韩文辉,党晋华,赵颖
山西省环境科学研究院,山西 太原 030027
污灌区重金属和多环芳烃复合污染及其对农田土壤微生物数量的影响
韩文辉,党晋华,赵颖*
山西省环境科学研究院,山西 太原 030027
污水灌溉作为一种污水再利用的方式已得到广泛的应用,但该方式产生的污染不仅危害植物生长,而且可对土壤微生物生长和代谢产生明显不良影响。为了解污水灌溉对农田产生的复合污染及其对微生物数量的影响,以太原市小店污灌区农田土壤为研究对象,采用 R语言程序系统研究了土壤中重金属和多环芳烃的污染水平及分布特征,并对不同复合污染程度下农田土壤中微生物数量的分布进行了分析。研究表明,小店污灌区污染因子对土壤质量的影响大于肥力因子,土壤污染程度的评价处于首要地位。用综合污染指数对农田土壤重金属污染进行评价,结果显示,污灌区中部分土壤重金属污染等级为轻度污染或警戒等级;以土壤环境质量(GB15618—2008)国家二级标准值作为评价标准,对多环芳烃污染进行对比分析,结果表明,约有 34%的点位超准。不同复合污染程度下,污染土壤中细菌、真菌的数量与对照相比均呈显著下降趋势,且随着重金属和PAHs含量的增加,细菌、真菌数量逐渐减少,而放线菌数量随污染程度的增加在4月和7月与对照相比呈下降趋势,在10月份高于对照;此外,微生物总数随时间延长呈现先上升后下降的变化趋势,7月份达最大值。因此,在一定程度上,微生物数量变化可反映污灌区土壤重金属和多环芳烃复合污染胁迫下的土壤质量变化。
污灌区;重金属;多环芳烃;复合污染;微生物
污水灌溉作为一种污水再利用的方式已在北方得到广泛应用,但长期污灌易引起污染物的累积,当其累积量超过土壤环境容量时,可通过食物链对人类健康造成潜在威胁,目前已引起国内外学者的普遍关注(马祥爱等,2010;方玉东,2011;万蕾等,2015)。重金属和多环芳烃是环境中的两类典型污染物,多数情况下会产生联合作用,形成复合污染(沈国清等,2005)。目前,我国许多地区的土壤已受到不同程度的重金属和多环芳烃的污染(李科等,2015;邹正禹等,2013)。污水灌溉产生的重金属和多环芳烃污染不仅危害植物生长,而且会对土壤微生物生长和代谢产生明显不良影响,一旦土壤生态系统遭受污染,其微生物的种群结构与动态、生理生化性质以及酶系统活性都会有相应变化(Gianfrda et al.,1982;张翠英等,2014)。国外关于污灌在农业方面的应用研究较多,主要集中在作物种类、灌溉方式对微生物的影响方面(Vogeler,2009;Iram et al.,2013;Markowicz et al.,2016;Sushanta et al.,2015);国内有关这方面的研究尚处于起步阶段,大多数是通过室内微宇宙实验过程添加污染物模拟污染土壤,研究其单一组分或人为组合混合物对土壤微生物活性的影响(张翠英等,2014;高丽双等,2014),或污灌对作物生长的影响(赵颖等,2014;陈卫平等,2014)。然而,在自然状态下,环境因子和含多种污染物的污水对土壤微生物的影响是多种因子综合作用的结果,因此原位采样研究更能真实反映污水灌溉对土壤微生物的影响。
太原市小店区污灌区集中有 30多年的引污灌溉历史,地处太原盆地中部、汾河东岸、潇河以北,主体为汾河和潇河的冲积平原区,东北角跨入太原东山,辖区面积295 km2,112°24′~112°43′E,37°36′~37°49′N,人口51万。污灌区属暖温带大陆性气候,年均气温9.6 ℃,年降水量495 mm左右(郭晓君,2010)。目前污灌区有耕地1.37×104hm2,是太原市重要的副食品生产基地,种植的主要作物有小麦、玉米和蔬菜。小店区污水经由小店区境内的几条大干渠,通过网罗密布的支渠、斗渠、毛渠输送到各个乡镇的农田。3条主干渠分别是东干渠(南北走向)、北张退水渠(南北走向)、太榆退水渠(东西走向)。渠内污水主要来自太原市区的生活污水和部分经处理的工业废水。近年来,由于国民经济的大力发展,沿途一些企业每年向邻近退水渠排放一定数量的工业废水,使污水的成分变得更加复杂。目前关于小店污灌区的研究多集中在土壤污染水平的背景调查(解文艳等,2011;杜斌等,2011;郑伟林等,2010),而对该地区土壤污染对微生物的影响却鲜有报道。
据此,本文采用R语言程序系统研究了太原市小店污灌区农田土壤中重金属和多环芳烃的污染水平及分布特征,并对不同复合污染程度下农田土壤中的微生物数量的分布进行了分析,旨在揭示自然状况下原位农田土壤重金属和多环芳烃复合污染与土壤微生物数量的内在关系,为污染土壤的质量评价和生物修复提供科学依据。
1.1 土壤样品采集
本研究于2015年4月在灌区的3条污灌渠附近采集供试土样,采样点位按污水渠流向采用网格布点法布设,同时考虑污水水质、土壤类型、污灌历史等因素,共布设35个采样点,取0~10 cm表层土壤,同时,采取非污灌区道巴地区土样作为监测背景值,记作CK(图1),对采集的土样进行肥力指标和污染指标的含量测定,以评估研究区的污染程度。
