基于GIS的農業土壤重金屬風險評價研究*
——以南京市八卦洲為例

宋金茜朱 權姜小三?趙海燕梁永紅羅永霞王 強趙林麗

（1 南京農業大學資源與環境科學學院，南京 210095）

（2 江蘇省耕地質量與農業環境保護站，南京 210036）

基于GIS的農業土壤重金屬風險評價研究*
——以南京市八卦洲為例

宋金茜1朱 權1姜小三1?趙海燕1梁永紅2?羅永霞1王 強1趙林麗1

（1 南京農業大學資源與環境科學學院，南京 210095）

（2 江蘇省耕地質量與農業環境保護站，南京 210036）

農產品產地環境安全受到廣泛關注，合理評價農產品產地土壤重金屬的風險狀況，具有現實和長遠意義。以南京市八卦洲農業土壤為例，選取對人體危害較大的As、Cd、Cr、Hg、Pb五種重金屬元素，對表層土壤進行采樣分析，分別采用傳統標準方法、農業部發布的《全國農產品產地土壤重金屬安全評估技術規定》（產地評估標準方法）和改進地累積綜合指數法對該地區農業土壤重金屬風險狀況進行評價，運用GIS地統計學方法分析重金屬風險等級的分布特征。結果表明：5種重金屬元素的平均含量分別為11.0、0.38、92.1、0.08和34.5 mg kg-1，除元素Hg以外，均超過南京市土壤環境背景值。產地評估標準方法表明八卦洲超過80%的耕地無重金屬風險，風險區零散分布在八卦洲西南部、南部以及東部地區，Cd和Pb是造成低風險的主要元素；傳統標準方法僅顯示了Cd元素的超標特征；地累積指數法表明Cd、Cr、Pb三種元素受人為活動影響較大，改進地累積綜合指數法表明研究區總體生態狀況良好。傳統標準方法與產地評估標準方法能共同識別無風險的區域，而產地評估標準方法能更好地評價和劃分農業土壤重金屬風險區域，建議與改進地累積綜合指數法結合使用，共同評估該地區農業土壤重金屬風險水平、空間分布以及生態風險特征。

農業土壤；重金屬；風險評價；GIS

土壤重金屬風險評價是土壤環境質量評價的重要組成部分。土壤重金屬含量與母質、土壤質地、有機質含量以及工業化、城市化和農村集約化程度密切相關［1］。農業土壤重金屬污染不僅會對土壤生態系統帶來不利影響，同時也會關系到食品安全和潛在的健康風險問題［2］。開展農業土壤重金屬風險評價工作，可以了解農業土壤重金屬的風險程度以及超標元素類型，為合理劃分農產品產地環境土壤安全等級、有效利用土地資源、土壤修復工作等提供科學依據和指導建議。

GIS技術應用于土壤重金屬風險評價實現了從點狀數據到面狀信息的表達［3-4］，其中地統計分析被廣泛應用于土壤重金屬的空間變異研究［5-6］。在使用地統計學方法對評價指數進行插值分析時，針對不同的目標，對特定土地利用類型的研究較為普遍，然而大多數研究未對相應土地利用類型的面積進行提取分析，這可能會對插值評價結果中風險區域面積、范圍的判斷產生一定的影響。八卦洲是江北新區的一部分，以農業和生態旅游業為主要發展特色，是重要的糧食蔬菜生產基地，對其農業土壤進行重金屬現狀風險評價十分必要。我國學者在參考不同的標準和方法的基礎上，對八卦洲不同區域土壤重金屬的濃度以及分布特征分別進行了研究［7-11］，雖取得了一些研究成果，但缺乏對評價方法以及評價標準的改進和創新。而且由于采樣時期、區域、評價方法以及標準參數的差異，研究結果難以進行比較，尚沒有一種公認的可廣泛接受的模型或方法能全面評價農業土壤重金屬的風險程度［12-13］。鑒于農業部于2015年10月發布了《全國農產品產地土壤重金屬安全評估技術規定》，其中修改了相關重金屬元素在農產品產地土壤中的含量限值，并在單因子指數法評價的基礎上提出了最大單項指數法，用于采樣點多種重金屬元素的綜合評價，因此，有必要采用該產地評估標準方法對八卦洲農業土壤重金屬進行風險評價，并對原有評價方法進行改進，與傳統標準方法評價結果進行比較。

