析

土壤樣品測定的指標包括全量Pb、Cr、Cd、As含量.于土壤樣品中加入王水-H2O2消煮以及磷酸作抑制劑后測定全量Pb、Cd,采用HF- HClO4-HNO3消煮后測定全量Cr,經HNO3- H2SO4消解后加入NaBH4反應方法測定全量As.用原子吸收光譜石墨爐法測定Pb、Cd元素含量,用原子吸收火焰法測定Cr元素含量,用原子熒光光度法測定As元素含量.土壤重金屬分析的質量控制采用國家標準物質進行加標回收,各重金屬含量的回收率分別為Pb(96.2%~108.6%)、Cr (97.3%~112.4%)、Cd(94.2%~125.4%)、As(97.6%~ 109.7%),符合美國EPA標準要求的80%~120%的回收率范圍.

1.4 研究方法

本文使用的分析方法包括描述性統計分析、單因素方差分析、配對樣本檢驗和空間變異性分析.采用描述性統計分析和單因素方差分析(£0.05)對兩個時期研究區土壤重金屬含量進行比較,以掌握研究區土壤重金屬的含量狀況;為揭示不同土地利用方式下重金屬含量隨時間的變化特點,利用配對樣本檢驗(£0.05)對不同利用方式下兩個時期土壤重金屬含量進行對比,以上分析均利用SPSS15.0軟件完成.為直觀描述研究區土壤重金屬空間分布與變化狀況,采用ArcGIS 9.3軟件分析研究區土壤重金屬含量的空間變異性并繪制其空間分布圖.為消除特異值對空間預測的影響,本文中土壤重金屬含量空間分布研究采用指示克里格方法(Indicator Kriging,IK),該方法是一種非參數估計方法,它首先要對數據作指示變換,然后估計出待估點處的累積分布函數(cdf),以此為基礎可解決各種估計和模擬問題.指示克里格方法的具體計算過程與步驟可參考文獻[22].

2 結果與討論

2.1 土壤重金屬含量狀況

表1為灘涂區不同時期土壤重金屬含量的統計特征值.從表1可以看出,同一時期不同部位土壤重金屬含量差異顯著,如2009年采樣期土壤Pb含量介于10.089~32.478mg/kg,As含量介于5.340~9.250mg/kg;2014年采樣期土壤Pb含量介于10.212~36.388mg/kg,As含量介于5.209~9.351mg/kg.從反映離散程度的變異系數Cv來看,在2009年土壤Pb、As呈中等變異性,Cr和Cd呈弱變異性;而在2014年土壤Pb、Cr和As呈中等變異性,Cd呈弱變異性,表明土壤重金屬含量的變異程度有所增強.根據20世紀80年代確定的海相沉積母質重金屬元素平均背景值[23],并以此作為該區土壤重金屬元素的背景參考值,經單樣本的t檢驗(雙尾),兩個采樣時期灘涂地區土壤Pb、Cr、Cd和As的均值均明顯低于背景值.在2009年的采樣期,所有樣點Pb、Cd含量均低于背景值,Cr、As各有3個樣點的含量高于背景值;而在2014年的采樣期,所有樣點Cd含量均低于背景值,有1個樣點的Pb含量高于背景值,Cr、As含量高于背景值的樣點數分別為9個和6個,這些樣點基本位于居民區和工業園區.

注:**顯著性水平<0.01.

參照國家土壤環境質量標準(GB15618- 1995)[24],在2009年采樣期,灘涂區土壤Pb、Cr、Cd、As含量的均值和最大值均低于一級標準;在2014年采樣期,土壤Cr、Cd、As含量亦低于一級標準,Pb除了1個樣點高于一級標準、低于二級標準外,其余樣點均低于一級標準.對土壤重金屬含量的單因素方差分析結果顯示,兩個時期灘涂區土壤Pb、Cr和As平均含量并無顯著差異,但2014年土壤Cd含量顯著高于2009年(<0.01),表明近5年來灘涂區土壤Cd含量隨時間發生累積.灘涂區土壤重金屬含量順序為:Cr>Pb>As>Cd,這與張衛國等報道的長江口灘涂濕地表層沉積物重金屬含量的順序吻合[25].總體上看,目前土壤環境質量狀況總體良好,除部分樣點重金屬含量超過海相沉積母質的背景值外,不存在土壤重金屬超標的現象.

