基于GIS的石亭江流域土壤铅、镍污染评价及社会经济影响因素研究

张 东，姚 萍，叶良惠

(1.德阳市农业局，四川德阳 618000;2.四川农业大学环境学院，成都 611130;3.什邡市农业局，四川什邡 618400)

重金属是影响土壤质量的主要因素之一，它能直接或间接地通过食物链危害人体健康［1］。近年来，随着城镇化和工业化进程的加快，我国部分地区土壤重金属含量出现不同程度的增加［2，3］。因此，其污染评价和主要影响因素分析日益受到关注。Gowd 等［4］、Chen 等［5］及 Suresh 等［6］分别应用地积累指数、单因子污染指数法、综合污染指数法及潜在生态危害指数法对研究区域土壤重金属进行了评价，但结合地统计学探讨其影响因素的报道不多。有关土壤重金属影响因素的研究方面，现有的报道主要研究了地形、母质、植被等自然因素对其含量的影响［7］，以及pH、有机质等土壤性质与其关系［8，9］，但研究集镇、水渠、工厂及道路等社会经济影响因子与土壤重金属的定量关系的报道较少。

石亭江流域位于四川盆地西北边缘，地势西北稍高东南略低，是我国西南部典型的平原区。磷矿、煤矿和石灰矿储量丰富的九顶山与该区西北部邻接，对地势较低的石亭江流域可能存在重金属污染的威胁。该流域人口密度高，每平方公里900～1000人，交通便捷。本文基于GIS和地统计学评价该流域土壤重金属Pb、Ni污染状况，并分析其主要社会影响因素，以期为该流域土壤重金属污染防治和经济的可持续发展提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

石亭江属沱江水系 (103°59＇08″～ 104°15＇55″E，31°01＇38″～31°16＇55″N)，发源于龙门山，自西北向东南流，最终汇入沱江支流北河。该区属于亚热带湿润气候，四季分明，年平均气温15.8℃，无霜期约280 d，年降雨量800～1000 mm。成土母质以第4系全新统灰冲积物和更新统老冲积物为主，土壤类型以水稻土和潮土为主。研究区渠道纵横，自流灌溉。主要作物是水稻、小麦、玉米和油菜。区内共有集镇11个，交通运输便利，小化工厂数量较多。

1.2 研究方法

1.2.1 样点采集及分析

在收集调查石亭江流域地形、母质、土壤类型、土地利用等资料的基础上，于2008年4月底进行采样。土壤样点总数共91个，每个样点土壤由同一地块的3个0～20 cm表层子样混合组成。同时，通过收集采样区图件和实地调查，得到区域集镇、水渠、化工厂和公路等分布数据 (图1)。

待测土样自然风干后，去除石块及植物残体，磨细后过2 mm筛。土壤pH采用电位法测定 (土水比为1∶5)。Pb和Ni采用盐酸-硝酸-氢氟酸-高氯酸消煮，原子分光光度计测定二者含量。

1.2.2 土壤重金属含量空间分布

为更直观地了解区域土壤Pb、Ni的含量分布情况，同时为社会经济影响因素分析提供基础空间数据，本研究利用Arc GIS10.0中的Geostatistical Analyst工具，采用普通克里格 (Ordinary Kriging)插值法，将已知的91个点数据转换为研究区的面域数据，得到石亭江游流域土壤Pb和Ni含量的空间分布图。

图1 研究采样点示意Fig.1 Location of sampling points

1.2.3 污染评价标准及方法

在本研究中，土壤重金属污染评价采用常见的单因子指数法及内梅罗综合指数法［3，10］，以国家土壤环境质量二级标准 (GBl5618-1995)［11］评价区域土壤重金属Pb和Ni的污染情况。

(1)单因子指数法。它是对单一重金属元素污染特定区域进行评价，公式如下:

式中，Pi为土壤污染物i的环境质量指数;Ci为污染物实测浓度;Si为污染物i的国家土壤环境质量二级标准值。尽管基于土壤采样点的单因子指数评价结果能反映样点的污染特征，但难于反映所在区域土壤污染的空间变异，即难以全面反映区域土壤重金属污染的空间结构性和随机性。因此，本文基于Arc GIS 10.0平台，将地理信息系统、地统计学和单因子指数法相结合，以便更直观反映土壤污染的区域特征。