本研究針對八卦洲農業土壤中As、Cd、Cr、Hg、Pb五種重金屬元素，分別以南京市背景值、國家土壤環境二級標準值和農業部發布的“農產品產地土壤安全評估參比值”為基準，采用單因子與多因子結合的評價方法，對該地區農業土壤重金屬進行風險評價，并通過ArcGIS10.2的地統計學方法對各綜合評價指數進行插值分析，劃分風險等級分布區，綜合評價八卦洲農業土壤重金屬風險狀況，比較各評價方法與標準對評價結果的影響。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

八卦洲位于30°10′N、118°49′E，行政區域面積56 km2，處于南京市棲霞區西北部，與六合區、浦口區共同組成南京江北新區，是長江中僅次于崇明島和揚中島的第三大島。八卦洲屬于亞熱帶季風氣候區，具有四季分明、溫暖濕潤、雨量集中的特點，降雨過程多發生在6—9月，其多年平均降雨量為1 000～1 100mm，多年平均氣溫為15.4℃，常年盛行東南風和東北風。洲上地勢低平，總體呈現西北略高、東南略低的格局。土壤類型主要有水稻土和灰潮土，成土母質主要為長江沖積物，以種植特種蔬菜為主，是江蘇省最大的“野八鮮”生產基地，有“江中綠島”和“中國蘆蒿第一鄉”之稱。洲兩岸匯聚了許多大型企業，洲東南有南京新生圩港和南京新港開發區，洲北有南京鋼鐵集團、南京熱電廠、華能南京電廠、南化集團、揚子石化等國家特大型企業。

1.2 采樣點布設

為了全面調查研究區土壤重金屬含量狀況和減少局部突變性信息的遺漏［14］，采用ArcGIS10.2進行網格布點。具體步驟：（1）創建大小為0.667 km2的網格（Create Fishnet）：在八卦洲行政邊界圖上創建816.5m×816.5m的網格，并與該地土地利用圖合并（Union）；（2）生成中心點（Feature To Point）：將八卦洲的耕地選中為目標區塊，在網格內部生成中心點；（3）篩選（Select by Attributes）：每個網格內僅保留一個中心點，保證該點所代表的區塊面積大于0.334 km2；（4）校驗：使用該地區高精度的遙感圖逐點校正采樣點的位置，根據高清顯示的地物信息適當刪除或移動采樣點。最終生成66個采樣點，對其轉換坐標并添加經緯度屬性，分幅制作采樣點位置圖以及相應的經緯度信息表。

1.3 樣品采集與分析

土壤樣品采集時間為2015年6月，將采樣點位置的相關圖表交由江蘇省耕地質量與農業環境保護站，由相關工作人員完成采樣，中心點由差分GPS定位并記錄，導入到ArcGIS10.2中根據經緯度信息生成實際采樣點分布圖，見圖1。每個樣點采用梅花形采樣法采集5個以上子樣組成一個混合樣品，采樣深度為0～20cm，剔除土壤樣品與金屬采樣器接觸的部分后，放入聚乙烯塑料袋內保存。將土壤樣品自然風干，剔除樣品中植物根系、殘渣及可見侵入體，用木制工具碾碎，用瑪瑙研缽研磨過100目尼龍篩［15］。土樣的測定分析所用試劑、標準溶液配置以及儀器工作參數均遵循相關技術要求規范［16］，分析數據由江蘇省耕地質量與農業環境保護站提供。As、Hg含量用氫化物發生原子熒光光譜法（HG-AFS）分析；Cd含量用石墨爐原子吸收光譜法（GF-AAS）分析；Cr、Pb含量采用電感耦合等離子體發射光譜法（ICP-AES）分析。樣品分析質量水平由重復性檢驗的方式監控。

圖1 八卦洲采樣點分布及地理位置圖Fig. 1 Distribution map of soil sampling points and geographical location map of the Baguazhou

1.4 評價方法

評價方法包括單因子評價和多因子綜合評價，常用的單因子評價方法包括單因子指數法和地累積指數法等［17］。單因子指數法對土壤中的某一元素的風險程度進行評價，其計算公式為：

