苏北滨海滩涂区土壤重金属含量及其时空变异研究

姚荣江,杨劲松*,谢文萍,伍丹华,柏彦超,余世鹏,张 新



苏北滨海滩涂区土壤重金属含量及其时空变异研究

姚荣江1,2,杨劲松1,2*,谢文萍1,伍丹华2,柏彦超3,余世鹏1,2,张 新1,2

(1.中国科学院南京土壤研究所,土壤与农业可持续发展重点实验室,江苏 南京 210008；2.中国科学院南京分院,东台滩涂研究院,江苏 东台 224200；3.扬州大学环境科学与工程学院,江苏 扬州 225000)

以苏北沿海某滩涂区为研究区,采用经典统计与地统计相结合的方法总结出2009年和2014年表层土壤Pb、Cr、Cd、As四种元素的含量,分析了土地利用方式对重金属含量影响以及重金属空间分布与时空变异.结果表明:滩涂区土壤4种元素含量基本都低于土壤环境质量一级标准值; 2009~2014年的5a间,研究区土壤Cd含量发生显著累积,居民区土壤Pb含量显著增加,工业园区土壤Pb、Cd亦显著累积,各土地利用方式下土壤Cr、As含量变化不显著;受大尺度的潮汐沉积作用与小尺度的人为活动共同控制,两个时期Pb、Cr含量分布具有空间相似性,而Cd、As含量空间分布差异较大;不同土地利用方式下研究区土壤重金属的累积具有变异性和明显的趋势效应,大气沉降是除了土地利用方式以外影响重金属时空变异格局的重要途径.该沿海滩涂区正面临土壤重金属不断累积的问题,应加强监控与源头减量,优化产业布局,推进过程阻断与生态修复.

苏北；沿海；滩涂区；重金属；时空变异

近60年来江苏省共围垦沿海滩涂32.2万hm2,其中1996年以来围垦14.7万hm2,成为长江三角洲地区后备耕地资源的主要来源.但是,由于该地区滩涂土壤发育于长江--淮河冲积沉积物与海相沉积物,再加上近年来沿海大开发导致的工业化、城镇化进程加快、人为干扰活动的加剧以及经济的快速发展,导致该区局部土壤潜在的环境问题越来越突出,带来了较大的生态风险[1-2].其中,重金属由于其具有潜伏性、难降解性、富集性等特点,易通过污水灌溉、大气沉降、污泥农用等途径进入土壤,进而影响到农产品质量安全与人类健康[3-4].因此,开展该区土壤重金属含量及其时空变异的研究,对于消减区域土壤重金属危害、保障农作物产地安全具有重要意义.

针对土壤中重金属累积状况及其带来的环境及人体健康风险评价,已成为环境土壤学研究的热点.国内围绕着土壤重金属污染特点[5-6]、赋存形态[7-8]、来源解析[9-11]、迁移过程[12-13]、空间分布特征[14-16]、生态风险评价方法[17-19]、土壤环境质量状况与食品安全性[20-21]等方面已开展大量研究工作,但目前研究主要集中于自然条件下以及人为活动,如资源开发、污染排放、规模化养殖和农田污灌等引起的土壤、沉积物、作物污染及其带来的环境及人体健康风险方面,而综合考虑沿海滩涂围垦、开发、利用等一系列人为活动对土壤重金属含量及其时空变异的研究鲜有报道.苏北作为我国东部沿海具有最强发展潜力的区域之一,伴随着近年来城镇化、工业化和农业现代化进程的加快,河流入海污染物总量呈上升态势,土壤的潜在重金属污染风险亦将日趋加剧.为此,本文以苏北沿海大开发过程中围垦滩涂资源丰富、近年发展迅猛的新兴城镇——东台市弶港镇典型滩涂区为研究对象,选取对人类健康有重要影响且较为常见的Pb、Cr、Cd和As 4种元素,分析了该区表层土壤重金属全量状况,探讨了不同土地利用方式下重金属含量随时间的变化特点,研究了重金属含量的时空分布及其变异特征,为沿海地区土壤环境的监控、污染消减与风险防范提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于以江苏东台市弶港镇为核心的沿海滩涂区,东距最新的围垦海堤约3.3km,地理位置介于120°49′51.9″E~120°54′59.2″E, 32°44′1.8″N~ 32°46′52.1″N(图1).该区属亚热带和暖温带的过渡区,四季分明,季风显著,常年平均气温15.0℃,无霜期220d,日照2130.5h;雨热同期,降雨季节性分布不均,多年平均降雨量1025mm,其中6~9月的雨季降水量平均占全年的63.5%.该区土壤发育于长江--淮河冲积-海相沉积物母质,土壤和地下水盐分含量较高;土壤性质为淤长型平原海岸的典型代表,质地以砂壤和粉砂壤为主,属氯化物型盐土,有机质含量低,水肥保蓄能力差.

