河岸防护林对土壤重金属含量的影响及其生态风险研究

黎燕琼，龚固堂，郑绍伟，陈俊华，谢天资，慕长龙

(四川省林业科学研究院，四川成都610081)

河岸防护林对土壤重金属含量的影响及其生态风险研究

黎燕琼，龚固堂，郑绍伟，陈俊华，谢天资，慕长龙*

(四川省林业科学研究院，四川成都610081)

为了解不同植被配置模式的河岸防护林土壤重金属的含量特征和污染状况，提出能有效降解土壤重金属危害的植被配置模式。本文选择了成都市沙河生态景观防护林带中的乔灌草、乔草、灌草以及单层灌木林和草坪等5种典型植被配置模式林分，测定了Mn、Cr、Co、Ni、Cu、Zn、Cd和As等重金属和全N、全K和全P等主要营养元素在土壤中的分配状况;并对土壤重金属的生态风险进行了评价。①Mn、Zn、Cr和Pb等8种重金属元素含量在不同植被配置模式下均有显著性差异(P＜0.05)，总体表现为Mn含量最高，Zn次之，再次是Cr＞Pb＞Ni＞Cu＞Co;As含量最低。②根据土壤环境质量标准(GB15618—1995)评价结果表明，Cr、Ni、Cu、Co和As在5中植被配置模式下均没有超过临界值，Zn在5种植被配置模式下的土壤含量均超过临界值;Mn和Pb则表现为部分配置模式下超过临界值;③土层中分配上，各元素总体表现为土层20～40 cm含量高于0～20 cm。④通过相关性对重金属的来源初步解析表明，0～20 cm土层中重金属来源明显比20～40 cm土层复杂。⑤Mn、Cr、Co等8种重金属元素在5种植被配置模式下主要表现为未污染或轻度污染和轻度危害。乔灌草配置模式I(植被从上到下依次为:香樟、女贞+十大功劳、迎春+鸢尾)重金属含量最低，综合污染指数和污染的生态风险指数最低。

重金属;土壤;生态风险;植被配置模式;河岸防护林

城市森林生态系统作为城市生态系统中唯一具有自我修复的系统，不仅具有固碳释氧，降温减噪，改善和美化人居环境，滞尘、吸收有害气体、净化城市空气，消除城市“热岛效应”，调节小气候，保护生物多样性等生态功能;也是动物和微生物的栖息地;是地球化学循环的储存库［1－2］。近年来，随着我国工业化的不断发展和城市化进程的加快，工业、商业、交通等各种各样的人类活动将大量重金属污染物等带入城市土壤，造成了土壤重金属等有毒有害物质不断富集，并逐渐成为重金属污染“源”。重金属进入城市土壤后，不仅能通过改变土壤理化性质影响植被的生长，还通过土壤－植物的迁移过程中直接影响植物的生理生化和生长发育等影响植物的生长;同时重金属还通过大气、水体、食物链等直接或间接地威胁人类的生命健康安全［3－5］。城市土壤重金属污染也受到越来越多的关注。

城市河岸带是城市森林重要分布区域，在城市水源保护具有重要作用。研究表明，城市水岸景观生态防护林能滞留阻控污染物质进入水体，尤其对地表径流中的N、P营养物质具有较好的截留转化作用［6］;对于土壤中不能降解的污染物如重金属，则一方面可以通过植物的富积、挥发、固化等作用减少重金属含量，另一方面可以通过土壤微生物与土壤动物对重金属的吸附积累，通过降低土壤重金属的毒性来减缓重金属污染［7］。本文对成都市沙河生态景观防护林下土壤中Mn、Cu、Cr、Pb、Zn等8种重金属污含量及土层分配研究;了解河道不同生态景观防护林配置模式对沿岸土壤重金属及其污染的影响，为城市水源地重金属污染防治和水岸生态景观防护林建设提供理论依据。

