重金属污染的特征范例(12篇)
重金属污染的特征范文篇1
关键词：大沽河流域；重金属污染；地理信息系统（GIS）
中图分类号：X53文献标识码：A文章编号：0439-8114（2016）20-5207-04
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2016.20.011
Abstract：Especiallyheavymetalcontaminatedsoilpollutionproblems，whichisoneoftheproblemsofdevelopmentmustfaceandneedtobeaddressed.FarmlandsoilsurfaceDaguwatershedwasstudiedusingagrid-shapedsample，collected124soilsamplesDaguriverbasin.Usingchemicalmethodsformeasuringthefiveheavymetals（As，Cd，Cr，Hg，Pb）content，basedinShandongandthecountry'ssoilbackgroundvaluedata，statisticalanalysis，correlationanalysisandcomparativeanalysiswereconducted.Usingthesplinedifferentialmethod，fivekindsofspatialdistributionofheavymetalsinthematicmappingwasachievedwhichbasedonthisdatausingArcGIS.Characteristicsofheavymetaldistributioncharacteristicsandhumanactivitiesandbasinwereanalyzed，whichpointedoutseriouspollutedareas.TheregionaldistributionofheavymetalpollutionprovidedareferenceforintegratedcontrolandindustrialplanninganewroundofDaguriverbasinsoil.
Keywords：Daguriverbasin；heavymetalpollution；geographicinformationsystem（GIS）
大沽河是青u的母亲河，新一轮大沽河流域综合治理开发正在展开，作为发展载体的土地与土壤质量，是开发治理的基础和重要一环，土壤的污染特别是重金属污染问题，是发展必须面临和需要解决的问题。统计资料表明，中国受Cd、As、Cr、Pb等重金属污染的耕地面积近2000万hm2，约占耕地总面积的1/5，合计经济损失至少200亿元[1，2]。陈同斌等[3]利用筛选得到的120个清洁土样，分析统计得到北京市土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn的背景值；管东生等[4]利用47个代表性土壤点得到广州表土的Cu、Nj、Zn、Pb、Cr背景值分别为10.3、23.1、112.8、58.3、42.0mg/kg，并指出汽车尾气和农业化学物质的投入是广州土壤中Pb污染的重要来源；郭平等[5]以长春市区土壤为对象，研究土壤中重金属污染的特征，指出长春市区土壤重金属污染较重，污染源的空间差异性引起不同功能区土壤中重金属元素的含量不同；Bai等[6]研究珠江口土壤重金属的总浓度、分布和污染水平指出，大部分重金属在沟和河岸湿地没有显著不同，而多变量分析表明，部分重金属污染主要来源是人为；Li等[7]综述了中国重金属污染的现状；Zhao等[8]研究了重金属污染对人体健康造成的影响。
使用GIS中克里格插值制作专题图来直观展示土壤重金属污染已成为一种主要表达土壤空间分布的形式，且取得了广泛应用。胡克林等[9]在面积为1039km2的北京市大兴区布设了70个取样点，测定了其表层土壤重金属Cu、Zn、Pb、Cr、Cd、Ni、As、Se、Hg和Co的含量。采用Kriging最优内插法得到了表层土壤重金属含量的空间分布图，表明土壤重金属含量与土壤质地和有机质含量关系密切。
本研究以大沽河流域农田表层土壤为研究对象，在土壤理化特性数据的基础上，分析大沽河流域农田土壤重金属的空间分布状况，所选用的插值方法是样条函数法，土壤重金属的GIS空间分布图的绘制为大沽河流域的综合整治开发提供理论基础。
1材料与方法
1.1研究区域概况
大沽河流域位于胶东半岛西部，约在东经120°03′～120°25′，北纬36°10′～37°12′。流域总面积4631.3km2，其走向大致与干流走向相同。流域北部为山区和浅山丘陵区，南部为山麓平原和平原洼地，地势北高南低，地形坡度由北向南逐渐变缓。流域范围（图1中虚线内区域）包括烟台市的莱州、招远、莱阳和青岛市的莱西、平度、胶州、即墨、城阳部分地区。
1.2土壤采集
按照《农田土壤环境质量监测技术规范》[10]，栅格式采样，剥离表层浮土，使用洛阳铲，采集0～20cm的耕层土壤，在采集过程中，采用便携式GPS精确定位，并记录装袋，共124个采样点（图2）。采样点的布设以能代表研究区土壤环境质量为原则[11]。具体采样原则为：①采样点选择在土壤环境好的区域；②不在住宅周围、路旁、沟渠、粪堆附近等人为干扰明显地点或水土流失严重以及表土破坏明显的地点采样；③选取有代表性的地点，并以该点为中心，在其周围100m的区域内采集3～5个土壤样品，将样品混匀后用四分法取约1kg作为该点的土壤样品；④采样时尽量使采样点涉及所有土地利用类型，大体了解样点周围土地利用和土地覆被情况。
1.3化学分析与数据处理
1.3.1重金属含量化学检测土壤样品采用HNO3-HClO4-HF法消解，其中Hg用冷原子吸收法测定，As和Cr用原子吸收分光光度法测定，Pb和Cd用石墨炉原子吸收分光光度法测定，具体测定方法参照文献[12]。为了测定的准确度，在进行上述元素分析时，每10个测定样品用标准土壤样品校验。10%～20%的平行样分析用于控制试验的精密度，绝大多数平行样之间的相对平均偏差小于5%。
1.3.2数据分析与GIS制图空间插值是空间数据分析的常用方法，样条插值法是最常用的空间插值方法之一，3次样条插值（简称Spline插值）是通过一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程，该方法实质上是利用区域化变量的原始数据的结构特点，对未采样点的区域化变量的取值进行线性无偏最优估计的一种方法。本研究采用软件ArcGIS9.2中GeostatisticalAnalys（地统计分析）模块，用样条差值法对研究区中土壤重金属含量进行最优、无偏空间插值，阈值依据国家规定的土壤环境质量二级标准。
2结果与分析
2.1统计分析
受人类活动、自然改造、长期风化等影响，表层土壤中重金属元素的含量和分布状态会发生一定的演变，统计土壤重金属元素的背景值，有助于正确认识农业地质环境与土壤重金属污染总体状况，对进行土壤改良和农业产业规划具有重要意义。
本试验参考多目标区域地球化学调查方法，以表层土壤重金属元素的均值作为土壤背景值，进而评价土壤重金属元素的丰缺及土壤的环境质量。评价指标包括前四阶统计量（均值、方差、偏斜度和峰值），另外还包括了中数、最大最小值和变异系数（表1）。
研究区域的均值与全国背景值[13]相比，研究区域内As、Cr、Hg均低于全国背景值，其中Hg的背景值仅为全国背景值的1/2左右，说明这3种重金属污染较轻。此外，Cd略高于全国背景值，Pb与全国背景值相当。
与山东省背景值相比，研究区As、Cr、Pb要明显低于山东省背景值，均在80%左右，但Hg的含量约高于山东背景值的两倍，另外Cd也略高于山东省背景值。
从变异系数来看，变异系数最大的为Hg，最大值与最小值相差约10倍，这与城市污染与人类活动有密切关系；变异系数最小的是Pb，其他3种重金属元素变异系数均介于0.2～0.3之间。
从相关分析来看，Hg和Cr的相关系数最高，达到0.37，这在一定程度上可能与人类滥用化肥有关。另外，As和Pb的相关系数也比较高，其他元素相关系数较小，说明原始土壤分布起主要作用。
2.2GIS制图
土壤中适量的重金属元素是植物生长发育所必需的，但当重金属元素超标则会导致土壤环境污染、危害植物的生长发育，通过食物链进入人体，危害人体健康，分析无人的区域重金属分布特征，可以为土壤的综合控制和产业规划提供依据。
从研究区大沽河流域土壤重金属元素含量等值线图3可以看出，砷（As）元素的区域分布特征明显，极值出现在莱西日庄镇、祝沟镇一带，含量超过18.7mg/kg，流域北部莱西段大沽河直流和南部胶州湾西海岸含量较低（图3a）；Cd元素总体分布比较均匀，在城阳区河套、莱西马连庄镇和莱西城区东部出现极值，这可能与这一带工业和农业污染有关（图3b）；Cr元素总体出现西低东高的趋势，表现出流域特性，莱西城区北部马连庄一带分布较高，靠近即墨区域含量较高（图3c）；Hg的含量与人类活动有密切关系，莱西城区、胶州城区、城阳河套、上马街道等区域含量较高，此外，在大沽河支流小沽河上游出现极值，因北部靠近招远市，可能与这一带的矿产开发有关（图3d）；Pb的含量与As的含量出现相同的趋势，即在莱西祝沟镇一带出现极值，含量超过45.7mg/kg，在即墨蓝村镇周边含量较高，可能与这一带的鞋业产业发展有关，此外，在大沽河入海口处含量较高，说明Pb含量具有一定的流域特性（图3e）。
3小结
大沽河流域是青岛城市发展非常重要的水源地，是青岛的母亲河。本研究以大沽河流域为研究区域，以大沽河流域农田表层土壤为研究对象，在土壤理化特性数据基础上，通过统计分析的方法研究了5种重金属（As、Cd、Cr、Hg、Pb）含量和大沽河流域农田土壤重金属的空间分布状况，基于此数据使用ArcGIS实现了5种重金属元素的空间分布专题制图，可以为新一轮大沽河流域土壤的综合控制和产业规划提供依据。
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重金属污染的特征范文篇2
1.实验方法
1.1采样点的位置河流水样的采集首先需要在河段上选择监测断面，然后在监测断面上布设监测垂线，最后在检测垂线上确定采样点。
1.2水样采集本次采样时间为2014年4月11日，地点为武河人工湿地，利用采样器在每个采样点采集水样500ml，装入玻璃瓶中，并做好标记，带回实验室备用。
1.3实验原理电感耦合等离子体焰炬温度可达6000-8000k，当将样品由进样器引入雾化器并被氩载器带入焰炬时，样品中的组分被原子化、电离、激发，以光的形式发射出能量。不同元素的原子在激发或电离时，发射不同波长的特征光，根据特征光的波长可进行定性分析。元素的含量不同时，发射特征光的强度也不同，据此可以进行定量分析[15]。
1.4实验仪器和试剂
1.4.1实验仪器（1）烧杯；（2）0.45μm孔径滤膜；（3）10ml针管；（4）100ml容量瓶；（5）移液管1支；（6）电感耦合等离子体原子发射光谱仪（ICP-AES）；
1.4.2实验试剂（1）优级纯浓硝酸
1.5实验过程与步骤（1）水样处理：样品采集后立即通过0.45微米滤膜过滤，弃去初始的50~100ml溶液，收集所需体积的滤液并用（1+1）硝酸把溶液调节至pH<2。废水试样加入硝酸至含量达到1%。（2）空白样品：测定每批样品时，应取与样品相同体积的水按以上处理方法相同的步骤获取空白样品。（3）测定：调节好仪器工作参数，先测定试剂空白溶液、水样的值，将消解好的样品放入电感耦合等离子体原子发射光谱仪（ICP-AES）中进行测定，扣除空白值后的元素测定值即为水样中该重金属元素的浓度。
1.6实验结果根据仪器的性能，对每个元素选定2～3个谱线进行测定。然后，综合分析观察每条谱线的谱图强度及干扰情况，选择测定各元素的最佳波长。
2.结果与分析
经上述运算得到所测重金属单项质量等级Pi及综合质量等级七参数7G、五参数5G（不含Cd与Hg），评价结果如表4。上述数据表明:各重金属的单项质量等级Gi随重金属的不同而有较大差别。总体上看重金属元素、Cr、Cu、Pb等级较低，在1左右且都没有超过2，这说明、Cr、Cu、Pb这几种金属元素在武河湿地中污染较轻，水质为Ⅰ类。由图1可知，的质量等级在3号点略有下降，这是由于此处陷泥河河水汇入起到了稀释作用。此后质量等级迅速升高在6号点达到最大0.84，这是由于两侧的河水再次汇聚，重金属在此富集，但是水质仍然为Ⅰ类。由图2可知，Cr的质量等级在1、2、3、7、8号点为0，在4、5、6号点的质量等级超过1但是不到2。质量等级在1、2、3、7、8号点为0在4、5、6号点升高说明武河湿地中的Cr元素是由陷泥河和南涑河带来的，但是质量等级低，污染并不严重，水质属Ⅱ类。由图6可知，在1、2、4、7、8号点Cu的质量等级为0，即重金属Cu的浓度为0，并未检测出重金属Cu污染。3、5、6质量等级升高这是由于陷泥河和南涑河汇入带来的。由图7可知，Cr的质量等级在1、2号点为0.9左右，3、4号点为0.4左右呈下降趋势，这是由于陷泥河河水汇入起到了一定的稀释作用。7号点到6号点质量等级上升则是由于南涑河汇入带来的Cr元素，则南涑河是武河湿地Cr污染源之一。
由图3可知，重金属元素Cd的质量等级在各采样点中均超过1，但是最大等级仍未达到3，说明总体水质较好污染并不严重。由图5可知，重金属元素Zn的质量等级在各采样点中波动较大最小可为0最大则超过3，水质在不同河段变化较大。在5号点达到最大值，是由于此处河流较宽水流流速慢重金属Zn在此大量富集。由图4可知，重金属元素Hg的质量等级数值较大普遍在4以上，最大可达7.24，水质为劣Ⅴ类，Hg含量严重超标污染严重。综合质量等级评价，选用了、Cr、Cu、Pb、Cd、Zn、Hg七个参数和、Cr、Cu、Pb、Zn五个参数的评价。由图8七参数综合质量等级变化可知，全河段综合质量等级均在4以上，水质为Ⅴ类和劣Ⅴ类，污染严重。图9五参数综合质量等级变化表明，河段质量等级在1左右，水质为Ⅰ类和Ⅱ类，水质好污染较轻。五参数和七参数评价结果出现较大差距主要是由于七参数中Hg元素在全河段中浓度较大污染十分严重，其权重大拉高了该河段的综合质量等级，表明了该河段的主要重金属污染是Hg元素。图4Hg的质量等级变化和图8七参数综合质量等级变化无论是数值还是变化趋势都十分相似，也表明了Hg元素是该河段的主要重金属污染物。