式中，Pi為土壤中該元素的單因子指數；Ci為元素的實測濃度；Si為評價標準（見表1）。農業部發布的農產品產地土壤重金屬安全評估參比值，在國家土壤環境質量二級標準的基礎上進行了修改和調整。由表1可以看出，農業部標準對元素As、Pb、Cr按照水稻地、蔬菜地及其他農產品產地進行分類，有別于國家標準中按照水田和旱地進行分類，并且對于元素Pb的限值進行了較大的修改，其他元素的限值也進行了不同幅度的調整。因此本文分別采用兩種評價標準進行單因子指數的計算，以比較新老標準對評價結果的影響。

在單因子指數的基礎上發展出來的多因子綜合評價方法包括最大單項指數法和內梅羅綜合指數法等。其中最大單項指數法是農業部環境檢測總站針對全國農產品產地土壤規定的綜合評估方法，即按點位單項指數Pi的最大值Pimax來確定各個點位的安全等級。內梅羅綜合指數法［17］同時考慮了污染物的平均值和最大值，其計算公式如下：

地累積指數法由德國海德堡大學沉積物研究所的科學家Muller［19］在1969年提出，用于定量評價沉積物中的重金屬污染程度。該指數不僅反映了重金屬分布的自然變化特征，而且可以判別人為活動對環境的影響［20］。其計算公式為：

式中，Igeo為地累積指數；Ci為元素的實測濃度；K是考慮各地巖石差異可能會引起背景值的變動而取的系數（一般取值為K =1.5）；Bi為該元素的地球化學背景值。

在分別使用最大單項指數法和內梅羅綜合指數法對研究區土壤重金屬進行風險等級劃分時，為了進一步比較多因子評價方法的結果差異，本研究在地累積指數法的基礎上創建了改進地累積綜合指數法。該方法考慮了重金屬的潛在生態毒性［21-22］，對各元素的地累積指數進行加權求和，以評價采樣區域由于人為因素對生態環境造成的綜合風險程度，計算公式為：

表1 土壤重金屬元素相關標準［18］Table 1 Relevant standards for heavy metals in soil

式中，I為改進地累積綜合指數；Igeo為各元素的地累積指數；Ti為元素i的毒性因子權重；Tir為元素i的毒性系數［23］（As 、Cd、 Cr、 Hg、 Pb的毒性系數分別為10、30、2、40、5）；T為這五種重金屬毒性系數的和。表2為以上每種評價指數的分級標準。

表2 評價指數分級標準Table 2 The classification standard of evaluation index

1.5 統計分析與制圖

利用Microsoft Excel 2013進行數據的處理和統計分析，采用SPSS 20進行重金屬元素的相關性分析。點位風險率只能揭示采樣點的重金屬風險特征，要對八卦洲農業土壤進行全面評價需借助軟件ArcGIS10.2中的地統計分析（Geostatistical Analyst）模塊進行空間預測以及誤差驗證。本研究側重對評價方法的比較以及風險等級的空間分布特征，因此分別對P、Pimax、I三種綜合評價指數進行空間插值分析，選擇的空間預測模型為反距離權重（Inverse Distance Weighting，IDW）空間插值法。該方法是基于Tobler定理提出的一種空間確定性插值方法，其原理是通過計算未測量點附近各個點的測量值的加權平均來進行插值，根據空間自相關性原理，在空間上越靠近的事物或現象越相似，則其在最近點處取得的權值最大［24］。反距離權重插值法僅考慮已知樣點與未知樣點的距離遠近，而不考慮它們之間的空間分布及方位關系，適用于樣本數較少的空間插值。針對本研究目標，選擇反距離權重插值方法，插值底圖為八卦洲1∶2萬耕地分布圖（2009年）［25］，為了解插值的精度，對其進行誤差驗證。

風險評價指數的空間分布制圖具體步驟為：①插值（IDW）：創建訓練子集和測試子集，樣本數分別為60和6，將訓練子集進行反距離權重插值；②驗證（Validation）：使用測試子集進行驗證，統計預測值與真實值之間的平均誤差（ME）和均方根誤差（RMSE），ME接近0，RMSE越小，則預測誤差越小，精度越高；③輸出（Export）：將插值結果輸出為柵格單元大小為50 m×50 m的圖層，并用八卦洲的耕地分布圖對其進行掩模提取；④重分類（Reclassify）：按照評價指數分級標準（表2）對風險程度進行分級，根據各風險等級對應的像元個數計算該等級所占面積百分比，進而制得八卦洲農業土壤重金屬綜合風險等級分布圖。