2.2 土地利用類型對重金屬含量的影響

為明確土地利用類型與重金屬含量的關聯性,對不同采樣期、土地利用類型土壤Pb、Cr、Cd和As含量進行統計分析,結果列于表2.可以看出:在2009年采樣期,土壤Pb含量的最高值出現在居民區的菜地,Cr和As含量最高值位于鎮郊農田,Cd含量最高值出現在工業園區附近土壤;至2014年采樣期,土壤Pb含量的最高值仍位于居民區的菜地,As含量的最高值仍位于鎮郊農田,但Cr和Cd含量最高值則出現在灘涂土壤,這表明盡管整體含量較低,但人為開發利用活動已使得圍墾灘涂土壤Cr和Cd含量呈累積趨勢.單因素方差分析檢驗結果顯示(<0.05),在2009年采樣期居民區土壤Pb含量顯著高于其他土地利用方式,圍墾灘涂As含量顯著低于其他土地利用方式,各土地利用方式下土壤Cr、Cd含量無明顯差異;至2014年采樣期,居民區土壤Pb含量顯著高于圍墾灘涂與鎮郊農田,其與工業園區土壤Pb含量無顯著差異,工業園區土壤Cd含量顯著高于圍墾灘涂,但其與鎮郊農田和居民區土壤Cd含量并無明顯差異,此外各土地利用方式下土壤Cr、As含量無明顯差異.該結果表明城鎮化建設、工農業開發利用等不同土地利用方式對重金屬含量的影響存在差異,如居民區、工業園區土壤Pb和Cd含量更高,而Cd、As受土地利用方式影響較小.事實上,不同利用方式重金屬含量與其源密切相關,人口密集的居民區車輛尾氣排放與菜地污灌,工業園區廢液廢氣排放導致土壤Pb、Cd含量高;此外,研究區目前主要為水產加工、生物質能源類企業,與Cr、As污染來源產生有關的電鍍、制革、冶煉、開采等企業極少.陳宏觀[26]的研究結果也指出江蘇東臺市沿海灘涂地區污染物來源較少,生態環境質量整體處于警戒級綜合污染水平.

表2 兩個時期不同土地利用方式下土壤重金屬含量平均值及其統計對比Table 2 Statistical comparison of the average content of soil heavy metalsfor different land usetypes in two periods

不同小寫字母表示方差分析顯著性水平在<0.05,下同.

為揭示灘涂區不同土地利用類型重金屬含量隨時間的變化特點,采用配對樣本t檢驗方法對不同采樣期土壤Pb、Cr、Cd和As含量進行分析,結果如圖2所示.從2009~2014年,居民區和工業園區土壤Pb含量顯著累積,其均值分別由18.128mg/kg、13.939mg/kg增加至20.322mg/kg和16.745mg/kg,而圍墾灘涂、鎮郊農田土壤Pb未發生顯著變化;近5年來,各土地利用方式Cr含量均值盡管有所增加,但均未發生顯著累積;圍墾灘涂、鎮郊農田和居民區土壤Cd含量亦無顯著差異,但工業園區Cd含量增幅最大,其平均值由0.087mg/kg增加至0.093mg/kg;此外,各土地利用方式As含量均未發生顯著變化.總體來看,近5年來圍墾灘涂和鎮郊農田土壤重金屬未發生顯著累積現象,但居民區土壤Pb含量顯著增加,工業園區土壤Pb、Cd亦顯著累積.事實上,已有眾多研究表明人為活動導致的土地利用方式差異、潮汐作用以及土壤自身性質不同是驅動灘涂區土壤重金屬含量變異的重要因素.根據上海市海岸帶和海涂資源綜合調查報告[27],江蘇東部灘涂重金屬污染源主要來自于長江懸浮泥沙、沿岸附近小型工廠排放的廢水和農業等.姚新穎等[28]研究也發現黃河三角洲濕地潮汐區、石油開采區和生態恢復區土壤重金屬含量存在顯著差異,且同一利用類型不同植被土壤重金屬含量亦存在顯著差異.崔志紅等[29]研究表明,珠江口灘涂濕地土壤重金屬含量受排污口、圍墾、潮灘位置和土壤粘土含量控制,且圍墾帶來了重金屬污染生態風險.

