吕悦风,谢 丽,孙 华*,谷 玮

县域尺度耕地土壤重金属污染评价中的标准选择研究

吕悦风1,2,谢 丽1,孙 华1*,谷 玮2

(1.南京农业大学土地管理学院,江苏 南京 210095；2.浙江大学公共管理学院,浙江 杭州 3100158)

为提升区域土壤重金属污染风险评价的科学性与准确性,本研究以太湖沿岸某产粮大县为研究对象,分别基于国家《土壤环境质量/农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018)与地区土壤环境负载容量对研究区耕地土壤中As、Hg、Cr、Cd、Pb五种重金属进行污染风险评价.结果显示,两种评价方式在区域整体评价结果上趋于一致,却在各类土壤重金属污染程度评价上存在一定差异.有别于“一刀切式”的浓度标准评价模式,土壤环境负载容量法通过“双界面”标准进行污染总量控制,可以在一定时空范围内较为准确的反映外源污染累积变化情况.为提升区域耕地土壤重金属污染评价的准确性,建议相关评价在普适性国标的基础上引入土壤环境负载容量评价作为有益补充,继而为县、镇尺度土壤污染责任主体认定与风险控制区划提供参考借鉴.

农用地；土壤环境质量标准；重金属；环境容量；污染评价

随着近年来频发的“镉米、血铅、砷毒”等问题见诸报道,土壤重金属污染引发民众广泛关注.为保障生态环境、社会发展与民生福祉[1],政府一直致力于建立与完善农地土壤重金属污染防治方面的相关标准与规范:从1996年的《全国土壤环境质量》(GB15618-1995)中的二级标准(现已废止)[2]、2006年《食用农产品产地环境质量评价标准》(HJ 332-2006)中的二级标准[3]、2015年《全国农产品产地土壤重金属安全评估技术规定》中的安全评估参比值[4]再到2018年试行的《土壤环境质量/农用地土壤污染风险管控标准》(GB15618-2018)[5]中的风险筛选与风险管制标准,相关部门与专家学者通过不断完善污染风险标准的适用范围与阈值,以期为耕地重金属污染风险评价与分区管控提供科学依据[6].然而考虑到我国幅员辽阔,区域间的土壤类型与成土母质各不相同,土壤重金属地区背景值也存在明显差异.仅以重金属Cd的全国土壤背景值研究为例[7],东南沿海的浙江省平均土壤背景值仅为0.070mg/kg,西南内陆的贵州省平均土壤背景值则高达0.659mg/kg,本底差异接近十倍之多.由于现阶段国内施行的土壤重金属污染及风险标准均为面向全域的普适性标准,此类“一刀切”式的污染评价模式在较小尺度区域内仅能根据土壤采样数据反馈结果概述当地土壤重金属的“绝对污染程度”,难以分辨人为及外源因素造成的“相对污染情况”,也无法为区域受污染农地的安全利用提供精准指导.2019年起施行的《土壤污染防治法》[8]正式将确定土壤污染责任主体纳入法制范畴,这就对“土壤污染责任”界定提出了更高要求,为此有必要因地制宜选择更为科学灵活的评价标准[9].

近年来许多专家针对“土壤环境质量标准”的适用性与准确性开展过一系列的改进研究[9-13],“土壤负载容量法[10-15]”作为一种能够衡量土壤重金属相对污染状况的基础工具,能够在质量标准上实现污染物的临界值(基准值、标准值)与土壤背景值(自然质量基准值、标准值)的双界面过程控制,并能考虑到外源污染物在一定范围内的累积与转化过程,可以较好的兼顾土壤的自然环境质量与资源的可持续利用性.马辉英等[16]基于容量模型合理测算了精河县内不同类型土壤的静态与动态容量、付传城[17]等对溧水区土壤重金属环境容量进行估算和评价,并对影响环境容量分布的主要因素进行了分析、陈江[18]等利用湖州市区域土壤容量对未来污染趋势进行了有效预测.为提升区域重金属污染评价的客观性与准确性,本研究在运用传统方法对研究区进行重金属污染评价的基础上,引入“土壤环境容量”的概念,通过“环境背景值”与“地区污染临界值”的双重标准实现地区重金属污染的精准评价,同时通过多种标准间的评价结果对比,以期为县、镇等小尺度区域的土壤重金属污染分区与精细化管控提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区地处环太湖经济圈,县域总面积1430km2,其中耕地面积473.45km2.该区域属亚热带海洋性季风气候,温暖湿润、光照充足、雨热同期、四季分明,历年平均气温为15.6℃,年均降水量为1309mm,年均日照时数1810.3h,耕地土壤类型以红壤土和水稻土为主,适于作物生长.地区农业集约化程度较高,是省内重要的粮油鱼桑基地.除此之外,该县也具有较为成熟的工业体系,辖区内工矿企业尤其是耐火材料、石矿、水泥、蓄电池等产业发展成熟.考虑到该县既是产粮大县,又存有一定的工业污染风险源,因此选择研究区进行农产品产地重金属污染评价及来源识别,能够为研究区土地安全利用与污染防治提供科学依据[19].

