中國煤中有害微量元素含量的空間分布

曹慶一，任文穎，梁朝銘，張宇飛，楊 柳

(中國礦業大學(北京) 地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

繪制環境中化學元素的區域分布地圖對于確定和理解大規模地球化學過程以及記錄空間和時間地球化學變化至關重要。同時，地球化學制圖在土地利用規劃和政策制定方面有許多實際應用，且在了解化學元素在地方病發生和分布中具有重要作用[1-4]。1984 年，國際原子能機構(IAEA)首次提出了“全球一張地球化學圖”的概念；1988?1997 年，國際地球化學填圖計劃和全球地球化學基準計劃相繼開展[5]。此外，各種具有特定目標的地球化學調查活動被廣泛開展，如EuroGeoSurveys 農業和牧場土壤地球化學制圖項目(GEMAS)，該項目旨在獲取歐洲農牧區土壤的金屬含量數據[6-7]；在中國東部第四紀平原開展了為環境調節和農業實踐提供數據的多用途生態地球化學制圖項目[8]；巴倫支海生態地球化學項目[9]；北美土壤景觀項目等[10]。這些調查通過地球化學制圖以獲取環境中有害微量元素的含量、分布和影響因素等信息。

煤炭是保證全球經濟增長的主要能源之一，未來很長一段時間將繼續保持其在全球能源生產中的主導地位。中國是全球最大的煤炭生產國，2020 年原煤產量為39 億t，約占全球煤炭產量的51%。由于煤炭工業規模龐大，其開發利用過程造成的環境污染問題備受關注[11-12]，重點問題之一是煤中有害微量元素對環境構成的潛在風險[13-15]。煤中有害微量元素向地下水、空氣和土壤的遷移已被廣泛報道[16-18]。中國已經對有害微量元素開展了大量研究，一般集中在小規模礦區或局部地區。在全國范圍內，較為完整的中國煤中有害微量元素含量分布圖少有報道。筆者利用Arc-GIS 技術繪制中國含煤區中Be、Co、Cu、Mo、Th、Zn的含量分布圖，以期為煤中微量元素和地球化學過程研究提供科學信息，并為煤炭環境管理提供直觀有效的參考。

1 研究方法

1.1 數據來源

本文所使用的分析與制圖數據來源于中國煤中微量元素數據庫(Trace Elements in Coal of China Database，TECC)，包括1 167 個Be、1 315 個Co、1 406 個Cu、1 191 個Mo、1 247 個Th 和1 390 個Zn 樣品數據(圖1)。TECC 是第一個旨在管理中國煤中微量元素數據的數據庫系統，收錄了中國主要煤礦的地理坐標、微量元素含量、工業分析等數據單元[19-20]。這些數據主要收集自Web of Science、中國知網 (CNKI)文獻數據庫和相關專著。中國含煤區域的矢量邊界繪制依據為開放源地理空間基金會(OSGeo)?中國中心(www.osgeo.cn)網站的“中國煤炭資源分布在線地圖(1∶3 200 萬)”[21]。

圖1 中國煤炭樣品中 Be、Co、Cu、Mo、Th 和 Zn 的含量頻率分布Fig.1 Concentration frequency distribution of Be,Co,Cu,Mo,Th and Zn in Chinese coals

1.2 數據處理與成圖

采用箱線圖分析獲得原始含量數據集的四分位數和異常值。四分位數可反映數據的離散程度，計算過程如下：首先對給定的數據進行排序，排序后的數據范圍為Xi,i=1,2,···,n。隨后，第1 個四分位數(Q1)、第2個四分位數(Q2)和第3 個四分位數 (Q3) 都計算為(1?g)Xi+gXi+1，其中i是等式的整數部分，g是等式的小數部分；(n+1)/4，(n+1)/2 和3(n+1)/4 分別是用于計算Q1、Q2 和Q3 的公式。四分位距(IQR) 計算式為IQR=Q3?Q1。相應地，上限和下限分別使用Q3+1.5IQR 和Q1?1.5IQR 計算。結合實際情況，將下限指定為0，即超出[0,Q3+1.5(Q3?Q1)]范圍的數據被定義為異常值。

各元素的含量數據經過對數(lg)轉換后，呈現正態分布或近似正態分布(圖2)。利用ArcGIS 9.0 軟件將lg 轉換后的含量數據和地理坐標整合到地理信息系統中，并運用反距離權重方法繪制中國煤中微量元素含量的空間分布圖。地圖中的顏色等級根據樣本數據的占比進行分類，即：0～10%、10%～25%、25%～50%、50%～75%、75%～90%和大于90%。異常點不參與制圖，但其空間位置在地圖上標出。

