基于Meta分析的中國工礦業場地土壤重金屬污染評價

晏利晶，姜 淼，趙慶良，王 琨*，王維業，黨金霞，于成龍

1. 哈爾濱工業大學環境學院，城市水資源與水環境國家重點實驗室，黑龍江 哈爾濱 150090

2. 黑龍江省庫恩環境修復工程有限公司，黑龍江 哈爾濱 150028

土壤是農業發展的物質基礎，是人類生產生活最基本的自然資源. 2014年《全國土壤污染狀況調查公報》顯示：我國工礦業地土壤環境問題突出，以無機型污染為主；采礦區、工業園區土壤的超標率分別為36.3%和29.4%. 大氣沉降、采礦冶煉、工業“三廢”排放、過量使用農藥和化肥等人為活動以及環境背景值較高是土壤重金屬污染的主要原因[1]. 由于早期我國土壤修復技術不成熟、管理體系不完善、環保意識較薄弱等原因，導致大部分工礦業場地未得到妥善管理，生產廢料露天堆放、隨意排污等事件頻發[2-4]，對土壤環境造成了嚴重威脅.

現階段，我國工礦業土壤重金屬污染修復的研究通常僅針對單一場地或幾個相鄰場地[5-7]，其研究尺度難以為全國土壤重金屬污染防治提供可靠支持. 大尺度的土壤重金屬污染調查需要消耗大量的人力物力，而基于已有數據進行分析是一種有效的解決辦法[8]. 例如，Shao等[9]基于已發表的數據分析發現，長三角地區各省份農業土壤中Pb、Cd、Cu、Zn、Ni含量均超過了當地背景值，Cd污染最嚴重，且近10年來土壤Cd含量呈上升趨勢；Wang等[10]研究表明，江蘇省食品加工、造紙、印染、冶金場地及周邊土壤存在較嚴重的Cd、Pb污染；Hu等[11]基于文獻研究發現，我國東部和中部土壤重金屬污染較嚴重，尤其是廣東、湖南、云南等省份. Meta分析方法能將有同一研究目的多個試驗進行整合，并依據其各試驗的變異情況賦予不同的權重，從而得出更可靠的結論，為解決環境領域的大尺度問題提供了途徑. 不同地區、不同行業場地的污染特征對工礦業土壤重金屬污染防控具有重要意義[12]，然而目前從全國范圍分析我國工礦業土壤重金屬污染區域分布及行業差異的研究較少. 鑒于此，該文基于全國尺度，對2005-2022年中國知網、萬方、Web of Science等數據庫發表的關于工礦業土壤重金屬污染的138篇文獻(包含141處場地)進行Meta分析，并通過地累積指數法和潛在生態風險指數法，評價有色金屬礦、黑色金屬礦、化石燃料開采、輕工業生產及重工業生產5類典型行業場地及周邊土壤重金屬污染的區域分布及污染情況，旨在為我國工礦業土壤重金屬污染管理及整治提供可靠支撐.

1 材料與方法

1.1 數據收集

該文以有色金屬礦、黑色金屬礦、化石燃料開采、輕工業生產及重工業生產5類典型行業場地及周邊土壤為研究對象，通過中國知網、萬方、Web of Science等數據庫，以“‘土壤(soil)’&‘重金屬(heavy metal)’&‘工 業 園 區 (industrial park)’or‘礦 區(mining)’”作為關鍵詞初步檢索；再以“‘土壤(soil)’&‘重金屬(heavy metal)’&‘化工(chemical industry)’or‘機械加工(machining)’or‘紡織(textile industry)’”等進一步細化檢索，檢索時段為2005-2022年，最終獲得文獻232篇.

文獻篩選原則：①污染場地的地理位置信息明確(至少精確至縣/區一級)；②土壤采樣點位于場地或場地周邊的農田、城鎮、村莊等；③文獻記錄了土壤采樣深度及樣品數量，以表層土(0～10 cm或0～20 cm、0～50 cm)為研究對象；④文獻提供了土壤重金屬含量統計特征值的數據表. 文獻篩選流程如圖1所示.