2.3 土壤重金屬含量的空間分布

本文采用指示克里格法進行不同采樣期土壤重金屬含量的空間分布分析.以2014年采樣期土壤Cr含量為例,取土壤Cr含量0.1~0.9分位數共九個值作為閾值,分別為52.096,56.091, 56.861, 57.935,61.506,62.930,64.610,66.146,72.165mg/kg,計算小于各閾值條件的指示變異函數,并將所得到的指示變異函數采用指數模型進行擬合.利用指示變異函數及其參數進行克里格估值,獲得的土壤Cr含量小于各閾值T的條件概率空間分布(圖3),其中圖3(a)~圖3(i)分別顯示閾值為0.1~0.9分位數的條件概率分布.

為了便于根據條件累積分布函數利用指示克里格法估算研究區不同采樣期土壤重金屬含量,須將研究區各閾值的條件概率分布劃分為規則的網格單元.綜合考慮研究區土壤采樣方案與實際指導性,首先將各條件概率分布圖轉換為100m×100m柵格數據,整個研究區共有3477個柵格參與計算;然后,根據各設定閾值和圖3的條件累積概率分布圖,計算各網格單元土壤重金屬含量指示克里格估計值.獲得研究區兩個采樣期土壤Pb、Cr、Cd、As含量空間分布見圖4和圖5.

從圖4和圖5看出,不同采樣期土壤重金屬含量的空間分布具有相似性.兩個時期土壤Pb含量均呈現出由東向西逐漸增加的條帶狀分布特征,即由沿海向內地逐漸升高,土壤Pb含量最高的部位位于研究區西南部的居民區,但是工業園區土壤Pb含量升高趨勢明顯;兩個時期土壤Cr含量空間分布均呈現顯著斑塊狀特點,其在東部的灘涂區和西部的鎮郊農田具有較高含量分布,這可能是由于成土母質以及農業種植大量的化肥投入對其累積影響的差異造成的;土壤Cd含量空間分布在2009年呈現出由東南向西北方向逐漸降低的特點,這與當時圍墾灘涂東南部位發展大規模的海水養殖密切相關,但到2014年土壤Cd含量空間分布表現出由東南向西北方向逐漸升高的趨勢,尤其是在工業園區,表明這五年來工業園區的運行改變了土壤Cd含量空間分布格局;2009年采樣期土壤As含量條帶狀分布特征明顯,在鎮郊農田和圍墾灘涂的海水養殖區含量較高,但2014年其在工業園區表現出明顯斑塊狀分布,這與人類工業、農業活動對土壤As累積影響的差異密切相關.康勤書等[30]研究表明,濱海灘涂區土壤重金屬含量分布一般規律為高潮灘>中潮灘>低潮灘,主要原因在于潮汐作用導致大量的細顆粒泥沙在高潮灘沉積,細顆粒泥沙有機質與重金屬含量較高.程遠杰等[31]發現,濱海地區表層土壤Pb、Cr等重金屬由沿海至內陸呈先增加后降低的趨勢,而深層土壤中重金屬含量由沿海至內陸呈增加的趨.王俊杰等[32]研究表明,江蘇鹽城濱海灘涂表層沉積物Pb、Cr、Cd等重金屬含量在不同的斷面呈現條帶狀空間分布規律,這與潮汐作用、沉積物顆粒、長期海洋捕撈殘留物腐蝕帶入污染密切相關.這與本文的研究結果是一致的,本研究中土壤重金屬含量空間分布受大尺度的潮汐作用與小尺度的土地利用方式共同作用,表現在各個時段重金屬空間分布相似且呈條帶狀整體分布格局,而局部斑塊狀分布則受小范圍工業、農業排放以及土地利用方式差異控制.

表3 兩個采樣期土壤各重金屬含量空間估值的交叉驗證結果Table 3 Cross-validation results of spatial estimation of the content of each soil heavy metal in two sampling periods

注:*顯著性水平<0.05,**顯著性水平<0.01.

表3列出了利用指示克里格法對研究區土壤Pb、Cr、Cd和As含量空間估值的交叉驗證結果.可以看出,各重金屬指標的平均誤差ME(Mean Error)、均方根誤差RMSE(Root Mean Square Error)和平均標準誤ASE(Average Standard Eerror)均較小,且其均方標準誤RMSSE(Root mean-Square Standardized Error)均接近1,這表明指示克里格對兩個采樣期土壤重金屬含量空間估值的誤差較小.對相關系數檢驗結果顯示,除了2014年土壤Cd含量外(<0.05),其他土壤重金屬預測值與實測值間呈極顯著相關(<0.01),這說明利用指示克里格法獲取的土壤重金屬含量分布圖具有較高的精度與可信度,基本反映了兩個采樣期研究區不同土壤重金屬含量的空間分布趨勢.

