茶園地形對土壤中總砷遷移影響的研究
——以昌寧縣為例

曾沛藝,和淑娟,侯巍楹,楊牧青,廖迎蕓,唐 嫚

（1.云南省生態環境科學研究院,云南 昆明 650034；2.昆明理工大學,云南 昆明 650501）

0 引言

有研究表明汞、砷、鋅、鉻、鎳等重金屬含量隨種植時間的增加而出現累積現象，也隨著地形坡度的增大而減少[1]。在對污灌區重金屬遷移實驗中發現，隨著土壤層厚度的增加，向下遷移的趨勢越來越弱[2-4]。不同的重金屬，其在不同的茶園轉運和富集程度均不同[5]。針對不同茶樹年限和土地利用方式進行了茶園土壤形態鐵的研究[6]。而在茶園土壤重金屬遷移影響中，更多的是基于茶園特殊的種植地形進行研究。茶園土壤重金屬含量與形態分布均受茶園的生態環境影響[7-8]。

本研究選取茶園生態環境中高程和坡度作為土壤中總砷含量遷移規律影響因子的研究對象。通過對茶園現場獲取的信息與實驗室檢測數據進行關聯性分析，建立回歸模型，以結果來反應茶園土壤中總砷的遷移規律。隋紅建等[9]在對土壤重金屬遷移模型回顧的基礎上，提出了將模型與地理信息系統有機結合的思路。而本研究為進一步強化回歸模型的準確性，將樣地分為上下兩個樣地，分別對兩個樣地和其復合樣地進行關聯分析，研究在不同高程和不同坡度的地形條件下，茶園土壤中總砷含量的變化情況，以發現在高程和坡度的影響下，茶園土壤中總砷含量的變化規律，為茶園土壤安全利用提供支撐。

1 材料與方法

1.1 模型樣地選取

以云南昌寧縣溫泉鎮臺地茶園為對象，根據以下標準隨機選取一個樣地：

（1）茶園周邊3km范圍內無工業污染源；

（2）茶園上下坡度和高程差異較大；

（3）樣地中的溝渠分布盡量均勻；

（4）茶樹分布盡量均勻，無其他樹種或農作物間種；

（5）盡量選擇施用含砷或者含砷較高化肥的茶園。

在對模型樣地選取前，運用XRF現場檢測數據進行分析，找到有遷移規律的樣方，避免無用數據的產生。

1.2 野外土壤樣品及現場信息采集

本實驗按照模型樣地的選取原則選取樣地，并根據樣地地形將其分為5個樣地。在對每個樣地中茶園土壤樣品采樣時，第一個土壤樣品選取為樣地高程最高處，最后一個土壤樣品選取為靠近樣地高程最低處，其余土壤樣品在高程相隔5～10m進行選取，采集深度為0～20cm的表層土，共采集5個土壤樣品。在采集土壤樣品的同時，每個樣品均收集樣品采集地的高程、坡度、溫度、濕度、風向等現場信息。由于本實驗選取的樣地1、2、3在其中間有明顯的坡度差異及存在溝渠等地形因素干擾，所以選擇樣地4、5進行研究。

1.3 實驗方法

（1）樣品的消解

土壤樣品消解：稱量0.1g風干過篩的樣品（精確到0.0001g）到消化池中，并用少量實驗水潤濕。在耐酸通風櫥中加入2mL硝酸和6mL鹽酸，將樣品和消解液充分混合。如果發生劇烈的化學反應，反應結束后應擰緊瓶蓋。將消化池放入消化池支架中，放入微波消化裝置的爐膛中，并確認溫度傳感器和壓力傳感器正常工作。根據表1中的加熱程序進行微波消解，并在完成加熱程序后進行冷卻。當水箱溫度降至室溫時，從耐酸通風櫥中取出消化箱，緩慢釋放壓力以釋放空氣，然后打開消化箱蓋。將消解罐中的溶液轉移到50mL容量瓶中，用少量實驗水沖洗消解罐和蓋子，然后將其倒入容量瓶中，用實驗水稀釋至刻度線，充分混合，然后過濾一個0.45μm的過濾器，待測。

表1 微波消解升溫程序

圖1 實驗樣地示意圖

（2）pH值測定

將5.00g土壤樣品放入帶塞子和研磨嘴的150mL錐形瓶中，將其浸入50mL無二氧化碳的水中并密封。在室溫下搖動4h并離心。離心5min后，取上清液，并用pH計測量pH值。