1 研究区概况

研究区域位于成都市沙河的生态景观防护林带。沙河，属岷江水系，是成都市区内第二大河，北起成都市北郊洞子口，沿金牛、成华、锦江三城区逶迤而下，在市区汇入府河，全长22.22 km，河宽18.6～55.0 m，水深2.5～6.7 m。沙河年平均气温16.2℃，年平均降雨量947 mm。沙河沿岸土壤主要为黄壤，少有斑块状或成片分布的紫色土。为推进成都市景观绿化廊道建设，从2001－2004年，开展了沙河绿化整治工程，全线栽植水杉(Metasequoia glyptostroboides)、香樟(Cinnamomum camphora)、女贞(Ligustrum lucidum)等高大乔木12.2万株，栽植玉兰(Magnolia denudata)、紫薇(Lagerstroemia indica)、铁梗海棠(Chaenomeles speciosa)等花草310多万株，种植麦冬(Ophiopogon japonicus)、白车轴草(Trifolium repens)、葱兰(Zephyranthes candida)、粉条儿菜(Aletris spicata)等草坪20多hm2，总体绿化景观带3.45 km。其中，驷马桥以上是饮用水源保护区，两岸各留出200 m宽的生态防护景观林带，此段设计为“人水分离”，人行道与水体由绿带隔开，主要避免河水污染，同时也减少了河流生态系统的人为干扰;驷马桥以下是50 m宽的控制绿化带，主要作为城市滨水绿化景区设计。

2 研究方法

2.1 样地的选择与取样

试验区域选择驷马桥以上的生态景观防护林区。该区域汽车、摩托车等机动车通行量较少，附近有少量居民会沿林内健康休闲步道徒步进入林区。同时根据成渝地区城市森林建设现状，选择了乔灌草、乔草、灌草以及单层灌木林、草坪等5种典型的植被配置模式(表1)，在河岸两边，按照间隔200 m的距离，设置植被配置模式林分样地，每块林分面积不低于0.10 hm2(林带长≥50 m，宽≥25 m)。每个取样林分中间段，沿垂直河岸的方向，在林内以10米等距离布置3～5个土壤取样点，挖掘土壤剖面，按照0～20、20～40 cm分层次取样，测定土壤理化学性质、重金属含量等，以平均值进行比较分析。因本研究只针对地面植被对土壤重金属的影响，因此样地选择主要根据前期本底调查结果，样地选择了该区域在生态景观防护林建设前为城市中的撂荒地，植被主要以自然生长的构树为主，土壤中重金属浓度(表2)经方差分析没有显著性差异的试验地为研究对象。

2.2 样品分析处理

土壤全氮采用浓硫酸消解，开氏定氮法测定;全磷、全钾，采用HCLO4-HF消解，IPC-AES测定;重金属含量采用硝酸+氟酸微薄消解，ICP-MS检测;其中微波消解仪器采用CEMMARS6，ICP-MS检测仪器为NexION300。土壤处理与以及土壤全氮、全磷、全钾和重金属含量测定均由中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所土壤分析实验室处理与分析测定。

2.3 重金属污染评价方法

以土壤重金属含量的均值进行重金属污染和潜在生态风险评价。评价方法采用单项指标(Pi)和内梅罗综合指数(P)法和潜在生态风险系数(Ei)和潜在风险指数(RI)的评价方法［8－10］。毒害系数Mn =Zn=1＜Cr=2＜Cu=Ni=Pb=Co=5＜Cd=30＜Hg=40［11］，潜在生态风险程度划分依据采用张菊［8］等划分的分级标准:E＜40，RI＜150为轻微污染;40≤E＜80，150≤RI＜300为中等污染;80≤E＜160，300≤RI＜600为强污染;160≤E＜320，600≤RI＜1200为很强污染;E≥320，RI≥1200为极强污染。主要计算公式如下:

表1 样地概况Table1 The profile of sampling plots

其中，Pi为某重金属的单因子污染指数;P为植被配置林分的内梅罗综合指数;Ci为土壤中重金属的实测含量;Si为重金属的参比值，由于试验区属于饮用水源地，本文采用的是土壤环境质量标准(GB15618—1995)中一类标准的临界值(饮用水水源地的土壤限制值)［9］作为参比值，其中Mn以《中国土壤元素背景值》中四川省Mn元素值［10］为参比值。Ei为潜在生态风险系数，RI为潜在风险指数，Ti为某重金属的毒性系数。

2.4 数据分析与处理

数据处理:采用Spss17.0和Excel2013处理。

3 结果与分析

3.1 重金属元素在土壤中的含量及分配状况

从不同植被配置下土壤重金属元素的含量及分布特征表(表2)可以看出，在0～40 cm土层中，Mn、Zn、Cr和Pb等8种重金属元素平均含量在不同植被配置的林分内表现出较大的差异性。其中Mn含量最高，分布范围在(336.3±14.3)～(782.8± 18.0)mg/kg;并表现为配置模式III、IV与I、II、V，配置模式I、II与V之间有显著性差异(P＜0.05)。Zn含量次之，分布范围在(144.4±3.2)～(308.1± 2.0)mg/kg;配置模式Ⅱ显著性高于其余配置模式。再次是Cr［(45.1±3.3)～(71.1±1.0)mg/kg］＞Pb［(24.6±1.2)～(57.0±1.5)mg/kg］＞Ni［(26.9±0.7)～(38.8±0.5)mg/kg］＞Cu［(23.5±1.0)～(48.0±4.3)mg/kg］＞Co［(10.4±2.3)～(14.1 ±0.7)mg/kg］;As含量最低，分布在(9.05±0.32)～(13.0±1.2)mg/kg。

从重金属元素在土层中分配可以看出，在0～20和20～40 cm土壤中，除了Mn和Cu，其余各元素总体表现为土层20～40 cm含量高于0～20 cm;但在不同植被配置模式下各元素含量大小表现出较大差异。其中植被配置模式III的Mn和Pb，配置模式I的Zn，配置模式I、II、IV和V的Cr，配置模式I和III的Ni、Cu和As，配置模式I、III和V的Co均表现为土层20～40 cm含量高于0～20 cm;其余配置模式下的所测定的重金属均表现为为土层0～20 cm含量高于20～40 cm。

表2 土壤重金属的环境背景值和环境质量标准值Table 2 Environmental background and environmental quality standard values of soil heavymetals

表3 不同配置模式下土壤重金属含量及其分布特征Table 3 Heavymetal concentration of soil and their distribution in different vegetation deploymentmodels

3.2 重金属元素与主要营养元素的相关性

为探讨城市森林不同植被配置模式对土壤中各种重金属的吸附影响，对土壤重金属元素之间及其与土壤营养元素指标的相关性进行分析。结果(表4)表明，各重金属元素之间及其与土壤的全N、全P、全K均有相关性，但不同土层上，表现有差异。几种植被配置模式下，重金属元素之间及其与主要营养元素的相关性总体表现为:Mn与全N、全P，Cr与Zn、全K，Co与Zn、全K，Ni与全K，Cu与全K，Zn与Pb、As，As与全K均呈极显著负相关，Cr与Co、Ni、Cu、As、全P，Co与Ni、Cu、As，Ni与Cu、As、全P，Cu与As、全P，Pb与全P呈极显著正相关;其余各重金属元素间没有显著性相关性。0～20 cm土层中，Mn与Pb、全N，Cr与Zn，Ni与Pb，呈极显著性负相关(P＜0.01)，Co与Ni、Zn与全钾，Pb与全N都呈极显著正相关(P＜0.01);Mn与Co，Cr与Ni，Co与As，Cu与Zn呈显著正相关(P＜0.05); Mn与Cu，Ni与全K呈显负相关(P＜0.05);其余各重金属元素间没有显著相关性。20～40 cm土层中，Mn与全N、全P，Cr与Zn、全K，Co与Zn、全K，Ni与Zn、全K，Cu与Zn、全K，Zn与Pb、As，As与全K均呈极显著负相关，Mn与全K，Cr与Co、Ni、Cu、As、全P，Co与Ni、Cu、As，Ni与Cu、As、全P，Cu与As、全P，Pb与As呈极显著正相关;其余各重金属元素间没有显著性相关性。

