重金屬在灰塵及其水溶解相中的分布特征及其影響因素——以南昌市為例

王 筱,聶明華,2,晏彩霞*,盛燕茹,陳 潔,丁明軍

重金屬在灰塵及其水溶解相中的分布特征及其影響因素——以南昌市為例

王 筱1,聶明華1,2,晏彩霞1*,盛燕茹1,陳 潔1,丁明軍1

(1.江西師范大學地理與環境學院,鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室,江西 南昌 330022；2.自然資源部生態地球化學重點實驗室,北京 100037)

以南昌市為例,分析了不同功能區和公交車站降塵及其水溶解相中重金屬濃度的空間分布特征.同時結合多種分析技術,探究降塵及其水溶解相理化性質對降塵重金屬在固-液相中分配行為的影響.結果表明:南昌市降塵及其水溶解相中總重金屬濃度范圍分別為310～4393μg/g和2.17～55.62μg/g.兩相中重金屬的空間分布可能受到車流量較大的交通干線和汽車輪胎零件磨損的影響,其高值區主要分布于南昌縣政府、部分高校以及客運站、駕校附近.風險評價的結果表明,南昌市降塵重金屬綜合生態風險總體處于中等水平,且Cr和As具有一定的致癌風險.溶解態中重金屬所占百分比(值)的排序為:Ni>Mn>Cu>As>Cr>Zn>Pb,值的空間分布高值區多分布于人口密集地區、交通道路以及汽車客運站附近.大部分降塵及其水溶解相的理化性質與Pb、As、Mn具有顯著正相關關系,降塵溶解相中較高的溶解性有機碳和腐殖化程度對重金屬向溶解相中的釋放具有重要作用.

重金屬；灰塵；溶解相；分配行為；DOM

地表降塵是城市環境中各種污染物質的“源”和“匯”,是典型的非點源污染之一[1].其中,重金屬是城市降塵中檢測頻率、檢測濃度最高的一類污染物[2].這些重金屬可通過手-口、呼吸道、皮膚接觸等渠道進入人體并積累,降塵中較高濃度的重金屬還會增加人體的非致癌和致癌風險[3-5].目前國內外對城市降塵中重金屬的研究多集中于重金屬的濃度水平[6]、不同功能區分布[7-8]以及健康風險等方面的研究[9-13].隨著大氣污染防治工作的持續進行和深入開展,對城市降塵重金屬的分布特征研究的需求增加,并且針對城市交通體系及其組成要素本身(如公交車站等)降塵中污染物的研究也有待進一步提升.

公交車站作為城市交通體系微環境的重要組成部分,通常分布于城市人口密集區域,是城市降塵和重金屬的主要聚集地之一,因而對等車乘客及過往行人的身體健康具有潛在威脅.例如,西班牙巴塞羅那公共汽車站的空氣中Sb和Cu的濃度異常高[14];我國甘肅省慶陽市絕大多數公交車站降塵的Cd、Hg和Pb的污染達到了“中度污染”以上[15];而在哈爾濱市的公交系統降塵中的重金屬Pb和Cr已經對市民構成了非致癌和致癌風險[16].這些重金屬元素的污染可能與公交車尾氣排放、輪胎磨損和燃油泄漏有關[17-19].

此外,降塵能夠通過污染城市雨水徑流對水體造成污染并對人體健康產生潛在威脅[20-21].有研究指出,城市降雨徑流污染是僅次于農業面源污染的第二大面源污染[22],而大氣沉降是城市中心附近雨水中微量金屬的一個重要來源[23].我國各地雨水徑流存在著不同程度的重金屬污染.有研究對沈陽市地表徑流水中的重金屬進行了主成分分析和空間分布研究,結果表明,地表雨水徑流中重金屬來源為土壤粉塵和交通車輛的排放以及磨損[24].有研究對雨水徑流重金屬污染的相關性進行了分析,結果表明,交通重要樞紐、商圈的雨水徑流重金屬污染較為嚴重,其主要原因是汽車尾氣的排放、輪胎剎車皮的磨損等使地表附著許多含重金屬成分的粉塵及顆粒物,經雨水沖刷后導致雨水徑流中重金屬含量增加[25].因此研究“降塵-水”體系中重金屬的分配行為,對探究城市降塵重金屬遷移轉化行為具有重要意義.有研究引用分配系數模型分析元素在“水-懸浮顆粒”為體系中的分配行為,發現海口市不同土地利用類型中,交通區域Pd的“懸浮(顆粒相)-溶解相的”固-液分配系數最大;上海市徑流中的懸浮顆粒物濃度與固液分配系數存在顯著負相關關系,呈現明顯的“顆粒物濃度效應”[26-27].

南昌市是中國中部地區典型省會城市,近年來發展迅速,工業的發展、人口的增多、汽車保有量的增長,給城市的大氣環境帶來了巨大的壓力.南昌地區灰塵重金屬Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Sr和Pb濃度均顯著高于江西省土壤背景值且存在一定的污染[21,28].然而關于南昌市灰塵中重金屬在水體中的遷移行為如何卻未可知.而目前,國內外學者多針對降水特征、地形、地表灰塵粒徑、水體理化特征(如pH值、水動力和水化學)等影響因素分析重金屬在固-液相中的分配行為[27,29],而從可溶解相的理化性質角度分析“城市降塵-溶解相”體系中重金屬分配行為的研究仍較缺乏.基于此,本文采集了南昌市不同功能區和公交車站中的降塵樣品,分析了降塵及其可溶解相中重金屬的分布特征,并重點分析可溶解相的理化性質對重金屬分配行為的影響,以期豐富城市降塵重金屬污染的基礎數據,從而為城市大氣環境整治、城市雨水徑流污染防治提供依據.

1 材料與方法

1.1 樣品采集與處理

基于不同功能區(文教區、住宅區、公園區、道路區、火車站、工業區),在南昌市共采集了77個地表降塵樣品.同時選取其中的60個代表性樣點(#3、#7、#14、#16～22、#26～30、#23、#34、#35～77)進行空間分布分析,采樣點分布及樣點描述詳見圖1和表1.采樣前至少一周無明顯降雨和大風.將所采集的降塵樣品過篩后放置于暗室保存.