根据土地利用方式研究区主要分为滩涂区、农田、工业园区和居民区.研究区的镇区为核心区域,最东部为目前尚未开发利用、基本处于自然状态的围垦滩涂;镇郊的局部区域经过近10a的脱盐培肥已由滩涂转变为农田;镇区北部和东北部为近年来建设并投入运行的工业园区.随着近年来工农业发展与城镇建设强度的不断提高,该区土壤环境质量安全亦越来越受重视.

1.2 样品采集与处理

根据实地调查与研究区土地利用状况,分别于2009年11月上旬和2014年8月中旬采集土壤样点.考虑不同土地利用方式相对均匀布点原则,共计采集具有代表性的有效样点48个,其中围垦滩涂19个,居民区5个,镇郊农田和工业园区各12个,其空间分布如图1所示.土壤采样具体方案为:首先,在研究区的东西方向布设6条由沿海向内地延伸的断面,各断面上的采样点间距约1km,各采样点均用GPS 进行定位,共采集32个样点;然后,在居民区和镇郊农田补充采集16个样点,以使采样点覆盖研究区的主要土地利用类型并能反映研究区土壤环境污染状况.每个样点在10m×10m范围按照“S”形多点采样法,采集6个0~20cm深度的耕层土壤;采样前,每个样点刮去地表浮土(<1cm即可),现场均匀混合后用四分法从中选取1kg土样装入自封袋中作为代表该点的混合样品.采集的土壤样品带回实验室自然风干后去除碎片、砾石和植物等杂物,用研钵磨碎,过100目的尼龙网筛,并将其干燥保存.为防止土壤样品污染,在采样、处理与保存过程中,均避免其与金属器皿直接接触.

1.3 样品处理与分析

土壤样品测定的指标包括全量Pb、Cr、Cd、As含量.于土壤样品中加入王水-H2O2消煮以及磷酸作抑制剂后测定全量Pb、Cd,采用HF- HClO4-HNO3消煮后测定全量Cr,经HNO3- H2SO4消解后加入NaBH4反应方法测定全量As.用原子吸收光谱石墨炉法测定Pb、Cd元素含量,用原子吸收火焰法测定Cr元素含量,用原子荧光光度法测定As元素含量.土壤重金属分析的质量控制采用国家标准物质进行加标回收,各重金属含量的回收率分别为Pb(96.2%~108.6%)、Cr (97.3%~112.4%)、Cd(94.2%~125.4%)、As(97.6%~ 109.7%),符合美国EPA标准要求的80%~120%的回收率范围.

