基于改進模糊數學法的五馬河沿岸土壤重金屬污染評價

蔡雄飛 李丁 王濟

摘要：為查明五馬河沿岸農田土壤環境質量狀況，實地采集表層土壤樣品63個，分析Cu、Cd、Pb、Zn、Hg和As共6種重金屬元素全量，采用“超標倍數法”和“雙權重超標賦權法”組合而成的改進模糊數學綜合評價法進行綜合評價，同時運用單因子污染指數法和內梅羅綜合污染指數法對評價結果進行對比分析。結果表明，土壤樣品中Cu、Cd、Pb、Zn、Hg、As含量平均值分別為37.99、0.013、51.58、93.71、0.148、6.33 mg/kg，Cu和Pb含量平均值超過了土壤環境質量Ⅰ級標準。改進模糊數學法評價顯示，各樣點Ⅰ級隸屬度均較高，說明研究區土壤質量安全。單因子污染指數反映研究區有3.17%樣點Cu污染達到中等污染水平，內梅羅綜合污染指數表明研究區有33.33%的點位處于輕度污染水平，表明研究區土壤環境質量總體良好，應做好土壤環境質量安全的預防和保護工作。

關鍵詞：五馬河;土壤;重金屬;改進模糊數學;污染指數;污染評價;對比分析;綜合評價

中圖分類號： X53 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2019）01-0246-05

土壤是人類賴以生存的物質基礎，是人類不可或缺的自然資源，也是人類環境的重要組成部分。目前我國農田土壤正遭受各種污染的威脅，總污染超標率達16.1%，其中80%農田土壤污染是由重金屬超標導致的[1-2]。重金屬進入土壤后，既會對土壤中微生物的數量和活性產生影響，同時被作物的根系吸收后影響作物的生長及品質，最終經食物鏈進入人體，威脅人體健康[3]。目前，土壤重金屬污染評價方法較多，比較常用的有單因子污染指數法、內梅羅綜合污染指數法、潛在生態風險指數法和地累積指數法等[4-8]。由于評價目標、尺度和評價指標的差異性，不同模型計算的評價結果也可能不同。模糊數學法自1965年由Zadeh提出以來經多年的運用及發展，發現其在土壤環境質量評價中分辨率明顯高于其他評價方法[9]。但傳統模糊綜合評價模型在確定土壤污染因子權重時常采用超標倍數法或雙權重超標賦權法，前者會導致評價結果只考慮重金屬濃度而忽略毒性，后者會弱化低濃度高毒性重金屬的影響[10]。因此，本研究采用基于上述2種權重賦值法的改進模糊綜合評價法，對五馬河沿岸農田土壤重金屬進行綜合評價，并與單因子污染指數法和內梅羅綜合污染指數法進行對比分析，以期使評價結果更加客觀。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

五馬河位于貴州省仁懷市南部（106.1～106.6°E、27.5～27.8°N），地處赤水河上游，大婁山脈西側北段，流經長崗鎮、魯班鎮、五馬鎮、茅壩鎮4鎮，全長39.3 km。研究區屬中亞熱帶濕潤季風氣候，年降水量800～1 100 mm，土壤類型為石灰土、黃壤、紫色土、水稻土和黃棕壤。該地區經濟主要以農業為主，糧食作物主要為高粱、油菜、烤煙等。

1.2 樣品采集

結合流域農田分布情況，沿流域約每1 km的距離設置1個采樣點，并確保距離河岸1 km以內。于2017年4月對土壤樣品進行采集，在采樣過程中參照NY/T 395—2000《農田土壤環境質量監測技術規范》[11]，采用10 m×10 m內“梅花形”布設5個子樣點，采集樣點土壤表層0～20 cm土壤，混合均勻后用四分法取樣，留取約1 kg土壤樣品，放入聚乙烯自封袋，并用記號筆標記編號，同時用GPS記錄采樣點位置信息。樣點分布見圖1。

1.3 樣品處理及測定

土壤經自然風干后，剔除樣品中植物根系、有機殘渣以及可見侵入體后充分研磨，混勻后分成2份，一份土樣過60目篩用于測定土壤pH值，另一份土樣過100目篩用于土壤重金屬含量測定。其中，銅（Cu）、鎘（Cd）、鉛（Pb）、鋅（Zn）含量采用四酸熔樣法（王水、HClO4、HF）于140 ℃電熱板上持續加熱消解完成，火焰原子吸收光譜儀（AAS-G800）測定;汞（Hg）和砷（As）含量采用王水水浴加熱法消解，原子熒光光譜儀（AFS-E230）測定。為保證分析的準確性和精確性，試驗過程用國家標準物質即黃紅壤成分分析標準物質（GBW07309）作為質量控制，并進行平行樣分析，測試誤差控制在5%以內。