表1 南昌市降塵采樣點描述

圖1 南昌市降塵采樣點空間分布

1.2 重金屬提取與分析

利用多通量微波消解/萃取儀(MDS-8G, 上海)對77個灰塵樣品進行消解.灰塵消解步驟如下:稱取0.1g過篩降塵樣品,按6:3:1的比例加入總體積為10mL的HNO3、HCl、H2O2混合酸溶液,接著利用微波消解儀進行消解,并將冷卻后的酸溶液以150°C繼續消解至近干(1～1.5mL),用5% HNO3定容至5mL待上機測定.采用電感耦合等離子體光譜儀(ICP-OES 5110, 安捷倫)測定降塵中Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、As、Cd、Co、Mo等重金屬濃度.灰塵中重金屬的回收率為82%～105%,兩平行樣的標準偏差小于5%.因Cd、Co、Mo在樣品中幾乎未檢出,因此,后續只對Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、As等7種重金屬進行分析.

稱取適量樣品于10mL的純水中,震蕩3d后離心取上清液,經0.45 μm過濾器(PVDF, Millipore)進行過濾,此濾液即為降塵的水溶解相.向濾液中加入1:1:2的 H2O2、HCl、 HNO3組合酸10mL,以150 °C進行消解至近干,最后用5% HNO3定容至5mL待上機測定.上機步驟同灰塵樣品.水溶解態中重金屬的回收率為75%～99%,兩平行樣的標準偏差小于8%.

1.3 降塵及其溶解相的理化性質分析

采用GB 9834-88中的K2Cr2O7-FeSO4法,測定灰塵中總有機碳濃度(TOC).采用島津TOC-L分析儀(日本)測定溶解性有機碳(DOC)濃度.利用紫外-可見吸收光譜儀(UV-2600,島津)測定南昌市降塵溶解相中溶解性有機質(DOM)的吸收光譜特性.采用熒光分光光度計(F-7100,日立)對樣品溶解相中的DOM進行三維熒光光譜(3D-EEM)測定.選用的激發波長(x)范圍為200～450nm,發射波長(m)范圍為250～600nm.為了避免內濾效應,使用Milli-Q超純水將樣品進行不同程度的稀釋,使其254nm處吸光度低于0.3[30].

1.4 數據分析與處理

1.4.1 光譜參數的數據處理 (1)355即波長為355nm處的吸收系數,運用式(1)計算[31].

()=2.303/(1)

式中:()為波長的吸收系數,m-1;為吸光度;為光程路徑,m.

(2)R值、值為275～295nm及350～400nm波長下吸光度自然對數擬合的光譜斜率;R值為兩個波段下值的比值,計算公式如式(2)、(3)所示[32]:

()=0e-S(-0)(2)

R=275～295/350～400(3)

(3)熒光指數(FI、BIX、HIX)熒光指數(FI)定義為x = 370nm時,m在450nm與500nm處熒光強度的比值;腐殖化指數(HIX)定義為x=254nm時,m在435～480nm與300～345nm區間的峰面積比值;自生源指標(BIX)定義為x=310nm時,m在380nm與430nm處熒光強度的比值[20].

(4)平行因子分析(PARAFAC)使用Matlab 2010a軟件的DOMFlour模塊對降塵溶解相DOM的熒光成分進行識別[33].在建模之前,通過軟件去除數據中的拉曼和瑞利散射[34],并將結果轉換成水拉曼單位(r.u)[35].分析時采用裂半分析法、殘差法和載荷法以確保數據結果的可靠性[36].使用每個組分的最高熒光強度(max)來表示其濃度[37].

1.4.2 固-液相中重金屬分配關系使用溶解態百分比(%)來描述降塵中重金屬在固相和液相中的分配行為,計算如式(4)所示:

式中:液表示溶解相中重金屬濃度,μg/g;固表示單位降塵中重金屬濃度,μg/g.

1.4.3 風險評價(1)潛在生態風險指數 本研究使用潛在生態危害指數法定量評價重金屬對生態系統的潛在風險程度[38-39].計算方法如式(5)～(6)所示:

(2)人體健康風險評價

本研究采用美國環境保護署(USEPA)提出的健康風險評價模型對南昌市地表7種降塵重金屬暴露劑量進行估算.該模型認為,人群主要通過手-口攝入、呼吸和皮膚接觸三種途徑暴露于地表降塵中[40].重金屬暴露量計算模型如式(7)～(13)所示,對非致癌金屬Cu、Mn、Pb、Zn進行非致癌風險(HQ)評價,對致癌金屬Cr、Ni、As進行致癌風險(CR)評價,其中由于評價研究中的Cr濃度為降塵中總Cr濃度,但USEPA中僅將Cr(VI)列為人類致癌物,而Cr(III)未列為人類致癌物,故在風險評價中假設Cr(VI)與Cr(III)之比是1:6[5].

CR=ADD′SF(12)

式中:ADD代表3種重金屬暴露途徑,ADDing、ADDinh、ADDder分別為手-口攝入、呼吸、皮膚接觸暴露途徑;為地表降塵中重金屬濃度,mg/kg.式中IRing為攝取降塵的速率,mg/d;EF為暴露頻率, d/a;ED為暴露年齡,a;BW為成人體重,kg;AT為平均作用時間,d.IRinh為呼吸攝入量,m3/d;PEF為降塵排放因子,m3/kg.AF為皮膚對降塵的吸附系數,mg/ (cm2·d);SA為暴露皮膚的表面積,cm2;ABS為皮膚吸收因子.RfD為重金屬參考劑量;HQ為單一元素非致癌風險指數;HI為多種金屬元素非致癌風險指數之和. CR為單一元素致癌風險指數;ILCR為多種金屬元素致癌風險指數之和;SF為致癌斜率因子;3種途徑的健康風險評價參數參考EPA 提出的評價標準[41].各金屬RfD和SF參考值如表2所示:

表2 USEPA提供的重金屬的RfD和SF[41-42]

注:“-”代表暫無數據.