圖2 煤中 Be、Co、Cu、Mo、Th 和Zn 含量數據轉換箱線圖Fig.2 Box plot representing the lg-transformed concentration distribution of Be,Co,Cu,Mo,Th,and Zn in Chinese coals

2 結果與討論

2.1 煤中有害微量元素的含量特征

中國煤中Be、Co、Cu、Mo、Th、Zn 含量均表現出較大的跨度，且數據分布呈正偏性，不符合正態分布(圖1)。大部分數據點聚集在相對較低的值上，標準偏差(σ)和變異系數(cv)較高(表1)。

基于箱線圖分析排除異常含量值后，識別出中國煤中Be、Co、Cu、Mo、Th、Zn 的一般含量范圍分別為0.05～7.51、0.04～22.73、0.06～78.50、0.01～10.60、0.04～26.10、0.38～106.00 mg/kg，分別占樣本總量的86%、90%、93%、83%、93%和 90%。排除異常值后，σ、cv、算術均值顯著降低。這意味著即使分析中包含相對較少的異常值，統計結果也會受到顯著影響(表1)。在不考慮異常值的情況下，中國煤中 Be、Co、Cu、Mo、Th和Zn 含量的算術平均值與Dai Shifeng[22]、任德貽[23]、唐修義[24]、白向飛[25]等的計算結果接近。因此，在區域和全國范圍內評價煤中微量元素的平均含量水平時，有必要篩選出異常值，以避免造成較大的分析誤差。

表1 樣品數據統計指標Table 1 Statistical indicators of sample data

根據本文計算結果，我國煤中Mo 的平均含量為2.19 mg/kg，與全世界煤中Mo 的平均水平(2.2 mg/kg)[26]相當；此外，相比于世界煤炭中Be(1.6 mg/kg)、Co(5.1 mg/kg)、Cu(16 mg/kg)、Th(3.3 mg/kg)和Zn (23 mg/kg)的平均含量[26]，我國煤中Be、Co、Cu、Th、Zn 的平均含量更為富集，平均含量分別為2.10、5.53、21.36、7.35 和30.02 mg/kg。

2.2 煤中有害微量元素含量的空間分布

根據聚煤作用特征及聚煤盆地的演化形成，我國煤炭資源分布被劃分為5 個賦煤區：東北賦煤區、華北賦煤區、西北賦煤區、華南賦煤區以及滇藏賦煤區(圖3)。就成煤時代而言，晚石炭世?早二疊世(C2?P1)、晚二疊世(P3)、晚三疊世(T3)、早?中侏羅世(J1-2)、晚侏羅世和早白堊紀 (J3?K1)，以及古近紀和新近紀 (E?N)是我國6 個主要煤炭成煤期。其中，可采煤炭儲量主要為J1-2、C2?P1和J3?K1煤，分別占煤炭總儲量的39.6%、38.1%和12.1%；P3、T3和E?N 煤的占比相對較小，分別為7.5%、0.4%和2.3%[22]。就地域而言，C2?P1煤主要分布在華北地區，J1-2煤主要分布在中國西北地區，東北地區以J3?K1、E?N 煤為主，南部地區以P3、T3煤為主，少量的E?N 和T3煤分布在西藏?云南西部地區。

圖3 中國含煤區和成煤時代分布Fig.3 Distribution of coal-bearing areas and coal-forming periods in China

本文繪制了中國煤中Be、Co、Cu、Mo、Th 和Zn含量的空間分布(圖4?圖9)。以地域進行統計而不區分成煤時代的情況下，根據本文計算得到的我國煤中Be、Co、Cu、Mo、Th 和Zn 的平均含量作為衡量基準(表1)，各元素含量的空間分布情況如下：①對于Be 元素，安徽、四川、黑龍江、重慶、云南、湖北等地煤中的平均含量較高，高于全國平均水平；山西、新疆、湖南、寧夏等地平均含量在全國平均水平附近；其余省份/自治區的含量低于全國平均水平(圖10)。② 對于Co 元素，高于全國平均含量的煤主要分布在四川、云南、吉林、貴州、河南、寧夏、廣西、重慶等地；安徽、黑龍江、山東、湖南、新疆等地的煤接近全國平均水平；其余地區的含量相對較低。③對于Cu 元素，云南、貴州、四川、吉林、河南、湖北等地煤中的含量較高；湖南、重慶、陜西、安徽、山西、河北等地處于中等水平；新疆和遼寧地區煤中Co 元素較低。④ 對于Mo 元素，安徽、遼寧、云南、寧夏、廣西等地煤中含量較高；陜西、河北、河南等地的含量低于全國平均含量；其余地區處于中間水平。⑤ 對于Th 元素，廣西、云南、內蒙古、四川、江西、吉林、重慶等地的含量較高，且平均含量基本相當；河北、山西、陜西、河南、貴州、安徽、山東、湖南、黑龍江等地的含量依次降低；寧夏、遼寧、湖北和新疆等地煤中Th 含量明顯低于全國平均含量。⑥ 對于Zn 元素，高于全國平均含量的煤主要分布在江西、云南、四川、重慶、廣西等地；河北、新疆、山東、黑龍江等地煤中Zn 含量遠低于全國平均含量；其余地區處于中間水平且含量較為接近。