此外,选取3个不同污染程度的采样点,分别于7月和10月采集土样,每个样地设3个重复,取0~10 cm的土壤剖面,装入无菌袋内,带回实验室,4 ℃冰箱内保存,供土壤微生物生物量分析,并对比不同季节土壤微生物数量的变化特征。
1.2 土壤肥力指标和污染指标的分析测试方法
分析项目:∑PAHs、总砷(As)、总汞(Hg)、总镉(Cd)、总铅(Pb)、总铬(Cr)、总铜(Cu)、总锌(Zn);有机质(SOM)、全磷(TP)、有效磷(AvP)、全钾(TK)、速效钾(AvK)、全氮(TN)、碱解氮(AvN);细菌数量、真菌数量、放线菌数量。
肥力指标的测定:有机质(SOM)含量测定采用重铬酸钾容量法;全氮(TN)测定采用半微量开氏法;全钾(TK)测定采用氢氧化钠熔融-火焰光度法;全磷(TP)测定采用氢氧化钠熔融-钼蓝比色法;碱解氮(AvN)、速效钾(AvK)、有效磷(AvP)的测定分别采用改进的凯式定氮仪蒸馏法(王晓岚等,2010)、醋酸铵浸提-火焰光度法和碳酸氢钠浸提-钼蓝比色法(中华人民共和国林业局,1999)。
重金属测定方法:土壤样品风干后过100目尼龙筛,用 HF-HNO3-HCl-HClO3消煮后测定 Cd、Cr、Cu、Pb、Zn含量;HNO3-HCl混合液(体积比1∶1)于沸水浴中消煮2 h后用于As、Hg含量测定。消煮液中 Cd、Pb含量采用石墨炉-原子吸收光谱法测定(国家环境保护总局,1997);Cr、Cu、Zn含量采用火焰-原子吸收光谱法测定(国家环境保护总局,1997);As和Hg的含量采用原子荧光法测定(环境保护部,2013)。分析过程所用试剂均为优级纯。
多环芳烃测定:将土样进行萃取、净化后,采用岛津 GCMS-QP2010气相色谱-质谱联用仪对PAHs各组分进行定性和定量分析。色谱柱为DB-5MS毛细柱(30 mm×0.25 mm×0.25 μm);载气为高纯氦气;流速 1.2 mL∙min-1;进样口温度290 ℃;气相色谱与质谱接口温度为300 ℃。柱温升温程序为:初始柱温为 80 ℃,保持 2 min,以15 ℃∙min-1升温到250 ℃,然后以5 ℃∙min-1升温到290 ℃,保持10 min;进样量1 μL(Tao et al.,2002)。
1.3 土壤中微生物数量测定
采用平板计数法:细菌采用牛肉膏蛋白胨培养基,放线菌采用淀粉氨基酸培养基,真菌用马铃薯葡萄糖琼脂培养基(中国科学院南京土壤研究所微生物室,1985)。
1.4 土壤重金属污染质量评价方法
以国家《土壤环境质量标准》(GB15618—2008)中二级限量值作为污染评价参考值,采用综合污染指数,对7种土壤重金属污染进行评估。计算公式如下:
单因子污染指数:
式中,Pi为重金属i的单项污染指数;Ci是土壤重金属i的实测值;Si是重金属i的评价标准值。
综合污染指数:
式中,(Ci/Si)mean和(Ci/Si)max分别为平均单因子污染指数和最大污染指数。
污染评价等级划分见表1。
表1 土壤重金属污染评价分级标准Table 1 Grade standard of comprehensive assessment of soil quality
1.5 数据分析方法
PCA分析采用R语言(R 3.2.3版本)“ade4”包dudi.pca()函数完成,PCA排序图由“ggord”包 ggord()函数完成。主成分分析作为一种用来辅助数据分析的统计方法,可进一步对数据进行详细解释,例如污染来源的确定以及自然和人为因素对土壤元素的贡献。
2.1 污灌区农田污染特征分布及评价
2.1.1 污灌区土壤肥力与污染指标体系的主成分分析
由监测分析可知,小店污灌区不同区域土壤中污染物和肥力指标含量分布差别较大(表2),As、Hg、Cd、Cr、Pb、Cu、Zn、PAHs质量分数分别为9.03~13.71、0.08~0.38、0.15~0.55、44.32~100.09、9.85~53.65、18.5~45.2、55~189、1.7~21.64 mg∙kg-1,采用《土壤环境质量标准》(GB 15618—2008)中的二级标准进行对比分析,其中Pb、PAHs含量超过土壤环境质量二级标准(Pb:50 mg∙kg-1;PAHs:10.1 mg∙kg-1)。总体上,7种重金属含量均值大小顺序为:Zn>Cr>Cu>Pb>As>Cd>Hg。变异系数反映了总体样本中各采样点的平均变异程度,其数值越大,土壤差异越大,反之土壤差异就小。该区域PAHs的变异系数最大,为59.52%。
表2 污灌区土壤污染物及肥力指标含量特征Table 2 Content characteristics of soil pollutants and fertility indicators
