黄雯 梁河 陶丽 姚晶娟 杨豪

摘要：以浙西某地的表层土壤为研究对象，采用地统计学方法和相关性分析对土壤重金属特征进行研究，利用潜在生态风险指数开展土壤污染风险评价，最终对研究区农用地表层土壤重金属元素进行安全评估。结果表明，研究区表层土壤中Cd、Hg、Pb、Zn具有强烈的空间相关性，而Cr、Ni、As、Cu具有中等空间相关性。Cd-Pb-Zn、Cr-Ni等2类元素组合具有同源性特征，而其他元素不具有明显的自然伴生关系;土壤pH值与各重金属元素之间不存在明显的相关性。土壤重金属单项生态风险指数表现为Hg>Cd>As>Pb>Cu>Cr>Zn>Ni，综合潜在生态危害指数为126.57，生态风险处于轻微水平。区内大部分农用地属于优先保护类土地，安全利用类土地占研究区面积的31.15%，严格管控类土地仅占研究区面积的4.23%。

关键词：土壤重金属;空间变异特征;相关性特征;风险评价;安全性评估

中图分类号：X53;X825

文献标志码：A

文章编号：1002-1302（2020）16-0278-07

土壤是人类生存的物质基础，也是宝贵的不可再生资源。土壤重金属污染是生态环境面临的最严重的威胁之一，直接危害土壤生态系统、农产品、地下水等，并通過食物链危害人体健康。2014年，国土资源部和环境保护部发布的公报显示，我国土壤污染尤其是土壤重金属污染问题严重，全国土壤重金属总超标率达到16.1%，工矿业、农业生产等人类活动及土壤重金属自然背景高是造成土壤重金属污染或超标的主要原因[1]。土壤重金属污染具有高度的空间异质性、污染来源的多样性、隐蔽性及难以修复等特点[2]。因此，本研究在摸清土壤重金属空间变异特征和相关性特征的基础上，对土壤重金属进行潜在生态风险的评价和安全性评估，以期为土壤环境质量评价及持续开发利用和保持生态平衡研究奠定基础。

1 研究区概况

研究区位于浙江省金衢盆地西部，钱塘江上游，地理坐标为118°01′～119°20′E，28°14′～29°30′N，属浙中盆地丘陵区，红土丘陵量大面广;地处中亚热带夏干冬湿区，冬季受大陆气团控制，夏季受海洋气团影响，冬夏长、春秋短，光热充足，降水充沛，年均气温为17.2 ℃，年均降水量为1 620.7 mm，年均日照时数为1 713.2 h。区内农业生态环境良好，平原、丘陵、半山区、山区等农区层次丰富，耕地面积约为 17 333 hm2，其中水田约15 333 hm2，旱地约 2 000 hm2，农业资源丰富，适宜发展绿色农业、特色农业、精品农业和优质农产品生产，是浙江省的商品粮生产基地和农业综合开发重点区域。

2 样品分析测试及研究方法

本次研究在研究区内农用地采集了耕作层（0～20 cm）土壤样品，共计7 479个;样品采集采用梅花取样法进行组合，采用竹铲采集耕作层土壤约2 kg。土壤样品在室温下自然风干，碾磨过2 mm尼龙筛，装至纸袋送交国土资源部杭州矿产资源监督检测中心测试分析。土壤重金属采用HF-HNO3-HClO4体系消解后，采用电感耦合等离子体-质谱法（ICP-MS）测定镉（Cd）、镍（Ni）、铜（Cu）等的含量;采用X荧光光谱法（XRF）测定铬（Cr）、铅（Pb）、锌（Zn）等的含量;采用氢化物发生-原子荧光光谱法（HG-AFS）测定砷（As）的含量;采用冷蒸气-原子荧光光谱法（CV-AFS）测定汞（Hg）的含量[3]。分析过程中加入国家标准土壤样品（GSS-22）进行分析质量控制，试剂均采用优级纯。

使用SPSS 22.0软件对试验数据进行描述性统计和相关性分析，并采用地统计学方法和GS+7.0软件分析重金属元素的空间变异特征[4]，最后利用潜在生态危害指数法和土壤环境质量安全评估法对土壤重金属进行风险和安全评价，并使用MapGIS 6.7软件绘制出土壤环境质量安全评价图。