2 結果與討論

2.1 降塵及其溶解相的理化性質分析

如表3可見,南昌市降塵中TOC濃度變化范圍為13.72～90.94g/kg,全市平均值為38.21g/kg.濃度最高值樣本點位于工業園區內的停車場處(#33).降塵溶解相中DOC濃度范圍為18～231mg/L,全市平均為112mg/L,其濃度分布特征與TOC一致.不同功能區中,以文教區TOC和DOC平均濃度最高,其次是火車站,公交車站的平均濃度最低.溶解相中355值,即CDOM相對濃度[43]范圍為1.84～ 91.43m-1,均值為17.58m-1.不同功能區中,以道路區的CDOM相對濃度較高、工業園區為最低.其中最高值樣本點位于市中心的公交車站(#35),可能是因為此處人流量大,交通擁擠所致.R值常用來表征DOM的分子量大小,且與DOM分子量成反比[32].南昌市降塵溶解態樣品的R值范圍為0.15～2.70,均值為1.47.在不同功能區中,以道路區R的均值較高,說明該區域降塵溶解相中DOM的分子量較小;相反,火車站的均值較低,說明該功能區的DOM分子量較大.

表3 南昌市不同功能區降塵及其溶解相的理化性質

表4 南昌市降塵理化性質參數相關性分析

注:*.在0.05級別(雙尾),顯著相關;**.在0.01級別(雙尾),極顯著相關.

南昌市降塵溶解相DOM的熒光指數(FI、HIX、BIX)均值分別為1.36、2.60、0.74.不同功能區中,除文教區、工業園區、公交車站外的其他功能區降塵樣品DOM的FI均值均大于或等于1.40,說明這些降塵溶解相中的DOM以陸源輸入為主[20].HIX值以工業園區、公交車站的降塵溶解相DOM為最高,說明其腐殖化程度較高[30];與之相反,住宅區HIX均值較低,說明該功能區DOM的腐殖化程度較低.各功能區BIX均值在0.62～0.81左右,表明南昌市降塵溶解相DOM既有新近自生源來源亦有外源輸入[44-45].

此外,通過PARAFAC模型鑒定了南昌市降塵溶解相DOM的三個熒光組分(C1～C3).其中,C1的峰值位于xm=230/328nm處,主要為類蛋白物質[46]; C2在xm=230/410nm處存在一個峰值,在xm =315/410nm存在一個肩峰,屬陸源腐殖質類物質[47-48];C3在xm =250(380)/470nm處出現最大熒光強度值,屬于生物腐殖質[49].南昌市降塵溶解相DOM的C1～C3熒光強度均值分別為1.53、0.36、0.09.在不同功能區中,火車站降塵溶解相DOM熒光組分中C1的相對熒光強度較高,說明其降塵溶解相DOM熒光團主要為類蛋白物質;C2和C3的相對熒光強度以住宅區、文教區和火車站較高,說明該功能區DOM熒光團主要為陸源腐殖質類物質.

南昌市降塵及溶解相理化性質參數的相關性分析結果表明(表4),TOC與DOC、C2、C3呈顯著正相關;DOC與C2、C3分別呈顯著正相關;FI與C1、HIX分別呈顯著正、負相關;BIX與C3呈顯著負相關;C1與C2、C2與C3呈顯著正相關.其中,以TOC- DOC的相關系數為最大(0.87),其次為C2-C3(0.76);以FI-HIX的負相關系數為最大(-0.42),其次是BIX-C3(-0.32).以上結果表明,南昌市降塵中TOC濃度較高時,其DOC濃度和陸源腐殖質和生物腐殖質濃度也較高;降塵DOM外源特征越明顯,則腐殖化程度越低;生物腐殖質濃度越高,則降塵溶解相DOM的自生源特性越弱.

2.2 降塵中重金屬分布特征及風險評價

2.2.1 重金屬濃度空間分布特征 如表5所示,南昌市不同功能區降塵中所選7種重金屬均有檢出.所測樣點降塵中重金屬總濃度范圍為310～ 4393μg/g,均值1155μg/g.南昌市降塵中重金屬以Mn的平均濃度為最高(606.42μg/g),其次是Zn (293.20μg/g)和Cr(88.87μg/g).所選樣點降塵中各重金屬濃度平均值均高于江西省土壤背景值,與已報道結果一致[21].南昌市不同功能區總重金屬濃度排序為:文教區>火車站>公園區>工業園區>住宅區>公交車站≈道路區.火車站的Cr和Cu濃度均值為所有功能區中最高,As濃度均值以工業園區最高,其余4種重金屬的濃度均值以文教區最高.

變異系數反映了不同采樣點重金屬濃度之間的平均變異程度,如果變異系數大于50%,則認為重金屬空間分布不均,應考慮局部點源污染的存在[50].南昌市除As(38.26%)之外的各元素個體變異系數均大于50%,高低順序為:Pb>Cr>Mn>Zn>Cu>Ni>As,其中Pb和Cr的變異系數大于100%,說明降塵中的重金屬在空間上的分布是不均勻的,這一結論也可從南昌市降塵重金屬空間分布圖中得以驗證(圖2).由圖2可知,Cr和Cu的高值區分別位于南昌縣政府(#44)和一處駕駛學校附近(#75);Mn的高值區出現在青山湖區東南處杭長高速周圍(#39、#40),且該處采樣點附近800m處有商砼,其分布特征與文獻報道一致[10],即采樣點附近的工業活動對灰塵中Mn的濃度有一定的影響;Ni的高值區出現在青山湖經適房、南昌縣政府附近(#41、#42、#44);Pb的高值區與Ni存在部分重疊,高值區位于青山湖經適房(#41);Zn的兩個高值區分別對應昌南客運站、南昌縣政府和江西工業學院(#60、#44、#61);As的濃度值空間分布呈現出西高東低的特點,高值區位于南塘湖停車場處和南昌大學前湖校區 (#67、#70).可以看出,降塵中重金屬的濃度空間分布可能受到交通頻繁、人流量較大、施工地的存在和汽車輪胎零件磨損的影響,且昌南客運站(Cu、As、Zn)和南昌縣鎮政府(Cr、Ni、Zn)附近存在多種重金屬的相對高值區,該區域降塵的重金屬污染較為嚴重.