3.3 不同植被配置模式下土壤污染状况

从不同植被配置模式下土壤重金属的污染指数(表5)可以看出，Mn、Cr、Co等8种重金属的综合污染指数(P)除了植被配置模式II分布于(2.09±0.09)～(2.49±0.13)，属于中度污染外;其余植被配置模式下，均处于1＜P≤2，属于轻度污染;同时因各金属元素评价标准不同，Mn、Cr、Co等8种重金属的单因子污染指数在不同植被配置模式下表现出较大差异。在配置模式I中，Mn、Cr、Co、As和Ni属于未污染;Cu、Zn和Pb 3种重金属元素属于轻度污染(1＜Pi≤2)。在配置模式II中，Zn属重度污染;Cu属于轻度污染;其余重金属元素属未污染。植被配置模式III中，Mn、Zn、Pb、Cu属于轻度污染;其余则属于未污染。植被配置模式IV中，Mn、Zn属于轻度污染;其余则属于未污染。植被配置模式V中，Zn和Pb属于轻度污染;其余则属于未污染。

表4 重金属元素之间及其与主要营养元素的相关性分析Table4 Correlation analysis among heavymetals and main nutrients

表5 不同植被配置模式下土壤重金属污染指数Table 5 Pollution index of soil heavymetal in different vegetation deploymentmodels

3.4 不同植被配置模式下土壤重金属生态风险评价

由于各种重金属元素的参比标准和毒害系数的不同，几种重金属元素潜在的生态风险系数有较大差异。各重金属的平均潜在生态危害系数表现为As的潜在生态风险系数最高，为7.65;其次是Pb (5.49)＞Cu(4.49)＞Ni(4.15)＞Co(4.03)＞Zn (1.84)，Mn最低，为0.93。从不同植被配置模式下土壤重金属元素的生态风险系数和生态风险指数表(表6)可以看出，Mn、Cr、Co等8种重金属潜在的生态风险系数分布于0.49～9.25，潜在的生态风险指数则分布于20.53～36.36，生态危害均处于轻微水平(E＜40，RI＜150)。

表6 不同植被配置模式下土壤重金属潜在生态危害系数和危害指数状况Table 6 Potential ecological risk coefficient and index of soil heavymetals in different vegetation deploymentmodels

4 讨论

在不同植被配置模式下，Mn、Zn、Cr和Pb等8种重金属元素在土壤中的含量均表现出显著差异。这种结果应该主要来自两个方面因素，一方面是不同植被配置配置模式下，使林内通透度、通达性等有差异，导致林内人为干扰程度出现差异，从而影响了建成后林分内重金属元素的部分输入;另一方面则是不同植被配置配置模式下形成的小环境而导致:一是不同植被配置模式下，植物本身对重金属的吸附差异［12－16］，会导致不同植被配置模式下土壤重金属含量的差异，二是不同植被配置模式造就林内小生境差异，导致土壤微生物、动物种类及其数量差异，影响土壤微生物、动物等在重金属污染方面对土壤修复的成效［17－19］，从而导致不同植被配置模式下土壤重金属含量的差异，三是不同植被配置模式下形成了不同的生物学特性，改变了林内土壤化学性质如N、P、K含量，导致对不同重金属的吸附和累积有较为明显的影响［20－21］，从而引起不同植被配置种重金属含量特征及同一植被配置模式下不同土层中同种重金属含量差异显著［22］。重金属元素在不同植被配置模式下含量差异性，也表明了生态景观防护林对土壤重金属污染治理方面具有作用;在今后类似区域的土壤修复中，可以针对其区域内特定的重金属种类选择植物营建生态景观林。

