長江中游某礦區水體和沉積物重金屬來源解析及分布特征和生態風險評估

張力浩，王國昌，游來勇，劉夢麗，田瑞云，寇樂勇，孫斌，周靜*

（1.中國科學院南京土壤研究所土壤環境與污染修復重點實驗室，南京 210008；2.河南科技學院資源與環境學院/河南省生物藥肥研發與協同應用工程研究中心，河南 新鄉 453003；3.北京建工環境修復股份有限公司污染場地安全修復技術國家工程實驗室，北京 100015）

長江中下游沿江地區是我國工業、資源以及人口聚集區。隨著沿江城市發展進程的不斷加快，長江局部水體出現重金屬污染。據報道，長江沿岸廢水總排放量占全國總排放量的40%，其中80%的廢水未經有效處理，從而對長江流域造成了嚴重的生態威脅[1-2]。自20 世紀50 年代以來，長江沉積物中的重金屬含量呈現逐年遞增趨勢，水質質量堪憂[3]。因此，調查并明確沿江地區水體污染源特征與生態風險，對保護長江生態安全具有重要意義。

目前，學者們已針對長江上游（源頭）至中下游武漢段、南京段到河口處，以及部分干流流域金沙江、鄱陽湖等水體、沉積物中重金屬的空間分布、生態風險評價與源解析等開展了調查研究工作[4-10]。重金屬高值區常被發現于長江中下游地區，其中重金屬Cd 在長江武漢段的沉積物中污染程度最高并存在較大的生態風險，其主要以人為活動為污染源，集中于工、礦企業的三廢排放以及部分生產和環保處理設備落后等問題，導致含重金屬廢水進入并污染長江中下游水體[1]。以上研究只針對于單一的水相或者沉積相，卻鮮少關注于水體-沉積物復合體系。水和沉積物被認為是重金屬遷移、轉運的重要載體與存儲媒介，被吸附在懸浮物與沉積物中的重金屬受水體pH 和鹽度，以及沉積物礦物學特征、比表面積等影響會重新釋放，影響水體重金屬的地球化學循環[11]。因此，對水體-沉積物體系中重金屬污染特征進行系統性分析，有助于提升對長江流域水環境中重金屬污染特征與風險的認識[7]。

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此外，識別水體重金屬污染源并結合“控源”措施被證明是保護和治理水生態環境的重要手段[12-13]。目前，以源解析方法中的正定矩陣因子分析（Positive matrix factorization，PMF）模型作為受體模型，水體、沉積物、大氣與土壤等環境中的污染區域作為研究對象，定量分析多種類型污染物（包括重金屬和有機污染物）的污染源對受體的貢獻值的方法被廣泛應用[14-15]。例如：張莉等[16]運用PMF 模型解析了九龍江流域重金屬來源，結果表明Cd、Pb 和Zn 的來源與成土母質、地球化學作用和農業生產活動密切相關。匡薈芬等[10]運用PMF 模型對鄱陽湖沉積物中重金屬進行源解析發現，雖然礦業和工業活動對該湖沉積物重金屬積累貢獻率最大（38%），但農業活動也有較高的貢獻（19%）。

本研究以長江中游地區（贛西北）某銅硫礦區周邊水系為研究對象，采用單因子評價指數法和地累積指數法分別對地表水-沉積物體系中Cu、Zn、As、Cd、Pb、Cr 與Hg 7 種重金屬元素的分布以及健康風險進行綜合調查和評價，并基于PMF 模型對沉積物中重金屬來源進行解析，以期為此長江中游周邊水系重金屬健康風險評價和治理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究區域位于贛西北沿江地區（九江市）某銅硫礦和金銅硫礦區，該區屬于大型多金、銅屬硫化礦床，地理坐標：北緯29°43'03″～29°44'05″，東經115°43'01″～115°44'15″。該地區地處中亞熱帶向北亞熱帶過渡濕潤季風氣候帶，氣候溫和，日照充足，雨量充沛，2017 年降雨量為1 420.4 mm，降雨日142 d。礦區緊鄰省道，交通暢通，周邊有湖泊18座，其中較大的3座，河流21 條（大于10 km），礦區水系通過相鄰湖泊和河流直匯長江主河道，周圍居民以水稻為主要糧食作物。該礦區自20 世紀70 年代初期開始投產運營，到21 世紀初期停止生產。在開采期間，由于缺乏相應的環保意識和處理措施，礦渣廢石被隨意露天堆放，并形成了多個露天礦坑，表面礦渣、廢石經風化淋濾產生的礦山酸性廢水以及選礦、采礦過程產生的重金屬污水被直接排入附近環境中，對水體、土壤與糧食安全等造成嚴重損害，尤其對周邊居民生命安全造成了嚴重的威脅。