由表3可知,特征值大于1的成分共有4个,且前4个成分的特征值累积贡献率达80.17%。根据特征值大于1以及累积贡献率大于80%的原则,选取前4个因子作为主成分。
第一主成分的贡献率为47.75%(表 4),即反映的信息量占总信息量的47.75%,Pb(0.945)、PAHs(0.930)、Cr(0.912)、Zn(0.896)、Hg(0.838)、AvP(0.788)、Cu(0.714)等7个指标在土壤质量评价体系中具有较高的因子负荷。综合实际意义可知,第一主成分是该评价体系中土壤污染程度的量度,在污灌区土壤质量评价体系中居于首要地位。因此,在进行小店污灌区土壤质量评价时应首先考虑该土壤质量污染指标的评价。
表3 污灌区菜地土壤质量主成分的特征值和贡献率Table 3 The characteristic value and contribution of soil main components in sewage irrigation
表4 污灌区土壤质量主成分的因子载荷矩阵Table 4 Factor loading matrix of main components of the soil from sewage irrigation
第二主成分反映的信息量占总体信息量13.01%,As(0.588)、SOM(0.628)、AkN(0.778)、AvK(0.874)在第二主成分中因子负荷较高。其主体是对SOM、AvK、AkN 3种肥力水平的量度。由此不难看出,在污染水平大体相同的情况下,SOM、AvK、AkN是反映土壤肥力水平的综合指标。
第三主成分反映的信息量占总体信息量的11.13%,因子载荷量较大的指标是 TN(0.910)、TP(0.581)。土壤TN、TP有较强的正向载荷,表明该主成分是以土壤TN、TP为主要因子的综合指标。显然,第三组成分是在土壤污染水平和SOM、AvK、AkN大体相同的条件下,反映土壤TN、TP供应强度的综合指标。
第四主成分反映的信息量占总体信息量8.29%,因子载荷量绝对值较大的指标依次是 Cd(0.505)、TK(-0.786)。其中,土壤 TK为较强的负向载荷,表明该组成分是以土壤TK为主导的综合指标。Cd具有较强的正向载荷,说明它对土壤TK的供应有抑制作用。这个综合指标在污灌区土壤质量评价中处于第4位。
由此可见,小店污灌土壤质量评价中重金属和多环芳烃污染因子的重要性大于养分肥力因子。因此,对该污灌区进行土壤质量评价时应对重金属和多环芳烃的污染程度进行评价。
2.1.2 污灌区农田土壤质量评价
采用综合污染指数法,计算了研究区35个采样点表层土壤 7种重金属的综合污染指数值(图2),结果表明,采样点 5、14、15、19、20、21指数最大,为 1.01~1.17,处于轻度污染(Light Level;LL);采样点4、6、12、13、22污染指数为0.74~0.86,处于警戒等级(Guard Level;GL),分布在污灌区中部。其余采样点综合污染指数值为0.39~0.66,土壤清洁(Clean Level;CL),属于安全等级。
图2 采样点的PCA排序及污染等级分布图Fig. 2 Distribution of PCA sequencing of sampling sites and pollution level
关于土壤多环芳烃的生态风险评价方法的研究还相对较少,本研究与我国《土壤环境质量标准》(GB 15618—2008)的二级标准(10.1 mg∙kg-1)进行对比分析,结果表明,研究区 35个采样点中有12个点位超出此标准,即农田土壤已受到多环芳烃污染。
综合土壤各采样点重金属和多环芳烃的评价结果,选取不同复合污染程度的S11、S13、S14样地进行微生物分析。S11、S13、S14的重金属综合污染指数依次为 0.39、0.85、1.17;多环芳烃质量分数依次为2.83、14.39、21.64 mg∙kg-1。由此可见,就重金属和∑PAHs污染而言,样地S11、S13、S14污染程度逐渐增加。
2.2 重金属和多环芳烃复合污染对农田土壤微生物的影响
2.2.1 不同污染程度下土壤中微生物数量的变化分析
由图3可知,重金属和PAHs的含量影响土壤微生物的数量特征,污染土壤中细菌、真菌的数量与对照相比均呈显著下降趋势,S11、S13、S14与对照相比的显著性P值分别为0.032、0.009、0.029,且随着土壤污染程度的增加,这两种微生物的数量逐渐减少。放线菌数量在4月和7月与对照相比呈下降趋势,放线菌数量的变化表现为 S11>S14>S13>CK。