(2)内梅罗综合指数法。该指数全面反映了各个污染物对土壤的不同作用，突出了污染指数最大的污染物对环境的影响和作用，能较直观地反映污染程度。公式如下:

单因子指数法及内梅罗综合指数法污染等级划分标准详见参考文献［3］。

1.2.4 基于GIS的影响因素分析

本文根据研究区的实际情况调查，选取集镇、水渠、化工厂和公路作为主要研究的社会经济因素。首先将这些因素的调查资料数字化成相应的图层，其次根据野外调查结果在各图层上利用Arc GIS软件的缓冲区分析确定同一因素不同距离的影响区域范围，随后将该影响区域图层与土壤重金属的空间分布图层联合操作，进行空间区域统计分析获得特定影响范围内某重金属的平均含量。最后，通过SPSS19.0将不同影响距离与对应的土壤Pb、Ni平均含量进行回归分析，建立变化趋势模型。

1.2.5 常规统计分析

采用SPSS19.0软件对数据进行描述性统计、平均数差异检验 (LSD)和相关回归建模分析。

2 结果与讨论

2.1 土壤Pb、Ni含量统计及评价

统计结果表明，研究区土壤Pb、Ni平均含量分别为36.15 ±7.33 mg/kg和 32.45 ±5.27 mg/kg(表1)。参比成都平原土壤算术平均背景值［11］，土壤Pb超背景率为74.73%，但所有样点均未超出国家土壤环境质量二级标准，仅为轻度污染;土壤Ni含量相较成都平原土壤背景值超过率为50.55%，Ni样点中最大值超过了国家土壤环境质量二级标准 (该点pH＜6.5)，存在小面积污染。

表1 土壤Pb和Ni含量统计(n=91)Tab.1 Statistics for soil Pb and Ni contents (mg/kg)

图2 土壤Pb、Ni含量空间分布(mg/kg)Fig.2 Spatial distribution of soil Pb and Ni

为了更直观地了解土壤污染的区域特征，本文利用 Arc GIS10.0中的 Geostatistical Analyst工具，采用普通克里格 (Ordinary Kriging)插值法获得石亭江流域土壤Pb和Ni空间分布图 (图2)。二者总体分布均呈由北向南递减趋势。研究区北部土壤Pb含量均在45.00 mg/kg以上，为Pb含量最高的区域。西部区域含量中等，在35.00～40.00 mg/kg之间;而东南部含量最低，均小于35.00 mg/kg。土壤Ni含量最高的地区在北部和中上部，含量大于36.00 mg/kg;西南部含量中等，在 30.00～33.00 mg/kg之间。Ni最低值区与Pb一样，集中在东南部，均小于30.00 mg/kg。

将样点Pb、Ni含量与土壤环境质量国家二级标准值代入公式 (1)中计算出的单因子污染指数(表2)，表明土壤Pb污染指数均值为0.17，处于安全水平;土壤Ni平均污染指数为0.76，有4个采样点污染指数超过安全标准值1，超标率为4.40%，属于二级轻度污染。这表明Ni在局部区域土壤中积累程度较高。单个样点只能反映出该点重金属含量水平，不能很好地反映整个区域的空间分布格局。因此，本文将地理信息系统、地统计学和单因子污染指数法相结合，利用普通克里格(Ordinary Kriging)插值法得出采样点单因子污染指数值的空间分布图 (图3)。

表2 土壤Pb和Ni污染评价统计Tab.2 Statistics for pollution assessment of soil Pb and Ni

图3 土壤Pb、Ni单因子污染指数的空间分布Fig.3 Spatial distribution for single factor pollution index of soil Pb，Ni

土壤Pb、Ni单因子污染指数的空间分布总体上与其含量空间分布格局相似，从北向南或东南呈递减趋势(图3)。其中，土壤Pb污染指数仅北部有极小部分区域大于0.19，其余区域总体偏低(均小于0.19)，不存在污染。土壤Ni污染指数值超过安全值1.0的超标率为4.40%，主要出现在区域北部、中西部，存在轻度Ni污染;污染指数值处于0.70～0.90范围的区域最大，较接近1.0警戒值，存在潜在的污染威胁。因此，研究区北部因邻接附近九顶山矿区，其Pb、Ni含量总体较高，应重点治理。

