喀斯特山区燃煤电厂土壤重金属污染评价

范明毅，杨 皓，2，黄先飞，3，曹人升，秦樊鑫，胡继伟，2

（1. 贵州师范大学 贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室，贵州 贵阳 550001；2. 贵州师范大学 中国南方喀斯特研究院，贵州 贵阳 550001；3. 贵州大学 林学院，贵州 贵阳 550025）

喀斯特山区燃煤电厂土壤重金属污染评价

范明毅1，杨 皓1，2，黄先飞1，3，曹人升1，秦樊鑫1，胡继伟1，2

（1. 贵州师范大学 贵州省山地环境信息系统与生态环境保护重点实验室，贵州 贵阳 550001；2. 贵州师范大学 中国南方喀斯特研究院，贵州 贵阳 550001；3. 贵州大学 林学院，贵州 贵阳 550025）

选取地处贵州省喀斯特山区的金沙电厂为研究对象，对电厂周围的表层土壤、蔬菜（莲花白）试样的重金属含量进行了测定，采用模糊数学法对土壤重金属污染进行了评价，采用富集系数法分析了莲花白对重金属的富集能力。实验结果表明：电厂周围表层土壤中Hg，As，Cd，Pb，Cu的平均含量分别达0.70，26.40，0.61，44.83，35.51 mg/kg，其中，Hg和Cd的平均含量分别为GB 15618—1995《土壤环境质量标准》中二级标准的1.40和2.03倍；电厂周围土壤受到较为严重的Hg，As，Cd污染，各个方向的重金属污染程度大小顺序为西北＞西＞东南＞西南＞东北＞东，总体趋势为西向大于东向；莲花白对土壤中Cd的富集作用较强，对其他重金属的富集作用较弱。

土壤；重金属；模糊数学；富集系数；污染程度

燃煤电厂为人类提供电能与热能，同时也向环境排放了大量的有害污染物，重金属就是其中不可忽视的一类［1］。重金属具有毒性大、潜伏期长，且能沿食物链富集等特点，是优先考虑去除的污染物之一［2-5］。随着燃煤量的增大，燃煤排放的重金属产生的危害已引起众多学者的关注［6-8］。

贵州省作为我国唯一没有平原支撑的喀斯特山区，立地条件极差，耕地少、土层薄、土地后备资源明显缺乏。但它是我国南方煤炭资源最丰富的省区，早期燃煤电厂的建立促进了贵州经济的发展。但由于资金、技术等原因，导致燃煤电厂附近土壤的破坏越来越严重。受地形地貌和成土母质等因素影响，喀斯特地区土壤重金属本底值普遍较国家标准值高，重金属元素迁移扩散较非喀斯特地区更加灵活，波及范围更广，危害性更大［9］。

目前，用来评价土壤环境质量的方法有综合污染指数法、聚类分析法、层次分析法和模糊数学法等［10］。由于土壤环境污染具有渐变性和隐蔽性等特点，采用模糊数学模型对污染程度进行评价较为科学合理，且在环境质量评价中其分辨率明显高于其他方法［11］。

本工作选取地处贵州喀斯特山区的金沙电厂为研究对象，对电厂周围的表层土壤、蔬菜（莲花白）试样的重金属含量进行了测定，采用模糊数学法对土壤重金属污染进行了评价，采用富集系数法分析了莲花白对重金属的富集能力，以期为电厂污染的治理及周边土地的利用规划提供参考。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

研究区位于贵州省西北部，毕节地区东部，煤炭资源十分丰富。金沙县面积约2 524 km2，属低中山地貌，亚热带湿润季风气候。常年平均气温18℃，年总降水量865.9 mm。金沙电厂4×1.25×105kW机组工程于2000年1月投产，机组年利用时间保持在8 000 h以上。本工作针对区域内以电厂为圆心的辐射环形地带的农田土壤进行调查。