（3）類重金屬砷含量測定

儀器：砷空心陰極燈，原子熒光光度計（北京吉天AFS8230）。

校準系列的制備：優級純鹽酸；優級純硝酸；砷標準溶液（1mg/L）：用lmg/L砷標準溶液分別取0.00、1.00、2.00、4.00、8.00、10.00mL加入到100mL容量瓶中，并加入5mL優級純鹽酸；硼氫化鉀溶液：稱取1.09 KOH溶于200mL純水中，溶解后加4.09 KBH4攪拌溶解；10%硫脲—抗壞血酸混合溶液：稱取5g硫脲溶于100 mL水中，稍加熱溶解后放入5 g抗壞血酸，攪拌至溶解；載液：取5mL優級純鹽酸定容至1000mL。

樣品處理：分取5mL待測溶液，加人5mL硫脲—抗壞血酸混合液搖勻，打開原子熒光儀預熱30min再進行測定。每個樣品做3個平行測定。

儀器工作條件見表2。

表2 原子熒光工作條件

1.4 數據處理

實驗室檢測數據先用Microsoft Excel 2007進行簡單處理，初步確定數據之間的關聯性，然后運用SPSS 19.0軟件對數據進行相關性分析，再采用spearman方法進行雙變量非參數相關系數分析；然后使用MATLAB（R2020B）（一款多功能數學分析軟件）軟件編寫建立模型代碼，進行多元回歸分析，最后建立數據分析模型。

為了了解樣品高程和坡度與樣品土壤中總砷含量之間的關系，本實驗將樣地4和樣地5數據輸入到MATLAB（R2020B）軟件中，建立的模型代碼如下：

＞＞clear；

＞＞clc；

＞＞close all；

＞＞%% Altitude Vs.As

＞＞YD5As = [20.6，32.1，34.3，69.7，74.3]；

＞＞YD5Alt = [1958，1955，1945，1939，1924]；

＞＞YD4As = [1.81，6.21，13.02，18.8，32.0]；

＞＞YD4Alt =[1988，1982，1975，1971，1964]；

＞＞YDAs = [YD5As YD4As]；

＞＞YDAlt = [YD5Alt YD4Alt]；

＞＞figure(1)；

＞＞title on；

＞＞plot(YDAlt，YDAs)；

＞＞%% Slope vs.As

＞＞YD4slope = [52，40，28，25，10]；

＞＞YD5slope = [20，6，4，4，2]；

＞＞slope = [52，40，28，25，10，20，6，4，4，2]；

＞＞As = [1.81，6.21，13.02，18.8，32.0，20.6，32.1，34.3，69.7，74.3]；

＞＞plot(slope，As)；

最后，根據模型成果進行相關性分析。

1.5 評價方法

評價方法標準參照《GB 15618-2018土壤環境質量農用地土壤污染風險管控標準（試行）》。由于采集的10個土壤樣品中的pH均＜5.5，因此采用砷的評價標準，采用篩選值40mg/kg。

2 結果與分析

2.1 不同高程對茶園土壤中總砷含量的影響

2.1.1 樣地4高程對茶園土壤中總砷含量的影響

（1）樣地4高程和土壤pH、砷含量測定結果

經現場采樣分析和實驗室測定結果，得出樣地4的高程、土壤pH和總砷含量見表3。

表3 樣地4高程、土壤pH、砷含量測定結果

（2）模型結果及檢驗

本實驗采用樣地4的高程與茶園土壤中總砷含量在MATLAB（R2020B）軟件進行回歸模型建立，得出的結果如表4所示。

表4 樣地4高程MATLAB程序的計算結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表4可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.999，接近1，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）與均方根（RMSE）接近于0，說明模型選擇和擬合較好。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果是一致的，說明因變量f（x）與自變量x之間存在顯著的線性相關性，因而本回歸方程是可用的。

（3）模型結果分析

根據回歸方程，對樣地4樣品高程與砷含量進行線性擬合，得到結果見圖2。

從圖2可知，樣地4在最高高程1988m處，土壤中總砷含量最低；最低高程1964m處，土壤中總砷含量最高。在同一樣地中，隨著高程的降低，土壤中總砷含量逐漸升高，高程與土壤中總砷含量呈現負相關性。由此可知，在茶園土壤中總砷含量是受高程的影響，出現向下累積的現象。