表5 南昌市降塵重金屬濃度(μg/g)及變異系數(%)

圖2 南昌市降塵中重金屬濃度空間分布

2.2.2 重金屬風險評價

南昌市降塵重金屬元素的綜合潛在生態風險指數(RI)的范圍為15.57～236.80,均值為56.04,處于中等生態風險范圍.且各重金屬中,以As(29.33%)和Cu(26.12%)在RI中的占比較高,Mn(4.61%)和Cr(6.76%)的占比較低,說明在綜合潛在生態風險指數中,As與Cu的風險指數貢獻較強.以公交車站采樣點(#41)為最高值(236.80);其次為位于南昌站出口處的采樣點(#25) (125.94);以贛江南大道某公交站處(#59)為最低值(15.57).南昌市77個采樣點中存在2個采樣點的綜合生態風險為極強程度(#41、#25),23個采樣點為強程度,46個為中等程度,6個采樣點為輕微程度.南昌市RI值總體呈現西高東低的分布趨勢(圖3),其高值區主要分布于秦坊小學附近(#41),以南昌縣政府、昌南客運站等為次高值區(#44、#60).綜上所述,南昌市降塵重金屬綜合生態風險總體處于中等水平,部分區域存在較為嚴重的生態風險.

2.2.2.2 重金屬元素健康風險評價 研究表明,地表灰塵污染物主要通過3種暴露途徑進入人體:手-口途徑暴露、呼吸暴露以及皮膚接觸暴露途徑[53].結果發現南昌市降塵中重金屬以手-口暴露為主要途徑,這與西安市城區的研究結果一致[54],且其在三種攝入途徑中的占比約為99.94%,故本研究主要針對手-口暴露途徑進行評價和分析.如表6所示,致癌金屬Cr和As的手-口暴露途徑致癌風險(CR)均值超過了癌癥風險閾值范圍(10-6～10-4),且分別是上限的4.40倍和1.84倍,說明具有明顯的致癌效應.Ni的CR均值處于風險閾值范圍內.南昌市降塵中4種非致癌金屬Zn、Mn、Cu、Pb的手-口暴露途徑非致癌風險指數(HQ)均值的排序為Zn>Mn>Cu>Pb,且均遠低于安全閾值1.0,說明不存在非致癌風險.

南昌市各類重金屬健康風險(ILCRHI)的空間分布特征表明(圖3),南昌市降塵致癌風險指數之和(ILCR)高值區主要分布在南昌縣政府附近(#44),總體呈現東南高西北低的分布特征.非致癌風險指數之和(HI)總體分布趨勢則呈現出中部高四周低的特點,高值區分布于秋水廣場、秦坊小學、南昌縣政府、昌南客運站、江西工業職業技術學院附近(#21、#41、#44、#60、#61).綜上所述,南昌市降塵重金屬非致癌風險和致癌風險指數的高值區主要分布于人口密集、交通頻繁的區域,且Cr和As的致癌風險較高,需要引起重視.

表6 南昌市重金屬人體手-口攝入量(μg/(g·d))及風險評價(CR&HQ)

注:ND*未檢測到.

圖3 南昌市重金屬RI值及各類重金屬ILCR、HI值的空間分布

2.3 溶解相中重金屬的分布特征

如表7所示,南昌市降塵溶解相中總重金屬的范圍為2.17～55.62μg/g,均值為10.61μg/g.溶解相中重金屬平均濃度以Mn(8.30μg/g)為最高值,其次是Ni(1.08μg/g).除Pb(81.82%)、As(84.41%)和Zn (84.41%)外,其他四種重金屬的檢測率均為100%.不同功能區降塵溶解相中總重金屬濃度排序為:住宅區>文教區>公交站臺>道路區>公園區>工業園區>火車站.Cr、Cu、Pb、Zn和As的濃度以文教區為最高,Mn以住宅區為最高,Ni以公交車站為最高.

南昌市降塵溶解相中重金屬濃度空間分布圖如圖4所示.Cr的高值區為秋水廣場和南昌縣政府周邊(#21、#44);Cu的高值區位于陳毅紀念小學、蔣巷客運站和江西電力職業技術學院附近(#38、#66、#71),且#71采樣點附近有建設工地.Mn的高值區出現在南昌縣政府附近的公交車站處(#43、#44);Ni的高值區位于青山湖經適房和秦坊小學附近(#41、#42),且該高值區與降塵中存在重疊;Pb的高值區位于八一廣場附近(#22).重金屬Zn、As的空間分布特征較為相似,高值區均出現在南昌縣政府周圍(#44),且總體特征呈現出東南高西北低的特點.上述結果表明,溶解相中除重金屬Cu和Ni外,其他重金屬在南昌縣政府區域都存在著相對的高值區,說明該地降塵水溶解相中的重金屬濃度較高.對比圖4與圖2可知,兩相中Cu、Ni、Zn的高值區存在著一定的重疊,而其他金屬在兩相中的空間分布差異較大.這說明除降塵中重金屬本身濃度分布的影響外,還存在其他因素影響降塵中重金屬向溶解相的遷移.

表7 南昌市不同功能區降塵溶解相中重金屬濃度(μg/g)

重金屬之間的相關性可用以識別其來源或遷移路徑[50].圖5為南昌市降塵及其溶解相中重金屬元素之間相關性分析的結果.在降塵中(圖4A),Cr與Mn、Ni、Zn, Mn與Ni、Pb, Ni與Pb、Zn, Pb與Zn之間呈顯著正相關關系,除Cr-Mn其余結果均與西安市的研究結果相同[55],表明這些金屬可能是同源的.As和Cu與其他金屬相關性較弱且多呈現負相關,且兩者都與Mn呈現負相關,說明它們的來源可能與其他金屬不同.在溶解相中(圖4B), Cr與Zn, Pb與Cu、Mn,Mn與Cr、Zn, As與Cr、Mn、Pb、Zn呈正相關.在降塵中,以Cr與Ni的相關性為最強(0.60),其次是Ni與Pb(0.56);在溶解相中,以Zn與As的相關性為最強(0.98),其次是與Mn(0.75).該結果說明,降塵中Ni和Cr、Pb可能是同源的,而降塵中Zn與As、Mn向溶解相的遷移過程可能相同.