由表4和图10可知：1号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>Zn>Pb，无、Cr、Cu污染；2号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>Zn>Pb>，无Cr、Cu污染；3号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cu>Cd>Pb>>Zn，无Cr污染；4号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>Zn>Cr>>Pb，无Cu污染；5号点的重金属污染物污染情况是Hg>Zn>Cd>Cr>Cu>>Pb；6号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>Zn>Cr>>Cu>Pb；7号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>>Pb，无Cr、Cu、Zn污染；8号点的重金属污染物污染情况是Hg>Cd>Zn>>Pb，无Cr、Cu污染。
3.结论
重金属污染的特征范文篇3
矿山岩土工程是伴随着人类工程活动对于环境影响的深度和广度不断增加的同时人类面临环境问题日益突出的必然结果。由于人们对于自然环境的认识水平的限制使得人类在采取工程活动的时候以及营造人类良好环境的时候不可避免的给生存环境带来了极大地威胁和影响，这样不仅威胁了人类的健康安全同时也对人类直接相关的生存环境造成了严重的破坏，使得传统的岩土工程发展到现在面临了一些新的问题。岩土工程主要是以工程为目的来研究岩土的工程性质，通过对岩土工程措施来对岩土进行整体整治和改造进而使岩土工程性质或者环境满足工程的具体需要。因此本文转换思路从以下几个方面进行了研究，首先是介绍了国内外金属矿山岩土工程环境研究历程；其次是分析了金属矿山岩土工程对环境所产生的问题；最后是分析了金属矿山岩土工程对环境的影响机理。
1金属矿山岩土工程环境研究现状
环境岩土工程是属于跨学科的边缘学科，它覆盖了大气圈、生物圈、水圈、地质微生物圈以及岩石圈等多种环境下土和岩石及其相互作用的问题，其主要用来研究在不同环境周期的作用下的工程问题。现在对于岩土工程的环境研究主要关注在以下几个方面，首先是废弃物填埋场及污染土处理的相关内容；其次是小环境岩土工程的研究，主要集中在垃圾土、污染土的性质理论与控制等方面同时这些检测方法简单，对其应用技术以及方法的创新非常注重，强调了技术的实用性与先进性；最后是现在对于岩土工程不仅从理论上而且在技术上还非常重视研究在保护环境方面的实际工作，欧美等发达经济国家都有一整套填埋场的规划勘探以及设计运行的规范。
2金属矿山岩土工程环境影响问题分析
在研究金属矿山对于岩土工程环境影响分析的时候首先要关注矿区自然地理的一些基本情况，其中就包括了金属矿区的交通地理位置、矿山开采进度情况、地形地貌情况、气象水文特征、地层岩性和地质构造、金属矿山形成情况、工程地质条件等，这些都是在研究金属矿山对于岩土工程环境影响需要首先考虑的因素。同时研究主要从两个方面展开其一是金属矿山开采对于岩土工程对于环境的影响，主要包括了主要包括了重金属污染对矿区岩土工程环境改变的机制等；其二是金属矿山岩土工程影响问题以及防治技术研究，主要包括了矿山构筑物地面设施等技术的研究。
金属矿山开采对岩土工程环境的影响主要是以下几个方面，主要包括了地下开采引起的地面变形和地面塌陷、矿山废石和尾矿对矿山环境的影响以及尾矿库及露天矿坑的安全问题等。在矿山开采过程中会有废气粉尘和废渣等的排放会造成大气污染和酸雨的形成，矿山开采使地下采空、矿坑积水、诱发矿山地质灾害造成大量人员伤亡和经济损失，由于地下采空以及地面坡开挖影响了山体斜坡稳定进而导致开裂崩塌和滑坡等地质灾害。金属矿山岩土工程环境影响中主要存在以下问题，一是对矿山岩土工程环境的问题没有进行全面详细普查尚未建立全国性的矿山岩土工程环境信息库，；二是多数矿山企业在问题出现时都很积极地与相关科研机构合作对岩土工程环境问题进行研究，但是一旦问题暂时解决就不再进行深入研究使得矿山岩土工程环境问题的研究多为短期行为，缺乏长期性以致研究资料不连贯以及利用价值不高形成一种成果虽多但是效果不大；三是矿山岩土工程环境的研究尚未纳入国家防灾减灾体系，只是针对单个或几个问题从技术和安全生产角度给以解决进而缺乏系统化；最后是矿山生产属高危险行业而岩土工程环境问题的防范需投入大量资金和人力物力，却没有直接经济产出，缺乏对于金属矿山岩土工程问题的研究规范性。
3金属矿山岩土工程环境污染影响机理研究
金属矿山岩土工程对环境污染的影响机理是十分重要的，对于以后处理污染岩土工程环境问题做出了一个铺垫。对于金属矿山岩土工程环境污染影响机理的研究主要包括矿区土壤重金属污染机理、地表水与地下水污染机理、尾矿库污染形成机理三个方面。首先是矿区土壤重金属污染机理的研究，当土体密实度增加的时候，金属离子的扩散速度有较为明显的降低，扩散范围也明显减小，其可能的物理原因有土中粘粒含量增加，其可能的化学原因粘土颗粒与土中污染物有物理和化学的吸附及其他化学反应，土壤中化学环境对污染物迁移的影响也是非常显著的，有时候要远大于土壤压实程度甚至粘粒含量的影响。其次是对地表水和地下水的污染机理研究，针对这种流动特征对运移问题进行了研究其运移特征和影响因素是基础条件。最后是对尾矿库污染形成机理的研究，通过大量试验研究结果可知尾矿是否会发生酸性排水和重金属释放主要受到其中碳酸盐矿物的含量的制约。同时对于后期的金属矿山岩土工程环境污染机理的发展趋势主要包括了以下几个方面，主要包括了矿山土壤重金属污染机理试验、重金属污染对岩土工程特性的影响、矿山水体重金属污染机理试验、矿山环境地质条件影响预测、矿区及周边污染机理以及重金属在水和土壤中的迁移特性等。
参考文献
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重金属污染的特征范文篇4
工业化，城市化，经济增长和能源需求增加导致城市空气质量深刻恶化[1]。经过多年对大气颗粒物进行的深入研究表明，其对环境的影响很大，比如能够改变太阳辐射的平衡并且降低能见度等，由于地区环境、经济的发展存在着差异，大气颗粒物的化学成分、组成具有很大变化[2]。空气中的悬浮颗粒物通常分为总悬浮颗粒物（TSP）和可吸入颗粒物[3]。可吸入颗粒物是指空气动力学粒径小于10μm的分散在大气中呈固态或液态的颗粒状物质，是目前大气环境质量评价中的一个通用的重要污染指标。在PM10中，小于2.5μm的颗粒物（PM2.5）称为细颗粒物，介于2.5~10μm之间的颗粒物（PM2.5~10）称为粗颗粒物[4]。这些细颗粒物粒径小，在大气中滞留时间长，通过呼吸作用进入人体后可以沉积在肺泡内，从而危及人类健康。PM2.5由于其比表面积较大，携带有大量重金属、PAHs、诱变剂以及病菌等有毒有害物质，比起粗颗粒物更容易对人体健康构成威胁。研究表明，PM2.5与人类呼吸道疾病、心肺疾病引起的死亡率呈正相关关系[5]。
大气颗粒物中的重金属进入人体的途径主要有呼吸作用[6]、吞食作用[7]和皮肤接触。大气气溶胶是影响辐射传输的一个重要因素，它不但吸收和散射太阳辐射，影响大气的光学性质，改变大气能见度，而且对地气系统的辐射能量平衡也有重要影响。PM2.5细粒子污染对城市灰霾的形成及能见度的恶化有极大贡献。气溶胶粒子数浓度日际变化，主要受降水、风速、风向及相对湿度等气象条件的影响。偏东风有助于气溶胶浓度的增加[8]。能见度和细粒子质量浓度呈现较好的负相关，而与PM10质量浓度的相关性就差一些。细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子。可以尝试利用细粒子质量浓度的观测结果来估算大气能见度。1999年6月持续高温期间即使细粒子质量浓度很高，能见度并不很低，而2000年1月细粒子质量浓度在并不高的情况下，能见度却较低。这可能是因为细粒子中的成分不同的缘故，因为能见度的细粒子中主要的化学组分具有密切关系。活跃的光化学可能是前者的主要来源，燃煤可能是后者的主要来源，二者在化学成分上具有很明显的差别[9]。有研究表明：全球变暖会导致地表水分蒸发的增加，从而引发全球干旱化的发展和加剧，干旱半干旱区问题将变得更为严重。对1970－1990年中国大气水分的变化研究表明：大气水分在20年中是增长的，其中增长多在对流层低层，主要增长地区在东北、西南和南部沿海地区，在华北和中南部分地区却呈下降趋势。大气水分与地面气温的关系取决于地区与季节。在东北地区，大气水分的增长与地面气温增暖相一致，华北地区则不然；在西南地区只有秋、冬两季的大气水分与地面气温有明显的相关关系。大气水分与降水具有密切的正相关关系。美国的相对湿度也呈下降趋势，与水滴蒸发成负相关关系。蒸发增加40%，相对湿度减少25%~45%，湿度减少是造成干旱的原因之一[10]。
乌鲁木齐市由于其特殊的地理位置、气象因素等条件使得其冬季采暖期风速变为全年最小，极易出现阴雾天气。此种气象现象经常持续数天使得大气污染物不易水平运动和扩散稀释，随大气污染物不断累积，阴雾范围也随之扩大，导致采暖期内的乌鲁木齐市经常笼罩在烟雾之中[11]。可吸入颗粒物又是乌鲁木齐市最为严重的大气污染物。过去几年，政府采取了一系列污染治理措施，但是到后期可吸入颗粒物浓度变化不明显。到目前为止，关于乌鲁木齐市大气颗粒物中可吸入颗粒物的污染特征和源解析研究较少，而对于与人体健康和大气能见度密切相关的细粒子（PM2.5）的研究则更少。本实验通过采集乌鲁木齐市一年的可吸入颗粒物并对其进行分析研究，探讨了大气可吸入颗粒物中重金属在采暖期和非采暖期的变化规律，并对不同的重金属的来源进行了解析，同时还对其污染水平进行了评价。
1材料和方法
1.1样品采集
本研究从2009年7月－2010年4月，在新疆大学5号楼楼顶（北纬43°77′、东经87°61′）采集大气可吸入颗粒物样品。采样设备有日本产NL20型撞击式大气颗粒物采样头、转子流量计、真空泵组成。采样头设定流量为20L/min，样品的采集时间设定为24h，总共81个样品。该采样头共有3层构成，第一层放有2500QAT-UP型环形滤膜可以截留dp>10μm的颗粒；第二层放有2500QAT-UP型环形滤膜可以截留2.5~10μm的颗粒（PM2.5~10）；最底一层放有QR-100型滤膜，可以截留dp<2.5μm的颗粒，采样介质为玻璃纤维膜，采样前后滤膜均恒温恒湿48h（温度25℃，湿度50%）并称重以确定可吸入颗粒物的质量浓度。
1.2样品的前处理
将1/2的样品滤膜剪碎，放入消解瓶内，加人6mLHNO3，3mLHClO4。瓶口放置小玻璃漏斗，放置过夜后在电板上加热至近干，取下小玻璃漏斗。电板上再加热至HClO4耗尽，取下样品冷却。用10mL左右的1%HNO3淋洗瓶壁，继续于电板上加热，保持微沸10min，取下冷却，微孔滤纸过滤，用1%HNO3定容至25mL容量瓶中，摇匀待测。取同批号，等面积空白滤膜按样品超声波提取及消解过程消解，测定空白值[12]。
1.3重金属测定
待测样品中Mn、Cr、Pb、Ni和Cu，Fe采用原子吸收分光光度法测定；Hg、As检测用双道原子荧光光谱法检测定。
2结果与讨论
2.1PM2.5~10和PM2.5质量浓度的分析
PM2.5和PM2.5~10样品的质量浓度变化如图1所示，PM2.5-10质量浓度范围为12.3~138.9μg/m3平均值为79.85μg/m3，PM2.5质量浓度的变化范围为36.6~406.6μg/m3，平均值为222.40μg/m3，超过美国EPA1997年颁布的PM2.5日平均值35μg/m3的6.4倍[13]。由2010年7月-2011年4月采样的可吸入颗粒物的日平均值可知，乌鲁木齐市PM2.5的月平均浓度最高的是2011年1月为406.25μg/m3；最低是2010年9月为36.7μg/m3。PM2.5~10的月平均浓度最高的是2011年1月为138.9μg/m3；最低是2010年9月为12.3μg/m3。由于乌鲁木齐市雾天气集中出现在冬季，从而导致颗粒物浓度较高，特别是由于可吸入颗粒的富集作用，导致1月的浓度最高。乌鲁木齐从12月开始进入深冬季节，光照较弱、日照时间短、逆温出现频率增大及大气对流不活跃等不利于空气中污染物质扩散的因素较多，因此空气质量维持在严重污染的水平。乌鲁木齐市的6、7、8月是较典型的夏季季节，温暖、湿润雨量充，雨水的冲刷及其他气象因素使得大多时候的空气质量较好[14]。
2.2PM2.5~10和PM2.5季节性变化
图2表示的是不同季节的PM2.5~10、PM2.5的浓度和气象因素的关系，从图2中可以看出在冬季浓度较大，这可能是由于在冬季风速低和湿度高于其他的季节（易发生相际反应）；夏季可吸入颗粒物浓度较小，这可能是夏季的温度高、湿度低、风速较高，粒子干燥。环境对粗颗粒的贡献比在其他的两个季节中的要高[1]。
2.3PM2.5和PM2.5~10中重金属的浓度分布特征
2.3.1采样期间PM2.5和PM2.5~10中重金属的总浓度分布特征
图3给出了PM2.5~10、PM2.5中重金属在采样期内的总平均含量。由图3可知：乌鲁木齐市PM2.5~10和PM2.5中7种金属元素的浓度顺序排列为Cr>Pb>Mn>Cu>Ni>As>Hg。Cr、Pb和Mn的含量也较高，平均浓度分别为195.43、120.15、100.03ng/m3和327.57、295.89、145.31ng/m3；Ni、Cu、As和Hg的含量较低，平均浓度分别为57.74、47.96、35.22、0.99ng/m3和59.55、81.88、30.78、2.03ng/m3，而且重金属在PM2.5中的含量均高于PM2.5~10中的含量，特别Mn、Cr、Pb、Hg、Cu和As。说明对人体危害较大的金属元素主要富集在小于2.5μm的细颗粒上，即重金属在细离子中易于富集。
2.3.2采暖期、非采暖期PM2.5和PM2.5~10中重金属的总浓度分布特征
由表1、2可知，除Ni之外其他重金属的浓度采暖期均高于非采暖期。
2.4重金属污染水平的评价
为了进一步了解乌鲁木齐市采暖期可吸入颗粒物中重金属污染水平及其对人体的危害，本研究采用评价沉积物重金属污染常用的地积累指数法，对重金属污染进行了评价。Mull污染指数Igeo的数学表达式为：Igeo=log2（Cn/1.5Bn）式中，Cn表示元素n在沉积物中的含量（mg/kg）；本研究中为各重金属元素在颗粒物中的含量；Bn表示沉积物中该元素的地球化学背景值。这几种重金属取其在乌鲁木齐市土壤背景平均值，其值分别为Mn688.00、Cr47.40、Ni28.95、Pb11.20、Ni28.95、Cu26.70、Hg0.06、As10.78mg/kg，Fe3.60（百分数）为中国土壤背景平均值[15]。Igeo≤0被列为无污染，0≤Igeo≤1为无污染到中等污染，1≤Igeo≤2为中等污染，2≤Igeo≤3为中等至重污染，3≤Igeo≤4为重污染，4≤Igeo≤5为重污染至严重污染，Igeo≥5为严重污染[16]。
2.4.1采暖期、非采暖期PM2.5~10中重金属污染水平的评价