1.2 樣品采集與處理

通過相關性分析，探究調查區域水體和沉積物中重金屬含量與pH 的關系，如圖4 所示。在沉積物中，pH 與Hg（r=0.65，P＜0.05）、Zn（r=0.13，P＞0.05）和Cd（r=0.17，P＞0.05）呈正相關，而pH 與其他重金屬之間呈顯著負相關。本地區廢水屬于酸性礦山廢水，pH 較低且含有大量重金屬，進而造成水體、沉積物酸化與重金屬污染，同時也暗示采礦活動是造成當地水體重金屬超標的重要原因。此外，元素之間的相關性與其化學性質、外界環境和污染源等因素有關。當元素的污染來源相同或相似時，各元素會表現出顯著的相關性[30]。在沉積物中，Cu-Zn、Cu-As、Cu-Cd、Cu-Pb和Cu-Cr 等顯著正相關，表明這些元素存在伴生關系。因此，結合以上結果，可推測此區域水體重金屬污染源以選礦活動為主。然而，在本研究中沉積物中重金屬含量和對應地表水重金屬并沒有顯著相關性（數據未列出）。類似研究表明，重金屬在沉積物-水界面處于動態平衡，沉積物中重金屬的不同形態決定了它們在沉積物-水界面的遷移轉化規律，而不是其總量，同時該過程還受到外界如季節變化、水位變化和沉積物礦物組成、有機質分解速率及腐植酸含量等因素影響[31-33]。因此，在本研究中，以沉積物和水體中重金屬總量作為衡量標準，可能是導致兩相重金屬含量無相關性的主要原因。

圖1 研究區域地理圖以及采樣點Figure 1 Geography map and sampling points in study area

采樣方法參考《水質采樣技術指導》（HJ 494—2009）。利用水樣采集器，在水系中央斷面采集表層水體混合樣品，并將其收集到500 mL 聚乙烯塑料瓶內，且在同一斷面用抓斗式采泥器采集表層沉積物至密封袋中，同時用便攜式GPS儀記錄采樣坐標。在采樣完成后，首先用便攜式pH 計檢測水樣pH（Bante220，Bante），然后立即向樣品瓶中加入硝酸（優級純，本實驗所用試劑均為優級純），使pH＜2，隨后將水樣避光帶回實驗室保存于4 ℃冰箱中，沉積物保存于-20 ℃冰箱中，待后續測定。

1.3 樣品處理與分析測定

在實驗室中，水樣通過0.45μm 孔徑水系濾膜過濾，Cu、Zn、As、Cd、Pb 與Cr 深度直接采用電感耦合等離子體質譜儀（ICP-MS 7700x，美國）測定，Hg 深度采用原子熒光法測定。

取-20 ℃冰箱中沉積物冷凍樣品冷凍干燥48 h。待冷凍干燥結束后，剔除其中雜根、石粒、碎屑等雜物，用研缽研磨后過100 目篩。取沉積物樣品在硝酸-氫氟酸-高氯酸體系中進行消解，消解完畢并定容后用ICP-MS 測定重金屬含量。按照水∶土=2.5∶1比例進行沉積物pH測定（DZS-706A，上海雷磁）。