从内梅罗综合指数法评价结果来看 (表2)，区域土壤Pb整体处于安全范围;土壤Ni综合污染指数为1.00，超过一级安全标准，处二级警戒水平。

综合以上两种评价结果看，石亭江流域土壤Pb处于安全水平;局部土壤Ni存在轻度污染，应采取相应措施进行治理修复，防止污染扩散。

2.2 影响因素分析

重金属在土壤中的累积受自然及社会等因素的共同影响。目前多数研究侧重于分析成土母质、有机质、pH等自然因素或土地利用类型等社会因素对土壤重金属的影响［7，12］。本文重点探索区内集镇、水渠、化工厂、公路等社会经济因子与土壤中Pb、Ni含量的关系。

2.2.1 集镇

随着我国城镇化的快速发展，集镇周边乡村逐渐从发展农业为主转向多产业共同发展，但由此产生的环境污染问题日益突出［3］。本研究将距离集镇的土壤分为0～2 km、2～4 km、4～6 km、6～8 km及8～10 km等5个范围，以区域内11个集镇为研究对象，统计结果见图4a和b。

结果表明，与集镇的距离同土壤重金属Pb、Ni的含量极显著相关 (P＜0.01)。随着与集镇距离的增加，两者含量极显著直线性减少(P＜0.01)。其中，在0～2 km、2～4 km范围内，土壤Pb、Ni含量较高且基本无变化。集镇是污染源的综合体，人类活动带来的生活垃圾、交通灰尘、工业三废等产生的重金属都是保护土壤质量的潜在威胁［13，14］。集镇内人类活动最频繁的区域是以镇中心为圆心的面域，距集镇中心0～4 km范围内人类活动较频繁，因此该范围内土壤Pb、Ni平均含量均较高。但土壤Pb、Ni含量在4～10 km范围内呈极显著递减 (P＜0.01)，是因为这部分区域土地多为农用地，人口密度明显减小，人类活动频率相对减弱，潜在重金属威胁较小。

2.2.2 水渠

石亭江流域农业生产活动频繁，农田灌溉用水主要利用水渠自流灌溉，因此水渠分布密集。本研究将研究区距离水渠的土壤范围分为0～300 m、300～600 m、600～900 m、900～1200 m和1200～1500 m共5个距离段，水渠附近土壤Pb、Ni含量统计如图4c和d所示。随着与水渠距离的增加，土壤Pb平均含量明显呈指数式减少 (P＜0.01)，土壤Ni则呈极显著线性减少 (P＜0.01)。区域上游临近采矿区，采矿作业粉尘及废水和沿途生产、生活废水共同经水渠分散至整个流域，因而水渠长期灌溉会对两岸土壤中重金属的积累也会产生一定影响 (P＜0.01)。部分企业为节约成本或排污设备故障可能引起未经规范处理的污水排放进入地表水体，造成水渠两侧土壤重金属的缓慢累积［15］。

2.2.3 化工厂

图4 土壤铅、镍含量与集镇、水渠、化工厂与公路的关系Fig.4 Correlation of soil Pb，Ni with the distances away from town，ditch，chemical factory and road

化工厂排放的废水中含Pb和Ni，在流动过程中可能渗透至沿途土壤中，排放的粉尘和废气则通过雨水或自然沉降至周边土壤，使土壤中重金属的含量升高。本研究选取区内43个化工厂，将距离化工厂的土壤范围分为0～10 m、10～20 m、20～30 m、30～40 m、40～50 m、50～60 m等，统计结果见图4e和f。随着与化工厂距离的增加，土壤Pb和Ni含量均呈极显著线性降低趋势(P＜0.01)。Pb和Ni常被用于化学品生产，其制造过程难免或多或少会向厂区外排放;附近土壤作为接纳体之一，其Pb、Ni含量会增加。

2.2.4 公路

Pereira等人的研究表明，道路灰尘是土壤重金属的来源之一［16］。本研究选取车流量较大的省道作为研究对象，对不同范围内土壤Pb、Ni平均含量进行统计，将距离公路的土壤范围分为0～20 m、20～40 m、40～60 m、60～80 m及80～100 m等。结果表明 (图4g和h)，随着距离的增加Pb含量呈显著线性降低 (P＜0.01)，靠近公表层土壤Pb含量最高。这可能与公路在运输过程中汽油燃烧释放的尾气、汽车零部件磨损等产生的粉尘进入邻近土壤，造成土壤Pb累积有关［17］。然而，土壤Ni含量与公路的距离关系不明显 (P＞0.05)。