1.4 改進模糊數學綜合評價法

由于土壤重金屬污染涉及到許多模糊性概念，因此本試驗采用改進的模糊數學綜合評價法對研究區土壤中Cu、Cd、Pb、Zn、Hg、As等6種重金屬進行綜合評價。同時，采用單因子污染指數評價法[12]和內梅羅綜合污染指數評價法[13]進行評價，以期使評價結果更加客觀、合理。

2 結果與分析

2.1 土壤重金屬含量分析

分析結果（表2）表明，土壤樣品中Cu、Cd、Pb、Zn、Hg、As含量平均值分別為37.990、0.013、51.580、93.710、0.148、6.330 mg/kg，其中Cu、Pb含量平均值超過了土壤環境質量Ⅰ級標準。研究區63份土壤樣品中，各重金屬元素含量超出土壤環境質量Ⅰ級標準的比例為0～74.60%，其中Cd含量平均值未超出Ⅰ級標準，Pb含量平均值的超標率最高，為 74.60%。Cd含量最大值與最小值差距最大，最大值與最小值的比值高達25.33;Hg含量最大值與最小值差距最小，比值為4.15。變異系數能反映各樣點重金屬含量的平均變異程度，根據Wilding對變異程度的分類[18]可知，Zn和Hg（變異系數為0.32和0.28）為中等變異，而Cu、Cd、Pb和As（變異系數分別為0.40、0.72、0.38和0.41）為高等變異[19]。若變異系數大于0.5，說明重金屬含量空間分布不均勻，存在點源污染的可能[20]。研究區土壤中重金屬Cd的變異系數為0.72，變異較顯著，說明Cd受某些局部污染源的影響比較明顯。峰度是描述總體中所有取值分布形態陡緩程度的統計量，偏度是描述數據分布形態的統計量[21]。研究區重金屬統計結果中，Cd、Zn、Hg和As偏度和峰度系數較大，表明部分土壤樣本呈現高含量區，處于高累積狀況。

2.2 土壤重金屬相關性分析

土壤中的重金屬除來自土壤母質層外，主要還有農業活動（包括灌溉水、農業、化肥）、大氣降塵以及工業污染等多種來源[22]。重金屬之間的相關系數可以表明其來源途徑的相似性程度，一般相關系數較高的重金屬之間具有依存關系，可能有相似的來源途徑;相關系數較低的重金屬之間則依存關系弱，來源途徑不盡相同[23]。相關分析結果（表3）表明，五馬河沿岸農田土壤中，Cd含量與Hg、As含量之間呈顯著正相關（P<0.01），Cu含量與Zn、As含量之間呈明顯正相關（P<0.05），Cd含量與Zn含量呈明顯正相關（P<0.05），Pb含量與Zn含量也呈明顯正相關（P<0.05），說明這些元素之間的富集可能有相似的來源。

2.3 改進模糊數學綜合評價法結果

由于改進模糊數學法運算過程復雜且樣品較多，現以樣點S1為例進行計算，其過程如下。

2.3.1 確立隸屬函數并建立模糊關系矩陣 使用重金屬實測數據與土壤環境質量標準（表2）并結合土壤pH值，采用傳統的模糊綜合評價模型計算樣點S1的隸屬函數值并建立其模糊關系矩陣R1。

2.3.2 確定評價因子綜合權重 根據公式（2）～（4）計算樣點S1中各因子的綜合權重，組成樣點綜合權重集A1={0.233 0，0.026 2，0.135 6，0.222 7，0.222 3，0.160 2}。

2.3.3 綜合評判結果 運用公式（1），將樣點S1的模糊關系矩陣與綜合權重向量代入計算，求得該樣點各等級隸屬度為B1=A1×R1=[0.945 9，0.054 1，0]，按照最大隸屬度原則得出樣點S1評判等級為Ⅰ級（未污染）。依照上述方法對研究區土壤重金屬進行綜合評價，經計算得到63個樣點各級隸屬度和評價等級（表4）。結果表明，研究區所有樣點均處于Ⅰ級（未污染）水平。隸屬度是模糊評價函數的一個概念，其特點為結果不是絕對的，其數值越接近于1，元素屬于該等級的程度越高。從各樣點各級隸屬度數值來看，各樣點Ⅰ級隸屬度普遍較高，說明研究區土壤質量安全。