1.4 研究方法

本文使用的分析方法包括描述性统计分析、单因素方差分析、配对样本检验和空间变异性分析.采用描述性统计分析和单因素方差分析(£0.05)对两个时期研究区土壤重金属含量进行比较,以掌握研究区土壤重金属的含量状况;为揭示不同土地利用方式下重金属含量随时间的变化特点,利用配对样本检验(£0.05)对不同利用方式下两个时期土壤重金属含量进行对比,以上分析均利用SPSS15.0软件完成.为直观描述研究区土壤重金属空间分布与变化状况,采用ArcGIS 9.3软件分析研究区土壤重金属含量的空间变异性并绘制其空间分布图.为消除特异值对空间预测的影响,本文中土壤重金属含量空间分布研究采用指示克里格方法(Indicator Kriging,IK),该方法是一种非参数估计方法,它首先要对数据作指示变换,然后估计出待估点处的累积分布函数(cdf),以此为基础可解决各种估计和模拟问题.指示克里格方法的具体计算过程与步骤可参考文献[22].

2 结果与讨论

2.1 土壤重金属含量状况

表1为滩涂区不同时期土壤重金属含量的统计特征值.从表1可以看出,同一时期不同部位土壤重金属含量差异显著,如2009年采样期土壤Pb含量介于10.089~32.478mg/kg,As含量介于5.340~9.250mg/kg;2014年采样期土壤Pb含量介于10.212~36.388mg/kg,As含量介于5.209~9.351mg/kg.从反映离散程度的变异系数Cv来看,在2009年土壤Pb、As呈中等变异性,Cr和Cd呈弱变异性;而在2014年土壤Pb、Cr和As呈中等变异性,Cd呈弱变异性,表明土壤重金属含量的变异程度有所增强.根据20世纪80年代确定的海相沉积母质重金属元素平均背景值[23],并以此作为该区土壤重金属元素的背景参考值,经单样本的t检验(双尾),两个采样时期滩涂地区土壤Pb、Cr、Cd和As的均值均明显低于背景值.在2009年的采样期,所有样点Pb、Cd含量均低于背景值,Cr、As各有3个样点的含量高于背景值;而在2014年的采样期,所有样点Cd含量均低于背景值,有1个样点的Pb含量高于背景值,Cr、As含量高于背景值的样点数分别为9个和6个,这些样点基本位于居民区和工业园区.

注:**显著性水平<0.01.

参照国家土壤环境质量标准(GB15618- 1995)[24],在2009年采样期,滩涂区土壤Pb、Cr、Cd、As含量的均值和最大值均低于一级标准;在2014年采样期,土壤Cr、Cd、As含量亦低于一级标准,Pb除了1个样点高于一级标准、低于二级标准外,其余样点均低于一级标准.对土壤重金属含量的单因素方差分析结果显示,两个时期滩涂区土壤Pb、Cr和As平均含量并无显著差异,但2014年土壤Cd含量显著高于2009年(<0.01),表明近5年来滩涂区土壤Cd含量随时间发生累积.滩涂区土壤重金属含量顺序为:Cr>Pb>As>Cd,这与张卫国等报道的长江口滩涂湿地表层沉积物重金属含量的顺序吻合[25].总体上看,目前土壤环境质量状况总体良好,除部分样点重金属含量超过海相沉积母质的背景值外,不存在土壤重金属超标的现象.