圖1 文獻篩選流程Fig.1 Literature selection flow chart

我國工礦業土壤污染中常見的重金屬有Cu、Zn、As、Pb、Cd、Hg、Ni、Cr等. Qin等[13]研 究 表 明，2005-2017年，我國土壤中Cd、As含量呈上升趨勢，Cu、Zn、Pb含量變化不明顯，仍有待治理. 以Cd、Zn、Pb、Cu、As五種重金屬元素為研究對象，按照圖1所示流程篩選文獻，并進行信息摘錄. 最終納入138篇文獻，包含141個工礦業污染場地的調查數據. 所收集到的場地位置分布情況見圖2. 其中，化石燃料開采(石油、煤)23處、有色金屬礦(鉛鋅礦、鉬礦、銅礦等)63處、黑色金屬礦(鐵礦、錳礦等)17處、重工業生產(化工原料、金屬加工等)22處、輕工業生產(印染、造紙、醫藥等)14處、礬礦1處、雄黃礦1處.

圖2 已收集的全國141處工礦業污染場地分布Fig.2 Distribution of 141 collected industrial and mining sites in China

1.2 Meta分析

Meta分析指利用統計學方法，將有同一研究目的不同研究的結果進行合并，擴大樣本量，從而得出更可信的結論的方法[14]. Meta分析過程包括效應值選擇和計算、效應模型的選擇、合并效應值計算以及模型驗證等步驟.

1.2.1效應值選取和計算

效應值(effect size，ES)用于比較試驗組與對照組平均值[15]，在環境領域，以對數響應比作為效應值的Meta分析運用最為廣泛[16-18]. 對數響應比可以量化不同試驗條件下樣品平均值的比例變化[19]，從而更直觀地反映平均值間的差異，與Hedges’d指數相比更具優越性. 該研究中，效應值及其對應方差的計算公式[20]分別為

式中：ESi表示工礦業場地土壤重金屬含量的效應值；υi表示ESi對應的方差分別表示納入文獻中所提及的各場地土壤重金屬含量的平均值、標準偏差和樣本數，為Meta分析試驗組，若文獻中未給出標準差或變異系數，則以平均值的1/10作為標準差的估計值[21]；Xc、Sc、Nc表示各省份土壤重金屬背景含量的平均值、標準偏差及樣本數，為Meta分析對照組，對照組數據依《中國土壤元素背景值(1990年)》[22]確定.

1.2.2模型選擇與合并效應值計算

考慮到行業、土壤理化特征及重金屬背景含量等差異，該文選擇隨機效應模型估計合并效應值(E++)，具體方法：通過限制性最大似然估計法(REML)估算模型的研究間方差(τ2)，從而確定模型中各納入研究的權重，再根據加權平均法計算合并效應值(E++) . 各納入研究的權重及合并效應值(E++)的計算公式為

同時，合并效應值的置信區間的計算公式：

合并效應值可依據式(7)實現與變化百分比的轉化[8]：

式中，per表示土壤重金屬含量超過土壤背景值的百分比，%.

1.2.3模型驗證

異質性檢驗：I2表示模型中各研究間變異占總變異的百分比，用于衡量模型異質性. 若I2＞50%，認為模型計算結果存在異質性，需進行分組分析或Meta回歸分析. 分組時，每個亞組內研究數量最好大于10個，或至少包含8個研究且其數據摘錄自3篇及以上文獻[23-24].

Meta分析依據合并效應值的95% CI是否包含0來判斷試驗組與對照組間是否存在顯著差異. 若合并效應值的95% CI包含0，表明試驗組與對照組沒有顯著差異；若合并效應值95% CI的下限大于0，表明試驗組相較對照組顯著提高；反之，則表明試驗組較對照組顯著下降[25-26].

1.3 土壤重金屬污染風險評價

為進一步定量評價我國工礦業土壤重金屬污染，分別以地累積指數法和潛在生態風險指數法反映土壤重金屬元素的富集情況及潛在危害.