1.2 样本采集与分析

本研究所使用的土壤样品采集时间为2015年6月.通过GPS精准定位,网格化布置采样地点,避开明显点状污染地段以及新近扰动过的土壤施用五点法进行采样.在综合考虑种植方式、土壤类型以及连片耕地面积大小的情况下,共获取耕地有效土壤采样点合计267个,考虑到重金属调查的敏感性,各镇名称均由英文字母代替,其点位详细分布情况如图1所示:

图1　研究县区土壤采样点分布

土壤样品经过自然阴干后由玛瑙研钵压碎并过100目尼龙筛备用待测.土壤样品经消煮后,对As、Hg、Cr、Cd、Pb五种重金属的含量进行分析测试:其中As、Hg采用原子荧光光谱法(GBT22105-2008)测定,Cr采用原子吸收光谱法(HJ491-2009)测定,Cd、Pb采用石墨炉原子吸收光谱法(GB/T17141-1997)测定.土样分析采用优纯级试剂进行检测,并参照国家土壤样品标准(GBW7401) 按比例随机进行样品质量监控,确保检验分析的准确度和精密度符合研究要求[20].

1.3 研究方法

单因子指数法是最常用的一种土壤环境现状评价方法,其计算过程简便,可直观反映土壤中每种重金属的污染情况,其计算公式如下[8]:

P= C/S(1)

式中:P为土壤中重金属元素的环境质量指数;C为污染物实测浓度,S为土壤环境质量标准.

由于单因子污染指数只能反映单个污染物对土壤的污染程度,不能综合反映土壤整体污染状况,因此单因子指数法具有一定的局限性.内梅罗污染指数法(又称综合污染指数法)既考虑了单因子污染指数的平均值以及最高值,又能突出多种污染物的综合作用,因此被广泛应用于重金属污染的相关评价之中,其计算公式如公式2所示:

式中:综为内梅罗综合指数;ave与max分别为单因子污染指数中的平均值与最大值.

此外,为消除传统“土壤标准管理法”在终端控制中存在的一定缺陷[11],本研究引入“环境负载容量法”,通过“环境背景值”与“地区污染临界值”的双重标准对区域重金属污染的精准评价,其具体计算过程如下所示[16-17,22]:

式中:Q、Q、Q分别代表地区土壤中重金属元素的的静态环境容量、现存容量以及已消耗容量, kg/hm2;代表每公顷土地耕作层的重量,其值设定为2.25×106kg/hm2;C、C、C则代表土壤中重金属元素的的基准值、实测值与地区背景值.其他如P代表土壤中元素的单项环境容量指数;PI为环境容量综合指数;为元素的数量.

1.4 评价标准

表1 各项评价指数分级标准

表2 相关标准的选择及依据

土壤重金属各项评价指数分级标准如表1所示.单因子指数法与内梅罗综合指数法中涉及S土壤环境质量标准参照国家生态环境部于2018年8月颁发的《土壤环境质量农用地污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018),按照pH值分四段区间进行评价.考虑到采样点全为耕地(实际大部分为水田)且pH整体呈酸性(pH算术平均值为5.497),为体现耕地与农用地间的细微差别,环境负载容量法中的污染临界值综合参考《浙江省农产品产地环境质量安全标准(DB33/T 558-2005)》、《全国农产品产地土壤重金属安全评估技术规定》与《土壤环境质量农用地污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018),按照pH值区间确定研究区耕地土壤中各类重金属的风险基准值分别为As 30、Hg 0.5、Cr 150、Cd 0.3、Pb 100mg/kg(表2).

