浙江省某尾礦庫周邊農田土壤重金屬污染特征及來源解析

呂玉娟，王秋月,2，孫雪梅,2，張志偉，張毅敏，高月香*

1.生態環境部南京環境科學研究所

2.河海大學環境學院

礦產資源是人類生存和發展的重要物質基礎，也是人類生產資料和生活資料的重要來源。我國是世界上為數不多的礦產資源總量豐富且礦種齊全的大國之一，現已發現礦產173 種。隨著礦產資源不斷被開發利用，國民經濟得到極大發展[1-2]。然而，在礦山開采過程中，必然會產生Hg、As、Pb、Cd 等成礦或伴礦元素污染，其通過廢液排放、廢渣堆積、雨水和地表水淋濾等途徑污染周邊土壤[3]。土壤重金屬具有持久性、累積性、隱蔽性和循環性等特點，因難以被降解而長期穩定存在于土壤中，可通過食物鏈在人體聚集，影響生態系統功能和結構，威脅人體健康安全[4-7]。

開展礦區周邊土壤重金屬污染評價與污染源識別對于礦區周邊土壤修復與復墾具有重要意義。地累積指數法、污染指數法、潛在生態風險指數法等方法是當前應用較多的重金屬污染評價方法[8-9]。除了以區域背景值作為參比外，以GB 15618—2018《土壤環境質量 農用地土壤污染風險管控標準（試行）》風險篩選值作為參比值[10-13]成為國內主流評價方法。土壤重金屬主要來自于自然本底（與地殼中微量元素有關）和人類活動（工業生產、農業活動等）[14]，常用的土壤重金屬分布與源識別方法包括地統計與空間插值方法（如普通克里格法、反距離加權法），多元統計分析（如主成分分析、相關分析和聚類分析），定量方法〔如穩定同位素法、Unmix 模型和正定矩陣受體模型（PMF）〕等。與其他受體模型相比，PMF 模型可以同時將測量不確定性和非負性約束納入計算過程[15]，且可以自動處理缺失和錯誤的數據，被廣泛應用于土壤污染物源解析中。Zhang 等[16]采用PMF 模型對赫章縣鉛鋅礦區土壤重金屬來源進行解析，發現人為礦業活動（黃鐵礦和鉛鋅礦）、土壤母質（玄武巖和碳酸鹽巖）和農業生產活動是周邊土壤重金屬的主要來源。朱曉麗等[17]基于PMF 模型對寶雞鉛鋅尾礦庫周邊農田進行土壤重金屬源解析發現，周邊土壤重金屬主要來源于農業活動源、自然源、化石燃燒釋放源、鉛鋅選礦源、鉛鋅工業活動源和交通源等。對于已閉庫的礦區，人為采礦活動基本終止，對周邊土壤的重金屬污染程度因后期管理水平差異而不同，而在沒有人為采礦活動源時，對重金屬其他來源的解析成為后期礦區土壤修復或復墾的重要依據。

因此，筆者以浙江省某閉庫尾礦庫下游農田土壤為研究對象，對農田土壤重金屬濃度和空間分布特征進行分析，使用地累積指數法、污染指數法和潛在生態風險指數法等對農田土壤環境質量進行評價，并結合PMF 模型，定量解析礦區農田土壤重金屬潛在來源，以期為閉庫尾礦庫周邊農田土壤復墾及重金屬修復提供一定的理論依據。