1.3.1地累積指數法

地質累積指數[27](Igeo)綜合考慮了自然地質過程造成的背景值影響以及人為活動對土壤重金屬污染的影響，是判別人為活動影響的重要參數：

式中：Cn為土壤重金屬含量，mg/kg；Bn為土壤重金屬的背景含量，mg/kg.

Forstner等[28]將地累積指數分為7個級別：Igeo≤0，表示無污染；0＜Igeo≤1，表示無污染到中度污染；1＜Igeo≤2，表示中度污染；2＜Igeo≤3，表示中度污染到強污染；3＜Igeo≤4，表示強污染；4＜Igeo≤5，表示強污染到極強污染；Igeo＞5，表示極強污染.

1.3.2潛在生態風險指數法

潛在生態風險指數法[29]在考慮重金屬含量的同時，也關注了生態效應、環境效應和毒理學效應的影響，在國際上運用廣泛[30]. 該方法分為單因子潛在生態風險指數和綜合潛在生態風險指數，計算公式為

潛在生態風險指數評價應根據研究目的選擇合適的參比值[32]，常以土壤風險篩選值或背景值作為參比值. 為嚴格管控，選擇土壤背景值作為參比值，由于該文只考慮Cd、As、Pb、Zn、Cu五種重金屬，需要對Hakanson潛在生態風險等級劃分的界限值進行調整. 調整后的潛在生態風險等級劃分如表1所示.

表1 調整后的潛在生態風險等級劃分Table 1 Adjusted classification of potential ecological risk levels

1.4 數據處理

Meta分析通過開源軟件OPPENMEE完成，土壤重金屬污染評價的相關計算通過Excel 2016完成，圖片使用ArcGIS 10.3及Origin 2019繪制.

2 結果與討論

2.1 合并效應值計算

我國工礦業場地及周邊土壤中Pb、Cd、As、Zn、Cu含量的合并效應值(E++)如表2所示，各元素納入研究的數量分別為115、115、78、105、110個.

表2 隨機效應模型計算結果Table 2 The calculation result of the stochastic effect model

由表2可見，5種重金屬元素的合并效應值均大于0，且95% CI不包含0，表明我國工礦業場地及周邊土壤的重金屬含量顯著高于其背景含量. 5類重金屬元素的合并效應值表現為Cd(2.300)＞Pb(1.204)＞Zn(1.201)＞Cu(1.088)＞As(0.998)，與土壤背景值相比，上述5種重金屬元素含量分別平均增加了約897.42%、233.34%、232.34%、196.83%和171.29%. 由于各元素的隨機效應模型的I2值大于50%，異質性顯著，進行分組分析.

2.2 區域土壤重金屬污染特征

2.2.1區域分組分析

基于土壤類型、氣候及經濟因素，將我國分為長三角地區、華南地區、東北地區、西北地區、中南部地區和華北地區，進行區域分組分析. 分析結果(見圖3)表明，華南地區、中南地區、長三角地區及西北地區5種重金屬元素的效應值均為正，且95% CI不包含0，表明以上區域工礦業場地及周邊土壤重金屬含量顯著高于土壤背景值，污染較嚴重. 華北地區As元素合并效應值的95% CI包含0，表明該區域土壤As含量與背景值差異不顯著. 東北地區工礦業土壤污染的首要元素是Cd，其次為Cu、Zn；而土壤As、Pb污染并不顯著，這是由于部分點位設于廠區(或礦區)周邊農田，土壤Cu、Zn污染也受有機肥、化肥、農藥施用等影響[33].