2014年至2017年，全省扶持的微型企業帶動社會投資分別為28.04億元、84.88億元、94.27億元、40.33億元，4年累計帶動社會投資247.51億元，已成為拉動全省民間投資增長的新生力量。從申報企業行業分類來看，全省零售業、農業、租賃和商務服務業、養殖業、餐飲業、軟件和信息技術服務業、批發業、工業、信息傳輸業等重點行業微型企業占比達92%。涌現了一批以高原特色農業、現代特色服務業為代表的特色產業板塊，微型企業行業多元化、產業特色化趨勢逐步顯現。

1.4 重金屬污染評價方法

地累積指數（Geo-accumulation index，Igeo）法是評價沉積物中重金屬污染程度的常用方法，計算方法見公式（2）[7]：

通過單因子評價指數法可以計算出多種環境中重金屬的污染等級，其公式見式（1）[7]：

“鞏固和擴大集體林權制度改革成果，加快培育新型林業經營主體，充分發揮集體林的生態、經濟和社會效益，實現資源增長、生態良好，產業發展、農民增收，林區和諧、社會穩定。”云南省推進林業供給側結構性改革目標明確，步履堅實。

式中：Pi為重金屬i的污染指數；Ci為重金屬i的實際測量值，水質中為mg·L-1，沉積物中為mg·kg-1；Si為重金屬i的水質（mg·L-1）或沉積物（mg·kg-1）標準。在本研究中，水體采用《農田灌溉水質標準》（GB 5084—2021），沉積物采用《土壤環境質量農用地土壤污染風險管控標準（試行）》（GB 15618—2018）中風險篩選值標準（pH≤5.5）。表1為污染評價標準。

表1 水與沉積物中重金屬的污染評價標準[7]Table 1 Evaluation standard of heavy metal pollution in water and sediment[7]

葉片和新梢自5月中旬到8月均可出現新的病斑。葉片受害初期在葉背主脈兩側或支脈間出現圓形、橢圓形或不規則形淡黃色小點，周圍界限不明顯，幾天后病斑上長出黑色霉層，葉正面相應部位出現褪綠黃斑；也有的病斑在葉正面形成黑色霉層，葉背面相應部位出現褪綠黃斑。嚴重時許多病斑相接，形成大塊霉層。葉柄受害后，出現黑色、橢圓形凹陷病斑，上面覆蓋黑色霉層，無論葉片還是葉柄受害，均可能造成早期落葉。

1.4.1 單因子評價指數法

式中：Cn代表沉積物中重金屬元素實測值，mg·kg-1；Bn代表該元素的環境背景值，mg·kg-1，本研究以江西省土壤背景值作為參考[17]。根據Igeo計算數值，沉積物污染程度可分為7個等級，具體見表1。

1.4.3 PMF源解析模型

PMF模型作為改進的源分配分析的受體模型，已被報道可對水、土等環境中重金屬的來源進行解析并給出各因子貢獻值[14]。由于沉積物常被認為是污染物的重要載體，因此分析沉積物中污染物來源可為人類監測水環境污染以及確定人類活動對生態系統的影響提供有效條件。本研究采用PMF源解析方法對調查區域內沉積物中重金屬來源解析。根據美國EPA發布的PMF 5.0用戶指南，可將樣品數據矩陣（X，濃度矩陣）分解為因子貢獻矩（G，源貢獻矩陣）、因子成分矩（F，源組合物矩陣）和殘差矩陣（E）。基本原理公式為[18]：