2.4 單因子污染指數評價及內梅羅綜合污染指數結果

五馬河沿岸農田土壤6種重金屬單因子污染指數及內梅羅綜合污染指數如表5所示。結果表明，研究區土壤6種重金屬單因子指數平均值除Cu和Pb外均處于Ⅰ級（清潔）水平，Cu雖有部分樣點為中度污染，但占比僅為3.17%。Cd、Zn、Hg和As未污染樣點比例均大于50%且Cd所有樣點均未污染。按照單因子污染超出Ⅱ級水平的比例由高到低排序為Pb>Cu>Hg>Zn>As>Cd;處于Ⅰ級水平（清潔）比例由高到低排序為Cd>As>Zn>Hg>Cu>Pb。內梅羅綜合污染指數考慮了最高污染因子對土壤質量的影響，研究區土壤環境內梅羅綜合污染指數平均值為1.010，達到輕度污染水平，63個樣點中有66.67%處于Ⅱ級（尚清潔）水平，33.33%處于Ⅲ級（輕度污染）水平。

3 討論

改進模糊數學綜合評價法與傳統單因子污染指數法和內梅羅綜合污染指數法評判結果有所不同，這是因為不同評價方法特點各異。單因子污染指數法僅能反映單個因子對評價對象的影響，不能綜合反映土壤的污染程度，因此只適用于單一污染地區，并且單因子污染指數忽略了土壤環境及污染程度的模糊性，不能對土壤環境質量進行客觀評價;內梅羅綜合污染指數法相比于單因子污染指數法引入了最大單因子污染分指數，突出了污染嚴重的元素對土壤環境質量的影響，因此可以避免由于平均作用而削弱高污染重金屬元素的權重值，但是卻可能會夸大一些因子的影響，同時內梅羅綜合污染指數雖突出了污染指數最大的污染物的貢獻率，卻忽略了各分指數對綜合污染影響貢獻的差異[24]。

相比于其他方法，模糊數學法在土壤環境質量評價中能比較客觀地表達評判中的模糊性，使評價結果更加準確合理[25];謝志宜等通過對比分析5種土壤重金屬綜合評價結果，認為模糊數學法結果最為準確[26]。應用模糊數學法進行污染評價成功的關鍵問題是如何確定各指標的權重，改進模糊數學綜合評價法既考慮了各污染因子超標率的影響，也考慮了各重金屬元素毒性對土壤環境質量影響的差異，使評價結果更加準確。

雖然改進模糊數學法評判結果顯示五馬河沿岸農田土壤環境質量安全，但單因子污染指數法和內梅羅綜合污染指數法結果也不容忽視。單因子污染指數顯示，有3.17%的樣點Cu含量達到中等污染水平，內梅羅綜合污染指數表明研究區有33.33%的樣點處于輕度污染水平，說明研究區土壤環境質量有惡化趨勢。已有研究表明，垃圾的堆積和焚燒、交通運輸、不合理的農業活動都可能會造成Cu污染[27]。五馬河上游沿岸村落及中下游的五馬鎮缺乏完善的垃圾處理系統，沿岸居民將生活垃圾、廢棄農藥瓶等直接傾倒在河流中或在河床內堆積焚燒，嚴重污染了河水及周邊環境，同時也造成河水灌溉后農田土壤中Cu的富集。針對上述問題，希望有關部門引起重視，建立健全流域生態保護措施，加強對沿岸居民的環保教育，完善沿岸生產及生活垃圾集中處理系統，使五馬河流域的生態環境朝著更加有利的方向發展。

4 結論

通過對五馬河沿岸農田土壤重金屬污染的測試、分析、評價和討論，得出如下主要結論：（1）研究區Cu、Cd、Pb、Zn、Hg、As含量平均值分別為37.990、0.013、51.580、93.710、0.148、6.33 mg/kg，Cu和Pb含量平均值超過了土壤環境質量Ⅰ級標準，其中Pb超標比例達74.6%。（2）基于改進模糊數學法的土壤重金屬綜合污染評價結果顯示，五馬河沿岸土壤重金屬污染水平為Ⅰ級（清潔），絕大部分樣點Ⅰ級隸屬度大于85%，說明研究區土壤質量安全。（3）單因子污染指數顯示有3.17%的樣點Cu含量達到中等污染水平，內梅羅綜合污染指數表明有33.33%的樣點處于輕度污染水平，應做好土壤環境質量安全的預防和保護工作。

參考文獻：

[1]全國土壤污染狀況調查公報[N]. 中國國土資源報，2014-04-18（002）.

[2]陳奕云，唐名陽，淑 桃，等. 基于文獻計量的中國農田土壤重金屬污染評價[J]. 土壤通報，2016，47（1）：219-225.

[3]Massadeh A，Alsharif L，Dalaleh R，et al. Analysis of lead levels in local Jordanian and imported sheep meat and organs using atomic absorption spectrometry[J]. Environmental Monitoring and Assessment，2006，115（1/2/3）：87-93.

[4]蘇琪嬌，王 濟，陸曉輝，等. 城市近郊菜地土壤和蔬菜重金屬含量分析與研究[J]. 貴州師范大學學報（自然科學版），2016，34（6）：27-32.