Mn、Zn、Cr和Pb等8种重金属元素在几种植被配置模式下，土壤重金属平均含量总体表现为0～20 cm土层中几种重金属含量高于20～40 cm土壤含量，即重金属在土壤中具有表层聚集的现象，并会随着土壤水分下渗而向下移动，即存在向下迁移现象。这与吴新民［23］等对南京市不同功能城区土壤中重金属Cu、Zn、Pb和Cd的污染特征研究结论一致。而在植被配置模式III中，重金属总体则表现为20～40 cm含量高于0～20 cm，这可能是由于该植被配置模式是成渝地区典型的观花植被配置模式，林内具有较好的通达性，尤其在紫薇、白玉兰的花期，人们通常是在林下近距离接触，导致林内频繁的人为活动或踩踏，从而导致重金属在类植被配置模式下表层聚集的不明显。

重金属与土壤全N、全P，全K之间有显著相关性，表明该区域内森林土壤营养元素对重金属具有较强的吸附性，其营养元素是区域内森林土壤中重金属的重要载体［24］。森林生态系统是一个具有自我修复功能的系统，随着修复的进行，林内土壤微生物的生物量、土壤有机质、全氮、全磷、全钾等营养元素会随着增加［25］;其中将可能形成部分与重金属离子形成络合物或对部分重金属离子有一定抗性和解毒性的菌类，这将对于降低土壤重金属含量有重要意义。

两两重金属元素之间的相关性显示:在0～20 cm土层只表现为Mn与Pb、Co、Cu，Cr与Ni、Zn，Co与Ni、As，Cu与Zn，Ni与Pb，有极显著性相关性(P＜0.01)或显著相关性(P＜0.05)，其余各重金属元素间无显著性相关性;而在20～40 cm土层除了Zn与Cu和Mn与其余各重金属之间无显著性相关性外，其余各元素间均有有极显著性相关性(P＜0.01)或显著相关性(P＜0.05)。按照Robertson等人以土壤重金属间不否具有相关性来大致判断其重金属的来源是否相同的标准看［26］，这种结果表示在研究区域内，0～20 cm土层中重金属的来源可能与20～40 cm土层中不一致。因为在研究区域中，几种植被配置林分处于同一环境，其林内20～40 cm土层土壤中Mn、Pb、Co、Cu等重金属主要来自于成土母质和上层土壤重金属的向下迁移的结果，来源相对一致;而0～20 cm土层中，重金属来源不仅有成土母质、人为活动，还有空气颗粒物沉降、降雨等多途径;各重金属元素间表现为表现为相互伴随的复合污染现象，这与秦鱼生等对成都平原北部水稻土重金属含量状况研究结论相一致［27］。

对林分土壤重金属的生态风险评价中，采用单因子指数法、内梅罗综合指数法和潜在生态危害(系数)指数法的评价结果不一致。这与秦鱼生等［27］对成都平原北部水稻土重金属的生态风险研究结论相一致。作者认为在本研究中宜采用潜在生态危害(系数)指数法评价结果。因为土壤重金属的存在形态多样，不同形态的同一种重金属元素在生物体内的累积及其对生物体的影响不同，同一形态的同种元素在不同生物体内的累积及其产生的生物效应也有差异;只有可被生物吸收形态的重金属，才有可能通过食物链进入人类和动植物体内，并对其产生潜在的毒性。潜在的风险指数法中，以重金属的毒性系数从生态效应、环境效应和毒理学特征等［28］方面综合考虑了重金属的毒害特征，能综合反映重金属对生态环境影响潜力。

