贵阳市观山湖区喀斯特城乡交错区土壤重金属的分布特征及风险评价*

崔瀚文，杨广斌 ，崔文刚

(1.贵州师范大学 地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550025；2.贵州师范大学，贵州省山地资源与环境遥感应用重点实验室，贵州 贵阳 550025)

城乡交错区是由城镇化产生的具有城市和乡村双重特性的过渡地带，交通便利，往往是工业和农业的复合区[1]，该区域土壤在工业化和城市化的影响下易受到工业“三废”、生活垃圾以及农药和化肥等污染[2]。重金属污染具有长期隐蔽性、不可逆性以及富集后毒性增强等特点，易在农产品中富集，并通过食物链进入人体，是人类健康的潜在威胁[3]。同时，土壤环境质量关系到农作物生产安全性，是保障人民粮食安全的基础[4-5]。因此，准确认识城乡交错区土壤环境质量污染特征及其空间分布，是城市化进一步发展、规划和设计的基础，对促进社会稳定和平稳完成国家战略发展需要尤为重要[6]。

城乡交错区的土壤环境质量研究集中在平原区[7-9]，而喀斯特地区具有独特的地质背景和气候条件，土层环境较为敏感，是典型的生态环境脆弱区，具有较高的重金属元素背景值[10-11]；此外，喀斯特地区富有矿产和能源，随着工矿行业的发展需求，该区域的土壤环境污染状况愈发复杂[12-13]。姚成斌等[14]对喀斯特石漠化治理示范区土壤的研究发现：土壤中Cd 和As 含量均高于背景值，在不同作物系统中的迁移能力有差异；张家春等[15]对喀斯特地区林地土壤评价指出：研究区土壤受Cd 和As 复合污染，且重金属长期积聚在土壤中，无法彻底清除；陈拙等[16]研究认为：喀斯特地区的地质背景是造成贵州清虚洞组土壤重金属元素累积的主要因素，而矿化带的出现加重了累积效应。

目前，评价土壤重金属污染的方法较多，且各有优劣。本研究以喀斯特地区城乡交错区土壤为研究对象，为准确了解重金属分布及污染情况，选用单因子和内梅罗综合指数评价法对Cd、Hg、As、Pb 和Cr 等元素含量进行分析，研究区域内主要污染元素；使用潜在生态污染评价法预测研究区内可能出现的高度致污元素，从而在城市建设中采取干预措施，有针对性地加强污染物管控；基于相关分析和主成分分析对重金属污染物来源进行探讨，从而为城市发展中的土地安全利用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

以贵阳市观山湖区某典型城乡交错区为研究区，其地处N26°32′～26°45′，E106°29′～106°36′，东西向长约10 km，南北向宽约25 km，总面积约125 km2，东临5个城市社区服务中心和3个农村社区服务中心。区域内山地和丘陵相间分布，地势自东北向西南逐渐升高，平均海拔1 200 m，以高原地貌为主。地质年代属于寒水系和石灰系，岩石类型以灰岩和白云岩为主。区域内有大量黄壤、石灰土和红壤分布，具有典型的喀斯特土壤特性。气候类型属于亚热带季风气候，冬季盛行东北风，夏季盛行南风，年平均温度15 ℃，年平均降雨量1 160 mm，天气环境质量达到国家一类标准。

1.2 样品采集及分析测定

在研究区按1 km×1 km 的网格布设150个样方，在2020 年秋季基于研究区土地利用现状、地形及土壤类型等特点实际采集57个样方的土样。按照双对角线法采集0～20 cm 的表层土壤，采集过程中使用GPS 记录经纬度，在每个样点周围采集3 份土壤样品各50 g，并进行分袋与编号。土壤样品采用 HNO3—HCl—HF—HClO4四酸消解法[17]进行处理并稀释，采用电感耦合等离子体质谱仪(Agilent 7900，美国)测定Cd、As、Pb 和Cr 元素含量；使用双道原子荧光光度计(吉天AFS-920，北京)测定Hg 元素含量。分析过程中采用国家一级标样土壤进行质量控制。

1.3 评价方法

1.3.1 统计学分析

使用Excel 2016 计算各项污染指数，并进行重金属含量描述性统计分析，其中变异系数(CV)按照CV＜10%为弱变异性、10%＜CV≤100%为中等变异性、CV＞100%为强变异性的标准对重金属元素含量进行划分[18]。使用SPSS 24.0 软件进行土壤样本相关性分析和主成分分析，以判断2个变量之间的相关性，相关系数越大则变量间相关性越强，就本研究而言，可表征污染来源相似或污染程度相近[6]。利用GS+9.0 软件中的半变异函数拟合各项同性的最适土壤空间模型，若基底效应小于25%，则表明空间自相关性强烈；若介于25%～75%，则为中等程度的空间自相关性；大于75%时，则属于弱相关[19]。使用Arc-GIS 中的地统计分析模块对研究区土壤环境背景下的重金属污染状况及其空间分布特征进行区域分析。