1.2 试样采集

2015年3月在金沙电厂周围进行了表层（0～20 cm）土壤和蔬菜试样的采集。以金沙电厂为圆心，根据废气排放设置辐射环形采样点。用GPS定位，共设置了6条线路：东线、东北线、西北线、西线、西南线和东南线。土壤和蔬菜试样各取32个，采样点分布图见图1。将采集的土样按四分法取1 kg混合，经风干、磨细、过筛（100目）后，贮存于塑料自封袋内密封待用。

图1 采样点分布图

1.3 试样分析

1.3.1 重金属含量的测定

土壤Pb，Cu，Cd含量的测定采用全消解方法进行处理［12］，Hg和As采用王水消解［13］；蔬菜试样均采用硝酸-过氧化氢高压密闭消解［14］。采用ZEEnit 700P型石墨炉原子吸收光谱仪（德国耶拿分析仪器股份公司）测定Cd和Pb的含量，采用AFS-933型非色散原子荧光光谱仪（北京吉天仪器有限公司）测定Hg和As的含量，采用5300V型电感耦合等离子体-原子发射光谱仪（美国Perkin Elmer公司）测定Cu含量。土壤和蔬菜试样的测定结果均以干重计。

1.3.2 质量控制

在试样的处理及测试过程中可能带入污染，为保证方法的精密度，测定时均做空白实验和3组平行实验。分析过程中所用的塑料容器均在5% （w）的硝酸中浸泡48 h以上，玻璃容器浸泡24 h，高纯水冲洗后烘干。测定结果的相对标准偏差均小于10%，满足定量分析的要求。

1.4 评价方法

1.4.1 模糊数学法

模糊数学法是利用参数之间的不确定性替代数学假设基础上的解析关系，选定参数因子后，对判断的事物进行综合评价的一种方法［15-16］。综合前人的研究结果和使用经验，结合研究区的实际特征，构建模糊数学环境污染评价模型。

首先需要确定隶属度函数，建立关系模糊矩阵。取u={Hg、As、Cd、Cu、Pb}为评价因子的集合；v={一级、二级、三级}为评价指标的集合；通过隶属度函数求得各指标对各级别土壤重金属污染状况的隶属度，组成一个3×5的模糊矩阵，即关系模糊矩阵R［17］。按如下隶属度函数计算各因素指标的隶属度。

式中：xi为第i种重金属含量的实测值；ai，bi，ci分别为第i种重金属对应于一、二、三级土壤重金属环境质量状况的标准值。GB 15618—1995《土壤环境质量标准》［18］中规定的土壤环境质量标准值见表1（研究区土壤的pH处于6.5～7.5之间）。

表1 土壤环境质量标准值 mg/kg

由于各单项评价指标对环境综合体的贡献存在差异，故应有不同的权重。计算权重的方法很多，这里采用土壤环境中污染物因子的实测含量与其相应分级标准的比值来计算权重。该方法在一定程度上可以反映污染超标的轻重对因子权重的影响。该方法计算权重的一般公式为：

式中：Wi为第i个因子的权重；n为参评因子的个数；xi为第i个因子的实测值；Si为第i个因子对应的各土壤重金属一、二、三级质量级别总和的平均值（见表1）。将权重归一化，从而构成了一个1×n阶的权重模糊矩阵A（A=（W1，W2，W3…Wn））。

按照上述方法分别计算各采样点的关系模糊矩阵和权重模糊矩阵，采用单因素决定模型和加权平均模型进行评价。单因素决定模型即按先取小后取大的原则来计算各级隶属度并归一化；加权平均模型见式（5）。

式中：bj为最终评价结果对应于第j个等级的隶属度；Wi为第i种重金属对应的权重；rij为关系模糊矩阵R中对应元素对应等级的隶属度。

根据土壤重金属环境质量各级别的控制意义，取土壤重金属环境质量一级水平的评价分值为100，二级为80，三级为60，按式（6）和式（7）计算各采样点的评价分值［19］。

式中：δj为第j个级别的权重；k为选定的正实数，一般取2；m为环境质量级别的级数；cj为第j个等级环境质量水平的标准分值；c为最终得分。

1.4.2 富集系数法

蔬菜对重金属的富集系数是指蔬菜与土壤中的重金属含量之比，它可以大致反映蔬菜对重金属的吸收能力［20-21］。富集系数越小，表明蔬菜吸收重金属的能力越差，抗土壤重金属污染的能力则越强。同时，也间接反应重金属的生物可利用性。