1 研究區與研究方法

1.1 研究區概況

該銅礦尾礦庫地處浙江省中北部、杭州灣南岸的紹興市，屬于亞熱帶季風氣候，年平均氣溫16.4 ℃，年均降水量1 400 mm，盛行東北偏東風。礦區所在地屬浙西山地丘陵、浙東丘陵山地和浙北平原三大地貌單元的交接地帶，地勢南高北低，形成群山環繞、盆地內含、平原集中的地貌特征，最高海拔為1 194.6 m，最低海拔僅為3.1 m。礦區主要盛產銅精礦、鋅精礦、硫精礦，伴生的金、銀冶煉回收。尾礦庫于1982年設計建設，1987年11 月投入使用，服務年限36年，為傳統上游式濕排山谷型尾礦庫，設計總壩高85 m、總庫容343 萬m3，為三等庫。1992年該尾礦庫因尾砂輸送管道爆管，尾砂溢出導致壩下52 000 m2農田受到不同程度污染，2020年7 月起尾礦庫閉庫。目前，該尾礦庫下游52 000 m2農田正進行生態修復工作，距離尾礦庫較遠的農田上有農戶自發種植的零散蔬菜，其他大部分區域閑置有雜草生長。

通過實地調查，選取該閉庫尾礦庫周邊農田作為研究對象。所選的尾礦庫由三面山坡自然形成的近南北走向山谷組成，南面筑壩圍庫，在壩底修建有沉降池，尾礦庫周圍多為巖石裸露，中下部植被較好，以灌木林為主，高大喬木較少，庫邊滲水渠有尾礦庫滲漏水流經，岸邊為種植有零散蔬菜的農田（圖1）。

圖1 尾礦庫及研究區域位置Fig.1 Location map of tailings pond area and the study area

1.2 樣品采集處理

1.2.1 樣品采集

在尾礦庫下游約52 000 m2的農田范圍內，距離尾礦庫由遠及近共采集農田土壤表層（0～20 cm）樣品19 個。采樣時使用兩步路戶外助手APP 中GPS（WGS-84 坐標）對每個樣點進行定位，使用五點采樣法采集耕層土壤樣品，先去掉表面雜物和礫石，使用鐵鍬采集0～20 cm 土壤（用鐵鏟挖掘后，用木片刮去與金屬采樣器接觸的部分，再用木片采取樣品），充分混合后取約1 kg 裝入塑料袋并編號帶回實驗室。樣品采集點位見圖2。

圖2 尾礦庫周邊農田土壤樣品采集點位分布Fig.2 Distribution of soil sample collection points in cultivated land around a tailing pond

1.2.2 測定方法

將采集的樣品放置于陰涼的通風處自然風干，剔除根莖、石頭等雜物，采用瑪瑙研缽研磨后過100 目篩，隨后裝入統一規格的密封袋中保存待測。土壤中重金屬（Cd、Hg、As、Pb、Zn、Cu、Cr 和Ni）濃度測定參照HJ/T 166—2004《土壤環境監測技術規范》，其中Cd、Pb、Zn、Cu、Cr 和Ni 元素提取采用王水消解法〔V（濃鹽酸）∶V（濃硝酸）=3∶1〕，并采用電感耦合等離子體質譜儀（STS-188，中國）測定其濃度，Hg 和As 濃度采用王水消解法和原子熒光光度計（STS-041，中國）測定。所有試劑均為優級純，采用國家標準土壤樣品（GSS-25）進行質量控制，元素回收率控制在90%～105%，測量結果的相對誤差在±5%以內。

1.3 研究方法

1.3.1 重金屬污染評價方法

1.3.1.1 地累積指數法

地累積指數法最早由德國學者Müller 提出并被用于沉積物中重金屬污染評價。該指數不僅考慮了人為污染因素和環境地球化學背景值，還特別考慮了自然成巖作用對背景值的影響，被廣泛用于大氣沉降、土壤和現代沉積物中重金屬的污染評價。其公式如下：

式中：Igeo為地累積指數；Ci為土壤樣品中重金屬i的實測濃度，mg/kg；Bi為重金屬i的地球化學背景值，mg/kg，選用尾礦庫所在紹興市的土壤元素背景值[18]；k為修正系數，一般取1.5。根據地累積指數法可將土壤劃分為6 個等級，劃分標準見表1[19]。

表1 土壤重金屬污染評價等級標準Table 1 Assessment classification criteria of heavy metal pollution in soil