圖3 不同區域工礦業場地土壤中各重金屬含量的合并效應值(E++)Fig.3 Combined effect value of soil heavy metal contents in different regions

我國不同地區Cd的合并效應值表現為長三角地區(3.045)＞華南地區(2.455)＞中南地區(2.362)＞西北地區(2.114)＞華北地區(2.090)＞東北地區(1.606). 總體上，南方地區Cd污染更嚴重. 華南地區、中南地區和西北地區工礦業場地及周邊土壤As的合并效應值較高. 根據《中國土壤元素背景值》[22]，上述區域(如廣西壯族自治區、陜西省、貴州省、湖南省等)土壤As背景值也較高，推斷土壤環境背景值高也是引起土壤As污染的重要原因[34-35].

2.2.2土壤重金屬污染的區域分布

為直觀地了解我國工礦業場地及周邊土壤重金屬的累積情況，通過地累積指數法對文獻數據進行評價. 土壤重金屬地累積指數(Igeo)的空間分布如圖4所示.

由圖4可見，我國工礦業場地及周邊土壤Cd污染達到中度以上的點位占60.87%，在湖南省、貴州省、云南省、廣東省一帶更密集. Cd是我國工礦業場地及周邊土壤中的首要污染元素，與相關研究[36-37]結論一致. Cu、Zn污染達中度及以上的點位分別僅占17.20%、17.24%，集中于華南地區和長三角地區，污染相對較輕. 工礦業場地及周邊土壤Pb污染達中度以上的點位占30.43%，集中于南方地區，如廣東省、廣西壯族自治區及長三角一帶，與寧銀中等[38-39]的研究結論一致，可進行有針對性的監管. 土壤重金屬污染的區域差異是自然過程和人為活動共同作用的結果[40-41]，在資源型省份(如湖南省、廣西壯族自治區、貴州省等)及沿海地區工礦業活動污染更嚴重[42]，北方地區污染相對較輕，東北三省以遼寧省污染較為突出. 分別計算各地區工礦業場地及周邊土壤重金屬的平均地累積指數，結果如圖5所示.

圖4 土壤重金屬地累積指數(Igeo)的空間分布Fig.4 Distribution of accumulation index (Igeo) for soil heavy metals

由圖5可見，長三角地區污染較嚴重，該地區制造業發達，礦產資源豐富，有多個著名礦區，如富陽鉛鋅礦(杭州市)[43]、銅陵銅礦(安徽省)[44]、棲霞山鉛鋅礦(南京市)[45]等，導致土壤重金屬污染較為嚴重.長三角地區工礦業場地及周邊土壤中Cd元素的平均地累積指數為3.776，屬強污染，污染尤為突出. 北方以重工業生產及能源開采為主，金屬開采加工較少，污染比南方地區輕. 東北工礦業場地及周邊土壤Cd、Cu、Zn三種元素的平均地累積指數分別為1.736、1.093和1.303，均屬中度污染. 整體來看，東北地區的污染與其他地區相比較輕[46].

圖5 區域平均地累積指數Fig.5 Regional average geo-accumulation index

2.3 行業土壤重金屬污染特征

2.3.1行業分組分析

礦產開采、金屬冶煉、化工生產等人為活動是引起土壤重金屬污染的主要原因[47]. 礦區由于污染時間長、情況復雜、隱患高，需要優先控制區[39]. 按研究所涉及的5類行業(化石能源開采、有色金屬礦、黑色金屬礦、輕工業生產及重工業生產)進行分組分析，各組研究數量及合并效應值計算結果見圖6.

圖6 不同行業場地土壤重金屬含量的合并效應值(E++)Fig.6 Combined effect value (E++) of soil heavy metal content in various industrial sites

由圖6可見，有色金屬礦污染最嚴重，Cd、Zn、As、Cu、Pb五種元素合并效應值的95% CI下限均大于0，表明有色金屬礦場地及周邊土壤重金屬含量顯著高于背景值. 土壤Cd、Zn、As、Cu、Pb含量的增幅分 別為964.40%、487.09%、352.67%、311.24%和310.83%，Cd污染十分突出. 化石燃料開采場地及周邊土壤重金屬的合并效應值較小，且As、Pb的95% CI均包含0，表明土壤Pb、As含量與背景值差異不顯著. 研究[48-50]表明，我國煤礦開采通常導致土壤Cd、Pb、Zn、As、Cu、Hg、Ni等重金屬元素富集，通常Cd污染最嚴重，Pb污染常源于燃煤過程中的降塵，As則常源于地質背景成因，且大多數煤礦開采區土壤重金屬污染較輕微.