1.4.2 地累積指數法

基本方程為：

由表2 可得，調查區域內地表水中7 種重金屬濃度檢測結果范圍為：Cu 0.001～46.96 mg·L-1，Zn 0.01～122.90 mg·L-1，As 0.001～2.56 mg·L-1，Cd ND（未達到檢測限濃度，下同）～64.97 mg·L-1，Pb 0.001～0.02 mg·L-1，Cr 0.001～0.27 mg·L-1，Hg 0.05～0.44μg·L-1。根據《農田灌溉水質標準》（GB 5084—2021），水體中Cd點位超標率最高，為68.97%，最大超標倍數達6 497 倍，其次是Cu 和Zn，表明該區域地表水污染嚴重，且主要受到Cd 和Cu 的污染。本調查區域屬于銅硫礦山，開采過程中產生的大量酸性礦山廢水中不僅含有大量Cu，同時也含有Cd、Zn 等伴生金屬元素[7]。根據此前報道，由于長江中下游區域金屬礦山開采活動頻繁、重工業興起以及生活污水排放等原因，Cu、Pb、Cd和Cr等重金屬嚴重影響了長江水質，尤其在安徽-江蘇段，其中中游安慶、銅陵段重金屬含量整體偏高[21]。結合本區域歷史生產背景，可以推測該區域內廢棄礦山、露天礦渣堆砌、采選礦場等是導致周邊水體污染的主要因素，若不加以控制與治理，將對長江中游流域生態安全構成嚴重威脅。

1.5 數據處理

水體與沉積物中Cu、Zn、As、Cd、Pb、Cr與Hg描述性統計分析運用SPSS 20.0 軟件，輔助繪圖采用Origin 2021軟件。

2 結果與討論

2.1 調查區域地表水與沉積物pH

硫化系礦山開采、選礦與冶煉過程中，在氧氣、微生物（以嗜酸性氧化亞鐵硫桿菌為主）與降雨等生物、化學作用下，硫化礦物被氧化并產生氫離子，同時釋放出大量重金屬離子，形成酸性礦山廢水（pH＜4）[19]。如圖2所示，在采樣區域內，地表水pH在2.20～8.90范圍內，中位數為4.15，沉積物pH 范圍在2.62～7.22，中位數為4.83，可見地表水與沉積物pH 整體酸化嚴重。根據《農田灌溉水標準》（GB 5084—2021），有55.17%的點位pH 低于規定最低限定值（5.5），表明水體呈明顯酸性特征。經過實地調查，由于采樣區域屬于富硫礦山，雖然已經停產數十年，但依然存在大量裸露的廢棄礦石、礦渣與礦坑。其中，J1與D1作為廢棄礦山滲水區點（源頭點），地表水與沉積物pH最低，分別為2.27 與2.20，屬于強酸性。有研究表明，被酸性礦山廢水污染的水體與土壤均會被不同程度酸化，如酸性礦山廢水污灌稻田使得稻田土壤pH 降低，稻米產量顯著下降[20]。因此，本調查區域內地表水與沉積物被酸化與這些大量裸露的廢棄礦石、礦渣與礦坑等密切相關。

圖2 研究區域水體和沉積物pHFigure 2 pH in water and sediment in the study area

2.2 研究區域地表水與沉積物污染程度

2.2.1 污染程度

由電機通過齒輪帶動頂部的盤面回轉，一組模子放置在盤面的邊緣；為使模子可方便地翻轉從而取出限陽極板，采用如下方式：模子兩邊各帶一個軸頭，軸頭分別裝入帶座軸承，并隨之固定在盤面上，另外設置一個不連接的支點，這樣既可使模子保持水平，又可方便地翻轉模子。在設計過程中，還采用了其它各種措施，使得回轉盤結構緊湊，且運行平穩。

式中：Uij為i個樣本中第j個重金屬元素的測量矩陣；MDL為方法檢出限值；c為化學物質（本研究指代重金屬）的含量，mg·kg-1；δ為相對標準差。如果c不超過MDL，那么計算采用當c≤0 時的公式，否則即用當c＞0時的公式。

表2 研究區域水體與沉積物重金屬描述統計Table 2 Descriptive statistics of heavy metals of water and sediment in the study area