1.3.2 单因子评价法和内梅罗综合评价法

单因子评价法是根据污染物环境质量标准所规定的一种评价方法，可以反映样品受单一污染物的污染程度[15]。其计算公式为：Pi=Ci/Si。式中：Pi为重金属元素i的污染程度指数；Ci是土壤中重金属元素i含量的实测值；Si是该土壤环境背景下i元素含量的标准值。本研究选用贵州省背景值为评价标准[20]，Pi＜1 表示土壤环境中未受i元素污染，Pi＞1 表示土壤中已受i元素污染；Pi越大，表示受污染状况越严重[21]。

当区域内存在多种污染物对农产品或土壤造成污染时，需使用内梅罗综合指数对单因子指数进行综合评价，以反映该区域若干污染因子导致的土壤质量状况及受污染程度[22]。其计算公式为：

式中：Pc为土壤受多种污染物的综合污染程度指数；表示Pi的平均值，即土壤中所有重金属元素污染程度指数平均值；Pimax为所有元素污染程度指数的最大值。Pc≤0.7 为清洁，0.7＜Pc≤1.0 为尚为清洁，1.0＜Pc≤2.0 为轻微污染，2.0＜Pc≤

3.0 为中度污染，Pc＞3.0 为重度污染[22]。

1.3.3 潜在生态风险指数评价法

潜在生态风险指数评价法是根据重金属性质及其环境效应特点，综合考虑污染程度及生态效应，采用量化的等价指数分级法进行土壤重金属污染评价[23]，其计算公式为：

式中：RI 为区域内综合风险指数；Ei为单项重金属潜在生态风险因子系数；Ti为单项重金属污染程度的毒理系数；Fi为单项重金属元素的污染系数；Ci为元素i的实测值；Cc为该元素在研究区的背景值。本研究选用贵州省背景值为评价标准[20]，Cd、Hg、As、Pb 和Cr 的毒理系数分别为30、40、10、5 和2[24]。潜在生态污染风险分级标准见表1。

表1 潜在生态污染风险等级Tab.1 Assessment grade of potential ecological pollution risk

2 结果与分析

2.1 土壤重金属含量及分布特征

由表2 可知：重金属Hg、As、Cr 和Pb 的平均含量均已超过研究区背景值，且分别为背景值的2.55 倍、1.69 倍、1.12 倍和1.11 倍。Cr、Pb和Cd 含量的变异系数均小于50%，其中Cr 含量的变异系数最小；As 含量的变异系数大于70%，表明该元素含量变化较为剧烈；所有元素均属于中等变异。

表2 研究区土壤重金属含量Tab.2 Soil heavy metal content in study area

半变异函数拟合模型(表3)显示：基底效应介于25%～75%，说明研究区土壤重金属含量具有中等程度的空间自相关性。地统计分析(图1)结果表明：各元素含量在空间上的分布有差异。研究区西部Cd 含量较高，总体上呈现西南和东北高、中间低的态势；研究区北部Hg 含量较高，且成片分布；研究区北部As 含量最高，其余地区含量相对较低；研究区北部Pb 含量相对较高，中部及南部地区含量降低；Cr 含量分布总体上呈现中部偏高、两端偏低的态势。5 种重金属元素在土壤中的积聚具有空间分异的特征，Cd 和Cr 元素的分布存在较大差异，Hg、As 和Pb 元素的含量分布在中部区域均表现为低值区。

图1 重金属元素空间分布Fig.1 Spatial distribution of heavy metal elements

表3 半变异函数模型及其参数Tab.3 Semivariogram model and the parmeters

2.2 土壤重金属污染程度评价

单因子评价法结果 (表4)表明：在调查样品中各元素的污染程度为Cd＜As＜Pb＜Cr＜Hg，所有重金属元素均对研究区土壤造成不同程度的污染，其中Hg 元素污染程度最大。内梅罗综合污染程度指数为5.67，表明研究区受多种重金属元素复合污染，综合污染程度为重度污染，土壤中主要污染元素为Hg。

表4 土壤重金属污染程度评价结果Tab.4 Evaluation results of heavy metal pollution in soil

2.3 潜在生态风险评价

由表5 可知：土壤中重金属Cd、Hg、As、Pb 和Cr 的潜在生态风险因子系数(Ei)平均值分别为23.57、103.62、16.86、5.53 和2.24，除Hg元素的潜在污染等级为Ⅲ级外，其余元素的Ei值均小于40，污染等级均为Ⅰ级。该区域潜在生态风险因子系数从低到高依次是：Cr＜Pb＜As＜Cd＜Hg，各元素的潜在生态风险差异较大；Pb和Cr 的潜在生态风险系数低于10，产生的环境污染最小。研究区的综合风险指数为151.82，等级为Ⅱ级，处于中等风险程度，Hg 是造成区域内潜在生态污染的主要因子。