2 結果與討論

2.1 土壤重金屬含量特征

對土壤重金屬含量實測值進行描述性統計，結果見表3。5種重金屬元素的含量均值分別為11.0、0.38、92.1、0.08、34.5 mg kg-1，標準差分別為2.44、0.16、16.71、0.06、7.28 mg kg-1，除Hg以外，其余四種重金屬元素的含量均值和中值均超過南京地區土壤元素背景值。變異系數介于0.18～0.69之間，可以反映元素在土壤中的變異性和均勻性。變異程度大小為Hg＞Cd＞As＞Pb＞Cr，其中Hg和Cd的變異系數均達到0.4以上，分別屬于強變異和中等變異，空間變異相對顯著，易受人為活動影響；As、Cr、Pb的變異系數均在0.2左右，屬于弱變異性，說明這三種元素受外界影響比較小，空間變異相對不顯著，可能具有同源性。偏度是統計數據分布偏斜方向和程度的度量，偏度為零表示數值相對均勻地分布在平均值的兩側，5種元素的偏度系數均為正，說明數據為右偏離，可能是由于人為活動等造成重金屬元素不斷富集的現象。峰度表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數，峰度系數表明Cd、Hg的數據分布較為集中，As、Cr、Pb的數據分布較為分散。Pearson相關性分析表明（表4）：As與Cr、Pb相互之間有極顯著相關性，進一步證明了這三種元素的同源性。Cd、Cr、Hg和Pb相互之間相關性極顯著，容易有復合污染或同源性。

表3 八卦洲土壤重金屬含量基本統計特征Table 3 Statistical characteristics of soil heavy metal contents in Baguazhou（n=66）

表4 不同重金屬之間的相關性Table 4 Pearson correlation analysis of the 5 heavy metals in the soil（n=66）

2.2 土壤重金屬風險評價指數

將單因子指數與綜合評價指數分別進行統計（表5），可以看出：根據國家土壤環境質量二級標準得到單因子指數P1的平均值大小為Cd＞As＞Cr＞Hg＞Pb，均小于1，說明土壤中五種重金屬元素的濃度均值均不超標，總體上符合農業生產要求；內梅羅綜合指數P的平均值為0.62，小于0.7，屬于安全生產級別。按照農業部發布的《全國農產品產地土壤重金屬安全評估技術規定》中的限值計算的單因子指數P2的平均值大小為Cd＞As＞Pb＞Cr＞Hg，均小于1，屬于無風險級別，與P1相比，該標準對元素Pb的規定更加嚴格；最大單項指數Pimax的均值為0.87，小于1，說明采樣區整體土壤重金屬狀況良好。地累積指數Igeo的平均值大小為Cd＞Cr＞Pb＞As＞Hg，其中只有Cd和Cr的地累積指數均值大于0，分別為0.36和0.03，具有輕微風險，改進地累積綜合指數平均值為-0.52，小于0，說明總體上人為活動對重金屬的輸入未造成八卦洲農業土壤生態環境的風險。

根據評價指數分級標準（表2）計算有風險的樣本所占總體樣本的百分比，用點位風險率表示。總體來看，大部分有風險的點位處于Ⅱ級低風險水平。其中，P1顯示分別有13個和1個樣本的Cd元素處于Ⅱ級和Ⅲ級水平，元素Cd的點位風險率約為21.2%；P2顯示元素Cd和Pb的點位風險率分別為19.7%和7.6%，除一個樣點外均處于Ⅱ級水平；Igeo顯示約80%、59%和32%的土壤樣點分別存在Cd、Cr和Pb元素輕微風險。內梅羅綜合指數、最大單項指數以及改進地累積綜合指數顯示分別有10.6%、23%和3%的土壤樣點處于風險水平。其中有極個別樣點達到Ⅲ級或Ⅳ級，即中等—高風險，需加密布點監測。