圖4 南昌市降塵水溶解相中重金屬濃度空間分布

圖5 南昌市降塵(A)及其溶解相(B)中重金屬元素之間的相關性

2.4 重金屬在固相與液相中的分配關系

本文進一步利用重金屬溶解態百分比()表征所研究的重金屬在固-液相之間的分配行為.南昌市降塵重金屬值箱式圖如圖5所示,南昌市降塵重金屬值的范圍為0.26%～5.50%,以重金屬Ni(2.59%)為最高,其次是Mn(1.61%),最小為Pb(0.03%).這說明Ni和Mn更容易釋放至溶解相中,對水環境的危害更大.不同功能區重金屬值范圍分別為:文教區1.26%～2.42%、住宅區0.95%～2.35%、公園區0.38～ 0.83%、道路區0.35%～2.10%、火車站0.41%～0.97%、工業園區0.33%～0.80%、公交車站0.26%～5.80%.不同功能區重金屬值均值排序為:文教區>住宅區>公交車站>道路區>火車站>公園區>工業園區,這說明文教區降塵中的重金屬更容易釋放至水中.

從南昌市降塵重金屬值空間分布圖(圖6)可以看出,Cr的值高值區主要分布于秋水廣場、江西傳媒職業學院、青山客運站附近(#21、#64、#68).Cu的值存在分布較分散且存在多個高值區,主要分布于青云譜區政府、陳毅紀念小學、江西省建筑工業學校、蔣巷客運站和江西電力職業技術學院等地(#28、#38、#55、#66、#71).Mn的高值區位于南昌縣政府周邊(#44),總體呈現西南高東北低的趨勢;Ni的高值區位于青山湖經適房(#41、#42),呈現南高北低的分布特點;Pb的高值集中于八一廣場附近(#22);Zn的高值區主要為某商砼有限公司、新坊小學、沿江南大道某公交車站、蔣巷客運站、江西電力職業技術學院附近(#39、#43、#59、#65、#71),其中#59和#71附近存在施工地,總體呈現出中部低四周高的分布特點.As的高值區位于南昌縣政府附近(#44),總體呈西北低東南高的特點.綜上所述,南昌市不同重金屬值空間分布較為復雜,高值區多分布于人口密集地區、文教區以及汽車客運站附近,表明這些地方降塵中重金屬易溶于水中.相關分析表明,重金屬值與溶解相中重金屬呈顯著正相關關系,值大于0.75(Zn除外),并與降塵中重金屬總體呈負相關關系或相關性較弱(Ni除外),這說明值主要受降塵溶解相重金屬濃度的影響.

圖7 南昌市降塵重金屬K值空間分布

已有研究表明,重金屬在固-液相中的分配行為可能與兩相本身的理化性質有關[27].為了探究降塵及其溶解相的理化性質對重金屬在灰塵-水體系中分布特征的影響,本研究分別對南昌市降塵及溶解相的理化性質參數與溶解相中重金屬濃度、重金屬在降塵-溶解相中分配值(值)進行冗余分析(圖8). 由圖8A可知,排序軸1和軸2(RDA1和RDA2)分別解釋了9.6%和2.6%的降塵溶解相中重金屬濃度分布的變化信息.根據冗余分析中解釋變量與響應變量之間的關系可知,Zn、As、Mn與C1、BIX、C2、C3、FI之間呈顯著正相關關系,Pb、Cr與TOC、DOC、CDOM呈顯著正相關.大部分的理化參數位于RDA1的正方向,但S和HIX與各金屬相關性較弱.圖8B中,排序軸1和軸2(RDA1和RDA2)分別解釋了8.0%和5.1%的值變化信息.除HIX和CDOM之外,其余理化性質參數均位于RDA1和RDA2的正方向,且與重金屬Pb、As、Mn的值具有顯著正相關關系,Zn、Cu、Ni的值與HIX呈顯著正相關;Cr與TOC、DOC、CDOM呈顯著正相關,這一點與溶解相中的特征相同.以上結果說明:降塵及溶解相理化性質參數對重金屬溶解相及K值的解釋并不算高,說明降塵中重金屬向水環境的遷移還受其他因素的影響.相對來說,降塵中TOC、DOC、CDOM的濃度對重金屬Cr向溶解相中的釋放影響較大;金屬As、Mn、Pb向溶解相中的釋放與降塵的腐化程度、類腐殖質濃度及其來源有關;Cu、Ni的釋放則與降塵的腐殖化程度有關.此外,結合重金屬在灰塵及其水溶解相中的空間分布結果可知,重金屬Cu、Ni、Zn的兩相空間分布規律相似,而其他金屬存在一定的差異;且Cu、Ni、Zn與大部分降塵理化性質參數的相關性較差,而其他金屬的相關性較強.這些結果說明Cu、Ni、Zn在兩相中的遷移規律不同于其他重金屬,且與灰塵水溶解相的理化性質關系較小,推測可能受灰塵的其他性質影響.

圖8 南昌市降塵理化性質參數與溶解相中重金屬濃度(A)和K值(B)的冗余分析

3 結論

3.1 南昌市不同功能區降塵理化性質的差異主要表現為:TOC、DOC和CDOM濃度、芳香碳濃度和腐殖化程度均以文教區樣品較高;火車站樣品DOM分子量較大、芳香性程度較高;工業園區樣品自生源比重大、且其降塵DOM生產力、腐殖化程度亦較高.

3.2 南昌市降塵中重金屬空間分布的高值區主要分布于車流量較大的交通干線或存在施工地的區域.南昌市降塵重金屬的潛在生態風險指數均值低于60,總體呈現中等水平;4種重金屬手-口暴露途徑的非致癌風險均低于1.0,非致癌風險較小;但Cr和As的致癌風險大于10-4,可能會對人體健康造成一定的致癌風險.