2 结果与讨论

2.1 土壤基本参数描述性统计

观察表3研究区土壤基本参数统计结果可知,耕地土壤pH值变化范围为3.86~7.87,算术平均值为5.50,93.6%的采样点pH值小于7.0,研究区耕地土壤整体呈酸性.267个土壤样点中As、Hg、Cr、Cd、Pb的算术均值分别为8.17、0.211、67.03、0.224、37.26mg/kg,全部低于国家规定的农用地风险筛选值标准.各元素中位数均小于平均值,浓度整体偏向最小值方向.

通过标准差与算术均值的比值可以有效反映各采样点的变异系数,变异系数排列顺序从大到小依次为Cd(0.63)>Hg(0.52)>As(0.37)>Pb(0.20)>Cr (0.19),其中重金属元素Cd、Hg变异系数较大,空间变异相对显著,属于强变异,易受人为活动影响;Pb、Cr的变异系数较小,分别为0.20和0.19,空间变异相对不显著,属于弱变异,说明这两种元素受外界影响较小,可能具有一定的同源性.

表3 研究区自然土壤基本参数统计结果(mg/kg)

此外,单一的含量统计缺乏实际意义,需将其与当地土壤背景值进行比较,才能有效地指导地区污染评价、监测及治理工作[24-25].对比2005~2006年浙江省地质调查院的浙江省土壤化学基准值调查结果[26]可知,研究区土壤重金属As、Hg、Cr、Cd、Pb的含量均值分别超出背景值7.6%、31.9%、-13.6%、47.4%、22.6%;除Cr元素以外其余4种重金属含量均有上升,Hg、Cd元素涨幅明显,说明局部区域土壤可能遭受强烈的外源污染影响.

2.2 基于国家标准的重金属污染评价结果

根据土壤pH与重金属测定数据,结合相关土地质量评价标准,计算得到单因子污染物指数法的计算结果(表4).根据结果可知:研究区重金属含量较低,整体符合土壤环境风险筛选标准标准,属于清洁水平;观察各类重金属污染点位可知,As、Hg、Cr、Cd、Pb超标样点数量分别为1、4、0、34、0个,研究区土壤重金属污染主要以Cd为主,其点位超标率为12.73%,高于《全国土壤污染状况调查公报》[27]显示的全国点位平均超标率7.0%,其余As、Hg、Cr、Pb等元素整体清洁.

表4 单因子污染指数法评价结果

通过内梅罗污染指数法对研究区耕地土壤重金属污染情况进行综合评价,得到计算结果如表5所示.研究区内梅罗综合指数均值综等于0.631,达到0.7的相关标准,耕地土壤整体呈现清洁态势.本次采样中72个采样点(26.97%)不同程度地遭受污染,其中轻微污染、轻度污染、中度污染样点数分别达到54个(20.22%)、15个(5.62%)与3个(1.12%).为了进一步反映土壤重金属污染空间分布、准确描述重金属的空间分布特征及地理位置,本研究利用ArcGIS的空间插值手段,根据重金属污染性质选取以插值点与样本点的距离为权重进行加权平均的反距离插值法(IDW),得到重金属污染分布情况(图3).

研究区耕地总面积为473.45km2,其中无污染耕地面积达到329km2(占比69.49%,下同),主要分布于研究区西部与南部的大部分区域,轻微污染耕地面积121.7km2(25.71%),主要分布在位于研究县中部的O、P、H、E四镇以及南部C镇的小块;轻度污染与中度污染面积分别为22.44km2(4.74%)与0.01km2(0.06%),主要分布在研究县中心的O、P两镇.