沉積物重金屬總量分布范圍（表2）分別為：Cu 21.30～1 840.61 mg·kg-1，Zn 54.20～1 487.55 mg·kg-1，As 9.59～408.79 mg·kg-1，Cd 0.04～18.73 mg·kg-1，Pb 19.57～237.55 mg·kg-1，Cr 0.05～1.67 mg·kg-1，Hg ND～34.56 μg·kg-1。根據《土壤環境質量農用地土壤污染風險管控標準（試行）》（GB 15618—2018）中風險篩選值標準（pH≤5.5），沉積物中Cu、Zn、As、Cd 含量點位超標率較高，其最大超標倍數分別為12.27、7.44、13.66 倍和62.40 倍，同樣以Cd 和Cu 污染最為嚴重。姜宇等[1]總結發現，從長江源到入海口沉積物中重金屬含量大致范圍為：Cd ND～11.80 mg·kg-1，Cu 14.90～87.82 mg·kg-1，Cr ND～119.22 mg·kg-1，Pb ND～454.82 mg·kg-1，Zn ND～296.78 mg·kg-1，高峰區出現在中下游地區。此外，Luo 等[22]對長江中下游周邊22 個湖泊沉積物中重金屬調查發現，Cd 和Cu 超標率最高，平均含量分別為0.89 mg·kg-1與60.1 mg·kg-1。本區域沉積物中Cd（平均值3.06 mg·kg-1）和Cu（平均值555.70 mg·kg-1）的含量分別是Luo 等[22]調查結果的3.44 倍和9.24倍，表明本調查區域水體沉積物受重金屬污染形勢嚴峻。

2.2.2 流域性地表水與沉積物重金屬空間分布特征

如表2 所示，銅硫礦與金銅硫礦兩個區域水體重金屬變異系數均大于0.5（Hg除外），其中Cu、As、Cr與Cd 的變異系數最大。變異系數反映各樣點間重金屬濃度空間分布的異質性，當變異系數大于0.5時，表明研究區域重金屬濃度在受體環境中分布不均勻，且存在外來污染源排放的問題。如高煜等[23]研究發現，千河下游水體中重金屬變異系數均大于0.5，存在由外來影響的點源污染可能性，Pb、Zn 和Cu 等重金屬濃度最高值出現在冶煉廠和火車站附近。根據該地區采礦與選礦背景資料，同時表2 結果暗示該區域點源污染以及受外源污染特征明顯，說明礦山廢水排放（即人為活動影響）在很大程度上是造成當地水體-沉積物污染的主要來源。類似的研究結果也表明，淮河流域由于受到嚴重的工業廢物排放、煤炭燃燒、汽車尾氣和農藥噴灑等人類活動影響，導致其中所含的Zn、Cd、Pb 和Ni 等重金屬濃度超出長江源區域數千倍[24-25]。

淡水湖泊是陸地水網系統的重要組成部分，其也受到了嚴重的富營養化和重金屬污染。根據采樣點分布特征，J1～J8 點位為具有連續性流域特征的采樣區間（源頭-湖泊）。J1為源頭區域，J2、J3為區間引導溝，J4～J8 為該區域低洼湖泊，其中J4 為入湖口點位。由圖3 可知，總體上源頭J1 點位，水體與沉積物中重金屬濃度最高，隨與源頭距離延長，兩相中重金屬濃度呈現出下降趨勢。在入湖后（J5～J8），水體中重金屬濃度顯著下降，除Cd以外，其余重金屬含量均未超過《農田灌溉水質標準》（GB 5084—2021）的規定[18]。以Cd 為例，J5～J8 點位平均Cd 濃度為0.014 mg·L-1，是臨近大型湖泊——鄱陽湖水體Cd 濃度（平均值0.337 μg·L-1）的415 倍[26-27]。據統計，年入長江的廢污水總量達2.8×1010m3，其中工、礦業占57%，這是導致長江水體Cd 超標的主要原因，尤其在長江中下游區域[22]。而本區域由于采礦生產的歷史原因，上游（J1）廢水未經處理直接排入該湖中，最終導致水體與沉積物重金屬嚴重超標。而此湖與長江直線距離僅5 km，其中多條水系分支直匯長江主河道，若不加以治理與防控，切斷上游污染源，其將對長江水環境產生嚴重影響。

圖3 J1～J8點位水體和沉積物中7種重金屬分布特征Figure 3 Distribution characteristics of 7 heavy metals at J1-J8 sites in water and sediment

