深圳市土壤重金属特征分析及研究

张 静

(吉林建筑大学城建学院基础科学部，长春 130011)

0 引言

随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及通过应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量的评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。

尤冬梅[1]选取北京城郊地区——大兴区为研究对象，对土壤景观异质下土壤重金属含量的空间分布规律、重金属积累与景观要素的关联性、污染溯源的可视化表达方法及土壤重金属含量的空间估值几个主要问题进行了探讨。陈秀端[2]以西安市三环内的表层土壤为研究对象，通过多种实验手段测定土壤的理化性质、重金属全量和存在形态，运用SPSS、GIS、Excel、Matlab等软件，利用地统计学的空间变异函数和克里格插值方法，研究西安市表层土壤中重金属的空间分布特征，采用污染负荷指数、潜在生态危害指数等模型研究西安市表层土壤中重金属的污染特征、环境风险及综合污染的空间差异，探究土壤重金属来源研究的新方法，为西安城市土壤环境管理提供借鉴。成伟[3]提出了应用模糊数学的方法，先将各个乡镇的重金属空间分布的空间变异强烈程度进行比较，然后再针对该地区所属乡镇的特点选择相应的模拟方法。宋波[4]等人采用地统计理论与GIS空间插值相结合的方法研究重金属元素的空间结构和分布特征，利用潜在生态风险指数作风险评估，采用相关性分析和主成分分析等多元统计方法解析重金属来源。

1 土壤重金属元素空间分布特征

数据来源：相关统计数据主要来自《土壤学报》《中国环境科学》《应用生态学报》等期刊。

为了更好地研究城市地质环境的演变模式，应收集不同土壤深度的重金属污染物质量百分比情况的数据，收集不同土壤深度处，土壤水分中重金属污染物含量与时间的关系情况数据。以深圳市为例，一方面，重金属污染物通过水动力作用，经非饱和土壤进入地下水环境，导致地下水水质被破坏。另一方面非饱和土壤中存在的水、水蒸气和不凝性气体如空气等的迁移，还有水分蒸发和水蒸气的凝结，可能影响着重金属污染物的质量百分比。结合实际情况，需要收集在不同时间点或时间段内，某区域各取样点的土壤重金属元素的质量百分比。选取局地直角坐标系，采用高斯方程法，求得8种重金属元素的质量百分比与空间位置的函数关系。

对原始数据进行单位归一化处理后，在Matlab中使用三维差值法编程，绘制出各种元素质量百分比的空间分布图。深圳市土壤中Cr、Cu、Pb、Zn几种元素分布于该市的西南部，整体有从西向东递减的趋势；Ni、As、Hg几种元素则体现出分散集中的分布特征；Cd元素的分布较为分散，东西部都有一定的分布。质量百分比密集区主要位于交通道路区域和工业集中区域。

2 不同重金属的污染程度分析

多项污染综合指数为

P=[0.5*[(I平均值)2+(I最大值)2]]0.5，

(1)

式中：P为综合指数；I平均值为元素污染指数平均值；I最大值为各元素污染指数中的最大值。根据式(1)，借助Matlab软件对各金属质量百分比值进行处理，得出各功能区的污染情况。污染程度由重到轻分别是：工业区→交通区→生活区→公园绿地→山区。对照上述污染等级划分标准可看出：工业区属于等级Ⅳ——轻度污染；交通区和生活区属于等级Ⅲ——警戒级；山区和公园绿地区属于等级Ⅱ——清洁级。

由于山区人类社会活动贫乏，开发度低，其环境质量相对较好；相反，对于繁重工业区来说，情况就显得不容乐观了。由于工业区往往重负荷作业，这些过程中不可避免地会产生有害物质，像令人头疼的“工业三废”问题，使得环境质量状况面临严峻形势，污染程度相对于其他区自然较高。本模型的评价结果与生活实际基本一致，所以本模型具有一定的合理的科学性。