由图4污染指数可以看出，无论是采暖期还是非采暖期，污染指数的最高点及最高平均值都落在了Pb、Hg上，两者采暖期的污染指数均高于非采暖期且为严重污染；Cr、Ni、As、Cu在非采暖期污染指数分别为5.42、4.64、4.5、4.48，在采暖期分别为5.48和4.06、4.89，4.08为重污染至严重污染，其中Cr采暖期及非采暖期的污染指数相当，Ni、Cu在非采暖期的污染指数高于采暖期，而As与Pb、Hg相同采暖期高于非采暖期；Mn的最小为非采暖期时的0.5，在采暖期时的0.90为无污染。
2.4.2采暖期、非采暖期PM2.5中重金属污染水平的评价
在PM2.5中Hg和Pb的最大值仍出现在采暖期，在非采暖期污染指数分别为6.36和6.44，采暖期分别为8.41和6.61并为严重污染；Cr和Ni、As在非采暖期的Igeo值分别为5.31和5.20、4.80，在采暖期分别为4.64和3.62、3.65判断为重污染至严重污染，并且这3种金属在非采暖期的污染水平高于采暖期；Cu在非采暖期的Igeo值为4.54判定为重污染至严重污染，而在采暖期为3.15，为重污染；Mn的污染指数最小，非采暖期为0.15，采暖期为-0.29，无污染（图5）。
2.5PM2.5~10和PM2.5中重金属的来源分析
富集因子（EFs）是一个反映人类活动对自然环境扰动程度的重要指标。它是通过样品中元素的实测值与元素的背景含量进行对比来判断表生环境介质中元素的人为影响状况。富集因子计算公式为：EF=（Ci/Cn）样品（/Ci/Cn）土壤背景式中，Ci表示重金属元素i的质量百分数（W/W）；Cn表示标准化元素Fe的浓度（W/W）。如果元素富集因子接近于1，可以认为该元素相对于土壤来源基本没有富集，主要来自于土壤颗粒；如果元素富集因子大于10，则表明元素除土壤来源外还受人类活动影响[17]。由图6、7可知在PM2.5~10还是PM2.5中不论是采暖期还是非采暖期，除Mn之外，所测金属的EF值均大于1，均受出土壤之外的外部环境的影响。对于Cr、Ni、Cu、As而言非采暖期和非采暖期的EF值相当，既有相同的污染源；而Pb、Hg采暖期的富集因子远高于非采暖期，即乌鲁木齐市冬季的环境条件有利于2种金属的富集。
3结论
（1）乌鲁木齐市冬季大气颗粒物PM2.5~10的平均质量浓度超过了国家二级标准的1.07倍，PM2.5污染比较严重超过美国EPA1997年颁布的PM2.5日平均值的6.4倍。
（2）重金属在PM2.5中的含量均高于PM2.5~10中的含量，特别Mn、Cr、Pb、Hg、Cu和As。说明对人体危害较大的金属元素主要富集在小于2.5μm的细颗粒上，即重金属在细离子中易于富集。
（3）除Ni之外其他重金属的浓度采暖期均高于非采暖期。
重金属污染的特征范文篇5
关键词：重金属；分布特征；复合污染；潜在生态风险；陕南；金矿尾矿库
中图分类号：X53文献标识码：A文章编号：0439-8114（2014）19-4564-04
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2014.19.014
CharacteristicsofHeavyMetalsCombinedPollutioninSoilaroundtheGoldMineTailingsinSouthernShaanxiProvince
TANGBo1，2，ZHOUYing-hong3
（1.XianUniversityofScienceandTechnology，Xian710054，China；2.ShaanxiUniversityofTechnology，Hanzhong723001，Shaanxi，China；
3.WuxiInstituteofCommerce，Wuxi214153，Jiangsu，China）
Abstract：Thecontents，thecharacteristicsofdistributionandattenuation，andthecorrelationofheavymetalsinsoilaroundthegoldminetailingswerestudiedwithfieldsamplingandexperimentalanalysis.PotentialecologicalriskassessmentoftheheavymetalswasanalyzedwithHakansonpotentialecologicalriskindextechniques.TheresultsshowedthatCuwasthemostseriouspollutedelementinthesoil，followingbyCd.ThecontentsofNi，Cu，Pb，Cd，Zninthesoildeclineddistinctlywiththeincreaseofdistant.ThecontentsofCu，Pb，Cdincreasedinsoilinthenortheastbecauseofthedominantwindofnorthwest.TherewashighpositivecorrelationbetweeneverytwoelementswhichwereNi，Cu，Pb，Zn，showingthattheywereofsamepollutionsourceorsamecombinedpollutionproperty.Thehighestandhigherpollutionriskindexweredistributedoverthewhole1stsamplingregionandthenortheastof2ndand3rdsamplingregion.
Keywords：heavymetals；regularofdistribution；combinedpollution；potentialecologicalrisk；goldgangueinsouthShaanxi
近年来，随着矿山开发强度的进一步加大，矿山环境问题日益严重，尤其是矿区周边土壤污染问题日渐突出[1]。矿山开采和冶炼过程中，重金属随尾沙、矿尘、冶金废弃物进入矿山及其邻近土壤，同时当尾矿、废石经风化淋滤，Cu、Pb、Zn、Ni、Co、Ag、Cd等重金属元素就会转移到土壤和水体中，造成土壤质量下降，水质破坏，污染农作物，最后通过食物链进入人体，影响人类健康[2]。
陕南某金矿位于陕西省勉县、略阳县交界处，勉县、略阳及宁强县一并被李四光先生誉为“中国的乌拉尔”，金、铁、锰、钒、镍、铜等多种金属矿储量居全国前列[3]。但是该地区虽矿产种类多、储量大，但多数为小矿、散矿，俗称“鸡窝矿”，加之该地区雨水充足，地表径流活跃，所以矿山开采产生的废石、选矿产生的尾矿污染不容忽视[4]。
1材料与方法
1.1样品采集
在某金矿尾矿库周边以坝顶为中心，分别在坝顶、坝坡以及坝下游农田土壤共取土样22件，采样点覆盖区域为以尾矿库为圆心的800m范围内，采样点分布如图1。每个采样点均采用“S”采样法[5]，约10m2采样5个，然后混合为1个土样，约重2kg。
1.2样品测定
1.2.1预处理将土壤样品采集后去除沙砾、植物根系等异物，放在实验室内阴干，采用四分法对样品进行磨碎处理，过100目土壤筛，保存。土壤样品的消解采用硝基盐酸-高氯酸法[6]。
1.2.2元素测定及数据分析方法实验利用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）[7]测定样品中Ni、Cu、Pb、Cd、Zn、Co六种重金属的含量。测定结果用Excel2003和SPSS16.0软件进行数据处理。
1.3潜在生态风险指数评价方法
Hakanson潜在生态风险指数法根据元素丰度原则来区分各种污染物，按照定量划分出潜在生态风险程度，该指数不仅反映了某一特定环境中的每种污染物的影响，而且也反映了多种污染物的综合影响[8]。
单个重金属的潜在生态风险指数Ei为：
Ei=■（1）
式中，Ci、C0分别为第i种重金属的监测浓度、参比值，C0取陕西省土壤元素背景值[9]。T为单个污染物毒性响应参数，Ni、Cu、Pb、Cd、Zn、Co的毒性系数分别是2，5，5，30，1，5[10]。
某区域多个重金属的潜在生态风险指数（RI）为：
RI=■Ei（2）
Ei
2结果与分析
2.1土壤中重金属含量分析
从表1看出，测定的Ni、Cu、Zn的含量变化幅度较大，分别为4.92～158.85、28.42～2331.16、19.81～256.02mg/kg，最大值与最小值之比分别为32、82、13。说明尾矿周边土壤中的重金属含量受到外源重金属污染影响很大。Cu的平均含量为593.23mg/kg，比土壤环境质量二级标准值50mg/kg高出10.86倍，污染严重；Cd的平均含量为0.30mg/kg，达到土壤环境质量二级标准值0.30mg/kg，污染比较严重；Zn、Co、Ni、Pb的平均含量都未超过土壤环境质量二级标准值，只有极个别采样点的含量超过或接近土壤环境质量二级标准值。除了Co元素，其余5种重金属元素平均含量均超过陕西省土壤背景值，说明人为因素造成的重金属累积比较明显。变异系数反映了各个样点之间的平均变异程度。土壤中Ni、Cu的含量显示强变异，变异系数分别为103%和121%，是强变异性，其他重金属元素的变异系数为10%～100%，达到中等变异强度，表明研究区表层土壤重金属空间分布具有一定的差异性。
2.2土壤重金属含量随距尾矿库距离的变化特征
表2是各采样区采样点的土壤重金属元素的含量，结合图1可以看出，Ni、Cu、Pb、Cd、Zn5种重金属含量平均值均随距尾矿距离增加而衰减。Ni在200～400m、400～600m、600～800m的衰减率分别为60%、51%、45%，Cu在200～400m、400～600m、600～800m的衰减率分别为48%、67%、42%，每相邻区域的衰减量都在50%左右。Co元素在第二、第三、第四采样区的含量变化不大，但均大于第一采样区的含量。Cu在第二圆环采样区下风向的采样点T2-4、T2-5、T2-6和第三圆环采样区的下风向的采样点T3-5的含量比同区域其他点含量高出几十倍；Pb、Cd元素在下风向的采样点的含量较高。
2.3土壤重金属元素相关性分析
由表3可以看出，Ni-Cu、Ni-Pb、Ni-Zn、Cu-Pb、Cu-Zn、Pb-Cd、Pb-Zn之间存在极显著正相关。Ni、Cu、Pb、Zn四种元素之间均存在极显著正相关，说明这四种元素之间存在相同自然污染源或者复合污染性质。Ni-Co、Zn-Co之间存在显著负相关，Co与其他元素无显著相关，说明Co与其他元素的污染源不同或者无复合污染性。Cd元素只与Pb元素呈极显著正相关，而与其他元素无显著相关，说明Cd与其他元素的污染源不同或者无复合污染性。
2.4土壤重金属潜在生态风险评价
利用潜在生态风险指数评价法，分析重金属在土壤中的单元素潜在生态风险和累积潜在生态风险[12]，结果（表4）表明，从单元素的潜在生态风险指数Ei看，Cu元素最高，在采样点T1-3、T1-5、T2-5、T2-6四个采样点的Ei均超过320，属于很高潜在生态风险；T1-1、T1-2、T1-4、T2-4、T3-5等5个点属于高潜在生态风险。Cd元素的潜在生态风险指数也比较高，有5个采样点T1-1、T1-2、T1-3、T1-4、T1-5属于高潜在生态风险。Ni、Pb、Zn和Co元素均属于低潜在生态风险。22个采样点中潜在生态风险指数RI达到极高水平的点有1个，是T2-5，占总采样点的4.5%；较高潜在生态风险的点有7个，分别是T1-1、T1-2、T1-3、T1-4、T1-5、T2-6和T3-5，占总采样点的32%；中等潜在生态风险的点有1个，是T2-4，占总采样点4.5%；其余13个采样点都属于低潜在生态风险，占总采样点的59%。从各个采样点潜在生态风险程度的分布情况来看，中等、较高、极高风险的点分布在距离尾矿库最近第一圆环采样区和第二、第三圆环采样区的东北区域，即该区域主导风西南风的下风向。
3结论
1）尾矿库周边土壤中的重金属含量变化幅度很大，受到外源重金属污染影响很大。Cu元素含量均超出土壤环境质量二级标准近10.86倍，污染最为严重；其次是Cd，达到土壤环境质量二级标准值，污染比较严重；Zn、Ni、Pb、Co的平均含量均未超出土壤环境质量二级标准值，但Zn、Ni、Pb超出陕西省土壤背景值，需要密切监测和防范。土壤中Ni、Cu变异系数超过100%，具强变异性，而其他元素的变异性属于中等程度，说明土壤重金属空间分布具有一定的差异性。
2）土壤重金属含量与距离和风向的关系分析表明，Ni、Cu、Pb、Cd、Zn5种重金属含量平均值均随距尾矿距离增加，呈现出明显递减规律，而Co元素在尾矿距离最近的采样区含量最低，其他较远采样区域内含量比较恒定。Cu、Pb、Cd等元素在同一采样区，处于东北区域（主导风西南风下风向）的采样点重金属含量较高，说明尾矿库表层土壤表层受到风力影响在下风向有沉积现象。
3）Ni、Cu、Pb、Zn4种元素之间均存在极显著正相关性，它们之间存在相同自然污染源或者复合污染性质。Cd元素只与Pb元素呈现极显著正相关性，而与其他元素无显著相关性，说明Cd与其他元素的污染源不同或者无复合污染性。Co与其他5种元素的污染源均不同或者无复合污染性。
4）从单元素的潜在生态风险指数Ei看，Cu元素的潜在生态风险指数最高，Cd元素次之，其余Ni、Pb、Zn和Co元素均属于低潜在生态风险。从综合潜在生态风险指数RI分析，中等、较高、极高风险程度的点分布在距离尾矿库最近第一圆环采样区和第二、第三圆环采样区东北区域，即主导风下风向。说明距离和风向同时影响土壤中重金属的潜在风险程度。
参考文献：
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重金属污染的特征范文篇6
Abstract：ThroughthestudyongeochemicalfeaturesofsoilinBazhong，wegetthecontentofthetypicalelementsCd，I，Pb，S，Se，ZninBazhong，Tongjiang，Nanjiang，andPingchang.TheresultsshowthatthesoilqualityinBazhongissimilarwiththenationalsoilbackgroundvalue.ThecontentofCdinBazhongisoverthefirstclassstandardofnationalenvironmentalquality，buttheallmetthesecondclassstandard.TheNemerowformulapointsthatthesoilpollutionindexislessthan0.7andtheagriculturesoilinBazhongisclean.