3 结果与分析

3.1 土壤重金属总体特征

使用SPSS 22.0软件对土壤重金属实测值进行统计分析，结果见表1。由表1可以看出，研究区土壤中As、Cd、Cu的含量高于浙江省土壤背景值[5]，Cr、Hg、Ni、Pb、Zn的含量低于浙江省土壤背景值。重金属元素平均含量表现为Zn（91.84 mg/kg）>Cr（54.52 mg/kg）>Pb（41.99 mg/kg）>Cu（30.01 mg/kg）>Ni（20.35 mg/kg）>As（12.70 mg/kg）>Cd（0.32 mg/kg）>Hg（0.11 mg/kg）。

变异系数（CV）反映土壤重金属样本总体中各样点之间的平均变异程度，其变异系数分级如下：CV>1.0，为强变异性;CV在0.1～1.0之间，为中等变异性;CV<0.1，为弱变异性[6]。8种土壤重金属的变异程度表现为Cd>Pb>As>Zn>Hg>Cu>Ni>Cr，其中Cd、Pb、As和Zn的变异系数均为1.0以上，属于强变异性，空间变异相对显著，说明社会经济等人为因素对土壤重金属污染指数影响较大;Hg、Ni、Cr、Cu属于中等变异性，Ni和Cu的变异系数趋近，说明这2种元素受外界影响比较一致[7]。从数据特征看，研究区土壤重金属污染主要受外源重金属污染的影响。

3.2 土壤重金属的空间变异特征

为研究研究区内土壤重金属的空间变异情况，利用GS+7.0软件对8种重金属元素半方差函数模型进行拟合（表2），根据判定系数（r2）最小和回归平方和（RSS）最大选取最优的拟合模型[8]。

研究区土壤各重金属元素的半方差函数拟合模型如图1至图8所示。块金值与基台值之比可以表明系统变量的空间相关性程度，若比值<25%，说明系统具有强烈的空间相关性;若比值在25%～75%之间，表明系统具有中等的空间相关性;若比值>75%，说明系统空间相关性很弱[9]。由表2可知，研究区内土壤Cd、Hg、Pb、Zn块金值与基台值之比小于25%，具有强烈的空间相关性，说明这4种元素受土壤内在属性如成土母质、土壤矿物及地形的影响较大;土壤中Cr、Ni、Cu、As的块金值与基台值之比介于25%～75%之间，表现出中等空间相关性，说明这些元素受到了土壤内在因素如地质背景和人为因素（如耕作措施、施肥、种植制度等）的共同作用[10-11]。变程表明随机变量在空间上的自相关性尺度。研究区土壤8种重金属元素的空间自相关范围为1 350～38 030 m，该值远大于在小面积地球化学异常区内进行高密度采样获得的土壤元素含量半方差函数的变程[12]。其中Cr、Cd、Ni、Pb、Zn和As的空间自相关性尺度相对较大，而Hg和Cu的自相关性尺度较小，说明局部地区土壤中Cu、Hg受外界环境影响较大[13]，仅在变程范围内存在空间自相关性，超出此范围，空间自相关性消失。

3.3 各重金属之间以及与pH值的相关性特征

土壤重金属来源复杂多样，通过分析各重金属元素含量的相关性，可以推测重金属的来源是否相同。一般情况下，若元素间的含量显著相关，说明它们出自同一污染源的可能性较大。在Pearson相关性系数计算基础上，应用SPSS 22.0软件，采用组间联结的方法对各变量间进行聚类统计[14]，分析表层土壤元素组合特征。由图9可知，组间联结距离<5 时，显示了Cd-Pb-Zn、Cr-Ni等2类元素的组合特征，显示同源特征。组合特征可能与地质背景有关[15]。

由表3可知，8种土壤重金属元素中Pb-Cd、Zn-Cd、Zn-Pb和Cr-Ni的相关系数较高，为显著正相关。其他重金属元素相关系数较低，大多在 0.2～0.4之间，相关性不大，不具有明显的自然伴生关系，说明污染的同源性可能性较低，因而可推测表层土壤中这些重金属元素受人类活动的影响，使外源重金属元素进入土壤中，进而降低了各元素间的相关性。

多位专家学者的研究表明，土壤中pH值的大小影响着重金属离子吸附-解吸的效果[16]。由表3可知，研究区土壤pH值与各金属元素之间的相关系数均较小，说明研究区8种土壤重金属与土壤pH值之间不存在显著相关性，研究区的pH值与土壤重金属之间的相关关系有待进一步研究。

3.4 不同土壤类型的重金属特征

由表4可知，红壤、黄壤和石灰岩土中全部或大部分重金属元素含量高于全区均值，而粗骨土、潮土、水稻土和紫色土中大部分重金属元素含量低于全区均值。这是由于红壤、黄壤和石灰岩土主要分布在低山丘陵区，由于风化岩石地质背景的影响，重金属含量较高，而粗骨土、潮土、水稻土和紫色土主要分布在平原区，由于河流的冲刷作用带走了部分重金属，降低了重金属含量[17]。