由于4月和7月正是农田灌溉的季节,污灌水中大量重金属进入土壤,抑制了放线菌的生长,从而使污灌区放线菌的数量小于非污灌区放线菌数量。而在 10月份,放线菌经过一段时间的 PAHs胁迫后,对污染物的降解能力有所提高,PAHs降解后的小分子物质为放线菌的生长提供了物质和能量来源,从而促进了放线菌的繁殖和增长。不同污染程度下,微生物总数表现为CK>S11>S13>S14,与对照相比其数量减少22%~71%。
如表5所示,从数量分布来看,土壤微生物区系组成中细菌占绝对优势,约占总数的99%,放线菌次之,真菌最少,符合一般土壤微生物区系组成规律(焦志华等,2010)。
表5 不同采样点土壤微生物数量的分布比值Table 5 Factor loading matrix of main components of the soil from sewage irrigation
图3 污灌区土壤微生物数量变化Fig. 3 The variation of microbial of the soil from sewage irrigation
2.2.2 不同污染程度下土壤中微生物数量的季节动态变化分析
不同重金属和PAHs污染水平下,细菌、真菌、放线菌和微生物总数随着季节变化呈现先上升后下降的变化趋势,7月份达到最大值(见图 3),这是由于 4月昼夜温差大,土壤解冻,表层土壤中微生物仍然受到日夜温差的影响,一冻一溶对微生物生长造成很大损害。而 7月气温、水分等外界因素有利于细菌的生长。研究指出,温度升高一方面加快了进入土壤的有机残体和中间产物的分解,提高了土壤中可被微生物利用的有机质质量和数量;另一方面,温度升高造成微生物呼吸指数上升,加速了有机碳的矿化,提高了碳的有效性,使微生物活性加强,生长加快(齐玉春等,2014)。此外,作物会在生长旺盛期向土壤环境中释放大量分泌物(糖类、醇类和酸类等),提高土壤中的氧含量,同时细根的迅速腐解也向土壤中补充了有机碳,丰富了微生物生长繁殖所需要的基质,有利于微生物的新陈代谢(张从等,2000)。10月,气温逐渐下降,大多数作物已收割完毕,根际释放的分泌物减少,微生物生长受到了抑制,其数量有所下降。由此可见,本研究中,微生物数量总体表现为7月>10月>4月。
(1)在污灌区土壤质量评价体系中,重金属和多环芳烃污染因子的重要性大于养分肥力因子,土壤污染程度的评价处于首要地位。
(2)采用综合污染指数法对污灌区土壤重金属污染质量进行评价,结果表明污灌区中部土壤质量处于轻度污染或警戒等级,其余采样点位土壤质量处于安全等级;通过与《土壤环境质量标准》(GB 15618—2008)进行对比分析可知,研究区约有34%的点位多环芳烃超标,表明农田土壤已受到多环芳烃污染。
(3)不同重金属和PAHs的污染程度对土壤微生物的数量有一定的影响,随着污染程度的增加,细菌、真菌的数量逐渐减少;而放线菌数量随污染程度的增加在4月和7月与对照相比呈下降趋势,在 10月份高于对照;此外,细菌、真菌、放线菌和微生物总数随季节变化呈现先上升后下降的变化趋势,7月份达到峰值。
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Compound Pollution of Heavy Metals and Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Sewage Irrigation Area and Its Effect on Soil Microbial Quantity
HAN Wenhui, DANG Jinhua, ZHAO Ying*
Shanxi Academy of Environmental Research, Taiyuan 030027, China
Sewage irrigation is a widely used method of wastewater reuse. However, this method not only influences plant growth, but also makes an adverse effect on soil microorganism growth and metabolism. This paper is aimed at reporting its study on the compound pollution and its effect on microorganism quantity in Xiaodian sewage irrigation area in Taiyuan. For the study purpose, R language programming was applied to characterize pollution level and distribution characteristics