1.4.3 数据分析

采用Excel 2003和SPSS19.0统计软件对实验数据进行统计分析。

2 结果与讨论

2.1 土壤的重金属污染水平及空间变异程度

经测定，电厂周围的表层土壤中Hg，As，Cd，Pb，Cu的平均含量分别达0.70，26.40，0.61，44.83，35.51 mg/kg。与贵州省土壤背景值［9］相比，平均Hg含量为背景值的6.36倍。按二级标准对比，以Hg和Cd的超标最为严重，其平均含量分别为二级标准的1.40和2.03倍，其最大值达标准值的4.98和17.90倍，表明电厂周边土壤已经受到了较为严重的Hg和Cd的污染。土壤中的Hg和Cd的污染来源可能与电厂大量煤燃烧及煤来源为高Hg煤有关，除此之外，还可能与重金属在煤中的赋存形态、燃烧方式等多种因素有关。

从各重金属含量的空间变异程度来看，不同方向土壤各重金属含量的变异系数均大于50%，其中以Cd含量的变异系数最大，达173.05%。这表明研究区表层土壤重金属空间分布具有一定的差异性。各重金属含量的最高值与最低值之比均大于10倍，这与研究区已受到严重的当地人类活动的影响直接相关，重金属含量空间分布不均，波动程度大且离散性较高。

2.2 土壤和莲花白中重金属含量的相关性

为了探求土壤和莲花白中重金属之间的相关性，对土壤和莲花白中的重金属含量进行了相关分析，结果见表2。由表2可见：土壤中Hg与As，Cd的含量均显著相关，相关系数分别为0.848 （p＜0.01）和0.720（p＜0.01），这说明Hg与As，Cd可能具有相同的污染源及环境迁移途径；莲花白中除Pb和Cu的相关系数达0.729（p＜0.01）呈现显著正相关外，其余重金属间的相关性均不显著；同时，土壤中Pb和Cu相的关系数达0.536（p＜0.01），在一定程度上说明两种元素间存在一定的同源性，且莲花白对土壤中个Pb和Cu可能具有相似的吸收机理。

表2 土壤和莲花白中重金属含量的相关系数

2.3 模糊数学法的评价结果

选取各方向的土样作为待评价对象，Hg，As，Cd，Cu，Pb 5种重金属为单项评价因子进行分析，建立各重金属元素对应于土壤重金属环境质量等级的隶属度函数，并按照关系模糊矩阵的建立方法及评价标准计算关系模糊矩阵。按照最大隶属度原则可评价出区域重金属的质量级别［22］。以东向为例计算关系模糊矩阵，见表3。由表3可见，As和Cu的一级隶属度均为1，二、三级均为0，说明As和Cu的污染程度为一级，污染最轻，其余重金属通过比较其一、二级隶属度的大小即可划分重金属的污染等级。

表3 东向的隶属度矩阵

按照上述方法分别计算出各方向的关系模糊矩阵，再计算各参评因子的权重，得到重金属的权重模糊矩阵。各采样方向的重金属权重见图2。由图2可见，各方向Hg，As，Cd的权重均较大，约占总权重的80%，表明这3种重金属的污染较严重。

图2 各采样方向的重金属权重

采用单因素决定模型和加权平均模型进行综合评价，得到各方向的评价向量。根据式（6）和式（7），取k值为2，可计算各方向的评价分值，从评价分值可以直观地看出各方向土壤重金属环境质量的优劣，可比性大大增强。模糊数学法的评价结果见表4。由表4可见：两种评价结果的最高分值均为东向，最低分值均为西北向，即东向的污染程度最轻，西北向的污染程度最重；根据评价分值及隶属度的分布情况可得不同方向的重金属污染程度为西北＞西＞东南＞西南＞东北＞东，总体趋势为西向大于东向；除东向处于一级污染程度外，其余方向均处于二级以上污染程度，重金属综合污染较严重，两种模型的评价结果一致。不同方向上的重金属污染程度不同，其主要原因可能与研究区风向多为东北风和北风有关［23］，还可能与土壤理化参数、地势起伏、电厂烟囱高度和人类活动的影响有关。