表5 潜在生态风险评价Tab.5 Potential ecological risk evaluation

2.4 土壤重金属来源初步分析

相关性分析结果(表6)显示：Pb、Hg 和As之间相关性显著，说明其污染来源、污染程度相近；Cd 和Cr 与其他元素的相关性不显著，说明其污染来源和程度与其他元素不一致。主成分分析结果(表7)显示：提取出的2个主成分能够解释65.24%的信息，可以反映研究区内重金属主要污染物的情况，其中第1 主成分的贡献率为45.00%，Hg、As 和Pb 的载荷相对较高，说明这3 种元素具有同源性；第2 主成分的贡献率为20.24%，重金属Cd 和Cr 的载荷明显大于其他元素，说明这2 种元素与其他元素不具有同源性，这与相关性分析的结果一致，即Hg、As 和Pb具有相同的污染源，而Cd 和Cr 的污染源相同。

表6 土壤重金属各元素的相关性Tab.6 Correlation of heavy metal elements in soil

表7 重金属含量主成分分析Tab.7 Principal component analysis of heavy metal contents

3 讨论

变异系数可反映土壤中重金属元素在空间分布上的均匀性，变异系数越大，其变异性越强，则区域内的土壤重金属含量受人为干扰越强[26]，5 种重金属元素的变异系数介于22%～78%之间，元素含量存在空间分异的特征，推测是由人类活动对土壤组分造成干扰所导致[27]。半变异函数是描述土壤性质空间变异的理论模型，其中基底效应可反映研究区重金属元素的空间异质性是受结构性因素还是随机性因素控制[28]，本研究5 种重金属元素的基底效应介于25%～75%，在空间分布上具有中等程度的自相关性，说明研究区土壤的空间分布不仅受到结构性因素(地质、地形和气候条件等原始自然条件)的控制，还受随机性因素(种植方式和施肥等人类活动)影响[29]。Hg、As 和Pb 元素含量的空间插值结果均显示：土壤的污染程度最大处均出现在研究区北部，中部的污染程度较小；而Cd 和Cr 元素含量的分布呈现一定的过渡规律。相关性分析在一定程度上可以反映重金属元素来源的一致性[30]，主成分分析可以反映主变量和次变量之间的相互关系，对系统内土壤组分的联系做出判断，进而推测重金属元素的来源，并解释主要的重金属污染物[31]。根据相关性分析和主成分分析结果以及前人对城乡交错区土壤的研究[6,32]可知：Hg、As 和Pb 具有相关性，且来源于同一污染源；Cd 和Cr 元素污染程度分布情况同其他元素差异较大，推测可能与喀斯特地区土壤背景有关[31]。

研究区土壤中Cd、Hg、Pb 和Cr 含量与贵阳市中心区[25]土壤元素含量接近，而As 含量较高。中心区已具有完备的城市面貌，耕地较少，而研究区处于城市化发展阶段，建设用地明显增多，但仍有一部分土地为耕地，长期使用含As 磷肥会使土壤中As 累积[29]；Pb 元素污染大部分是由工矿企业生产时燃烧煤炭等能源造成大气污染物沉降所导致；中国Hg 元素的释放源主要来自Hg 矿化带的土壤中，而西南地区是中国主要的Hg 矿化带地区[33]，同时Hg 亦是受人类活动影响最大的重金属元素，往往通过化工生产、农业污水灌溉和大气污染层降等人类活动而积聚在土壤中[34]。由于研究区处于城乡交错区，城市扩张使交通运输业和建筑业迅速发展，所以推测该区域土壤中重金属含量积累是交通污染、施用化学肥料和工业生产污染等[24]协同作用的结果。同时，西南喀斯特地区地貌受岩石风化影响，重金属元素扩散迁移能力强于非喀斯特地区，导致土壤背景值高于其他地区[35]。研究区Cd 含量超过国家农用地土壤筛选值的比率最高，但其平均值低于研究区背景值，说明土壤中Cd 含量可能主要受成土母质影响，而受人类活动的影响较小[36]；伍海闻等[31]研究表明：西南喀斯特烟田土壤Cd含量背景值为0.64 mg/kg，是中国Cd 背景值的3.3 倍，与本研究结果相似。综上所述，研究区土壤中重金属含量积累是人为活动与自然条件双重作用的结果。

内梅罗综合评价法可以反映土壤受复合污染的情况[15]。本研究结合主成分分析，通过单因子和内梅罗综合评价法进行分析，推测研究区以Hg、As 和Pb 复合污染为主，同时潜在生态风险指数评价法与单因子评价法的结果均显示该城乡交错区Hg 元素为主要的生态风险影响因子，综合风险程度为中等。城乡交错区具有城市和农村的双重职能，在城市化扩张进程中应考虑环境状况，采取适当措施加强土壤重金属风险管控。

4 结论

喀斯特城乡交错区各重金属元素含量及其空间分布差异较大，Cd 和Cr 元素分布呈带状过渡分布，重金属Hg、As 和Pb 含量均在北部地区表现出较强的积聚性；除As 元素外，其余元素的平均含量均与贵阳中心区土壤中元素含量接近，但Cd 含量平均值未超过研究区背景值。研究区受不同元素的复合污染，存在中等程度的综合潜在风险，且以Hg 为主要的风险因子。