3.3 降塵水溶解相中多種重金屬的濃度高值區主要分布于南昌縣政府附近.兩相中僅重金屬Cu、Ni、Zn的高值區存在一定的重疊區域,說明存在著其他因素影響降塵中重金屬向溶解相的遷移.

3.4 溶解態重金屬所占百分比的空間分布高值區多分布于人口密集地區或道路區附近,文教區的重金屬更容易釋放至溶解相中(=1.83%).降塵的多種理化性質對降塵中Pb、As、Mn向溶解相的釋放具有一定影響;Cr的釋放主要與降塵中的總有機碳濃度有關;Cu、Zn、Ni的釋放則與降塵的腐殖化程度以及DOM分子量大小有關.

[1] 常 靜,劉 敏,侯立軍,等.城市地表灰塵的概念,污染特征與環境效應 [J]. 應用生態學報, 2007,18(5):1153-1158.

Chang J, Liu M, Hou L J, et al. Concept, pollution character and environmental effect of urban surface dust. [J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2007,18(5):1153-1158.

[2] Yu Y, Ma J, Song N, et al. Comparison of metal pollution and health risks of urban dust in Beijing in 2007 and 2012 [J]. Environmental Monitoring & Assessment, 2016,188(12):657.

[3] Aguilera A, Bautista F, Goguitchaichvili A, et al. Health risk of heavy metals in street dust [J]. Front Biosci (Landmark Ed), 2021,26:327- 345.

[4] Tang Z, Miao C, Cheng J, et al. Contamination and health risks of heavy metals in street dust from a coal-mining city in eastern China [J]. Ecotoxicology & Environmental Safety, 2016,138:83-91.

[5] 劉建偉,晁思宏,陳艷姣,等.北京市不同年齡人群PM2.5載帶重金屬的健康風險 [J]. 中國環境科學, 2018,38(4):1540-1549.

Liu J W, Zhao S H, Chen Y J, et al. Health risk of PM2.5-bound heavy metals for different age population in Beijing, China. [J]. China Environmental Science, 2018,38(4):1540-1549.

[6] 馬建華,董運武,陳彥芳.開封市周邊地區地表灰塵重金屬背景值研究 [J]. 環境科學學報, 2020,40(5):1798-1806.

Ma J H, Dong Y W, Chen Y F. Background values of heavy metals in surface dusts in the vicinity of Kaifeng, Henan Province [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2020,40(5):1798-1806.

[7] Marín Sanleandro P, Sánchez Navarro A, Díaz-Pereira E, et al. Assessment of heavy metals and color as indicators of contamination in street dust of a city in SE Spain: Influence of traffic intensity and sampling location [J]. Sustainability, 2018,10(11):1-14.

[8] Jeong H, Choi J Y, Ra K. Characteristics of heavy metal pollution in road dust from urban areas: Comparison by land use types [J]. Journal of Environmental Analysis Health and Toxicology, 2020, 23(2):101-111.

[9] Shb C, Na Z, Lin T, et al. Pollution characteristics, sources, and health risk assessment of human exposure to Cu, Zn, Cd and Pb pollution in urban street dust across China between 2009 and 2018 [J]. Environment International, 2019,128:430-437.

[10] 王麗麗,金囝囡,武志宏,等.不同類型施工降塵中重金屬污染特征及健康風險評價 [J]. 中國環境科學, 2021,41:1055-1065.

Wang L L, Jin J N, Wu Z H, et al. Heavy metal pollution characteristics and associated health risk assessment in different types of construction dust. [J]. China Environmental Science, 2021,41: 1055-1065.

[11] 程慧波,齊欣宇,沈 潔.蘭州市主城區四季大氣PM2.5中重金屬污染及健康風險評價 [C]//2018中國環境科學學會科學技術年會論文集, 2018:451-458.

Cheng H B, Qi X Y, Shen J. Evaluation of heavy metal pollution in PM2.5and health risks in the main urban area of Lanzhou in four seasons [C]// Proceedings of the Annual Scientific and Technical Conference of the China Environmental Science (2018), 2018:451- 458.

[12] 朱蘭保,盛 蒂,馬 莉,等.安徽省城市地表灰塵重金屬污染及人體健康風險評價 [J]. 地球與環境, 2019,47(1):100-107.

Zhu L B, Sheng D, Ma L, et al. Heavy metal pollution and human health risk assessment of surface dust in urban areas of Anhui [J]. Earth And Enviroment, 2019,47(1):100-107.

[13] 欒慧君,塞 古,徐 蕾,等.徐州北郊大氣降塵重金屬污染特征與風險評價 [J]. 中國環境科學, 2020,40(11):9.

Luan H J, Sékou M C, Xu L, et al. Characteristics and risk assessment of heavy metals from atmospheric deposition in northern suburban of Xuzhou [J]. China Environmental Science, 2020,40(11):9.

[14] Teresa, Moreno, Cristina, et al. Urban air quality comparison for bus, tram, subway and pedestrian commutes in Barcelona [J]. Environmental Research, 2015,142:495-510.

[15] Wu Y, Lu X. Physicochemical properties and toxic elements in bus stop dusts from Qingyang, NW China [J]. entific Reports, 2018,8(1): 12568.

[16] Lei T, Gao P, Jia L, et al. Trace metals in resuspended fraction of settled bus dust and assessment of non-occupational exposure [J]. Ecotoxicology & Environmental Safety, 2016,130:214-223.

[17] Shabanda I S, Koki I B, Low K H, et al. Daily exposure to toxic metals through urban road dust from industrial, commercial, heavy traffic, and residential areas in Petaling Jaya, Malaysia: a health risk assessment [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2019, 26(21):1-19.

[18] 李小飛,陳志彪,張永賀,等.福州市公交樞紐站地表灰塵重金屬含量,來源及其健康風險評價 [J]. 環境科學研究, 2021,26(8):7.

Li X F, Chen Z B, Zhang Y H, et al. Concentrations, sources and health risk assessments of heavy metals in ground surface dust from urban bus terminals of Fuzhou City [J]. Research of Environmental Science, 2021,26(8):7.