1.3.1.2 單因子污染指數法

單因子污染指數是土壤表層重金屬污染物濃度與污染物評價標準的比值，能夠準確反映某一位點單項重金屬污染狀況。其計算公式如下：

式中：Pi為單因子污染指數；Si為GB 15618—2018 中風險篩選值，mg/kg。其土壤污染劃分標準見表1[20]。

1.3.1.3 內梅羅綜合指數法

內梅羅綜合指數法是當前國內外進行綜合污染指數計算最常用的方法之一，涵蓋各單項污染指數，并突出高濃度污染物在評價結果中的權重，用于評價土壤復合污染狀況。其計算公式如下：

式中：Pn為綜合污染指數；為所有重金屬的單因子污染指數平均值；Pimax為所有重金屬的最大單因子污染指數。根據內梅羅綜合污染指數可將土壤劃分為5 個等級，劃分標準見表1[21]。

1.3.2 重金屬污染風險評價法

1.3.2.1 潛在生態風險指數法

潛在生態風險指數法由Hakanson 提出，主要應用于土壤和沉積物中重金屬的污染生態風險評價，該方法不僅考慮了重金屬濃度，還將重金屬的生態效應、環境效應和毒理學效應聯系起來。其計算公式如下：

表2 土壤重金屬環境風險等級標準Table 2 Environmental risk level standard for heavy metals in soil

1.3.2.2 生態風險預警指數

生態風險預警是指對自然資源或生態風險可能出現的衰竭或危機而建立的報警，其計算公式如下：

式中：IER 為綜合生態風險預警指數；IERi為單一重金屬i生態風險預警指數；CRi為第i種重金屬的臨界濃度限值，mg/kg，選用紹興市土壤元素背景值作為臨界限值。生態風險預警指數劃分標準見表2[11]。

1.3.3 重金屬污染源解析方法

PMF 模型是一種基于受體模型對污染源進行矩陣分析的定量方法，該模型在求解過程中對因子載荷和因子得分均做非負約束，確保因子矩陣分解的結果中不出現負值，使得到的源成分譜與源貢獻率具有更實際的物理意義[24-26]。該模型將原始矩陣Xab因子化，分解為2 個因子矩陣fkb和gak以及1 個殘差矩陣eab，計算公式如下：

式中：a為樣品數量；b為元素數量；Xab為第a個樣品的第b個重金屬元素的濃度（a=1，2，···，l；b=1，2，···，m）；gak為源k中對樣品a的相對貢獻；fkb為元素b在源k上的含量；eab為殘差矩陣。

PMF 模型需要通過多次迭代計算分解原始矩陣，最終得出最優化的污染源貢獻因子矩陣G和污染源因子矩陣F，使得目標函數Q最小化。目標函數Q定義如下：

式中：uab為第a個樣品的第b個重金屬元素的不確定度；p為潛在源種數。

當各個重金屬元素含量小于或等于相應的方法檢出限（MDL）時，不確定度uab的計算公式為：

當各個重金屬元素含量大于相應的MDL 時，不確定度uab的計算公式如下：

式中EF 為相對標準偏差。

1.4 數據處理

采用Excel 2019 和Origin 2022 軟件進行數據處理分析，采用SPSS 16.0 軟件進行相關性分析和主成分分析，采用ArcGIS 10.3 軟件進行空間插值制圖，源解析基于EPA PMF5.0 模型完成。

2 結果與討論

2.1 農田土壤重金屬濃度特征

由描述統計結果（表3）可知，尾礦庫周邊農田土壤中8 種重金屬元素偏度為0.01～3.44，屬右偏分布。Cd、Hg、Cu、Zn 濃度均值分別是0.75、0.31、172、419 mg/kg，分別是土壤元素背景值的5.36、2.06、8.19、5.36 倍。其中，Cd、Cu、Zn 濃度均值高于風險篩選值，超標率分別為25.0%、72.7%、39.7%。與土壤元素背景值和農用地土壤污染風險篩選值相比，Cd、Hg、As、Pb、Cu、Zn 6 種元素濃度均存在不同程度的超標，其中Cu 元素超標率最高，只有1 個采樣點（S15）濃度低于背景值，其余點位均高于背景值；而所有點位的Cr、Ni 濃度均低于背景值，說明研究區基本上不存在Ni、Cr 污染風險。