2.3 基于负载容量的重金属污染评价结果

根据前文设定的地区风险基准值与土壤背景值,将具体数据代入土壤重金属环境容量模型之中,可得估算结果如表5所示.由表可知,研究区土壤重金属平均容量指数Cr(1.140)>As(0.982)> Pb(0.901)>Hg(0.848)>Cd(0.517),Cr元素现存容量超出理论值,As、Pb现存容量较大,整体情况较为良好.土壤重金属Cd、Hg存在部分采样点数值高于环境基准值,部分区域环境容量出现负值,重金属Cd的平均容量指数仅为0.517,存在大量处于低容量状态的点位.

利用Arcgis的地统计学模块,对各重金属元素的环境容量指数进行反距离权重插值(IDW),可得研究区环境容量指数的空间分布如表6与图4所示.

研究区耕地土壤重金属As的环境容量包含3个等级(低容量、中容量、高容量).中容量耕地面积达到314.17km2,占全域耕地总面积的66.36%;高容量耕地面积为157.15km2,占全域耕地总面积的33.19%;仅有0.45%(2.13km2)的耕地As元素处于低容量状态.

图3 基于IDW的内梅罗污染指数空间分布

表5 研究区土壤重金属环境容量状况统计(kg/hm2)

研究区耕地土壤重金属Hg的环境容量包含5个等级(超载级、警戒级、低容量、中容量、高容量).其中0.59%(2.81km2)与1.33%(6.30km2)的耕地中Hg元素处于超载与警戒状态,Hg的低容量区、中容量区、高容量区耕地面积分别为50.48km2、202.18km2与211.68km2,占比分别达到10.66%、42.70%以及44.71%.

研究区耕地土壤重金属Cr的环境容量包含3个等级(低容量、中容量、高容量).低容量区、中容量区、高容量区耕地面积分别为1.28km2、193.93km2、278.24km2,占比分别达到0.27%、40.96%以及58.77%,整体情况较为良好.

研究区耕地土壤重金属Cd的环境容量包含5个等级(超载级、警戒级、低容量、中容量、高容量).15.77%(74.67km2)与7.02%(33.24km2)的耕地处于Cd超载以及Cd警戒状态,这一部分污染主要出现在研究区中部与东部的O、P、H、E四镇,并呈现有规律的带状分布.另外Cd低容量区、中容量区、高容量区耕地面积分别为79.29km2、79.35km2、206.90km2,占比分别达到16.72%、16.76%以及43.70%.

表6 研究区土壤重金属环境容量面积分布

研究区耕地土壤重金属Pb的环境容量包含2个等级(中容量与高容量).中容量区与高容量区耕地面积分别为255.27km2(53.94%)与218.18km2(46.06%),整体情况清洁.

研究区耕地土壤重金属综合环境容量包含5个等级(超载级、警戒级、低容量、中容量、高容量).情况良好的高容量区主要位于研究区西部的B、M两镇,占地面积共计81.08km2,情况较好的中容量区主要位于研究区南北的大片区域,占地275.05km2,占到全县耕地总量的58.12%,研究区中东部的O、P、H、E四镇土壤重金属属含量较高,其中位于O镇与P镇交界处的耕地土壤重金属污染情况最为严重,整体环境容量处于警戒与超载级别.

2.4 评价结果对比

表7反映了两种不同的评价模式下的耕地土壤重金属污染程度的识别面积占比结果.基于国家管控标准的单因子评价结果显示,研究区As、Hg、Cr、Cd、Pb五种重金属污染评价结果良好,大部分区域属于无污染级别,仅少量区域出现轻微Hg、Cd污染;土壤负载容量结果显示,全域土壤As、Cr、Pb元素处于高容量与中容量之间,Hg、Cd元素出现部分处于Ⅲ级(轻度污染)、Ⅳ级(中度污染)以及Ⅴ级(重度污染)的耕地地块.两种评价方式在区域整体评价结果上趋于一致,却在各类土壤重金属污染程度方面存在明显差异——标准管理评价模式下无污染耕地面积高达73.03%,仅有不足7%的耕地处于轻度污染及以上状态;负载容量评价模式下仅有17.13%的耕地土壤重金属处于高容量状态,更多的耕地(58.12%)重金属总量只属于中等容量,甚至还有约1/4的耕地处于低容量及以下状态.这主要是由于部分采样点重金属检测浓度符合国家管控标准,实际承载总量却超过地区理想负载能力所致.