[19] Jahandari A. Pollution status and human health risk assessments of selected heavy metals in urban dust of 16cities in Iran [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2020,27(4):23094– 23107.

[20] 晏彩霞,楊 雪,文鑫梅,等.南昌市灰塵中可淋溶態DOM的光譜特性 [J]. 環境科學學報, 2019,39(5):1452-1463.

Yan C X, Yang X, Wen X M, et al. Spectral characterization of leaching dissolved organic matter (LDOM) from the dust in Nanchang City [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2019,39(5):1452-1463.

[21] 江英輝,張 華,丁明軍,等.南昌市街道灰塵重金屬時空分布特征及健康風險評估 [J]. 長江流域資源與環境, 2018,27(4):158-170.

Jiang Y H, Zhang H, Ding M J, et al. Spatial-temporal distribution and health risk assessment of heavy metals in street dust of Nanchang [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2018,27(4):158- 170.

[22] 張志彬,孟慶宇,馬 征.城市面源污染的污染特征研究 [J]. 給水排水, 2016,52(S1):163-167.

Zhang Z B, Zhang Q Y, Ma Z. Study on the characteristics of urban non-point source pollution [J]. Water & Wastewater Engineering, 2016,52(S1):163-167.

[23] Sabin L D, Lim J H, Stolzenbach K D, et al. Contribution of trace metals from atmospheric deposition to stormwater runoff in a small impervious urban catchment [J]. Water Research, 2005,39(16):3929- 3937.

[24] 陳昱奇,潘 俊,董 健,等.沈陽城區雨水徑流中重金屬的空間分布規律研究 [J]. 供水技術, 2015,52(5):32-36.

Chen Y Q, Pan J, Dong J, et al. Spatial distribution regularity of heavy metals in storm water runoff of Shenyang [J]. Water Technology, 2015, 52(5):32-36.

[25] 韋毓韜,姜應和,張校源,等.雨水徑流中重金屬污染現狀及其相關性分析 [J]. 環境保護科學, 2018,44(5):68-72.

Wei Y T, Jiang Y H, Zhang X Y, et al. Heavy metal pollution in rainwater runoffs and its correlation analysis [J]. Environmental Protection Science, 2018,44(5):68-72.

[26] Liu H, Ding F, Liu Y, et al. Solid–liquid partitioning and variation of palladium in rainfall runoff [J]. Environmental Geochemistry and Health, 2021.

[27] 常 靜,劉 敏,李先華,等.城市路面徑流重金屬固液分配系數及其影響因素 [J]. 水科學進展, 2009,20:714-720.

Jing C, M l, H L X, et al. Dissolved-particulate partitioning of heavy metals in urban road runoff of Shanghai [J]. Advances in Water Science, 2009,20:714-720.

[28] Zhao L, Hu G, Yan Y, et al. Source apportionment of heavy metals in urban road dust in a continental city of eastern China: Using Pb and Sr isotopes combined with multivariate statistical analysis [J]. Atmospheric environment, 2019,201:201-211.

[29] Ledesma E F, Lozano-Lunar A, Ayuso J, et al. The role of pH on leaching of heavy metals and chlorides from electric arc furnace dust in cement-based mortars [J]. Construction and Building Materials, 2018,183:365-375.

[30] Ohno, Tsutomu. Fluorescence inner-filtering correction for determining the humification index of dissolved organic matter [J]. Environmental Science & Technology, 2002,36(4):742-746.

[31] Bricaud A, Prieur M L. Absorption by dissolved organic matter of the sea (yellow substance) in the UV and visible domains [J]. Limnology & Oceanography, 1981,26(1):43-53.

[32] Helms J R, Stubbins A, Ritchie J D, et al. Absorption spectral slopes and slope ratios as indicators of molecular weight, source, and photobleaching of chromophoric dissolved organic matter [J]. Limnology and Oceanography, 2008,53(3):955-969.

[33] Stedmon C A, Bro R. Characterizing dissolved organic matter fluorescence with parallel factor analysis: a tutorial: Fluorescence- PARAFAC analysis of DOM [J]. Limnology and oceanography, methods, 2008,6(11):572-579.

[34] Zepp R G, Sheldon W M, Moran M A. Dissolved organic fluorophores in southeastern US coastal waters: correction method for eliminating Rayleigh and Raman scattering peaks in excitation–emission matrices [J]. Marine Chemistry, 2004,89(1–4):15-36.

[35] Lawaetz A J, Stedmon C A. Fluorescence Intensity Calibration Using the Raman Scatter Peak of Water [J]. Applied Spectroscopy, 2009,63 (8):936-940.

[36] Stedmon C A. Tracing dissolved organic matter in aquatic environments using a new approach to fluorescence spectroscopy [J]. Marine Chemistry, 2003,82(3/4):239-254.

[37] Sheng Y, Yan C, Nie M, et al. The partitioning behavior of PAHs between settled dust and its extracted water phase: Coefficients and effects of the fluorescent organic matter [J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2021,223(2/3):112573.

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

[39] 王 麗,王利軍,史興民,等.西安城區地表灰塵中重金屬分布、來源及潛在生態風險 [J]. 環境科學與技術, 2017,40(7):180-187.

Wang L, Wang L J, Shi X M, et al. Distribution, sources and potential ecological risk of heavy metals in surface dusts from urban areas of Xi’an City [J]. Environmental Science & Technology, 2017,40(7): 180-187.

[40] 張啟鈞,吳 琳,張衍杰,等.隧道環境PM2.5載帶重金屬污染特征與健康風險 [J]. 中國環境科學, 2018,38(12):4706-4712.

Zhang Q J, Wu L, Zhang Y J, et al. Characteristics and health risk assessment of heavy metal in PM2.5in tunnel environment. [J]. China Environmental Science, 2018,38(12):4706-4712.

[41] USEPA. Soil screening guidance: Technical background document [J]. 1996.

[42] Means B. Risk-assessment guidance for Superfund. Volume 1. Human Health Evaluation Manual. Part A. Interim report (Final) [J]. 1989.