表3 農田土壤重金屬濃度統計結果Table 3 Heavy metal content in farmland soil

變異系數是衡量各參數在數據上的變異程度，空間變異性可以說明自然因子或外界因子的干擾程度。尾礦庫壩下農田土壤中各重金屬濃度表現出很大的變異性。根據Wilding[27]對變異系數的分類，Pb 和Ni 的變異系數介于15%～36%，屬中等變異；Cd、Hg、As、Cu 和Zn 的變異系數為37%～211%，屬高度變異。重金屬元素的空間分布具有自然變異性和外在變異性，自然變異性主要是由于自然界母質巖風化釋放導致的，而外在變異性則是由于研究區域人類活動影響致使重金屬進入土壤中導致的。研究區Cd、Hg、As、Cu 和Zn 的濃度均值都明顯高于紹興市土壤元素背景值，這些重金屬元素在土壤中高度富集，同時具有較高的變異性，說明它們在研究區域的空間分布極其不均勻。這有可能是局部區域人為活動所導致的結果。與之相反，Cr 元素的濃度和變異程度均較低，說明Cr 在土壤中主要來自于自然源。Pb 和Ni 元素在研究區域土壤中的濃度均值低于背景值，卻表現出中度變異性，說明Pb 和Ni 有可能受到自然因素和人為活動雙重因子的影響。

空間插值法是采用觀測值預測未知區域的一種空間分析方法，目前被廣泛應用于生態環境治理領域[28]。對研究區19 個采樣點Cd、Hg、As、Pb、Cu 和Zn 濃度進行反距離權重插值并進行掩膜提取，結果（圖3）顯示，Cd、As、Pb、Cu、Zn 5 種重金屬濃度最大值點位均分布在距尾礦庫200 m 以內，呈現靠近尾礦庫的區域濃度較高的現象。Cd、Cu、Zn 大部分點位濃度超過背景值，靠近尾礦庫的3 個點位（小于200 m）均超過篩選值，而As、Pb 在此區域濃度均超背景值，但未超篩選值，As 在中部區域濃度也處于背景值和篩選值之間；Hg 空間分布呈現距尾礦庫400～650 m 區域濃度高的特點，且處于背景值和篩選值之間，其中距尾礦庫500～550 m 區域濃度最高，這可能與該片區地塊長期零散種植蔬菜有關。

圖3 農田土壤重金屬濃度空間分布Fig.3 Spatial distribution map of six heavy metals content in farmland soil

2.2 農田土壤重金屬污染評價

2.2.1 地累積指數評價

尾礦庫周邊農田土壤中重金屬Igeo評價結果如圖4 所示。Igeo均值由高到低依次為Cd＞Cu＞Zn＞Hg＞As＞Pb＞Cr＞Ni。其中，As、Pb、Cr 和Ni 的Igeo均值均小于0，總體上處于無污染狀態，但仍有10.53%的采樣點As 為輕度污染狀態；Hg 的Igeo均值小于0，分別有36.84%、5.26%和5.26%的采樣點達到了輕度污染、中度污染和偏重污染；Cd、Cu 和Zn 的Igeo均值為0～1，總體為輕度污染，但有10.53%的采樣點為重度污染，5.26%的采樣點為中度污染。

圖4 農田土壤重金屬Igeo箱形圖Fig.4 Box diagram of Igeoof heavy metal content in farmland soil