表7 不同评价方法下的耕地识别面积占比

考虑到标准管理法属于依托土壤重金属浓度开展的终端控制,通过国标GB15618中的风险筛选值确保区域土壤风险控制与安全利用,而土壤负载容量管理法则属于依托土壤重金属总量进行的过程控制,在小区域土壤污染认定与重金属外源污染物控制上更具针对性.两种污染评价模式的评价指标与侧重方向各不相同,因此需综合考虑两种评价模式的反馈结果,最终科学准确地落实县域耕地土壤重金属污染评价.

3 结论

3.1 基于国家标准的常规污染评价结果显示,研究区土壤中As、Hg、Cr、Cd、Pb五种重金属的算术均值均小于国家管控标准,各元素均属于清洁状态,仅Cd元素出现12.73%的点位超标率,略高于全国土壤污染普查公报中的Cd平均超标率.研究区69.49%的耕地处于无污染状态,另有25.71%、4.74%与0.06%的耕地分别处于轻微污染、轻度污染与中度污染状态.

3.2 基于地区土壤背景值的环境负载容量法评价结果显示,研究区土壤中As、Hg、Cr、Cd、Pb的含量均值分别超出当地背景值7.6%、31.9%、-13.6%、47.4%、22.6%;除Cr元素以外其余4种重金属含量均显著高于地区背景值.全域土壤仅17.13%的耕地处于高容量状态,中容量状态下的耕地数量最多,面积占到了全县耕地总量的58.12%,另有22.37%与2.38%的耕地重金属负载容量等级为“低容量”以及“警戒级”.

3.3 比较标准管理法与土壤环境负载容量法对研究区耕地土壤重金属污染的评价结果后发现,两种方法在污染分布趋势上较为一致,但在污染程度定级上存在较大差异.这主要是由于部分采样点重金属检测浓度符合国家管控标准,实际承载总量却超出地区理想负载能力所致.由此可见,单一的土壤标准管理法在小区域重金属污染评价过程中仍存在一定的不足之处,可以借助以地区环境背景值与土壤风险临界值为依据的“双界面”管控模式作为有益补充,这对于小尺度区域及特殊背景值区域的重金属污染评价、土壤污染责任主体认定、农地污染修复程度及风险控制区划等工作都具有重要的意义.

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Criterion selection in assessment of soil heavy metal pollution in farmland on county scale.

LÜ Yue-feng1,2, XIE Li1, SUN Hua1*, GU Wei2

(1.College of Land Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China；2.School of Public Affairs, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)., 2019,39(11)：4743~4751

To improve the scientific validity and accuracy of regional risk assessment of soil heavy metal pollution, a county with high grain yield along Taihu Lake was chosen as a research site to assess the risks of pollution associated with five heavy metals: As, Hg, Cr, Cd, and Pb. Pollution risks were assessed according to two sets of criteria as stipulated by a national regulation (GB15618-2018) and Regional Soil Environment Load Capacity, respectively. Results show that while the two sets of criteria produce converging assessments for the region as a whole, there were considerable differences across different types of heavy metals. In contrast to the “One Size Fits All” model that relied exclusively on concentration criteria, the Soil Environment Load Capacity’s approach, which relied on “dual interface” criteria to control the total stock of pollution, could more accurately capture changes in the accumulation of external-source pollution within certain ranges of temporal and spatial dimensions. To improve the accuracy of regional farmland soil heavy metal pollution assessment, it is recommended that Soil Environment Load Capacity assessment be introduced as a valuable complement to assessment based on general national criteria. This would provide a source of reference for determining soil pollution responsible parties and for drawing risk control zones at the county and township levels.

farmland；soil environmental quality；heavy metals；soil environmental capacity；pollution

X820.2

A

1000-6923(2019)11-4743-09

吕悦风(1993-),浙江杭州人,浙江大学博士研究生,主要从事生态风险评价与土地可持续利用研究.发表论文5篇.

2019-04-22

公益性行业(农业)科研专项经费项目(201503121);农业农村部产地环境污染防控重点实验室开放基金课题(18nybcdhj-9)

* 责任作者, 教授, sh@njau.edu.cn