关键词：地球化学特征；环境质量评价；巴中
Keywords：geochemicalfeature；environmentalqualityassessmen；Bazhong
中图分类号：TU5文献标识码：A文章编号：1006-4311（2015）12-0212-02
0引言
硒、碘、硫、锌是人和动物所必需的营养元素，以硒元素为代表，环境中硒过量会导致人和动物中毒，缺乏会导致白肌病、克山病、大骨节病等地方病，这四种元素与人体健康关系密切[1]。据统计中国72%的县市发现有不同程度的缺硒情况存在，有研究指出湖北的恩施、贵州开阳与四川、重庆东部这几省交界处是中国硒的富硒地带[2-4]。巴中市处于这一区域的边缘，因此，勘察该区硒元素丰富程度具有重要现实意义。碘元素是人体必需的微量元素之一，约有1/2分布在甲状腺内；硫元素是很多蛋白质的重要成分；锌是维持动植物和人体正常生长发育必需的微量营养元素；铅和镉为重金属元素。本文对巴中县域（巴州、通江、平昌、南江）开展土壤环境地球化学调查，以摸清其土壤元素家底，合理实施农业特色种植，提高土地产出率。
1研究区概况
巴中为四川东北部门户，辖巴州区、通江县、南江县、平昌县，幅员12325km2，地形地貌多样，以中低山地貌为主，属亚热带季风气候，年平均气温16.9℃，年平均降雨量1150mm[5]。森林覆盖率达35.91%，堪称“绿色宝库”。南江北部山区3000公顷“巴山水青”被称为“四川盆地北缘山地重要的生物基因库”。
2研究方法
2.1野外调查与样品采集
结合各县区特色产业带、地形、水文、土壤、交通等因素对样点进行设计。表层土壤采样：在采样中心点20m半径范围内，避开施肥点，采集相同土壤类型和用地类型的0-20cm土柱4-5个，去除杂物装袋1.5kg以上。晾干后用木槌敲打土壤至自然粒级后筛分，将筛分后重量大于600g样品装入容器。采样工作共获得表层土样344件，南江县83件，通江县122件，平昌县91件，巴州区48件。
2.2样品测试分析
本文选取比较典型的六种元素进行测试分析，其中Se、I、S、Zn元素为生命元素代表，Cd、Pb为重金属元素的代表。Se元素根据国家标准用原子荧光分析方法进行分析；Zn元素根据原子吸收光谱分析方法进行分析；I元素根据碘量法进行分析。
2.3数据整理
将样地野外调查以及室内测试分析资料回笼、整理，建立基础数据库，利用数据处理工具对收集的数据汇总，对比分析巴中市土壤环境地球化学特征。
3结果与分析
3.1土壤典型元素的背景特征
共获得的344件土壤样品，进行土壤进元素测定，得到平均值见表1。
式中，Z为比较指数，n为元素个数，A为对作物生长及发育起积极作用的元素比较值，高者为2，低者为-2，相等为0；B为对作物生长及发育起消极作用的元素比较值，高者为-2，低者为2，相等为0[7]。通过上式的计算得到，研究区的元素含量与全国平均含量的比较指数为0，说明研究区的土壤质量与全国水平相当。有益元素中I较缺乏，重金属Cd高于全国水平，在农业生产活动中要注意有益元素的补充及有害元素的避免及消除。
3.2土壤典型元素的环境评价
3.2.1单因子指数评价法
单因子指数评价法[9]计算公式为：Pi=Ai/Bi
式中，Pi为土壤的单项污染指数，Ai为土壤元素实测值，Bi为土壤元素评价标准值。若Pi≤1，则土壤环境质量在标准内，相反，则土壤环境质量在标准之外，Pi值越大，污染越严重。本文采用《中国土壤环境质量标准》，根据土壤应用功能和保护目标，划分为三类：Ⅰ类主要适用于国家规定的自然保护区、集中式生活饮用水源地、茶园、牧场和其他保护地区的土壤，土壤质量基本保持自然背景水平；Ⅱ类主要适用于一般农田、蔬菜地、茶园、果园、牧场等土壤，土壤质量基本上对植物和环境不造成危害和污染；Ⅲ类主要适用于林地土壤及污染物容量较大的高背景值土壤和矿产附近等地的农田土壤，土壤质量基本上对植物和环境不造成危害和污染。本文采用土壤二级标准，即适用于一般农田、蔬菜地等。
通过表2可知，3个典型元素除Cd元素以外，其他元素均未超出中国土壤环境质量一级标准，所有元素均符合中国土壤环境质量二级标准，证明巴中市土壤环境质量较好，但仍需加强重金属元素监管。
3.2.2尼梅罗综合评价法
尼梅罗综合评价法需要根据单项污染指数进行综合计算，不仅考虑了各种污染物的平均污染状况，而且突出了某种超标特别严重的污染物的作用，使用在污染项比较集中的环境中有很大的优势。尼梅罗指数特别考虑了污染最严重的因子，尼梅罗环境质量指数在加权过程中避免了权系数中主观因素的影响，是目前仍然应用较多的一种环境质量指数。计算公式为：P=[（Pijmax2+pijave2）/2]1/2
式中，P为样点综合指数，Pijmax为样点中所有评价污染物单项指数的最大值；Pijave为样点中所有评价污染物单项指数的平均值。P≤0.7为清洁，0.7
由表4计算结果可知，各县域土壤污染指数均小于0.7，证明巴中市土壤清洁。
4结论与讨论
尼梅罗综合指数评价表明，各县域土壤污染指数均小于0.7，巴中市土壤清洁。研究区六个典型元素比较指数为0，研究区土壤质量与全国水平相当，有益元素中I较缺乏，重金属Cd高于全国水平。土壤环境质量评价中的单因子评价表明，六个典型元素除Cd元素以外，其他元素均符合中国土壤环境质量一级标准，所有元素均符合中国土壤环境质量二级标准。Cd元素为重金属元素，在水体中不能被微生物降解，只能发生各种形态相互转化和分散、富集过程。通过植物的吸收、挥发、根际过滤、降解等作用，降低土壤中Cd元素的含量，即提高了土壤的价值功能。
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重金属污染的特征范文篇7
关键词：土壤—水稻系统；重金属空间迁移；农用地景观指数；粮食质量安全
中图分类号：X53；X825文献标识码：ADOI编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2013.04.016
EffectofAgriculturalLandscapePatternChangeontheMigrationofHeavyMetalsinSoil-riceSysteminZhangjiagangCity
HUXiao-xiao1，LIJian-long1，GANGCheng-cheng1，CHENYi-zhao1，PANBin2，HEZheng-yue2
（1.CollegeofLifeScience，NanjingUniversity，Nanjing，Jiangsu210093，China；2.AgriculturalServiceCenterofFenghuangTownZhangjiagangCity，Zhangjiagang，Jiangsu215613，China）
Abstract：Theagriculturallandscapepatternandtheheavymetalsspatialmigrationinsoilandgrainwereresearchedforevaluatingheavymetaldistributionofsoil-ricesysteminZhangjiagang.LandscapeindexofagriculturallandwasalsofurtherlystudiedbycombiningsatelliteremotesensingimageandtheindexofPLAND、PD、LPIandED.Meanwhile，randomsamplingwasusedtoanalysetheheavymetaldistributionofsoil-ricesysteminZhangjiagang.TheresultsshowedthattheintegrityofagriculturallandinZhangjiagangwaswell，buttheanti-interferenceabilitywasweak.Ingeneral，soilinagriculturallandwasgoodforgrainqualitysecurity.