of heavy metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in soil. In addition, distribution of soil microbial population under different compound pollution was further analyzed. The results showed that the influences of pollution factors on the soil quality were greater than the fertility factors, so the assessment of soil pollution degree needed considered firstly. The results of the heavy metal comprehensive pollution index indicated that the central part of the sewage irrigation area was in light or guard pollution level. The PAHs pollution was compared with the national secondary standard values of soil environmental quality (GB 15618—2008), the results presented that about 34% of the points beyond the standard. Under the different levels of compound pollution, the quantities of bacteria and fungi declined when compared to the control. Still, their quantities were decreased with the increase of soil heavy metal and PAHs contents. But the amounts of actinomyces were lower than the control in April and July, and higher in October. Besides, the quantities of microorganisms increased firstly and then decreased, with the maximum occurred in July. Thus, the variation of the quantities of microorganisms could reflect the soil quality of compound pollution of heavy metal and PAHs in sewage irrigation area.
sewage irrigation area; heavy metals; polycyclic aromatic hydrocarbons; compound pollution; microbial quantity
10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.09.021
X53; X171.5
A
1674-5906(2016)09-1562-07
韩文辉, 党晋华, 赵颖. 2016. 污灌区重金属和多环芳烃复合污染及其对农田土壤微生物数量的影响[J]. 生态环境学报, 25(9): 1562-1568.
HAN Wenhui, DANG Jinhua, ZHAO Ying. 2016. Compound pollution of heavy metals and polycyclic aromatic hydrocarbons in sewage irrigation area and its effect on soil microbial quantity [J]. Ecology and Environmental Sciences, 25(9): 1562-1568.
山西省青年科技研究基金项目(2015021173);国家自然科学基金项目(41601202)
韩文辉(1978年生),女,高级工程师,硕士,主要从事生态环境保护研究工作。E-mail: hanwenhui1978@163.com
*通信作者。E-mail: shadowying210@163.com
2016-08-11