2.2.2 污染指數評價

使用單因子污染指數和內梅羅綜合指數對尾礦庫周邊農田土壤重金屬污染狀況進行評價（表4）。農田土壤重金屬單因子指數污染程度排列順序為Cu＞Zn＞Cd＞As＞Pb＞Cr＞Hg＞Ni。Cu、Zn、Cd 單因子污染指數分別為0.19～15.36、0.12～9.42、0.12～8.07，重度污染率均為10.5%，中度污染率均為5.26%。As、Pb、Cr、Hg、Ni 單因子指數均小于1.0，處于無污染等級。內梅羅綜合污染指數為0.22～11.2，變異系數達到197%，屬于高度變異，15.8%的點位（S17、S18、S19）處于重度污染等級，其他點位無污染，靠近尾礦庫的部分農田具有較高的污染風險。

表4 農田土壤重金屬污染指數Table 4 Heavy metal pollution index in farmland soil

重金屬Hg 單因子污染指數判斷為無污染，而考慮區域背景值的Igeo評價結果卻存在中度污染和偏重度污染。綜上可知，研究區農田土壤重金屬Cd、Cu 和Zn 存在一定程度的污染，需同時關注區域重金屬Hg 的累積污染風險問題。

2.3 農田土壤重金屬潛在生態風險評價

2.3.1 潛在生態風險評價

根據紹興市的土壤元素背景值計算農田土壤重金屬潛在生態風險指數，結果見圖5。土壤中8 種重金屬元素的單項生態風險指數平均值表現為Cd＞Cu＞Hg＞As＞Zn＞Pb＞Ni＞Cr。其中，As、Pb、Cr、Ni 和Zn 的均值小于40，屬于輕微生態風險等級；Cd 屬于很強生態風險，其中輕微、中等、較強和極強生態風險等級樣點占比分別為47.37%、26.32%、10.53%和15.79%；Hg 屬于較強生態風險，其中輕微、中等、較強、很強和極強生態風險等級樣點占比分別為36.84%、36.84%、15.79%、5.26% 和5.26%；Cu 的生態風險等級以輕微為主，占比為84.2%，較強、很強和極強占比均為5.26%。農田土壤重金屬的RI 為79.1～1 302，平均值為308.9，屬于較強生態風險。其中輕微、中等、較強和極強生態風險樣點占比分別為15.79%、57.89%、5.26% 和21.05%。Cd、Hg、Cu 元素潛在生態風險和RI 的空間分布顯示，西北部極強風險區主要影響元素是Cd 和Cu，東部區域主要受Hg 元素的影響。

圖5 農田土壤重金屬潛在生態風險空間分布Fig.5 Spatial distribution of heavy metal RI in the farmland soil

2.3.2 生態風險預警評估

根據紹興市的土壤元素背景值計算生態風險預警指數，結果見圖6。IER 的平均值表現為Cu＞Cd＞Zn＞Hg＞As＞Pb＞Cr＞Ni，其中Cu 為重警，Cd 和Zn 為中警，Hg 為輕警，As 為預警，Pb、Cr 和Ni 為無警。8 種重金屬的IER 為-2.56～124.59，平均值為16.06，屬于重警。IER 處于無警、預警、輕警、中警、重警樣點占比分別為36.84%、10.53%、21.05%、5.26%、26.3%。空間分布顯示，研究區生態風險重警等級分布在西北部和東部，這與潛在生態風險指數的空間分布基本一致，相比潛在生態風險指數，單項生態風險預警評估發現Cu 在西北部有重警等級，其單項生態風險預警評估方面更加敏感，這與杜貫新等[29]的研究結果一致。綜上分析，研究區內RI、IER 的空間分布主要受Cu、Zn、Cd 和Hg 4 項元素的影響，這與Igeo評價結果（主要影響因素是Cu、Zn 和Cd，其次是Hg）一致。

圖6 農田土壤重金屬風險預警指數空間分布Fig.6 Spatial distribution of heavy metal IER in the farmland soil