此外，相比于水體重金屬濃度，底泥中蓄積了大量的重金屬，Cd 在所有入湖點位的檢測值均超出《土壤環境質量農用地土壤污染風險管控標準（試行）》（GB 15618—2018）中風險篩選值標準（pH≤5.5），表明沉積物更容易蓄積重金屬，這一結果也與前人研究結果類似[1]。沉積物是儲存重金屬的重要媒介，但同時也易受到外界環境因素影響，如水-沉積物界面理化性質的改變，溶解氧（DO）、pH、氧化還原電位（Eh）和溶解離子等的變化將導致其束縛的重金屬被重新釋放進入水體并引發二次污染[28]。此外，根據圖3b可知，沉積物中重金屬含量在入湖口位置略有上升趨勢，而進入湖體后，其含量逐漸下降并保持穩定。有研究表明，湖水不同區域中的重金屬具有不同的分布特征，尤其在入湖口區域，重金屬主要以沉降過程為主，而進入湖體后，垂直方向上層水-上覆水界面的重金屬交換的頻率低于上覆水-沉積物界面物質交換的頻率[29]。

本次調查采樣面積超過160 hm2，根據流域特征，于2020 年5 月中旬共采集水樣以及對應沉積物樣品各29個，采樣點分布如圖1所示。采樣區主要包括兩座大型礦山區域，即銅硫礦采選礦區（圖中字母J 標注）和金銅硫礦采選礦區（圖中字母D 標注），受銅硫礦采選礦區影響的水系采樣點為J1～J15，受金銅硫礦采選礦區影響的水系采樣點為D1～D14，其中共包含4條人工引導渠，8個坑塘，1個蓮藕種植區（水塘）和1座小型湖泊。J1 和D1 為礦區源頭排放點位，J2、J3、J14、J15、D2、D3 和D6～D9 為匯水點，J9～J13、D4、D5、D10（蓮藕種植區入水口點位）和D11～D14 為坑塘采樣點，J4 為入湖口點位，J5～J8 為湖中采樣點（按照沿中心線間距50 m采樣點）。

圖4 地表水和沉積物中重金屬相關性分析Figure 4 Correlations between heavy metals in surface water and sediment

2.3 污染評價結果

單因子評價指數法被廣泛用于水體、土壤等重金屬污染評價。在本研究中，如圖5所示，地表水中7種重金屬Pi值從大到小依次為Cd＞Cu＞Zn＞As＞Cr＞Hg＞Pb。根據風險等級劃分，68.96%的點位具有不同程度的Cd 污染風險，其中48.27%的被測點位達到重度風險，點位J1 的Pi值最高；55.17%的點位具有Cu 污染風險，其中31.03%的點位達到重度風險等級；由于所有點位Hg 和Pb 的Pi值均小于1，因此本區域內Hg和Pb無污染風險。在沉積物中，7種重金屬Pi值的排列順序依次為Cd＞Cu＞As＞Zn＞Pb＞Cr＞Hg。與地表水結果類似，Cd 和Cu 風險等級最高，具有不同程度污染風險點位的比例分別為62.06%和58.62%。而Cr和Hg由于Pi值均小于1，進而判定它們在本區域沉積物中無污染風險。研究表明重金屬超標率越高，其潛在的環境危害就越大[7]。因此，通過Pi評價可知，Cd、Cu 是構成本調查區域內水體和沉積物潛在生態風險的主要因子。

圖5 單因子評價指數（Pi）法評價地表水和沉積物重金屬生態風險Figure 5 Ecological risk of heavy metals in surface water and sediment evaluated by Pi