2.2 土地利用类型对重金属含量的影响

为明确土地利用类型与重金属含量的关联性,对不同采样期、土地利用类型土壤Pb、Cr、Cd和As含量进行统计分析,结果列于表2.可以看出:在2009年采样期,土壤Pb含量的最高值出现在居民区的菜地,Cr和As含量最高值位于镇郊农田,Cd含量最高值出现在工业园区附近土壤;至2014年采样期,土壤Pb含量的最高值仍位于居民区的菜地,As含量的最高值仍位于镇郊农田,但Cr和Cd含量最高值则出现在滩涂土壤,这表明尽管整体含量较低,但人为开发利用活动已使得围垦滩涂土壤Cr和Cd含量呈累积趋势.单因素方差分析检验结果显示(<0.05),在2009年采样期居民区土壤Pb含量显著高于其他土地利用方式,围垦滩涂As含量显著低于其他土地利用方式,各土地利用方式下土壤Cr、Cd含量无明显差异;至2014年采样期,居民区土壤Pb含量显著高于围垦滩涂与镇郊农田,其与工业园区土壤Pb含量无显著差异,工业园区土壤Cd含量显著高于围垦滩涂,但其与镇郊农田和居民区土壤Cd含量并无明显差异,此外各土地利用方式下土壤Cr、As含量无明显差异.该结果表明城镇化建设、工农业开发利用等不同土地利用方式对重金属含量的影响存在差异,如居民区、工业园区土壤Pb和Cd含量更高,而Cd、As受土地利用方式影响较小.事实上,不同利用方式重金属含量与其源密切相关,人口密集的居民区车辆尾气排放与菜地污灌,工业园区废液废气排放导致土壤Pb、Cd含量高;此外,研究区目前主要为水产加工、生物质能源类企业,与Cr、As污染来源产生有关的电镀、制革、冶炼、开采等企业极少.陈宏观[26]的研究结果也指出江苏东台市沿海滩涂地区污染物来源较少,生态环境质量整体处于警戒级综合污染水平.

表2 两个时期不同土地利用方式下土壤重金属含量平均值及其统计对比Table 2 Statistical comparison of the average content of soil heavy metalsfor different land usetypes in two periods

不同小写字母表示方差分析显著性水平在<0.05,下同.

为揭示滩涂区不同土地利用类型重金属含量随时间的变化特点,采用配对样本t检验方法对不同采样期土壤Pb、Cr、Cd和As含量进行分析,结果如图2所示.从2009~2014年,居民区和工业园区土壤Pb含量显著累积,其均值分别由18.128mg/kg、13.939mg/kg增加至20.322mg/kg和16.745mg/kg,而围垦滩涂、镇郊农田土壤Pb未发生显著变化;近5年来,各土地利用方式Cr含量均值尽管有所增加,但均未发生显著累积;围垦滩涂、镇郊农田和居民区土壤Cd含量亦无显著差异,但工业园区Cd含量增幅最大,其平均值由0.087mg/kg增加至0.093mg/kg;此外,各土地利用方式As含量均未发生显著变化.总体来看,近5年来围垦滩涂和镇郊农田土壤重金属未发生显著累积现象,但居民区土壤Pb含量显著增加,工业园区土壤Pb、Cd亦显著累积.事实上,已有众多研究表明人为活动导致的土地利用方式差异、潮汐作用以及土壤自身性质不同是驱动滩涂区土壤重金属含量变异的重要因素.根据上海市海岸带和海涂资源综合调查报告[27],江苏东部滩涂重金属污染源主要来自于长江悬浮泥沙、沿岸附近小型工厂排放的废水和农业等.姚新颖等[28]研究也发现黄河三角洲湿地潮汐区、石油开采区和生态恢复区土壤重金属含量存在显著差异,且同一利用类型不同植被土壤重金属含量亦存在显著差异.崔志红等[29]研究表明,珠江口滩涂湿地土壤重金属含量受排污口、围垦、潮滩位置和土壤粘土含量控制,且围垦带来了重金属污染生态风险.

2.3 土壤重金属含量的空间分布

本文采用指示克里格法进行不同采样期土壤重金属含量的空间分布分析.以2014年采样期土壤Cr含量为例,取土壤Cr含量0.1~0.9分位数共九个值作为阈值,分别为52.096,56.091, 56.861, 57.935,61.506,62.930,64.610,66.146,72.165mg/kg,计算小于各阈值条件的指示变异函数,并将所得到的指示变异函数采用指数模型进行拟合.利用指示变异函数及其参数进行克里格估值,获得的土壤Cr含量小于各阈值T的条件概率空间分布(图3),其中图3(a)~图3(i)分别显示阈值为0.1~0.9分位数的条件概率分布.