圖4 中國煤中Be 的空間分布Fig.4 Spatial distribution map of Be in Chinese coals

圖5 中國煤中Co 的空間分布Fig.5 Spatial distribution map of Co in Chinese coals

圖6 中國煤中Cu 的空間分布Fig.6 Spatial distribution map of Cu in Chinese coals

圖7 中國煤中Mo 的空間分布Fig.7 Spatial distribution map of Mo in Chinese coals

圖8 中國煤中Th 的空間分布Fig.8 Spatial distribution map of Th in Chinese coals

圖9 中國煤中Zn 的空間分布Fig.9 Spatial distribution map of Zn in Chinese coals

圖10 不同省(自治區、直轄市)煤中Be、Co、Cu、Mo、Th 和Zn 的平均含量Fig.10 Average concentration of Be,Co,Cu,Mo,Th and Zn in coals in different regions

2.3 煤中有害微量元素含量空間分布格局的成因

任德貽等[27-28]將煤中有害微量元素的富集成因類型初步劃分為5 類，包括陸源富集型、沉積?生物作用富集型、巖漿?熱液作用富集型、深大斷裂?熱液作用富集型和地下水作用富集型。Dai Shifeng 等[22]通過對中國煤中微量元素深入分析，將其富集成因類型劃分為物源區控制型、海洋環境控制型、熱液控制型(包括巖漿控制型、低溫熱液控制型和海底噴氣控制型)、地下水控制型和火山灰控制型。劉桂建等[29]結合前人研究結論，將煤中微量元素富集成因按照時間進程分為原生因素(物源區母巖、成煤植物、沼澤水介質、氣候、古土壤)、次生因素(巖漿熱液、煤化程度)和后生因素(構造運動、風化作用、地下水作用、圍巖物質交換)3 種類型。由此可知，中國煤中有害微量元素含量空間分布格局的形成是長時期、多階段、多因素綜合作用的結果。Cao Qingyi 等[30]通過對比中國煤、上地殼和深層土壤(>1 m)中有害微量元素含量特征，指出有害微量元素平均含量在三者中的豐度具有相同的變化規律，并且針對同一元素，其在3 種介質平面空間上的含量分布特征也是類似的，表明煤、巖石和土壤中微量元素的豐度分布同步受到巖石圈內元素地球化學循環的影響。此外，煤中有害微量元素的異常富集點與斷層帶分布具有空間關聯性，并且異常富集點位置往往伴隨著熱液作用的痕跡[30]，這指示斷裂構造和熱液作用可能作為煤中有害微量元素的運移通道和物質來源，熱液作用可作為煤中有害微量元素異常富集的典型特征。

3 結 論

a.基于TECC 數據庫，利用ArcGIS 技術繪制了中國煤中Be、Co、Cu、Mo、Th、Zn 含量的空間分布地圖。這些地圖有助于快速了解元素的空間分布信息，可以為煤中有害微量元素的潛在環境風險研究和煤炭環境管理提供參考。中國煤中有害微量元素含量的空間分布極不均勻。煤中Be、Co、Cu、Mo、Th、Zn 的含量主要分布在0.05～7.51、0.04～22.73、0.06～78.50、0.01～10.60、0.04～26.10 和0.38～106.00 mg/kg，平均含量水平分別為2.10、5.53、21.36、2.19、7.35 和30.02 mg/kg。

b.煤中有害微量元素含量的空間分布格局的形成是長時期、多階段、多因素綜合作用的結果。典型影響因素包括物源區母巖、熱液作用、水運移作用等。煤中有害微量元素含量分布受到巖石圈元素地球化學循環的影響。熱液作用是煤中有害微量元素異常富集的典型特征。

c.盡管TECC 數據庫中已包含了豐富的中國煤中有害微量元素的數據，但尚不能完全覆蓋我國所有的含煤地區。來自于內蒙古、山西、陜西、安徽、貴州、廣西等地區的樣本數據較多，而來自于西北地區和滇藏地區的數據相對較少。今后仍需要進行持續補充分析測試工作。此外，本文中目標元素含量的空間成圖范圍采用的是含煤區范圍，而非煤田范圍。這是由于煤田范圍較為分散，不利于空間數據展示。因此，今后需要對空間數據模型做進一步優化，提高空間數據的展示精度，使元素含量的空間分布更加符合實際情況。