2.4 農田土壤重金屬污染源解析

尾礦庫周邊土壤中重金屬來源途徑比較廣泛，包括人為采選礦活動、農業生產、交通運輸、大氣沉降和土壤母質等。根據元素地球化學理論，相同來源的重金屬元素之間通常存在較顯著的相關關系，通過對重金屬元素間的統計分析可以闡釋元素間的同源關系，為辨析重金屬來源提供依據[30]。由研究區農田土壤中8 種重金屬濃度Pearson 相關性分析熱點圖（圖7）可知，Cd、As、Pb、Zn、Ni 兩兩之間存在極顯著（P＜0.01）正相關性，說明這5 種元素具有較大的同源性和復合污染的可能。Cu 與Cd、Pb、Zn 之間存在極顯著相關性，推斷Cu 與Cd、Pb、Zn 來自同一種污染源的可能性較大；Cu 與As、Cu 與Ni 及Cr 與Hg 具有顯著（P＜0.05）相關性，推斷兩兩之間可能具有相似的污染源；Cr、Hg 與其他6 種金屬呈現出兩兩不相關性，說明Cr、Hg 的來源途徑不同。

圖7 研究區農田土壤重金屬含量相關性熱點圖Fig.7 Hot spot map of correlation of heavy metal contents in farmland soil in the study area

采用PMF 5.0 模型對研究區農田土壤中8 種重金屬來源進行解析，得到3 個重金屬污染源（因子F1、F2、F3）對8 種重金屬的貢獻率（圖8）。結果顯示，因子F1 對農田土壤重金屬貢獻率為77.62%，且對Cd、Zn 和Cu 的貢獻率較高，分別為94.4%、94.3%和67.1%。由相關性分析可知，Cd、Zn 和Cu 兩兩之間相關性達到極顯著水平（P＜0.01），說明這3 種元素可能來自同一污染源。該銅礦尾礦庫采用傳統濕排法堆存，導致尾礦中大量的重金屬殘留伴隨酸性礦山廢水向周圍擴散，造成庫區周邊土壤中重金屬元素Cd、Zn 和Cu 的復合污染。陳雪等[31]在寧鎮礦集區土壤重金屬污染來源解析中發現，該區域存在Cd、Zn 和Cu 復合污染，與本研究結果相似。另外，陳航等[32]對銅山礦區的周圍土壤重金屬來源解析發現，富含大量Cu 元素尾礦和殘渣堆的淋濾擴散是礦區周邊土壤Cu 污染的主要來源；杜立宇等[33]發現重金屬元素Zn 在銅尾礦庫區存在一定的富集；馬杰等[34]發現鉛鋅尾礦庫的Cd 元素污染最嚴重。根據走訪調查，該尾礦庫在90年代曾發生過一次潰壩事故，導致含重金屬的尾礦砂在壩下農田土壤中歷史遺留。同時該尾礦庫壩下滲水通常與尾礦庫上游山塘水庫流水混合，被用于該區域農田的灌溉，長期的滲水灌溉也會導致農田土壤重金屬累積。因此，可以推斷重金屬元素Cd、Zn 和Cu 可能存在伴生關系，研究區農田土壤中重金屬元素Cd、Zn 和Cu 的主要來源是銅礦尾礦庫尾砂和壩下滲水。

圖8 各污染源因子對重金屬貢獻率Fig.8 Contribution rates of different sources to heavy mental

因子F2 對農田土壤重金屬貢獻率為5.19%，對Hg貢獻率最高，達到61.5%。Hg 變異系數大于1，高度變異，Igeo評價結果顯示47.36%的樣品處于輕度污染至偏重污染水平，說明Hg 受人為影響程度較大。相關性分析結果顯示，Hg 僅與Cr 為顯著相關（P＜0.05），而與其他重金屬無相關性。實地調查與人員訪談發現，Hg 濃度較高的區域為種植有油菜、葉用萵苣和包菜等綠葉類蔬菜的地塊，這些土地長期施用農藥、農家肥和化肥。一般認為農業活動的污水灌溉、肥料、農藥和抗菌劑施用等是土壤中Hg 的重要來源[35]。魏迎輝等[26]發現鉛鋅礦周邊農田Hg 濃度高值區除了礦山附近外，種植蔬菜的區域也是Hg 濃度高值區。陳雪等[31]發現農事活動對Hg 富集影響大，是Hg 的主要來源。以上結果均與本研究結果相似。因此，可以推斷研究區Hg 的富集可能與局部肥料、農藥施用的農業活動有關。