[43] Zhang Y, Qin B, Zhu G, et al. Chromophoric dissolved organic matter (CDOM) absorption characteristics in relation to fluorescence in Lake Taihu, China, a large shallow subtropical lake [J]. Hydrobiologia, 2007,581(1):43-52.

[44] Huguet A, Vacher L, Relexans S, et al. Properties of Fluorescent Dissolved Organic Matter in the Gironde Estuary [J]. Organic Geochemistry, 2008,40(6):706-719.

[45] 高 潔,江 韜,李璐璐,等.三峽庫區消落帶土壤中溶解性有機質(DOM)吸收及熒光光譜特征 [J]. 環境科學, 2015,36:151-162.

Gao J, Jiang T, Li L L, et al. Ultraviolet-visible and fluorescence spectral characteristics of dissolved organic Matter(DOM) in soils of water-level fluctuation zones of the Three Gorges Reservoir region [J]. Environmental Science, 2015,36:151-162.

[46] Guéguen C, Cuss C W, Cassels C J, et al. Absorption and fluorescence of dissolved organic matter in the waters of the Canadian Arctic Archipelago, Baffin Bay, and the Labrador Sea [J]. Journal of Geophysical Research Oceans, 2014,119(3):2034-2047.

[47] Coble P G. Characterization of marine and terrestrial DOM in seawater using excitation-emission matrix spectroscopy [J]. Marine Chemistry, 1996,51(4):325-346.

[48] Li P, Lee S H, Lee S H, et al. Seasonal and storm-driven changes in chemical composition of dissolved organic matter: a case study of a reservoir and its forested tributaries [J]. Environmental Science and Pollution Research, 2016,23(24):1-12.

[49] Murphy K R, Hambly A, Singh S, et al. Organic Matter Fluorescence in Municipal Water Recycling Schemes: toward a Unified PARAFAC Model [J]. Environmental Science & Technology, 2011,45(7):2909- 2916.

[50] Cui X, Wang X, Liu B. The characteristics of heavy metal pollution in surface dust in Tangshan, a heavily industrialized city in North China, and an assessment of associated health risks - ScienceDirect [J]. Journal of Geochemical Exploration, 2019,210(8):106432.

[51] 何紀力.江西省土壤環境背景值研究 [M]. 2006.

He J L. Study on soil environmental background value in Jiangxi Province [M]. 2006.

[52] 馬建華,王曉云,侯 千,等.某城市幼兒園地表灰塵重金屬污染及潛在生態風險 [J]. 地理研究, 2011,30(3):486-495.

Ma J H, Wang X Y, Hou Q, et al. Pollution and potential ecological risk of heavy metals in surface dust on urban kindergartens [J]. Geographical Research, 2011,30(3):486-495.

[53] Ferreira-Baptista L, Miguel E D. Geochemistry and risk assessment of street dust in Luanda, Angola: A tropical urban environment [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(25):4501-4512.

[54] 陳 瑩,湯丹娜,吳亞剛,等.西安市大氣降塵重金屬的健康風險評價 [C]//2016中國環境科學學會學術年會論文集(第二卷), 2016:667- 674.

Chen Y, Tang D N, Wu Y G, et al. Health risk assessment of heavy metals from atmospheric dustfall in Xi'an [C]//Proceedings of the 2016 Annual Academic Conference of the China Environmental Science (Volume 2), 2016:667-674.

[55] 石棟奇,盧新衛.西安城區路面細顆粒灰塵重金屬污染水平及來源分析 [J]. 環境科學, 2018,39(7):3126-3133.

Shi D Q, Lu X W. Contamination levels and source analysis of heavy metals in the finer particles of urban road dust from Xi'an, China [J]. Environmental Science, 2018,39(7):3126-3133.

Partitioning behavior and influence factors of heavy metals between settled dust and its extracted water phase: a case study of Nanchang city.

WANG Xiao1, NIE Ming-hua1,2, YAN Cai-xia1*, SHENG Yan-ru1, CHEN Jie1, DING Ming-jun1

(1.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research, Ministry of Education, School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022；2.Key Laboratory of Eco-geochemistry, Ministry of Natural Resource, Beijing 100037, China)., 2022,42(6)：2862～2877

The spatial distribution of heavy metal concentrations in dust and its dissolved phase in different functional areas and bus stations was analyzed in Nanchang City. In addition, the influence of the physicochemical properties of dust and its dissolved phase on the partitioning behavior of heavy metals in the solid-liquid phase of dust was investigated by combining various analytical techniques. Results showed that the concentrations of total heavy metals in the dust and its dissolved phase in Nanchang city were 310～4393μg/g and 2.17～55.62μg/g. The spatial distribution of the heavy metals in the dust and its dissolved phase might be influenced by the traffic arteries with high traffic flow and the wear of automobile tire parts, and the high-value areas were mainly located near Nanchang County Government, some colleges and universities, passenger stations and driving schools. Results of the risk assessment indicated that the comprehensive ecological risk of heavy metals from dust in Nanchang City was generally at a medium level, and Cr and As had a certain carcinogenic risk. The percentage of heavy metals in the dissolved phase in the dust (i.e.value) was ordered as follows: Ni>Mn>Cu>As>Cr>Zn>Pb. The highervalues were primarily located in the densely populated areas, traffic roads, and near passenger stations. Most of the physicochemical properties of the dust and its dissolved phase had a significant positive correlation with the distribution of Pb, As and Mn, and the higher dissolved organic carbon and humification degree in the dissolved phase had a dominant effect on the release of heavy metals from dust to the dissolved phase.

heavy metals；dusts；water phase；partitioning behavior；DOM

X513

A

1000-6923(2022)06-2862-16

王 筱(1999-),女,江西九江人,江西師范大學碩士研究生,主要研究方向為水環境污染.

2021-11-29

國家自然科學基金資助項目(42067058,42067034);江西省自然科學基金項目(20202BAB203015,20202BAB203014);江西省主要學科學術和技術帶頭人培養計劃(20212BCJL23058); 自然資源部生態地球化學重點實驗室開放基金項目(ZSDHJJ202004)資助

* 責任作者, 副教授, yancaixia@jxnu.edu.cn