Keywords：soil-ricesystem；heavymetalspatialmigration；landscapeindexofagriculturalland；grainqualitysecurity
伴随着高分辨率卫星遥感技术的不断成熟与发展，景观生态学将生物学与地理学相结合，以景观指数作为定量分析指标[1]，已经被广泛地运用到城市景观格局演化及城市化进程的生态效应研究中[2-3]。通过分析由多年遥感影像解译得到的景观指数数据，可以明显地反映出土地景观类型种类的变化[4-5]。农业用地作为一种重要景观类型，有着非常重要的生态服务功能。合理的农业用地景观格局分布，对于从面上减少城市地区的农业污染具有重要作用[6]。农业景观具有容易受人类活动干扰的特点，人类活动的变化常常是农业景观波动的主要因素[7-8]。随着经济的发展，农业用地的数量持续下降，在城市中的空间格局分布情况也随之发生相应变化[9]。作为一个生态城市，张家港市的城市规模、城镇、建设用地正伴随着城市化进程而快速扩张，与此同时，农业生产所必须的土地面积则日趋缩小[10]。农业景观格局的研究，重点关注景观指标对农业景观标度的合理程度及其时空变化特点，为农业生态规划和农业生产提供科学依据[11-12]。有学者采用GIS分析技术对土壤重金属浓度进行分析研究，这可以从时间和空间分布的角度反映土壤的污染状况[13-14]。鉴于不同地区的土壤环境、气候、作物品种及周边环境的差异，还需将土壤、作物作为一个整体，通过多期试验，掌控和探索研究区的重金属沿土壤—作物系统的积累、转移特点[15-16]。学术界对张家港市农业景观格局现状、农区农业重金属的污染情况，及重金属沿土壤—作物系统的积累、转移规律的研究程度尚不够深入，基于土壤—作物系统的重金属污染及粮食安全研究尚有待继续开展。土壤—水稻系统中的重金属污染具有延迟性、隐蔽性、累积性、不可逆转等特点，土壤污染发生后，即便控制住污染源也很难在短时间内恢复，治理难度大、周期长[17]，研究土壤—水稻系统的重金属空间分布特点具有重要意义。本研究以土壤—水稻系统为研究对象，采用GIS手段对张家港市重金属的空间分布进行分析，并探索研究重金属的污染趋势及其对粮食质量安全的影响。
本研究参考覆盖张家港全市的TM遥感影像，解译得到土地利用分类图，并在GIS相关分析软件的支持下，对土地利用分类图进行景观格局分析，以揭示张家港市各类型特别是农业用地类型空间格局变化的特征与细节，并探讨其变化的趋势与规律，为进一步对城市化压力下的农业土地格局规划与优化，提供科学依据。
1材料和方法
1.1采样时间与地点
在2010年12月、2011年10月分别在张家港市采样2次。前次采样共设20个采样点，主要采集土壤样品；后次采样共设15个采样点，采集土壤及水稻籽粒样品。
1.2采样方法与样品分析
在每个采样点先记录坐标，在该处取样并分别向4个不同的方向辐射50m采样，并混合制成1kg左右该样点点样。采集的土壤样品为0～20cm的表层土壤。经过实验室处理风干后，过0.15mm尼龙网筛并最终称量约200g土壤粉末，密封保存作为待测样品。2011年采集的水稻籽粒样品也依照上述野外采样流程获取，并经过实验室风干、脱壳后粉碎、烘干保存备用。
样品均送南京大学现代分析中心，利用等离子体原子发射光谱仪、电感耦合等离子直读光谱仪（ICP）等仪器，采用标准方法测量样品的重金属含量。2010年测量的重金属元素为Hg、As、Pb、Cu；2011年测量的重金属元素为Cr、Cu、Pb、Zn。
1.3研究方法
1.3.1TM影像与分类选用包含张家港市全域的2010年的TM卫星影像，并结合GIS软件经过训练工作区、几何精校正、典型地物反射波谱分析、图像特征概貌分析、统计特征分析、重点子区处理、图像增强处理与分类（包括非监督分类和监督分类）、区域处理、复合处理等步骤，得到了土地利用分类图。图像按研究需要划分为农业用地、园林用地、建筑用地、道路用地、水域、裸地和其它用地7类，如图1。
1.3.2景观指数的选择本研究所选用的景观指数及其含义如表1所示。
1.3.3反距离权重插值为了便于比较土壤及水稻籽粒重金属含量的空间分布及综合污染状况，在ArcGIS10环境下采用反距离权重插值方法进行空间插值。
1.3.4内梅罗综合污染指数评价法内梅罗综合污染指数评价法突出了高浓度污染物的作用，可以用来反映多种污染物的综合污染情况，其计算公式为：PN=[（P2max+P2avg）/2]1/2。式中：PN为综合污染指数；Pmax为各单项污染指数的最大值；Pavg为各单项污染指数的平均值。参照土壤环境监测技术规范评价标准如表2。
1.3.5数据处理与作图采用Fragstats3.3软件计算景观指数；采用ArcGIS10对土壤—水稻生态系统的重金属含量的分布情况，以及各样点土壤和水稻籽粒综合污染指数计算结果，进行空间插值并进行作图。
2结果与分析
2.12010年农业用地在张家港市景观格局空间分布现状
对2010年的张家港市土地利用现状图的分析，反映出张家港市农用地在当前景观空间分布的现状（图2）。
2.1.1斑块所占景观面积比例（PLAND）在所划分的七大类别中，农业用地占比23.172%，园林用地占比3.4907%，两者合占比26.6627%，构成了张家港市主要的绿色斑块。建筑用地占比已经超过了农业用地和园林用地的总和。
2.1.2斑块密度（PD）与其它用地类型相比，农业用地的斑块密度值较低，说明农业用地的破碎度较低，更加容易受到外界环境变化的影响，抗干扰能力相对较弱。
2.1.3最大斑块占景观面积比例（LPI）农业用地的最大斑块占景观面积比例值相对较低，仅0.16，这可能是因为农田被农用道路分割的结果。
2.1.4边缘密度（ED）农业用地的边缘密度值达到了89.9，说明农业用地的边缘破碎程度较高，农业用地呈较为零碎的分布。
2.1.5斑块凝聚度（CONTAGION）农业用地的斑块凝聚度值高达95.7，目前农业用地的空间连通性程度较高。建筑用地的斑块凝聚度值比农业用地的值略高，说明建筑用地的空间连通度性程度较高，也处于较高水平。
城市建设资金的投入、人口压力和产业结构化调整等外在驱动力推动着土地利用类型的转化。随着城市化的扩张以及经济发展的需要，农业用地特别是靠近道路、接近城镇的部分容易向经济价值更高的城市类用地转化。而这些损失的农业用地往往是比较肥沃、质量较高的土地，城市化对农业用地的影响不仅仅表现在数量上的损失，也表现在质量上的降低。从景观分析的结果来看，张家港市农业用地的边缘破碎程度较高，随着城市类用地的扩张，极易受人类活动影响的农业用地的生态服务功能也有逐渐衰弱的可能。
2.2土壤—水稻系统重金属的时空分布与比较
城市化对农业用地的影响不仅表现在景观类型向城市类用地转化上，也表现在因为工业渗透导致的工业区与农业区接近甚至混杂的局面。这一现象不可避免地将重金属引入农业用地及土壤—作物系统。
从2010年、2011年的农地土壤Cu、Pb的反距离权重插值结果（图3）来看，2011年土壤的Cu、Pb含量较2010年全面上升。从全局上看，近两年内Cu在研究区南部地区、Pb在南部和东部地区的土壤中含量较低。但仅有这2年的空间插值结果尚未明显反映出研究区Cu、Pb在土壤中的空间演变规律。
比较土壤与水稻籽粒中的Cr、Cu与Zn的插值结果（图4）来看，Cr并未表现出空间分布上的相似性。土壤中较高浓度的Cr在研究区内呈分散分布，而在水稻籽粒中Cr仅在北部地区有明显集中。Cu在空间分布上表现出一定的相似性，土壤和水稻籽粒中都表现为西部、东部浓度较高。在研究区西部，土壤和水稻籽粒中的Zn浓度较低；土壤中的Zn浓度中部地区比东部地区总体略高，且高浓度区分布分散；水稻籽粒中的Zn浓度东部地区比中部地区总体略高，且在中部偏东南区域有一个相对高浓度区的集中。
比较Cr、Zn两种元素在土壤和水稻籽粒的空间插值结果（图4）发现，无论是在土壤还是在水稻籽粒中，Cr与Zn的空间分布情况都十分相似，高浓度区的位置也比较接近。另外，无论是在土壤还是在水稻籽粒中，对各种重金属元素的插值结果都反映出研究区南部地区的浓度普遍较其他地区要低。
2.3张家港市农地土壤与水稻籽粒综合污染指数评价分析
2011年土壤与水稻籽粒的综合污染指数的空间插值结果（图5），直观地反映出研究区的土壤和粮食污染的分布现状。其中，土壤没有显著综合污染指数高值聚集区域，而水稻籽粒除在中东部地区综合污染指数的插值结果略高外，其它地区的结果值也较低。从全局上来看，研究区农地土壤及粮食安全状况比较理想。由于重金属污染物的不可降解性，重金属一旦造成污染将会造成持续性的影响。虽然当前重金属尚未在研究区构成污染，但对于空间上局部化工、钢铁等污染企业集中的区域仍需密切监测，以防止这些区域形成重金属的积累，进而造成污染，危害农地土壤以及粮食作物的质量安全。
3结论与讨论
城市化过程中城镇建设用地的扩张使得农业用地逐年下降。到2010年，农业用地占比为23.172%，低于建筑用地的28.28%；农业用地的斑块密度仅为6.04%，破碎度较低，处于较易受到干扰的状态。
2010年采样点土壤中，Cu的浓度范围为12.5～22.9mg·kg-1，Pb的浓度范围为11.8～17.8mg·kg-1；2011年采样点土壤中的Cu的浓度范围为13.8～35.6mg·kg-1，Pb的浓度范围为14.1～42.8mg·kg-1。从时间上看，Cu、Pb元素在土壤中的含量范围有向上浮动的倾向。Cu在土壤和水稻籽粒中的插值结果在空间上表现出一定的相似性，Cr、Zn两种元素在土壤和水稻籽粒中的空间分布都十分相似，这两种元素可能有共同的途径进入土壤环境中。研究区南部地区各类重金属的含量普遍较其它地区要低，该区域的综合评价结果也最理想。
研究区土壤和粮食安全综合评价结果理想，土壤环境良好，粮食质量安全可以得到保障。张家港市作为一个处于快速城市化时期的中小城市，人们对于粮食产品要求的不断提升，水稻生产应逐渐开始从数量型向质量型转化。鉴于近年来张家港市工业发展迅速，城市扩张导致的潜在污染威胁不断增大，应继续研究当地农业用地景观格局的变化趋势，了解重金属在土壤—作物系统中的迁移规律，从而进一步认识当地农业生态系统的运转规律，以确保当地粮食作物的质量安全。
本研究探索了研究区农业景观格局变化及土壤重金属的时空演变趋势，对维持当地农业生态系统的良好运转提供了有益参考，同时为帮助当地生产部门进行科学决策，从绿色、生态农业的角度，以土壤—粮食生态系统为着手点，积极寻求降低重金属污染、保障粮食作物安全生产的有效途径。
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重金属污染的特征范文篇8
关键词：绿地土壤；重金属；环境质量评价；长春市
中图分类号：X825文献标识码：A文章编号：0439－8114（2011）12－2421-03
HeavyMetalPollutioninGreenSpaceSoilofChaoyangDistrict,ChangchunCity
LIUGang，JINYan－ming，HUHao
（GraduateSchoolofJilinAgriculturalUniversity，Changchun130118，China）
Abstract：ToinvestigatethesoilheavymetalpollutionstatusofseveralimportantfunctionzonesinChaoyangdistrict，Changchuncity，15soilsampleswerecollectedfromcommunity，schools，squares，parksandstreet．AnalysesonphysicochemicalpropertiesincludingpH，soilorganicmatter，availableN，availablePandavailableKwereconducted．Thecontentofheavymetals（Cu，Zn，Pb，Cd）insoilsampleswasdeterminedbyatomicadsorptionspectrophotometry．AdoptingthesinglefactorindexandNemerowmulti－factorindexmethods，thepollutionindiceswerecalculatedtoassessthepollutionextent．CupollutionindexofsampleareaC1（Nanhusquare），E1（Jiefangroad）andE2（Kaiyunstreet）werehigherandthemaximumofthemwere2．03，whichshowedthattheseareaswereinthestatusoflightCupollution．Allpollutionfactorsinotherareaswerepotential．TheevaluationresultofNemerowsyntheticpollutionindexmethodindicatedthatallsoilinsampleareaswasslightlypolluted．Thepollutionsourcesofheavymetalsweremainlylarge－scaleenterprises，thensomeordinaryenterprises．
Keywords：greenlandsoil；heavymetal；evaluationofsoilenvironmentalquality；Changchuncity
长春市是我国重要老工业基地之一，目前基本形成以交通运输设备制造业为主体、门类比较齐全的工业体系。随着社会的不断进步，工业的发展和人口的增加，长春市土壤已受到一定程度的重金属污染［1］。相关研究表明，交通运输、工业排放、市政建设和大气沉降等造成城市绿地土壤重金属的污染越来越严重［2，3］。土壤中的重金属不仅影响和改变城市土壤的生态功能，危害人体健康，而且制约了城市的可持续发展。