为了便于根据条件累积分布函数利用指示克里格法估算研究区不同采样期土壤重金属含量,须将研究区各阈值的条件概率分布划分为规则的网格单元.综合考虑研究区土壤采样方案与实际指导性,首先将各条件概率分布图转换为100m×100m栅格数据,整个研究区共有3477个栅格参与计算;然后,根据各设定阈值和图3的条件累积概率分布图,计算各网格单元土壤重金属含量指示克里格估计值.获得研究区两个采样期土壤Pb、Cr、Cd、As含量空间分布见图4和图5.

从图4和图5看出,不同采样期土壤重金属含量的空间分布具有相似性.两个时期土壤Pb含量均呈现出由东向西逐渐增加的条带状分布特征,即由沿海向内地逐渐升高,土壤Pb含量最高的部位位于研究区西南部的居民区,但是工业园区土壤Pb含量升高趋势明显;两个时期土壤Cr含量空间分布均呈现显著斑块状特点,其在东部的滩涂区和西部的镇郊农田具有较高含量分布,这可能是由于成土母质以及农业种植大量的化肥投入对其累积影响的差异造成的;土壤Cd含量空间分布在2009年呈现出由东南向西北方向逐渐降低的特点,这与当时围垦滩涂东南部位发展大规模的海水养殖密切相关,但到2014年土壤Cd含量空间分布表现出由东南向西北方向逐渐升高的趋势,尤其是在工业园区,表明这五年来工业园区的运行改变了土壤Cd含量空间分布格局;2009年采样期土壤As含量条带状分布特征明显,在镇郊农田和围垦滩涂的海水养殖区含量较高,但2014年其在工业园区表现出明显斑块状分布,这与人类工业、农业活动对土壤As累积影响的差异密切相关.康勤书等[30]研究表明,滨海滩涂区土壤重金属含量分布一般规律为高潮滩>中潮滩>低潮滩,主要原因在于潮汐作用导致大量的细颗粒泥沙在高潮滩沉积,细颗粒泥沙有机质与重金属含量较高.程远杰等[31]发现,滨海地区表层土壤Pb、Cr等重金属由沿海至内陆呈先增加后降低的趋势,而深层土壤中重金属含量由沿海至内陆呈增加的趋.王俊杰等[32]研究表明,江苏盐城滨海滩涂表层沉积物Pb、Cr、Cd等重金属含量在不同的断面呈现条带状空间分布规律,这与潮汐作用、沉积物颗粒、长期海洋捕捞残留物腐蚀带入污染密切相关.这与本文的研究结果是一致的,本研究中土壤重金属含量空间分布受大尺度的潮汐作用与小尺度的土地利用方式共同作用,表现在各个时段重金属空间分布相似且呈条带状整体分布格局,而局部斑块状分布则受小范围工业、农业排放以及土地利用方式差异控制.

表3 两个采样期土壤各重金属含量空间估值的交叉验证结果Table 3 Cross-validation results of spatial estimation of the content of each soil heavy metal in two sampling periods

注:*显著性水平<0.05,**显著性水平<0.01.

表3列出了利用指示克里格法对研究区土壤Pb、Cr、Cd和As含量空间估值的交叉验证结果.可以看出,各重金属指标的平均误差ME(Mean Error)、均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)和平均标准误ASE(Average Standard Eerror)均较小,且其均方标准误RMSSE(Root mean-Square Standardized Error)均接近1,这表明指示克里格对两个采样期土壤重金属含量空间估值的误差较小.对相关系数检验结果显示,除了2014年土壤Cd含量外(<0.05),其他土壤重金属预测值与实测值间呈极显著相关(<0.01),这说明利用指示克里格法获取的土壤重金属含量分布图具有较高的精度与可信度,基本反映了两个采样期研究区不同土壤重金属含量的空间分布趋势.

