北京市桃主产区土壤重金属空间结构特征及来源

崔 萌, 孙向阳, 李素艳, 林 茂, 龚小强, 李 松, 余克非

(北京林业大学林学院，北京 100083)

随着土壤污染日益严重，土壤质量日趋降低[1-2].土壤环境的优劣直接影响果品质量，我国作为水果生产第一大国，水果种植区及果园土壤环境安全受到人们广泛关注[3-4].目前，土壤重金属污染是土壤污染防治的重点，果园土壤重金属含量已成为检测绿色有机果品产地环境要求的重要指标之一[5].重金属污染具有隐蔽性、长期性、难以恢复性和不可逆性等特点，土壤重金属会通过食物链进入植物体内，进而危害人体健康[6-7].国内外越来越多的研究者运用GIS等地统计学软件对土壤重金属空间结构特征进行分析以获得地理对象的空间信息.主成分分析法是一种研究多个变量相关性的多元统计分析方法，可以用少量的因子来代替原始变量，较好地保留原始变量的数据信息[8]，在区分土壤元素的主要来源方面有优势[9].以北京为例，安永龙等[10]采用地统计学和GIS相结合的方法对北京城区表层土壤重金属分布特征进行研究.吴琼等[11]对北京大兴区长子营镇农田土壤重金属含量、空间分布特征进行调查.Chen et al[12]采用主成分分析方法对北京城市公园表层土壤的Cu、Ni、Pb、Zn 4种重金属污染情况进行调查研究.可见，对不同土地利用方式(城市、农田、公园)土壤重金属的空间分布调查是研究者关注的热点，但对桃主产区土壤重金属的调查研究还较少[13].

平谷是北京地区桃的主产区，“平谷大桃”的名片享誉国内外，平谷挂甲峪地区更是具有“平谷大桃村”之称，果品年总产量可达到150万kg，是北京重要的水果产出地之一，对该地区的土壤重金属含量调查至关重要.本研究利用GIS等地统计学方法和主成分分析方法，对平谷挂甲峪地区表层土壤中的Hg、As、Cd、Cr、Pb 5种重金属元素的含量、空间结构特征和来源进行分析，旨在了解北京桃主产区土壤重金属的分布状况与来源，为北京地区发展无公害农产品、农业产业结构规划以及环境治理等提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 调查区概况

调查区位于北京市平谷区北部(117°05′27″—117°06′32″E，40°15′08″—40°16′15″N)，属暖温带半湿润大陆性季风气候，风向以西北风为主，常年平均气温10～20 ℃.全年无霜期180～200 d，年均降水量644 mm.调查区海拔高度123～372 m，地势东南高西北低[14]，土地利用方式主要为园地，分布在浅山区的丘陵及川谷地带，少部分林地和草地及建设用地分别分布于中低山区和地势较平缓的岗台、山前区及川谷地带.

1.2 样品采集与处理

土壤样品采集于2016年8月，采样过程中避开房屋及道路等建筑设施，在100 m×100 m的网格内用梅花型布点法布3～5个点进行混合采样，共采集土壤样品122个.采样对象为0～20 cm的表层土壤，按四分法取土壤样品1.0 kg，将土壤样品带回实验室，风干、磨碎、过筛备用.同时利用GPS定位记录采样点坐标.

Cr、Cd和Pb测定前采用HF-HCLO4-HNO3三酸高温消解进行处理，Cd和Pb测定采用电感耦合等离子体质谱仪(HPLC-ICP-MS)，Cr测定采用电感耦合等离子光谱法(ICP-AES)，As测定采用王水溶液沸水浴消化原子荧光光度计法，Hg测定采用冷蒸汽原子荧光光谱法.质量控制均使用标准参考土样(GSS-4和GSS-5)进行[13].

1.3 数据处理

采用SPSS 21.0和Excel 2007进行土壤重金属基本参数统计分析.数据利用Grubbs检验法进行离群值处理[15].采用单样本非参数检验法(One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test)对数据进行正态分布检验(P<0.05, 2-tailed)，对不符合正态分布的数据进行转化，消除比例效应[13,16-19].