由于城市绿地土壤的研究报道较少，且多数是以较大范围的城市和农村土壤相结合进行调查研究，而对城市中单独一个区域还很少有人进行过系统的分类调查。为此，以长春市朝阳区绿地土壤按不同功能区特点进行分区，在功能分区典型的地点进行采样，通过相关的试验和分析，试图了解不同的功能区土壤重金属污染情况、污染特征、污染的空间分异性，为长春市的城市园林绿化和养护提供科学依据。
1材料与方法
1．1样区的选择
样区设置在长春市朝阳区，按功能区划分选择有代表性的土壤，分别为A．小区、B．学校、C．广场、D．公园、E．街路，共采集了150个混合土样，具体位置见图1。
1．2土样的采集、处理与分析
根据城市土壤特点，选择代表性功能区进行采样，在选定区域上以“S”形选择9个点，在各点取0～20cm土层土样，在塑料薄膜上将各点土壤均匀混合，用四分法逐次弃去多余部分，最后将剩余的1kg左右的平均样品装入样袋，带回实验室。土壤样品经风干、磨细过筛（1.00mm、0．25mm土壤筛），用于测定土壤pH值（电位法）、有机质（重铬酸钾容量法――稀释热法：K2Cr2O7－H2SO4）、土壤速效磷（Olsen法：0．5mol／LNaHCO3，pH值8．5）、速效钾（1mol／LNH4OAc，pH值7．0）、土壤重金属元素Cu、Cd、Pb、Zn的浓度（HF－HClO4消煮法）［4］。
2结果与分析
2．1土样理化性质和重金属浓度
城市绿地土壤多为搅动的深层土、建筑垃圾土、回填土等，其土层变异性大，呈现岩性不连续特性，导致不同土层的有机质含量、pH值、容重及与其有关的孔隙度、含水量有显著差异。城市土壤土层排列凌乱，许多土层之间没有发生学上的联系，多为沙石、垃圾和土所组成，有机质含量少［5］。土样理化性质测定结果见表1，重金属浓度比较见图2。
从各土样采集地点的功能区划分来看，E1、E2、E3号街路绿地土壤的pH值、容重较高；D1、D2、D3号公园绿地土壤的孔隙度、含水量、有机质、速效氮、速效磷、速效钾相对较高，这与公园土壤所处的生态环境有一定的关系。
从各土样采集地点的功能区划分来看，E1、E2号街路的Cu、Cd重金属含量都较高，A1、A2号居住小区的土壤含Zn量较高，C1、C2号交通要塞的土壤含Pb量较高。
2.2评价方法
土壤污染评价是土壤环境质量现状评价的核心部分，主要包括单项（单因子）污染评价和多项（多因子）污染综合评价［6］。
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2．2．1单项污染分级指数法污染分级标准参考吉林省地质调查院《东北平原长春经济区区域环境地球化学调查与评价》项目报告，以测区土壤地球化学背景为基础，借鉴国家土壤环境质量标准，确定污染分级标准。以测区背景上限为重金属元素累积起始值（Xa），国家土壤环境质量标准的二类标准作为污染起始值（Xc），土壤环境质量标准的三类标准作为重污染起始值（Xp）（表2）。
污染分级指数是指某一污染物影响下的环境污染指数，可以反映出各污染物的污染程度。根据公式（1）计算出的单项污染分级指数，对单项污染程度进行分级。
Ci≤Xa时，Pi＝Ci／Xa
Xa＜Ci≤Xc时，Pi＝1＋（Ci－Xa）／（Xc－Xa）
Xc＜Ci≤Xp时，Pi＝2＋（Ci－Xc）／（Xp－Xc）（1）
Ci≥Xp时，Pi＝3＋（Ci－Xp）／（Xp－Xc）
式中，Pi为污染分级指数，Ci为土壤中污染物i的实测浓度值，Xa为累积起始值，Xc为污染起始值，Xp为重污染起始值。土壤单项污染指数评价标准见表3。
2．2．2内梅罗综合污染指数法单项污染分级指数法评价长春市土壤重金属污染状况，只能分别了解每种重金属在长春市表层土壤的污染状况。内梅罗综合指数法评价长春市土壤重金属污染状况则可以了解这4种重金属在长春市表层土壤的综合污染状况。
为了突出环境要素中浓度最大的污染物对环境质量的影响，采用内梅罗综合污染指数法对研究区土壤重金属污染进行综合评价［6，7］，计算公式为：
P综＝［（Pimax2＋Piave2）／2］1／2（2）
式中，P综为内梅罗综合污染指数，Pi为单项污染分级指数，计算公式见公式（1），Pimax为所有元素污染指数最大值，Piave为所有元素污染指数平均值。内梅罗综合污染指数反映了各种污染物对土壤的作用，同时突出了高浓度污染物对土壤环境质量的影响，可按内梅罗综合污染指数划定污染等级，其中土壤污染评价标准见表4。
2．3土壤重金属污染评价
评价方法采用单项污染指数法和内梅罗综合污染指数法。内梅罗综合污染指数全面反映了各污染物对土壤污染的不同程度，同时又突出高浓度对土壤环境质量的影响，因此用来评定和划分土壤质量等级更为客观。评价结果见表5。从表5中的单项污染分级指数可以看出，样区A3、B1、B2、B3的土壤Cd质量等级为清洁，样区C1、E1、E2的土壤已受到Cu的轻污染；其他样点的各项污染因子为潜在污染。从各样区综合污染指数可知，土壤均受到轻度污染，这是由于样区周围没有较大规模的重金属污染企业，而其他污染源的污染也应得到足够重视，如汽车尾气中的Pb、居民生活垃圾中的Zn等。E1、E2的绿地土壤如果不进行适当的养护管理，慢慢也会变成重度污染。
对各功能区重金属单项污染平均值进行比较，Cu单项污染的大小顺序为小区＜学校＜公园＜广场＜街路；Zn单项污染的大小顺序为学校＜广场＜街路＜公园＜小区；Pb单项污染的大小顺序为小区＜学校＜公园＜广场＜街路；Cd单项污染的大小顺序为学校＜小区＜公园＜广场＜街路；各功能区重金属平均值综合污染进行比较，其大小为学校＜小区＜公园＜广场＜街路。
3结论与讨论
1）长春市朝阳区表层土壤中各重金属元素含量变化范围较大，表明城市表层土壤中重金属元素已在一定程度上受到人为源输入的影响，但与其他开发历史较长的城市相比，长春市城区表层土壤中重金属元素含量总体上较低。
2）分析结果表明，长春市城区表层土壤中不同重金属来源存在着差异，其中Cu、Pb和Zn主要来自交通污染；而工业污染和居民生活污染也不容忽视，Cd主要来源于工业源及化肥施用。
3）试验选取具有代表性样区，其结果反映朝阳区目前总体的重金属污染的现状，但还需对多种样品（如土壤样品、大气干湿沉降样品、水样品、植物样品、有机样品等）进行综合分析研究，想要更加准确地反映该区的土壤质量，需要更进一步的详细调查。因此，在进行重金属源解析时应该结合各元素含量的空间分布特征及其周围环境状况进行更加详细的研究。
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重金属污染的特征范文1篇9
关键词：土壤污染；重金属；蔬菜基地
收稿日期：2011-05-20
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：40963001）资助
作者简介：金联平（1985―），男,安徽颍上人,硕士研究生,主要从事热带海岛地表过程与环境评价的学习与研究。
中图分类号：X852
文献标识码：A
文章编号：1674-9944（2011）06-0001-02
1引言
重金属是指密度4.0以上的约60种元素或密度在5.0以上的45种元素。As和Se是非金属,但是它们的毒性及某些性质与重金属相似,所以将砷和硒列入重金属污染物范围内［1］。重金属污染已成为全世界人们极为关注的焦点之一。随着全球经济化的迅速发展,重金属的污染物通过各种途径进入土壤,造成土壤严重污染。重金属在土壤中的高富集直接影响农作物的产量并使其品质下降［2］，并可通过食物链危害人类的健康;也可导致大气和水环境质量的进一步恶化;即使重金属富集程度不高,亦可能阻碍土壤中微生物群体的多样性和活力,从而严重影响作为营养循环和持续农业基础的土壤的生物量和肥力［3］。蔬菜基地的健康发展关系着人们的饮食安全和我国蔬菜的正常出口,因此治理蔬菜基地土壤重金属污染具有重要的理论意义和现实意义。
2蔬菜基地土壤重金属污染物来源
土壤中重金属元素的来源主要有两种方式：自然因素来源,主要受成土母质和成土过程对土壤重金属含量的影响；受人为因素的影响,在各种人为因素中,则主要包括工业、农业和交通等来源引起的土壤重金属污染。
2.1大气降尘污染
大气中的有害气体主要是由工厂排出的有毒废气,因其成分复杂,迁移扩散污染面大,长期对土壤造成严重污染。工业废气的污染大致分为两类，气体污染,如二氧化硫、氟化物、臭氧、氮氧化物、碳氢化合物等;气溶胶污染,如工业粉尘、烟尘等固体粒子及烟雾、雾气等液体粒子,它们通过沉降或降水进入土壤,造成污染［4］。公路、铁路两侧农田土壤中的重金属污染主要是以Pb、Zn、Cd、Cr、Co、Cu的污染为主,它们来自于含铅汽油的燃烧,汽车轮胎磨损产生的含Zn粉尘等,汽油中添加的抗暴剂烷基铅会随着汽车尾气污染公路两侧100m范围内的土壤［5］。
2.2农药、化肥等农用物资的不合理使用
农药能防治病、虫、草害,如果使用得当,可保证作物的增产,但它是一类危害性很大的土壤污染物,施用不当,会引起土壤污染。施用化肥是农业增产的重要措施,但不合理的使用,也会引起土壤污染［6］。长期大量使用氮肥,会破坏土壤结构,造成土壤板结,生物学性质恶化,影响农作物的产量和质量。
2.3固体废物对土壤的污染
工业废物和城市垃圾是土壤的固体污染物。例如,各种农用塑料薄膜作为大棚、地膜覆盖物被广泛使用,如果管理、回收不善,大量残膜碎片散落田间,会造成蔬菜基地“白色污染”。还有一些固体废弃物被直接或通过加工作为肥料施入农田,造成土壤重金属污染,如磷钢渣作为磷源施入农田时,土壤中发现有Cr的累积［7］。
2.4污水灌溉和污泥施肥
污水中的重金属随着污水灌溉进入农田后以不同的方式被土壤截留固定从而引起污染。污泥中含有大量的有机质和N、P、K等营养元素,但同时也含有大量的重金属,随着大量的污泥进入农田,农田中的重金属的含量在不断增高,导致农作物中的重金属残留过多,如施用污泥和污水是造成蔬菜重金属残留的一个主要原因［8］。
3蔬菜基地土壤重金属污染的特点
3.1潜伏性和滞后性
重金属在土壤中不易随水淋溶,不能被微生物分解,具有明显的生物富集作用,重金属主要通过对作物的产量和品质的影响来表现其危害。因此,土壤污染具有较长潜伏期。由于土壤、污染物及地域的复杂性,土壤一旦受到污染,其治理不仅见效慢、费用高,而且受到多种因素的制约［9］。
3.2单向性和难治理性
进入土壤中的重金属不能被微生物降解,易积累,所以一旦土壤被重金属污染,很难恢复。某些被重金属污染的土壤可能要100～200年时间才能够恢复,因此土壤的重金属污染一旦发生通常很难治理,而且其治理成本较高、治理周期较长。
3.3间接性和综合性
土壤重金属对人的危害主要是通过食物链或者渗滤进入地下水体实现的。在生态环境中,往往是多种重金属污染同时发生,形成复合污染,且污染强度显示出放大性［10］。
4蔬菜基地土壤重金属污染的危害
4.1直接危害农产品的产量和质量,造成经济损失
土壤重金属污染物直接危害农作物的正常生长和发育,导致产量下降,品质降低［11］,造成经济损失。中国每年因重金属污染导致的粮食减产超过1000万t,被重金属污染的粮食多达1200万t,合计经济损失至少200亿元［12］。加入WTO之后,农产品的重金属超标问题对我国农业冲击更大。
4.2威胁生态环境安全与人类的生存健康
土壤一旦被重金属污染后,其危害性远远大于大气和水体的污染。有研究表明,重金属污染能明显影响土壤微生物群落,降低土壤微生物量和活性细菌量,对土壤重金属综合污染指数的相关分析表明,在土壤综合污染较轻的情况下,土壤微生物多样性较高,随着重金属综合污染指数的增加,微生物多样性呈指数式迅速下降［13］。土壤重金属污染使污染物在植物、蔬菜、水果等食物中Cd、Pb、Cr、As等重金属含量超标或接近临界值,从而使重金属通过食物链富集到动物和人体,最终危害人类健康［14］。
5蔬菜基地土壤重金属污染的治理
由于农田土壤重金属污染的特点,其治理应立足于“防重于治”的基本方针［15］,坚持“预防为主、防治结合、综合治理”。对未被污染的土壤采取预防措施,要控制或消除污染源；对已经污染的土壤则要采取积极治理措施,将污染控制在最低限度。目前,大多数治理方法尚处于探索阶段,治理方法各有利弊［16］。
5.1控制污染源,减少污染的排放
控制污染源,即控制进入农田土壤中的污染物的数量和速度,使其在土体中缓慢地自然降解,而不致迅速而大量地进入农田,超过土壤的承受能力,引起土壤污染［17，18］。严格做好蔬菜基地的规划,做到土壤的合理安全有效利用,按规划的目标实施,防患于未然。合理使用化肥、农药,重视开发高效低毒低残留的化肥、农药。
5.2修复被重金属污染的蔬菜基地土壤
修复措施主要包括客土、换土和深耕翻土等。通过客土、换土和深耕翻土与污土混合,可以降低土壤中重金属的含量,减少重金属对土壤植物系统产生的毒害,从而使农产品达到食品卫生标准［19］。对土壤重金属污染严重的地段,依靠切断污染源的方法则往往很难恢复,有时要靠深耕客土、淋洗土壤等方法才能解决问题。另外开展植物修复技术的研究及培养抗性微生物等。其他治理技术见效较慢、成本较高、治理周期较长。
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重金属污染的特征范文1篇10
关键词：重金属；污染；防治；对策
中图分类号：X53文献标识码：A文章编号：16749944（2013）08018703
1引言
近几年，我国已先后发生多起重金属和类金属砷环境污染事件，这些环境污染事件，严重影响到当地人民群众的正常生产生活和生命财产安全，尤其对正处于发育期的少年儿童身体健康造成了严重危害。重金属污染也引起了党中央、国务院的高度重视，党和国家领导人多次做出过重要批示。2011年，国务院批复了全国重金属“十二五”污染防治规划，对重金属污染防治作出一系列重大决策部署。随着工业化进程的推进，以采矿、冶炼行业为支柱产业的河南豫西地区三门峡市的重金属污染也逐渐显现，国家将灵宝市和义马市列入全国重金属污染防治重点区域，重金属污染防治已成为三门峡市环保工作的重中之重。