2.4 土壤重金屬含量時空變異特點

圖6為2009~2014年研究區土壤重金屬含量的時空動態變化.可以看出,土壤Pb、Cr、Cd和As含量隨時間變化呈現整體累積的趨勢,不同土地利用方式下其累積量具有變異性;土壤重金屬Pb含量變化主要位在西南部的居民區、北部的工業園區和西部的鎮郊農田,表現為不同程度的增加趨勢,而東部的圍墾灘涂差異較小;土壤重金屬Cr含量增加的區域面積較大,主要集中在西南部的居民區、鎮郊農田和東部的圍墾灘涂區勢;土壤Cd含量增加較大的區域主要在北部和東北部的工業園區以及部分的鎮郊農田,居民區和圍墾灘涂區差異不大;土壤As含量的累積區域主要在圍墾灘涂、工業園區和鎮郊農田,而居民區差異較小.進一步分析表明,土壤重金屬的累積量具有明顯的方向效應,表現在由東南向西北方向土壤重金屬的累積量逐漸增加,重金屬累積量與經、緯度的相關性分析結果顯示:土壤Pb、Cr、Cd和As累積量與經度的相關系數介于0.164~ 0.669(< 0.01),其與緯度的相關系數介于0.123~ 0.484(< 0.01),表現出極為顯著的趨勢效應,這不僅是與研究區的土地利用方式及其空間格局密切相關,同時研究區春夏季盛行東南季風、冬季盛行西北季風也是極為重要的因素.事實上,重金屬污染的時空變異是重金屬產生來源、擴散途徑及歸趨的綜合作用的結果;邱孟龍等[33]研究顯示在工業發達城市區域土壤重金屬污染時空變異往往與工業布局、產業轉移密切相關;柯海玲等[34]報道礦區農田土壤重金屬的時空變異趨勢與粉塵、廢水和尾礦渣在大氣、河流中遷移、搬運緊密關聯.本文研究區重金屬污染來源主要包括鎮居民區汽車尾氣排放、生活污水、工業園區加工廠尾氣、廢液以及太陽能光伏材料粉塵排放等,由于污水和尾液通過收集后集中處理,因此氣體擴散是該區土壤重金屬時空變異的重要途徑.事實上,王鵬和徐國華[35]發現部分蘇北沿海化工園區的排污與擴散已造成大面積的灘涂生態環境污染,陳振樓等[36]研究發現大氣沉降是長江口岸灘涂區重要的重金屬污染擴散途徑,特別是Pb、Cd等元素.這與本文的研究結果一致.

綜上可知,研究區土壤重金屬含量的空間分布格局已經形成,其在時空變異上呈現出逐步累積的整體趨勢.隨著今后該區沿海開發過程中的城鎮化建設、工農業開發強度的增大以及部分轉移產業的承接,人為活動將不可避免引起該區土壤環境質量的持續變化;因此,在當前土地利用方式與人為干擾活動尚未引起土壤重金屬顯著超標的情況下,對該區土壤重金屬污染的持續監測與綜合管控尤為重要.首先加強研究區土壤、大氣粉塵重金屬含量的長期定位監測與污染源分析,在主要農產品產區、城鎮郊區、工業園區周邊等敏感區域建立土壤、大氣污染(重金屬)長期定位監測點,系統掌握重金屬污染狀況、來源、擴散與歸趨,為重金屬污染預警提供數據支撐,也為從源頭防治重金屬污染提供依據;其次,優化研究區產業布局,根據該區海洋性季風氣候特點,重點控制農田與農副產品基地、居民生活區等區域周邊污染企業的設立,以降低重金屬污染擴散對生存環境、農副產品生產與人體健康的危害;再次,強化源頭減量,推進工業廢棄物污染源的集中處理,推動生活、農業廢棄物資源化利用和無害化處理,通過污染源頭減量以降低土壤重金屬累積;最后,推進過程阻斷與生態修復,在不同污染強度的區域采用農藝綜合調控、原位鈍化、超積累植物修復,以及耕作制度改革等農藝削減與生態阻控措施,以降低土壤重金屬生物有效性[37-38].