因子F3 對農田土壤重金屬貢獻率為17.19%，其中Cr、Ni、Pb 和As 在因子F3 上具有較高載荷，貢獻率分別為89.7%、82.7%、75.0% 和68.3%。相關研究[31,36]表明Cr 和Ni 主要來源于成土母質。Ni 與Pb 之間呈極顯著（P＜0.01）相關，Cr、Ni 和Pb 濃度均值低于紹興市土壤元素背景值，變異系數小，表明Cr、Ni、和Pb 主要受地質背景影響，Igeo評價結果也說明這一點。另外，本研究中As 與Hg 沒有相關性，這與通常認為的農業活動（肥料農藥施用）會導致As 和Hg 存在伴生污染[35]的結果不一致。但As 與Pb 具有極顯著相關性，且二者具有中高度變異性，排除尾礦庫人為活動和農業活動因素，分析Pb 和As 富集的原因可能是由于該尾礦庫正進行閉庫后生態修復的平整覆土等工作，在主導風向為東風的氣象條件下，農田東側道路載土車的頻繁來往等交通運輸活動導致的尾礦砂土掉落、揚塵沉降等。因此，推斷研究區土壤Cr、Ni、Pb 和As 一定程度上受成土母質的控制，同時受區域交通運輸活動的影響。

土壤重金屬源解析是土壤重金屬污染精準防控的基礎，該方面研究逐漸集中在將數理統計分析模型與土壤重金屬的信息相結合，基于受體模型來分析重金屬的來源。與其他受體模型相比，PMF 模型對因子載荷和因子得分均做非負約束，且可以處理缺失、錯誤的數據，因此通過每個可解釋的源成分譜，定量識別污染物的來源。然而，由于污染源排放復雜，疊加伴生現象等，PMF 模型難以有效分割共線性強的污染源，識別出的因子往往為幾種污染源的混合。因此，后續研究中，應通過加強對潛在污染源的實際監測，并將其作為約束條件帶入模型計算，以提高結果的可靠性，為重金屬污染有效防治提供參考依據。

3 結論

（1）研究區農田土壤除Cr、Ni、Pb、As 以外，Cd、Hg、Cu、Zn 濃度分別為土壤元素背景值的5.36、2.06、8.19、5.36 倍，具有高度變異性；單因子污染指數顯示，As、Pb、Cr、Hg、Ni 單因子指數均小于1.0，處于無污染等級，Cu、Zn、Cd 重度污染占比均達到10.5%，中度污染占比為5.26%；內梅羅綜合指數評價顯示，15.8%的點位（S17、S18、S19）處于重度污染等級，其他點位無污染，靠近尾礦庫的部分農田土壤具有較高的污染等級；地累積指數評價結果表明，Cd、Cu、Zn 和Hg 可能具有累積風險。

（2）潛在生態風險評估結果表明，Cd 為很強生態風險，Hg 為較強生態風險，Cu 為中等生態風險，其余重金屬均為輕微風險，綜合潛在風險為較強風險（RI=308.91）。生態風險預警評估結果表明，Cu 為重警，Cd 和Zn 為中警，Hg 為輕警，As 為預警，Pb、Cr 和Ni 為無警，綜合生態風險預警為重警（IER=16.06）。RI 和IER 空間分布基本一致，主要受來Cu、Zn、Cd 和Hg 的影響。

（3）基于PMF 解析出研究區土壤重金屬3 個源，Cd、Zn、Cu 主要受銅礦尾礦庫尾砂和壩下滲水的混合源影響，貢獻率分別為94.4%、94.3%和67.1%；Hg 可能是受肥料農藥施用等農業活動源的影響，貢獻率為61.5%；Cr、Ni、Pb 和As 主要受成土母質和交通運輸活動混合源的影響，貢獻率分別為89.7%、82.7%、75.0%和68.3%。