2重金属污染现状及分析
2.1污染的行业特征
三门峡市矿产资源比较丰富，全市已发现的矿种有66种，已探明资源储量的矿种50种，已开发利用的矿产37种。黄金、铝、煤炭是三门峡市三大优势矿产资源，黄金、铝土矿等17种矿储量居河南省首位，钼、铅、银等9种矿储量居河南省第2位，是河南省乃至全国重要的贵金属、有色金属及能源矿产基地。因此，有色金属冶炼已成为三门峡市的支柱产业之一。
目前，三门峡市的涉重金属行业包括有色金属矿采选业、有色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业。主要产业是黄金冶炼、铅冶炼、锑钼采选，其中黄金年产量位居全国前列，粗铅冶炼和电解铅产能达30万t/年。有色金属行业的发展对地方经济起到重大推动作用，但是也造成了一定的环境污染。
根据三门峡市的重金属污染区域分布可以看出，三门峡市的重金属污染主要集中在灵宝市和义马市。灵宝市涉重金属行业主要是黄金采选、冶炼和粗铅冶炼与加工；义马市涉重金属行业主要是铬盐制造业。
2.2重金属污染的主要原因
（1）历史遗留问题较多。20世纪80年代以来，灵宝市境内黄金采选业和铅冶炼工业发展很快，小选金、小炼铅企业众多，这些企业采用的全部是落后生产工艺，污染物排放量很大，同时遗弃大量的冶炼废渣。目前，虽然已经全部关闭取缔，但造成的污染仍然存在，特别是排放的大量废渣仍堆存于环境中，遗留的汞、铅污染和河道底泥污染短期内较难解决。
（2）排放重金属污染物的企业较多。三门峡市是黄金冶炼、铅冶炼大户，排放重金属污染物的企业较多，主要分布在灵宝市。全市79家国家重点重金属防控企业中灵宝市占73家，这些企业排放的废水、废气、废渣中均含有微量的重金属，即使达标排放，在环境中积累到一定程度也会产生污染。
（3）重金属污染隐患较多。三门峡市尾矿库较多，尾矿库中堆场的大部分为冶炼废渣，含有重金属污染物；受经济利益驱动，黄金“三小”时有反弹，而且生产地点更为隐蔽；一些含重金属废渣堆放不规范，对地下水有潜在影响；一些历史遗留问题造成的影响依然存在。这些环境隐患，如不从严控制，就有可能造成环境污染。
3重金属污染趋势及防治难点
3.1重金属污染的趋势
三门峡市是重有色金属生产与加工大市，黄金生产、铅冶炼加工由来已久，矿山开采和工业生产已持续多年，已经成为三门峡市的支柱产业，短期内难以转产和调整到位，以上涉重金属行业仍将持续一个时期。由于三门峡市涉重金属企业较多，即使这些企业含重金属污染物的废水、废气、固废得到有效治理和处置，仍将有少量重金属污染物排放到环境之中。另外，过去一些无组织堆放的废渣也会通过降水淋溶等途径将重金属污染物释放到环境中。因此，重金属污染无论从历史的积累、排放的现状和将来的发展来看，在今后较长时期仍将继续存在，污染整治也是一项长期而艰巨的任务，重金属污染已经成为该市污染防治的首要任务。
3.2重金属污染防治难点
（1）整治难度大。一些重金属整治项目难度很大，重金属污染防治工作实际上是一项综合治理工程，既包括企业的污染治理，也有河道底泥、沿岸废渣、受污染土壤整治，而且有的没有责任主体，难度很大；义马市铬渣污染土壤修复难度很大。
（2）资金缺口大。目前，受经济危机影响，许多企业正处于经济发展的低谷，有的企业已经停产，用于重金属污染治理的资金难以筹措，直接影响到重金属污染治理工作的开展。
（3）时间周期长。一些整治项目受技术、资金的影响，短期内难以实施，同时，整治工作也需要一个过程，决不是一蹴而就。
2013年8月绿色科技第8期
陶明鹏：三门峡重金属污染防治对策探讨环境与安全
4对策与措施
4.1积极推进结构调整
随着经济社会的持续快速发展，资源型城市所面临的资源及环境的瓶颈约束将会更加凸显。因此，加快发展方式转变，加快经济结构调整和产业转型升级是当务之急。
（1）开展传统产业升级改造。对于曾经为经济增长发挥过重要作用，今后仍有良好发展前景，但目前的档次水平难以适应市场需要的传统产业和产品，如冶金、化工、煤炭等产业要加大技术改造力度，提高技术装备水平，促进产品和规模结构优化升级，使之继续适应市场需求。
（2）大力发展高新技术产业。重点是应用高新技术研究成果，开发朝阳产业和产品，加快发展低污染、高产值的高新技术产业，培育新的经济增长点。
（3）坚决关闭、取缔落后生产工艺和企业。对于污染大、资源和能源浪费严重、质量低劣的产业和产品，坚决按照国家产业政策和环保政策加以淘汰和压缩。对那些产品没有市场，不利于环境保护的，掠夺式经营的中小企业，要利用结构调整的机遇，坚决淘汰。
4.2制定规划，周密安排
（1）分阶段分区域编制《三门峡市重金属污染综合防治规划》，对全市重金属污染防治工作进行全面安排部署。
（2）结合三门峡市重金属污染现状，编制涉重金属行业发展规划、灵宝市铅行业防治与污染防治规划、义马市铬污染防治专项规划等，对涉重金属行业的发展和污染防治进行全面规划。通过编制一系列的重金属污染防治规划，明确重点行业、重点区域重金属污染整治的工作任务，提出目标要求，通过限期淘汰落后产业、限期治理、技术示范、清洁生产、解决历史遗留问题、基础能力建设等各项重金属污染整治工作的细化安排，为重金属污染防治工作的开展奠定坚实的基础。
4.3全面加强重金属污染防控
（1）以点源治理为重点，全面加强重金属污染源治理。加强点源治理是解决现有污染的有效途径，进一步完善重金属污染治理技术工艺和设施建设，重点抓好工艺技术、技术装备、运行管理等关键环节，要求企业在达标排放的基础上进行深度处理，改造现有治污设施，进行提标升级，建设涉重金属风险单元围堰和事故应急池，加强废水回用和再生利用。
（2）以总量控制为核心，开展重金属污染物容量研究工作。积极开展河流重金属污染物容量研究工作，在容量研究的基础上，深入推进重点流域重金属污染防治，将重金属污染物排放总量分解、分配到河流和重点污染源，对于超总量排污的重金属企业，按照总量控制原则实施深度治理。
（3）以综合整治为抓手，全面解决历史遗留重金属污染问题。在全面完成义马市铬渣无害化处置的基础上，开展含铬污染物、污染土壤无害化处理和植物修复工程；开展主要河流及其支流综合治理工程，清理河道底泥及沿岸堆存废渣，改善河流水质；整顿矿山开采秩序，清理历史遗留废渣，建设危险废物无害化处置设施，妥善解决固体废物污染问题。
4.4建立完善环境监管机制
在建立健全环境监管机制上争取一些新突破，切实增强环境执法实效，有效防控重金属污染。
（1）完善监管机制。建立涉重金属企业定期监察和专人监管制度，实施环境监管网格化管理，进一步加大涉重金属企业和重点防控单元环境监管力度，在正常监督检查的基础上，增加涉重金属企业环境监察人员和检查频次，对环境违法企业实施“挂牌督办”或列入环保“黑名单”。逐步建立重大环境问题警示约谈制度，市政府约谈存在环境问题较多的县（市、区）主要领导，促进重大环境问题解决，确保环境质量的改善和环境安全。
（2）完善监测机制。市、县两级环保部门建设重金属污染自动监控平台，在重点流域建设水质自动监控站，实时监控重金属污染状况。所有涉重金属企业都要建设重金属污染因子在线监控设施。
（3）建立生态补偿机制。实施环境质量责任目标与地方财政挂钩办法，对环境质量超标的县（市）扣缴相应数额的县级财政资金；将重金属污染因子纳入生态补偿机制，扣缴生态补偿金，执行财政转移支付，用于水环境水质、水量监测监控能力建设以及重金属污染治理项目等。
（4）健全重金属污染预警应急体系。在进一步完善全市重金属污染预警应急体系的同时，重点建立健全重点防控区环境预警处置系统，加强重点区域、流域的环境预警体系建设，尤其要加强集中式饮用水水源地、河流重金属污染预警体系建设，对重金属超标的断面及时将信息给各级政府领导和环保部门领导。建立健全重金属环境风险源风险防控系统和企业环境应急预案体系，建设健全精干实用的环境应急处置队伍。加强应急演练，最大限度做好风险防范工作。
4.5加强环保能力建设
（1）加强环保队伍建设。不断加强基层环保力量，在重点乡镇设立环保分局或环保所；在重点企业派驻环境监察现场监督员，进一步加强重金属污染环境监管；在市县两级建立环境应急专门机构，科学处置突发事件，维护环境安全。
（2）加强现场监察执法能力。配备必要的现场执法、应急重金属监测仪器和取证设备，加强快速反应能力建设。大力提倡和推进监察手段的现代化，逐步改变重金属污染监察手段单一、层次较低的现状，向自动化、网络化、智能化方向发展。
（3）提高环境执法队伍业务素质。加强执法人员业务培训，尤其是重金属污染企业生产工艺及污染治理专业知识、政策法规、标准等方面的培训，提升环境监察人员对重金属污染企业的现场监督执法能力。
4.6建立全面的资金保障渠道
（1）积极争取国家资金的支持。积极申请国家重金属污染治理专项资金，争取国家财政支持。在这里也建议国家理顺重金属污染治理资金拨付途径，专项资金应向重点防控区域给予倾斜，加大重点防控区域资金和政策支持力度。
（2）合理安排地方配套资金。一方面积极争取省级财政支持，另一方面市、县两级财政也安排相应资金，对重金属污染治理予以支持，促进重金属污染防治工作。
（3）多方筹措社会资金。积极推进BOT、TOT等新型融资模式，激励社会资金投入，促使社会资金参与重金属污染项目治理、科研开发和环保产业发展，实现重金属污染治理投资主体多元化。
（4）切实保证企业自有资金。按照“谁污染、谁治理”的原则，企业是污染的主体，必须承担治理污染的主体责任，有治理任务的企业必须加大污染治理资金投入，保障重金属污染治理取得实效。参考文献：
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重金属污染的特征范文
关键词：塌陷区；土壤；重金属；评价
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.02.119
1背景概况
随着经济的高速发展，各类含有重金属的污染物通过各种渠道进入土壤中，造成土壤中重金属富集。土壤中重金属会通过各种途径进入大气，水体以及动植物，进而在人体类富集，危害人类健康。随着近年来多地出现重金属污染影响人类健康事件的发生后，重金属问题日益被人们重视。
淮南矿业谢桥煤矿位于安徽省颍上县东北部，谢桥煤矿位于淮南煤田潘谢矿区西部，处于凤台、颍上两县交界，距颍上县城约20公里。并且隶属于安徽省淮南市矿业集团的谢桥矿区共划分为东一、东二、西一、西二四个采煤区，总面积大约为50km2[1]。
由于煤炭的过量开采，导致地面塌陷，从而出现采煤沉陷区这一环境问题。采煤沉陷区形成后，其巨大洼地在下雨积水后，形成了大面积的水域，并且随着时间的推移，水底逐渐长出水草并且产生微生物，由于附近居民在沉陷水域中养殖鱼类，使得之前的陆生环境完全演变为了水生环境。谢桥矿区采煤塌陷水域周边堆积的煤矸石矿山等给水体，给塌陷塘输入了大量的持续性有机污染物、重金属等[2]。随着后期煤炭开采规模的不断增加，沉陷区水域面积不断扩展，水体水质受到严重影响，渔牧业等也会受到影响，严重制约了当地经济水平和养殖业的发展[3]。
2材料与方法
2.1研究区域概况
研究区域位于安徽省淮南市谢桥矿区，谢桥沉陷水域主要分为西北沉陷水域和东南沉陷水域。所选择的土壤采样点位于沉陷水域的两侧，塌陷水域北侧依次分布5个采样点，南侧接近村庄和河流布设2个采样点（如图所示）。每个采样点采取1个表层土壤样品，土壤深度为0～20cm。
2.2样品分析测定
将土壤样品烘干研磨过0.149mm尼龙筛，称取0.5g样品置于聚四氟乙烯坩埚中，用去离子水润湿样品，然后加入10ml浓盐酸；在电热板上低温消解蒸发至剩5ml左右，加入15ml浓硝酸；接着加热使液体蒸发至粘稠状，然后加入10ml氢氟酸继续加热；坩埚中溶液快干时，加入5ml的高氯酸，继续消解至冒白烟，残渣呈现均匀的浅色取下坩埚，加入1ml（1+1）硝酸，加热溶解残渣，至溶液完全澄清，转入50ml容量瓶中，定容，过滤，上原子吸收分光光度计检测。
2.3污染评价方法
评价方法采用指数法，分别求出各重金属离子的单因子指数和区域土壤重金属的综合污染指数，对谢桥区塌陷水域各采样点的土壤中重金属污染现状进行评价分析。
（1）单因子指数法：国内外常用的评价方法之一，是用区域某污染物的实测值与土壤背景值进行相比，用比值表示该区域内此项污染物受污染的程度。
Pi=Ci/Si
式中：Pi为土壤中污染物i的环境质量指数；Ci为土壤中污染物i的实测浓度（mg/kg）；Si为该区域土壤中污染物i的环境背景值（mg/kg）。
（2）综合指数法：采用内梅罗污染指数法计算其综合污染指数
式中：PN为内梅罗污染综合指数；maxPi为各项污染物中污染指数最大值；为各项污染物污染指数平均值。
根据单因子指数法和内梅罗综合污染指数法，可以将土壤重金属污染等级分为5个污染级别。
3实验结果与讨论
3.1土壤重金属检测结果
采样点土壤中重金属含量如下图所示：
由表2可知，1号采样点处各项理化性质含量均较高，主要原因可能是因为其距离河流较近，河流的汇入给塌陷区土壤带来大量的污染物质。由上面三个折线图可知，Hg、Cu、Pb、Ni、Zn和Fe在各点位土壤中分布较为均匀；Cd、Cr在各点位土壤中分布变化较大；4号采样点出Cd含量比其他点位高，可能与该处点源污染有关。谢桥区土壤中不同重金属平均污染程度为：Cd
3.2谢桥塌陷区土壤重金属污染评价
参照1997年杨晓勇等人对淮南市土壤重金属背景值的研究结果，分别计算淮南谢桥塌陷区土壤重金属单因子污染指数和综合污染指数[6]。
从单因子指数结果可知，研究地区土壤的重金属污染以Zn最为突出，7个采样点处污染以达到严重污染；4号采样点土壤中Cd也达到严重污染，5号点土壤中Cd指数也大于2，属于中度污染；并且大部分采样点中的Ni污染均达到轻度污染，其他点属未污染。所有采样点处Cr和Cu的污染指数都小于1，属于未污染，说明塌陷水域附近基本无Cr污染；Hg除了6号点超过1，其他采样点处均未污染；1号点处Pb指数超过1，其他点处土壤均未污染。总结为，谢桥塌陷区土壤重金属污染水平为Zn>Cd>Ni>Pb>Cu>Hg>Cr。