由表4还可见，加权平均模型与单因素决定模型评价结果相比，生成的隶属度存在较大差异，对应的评价结果也有所不同。单因素决定模型实际上只考虑了最突出的因素，其他因素的作用被弱化，评价的出发点为希望体现单因素否决的情况；而加权平均模型既考虑了最突出的因素，同时又综合考虑了多种参评因素，依权重的大小对所有的因素均衡兼顾，评价出发点为希望体现各个参评因子对土壤重金属环境质量综合影响的情况［19］。

表4 模糊数学法的评价结果

2.4 富集系数法的评价结果

莲花白的重金属含量水平及其对土壤中重金属的富集能力，直接关系到莲花白的生产和食用安全。莲花白对5种重金属的富集系数见表5。由表5可见：莲花白对土壤中Cd的富集作用较强，对其余重金属的富集作用较弱；Cd的富集系数最大，达1.25，这可能是因为土壤中Cd主要以生物有效性强的酸可提取态和还原态存在，酸可提取态迁移性较强，在酸性和中性条件下即可释放出来，直接被蔬菜吸收利用；莲花白对5种重金属的富集能力为Cd ＞ Cu ＞ Hg ＞ Pb ＞ As。这与湘江中下游［24］和湖南省郴州市［25］的农田蔬菜中重金属富集系数的调查结果类似，说明Cd元素较易在蔬菜中富集。本研究中莲花白中重金属的污染可能与电厂燃煤有关，这主要是因为：莲花白为叶菜类，大气沉降颗粒所携带的重金属很容易在叶表吸附、富集；同时，结合模糊数学土壤评价结果不难看出，电厂燃煤对土壤也有较强的污染。研究区土壤上种植的蔬菜对重金属Cd的富集现象严重，其安全隐患应引起重视，长期食用这些蔬菜很可能对人体健康造成一定的潜在风险。因此，相关部门应采取有效措施治理土壤重金属污染，改善土壤和蔬菜质量。

表5 莲花白对五种重金属的富集系数

3 结论

a）电厂周围表层土壤中Hg，As，Cd，Pb，Cu的平均含量分别达0.70，26.40，0.61，44.83，35.51 mg/kg。其中，Hg和Cd的平均含量分别为GB 15618—1995《土壤环境质量标准》中二级标准的1.40和2.03倍，表明土壤已受到较为严重的Hg和Cd的污染。

b）土壤中Hg与As，Cd的含量均显著相关，相关系数分别为0.848和0.720。莲花白和土壤中Pb和Cu的含量均呈现显著正相关。

c）模糊数学法评价显示：电厂周围土壤受到较为严重的Hg，As，Cd污染；各个方向的重金属污染程度大小顺序为西北＞西＞东南＞西南＞东北＞东，总体趋势为西向大于东向；除东向处于一级污染程度外，其余方向均处于二级以上污染程度，重金属综合污染较严重。

d）富集系数法分析表明：莲花白对土壤中Cd的富集作用较强，对其余重金属的富集作用较弱；莲花白对5种重金属的富集能力大小顺序为Cd ＞ Cu ＞ Hg ＞ Pb ＞ As。

e）电厂周围土壤受到不同程度的重金属污染，土壤上种植的莲花白会对当地居民产生一定的健康风险，应特别重视对Hg，As，Cd 3种重金属污染的治理。

［1］ 张胜寒，程立国，叶秋生，等. 燃煤电站重金属污染与控制技术［J］. 能源环境保护，2007，21（3）：1 - 4.

［2］ 黄先飞，秦樊鑫，胡继伟. 重金属污染与化学形态研究进展［J］. 微量元素与健康研究，2008，25（1）：48 - 51.