3.5 土壤重金属生态风险评价

潜在生态危害指数法是由瑞典科学家Hkanson提出的[18]，本研究采用潜在生态危害指数法对研究区土壤重金属生态风险进行评价，其计算公式如下：

式中：RI为综合潜在生态危害指数;Eir为某单个重金属i的潜在生态危害系数;Tir为重金属i的毒性响应系数，各重金属的毒性响应系数分别为Cd=30、Hg=40、As=10、Pb=5、Cr=2、Ni=1、Cu=5、Zn=1;Cis为土壤重金属i的實测平均值，mg/kg;Cin为重金属i的参照背景值，即研究区土壤元素环境背景值[19-21]，mg/kg。表5为重金属生态危害评价标准。

综上所述，利用潜在生态危害指数法对研究区土壤重金属的潜在生态危害评价，结果见表6。由表6可知，研究区土壤重金属总的生态危害程度属于轻微，其中Cd和Hg的生态危害为中等，其他元素的生态危害均属于轻微。通过计算各重金属单项潜在生态危害指数与综合潜在生态危害指数的比值[22]，得到其对综合潜在生态危害的贡献率，Hg对综合潜在生态危害的贡献率为39.50%，说明Hg是研究区土壤生态风险的主要来源。

3.6 土壤环境质量安全评价

以影响土壤环境质量安全的Cd、Hg、Pb、As、Cr、Ni、Cu、Zn等8种重金属元素作为评估指标，在对土壤重金属地球化学等级评价的基础上，按照GB15618—2018《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》[23]，对工作区农用地表层土壤采样点重金属元素进行安全评估，根据评估结果将其分为3类：优先保护类，低于或等于风险筛选值;安全利用类，高于风险筛选值而低于或等于风险管制值;严格管控类，高于风险管制值。

根据上述土壤环境质量安全类别划定要求，研究区优先类的保护土地面积为554.72 km2，分布在研究区大部地区，占调查区面积的64.62%（图10），优先保护类土地的耕地应优先划为基本农田，永久保护;安全利用类土地的面积为267.43 km2，主要分布在研究区中部和北部，占调查区面积的31.15%，安全利用类土地的耕地应加强土地质量定期监测工作，采取农艺调控、替代种植等措施，降低农产品超标风险;严格管控类土地的面积为 36.29 km2，主要分布在研究区北部，占调查区面积的4.23%，重度污染耕地严禁种植食用农产品，应逐步实施种植结构调整和耕地修复计划。

4 结论

研究区土壤重金属元素平均含量从高到低依次为Zn（91.84 mg/kg）、Cr（54.52 mg/kg）、Pb（41.99 mg/kg）、Cu（30.01 mg/kg）、Ni（20.35 mg/kg）、As（12.70 mg/kg）、Cd（0.32 mg/kg）、Hg（0.11 mg/kg），土壤重金属中As、Cd、Cu等元素的含量高于浙江省土壤背景值，Cr、Hg、Ni、Pb、Zn等元素的含量小于浙江省土壤背景值。

应用GS+7.0软件绘制研究区各元素的半方差函数，可知道土壤中Cd、Hg、Pb、Zn等具有强烈的空间相关性，表明这4种元素受土壤内在属性影响;Cr、Ni、Cu、As等具有中等强度的空间相关性，表明这4种元素由土壤内在属性和人为因素共同起作用。Hg和Cu的变程较小，说明这2种元素可能主要受到较小尺度因子的影响。

应用SPSS 22.0软件计算各金属元素的Pearson相关性系数，可知8种土壤重金属元素中Pb-Cd、Zn-Cd、Zn-Pb和Cr-Ni的相关系数较高，为显著正相关。其他重金属元素相关系数较低，大多在 0.2～0.4之间，相关性不大，不具有明显的自然伴生关系。而土壤pH值与各金属元素之间的相关系数均较小，说明研究区8种土壤重金属元素含量与土壤pH值之间不存在显著相关性。红壤、黄壤和石灰岩土由于风化岩石地质背景的影响，土壤重金属元素含量高于全区均值，而粗骨土、潮土和水稻土受到冲刷作用和溶滤作用的影响，土壤重金属含量低于全区均值。