5 结论

从不同植被配置模式下，Mn、Zn、Cr和Pb等8种重金属含量及林分土壤中重金属污染的生态风险评估综合分析结果表明，配置模式I(植被从上到下依次为:香樟、女贞+十大功劳、迎春+鸢尾)重金属含量最低，综合污染指数和污染的生态风险指数最低。城市水源地重金属污染防治和水岸生态景观防护林可以采用以下植被配置模式:植被从上到下依次为:香樟、女贞(乔木郁闭度0.6～0.8，常绿乔木为主)+紫薇、玉兰、三角梅等观花灌木(灌木总盖度40%，平均高2.0 m)+蕨、麦冬等草本(草本盖度15%，平均高35 cm)。

［1］李锋，刘旭升，王如松.城市森林研究进展与发展战略［J］.生态学杂志，2003，22(4):55－59.

［2］薛建辉，李苏萍.城市森林效益与可持续性研究展望［J］.南京林业大学学报(人文社会科学版)，2001，2(1):31－35.

［3］Markus JA，Mcbranthey A B.A review of the contamination of soil with lead(Ⅱ):spatial distribution and risk assessment of soil lead［J］.Environment International，2001，27:399－411.

［4］De Kimpe CR，Morel JL.Urban soilmanagement:A growing concenl［J］.Soil Science，2000，165:31－40.

［5］李敏，林玉锁.城市环境铅污染及其对人体健康的影响［J］.环境监测管理与技术，2006，18(5):6－10.

［6］张建春.河岸带功能及其管理［J］.水土保持学报，2001，15(6): 143－146.

［7］唐浩，朱江，黄沈发，等.蚯蚓在土壤重金属污染及其修复中的应用研究进展［J］.土壤，2013，45(1):17－25.

［8］张菊，陈诗越，邓焕广，等.山东省部分水岸带土壤重金属含量及污染评价［J］.生态学报，2012，32(10):3144－3153.

［9］国家环境保护局.土壤环境质量标准(GB15618-1995)［S］.北京:中国标准出版社，1995.

［10］国家环境保护局，中国环境监测总站.中国土壤元素背景值［M］.北京:中国环境科学出版社，1990:340－382.

［11］徐争启，倪师军，庹先国，等.潜在生态危害指数法评价中重金属毒性系数计算［J］.环境科学与技术，2008，31(2):112－115.

［12］Brooks R R，Lee J，Reeves R D，et al.Detection of nickeliferous rocks by analysis of herbarium specimens of indicator plants［J］.Journal of Geochemical Exploration，1977(7):49－57.

［13］Reeves R D，Brooks R R.Hyperaccumulation of lead and zinc by twometallophytes from mining areas of central Europe［J］.Environment Pollution，1983，31:277－285.

［14］杨阳，周正朝，王欢欢，等.沣河沿岸土壤和优势植物重金属富集特征和潜在生态风险［J］.生态学报，2013，33(21):6834－6843.

［15］王谦，咸水平.大型水生植物修复重金属污染水体研究进展［J］.环境科学与技术，2010，33(5):96－102.

［16］王广林，张金池，庄家尧，等.31种园林植物对重金属的富集研究［J］.皖西学院学报，201 l，27(5):83－87.

［17］黄艺，陈有键，陶澍.菌根植物根际环境对污染土壤中Cu、Zn、Pb、Cd形态的影响［J］.应用生态学报，2000，11(3):431－434.

［18］黄艺，陶澍，陈有键，等.外生菌根对欧洲赤松苗Cu、Zn积累和分配的影响［J］.环境科学，2000，21(2):l－6.

［19］耿春女，李培军，韩桂云，等.生物修复的新方法——菌根根际生物修复［J］.环境污染治理技术与设备，200l，2(5):20—26.

［20］宁晓波，项文化，方晰，等.贵阳花溪区石灰土林地土壤重金属含量特征及其污染评价［J］.生态学报，2009，29(4):2169－2177.

［21］Vandecasteele B，Quataert P，Tack M G F.Uptake of Cd，Zn and Mn by willow increases during terrestrialisation of initially ponded polluted sediments［J］.Science of the Total Environment，2007，380(1/3):133－143.