2.3.2土壤重金屬污染的行業分布

我國早期經濟發展主要依賴資源開發和重工業，如采礦、冶金、化工等. 這些行業耗能高，污染物排放量大，涉重金屬原料多，易導致土壤污染[51]. 為進一步了解不同行業土壤重金屬污染現狀，通過綜合潛在生態風險指數對5類行業土壤重金屬的污染情況進行評價，結果如圖7所示.

由圖7可見，化石能源開采、有色金屬礦開采、黑色金屬礦開采、重工業生產和輕工業生產土壤重金屬污染達強風險以上的點位占比分別為39.13%、73.02%、64.29%、59.09%和52.94%. 49.21%的有色金屬礦開采場地及周邊土壤潛在生態風險為極強等級，情況不容樂觀[52]. 化石能源礦產開采造成的土壤重金屬污染相對較輕，中等風險及以下的點位占60.87%.

圖7 不同行業土壤重金屬綜合潛在生態風險等級分布Fig.7 Class distribution of comprehensive potential ecological risk for heavy metals of in different industry soils

由圖8可見，工礦業場地及周邊土壤Cd污染最嚴重，5類行業土壤Cd的平均(單因子潛在生態風險指數)大于240，為極強等級，Pb、As污染次之，有色金屬礦污染尤為突出. 其他4類行業場地及周邊土壤Pb、As元素的平均小于30，為輕微污染；總體而言，Cu、Zn污染較輕，5類行業場地及周邊土壤單因子潛在生態風險都為輕微等級. 根據3.3.1節，Zn相對于背景值的平均升高倍數比Cu大，但由于其金屬毒性響應系數較小，潛在生態風險較輕；Cd的毒性響應系數較高，且平均累積含量相對于背景值的升高倍數最大，應重點管制.

圖8 不同行業土壤重金屬平均單因子潛在生態風險指數()及風險等級Fig.8 Comparison of average one-factor potential ecological risk index for heavy metals in different industry soils

3 結論

a) 我國工礦業活動使土壤Cd、Pb、Zn、Cu、As元素含量顯著高于其背景值，其合并效應值(E++)計算結果表現為Cd(2.300)＞Pb(1.204)＞Zn(1.201)＞Cu(1.088)＞As(0.998)，表明與土壤背景值相比，我國工礦業場地及周邊土壤中上述5種重金屬元素含量分別平均增加了約897.42%、233.34%、232.34%、196.83%和171.29%.

b) 土壤重金屬污染的區域分布差異是自然過程和人為活動共同作用的結果，我國南方地區工礦業土壤污染更嚴重，尤其是沿海地區和資源型省份，如廣東省、江蘇省、湖南省、貴州省等；而北方地區工礦業土壤重金屬污染相對較輕，東北地區以遼寧省更為突出. 部分區域工礦業場地及周邊土壤As污染的形成與土壤母質有關(如貴州省、云南省等). Cd是首要污染物.

c) 不同行業活動導致的土壤重金屬污染情況不同. 根據綜合潛在生態風險指數評價結果，化石能源開采、有色金屬礦開采、黑色金屬礦開采、重工業生產和輕工業生產土壤重金屬污染達強風險以上的點位占比分別為39.13%、73.02%、64.29%、59.09%和52.94%，有色金屬礦土壤重金屬污染最嚴重. 根據平均單因子潛在生態風險指數計算結果，Cd的單因子潛在生態風險最高，5類行業都為極強等級；Pb、As次之，除有色金屬礦以外，其他行業為輕微等級；Cu、Zn較低，5類行業都為輕微等級；由于Cd元素的重金屬毒性響應系數較高，且相對于元素背景值累積最大，應重點管制.