表1 多项污染综合指数

利用SPSS软件导入数据，对土壤样品重金属元素含量进行描述性统计(见表2)。

表2 某城市城区土壤重金属元素的统计性描述

可见As、Cd、Cr、Hg、Ni、Pb和Zn元素的平均值均没有超过国家二级标准中的土壤环境质量限定值[5]，但有部分样品的Zn、Cu、Hg元素远远超过了限定值，应特别重视。此外，所有元素总量平均值都超过了该市土壤的背景值，说明该市土壤重金属呈明显积聚趋势。从变异系数看Zn、Cu、Hg元素的变异系数相对较大，其余元素变异程度一般。

对8种重金属元素质量百分比进行聚类分析和因子分析。土壤元素聚类结果如图1所示，Cr与Cu、Pb、Ni、Zn元素存在显著正相关，Cu与Ni、Pb、Zn元素存在显著正相关，Ni与Pb、Zn，Pb与Zn元素存在显著正相关，由此可以推断Cr、Cu、Pb、Ni、Zn 5种元素可能同一来源，元素As、Cd、Hg为其他来源。该市土壤重金属元素可分为两类，元素Ni、Cr、Cu、Pb、Zn属于第1类，元素Cd、As、Hg属于第2类。此分析结果与该市土壤重金属的相关分析结果相吻合。

运用因子分析法确定土壤中重金属来源[6]。从表3可以看出，通过主成分分析，重金属中8种重金属元素的全部信息可由2个主成分反应55.6%，即对前2个主成分进行分析能够反应全部信息的一半以上。

图1 土壤重金属元素聚类分析

从表4可以看出，第一主成分的贡献率为36.8%，特点表现为因子变量在Ni、Cr、Cu、Pb、Zn元素的浓度上有较高的正载荷。同一类元素在化学性质上具有相似性，他们可能有相同的来源[7]。通过前面的相关性分析、聚类分析和此次主成分分析得到Ni、Cr、Cu、Pb、Zn 5种元素可划为一类。此类元素在城市城区土壤的含量明显高于背景值，并且变异系数较大，在土壤中的分布具有较大的波动性。由第一类元素污染来源的空间分布特征图与采样点分布图对比分析，得出第一类元素主要存在工业区、交通区、生活区。因此第一主成分为工业污染、交通污染和生活垃圾污染。

表3 因子特征值

表4 因子负荷

查阅书籍(环境化学)知：铬(Cr)污染主要来源于劣质化妆品原料、皮革制剂、金属部件镀铬部分，工业颜料以及鞣革、橡胶和陶瓷原料等；铅(Pb)污染主要来源于各种油漆、涂料、蓄电池、冶炼、五金、机械、电镀、化妆品、染发剂、釉彩碗碟、餐具、燃煤、膨化食品、自来水管等。锌(Zn)污染主要来源于机动车轮胎中的添加剂，轮胎磨损产生的含Zn粉尘。所以由第一类元素污染来源结合问题中的空间分布特征图与采样点分布图对比分析得第一类元素主要存在工业区、交通区、生活区。因此，第一主成分为工业污染、交通污染和生活垃圾污染；根据8种元素空间分布特征图，可以看出该市土壤中Ni、Pb、Zn 3种元素含量的空间分布规律比较相似，在西南部分工业区、生活区、交通区有两个明显的峰值，并且整体上高于东北部。这Ni、Pb、Zn 3种元素主要污染原因为：

1)工业区污染主要是化工厂、钢铁厂、造纸厂等工业的“三废排放”。

2)交通区污染主要是交通密集汽车尾气的排放和机动车轮胎磨损产生含Zn添加剂的尘粉。

3)生活区污染主要是一些生活垃圾的污染，如废旧电池、破碎的照明灯、没有用完的化妆品、上彩釉的碗碟等。

该市土壤中Cu、Gr分布规律比较相似，两个峰值同时出现在西南地区工业区和生活区，且相对集中，高于其他地区。因此Cu、Gr这两种元素主要污染原因为：

1)工业区污染主要是金属部件镀铬加工，工业颜料以及鞣革、橡胶和陶瓷原料等。

2)生活区污染主要是丢弃的没有用完的化妆品、上彩釉的碗碟、皮革品。

该市As、Cd、Hg分布规律较相似，但是Hg元素含量分别在中部、西南、南部的工业区和生活区出现3个明显的峰值，在其他区域和As、Cd元素分布规律相同，分布相对均匀且接近背景值为自然土壤原因。查阅资料知：汞污染主要来源于仪表厂、食盐电解、贵金属冶炼、化妆品、照明用灯、齿科材料、燃煤、水生生物等。