［22］孙慧珍，陆小静，陈明月，等.哈尔滨市不同类型人工林土壤重金属含量［J］.应用生态学报，2011，22(3):614－624.

［23］吴新民，李恋卿，潘根兴，等.南京市不同功能城区土壤中重金属Cu、Zn、Pb和Cd的污染特征［J］.环境科学，2003，24(3):105－111.

［24］方晰，唐志娟，田大伦，等.长沙城市森林土壤7种重金属含量特征及其潜在生态风险［J］.生态学报，2012，32(23):7595－7606.

［25］刘占锋，刘国华，傅伯杰，等.人工油松林恢复过程中土壤微生物生物量C、N的变化特征［J］.生态学报，2007，27(3):1011－1018.

［27］秦鱼生，喻华，冯文强，等.成都平原北部水稻土重金属含量状况及其潜在生态风险评价［J］.生态学报，2013，33(19):6335－6344.

［28］范拴喜，甘卓亭，李美娟，等.土壤重金属污染评价方法进展［J］.中国农学通报，2010，26(17):310－315.

(责任编辑 李洁)

Effect of River Shelter on Concentration of Soil Heavy M etals and Its Ecological Risk

LIYan-qiong，GONG Gu-tang，ZHENG Shao-wei，CHEN Jun-hua，XIE Tian-zi，MU Chang-long*
(Sichuan Academy of Forestry，Sichuan Chengdu 610081，China)

In order to identify the concentration and pollution features of soil heavymetals in the riparian shelter，five vegetation deployment models(I:trees+shrubs，II:trees+grasses，III:shrubs+grasses，IV:shrubs and V:grasses)of ecological landscape shelterwere selected along Sha River in Chengdu，the concentration and distribution pattern ofMn，Cr，Co，Ni，Cu，Zn，Cd and As，aswell as total N，total K and total P in soil weremeasured.Meanwhile，single factor index，comprehensive index and potential ecological risk index were applied to evaluate the riparian soil pollution by heavymetals.The results indicated that:(i)The concentration of the above-mentioned eight heavymetals have significant difference(P＜0.05)among the different vegetation deploymentmodels，Mn＞Zn＞Cr＞Pb＞Ni＞Cu＞Co＞As.(ii)Taking the critical value in the first category in the EnvironmentalQuality Standards for Soils(GB15618-1995)asevaluation standards，the concentration of Zn was higher than the critical value in all the five vegetation deploymentmodels;The concentration of Mn was higher than the critical value in IIIand IVmodels;The concentration of Pb ishigher than the critical value in I，IIIand Vmodels;The concentrations of Cr，Ni，Cu，Co and Asare lower than the critical value in the fivemodels.(iii)The concentration of each nutrientwashigher in 20－40 cm layer than thatof0－20 cm layer.(iv)The correlation analysis showed that the source of heavymetalswasmore complicated in 0－20 cm soil layer than thatof20－40 cm layer.(v)In conclusion，the soil in the five vegetation deploymentmodelswere not polluted by the above-mentioned eightheavymetals，or justmild pollution or damage occurred.Patterns Iofshrub and shrub allocation had the lowest content of heavymetals，the lowest integrated pollution index and the ecological risk index of pollution.

Heavymetal;Soil;Ecological risk;Vegetation deploymentmodel;Landscape shelter

X592

A

1001－4829(2017)2－0401－08

10.16213/j.cnki.scjas.2017.2.027

2016－04－18

林业公益行业专项课题“美丽城镇森林景观的构建技术研究与示范”(201404301)

黎燕琼(1979－)，女，重庆石柱人，副研究员，主要从事森林生态研究以及森林城市建设等工作，E-mail:527984863 @qq.com;*为通讯作者:慕长龙(1964－)，研究员，E-mail: mucl2006@aliyun.com。