圖2 樣地4高程對茶園土壤中總砷含量的影響

2.1.2 樣地5高程對茶園土壤中總砷含量的影響

（1）樣地5高程和土壤pH、砷含量測定結果

經現場采樣分析和實驗室測定結果，得出樣地5的高程、土壤pH和總砷含量見表5。

表5 樣地5高程、土壤pH、砷含量測定結果

（2）模型結果及檢驗

本實驗采用樣地5的高程與茶園土壤中總砷含量在MATLAB（R2020B）軟件進行回歸模型建立，得出的結果如表6所示。

表6 樣地5高程MATLAB程序的計算結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表6可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.852，接近1，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）與均方根（RMSE）數值較大，說明模型選擇和擬合程度一般，主要是由于樣地5坡度較為平緩，在高程現場測定時，有一定偏差。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果總體偏向一致，說明因變量f（x）與自變量x之間存在一定的線性相關性，因而本回歸方程建立的模型是可用的。

（3）模型結果分析

根據得到的回歸方程，對樣地5樣品高程與土壤中總砷含量進行線性擬合，得到結果見圖3。

從圖3可知，樣地5在最高高程1958m處，土壤中總砷含量最低；最低高程1924m處，土壤中總砷含量最高，超過風險管控標準中篩選值（40mg/kg）的標準。在同一樣地中，隨著高程的降低，土壤中總砷含量逐漸升高，高程與土壤中總砷含量也呈現出負相關性。由此可知，在茶園土壤中總砷含量受高程的影響，同樣出現向下累積的現象。其中從高程1955m到1945m土壤中總砷含量累積現象不明顯，而從高程1945m到1939m，土壤中總砷含量出現大幅度上升現象，因此可以得出，土壤中總砷隨著高程向下遷移的過程中，還受其他因素的影響。

圖3 樣地5高程對茶園土壤中總砷含量的影響

2.1.3 復合樣地高程對茶園土壤中總砷含量的影響

為進一步驗證茶園土壤中總砷含量受樣地高程的影響，本實驗將樣地4和樣地5進行綜合分析。

（1）模型結果及檢驗

本實驗采用樣地4和樣地5的高程與茶園土壤中總砷含量在MATLAB（R2020B）軟件進行回歸模型建立，得出的結果如表7所示。

表7 復合樣地高程MATLAB程序的計算結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表7可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.898，接近1，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）與均方根（RMSE）數值較大，說明擬合一般。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果總體偏向一致，說明因變量f（x）與自變量x之間存在一定的線性相關性，因而回歸方程是可用的。

（2）模型結果分析

根據回歸方程，對復合樣地樣品高程與砷含量進行線性擬合，結果見圖4。

圖4 復合樣地高程對茶園土壤中總砷含量的影響

從圖4可知，復合樣地在最高高程1988m處，土壤中總砷含量最低；最低高程1924m處，土壤中總砷含量最高，同樣超過風險管控標準中篩選值（40mg/kg）的標準。在同一個大樣地中，上下兩個相連的小樣地，同樣出現隨著高程的降低，土壤中總砷含量呈現升高趨勢，高程與土壤中總砷含量也呈現出負相關性。其中樣地4高程最低處土壤中總砷含量高于樣地5中高程最高處，結合現場地形，可以得出茶園土壤中砷在樣地4高程最低處出現累積并向下遷移能力減弱的現象，因而，同樣可以得出土壤中總砷隨著高程向下遷移的過程中，還受其他因素的影響。

2.2 不同坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

研究不同高程對茶園土壤中總砷含量的影響，結果顯示，茶園土壤中總砷含量不僅受高程的影響，還受其他因素的影響，因而本實驗開展不同坡度對茶園土壤中總砷的影響研究。為強化結果的關聯性，本實驗還是采用樣地4和樣地5的數據進行關聯性研究。

2.2.1 樣地4坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

（1）樣地4坡度和土壤pH、砷含量測定結果

經現場采樣分析和實驗室測定結果，得出樣地4的坡度、土壤pH和總砷含量見表8。

表8 樣地4坡度、土壤pH、砷含量測定結果

（2）模型結果及檢驗

采用樣地4的坡度與茶園土壤中總砷含量在MATLAB（R2020B）軟件進行回歸模型建立，結果如表9所示。

表9 樣地4坡度MATLAB程序的計算結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表9可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.982，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）為17.8，均方根（RMSE）值為2.98，兩個值均偏小。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果是一致的，說明因變量f（x）與自變量x之間存在顯著地線性相關性，因而本回歸方程建立的模型可用。