［3］ Huang Xianfei，Hu Jiwei，Li Cunxiong，et al. Heavymetal pollution and potential ecological risk assessment of sediments from Baihua Lake，Guizhou，P.R. China ［J］. Int J Environ Health Res，2009，19（6）：405 -419.

［4］ 武跃，袁圆，张静，等. 亚临界湿式氧化法脱除含油污泥中的重金属［J］. 化工环保，2015，35（3）：236 - 240.

［5］ 李萌，胡霖，王浩，等. 无机稳定剂处理重金属污染土壤［J］. 化工环保，2014，34（1）：50 - 54.

［6］ 严莎，凌其聪，严森，等. 城市工业区周边土壤-水稻系统中重金属的迁移积累特征［J］. 环境化学，2008，2（27）：226 - 230.

［7］ 王凌青，卢新卫，王利军，等. 宝鸡燃煤电厂周围土壤环境Hg污染及其评价［J］. 土壤通报，2007，38 （3）：622 - 624.

［8］ 方凤满，杨丁，汪琳琳，等. 芜湖燃煤电厂周边土壤中砷汞的分布特征研究［J］. 水土保持学报，2010，24（1）：109 - 113.

［9］ 刘灵飞. 贵州喀斯特山区锑冶炼厂重金属污染与风险评价研究［D］. 贵州：贵州师范大学，2014.

［10］ Golia E E，Dimirkou A，Mitsios I K. Levels of heavy metals pollution in different types of soil of central Greece［J］. Bull Environ Contam Toxicol，2008，80 （3）：206 - 210.

［11］ 张乃名，李保国，胡克林. 太原污灌区土壤重金属和盐分含量的空间变异特征［J］. 环境科学学报，2001，21（3）：349 - 353.

［12］ 鲁如坤. 土壤农业化学分析方法［M］. 北京：中国农业科技出版社，2000：477 - 478.

［13］ 罗国兵. 冷原子吸收光谱法测定污水中总汞的两种消解方法比较［J］. 理化检验：化学分册，2005，41 （3）：167 - 168，171.

［14］ 冯绍平，刘卫，黄兆龙，等. 高压消解-石墨炉原子吸收光谱法测定八角和桂皮中镉、铅含量［J］. 理化检验：化学分册，2015，51（6）：855 - 858.

［15］ 李永涛，张池，刘科学，等. 粤北大宝山高含硫多金属矿污染的水稻土壤污染元素的多元分析［J］. 华南农业大学学报，2005，26（2）：22 - 25.

［16］ Liu Li，Zhou Jianzhong，An Xueli，et al. Using fuzzy theory and information entropy for water quality assessment in Three Gorges region，China［J］. Expert Syst Appl，2010，37（3）：2517 - 2521.

［17］ Onkal-Engin G，Demir I，Hiz H. Assessment of urban air quality in Istanbul using fuzzy synthetic evaluation ［J］. Atmos Environ，2004，38（23）：3809 - 3815.

［18］ 国家环境保护局科技标准司. GB 15618—1995 土壤环境质量标准［S］. 北京：中国环境科学出版社，1995.

［19］ 朱青，周生路，孙兆金，等. 两种模糊数学模型在土壤重金属综合污染评价中的应用与比较［J］. 环境保护科学，2004，30（3）：53 - 57.

［20］ 黄泽春，宋波，陈同斌，等. 北京市菜地土壤和蔬菜的锌含量及其健康风险评估［J］. 地理研究，2006，25（3）：439 - 448.

［21］ 郑袁明，宋波，陈同斌，等. 北京市菜地土壤和蔬菜中铜含量及其健康风险［J］. 农业环境科学报，2006，25（5）：1093 - 1101.

［22］ Lado L R，Hengl T，Reuter H I. Heavy metals in European soils：A geostatistical analysis of the FOREGS geochemical database［J］. Geoderma，2008，148 （2）：189 - 199.

［23］ 石晓翠，钱翌，熊建新. 模糊数学模型在土壤重金属污染评价中的应用［J］. 土壤通报，2006，37 （2）：334 - 336.

［24］ 郭朝晖，肖细元，陈同斌，等. 湘江中下游农田土壤和蔬菜的重金属污染［J］. 地理学报，2008，63 （1）：3 - 11.

