德州市慶云縣的土壤重金屬污染區域研究概況及主要研究方法

(成都理工大學 四川 成都 610059)

德州市慶云縣的土壤重金屬污染區域研究概況及主要研究方法

宋岳庭周思琪

(成都理工大學四川成都610059)

土壤的重金屬污染危害到了我們的糧食飲水及生活環境。德州市慶云縣的礦山開采、冶煉、橡膠生產、染料、印刷、陶瓷十分發達，這些行業會更加造成土壤的重金屬富集，所以此次研究的主要目的為研究慶云縣土壤重金屬鋅鎘鉛的特異性分布，分析全縣范圍內的重金屬分布富集情況，以及探討適合此區域的主要研究方法。

一、研究意義

土壤重金屬空間格局的研究有利于指導農業生產的合理布局，降低土壤重金屬通過食物鏈進入動物圈和人類的危害。分析土壤重金屬的污染現狀及其空間變異規律，對土壤重金屬污染所產生的風險評價和預測預警，對于德州市慶云縣的農業可持續發展提，具有重要的理論和實踐意義。

(一)自然地理狀況。慶云縣位于魯西北平原北部，地處兩省(山東、河北)三市(濱州、滄州、德州)交匯處，北以漳衛新河為界，與河北省的鹽山縣、海興縣隔河相望，東與無棣縣毗鄰，南與陽信縣接壤，西與樂陵市交界，位于華北、勝利、大港三大油田中心，是連接華南華北、東北、北京、天津的重要交通樞紐，全縣總面積502平方公里耕地面積44.7萬畝，人口31萬人。慶云屬于暖溫帶半濕潤季風性氣候，氣候溫潤，光照充足，無霜期年均207天。受季風型大陸性氣候影響，冬季多偏北風，夏季多偏南風，沿海氣溫以1月最低，平均1～4℃，7～8月氣溫最高，平均24～26.3℃，平均氣溫12.4℃。

(二)降雨蒸發狀況。慶云縣地處季風氣候區冬夏受季風環流影響，氣候特征顯著，表現在降水集中，雨水明顯。根據1951-2000年的50年降雨資料統計，全市多年平均降雨量527.2mm，僅相當于全市平均蒸發量在1900-2200mm的31.5-27.2%。而四季降雨分配極不均衡，其特點是：夏季雨水集中，冬季雨水稀少，春秋雨水不多，其中春季(3-5月)降雨占全年降雨量的11.1%，夏季(6-8月)降雨占全年降雨量的68.5%，秋季(9-11月)降雨占全年降雨量的17.9%，冬季降雨量占全年降雨量2.5%，所以春季干旱少雨多風沙，夏季炎熱雨多濕度大，秋季旱澇不均，冬季嚴寒干燥雨雪少，形成春旱夏澇，晚秋又旱、旱澇交替的氣候特點。

(三)水文狀況。慶云縣屬于暖溫帶，半濕潤季風氣候區域，溫度適宜，熱量豐富，光照充足，四季分明。春季大風多，氣溫回升快，蒸發量大，降水量少，常有春旱和干熱風發生。

根據1951-2000年的50年氣象資料統計，全市平均氣溫在12.3-13.4℃，南部比北部高1℃多，極端最高氣溫，全市在40.5-43.4℃，極端最低氣溫，全市在-21.0至-27.0℃。全市無霜期在195-225天。

(四)灌溉情況。全縣流域面積在30平方公里以上的骨干溝渠10條，支流溝渠141條，溝渠、河流總長600多公里，配套橋、涵、閘建筑物900余座，河網化程度較高。2009年以來，先后對大淀干溝、漳馬河、甄家洼干溝、馬東干渠、大胡樓干溝、馬頰河進行了清淤治理，全縣新建“旱能澆，澇能排”高標準農田13.5萬畝，近三年全縣水利總投資突破5億元，農田灌排體系不斷完善，有效灌溉面積占全年耕地面積的95%，為現代農業發展奠定了基礎。