3 结论

3.1 石亭江流域土壤中，91个土壤样点重金属Pb和Ni的平均含量分别为 36.15 ±7.33 mg/kg和32.45±5.27 mg/kg。单因子污染指数法和内梅罗综合指数法评价结果表明，研究区内土壤Pb含量均低于国家土壤质量二级标准，属安全范围;土壤Ni则有4个样点超标，为二级警戒水平，局部出现轻污染。两种土壤重金属含量及单因子污染指数均呈从北向南或东南逐渐减少的空间分布格局。

3.2 在一定范围内，土壤Pb含量明显与集镇、水渠、化工厂和公路的距离呈线性或指数式减少(P＜0.01);土壤Ni含量明显与集镇、水渠、化工厂的距离呈线性减少 (P＜0.01)，但与公路的距离关系不明显 (P＞0.05)。

［1］Obi E，Akunyili D N，Ekpo B，et al.Heavy metalhazards of Nigerian herbal remedies［J］.Science of the Total Environment，2006，369(1～3):35-41.

［2］Li B Y，Zhou D M，Cang L，et al.Soil micronutrient availability to crops as affected by long-term inorganic and organic fertilizer applications［J］.Soil ＆ Tillage Research，2007，96:166-173.

［3］Li X P，Feng L N.Spatial distribution of hazardous elements in urban topsoils surrounding Xi’an industrial areas，(NW，China):Controlling factors and contamination assessments ［J］.Journal of Hazardous Materials，2010，174:662-669.

［4］Gowd S S，Reddy M R，Govil P K.Assessment of heavy metal contamination in soils at Jajmau(Kanpur)and Unnao Industrial Areas of the Ganga Plain，Uttar Pradesh，India［J］.Journal of Hazardous Materials，2010，174(1-3):113-121.

［5］Chen T B，Zheng Y M，Lei M，et al.Assessment of heavy metal pollution in surface soils of urban parks in Beijing，China［J］.Chemosphere，2005，60(4):542-551.

［6］Suresh G，Sutharsan P，Ramasamy V，et al.Assessment of spatial distribution and potential ecological risk of the heavy metals in relation to granulometric contents of Veeranam lake sediments，India［J］.Ecotoxicology and Environmental Safety，2012，84:117-124.

［7］刘 洁，张世熔，李 婷，等.基于GIS和GPS的沱江中游土壤镉和铅空间变异研究［J］.农业环境科学学报，2009，28(10):2035-2041.

［8］Zeng F R，Ali S，Zhang H T，et al.The Influence of pH and organic matter content in paddy soil on heavy metal availability and their uptake by rice plants［J］.Environmental Pollution，2011，159(1):84-91.

［9］蔡 艳，蒋 琴，张世熔，等.震后土壤Cu Zn分布特征及影响因素研究［J］.农业环境科学学报，2010，29(1):110-115.

［10］Guo G H，Wu F C，Xie F Z，et al.Spatial distribution and pollution assessment of heavy metals in urban soils from southwest China［J］.Journal of Environmental Sciences，2012，24(3):410-418.

［11］中国环境监测总站，北京大学，中国科学院沈阳应用生态研究所，等.中国土壤元素背景值［M］.北京:中国环境科学出版社，1990.

［12］Lv J S，Liu Y，Zhang Z L，et al.Factorial kriging and stepwise regression approach to identify environmental factors influencing spatial multi-scale variability of heavy metals in soils［J］.Journal of Hazardous Materials，2013，261:387-397.

［13］施加春，刘杏梅，于春兰，等.浙北环太湖平原耕地土壤重金属的空间变异特征及其风险评价研究［J］.土壤学报，2007，44(5):824-830.

［14］Lacarce E，Saby N P A，Martin M P，et al.Mapping soil Pb stocks and availability in mainland France combining regression trees with robust geostatistics［J］.Geoderma，2012，170:359-368.

［15］李法虎，黄冠华，邓 健.污水灌溉对土壤浸提液元素浓度变化影响的田间实验研究［J］.农业工程学报，2005，21(11):124-129.

［16］Pereira P A D P，Lopes W A，Carvalho L S，et al.Atmospheric concentrations and dry deposition fluxes of particulate trace metals in Salvador，Bahia，Brazil ［J］. Atmospheric Environment，2007，41(36):7837-7850.

［17］Yay O D，Alagha O，Tuncel G.Multivariate statistics to investigate metal contamination in surface soil［J］.Journal of Environmental Management，2008，86:581-594.