根據本研究區域調查背景結合前述結果（表2）可知，Cu 和Cd 是該區域沉積物的主要污染物，因此根據這兩種重金屬含量計算其Igeo值。Igeo值將調查區域沉積物風險等級共分為7 類，即從無污染到極強污染。根據圖6 的Igeo分類，Cu 污染達到強度污染等級的點位超過50%，而Cd 接近50%的被測點位達到極強污染等級，尤其在J1、J4～J8、J11 和D10 點位，Cu 和Cd的Igeo值相對較高。喬爽等[7]發現，成礦帶地區沉積物相對容易富集Pb、Zn 和Cd 等重金屬元素并導致Igeo值偏高。J1 點位為礦區源頭出水點，近礦區，進而沉積物可富集更多的Cu 和Cd，導致源頭點位污染等級最高。值得注意的是湖泊采樣點J4～J8 和J11、D10點位，以上采樣區域水流過緩，且兩種重金屬的Igeo值普遍高于其他被測點。此前研究表明，在水-沉積物界面，水流流速影響重金屬在沉積物中的分布特征，在外力作用下沉積物中束縛的重金屬被釋放進入水體，而當這種外力擾動頻率較小則會蓄積大量懸浮顆粒并導致重金屬的積累效應[28，31]。

近年來，由于各個地區電網規模的不斷壯大，無人值班站越來越多，調度人員對電網的監控都是通過調度自動化系統來實現。如果調度自動化系統因為某些原因癱瘓，則調度人員就失去了對整個電網運行狀況的控制，這時只能通過派人到各個變電站現場進行值班監視。這樣有兩個弊端：一是由于變電站實行無人值班后很多電力公司都進行了減人增效，臨時很難找到足夠熟練的值班人員駐站值班。二是當派人到變電站值班時，由于各個變電站值班員只掌握本站的運行情況，對整個電網運行狀況缺乏監控經驗，當發生電網事故時，必然會浪費寶貴的事故處理時間，危害電網的安全，甚至造成電網解列事故。

所謂自主閱讀，就是充分調動學生的主觀能動性，讓學生帶著一定的閱讀目的，運用一定的閱讀方法，讓學生通過探索、實踐、質疑、創造等方法獨立提出問題，分析問題和解決問題，從而實現閱讀目標。

過量白蛋白通過近端小管細胞再攝取并激活一系列信號通路引起腎小管間質炎癥、氧化應激、纖維化和腎小管細胞損傷和死亡[58]。因此，腎小管上皮細胞在協調蛋白尿誘導的腎損傷和纖維化進展中起重要作用。另外，腎小管細胞凋亡可能導致腎小管形態學改變，進一步導致腎小管萎縮[59]。

圖6 調查區域沉積物中Cu和Cd的Igeo分布Figure 6 Cu and Cd of Igeo of sediment in the area

2.4 沉積物重金屬源解析

根據PMF 分析模型，結合研究區域采樣點重金屬含量與檢出限計算重金屬的不確定度，通過PMF 5.0軟件進行源解析運算。本地區的實際情況是主要以礦冶活動為主。由于該礦已經停止運營多年，但是大部分采樣點地表水重金屬濃度依舊超標，且存在較大的空間變異性（表2），因此考慮本地區可能存在其他污染源。本地區緊鄰交通要道，運輸業較為發達，礦區周邊有較頻繁的農業活動。因此，本研究共設置3個PMF來源因子進行迭代。

如圖7所示，從源解析結果可知，因子1中所測重金屬載荷順序依次為Cu、Cd、Zn、Cr、Pb、Hg 和As，其中Cu 和Cd 載荷比最大，分別為91.90%與52.50%。本區域地處銅硫礦山，在采、選礦過程中，大量的Cu、Cd 和Zn 離子會隨采礦廢水流入當地水體并蓄積在沉積物中。根據Person 相關性分析結果，Cu 與Cd（r=0.55）和Zn（r=0.58）存在顯著正相關（圖4b）。匡薈芬等[10]利用PMF方法發現，臨近鄱陽湖沉積物中重金屬主要來源于周邊礦冶和工業活動。因此，結合本地背景與以往報道，因子1 主要被描述為采、選礦工業以及露天礦坑、礦渣的堆砌等活動污染。