因此，Hg元素污染原因为：1)工业区污染主要是食盐电解、贵金属冶炼、燃煤等；2)生活区污染主要是化妆品使用、照明用灯、燃煤等。

3 点源扩散的高斯模型

土壤中重金属的来源是多途径的，首先是成土母质本身含有重金属，不同的母质、成土过程所形成的土壤含有重金属量差异很大。此外，人类工农业生产活动也造成重金属对大气、水体和土壤的污染。土壤中重金属污染物传播的方式主要有：干沉降—大气沉降、湿沉降—污水排放以及固体废弃物在土壤中的传播等方式。例如：大气汞通过干湿沉降进入土壤后，被土壤中的黏土矿物和有机物吸附或固定，富集于土壤表层，或为植物吸收而转入土壤，造成土壤汞的质量百分比的升高。

考虑到固体废弃物在土壤中的传播速度比较缓慢，所以在考虑此问题时，做合理的假设，假设金属在土壤废弃物中的传播扩散效果不明显，在此暂不考虑这种方式的影响。而对比土壤中固体废弃物的弱传播来说，河流对废水中的金属污染化合物的携带传播作用和大气沉降对污染物的传播作用就显得明显得多，由于大气这种传播媒介与外界环境污染交互更为频繁，传播速度更为自由，因此，大气沉降的传播效果更为明显。限于问题中的原始信息，所以在此问题中，我们主要分析研究大气沉降的污染传播模型。

大量的试验和理论研究证明，特别是对于连续点源的平均烟流，其质量百分比分布是符合正态分布的。一般情况下，固体颗粒物在空气中的传播和扩散与此模型基本相同，在此借助于烟流点源扩散的高斯模型[8]确定污染点源。在对该市城区土壤地质环境进行调查时，按照1个采样点/km2对表层土(0～10 cm深度)进行取样、编号，即可确定对应于该位置的地表区域。设风向任意一点(x，y)污染物平均质量百分比的分布函数为关于距离d的一维函数：

(2)

(3)

将该函数模型转化为线性函数。本文借助SPSS软件，利用多元线性回归法，拟合出线性函数的系数。选取局地直角坐标系，采用高斯方程法，求得8种重金属元素的质量百分比含量与空间位置的函数关系。

ln(ρ)=a(x2+y2)-2a(x0+y0)+H，

(4)

(5)

在选定拟合数据的时候，本文充分考虑了高斯模型分布的特点，并考虑到各种重金属的集中分布区，在进行拟合时，灵活地选取了基本满足正态分布特点周围的点集进行系数拟合。由于各种金属元素的聚集区域有所差异，首先本文用SPSS22.0软件[9]分别对各种金属元素的汇集区进行多元线性回归分析，拟合出各种金属分别对应的污染点源。然后再对各点源利用三维插值拟合进行统一综合分析，找出取样点，即污染源(图2)。

图2 该市重金属污染状况空间分布图

该市土壤中Ni、Pb、Zn 3种重金属元素含量的空间分布规律比较相似，在西南部分工业区、生活区、交通区有两个明显的峰值，并且整体上高于东北部分。该市土壤中Cu、Gr元素分布规律比较相似，两个峰值同时出现在西南部工业区和生活区，且相对集中高于其他区城。该市As、Cd、Hg元素分布规律较相似，但是Hg元素含量分别在中部、西南、南部的工业区和生活区出现3个明显的峰值，在其他区域和As、Cd元素分布规律相同，分布相对均匀且接近背景值。

4 结语

为了更好地研究人类活动对城市地质环境的影响，本文选取深圳市各功能区为研究对象，开展表层土壤重金属污染情况质量评价。首先使用Matlab 7.0用二维插值做出各功能区在深圳市的分布图。其次建立多因子污染综合评价模型，对该市各功能区的污染程度进行等级划分，采用相关性分析和主成分分析等多元统计方法解析重金属来源。最后建立高斯扩散模型，运用SPSS、GIS、Excel等软件，确定土壤重金属含量的空间估值以及污染源的位置坐标。鉴于评价模型的多样性，后续将进一步研究其他的评价模型以及应用。