表5 土壤重金屬評價指數結果Table 5 Statistics of evaluation indices of soil heavy metals

2.3 土壤重金屬風險指數分布特征

將三種綜合評價方法得到的風險指數P、I、Pimax分別進行空間插值（圖2）。可以看出，基于內梅羅綜合指數P得到該區域有三個風險等級：無風險的區域占八卦洲耕地的70.2%，符合安全生產級別；低風險區所占面積為27.5%，屬于安全生產的警戒線，這些地區的土壤重金屬風險需引起關注，加強監測工作；高風險區所占面積僅為2.3%，主要分布在八卦洲南部和東部，分布較零散，主要受元素Cd的分布影響，這可能與八卦洲東南有較多大型工廠企業的分布有關，需加緊污染源的排查和管控，開展土壤修復工作。基于改進地累積綜合指數I同樣得出三個風險等級：八卦洲約98.7%的耕地處于Ⅰ級，即考慮到各元素的生態毒性差異，大部分耕地的重金屬累積程度未對土壤生態環境造成危害；西南角極少地區有較為突出的重金屬累積以及生態風險，可能與元素Cd、Pb以及Cr的復合污染有關。基于最大單項指數Pimax得到該地區有四個風險等級：Ⅰ級和Ⅱ級的區域面積分別占八卦洲耕地的81.5%和17.9%，其中Ⅱ級，即低風險區主要分布在八卦洲南部和東部，Ⅲ級和Ⅳ級的區域面積共占0.6%，位于西南角地區，主要是Cd和Pb兩種元素的超標導致了最大單項指數的風險分布特征。對插值精度進行驗證得到，P、I、Pimax三項風險指數的預測值平均誤差ME分別為-0.05、-0.11、-0.02，即反距離權重插值法對三種評價指數的預測結果略微低于實測水平，均方根誤差RMSE分別為0.24、0.26、0.21，結果均在0.25左右，在允許的誤差范圍之內。

綜上所述，三種綜合評價方法均能識別八卦洲北部以及西部土壤安全區域，對于西南部重金屬風險較高的點位同樣能識別，后期需對該點加密監測，進一步勘察。內梅羅綜合指數法與最大單項指數法在采用不同的標準基礎上得出的風險分布規律大體相似，前者結合單因子指數的最大值與平均值進行綜合風險評價，平均值會削弱風險指數，對于某些整體狀況良好，然而存在個別元素含量較高的區域判定可能有一定的影響，而后者通過最大值的方法可以很好地揭示有任何元素超標的區域分布特征，對于土壤風險的排查以及重金屬元素的超標統計具有重要意義。改進地累積綜合指數法從人為活動以及生態危害的角度評價土壤重金屬的風險特征，顯示了該地區的總體生態環境處于良好的狀態。

圖2 內梅羅綜合指數分級圖（a）、改進地累積綜合指數分級圖（b）與最大單項指數分級圖（c）Fig. 2 Grading map of Nemerow comprehensive pollution index（a），Improved geo-accumulation comprehensive index（b）and Maximum single factor index（c）

3 結 論

八卦洲農業土壤中元素Cd、Cr、Pb均有不同程度的超標，其中Cd元素的風險狀況應引起重視。風險區分布以西南地區最嚴重，其次為南部和東部的部分地區，這可能與八卦洲岸邊分布的大中型工廠企業有關，具體風險來源有待進一步研究。針對與人類生活飲食緊密相關的糧食蔬菜產地，農業部產地評估標準對土壤中部分元素的監控更加嚴格，對農業土壤普查和重金屬風險評價工作更加適宜。最大單項指數法簡單直觀，針對土壤調查中超標區域的判定以及風險級別的劃分有較好的適用性，改進地累積綜合指數法可以反應人為活動對生態環境造成的影響，兩種方法可結合使用，全面評價農產品產地土壤重金屬風險與生態環境安全，對農業土壤的安全生產等級調查以及土壤修復工作具有十分重要的意義。

致 謝感謝江蘇省耕地質量與農業環境保護站提供數據支撐，感謝國家地球系統數據共享平臺（http：//nnu.geodata.cn）提供地理數據。

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GIS-Based Heavy Metals Risk Assessment of Agricultural Soils —A Case Study of Baguazhou，Nanjing