图1 采样点分布图Fig.1 Distribution of sampling points

利用GS+7.0对5种重金属元素进行半方差函数拟合，以残差(RSS)最小和决定系数(R2)最大为原则[20]，选择最佳的半变异函数拟合模型.块金值(C0)通常由随机变异组成，包括测量误差和小于最小取样尺度引起的误差.基台值(C0+C)通常表示系统内的总变异，由结构性变异和随机性变异之和组成，结构性因素即土壤内在属性，如土壤母质、地形等，随机因素如灌溉、施肥、耕作等措施的影响[21].块金系数[C0/(C0+C)]也称基底效应，表示随机部分引起的空间异质性占系统总变异的比例，可以揭示区域化变量的空间相关程度[22].变程反映出各重金属空间自相关范围的大小.利用ArcGIS 10.2.2地统计模块对采样点进行数字化整理、投影坐标转换和克里金空间插值[23]，采样点分布如图1所示.

2 结果与分析

2.1 土壤重金属的统计特征分析

调查区5种土壤重金属统计特征分析结果(表1)显示：5种重金属元素的变异系数变化范围为0.16～0.29之间，变异系数均小于0.5，分布较均匀，属弱分异型，表明采样点之间含量相对比较均一[24].KS检验表明，Hg、As和Pb服从正态分布，Cd符合对数正态分布，Cr经Jonson转换后符合正态分布.

土壤重金属元素含量平均值均达到国家土壤环境质量一级标准[25].Hg和Pb所有样点含量达到国家土壤质量一级标准，As有94.26%的调查点含量达到一级标准，Cr有76.23%的调查点含量达到一级标准.As和Cr所有样点含量达到国家土壤质量二级标准，Cd有个别样点含量超过二级标准(0.30 mg·kg-1)，超标率为3.28%，处于一级、二级标准的样点分别为86.07%和10.65%.与北京市土壤背景值比较发现[2,26]，Hg和Pb含量平均值均低于北京市土壤背景值，积累现象并不明显.As、Cd和Cr含量平均值超过北京市土壤背景值，分别是对应背景值的1.48、1.43、2.71倍.

表1 土壤重金属描述性统计Table 1 Descriptive statistics of soil heavy metals

2.2 土壤重金属的空间结构特征

利用GS+7.0对5种重金属空间结构进行分析(表2)，块金值为：Cr

表2 土壤重金属半变异函数模型及参数Table 2 Semivariogram model and parameters of soil heavy metal

2.3 土壤重金属的空间分布

利用ArcGIS软件对5种重金属进行克里金空间插值，分布如图2所示.调查区各重金属的空间分布存在差异,As和Pb空间分布具有相似性，含量高的地方以岛状集中在低海拔区，含量由西北向东南方向呈条带状递减，Cr含量较低区分布在区域的东部高海拔区，呈现出由西北向东南方向条带状逐渐增加的趋势，含量最高值分布在整个区域的东南角.

Hg和Cd具有相似的空间分布特征，在西北地区含量较低，在西南角和东部均有着较高的分布.调查区Hg含量的空间分布呈现由西北向东南方向逐渐增加的趋势，Cd含量呈现出由北向南条带状递增的空间分布特征.

图2 调查区5种土壤重金属空间分布图Fig.2 Spatial distribution maps of 5 soil heavy metals contents in the study area

2.4 土壤重金属的来源解析

2.4.1 相关性分析 对土壤重金属和高程相互之间进行相关性分析，相关系数越高，关联作用越强，相关系数越低关联情况或同源性越弱[27].变量间的相关系数分析结果表明(表3)：各重金属之间，Hg与Cd、Hg与Pb、As与Pb呈极显著正相关(P<0.01)，且As与Pb之间的相关系数较高，其值为0.503(P<0.01).Cr与Pb、Cr与As间呈极显著负相关.高程与Hg、Cd、Cr呈极显著正相关(P<0.01)，高程与As、Pb呈极显著负相关(P<0.01)，这在一定程度上说明地形对土壤重金属含量的影响.由此可推断，As、Pb和Cr之间可能有相同的来源，含量受海拔、地形等因素的影响，Hg和Cd可能受多方面因素的影响.

表3 土壤重金属和高程之间的相关系数1)Table 3 Correlation coefficients between heavy metal content and altitude

1)**在0.01水平(双侧)上显著相关(双尾);*在0.05水平(双侧)上显著相关(双尾).

2.4.2 土壤重金属主成分分析 利用SPSS中的主成分分析法来进一步揭示5种重金属含量间的相互关系，进行污染溯源分析[13].特征值在某种程度上表征主成分影响力度的大小，提取特征值大于1的主成分[28].主成分分析表明(表4)，5种重金属可以被划分为两个主成分，前2个主成分可以体现所有重金属元素65.861%的信息.第一主成分(F1)的贡献率为40.122%，第二主成分(F2)的贡献率为25.739%.