2.4 土壤重金属含量时空变异特点

图6为2009~2014年研究区土壤重金属含量的时空动态变化.可以看出,土壤Pb、Cr、Cd和As含量随时间变化呈现整体累积的趋势,不同土地利用方式下其累积量具有变异性;土壤重金属Pb含量变化主要位在西南部的居民区、北部的工业园区和西部的镇郊农田,表现为不同程度的增加趋势,而东部的围垦滩涂差异较小;土壤重金属Cr含量增加的区域面积较大,主要集中在西南部的居民区、镇郊农田和东部的围垦滩涂区势;土壤Cd含量增加较大的区域主要在北部和东北部的工业园区以及部分的镇郊农田,居民区和围垦滩涂区差异不大;土壤As含量的累积区域主要在围垦滩涂、工业园区和镇郊农田,而居民区差异较小.进一步分析表明,土壤重金属的累积量具有明显的方向效应,表现在由东南向西北方向土壤重金属的累积量逐渐增加,重金属累积量与经、纬度的相关性分析结果显示:土壤Pb、Cr、Cd和As累积量与经度的相关系数介于0.164~ 0.669(< 0.01),其与纬度的相关系数介于0.123~ 0.484(< 0.01),表现出极为显著的趋势效应,这不仅是与研究区的土地利用方式及其空间格局密切相关,同时研究区春夏季盛行东南季风、冬季盛行西北季风也是极为重要的因素.事实上,重金属污染的时空变异是重金属产生来源、扩散途径及归趋的综合作用的结果;邱孟龙等[33]研究显示在工业发达城市区域土壤重金属污染时空变异往往与工业布局、产业转移密切相关;柯海玲等[34]报道矿区农田土壤重金属的时空变异趋势与粉尘、废水和尾矿渣在大气、河流中迁移、搬运紧密关联.本文研究区重金属污染来源主要包括镇居民区汽车尾气排放、生活污水、工业园区加工厂尾气、废液以及太阳能光伏材料粉尘排放等,由于污水和尾液通过收集后集中处理,因此气体扩散是该区土壤重金属时空变异的重要途径.事实上,王鹏和徐国华[35]发现部分苏北沿海化工园区的排污与扩散已造成大面积的滩涂生态环境污染,陈振楼等[36]研究发现大气沉降是长江口岸滩涂区重要的重金属污染扩散途径,特别是Pb、Cd等元素.这与本文的研究结果一致.

综上可知,研究区土壤重金属含量的空间分布格局已经形成,其在时空变异上呈现出逐步累积的整体趋势.随着今后该区沿海开发过程中的城镇化建设、工农业开发强度的增大以及部分转移产业的承接,人为活动将不可避免引起该区土壤环境质量的持续变化;因此,在当前土地利用方式与人为干扰活动尚未引起土壤重金属显著超标的情况下,对该区土壤重金属污染的持续监测与综合管控尤为重要.首先加强研究区土壤、大气粉尘重金属含量的长期定位监测与污染源分析,在主要农产品产区、城镇郊区、工业园区周边等敏感区域建立土壤、大气污染(重金属)长期定位监测点,系统掌握重金属污染状况、来源、扩散与归趋,为重金属污染预警提供数据支撑,也为从源头防治重金属污染提供依据;其次,优化研究区产业布局,根据该区海洋性季风气候特点,重点控制农田与农副产品基地、居民生活区等区域周边污染企业的设立,以降低重金属污染扩散对生存环境、农副产品生产与人体健康的危害;再次,强化源头减量,推进工业废弃物污染源的集中处理,推动生活、农业废弃物资源化利用和无害化处理,通过污染源头减量以降低土壤重金属累积;最后,推进过程阻断与生态修复,在不同污染强度的区域采用农艺综合调控、原位钝化、超积累植物修复,以及耕作制度改革等农艺削减与生态阻控措施,以降低土壤重金属生物有效性[37-38].

土壤重金属具有来源复杂性、空间变异性与时间累积性特点,本文仅分析了两个时期研究区表层土壤Pb、Cr、Cd、As四种元素含量及其时空变异特征,有必要进行更长期的原位监测以进一步开展该区土壤重金属污染的赋存形态、来源解析、演变趋势及其归趋方面的研究.