（3）模型結果分析

根據得到的回歸方程，對樣地4樣品坡度與土壤中總砷含量進行線性擬合，結果見圖5。

圖5 樣地4坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

從圖5可知，樣地4在最大坡度52°處，土壤中總砷含量最低；最小坡度10°處，土壤中總砷含量最高。在同一樣地中，隨著坡度的減緩，土壤中總砷含量逐漸升高，坡度與土壤中總砷含量呈現負相關性。

2.2.2 樣地5坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

（1）樣地5坡度和土壤pH、砷含量測定結果

經現場采樣分析和實驗室測定結果，得出樣地5的坡度、土壤pH和總砷含量見表10。

表10 樣地5坡度、土壤pH、砷含量測定結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表11可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.999，接近1，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）為0.231，均方根（RMSE）為0.48，均較小，說明模型選擇和擬合較好。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果是一致的，說明因變量f（x）與自變量x之間存在顯著地線性相關性，因而本回歸方程建立的模型是可用的。

表11 樣地5坡度MATLAB程序的計算結果

（3）模型結果分析

根據得到的回歸方程，對樣地5樣品坡度與土壤中總砷含量進行線性擬合，結果見圖6。

從圖6可知，樣地5在最大坡度20°處，土壤中總砷含量最低；最小坡度2°處，土壤中總砷含量最高。在同一樣地中，隨著坡度的減緩，土壤中總砷含量逐漸升高，坡度與土壤中總砷含量呈現負相關性。

圖6 樣地5坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

2.2.3 復合樣地坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

（1）模型結果及檢驗

本實驗采用樣地4和樣地5的坡度與茶園土壤中總砷含量在MATLAB（R2020B）軟件進行回歸模型建立，得出的結果如表12所示。

表12 復合樣地坡度MATLAB程序的計算結果

因此，得到回歸方程為：

模型的檢驗：由表12可知，得出的回歸模型中確定系數（R2）為0.811，接近1，說明回歸模型擬合較好；和方差（SSE）與均方根（RMSE）數值較大，說明模型選擇和擬合一般。R2、SSE和RMSE三種數值檢驗結果總體偏向一致，說明因變量f（x）與自變量x之間存在一定的線性相關性，回歸方程可用。

（2）模型結果分析

根據得到的回歸方程，對復合樣地樣品坡度與砷進行線性擬合，結果見圖7。

從圖7可知，復合樣地在最大坡度52°處，土壤中總砷含量最低；最小坡度2°處，土壤中總砷含量最高。在同一個大樣地中，上下兩個相連的小樣地，同樣出現隨著茶園坡度的減緩，土壤中總砷含量呈現升高趨勢，坡度與土壤中總砷含量也呈現出負相關性。其中茶園中坡度＞40°時，土壤中總砷含量＜10mg/kg，在茶園坡度＜10°時，土壤中總砷含量達到30mg/kg左右，并在茶園趨近于平地時，土壤中總砷含量出現大幅度上升趨勢。因此，由本實驗可以得到，在茶園坡度較大的區域，土壤中總砷含量向坡度緩的區域遷移能力較大；在茶園坡度較小的區域，土壤中總砷含量遷移能力較小，出現累積現象，尤其在坡度在0～5°的區域，茶園土壤中總砷含量累積現象明顯。

圖7 復合樣地坡度對茶園土壤中總砷含量的影響

3 討論

本文研究了單個樣地和復合樣地中高程和坡度等地理因素對茶園土壤中總砷含量的影響。根據實驗方案中的要求，在昌寧縣溫泉鎮選取較為理想的樣地，采集土壤樣品和收集樣品地理信息后，進行樣品總砷含量測定，并運用MATLAB（R2020B）軟件開展回歸模型分析。本實驗主要比較了樣地4、樣地5以及樣地4和樣地5組合成的復合樣地中高程和坡度與茶園土壤中總砷含量的變化情況。