从内梅罗综合指数结果可以看出，谢桥塌陷区土壤各采样点污染程度为：TR004>TR007>TR001>TR005>TR002>TR003>TR006。各点处的综合污染指数均大于3，属于严重污染。因为内梅罗指数法中最大污染因子Zn值较大，故综合指数法夸大了重金属Zn值对土壤的污染。由于内梅罗指数法突出了污染指数最大的污染物对环境质量的影响和作用，此种计算方法对所得结果的影响很大，有些时候可能会存在人为夸大了一些因子的影响作用的情况，同时根据内梅罗指数法计算出来的综合污染指数，只能在一定程度上反映污染的程度而难以反映出污染的质变特征[1]。因此研究中，内梅罗综合指数法存在一定的局限性。
4结论
（1）谢桥区土壤中不同重金属平均污染程度为：Cd
（2）根据单因子指数法，谢桥塌陷区土壤重金属污染水平为Zn>Cd>Ni>Pb>Cu>Hg>Cr，以Zn污染较为突出。内梅罗指数法显示，谢桥塌陷区土壤各采样点污染程度为：TR004>TR007>TR001>TR005>TR002>TR003>TR006，并且内梅罗指数法在本项研究中适用性较低。
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重金属污染的特征范文
关键词大气颗粒物；重金属；分布特征；来源解析；形态分析
中图分类号X513文献标识码A文章编号1007-5739（2013）03-0241-03
大气颗粒物（ParticulateMatter，PM），是指大气中除气体之外的物质，包括各种各样的液体、固体和气溶胶，其粒径范围在0.01～200.00μm[1]。
我国的《环境空气质量标准》（GB3095-2012）中定义：悬浮颗粒物为能悬浮在空气中，空气动力学当量直径小于100μm的颗粒物，用TSP表示；可吸入颗粒物为悬浮在空气中，空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物，用PM10表示；环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物，用PM2.5表示[2]。TSP的粒径范围为0.1～100.0μm，它不仅包括被风扬起的大颗粒物，也包括烟、雾以及污染物相互作用产生的二次污染物等极小颗粒物[3]。
重金属原义是指比重大于5的金属，如Cu、Pb、Zn、Fe、Co、Ti、Mn、Cd、Hg、W、Mo、Ni、V、Ta、Au、Ag等。生物的生命活动中需要某些微量或者痕量的重金属如Cu、Zn、Mn等来促进生物的生长需要，但大部分重金属如Pb、Cd等并非生命活动所必须，而且所有重金属具有生物积累性，在生物体内富集，超过一定浓度时都具有显著的生物毒性对人体、环境都具有危害。
随着经济的快速发展，工业化进程的加速，重金属的开采、冶炼、加工、使用，使得大量重金属及其化合物以各种形式存在于大气、水体、土壤等中，对环境产生严重污染。由于重金属的毒性和它们通过食物链生物积累导致了严重的生态和健康问题，因此对于重金属污染的研究也成为目前环境研究的热点问题。
大气颗粒物中重金属的来源有很多，大体分为自然源和人为源。自然源主要来自于地壳土壤中的金属，由于气象等因素到大气中。人为源主要是由于人类活动引起的，如汽车尾气排放、燃煤燃料的燃烧等。我国的大气颗粒物中重金属污染比较严重，尤其是城市大气颗粒物中的重金属污染。因此众多学者对我国城市大气颗粒物中的重金属进行了一系列的研究。
1大气颗粒物中重金属的分布特征
1.1时间分布
金属元素在大气颗粒物中的时间分布变化显著，往往具有明显的季节变化和日变化规律[4]。闫向阳等[5]对沈阳市环境空气颗粒物中的重金属污染进行研究发现，沈阳市大气PM10中人为源排放重金属除硒（Se）元素含量最大值出现在春季（4月）以外，Pb、As、Zn、Cu等重金属含量最大值均出现在冬季（1月）。而重金属含量最小值均出现在夏季（7月）。刘艳秋等[6]对图们市大气颗粒物中重金属含量及分布特征研究发现：图们市大气颗粒物中重金属含量由高到低的顺序是Fe>Cr>Zn>Pb>Mn>Cu>Cd。伊丽米热・阿布达力木等[7]对新疆乌鲁木齐市大气颗粒物中重金属浓度分布特征进行研究，发现采暖期、非采暖期PM2.5和PM10中重金属的总浓度除Ni之外其他重金属的浓度采暖期均高于非采暖期。刘刚等[8]也研究了随着季节的变化杭州市大气PM2.5中重金属，发现PM2.5中金属元素总平均质量百分含量在各个采样点基本上均依春、夏、秋、冬的次序逐渐降低。张志刚[9]也研究了鞍山市各个季节大气中PM10和PM2.5中重金属含量得出1月最高，7月最低，颗粒物中重金属含量随季节变化特征明显。
1.2空间分布
大气中的重金属浓度随空间分布的不同也有很大差异。近年来，不少学者对不同空间上的重金属的浓度进行了相关研究。在纵向空间研究上，侧重于不同高度大气颗粒物中重金属含量的调查和对比，得出重金属空间分布的规律。
袁媛[10]对河南省开封市大气颗粒物随高度垂直分布变化进行研究，通过对秋季和冬季玉祥酒店和电业局2个采样点各在4个不同高度的PM10和PM2.5中的重金属浓度进行监测，发现各金属元素来源不同垂直分布特征也不相同。
余涛等[11]对辽宁省的3个典型城市沈阳市、锦州市、葫芦岛市大气颗粒物中重金属元素的分布进行了研究，发现不同城市重金属在颗粒物中的分布、含量有很大的差异。梁越等[12]对南昌市3个功能区采样点大气颗粒物PM10中的重金属污染特征研究，发现工业区采样点大气颗粒物PM10重金属的浓度远高于交通区和居民住宅区。按重金属污染程度排序依次为Zn>Mn>Pb>Cd>Cu>Cr>Ni。
1.3颗粒物粒径分布
大气颗粒物中重金属不仅与时间和空间的变化有关，而且还与颗粒物的粒径有关。大气中的重金属大75%～90%分布细颗粒物中[13-14]。
齐学先[15]对河北省保定市大气颗粒物中重金属砷3种价态的污染特征进行了研究，结果如下：三价砷在TSP、PM10、PM2.5中的含量依次上升，分别是0.60、2.41、17.24μg/g，五价砷的含量依次是0.39、1.06、4.63μg/g，总砷的含量依次为0.99、3.47、21.87μg/g。表明对于不同粒径的颗粒物来说，粒径越小，其携带的砷浓度越高，说明粒径越小对砷的载带能力越高。康富华[16]也研究探讨石家庄市大气颗粒物中重金属铅的污染发现金属元素铅随着大气颗粒物比表面积的增大，含量也在增加。
鲁静等[17]等究了我国西南地区小龙潭、阳宗海和贵阳3个燃煤电厂排放可吸入颗粒物（PM10）中重金属元素（As、Se、Be、Pb、Cd和Co）的分布与富集特征发现，以As、Se、Cd和Pb为代表的元素表现出随PM10粒径的减小其含量总体增大的趋势，其中As和Se随颗粒物粒径的减小，含量上升趋势明显。
林治卿等[18]研究了天津市采暖期不同颗粒物中重金属污染状况发现，PM2.5和PM10中重金属含量在TSP的重量百分比而言，PM10占TSP总量的68.86%，PM2.5占TSP总量的12.80%。而PM2.5对重金属的载带能力明显高于PM10。杜刚[19]和余涛等[11]通过研究后也认为辽宁省大气颗粒物中重金属更容易富集在PM2.5上，PM2.5中所含有的重金属在PM10中重金属的含量都超过了50%，重金属Cr甚至达到90%。这也表明颗粒物粒径越小，重金属更易富集。
2重金属的来源解析
大气颗粒物中重金属的来源分析方法一般有聚类分析（HCA）、化学质量平衡（CMB），因子分析（FA）、多重线性回归分析（MLR）、主成分分析法（PCA）、富集因子法（EF）等[20]。其中主成分分析法和富集因子法运用的比较多。王焕顺等[21]用主成分分析法对大连市区大气颗粒物中重金属来源进行了分析，结果表明大连市区大气颗粒物中的Fe、Mn、Pb来源于土壤扬尘，Ni、Cu来源于燃煤排放，Cd的来源可能是化工尘。
富集因子法是最常用的重金属来源研究的分析手段。富集因子法可以判别大气颗粒物中污染元素的人为成因和自然成因[22]。通过计算大气颗粒物中重金属元素的富集程度，将富集因子值大于10的元素判定为人为来源元素。
黄顺生等[23]对南京市大气降尘重金属来源进行研究，用富集因子法，以Fe为参比元素，分析了As、Cd、Cr、Cu、Hg、Mn、Mo、Ni、Pb、Se、Zn等元素富集因子。结果表明，第1类是Cr、Mn，它们的富集因子普遍小于或接近1，平均值分别为1.8、1.0，表明大气降尘中Cr、Mn主要来源于土壤颗粒；第2类是As、Hg、Ni、Cu、Mo，它们的富集因子主要在1～10，表明这些元素除土壤来源外，还可能叠加工业污染的影响；第3类是以Cd、Pb、Zn、Se为典型的元素，它们的富集因子普遍大于10，平均值分别高达28、14、11、29，表明这些元素受到明显的污染。
谢东海等[24]用富集因子法对海口市颗粒物重金属来源分析发现，海口市大气颗粒物中Mn、Cr、V、Ni、Co元素富集因子小于10，相对于地壳来源没有富集，而Pb、Cu、Zn、Cd元素富集因子均大于10，说明这些元素说明这些元素在空气颗粒物中的浓度主要与人类的活动有关。
刘齐等[25]对柳州市大气PM10中的重金属来源进行了研究，以Mn为参比元素，用富集分析法进行了分析发现除参比元素Mn外，Fe、Zn、Pb、Cd的富集因子均>10，Zn和Cd的富集因子极大。表明PM10中Fe、Zn、Pb、Cd主要不是来自地壳（扬尘），而是与人类活动的污染有关。
路新燕[26]用富集因子分析法对郑州市采暖季和非采暖季TSP、PM10和PM2.5中的8种重金属的富集情况进行了评价。结果表明，颗粒物中的重金属Pb和Cd在采暖期和非采暖期的富集程度最严重，属极重污染元素；Cu的富集程度在经分析的8种重金属的富集程度属中等程度，Cr、Mn、Co、Ni、Be受到的污染较轻。Pb、Cd在粒径小的细粒子上更容易被富集，除此以外，重金属在颗粒物上的富集还受到季节的气候、空气相对湿度等方面原因的影响。
3重金属的形态分析
同一种重金属元素在不同的化学相中具有不一样的活性，对人体和环境危害程度也不同。因此，对大气环境中重金属的不同形态分析的研究是很有必要的。Tessieretal[27]采用连续提取法把固体颗粒金属的存在形态划分为可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态、有机物结合态和残渣态等5类。Tessier连续提取法也被国内外学者广泛应用于大气环境重金属形态分析中。BCR三步萃取法是欧共体标准局在Tessier分析方法的基础上提出的，该方法按步骤定义为弱酸提取态（HAc提取）、可还原态（NH2OH・HCl提取）、可氧化态（H2O2）[28]。采用改进的BCR连续提取法将重金属元素形态分为酸可提取态、氧化物结合态、有机物结合态和残渣态。其中，酸可提取态最为活跃，在外界pH值降低时容易释放出来；氧化物结合态和有机物结合态相对稳定，但在外界氧化还原条件改变时易发生转化；残渣态比较稳定，不易迁移和转化，对环境危害较小。
谢华林等[29]用Tessier五步提取法分析了大气颗粒物中重金属的形态，发现Zn元素主要以水溶态、碳酸盐态、氧化态和有机态4种有效态存在；Pb元素主要以不溶态存在，同时有一部分以水溶态和氧化态存在；Cu元素在细粒子中均匀分布在4种有效态中，在粗粒子中则均匀分布在水溶态、氧化态和有机态中；V主要分布在不溶态和氧化态中；Mn元素主要分布在水溶态和氧化态中；Co元素则主要分布在水溶态、氧化态和不溶态中。
彭景[30]研究了大气TSP和PM10中重金属不同形态占总量的百分比的空间分布，发现在TSP重金属中，可交换态浓度超过总量的50%的重金属有Pb、Zn、Cd、Ni、Mn；在PM10重金属中，可交换态浓度超过总量的50%的重金属有Pb、Cd、Ni、Mn，说明这几类重金属环境活性更强，危害更大。
钱枫等[31]采用改进的BCR连续提取法对北京交通环境PM10中重金属形态进行了分析，用F1、F2、F3、F4分别代表酸可提取态、氧化物结合态、有机物结合态和残渣态重金属浓度，得出Cr中F3>F4>F1>F2，Ni中F3>F1>F4>F2，Cu中F1>F3>F2>F4，Zn和Pb为F1>F2>F3>F4，Cd中F2、F3、F4中浓度很小，几乎检测不出。Zn的酸可提取态浓度最大，为0.2829μg/m3。而张慧峰等[32]测定了北京春季大气中重金属含量及2种组成形态含量，酸可提取态和不溶态，大气TSP和PM10中酸可提取态百分比大小分别为Cd>Pb>Cu>Cr>Ni和Cd>Cu>Pb>Cr>Ni，Ni的酸可提取态百分比最小，Cd的酸提取态含量占总含量的50%以上，远大于其他重金属元素。
田艳丽[33]分别采用Tessier五步分级连续提取法和BCR法测定了大气颗粒物样品重金属Hg、As、Pb的形态分布，并对其结果进行了比较。Tessier五步提取法得出Hg、As、Pb的可交换态、碳酸盐结合态、铁锰氧化物结合态和有机结合态4种形态百分率之和（即为可提取态）分别为4.6%、25.3%和30.3%，说明大气颗粒物中Pb的迁移性最大，As次之，Hg最小。BCR提取法测得Hg、As、Pb的酸溶态、可氧化态和可还原态3种形态百分率之和（即为可提取态）分别为7.1%、25.6%和11.5%，说明大气颗粒物中As的迁移性最大，Pb次之，Hg最小，与Testier法结果有所不同。
4结语
大气颗粒物中的重金属铅对人体和环境的危害是不容忽视的，只有对天气颗粒物中的重金属颗粒物的物理特征、化学成分进行很好的研究，才能从根本上预防和治理天气颗粒物中的重金属，从而为人气环境质量提供依据。在过去的几年里，各国专家学者在大气颗粒物重金属方面开展了大量的研究，并在大气重金属的来源、化学特征、迁移与转化及其生物有效性方面取得了一定的成果，但仍然有较多的问题需要深入研究。如PM2.5和PM0.1中重金属含量和成分的分析、重金属在环境中的迁移和转化对生物有机体的生理生态的影响，尤其是大气重金属污染的综合治理亟待加强和深入。
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