［25］ Liu Hongyu，Probst A，Liao Bohan. Metal contamination of soils and crops affected by the Chenzhou lead/ zinc mine spill （Hunan，China）［J］. Sci Total Environ，2005，339（1/2/3）：153 - 166.

（编辑 魏京华）

《石油化工》

全国中文核心期刊，理想的广告媒介

Assessment of heavy metals pollution in soil around coal-fired power plant located in Karst mountainou area

Fan Mingyi1，Yang Hao1，2，Huang Xianfei1，3，Cao Rensheng1，Qin Fanxin1，Hu Jiwei1，2
（1. Guizhou Provincial Key Laboratory of Information System of Mountainous Areas and Protection of Ecological Environment，Guizhou Normal University，Guiyang Guizhou 550001，China；2. Institute of South China Karst，Guizhou Normal University，Guiyang Guizhou 550001，China；3. College of Forestry，Guizhou University，Guiyang Guizhou 550025，China）

The power plant in Jinsha located in Guizhou Karst mountainou area was selected as a case area. The contents of heavy metals in surface soils and vegetable （cabbage） around the power plant were determined. The pollution characteristics of heavy metals in soils were assessed by fuzzy mathematic method，and the accumulation ability of cabbage to heavy metals was analyzed by bioaccumulation coeffi cient method. The experimental results show that：The contents of Hg，As，Cd，Pb，Cu in surface soils around the power plant are reached 0.70，26.40，0.61，44.83，35.51 mg/kg respectively，and the average levels of Hg and Cd are 1.40 and 2.03 times of the second standard in GB 15618-1995；The soils around the power plant are seriously polluted by Hg，As and Cd，northwest are the most severely polluted area，followed by west，southeast，southwest，northeast and east，the pollution degree in west is severely than that of east for general trend；The bioaccumulation effect of cabbage to Cd is stronger than those to other heavy metals.

soil；heavy metal；fuzzy mathematics；bioaccumulation coeffi cient；pollution degree

发行范围国内外公开发行。主要的发行对象：（1）中石化、中石油、海洋石油天燃气集团及其下属企业和研究设计单位。（2）原化工部属企业，各省市石油化工企事业单位。（3）外国独资及中外合资石化企业。（4）高等院校。（5）与石化行业相关的机械、设备、仪器、仪表、材料、机泵、阀门等制造企业。发行量 33600册/全年，全年共12期刊物特点《石油化工》为工业技术性期刊，1970年创刊，由中中石化集团资产经营有限公司北京化工研究院和中国化工学会石油化工专业委员会联合主办，月刊，中文核心期刊。《石油化工》有承办国内外广告业务的丰富经验和优势，广告发布量大，企业宣传效果好。每期编有广告目录，第12期编有全年广告索引。广告范围（1）化工产品；化工设备；分析仪器；测试仪表；药品；试剂；助剂；催化剂；填料；化工管道器材（泵、阀）；包装、保温、密封、润滑材料；实验室、中间试验用品。（2）石油和化工领域的新工艺、新技术的推广。（3）展会信息，书刊介绍，征订启事。（4）企业形象宣传广告价格（元/期页）封面 封底 封二 封三 彩一 彩末 彩插 单色内页6000 5000 4000 4000 4000 4000 3500 2000本刊地址：北京市和平街北口中国石化集团北京化工研究院通讯地址：北京1442信箱《石油化工》编辑部邮 编：100013广告联系人：祖国红电 话：010-64295032；59202216 传 真：010-64295032 电 邮：zugh.bjhy@sinopec.com

X53

A

1006-1878（2016）03-0338-07

10.3969/j.issn.1006-1878.2016.03.020

2015 - 11 - 10；

2016 - 02 - 01。

范明毅（1992—），男，福建省三明市人，硕士生，电话 15885009217，电邮 fanmingyifmy@163.com。联系人：黄先飞，电话 13639110513，电邮 hxfswjs@gznu.edu.cn。

［作者简介］ 国家自然科学基金项目（21407031）。