[5]馬芊紅，張光輝，耿 韌，等. 我國水蝕區坡耕地土壤重金屬空間分布及其污染評價[J]. 水土保持研究，2017，24（2）：112-118.

[6]王 濟，張 浩，曾希柏，等. 貴陽市城區土壤重金屬分布特征及污染評價[J]. 土壤，2010，42（6）：950-955.

[7]顏蒙蒙，王 濟，胡豐青，等. 貴陽郊區菜地土壤重金屬Zn、Cd、Pb、Cu污染及潛在生態危害評價[J]. 四川農業大學學報，2016，34（3）：336-341.

[8]李 雪，李佳桐，孫宏飛，等. 瓊北農田土壤重金屬水平及潛在生態風險[J]. 農業環境科學學報，2017，36（11）：2248-2256.

[9]Onkal-Engin G，Demir I，Hiz H. Assessment of urban air quality in Istanbul using fuzzy synthetic evaluation[J]. Atmospheric Environment，2004，38（23）：3809-3815.

[10]張金婷，謝貴德，孫 華. 基于改進模糊綜合評價法的地質異常區土壤重金屬污染評價——以江蘇灌南縣為例[J]. 農業環境科學學報，2016，35（11）：2107-2115.

[11]農田土壤環境質量監測技術規范：NY/T 395—2000[S]. 北京：中國標準出版社，2000.

[12]管后春，李運懷，彭苗枝. 黃山市城市表層土壤重金屬環境質量及人為污染評價[J]. 土壤通報，2013，44（3）：737-743.

[13]王幼奇，白一茹，王建宇. 引黃灌區不同尺度農田土壤重金屬空間分布及污染評價：以銀川市興慶區為例[J]. 環境科學，2014，35（7）：2714-2720.

[14]段志斌，王 濟，宣 斌，等. 改進模糊數學法在土壤重金屬污染評價中的應用[J]. 安徽農業大學學報，2017，44（6）：1-5.

[15]孫小濤，周忠發，黃智靈，等. 改進模糊綜合評價模型對巖溶山區茶葉產地土壤重金屬污染評判[J]. 中國巖溶，2016，35（3）：282-290.

[16]土壤環境質量標準：GB 15618—1995[S]. 北京：中國標準出版社，1995.

[17]Hakanson L. An ecological risk index for aquatic pollution control. A sedimentological approach[J]. Water Research，1980，14（8）：975-1001.

[18]Wilding L P. Spatial variability：Its documentation，accommodation and implication to soil surveys[C]//Nielson D R，Bouma J. Soil spatial variability. Wageningen：Proceedings of a Workshop of the ISSS and the SSSA，1984：166-193.

[19]臧星華，魯垠濤，姚 宏，等. 城鎮化進程對沈撫新區土壤重金屬分布的影響及風險評價[J]. 農業環境科學學報，2016，35（3）：471-477.

[20]阿吉古麗·馬木提，麥麥提吐爾遜·艾則孜，艾尼瓦爾·買買提，等. 開都河下游綠洲耕地土壤重金屬污染及潛在生態風險[J]. 環境科學學報，2017，37（6）：2331-2341.

[21]戰玉柱，姜 霞，陳春霄，等. 太湖西南部沉積物重金屬的空間分布特征和污染評價[J]. 環境科學研究，2011，24（4）：363-370.

[22]張一修，王 濟，秦樊鑫，等. 貴陽市道路灰塵和土壤重金屬來源識別比較[J]. 環境科學學報，2012，32（1）：204-212.

[23]胡 明. 大荔縣農田土壤重金屬分布特征與污染評價[J]. 干旱區資源與環境，2014，28（1）：79-84.

[24]付善明，肖 方，宿文姬，等. 基于模糊數學的廣東大寶山礦橫石河下游土壤重金屬元素污染評價[J]. 地質通報，2014（8）：1140-1146.

[25]杜 艷，常 江，徐 笠. 土壤環境質量評價方法研究進展[J]. 土壤通報，2010，41（3）：749-756.

[26]謝志宜，張雅靜，陳丹青，等. 土壤重金屬污染評價方法研究——以廣州市為例[J]. 農業環境科學學報，2016，35（7）：1329-1337.

[27]趙 曦，黃 藝，李 娟，等. 大型垃圾焚燒廠周邊土壤重金屬含量水平、空間分布、來源及潛在生態風險評價[J]. 生態環境學報，2015，24（6）：1013-1021.桑 娜，汪建英，孫 雨，等. γ-聚谷氨酸/殼聚糖凝膠制備優化及保水固沙性能[J]. 江蘇農業科學，2019，47（1）：251-255.