土壤重金屬具有來源復雜性、空間變異性與時間累積性特點,本文僅分析了兩個時期研究區表層土壤Pb、Cr、Cd、As四種元素含量及其時空變異特征,有必要進行更長期的原位監測以進一步開展該區土壤重金屬污染的賦存形態、來源解析、演變趨勢及其歸趨方面的研究.

3 結論

3.1 目前研究區土壤環境質量總體良好,除居民區和工業園區部分樣點土壤Pb、Cr、As含量高于背景值外,研究區土壤重金屬基本都低于土壤環境質量一級標準值;從2009年到2014年,研究區表層土壤Cd顯著累積,但土壤Pb、Cr和As平均含量未發生顯著變化.

3.2 兩個采樣期居民區土壤Pb含量均顯著高于圍墾灘涂與鎮郊農田,工業園區土壤Cd含量增幅最大,圍墾灘涂As含量均最低;兩次采樣期間,居民區土壤Pb含量顯著增加,工業園區土壤Pb、Cd亦顯著累積,各土地利用方式下土壤Cr、As含量未發生顯著變化.

3.3 兩個采樣期土壤重金屬Pb、Cr含量分布具有空間相似性,但土壤Cd、As含量空間分布差異較大,工業園區的運行改變了土壤Cd、As含量的空間分布格局;研究區土壤重金屬空間分布受大尺度的潮汐沉積作用與小尺度的工、農業排放及人為活動共同控制.

3.4 不同土地利用方式下研究區土壤重金屬的累積呈現變異性與趨勢效應,居民區、工業園區、鎮郊農田重金屬累積量整體較高,且土壤重金屬的累積量由東南向西北方向逐漸增加;除了土地利用方式,大氣沉降可能也是形成該區土壤重金屬時空變異格局的重要因素.

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* 責任作者, 研究員, jsyang@issas.ac.cn

Contents and spatio-temporal variability of soil heavy metals in the coastal mud-flat area of north Jiangsu Province

YAO Rong-jiang1,2, YANG Jin-song1,2*, XIE Wen-ping1, WU Dan-hua2, BAI Yan-chao3, YU Shi-peng1,2, ZHANG Xing1,2

(1.State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China;2.Dongtai Institute of Tidal Flat Research, Nanjing Branch of the Chinese Academy of Sciences, Dongtai 224200, China;3.School of Environmental Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225000, China)., 2016,36(6):1810~1820

The study was carried out in a representative coastal mudflat area in north Jiangsu Province, China. Classical statistical and geostatistical methods were employed to summarize the concentrations of the four types of element (Pb, Cr, Cd, As) in surface soil in 2009 and 2014, to analyze the effect of land use types on heavy metal content, and to determine spatial patterns and spatio-temporal variability of soil heavy metals in these two periods. Results indicated that the content was general below the widely accepted environmental quality standard (first class) for the four types of soil elements. During the five years from 2009 to 2014, soil Cd accumulated significantly across the study area, soil Pb content in the residential area also increased remarkably, and significant accumulation of soil Pb and Cd was also observed in the industrial area, whereas the change of soil Cr and As contents was not significant in each type of land use. Under the control of large-scale tide deposits and small-range human activities, soil Pb and Cr contents exhibited similar spatial patterns during these two periods, whereas the spatial patterns of soil Cd and As ahowed great difference in the two periods. The enrichment of soil heavy metals across the different land use in the study area exhibited spatial variability and directional trends. Atmospheric deposition was another important factor that influenced the spatio-temporal variability of soil heavy metals. The coastal mudflat area presently faces the problem of soil heavy metal enrichment. It ought to take preventive countermeasures, such as strengthening in situ monitoring and source reduction, optimizing industrial layout, and prompting process blocking and biological remediation to prevent and minimize heavy metal hazards.

north Jiangsu Province;coastal;tidal zone;heavy metal;spatio-temporal variability

X53

A

1000-6923(2016)06-1810-11

姚榮江(1980-),男,江蘇靖江人,副研究員,博士,主要研究方向為濱海鹽堿地治理修復與生態環境效應.

2015-12-09

江蘇省科技支撐計劃(社會發展)項目(BE2014678);國家自然科學基金項目(41571223);中國科學院科技服務網絡計劃(STS計劃)任務(KFJ-SW-STS-141);江蘇省自然科學基金面上項目(BK20141266)

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