圖7 沉積物中7種重金屬的源成分譜圖Figure 7 Heavy metals profiles in sediment

因子2 中重金屬載荷順序依次為Hg、Pb、Cr、Cd、Zn、As 和Cu，其中Hg 和Pb 貢獻率最高，分別為78.10%和73.40%。有研究表明，Hg 主要來源于燃煤等化石燃料燃燒，而Cr 也被認為與燃煤釋放有關[23]。此外，Hg、Pb易與大氣顆粒物結合、轉運，并沉降至水體、土壤中[34]。在礦區，采礦過程中采、選機械及運輸機械油類的泄漏，以及汽車尾氣和輪胎磨損等都是造成Hg 與Pb 污染的主要來源[35]。劉楠濤等[13]發現Pb和Hg可以通過遠距離干濕沉降進入到長江與黃河源頭水體。Person 相關性分析表明，Pb 與Cr 具有顯著正相關（r=0.88，圖4b）。一方面調查區域緊鄰居民生活區，燃煤仍是該地區生活的主要方式，另一方面該地區緊鄰省道，交通運輸業發達，結合之前采、選礦等運輸背景，可以推斷因子2 主要來源于燃煤、交通運輸業等產生的污染。

當下，在電視媒體與新媒體融合發展的過程中，片面否定電視媒體所具有的一些能力與優勢。誤以為電視媒體與新媒體的融合發展就是以新媒體作為支撐，不斷地發展新媒體。但是，二者的融合發展要充分發揮二者的優勢，避免二者的弱勢，從而找準二者的自身定位，尋求適合的發展模式，這樣才能夠促進二者的發展。新媒體的優勢是能夠獲取更多的信息，能夠實現信息的快速、隨時隨地的傳播，宣傳面更廣；而電視媒體能夠保證傳播信息的真實有效性，這是新媒體所不具備的，因此，二者結合發展，能夠保證傳播信息的全面、高效，還能夠保證信息的真實可靠，從而更好地發展媒體行業。

因子3 中各重金屬載荷順序依次為As、Zn、Cd、Cr、Cu、Hg 和Pb，其中As 和Zn 載荷最大，分別為88.20%和52.40%。本研究區域內農業活動頻繁，且種植作物品種多樣，主要以水稻、玉米和蓮藕為主。耿雅妮等[36]發現，渭河及其支流周邊農業生產所使用的農藥和化肥等進入河流，是導致水體As 積累的主要原因。此外，在施肥過程中，也常伴隨Zn 和Cd 的流入[15]，如磷肥施用量過高導致土壤Cd 超標。在本研究中，沉積物中Cd 和Zn 顯著正相關（r=0.82，圖4b）。本地區農田范圍廣、降雨充沛，且化肥使用率高，因此未被利用的化肥極易隨地表徑流進入到當地水體，對水體造成污染。因此因子3 被判定為農業污染源。

3 結論

（1）研究區域55.17%的點位pH 低于限定值5.5，水體酸化嚴重。地表水所測重金屬平均濃度順序為Zn＞Cu＞Cd＞As＞Cr＞Hg＞Pb，依據我國《農田灌溉水質標準》（GB 5084—2021），該區域內Cd 超標率高，點位超標率達到68.97%，Cd最大超標倍數達6 497倍。沉積物中所測重金屬平均含量順序為Cu＞Zn＞As＞Pb＞Hg＞Cd＞Cr，根據《土壤環境質量農用地土壤污染風險管控標準（試行）》（GB 15618—2018）中風險篩選值標準（pH≤5.5），同樣以Cd 污染最為嚴重，最大超標倍數為62.40倍。

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（2）根據單因子評價指數和地累積指數的綜合評價，地表水和沉積物中Cd 和Cu 的污染風險等級最高。尤其在沉積物中，超過50%的被測點位Cd 和Cu污染達到強度污染等級，生態風險程度極高。

（3）正定矩陣因子分析結果顯示，沉積物中Cu和Cd 主要來源于采礦與選礦活動所產生的廢水等。此外，由于調查區域內農業活動頻繁，18.70%的Cd 被解析來源于農業活動。