3 结论

3.1 目前研究区土壤环境质量总体良好,除居民区和工业园区部分样点土壤Pb、Cr、As含量高于背景值外,研究区土壤重金属基本都低于土壤环境质量一级标准值;从2009年到2014年,研究区表层土壤Cd显著累积,但土壤Pb、Cr和As平均含量未发生显著变化.

3.2 两个采样期居民区土壤Pb含量均显著高于围垦滩涂与镇郊农田,工业园区土壤Cd含量增幅最大,围垦滩涂As含量均最低;两次采样期间,居民区土壤Pb含量显著增加,工业园区土壤Pb、Cd亦显著累积,各土地利用方式下土壤Cr、As含量未发生显著变化.

3.3 两个采样期土壤重金属Pb、Cr含量分布具有空间相似性,但土壤Cd、As含量空间分布差异较大,工业园区的运行改变了土壤Cd、As含量的空间分布格局;研究区土壤重金属空间分布受大尺度的潮汐沉积作用与小尺度的工、农业排放及人为活动共同控制.

3.4 不同土地利用方式下研究区土壤重金属的累积呈现变异性与趋势效应,居民区、工业园区、镇郊农田重金属累积量整体较高,且土壤重金属的累积量由东南向西北方向逐渐增加;除了土地利用方式,大气沉降可能也是形成该区土壤重金属时空变异格局的重要因素.

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* 责任作者, 研究员, jsyang@issas.ac.cn

Contents and spatio-temporal variability of soil heavy metals in the coastal mud-flat area of north Jiangsu Province

YAO Rong-jiang1,2, YANG Jin-song1,2*, XIE Wen-ping1, WU Dan-hua2, BAI Yan-chao3, YU Shi-peng1,2, ZHANG Xing1,2

(1.State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China；2.Dongtai Institute of Tidal Flat Research, Nanjing Branch of the Chinese Academy of Sciences, Dongtai 224200, China；3.School of Environmental Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou 225000, China)., 2016,36(6)：1810~1820

The study was carried out in a representative coastal mudflat area in north Jiangsu Province, China. Classical statistical and geostatistical methods were employed to summarize the concentrations of the four types of element (Pb, Cr, Cd, As) in surface soil in 2009 and 2014, to analyze the effect of land use types on heavy metal content, and to determine spatial patterns and spatio-temporal variability of soil heavy metals in these two periods. Results indicated that the content was general below the widely accepted environmental quality standard (first class) for the four types of soil elements. During the five years from 2009 to 2014, soil Cd accumulated significantly across the study area, soil Pb content in the residential area also increased remarkably, and significant accumulation of soil Pb and Cd was also observed in the industrial area, whereas the change of soil Cr and As contents was not significant in each type of land use. Under the control of large-scale tide deposits and small-range human activities, soil Pb and Cr contents exhibited similar spatial patterns during these two periods, whereas the spatial patterns of soil Cd and As ahowed great difference in the two periods. The enrichment of soil heavy metals across the different land use in the study area exhibited spatial variability and directional trends. Atmospheric deposition was another important factor that influenced the spatio-temporal variability of soil heavy metals. The coastal mudflat area presently faces the problem of soil heavy metal enrichment. It ought to take preventive countermeasures, such as strengthening in situ monitoring and source reduction, optimizing industrial layout, and prompting process blocking and biological remediation to prevent and minimize heavy metal hazards.

north Jiangsu Province；coastal；tidal zone；heavy metal；spatio-temporal variability

X53

A

1000-6923(2016)06-1810-11

姚荣江(1980-),男,江苏靖江人,副研究员,博士,主要研究方向为滨海盐碱地治理修复与生态环境效应.

2015-12-09

江苏省科技支撑计划(社会发展)项目(BE2014678);国家自然科学基金项目(41571223);中国科学院科技服务网络计划(STS计划)任务(KFJ-SW-STS-141);江苏省自然科学基金面上项目(BK20141266)