经过方差最大正交旋转(表5)，Pb与As、Cr归为第一主成分(F1)，其中，Pb和As有较高的正荷载，Cr有较高的负荷载.Hg和Cd归为第二主成分(F2)，均具有较高的正荷载.同一主成分上载荷较高的金属元素来自相同来源的可能性更大.可见，主成分分析与相关分析结果相互印证.

表4 因子分析总方差解释Table 4 Total variance explanation for factor analysis

表5 方差最大正交旋转法得到的因子和全部解释变量Table 5 Factors obtained by variance orthogonal rotation and total explained variance

3 结论与讨论

本研究结果显示：(1)北京市桃主产区土壤重金属Hg、As、Cd、Cr、Pb含量平均值均处于国家土壤环境质量一级标准，变异系数为0.16～0.29，均属于弱变异强度.土壤重金属大部分保持自然背景水平，适宜植物的生长.(2)土壤重金属空间结构分析表明，Hg、As和Cr 具有强烈的空间自相关，空间变异受结构性因素影响较大.Cd和Pb 表现出中等空间相关性，空间变异受自然因素和随机因素的共同影响.Hg、Cr的最佳拟合模型为高斯模型，As、Cd、Pb的最佳拟合模型为指数模型.各重金属的空间分布中，Pb与As空间分布具有相似性，含量高的地方以岛状集中在中部低海拔区，Cr含量较高区分布在东南角和西南角等高海拔区.Hg和Cd具有相似的空间分布特征，在西北地区含量较低，在西南角和东部都有着较高的分布.(3)相关分析和主成分分析表明，重金属之间均存在着一定的相关关系.在相关性分析中，高程与Hg、Cd、Cr呈极显著正相关(P<0.01)，与As、Pb呈极显著负相关(P<0.01)，地形条件会影响土壤水分的传输和物质能量的转移，进而对土壤重金属空间分布产生影响[29].主成分分析表明，Pb、As、Cr归为第一主成分，Hg和Cd归为第二主成分，不同主成分之间，元素含量的空间分布存在相似性.

调查区土壤重金属来源和空间分布受不同因素的影响.其中，As和Cr含量受土壤母质等自然属性因素的影响大.这与前人的调查一致，李小曼等[13]调查发现，As含量的高低主要与成土母质、气候条件和土壤属性有关.杨忠平等[8]对长春市城区表层土壤重金属污染来源调查发现，Cr的主要来源受成土母质控制.朱先芳等[30]在对北京北部水系沉积物中重金属研究调查表明，土壤Cr含量变化主要受岩石风化和侵蚀的影响.Boruvka et al[31]在捷克斯洛伐克东北部山地的调查研究中发现，Cr主要来源受自然地质因素的影响.调查区Hg含量较高的点分布在高海拔区域，受人为因素影响较小，积累现象并不明显，元素含量主要受土壤母质等结构性因素的影响.调查区Pb含量高的区域以岛状分布在西北方向的低海拔区域，该区域以民俗旅游为主，车流量大，而东南方向以山区为主，山上只有观光车通行，车流量相少.机动车辆车体的构建表面镀层、滚动轴承、汽车轮胎的磨损和破裂、汽车尾气的排放等会释放出一定的Pb等重金属元素[32-33]，这可能也是影响Pb含量分布的原因之一.调查区Cd只有个别点含量超过二级标准(0.30 mg·kg-1).Cd含量较高的地区位于区域南部餐厅、林全亭、养心亭的周边.可见，Cd的来源可能受到了该区域土地利用方式和建筑设施的影响.调查区在果园管理中，会施用有机肥、尿素等肥料.常用尿素CO(NH2)2中均含有Hg，As，Cr，Cd和Pb等有害重金属元素[34]，重金属的迁移率和生物利用率与土壤中有机质含量等化学性质有关[35]，腐殖质会影响重金属的移动性和生物有效性[36].但5种重金属元素中只有Cd的含量较高，可见受化肥和有机肥的影响较少.大多数桃园水肥管理不善[36]，也会造成重金属的累积.土壤母质、地形等结构性因素和人为管理等随机因素可能都对Cd的空间分布及来源产生影响.