土壤单项潜在生态危害指数从高到低分别是Hg、Cd、As、Pb、Cu、Cr、Zn、Ni。其中Cd和Hg的生态危害指数达到40以上，生态危害属于中等，其他元素的生态危害均属于轻微。综合潜在生态危害指数为126.57，显示研究区生态风险为轻微等级。

研究区优先保护类土地面积为554.72 km2，分布在研究区大部分地区，应优先划为基本农田，永久保护;安全利用类土地面积为267.43 km2，主要分布在研究区中部和北部，应加强土地质量定期监测工作，降低农产品超标风险;严格管控类土地面积为36.29 km2，主要分布在研究区北部，应严禁种植食用农产品并逐步开展耕地修复计划。

参考文献：

[1]环境保护部，国土资源部. 2014年全国土壤污染状况调查公报[EB/OL]. （2014-04-17）[2019-01-18]. http：//www.zhb.gov.cn/gkml/hbb/qt/201404/t20140417_270670.html.

[2]郑国璋. 农业土壤重金属污染研究的理论与实践[M]. 北京：中国环境科学出版社，2007.

[3]中国地质调查局. 生态地球化学评价样品分析技术要求（试行）：DD 2005—03[S]. 北京：中国地质调查局，2005.

[4]胡碧峰，王佳昱，傅婷婷，等. 空间分析在土壤重金属污染研究中的应用[J]. 土壤通报，2017，48（4）：1014-1024.

[5]董岩翔，郑 文，周建华，等. 浙江省土壤地球化学背景值[M]. 北京：地质出版社，2007：129-145.

[6]牟 力，張 弛，滕 浪，等. 山区谷地铅锌矿区稻田土壤重金属污染特征及风险评价[J]. 山地农业生物学报，2018，37（2）：20-26.

[7]柳云龙，章立佳，韩晓非，等. 上海城市样带土壤重金属空间变异特征及污染评价[J]. 环境科学，2012，33（2）：599-605.

[8]陈小磊，徐明星，简中华. 湖州市东南部农田土壤重金属分布特征及污染评价[J]. 河海大学学报（自然科学版），2017，45（6）：495-502.

[9]Lin Y P. Multivariate geostatistical methods to identify and map spatial variations of soil heavy metals[J]. Environmetal Geology，2002，42（1）：1-10.

[10]钟晓兰，周生路，李江涛，等. 长江三角洲地区土壤重金属污染的空间变异特征——以江苏省太仓市为例[J]. 土壤学报，2007，44（1）：33-40.

[11]刘 伟，郜允兵，潘瑜春. 农田土壤重金属空间变异多尺度研究[J]. 江苏农业科学，2018，46（23）：357-361.

[12]史文娇，魏 丹，汪景宽，等. 双城市土壤重金属空间分异及影响因子分析[J]. 水土保持学报，2007，21（1）：59-64.

[13]李艳利，肖春燕，王守全，等. 焦作市城区土壤重金属空间变异特征及污染评价[J]. 水土保持通报，2014，34（3）：271-276.

[14]宋恒飞，吴克宁，刘霈佳. 土壤重金属污染评价方法研究进展[J]. 江苏农业科学，2017，45（15）：11-14.

[15]Rafique N，Tariq S R. Distribution and source apportionment studies of heavy metals in soil of cotton/wheat fields[J]. Environmental Monitoring and Assessment，2016，188：309.

[16]黄登红. 高原山区茶产地土壤重金属综合评价与风险区识别研究[D]. 贵阳：贵州师范大学，2017.

[17]Mohammad T K N，Manijeh G T，Mohammad H M.Assessment of As and Cd contamination in topsoils of Northern Ghorveh （Western Iran）：role of parent material，land use and soil properties[J]. Environmental Earth Sciences，2011，64（5）：1203-1213.

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

[19]赵沁娜，徐启新，杨 凯. 潜在生态危害指数法在典型污染行业土壤污染评价中的应用[J]. 华东师范大学学报（自然科学版），2005（1）：111-116.

[20]郭 平，谢忠雷，李 军，等. 长春市土壤重金属污染特征及其潜在生态风险评价[J]. 地理科学，2005，25（1）：108-112.

[21]Wang M L，Liu R H，Lu X Y，et al.Heavy metal contamination and ecological risk assessment of swine manure irrigated vegetable soils in Jiangxi Province，China[J]. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology，2018，100（5）：634-640.

[22]罗艳丽，贾宏涛，武红旗，等. 新疆伊宁县牧区土壤重金属潜在生态风险评价[J]. 环境保护科学，2015，41（6）：99-103.

[23]生态环境部，国家市场监督管理总局. 土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）：GB 15618—2018[S]. 北京：国家标准出版社，2018.