結果表明，單個樣地和復合樣地中高程高低和坡度大小均與茶園土壤中總砷含量有線性關系，呈現負相關。肖艷桐的研究表明鎘含量分布影響程度較大的因子分別為降水＞有機質＞高程＞道路距離＞人口空間分布＞水系距離＞pH＞土壤類型＞地質類型＞土地利用類型，可見土壤中重金屬分布受高程的影響，但有意思的是她的研究發現重金屬含量與高程呈正相關，說明在人為污染的條件下，煙塵中的鎘隨著大氣沉降在海拔較高的地區累積[10]。Ding在研究礦區周圍土壤重金屬含量和分布自然影響因素中發現，在低海拔地區土壤重金屬含量略有下降，然后隨著海拔的升高其含量顯著增加，這是風向和大氣沉降共同作用的結果[11]。張軍等人的研究發現典型河谷城市Cd含量與DEM和NDVI呈現高度負相關[12]，這與我們的研究結果一致。楚純潔和周金鳳對平頂山陵坡地的土壤重金屬分布情況研究表明，Cu，Cr，Pb隨坡度減小而含量增大，Zn，Ni在坡度5°～15°時含量最大；土地利用對坡面土壤重金屬的分布不產生明顯影響，林地、草地、坡耕地之間重金屬含量也無顯著差別[13]。

3.1 不同樣地中高程對茶園中總砷含量的影響

在開展茶園的研究時，往往需要茶園的地形數據。通過較為精確的茶園地形數據，可以構建數據高程模型，為在茶園開展工作提供地形圖獲取方式[10]。同時，將茶園中不同高程的土壤樣品作為小流域侵蝕泥沙的研究對象[11]。因而，在開展茶園土壤中總砷遷移研究時，將高程作為其重要影響因素之一進行研究。

本研究表明，在同一個樣地中，茶園高程與土壤中總砷含量能夠構建回歸模型，呈現出較為顯著的負相關性，并且土壤中總砷含量有向下累積的現象。在樣地4高程最低處土壤中總砷含量高于樣地5中高程最高處，說明高程不是影響茶園土壤中總砷含量的唯一因素，高程在其中影響貢獻比例還有待進一步研究。同時，在樣地5高程1939m處，茶園土壤中總砷含量超過風險管控標準中篩選值（40mg/kg）的標準，從茶園中土壤總砷含量累積現象來看，在低高程的茶園區域，可能普遍存在超標的現象，但具體茶園超標的高程位置有待進一步研究。基于茶園土壤中總砷含量存在超標的現象，在下一步研究中，為降低茶園茶葉超標風險，強化茶園土壤安全利用，如何從高程影響因素的角度去降低土壤中總砷含量有待進一步研究。

3.2 不同樣地中坡度對茶園中總砷含量的影響

坡度作為茶園典型地理特征，對茶園土壤有機質空間分布影響較大[12]，隨著山地茶園坡度的增大，其土壤侵蝕越嚴重[13]，重金屬就可能隨雨水或地表徑流往下遷移，在對茶園土壤中總砷含量遷移研究中，應將茶園坡度作為一個重要因素進行考慮。

本研究表明，在同一個樣地中，茶園坡度與土壤中總砷含量能夠構建回歸模型，隨著茶園坡度的減緩，土壤中總砷含量呈現升高趨勢，呈現出較為顯著的負相關性。在茶園坡度較大的區域，土壤中總砷含量向坡度緩的區域遷移能力較大；在茶園坡度較小的區域，土壤中總砷含量遷移能力較弱，從而形成累積現象。由于本實驗只選擇了一個大樣地，雖然在大樣地中分了小樣地，但還需要再選取茶園樣地進行驗證性分析。同時，在茶園坡度在0～5°的區域，茶園土壤中總砷含量累積現象明顯，是否是坡度在其中起決定性的作用也有待進一步研究。

4 結論

本實驗表明，茶園土壤中總砷含量與茶園高程和坡度均有顯著相關性。在茶園高程和坡度共同作用下，隨著高程降低和坡度變小，茶園土壤中總砷含量逐漸升高，并且到一定高程和坡度，茶園土壤中總砷含量升高趨勢變大，超過風險管控標準中篩選值（40mg/kg）。茶園土壤中砷含量在坡度和高程共同作用下，向海拔低且坡度平緩的區域累積，主要表現在復合樣地高程最高1988m處和坡度最大52°處，茶園土壤中總砷含量僅為1.81mg/kg，而在樣地高程最低1924m處和坡度最小2°處，茶園土壤中總砷含量高達74.3mg/kg，高于最高處40倍。由此，在坡度茶園進行土壤樣品采樣分析時，應選擇茶園高程最低及坡度最小的區域進行采樣，才能更有效地代表該茶園土壤環境質量；同時，在進行茶園安全利用管理過程中，應更多地考慮茶園累積情況，可以通過調整化肥施用結構，減少高含砷化肥的施用，從而達到降低茶園土壤中總砷含量的目的，并在茶園高程底且坡度平緩的區域加強土壤及茶葉監測，為茶園土壤污染防治提供依據。