(五)水源重金屬污染狀況。以黃河下游德州引黃灌區主要水系為研究對象，采集了灌區內36個地表水樣，分析了水體中溶解態痕量金屬元素Ba、Fe、Li、Mn、Sr、Zn和非金屬元素B的含量及其污染狀況。借助于空間分析與相關性分析,探討了其空間分布及來源.結果表明,這幾種元素含量的大小順序為：Sr﹥B﹥Ba﹥Mn﹥Li﹥Fe﹥Zn。根據國家生活飲用水衛生標準(GB5749—2006)和美國環境保護局(EPA)飲用水標準，B、Fe、Mn的超標率分別為50%、2.78%、27.78%。變異系數結果表明各元素都具有顯著的空間差異性。漳衛新河B、Fe、Li、Mn含量均最高,重金屬污染較為嚴重。相關性分析結果表明，Li-B、Li-Fe、Li-Mn及Fe-Mn之間呈顯著相關，說明這幾種元素污染源可能相同。本研究為評價痕量金屬污染對地表水環境及人類健康的影響提供科學依據[1]。

二、 主要研究方法

(一)實地取樣。基于對慶云縣氣候、土壤、行政區劃和重金屬污染作詳實了解后,于2016年4 月、11 月對德州市慶縣進行了2 次實地調研，運用網格法結合當地實際條件布設6 個采樣點并實地取樣,取樣方法為：利用管型土鉆取土器取同點深度為0～20cm、20cm～40cm、40cm～60cm、60cm～80cm、80cm～100cm 的土壤樣本,每層采集土壤約250g,置于標簽取樣袋中，采樣點布設狀況見表 對采集的土壤樣品進行風干磨碎后,過1mm 土篩,然后以5:1 的水土比進行抽濾浸提來進行后續的土壤鹽分及離子組成測定。

(二)克里格(Kriging)插值法。克里格(Kriging)插值法也稱空間局部估計或空間局部插值，最早由 Krige和 Sichel 在 20 紀 50 年代提出，建立在變異函數理論及結構(亦即地統計學理論)分析基礎上，實際上是利用區域化變量的原始數據和半方差函數的結構特征，對未采樣點的區域化變量的取值進行線性最優無偏估計的一種方法，所謂線性是指估計值是樣本值的線性組合，即加權線性平均，無偏是指理論上估計值的平均值等于實際樣本值的平均值，即估計的平均誤差為 0，最優是指估計的誤差方差最小。具體的講，它是根據待估樣點(或待估塊段)有限鄰域內若干已測定的樣點數據，在認真考慮了樣點的形狀、大小和相互間空間位置關系，以及它們與待估點間相互空間位置關系和變異函數提供的結構信息之后，對待估樣點值進行的一種線性最優無偏估計[2]。

(三)區域化變量。具有空間連續性的研究區域被認為是空間統計方法中的自變量的隨機場[3]。以空間點的三個直角坐標為自變量的隨機場稱為一個區域化變量或區域化隨機變量，亦即是在區域內不同位置取不同值的隨機變量[4]。與普通隨機變量不同的是，區域化變量是普通隨機變量在區域內確定位置上的特定取值，它是隨機變量和位置有關的隨機函數[5]。

三、具體研究內容

運用SPSS對土壤重金屬含量進行水平分布及垂直縱深分布進行研究，并對土壤重金屬進行變異程度的分析，研究慶云縣鎘、鋅、鉛的污染情況及與人類活動的關系。運用Surfer 8克里格法與Mapgis進行土壤重金屬含量空間分析，制作重金屬污染插值圖分析慶云縣范圍內不同深度土壤的重金屬分布情況。

[1]蔡文靜，常春平，宋帥，等． 2013． 德州灌區地表水中溶解態痕量金屬的空間分布及來源研究[J]． 環境科學學報，33( 3) : 754-761

[2]王政權．1999．地統計學在生態學中的應用[M]．北京：科學出版社．

[3]Winterhalder K. Environmental degradation and rehabilitation of the landscape around Sudbury, a major mining and smelting area[J]. Environ Rev, 1996, 4(3)：185-224.

[4]Schnoor J L. Emerging chemical contaminants[J]. Environmental Science and Technology, 2003, 37(21)：375-388.

[5]Glass D J. Economic potential of phytoremediation//Phytoremedation of Matels：Using Plants to Clean-up the Environment[M]. New York：John Willey & Sons, 2000：15-31.

宋岳庭(1993-)：男，漢族，在讀研究生，成都理工大學，研究方向：地質學；周思琪：(1992-)女，漢族，在讀研究生，成都理工大學，研究方向：人文地理。