SONG Jinxi1ZHU Quan1JIANG Xiaosan1?ZHAO Haiyan1LIANG Yonghong2?LUO Yongxia1WANG Qiang1ZHAO Linli1
（1 College of Resources and Environmental Sciences，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210095，China）
（2 Jiangsu Station of Farmland Quality and Agricultural Environment Protection，Nanjing 210036，China）

【Objective】Safety of agricultural producing areas has become an extensive concern. Heavy metal pollution of agricultural soils not only brings about adverse effects on the soil ecosystem，but also is closely related to food safety and potential health hazard. How to assessment the risk of heavy metals pollution of agricultural soils is of some practical and far-reaching significance. Therefore，it is a very urgent task to investigate the status of heavy metals in agricultural soils and assess the risk with a variety of assessment methods. The findings in this study may help decision-makers select appropriate assessment methods for rational assessment and zoning of the agricultural producing area and remedy contaminated soils scientifically. 【Method】Taking the agricultural soil in Baguazhou Town of Nanjing as an example，this study focused on the five heavy metal elements，i.e. As，Cd，Cr，Hg and Pb，that are relatively more harmful than the others to the human body and analyzed the soil samples collected from the surface soil layer（0～20cm）in 2015. In October 2015，the Chinese Ministry of Agriculture promulgated the“National technical regulations for safety assessment of heavy metals in agricultural producing areas”（Standard Methods for Producing Areas），which has modified the criteria of some relevant elements and specified the use of a new method called the maximum single factor index method for assessing integrated risk of heavy metals in agricultural soils. It is necessary to adopt the specific standard and method to do the assessment. The study used the Traditional Standard Method（T-SM）and the Standard Method for Producing Areas（PA-SM）to assess the risk of heavy metals in the study area and compared the two methods for differences. Furthermore，an Improved Geoaccumulation Comprehensive Index Method（IG-M）was created to assess the ecological risk of heavy metals in the study area. With the aid of GIS geostatistics，spatial distribution of different heavy metals risk levels was characterized. The inverse distance weighting interpolation method was used in this study.【Result】Results show that the average concentration of As，Cd，Cr，Hg and Pb was11.0，0.38，92.1，0.08 and 34.5 mg kg-1，respectively. All of them，except for Hg，were beyond their background values in Nanjing. The elements of Cd，Cr and Pb exceeded the criteria for soil quality to a varying extent，especially Cd，which should be paid more attention to. The use of PA-SM found that over 80% of arable land in Baguazhou was riskfree and Cd and Pb were the main factors that posed a low risk. Risk areas scattered across the southwest，south and east parts of Baguazhou，which may be associated with the distribution of large and medium factories and plants，while the use of T-SM displayed that only Cd exceeded the standard. The use of PASM revealed that the risks of Cd，Cr and Pb were relatively high due to human activities，while the use of the IG-M disclosed that the study area as a whole was good in ecology.【Conclusion】Generally speaking，the agricultural environment of Baguazhou was good，but the risk area in the south needs intensive monitoring andadoption of pollution control measures. T-SM and PA-SM can work together to identify risk-free region，but PA-SM can better evaluate and divide risk areas. Therefore，it is recommended to use PA-SM in conjunction with IG-M to assess risk levels，spatial distribution and ecological risk of the heavy metals in the agricultural soil of the region.

Agricultural soil；Heavy metals；Risk assessment；GIS

X82

A

10.11766/trxb201603100033

（責任編輯：檀滿枝）

* 國家水體污染控制與治理科技重大專項（2012ZX07101-009）和江蘇省農產品產地安全智慧管控系統項目（JSZC-G2015-039）共同資助 Supported by the National water pollution control and management technology major projects（2012ZX07101-009）and Intelligent management system for safety of agricultural producing area of Jiangsu Province，China（JSZC-G2015-039）

? 通訊作者 Corresponding author，E-mail：gis@njau.edu.cn；1597152683@qq.com

宋金茜（1994—），女，河南新鄉人，碩士研究生，主要從事土壤資源環境遙感與信息系統研究。E-mail：412883774@qq.com

2016-03-10；

2016-07-30；優先數字出版日期（www.cnki.net）：2016-09-19