巢湖小流域表层沉积物重金属污染分析与评价

单 宇 陈 俊 吴 克 金 杰 宋永莲

（1.合肥学院 生物与环境工程系，安徽 合肥 230601；2.安徽中环环保科技股份有限公司，安徽 合肥 230022；3.安徽省环境污染防治与生态修复协同创新中心，安徽 合肥 230601）

0 引言

河道沉积物是天然水体中重金属的主要储存媒介，在重金属迁移转化过程中起着重要的作用[1]。河流水体重金属污染危害程度远远高于其他类型污染，随着工业化城市化快速发展，进入水体的重金属量也大大增加，并最终富集于河道沉积物中[2]。一旦环境条件改变，如河流流速、流量、温度等，重金属会再次释放进入水体产生二次污染[3]。河道内的重金属也会通过食物链进入人体对人体健康产生危害[4]。因此，对控制河流重金属污染必须从源头进行减量控制，并做好生态风险评价。

河道沉积物组分相对稳定，且能够较为准确的反映水体污染现状，因此，对河道沉积物进行分析能够准确反映水体污染信息。沉积物中潜在生态风险较大的污染物为各类重金属离子，对其进行源解析及生态风险评价就能从源头切断入河路径，重点控制潜在生态风险最高的污染物质。

1 材料与方法

1.1 样品采集与分析

选择巢湖市东南部向阳南路段区域小流域，依据《水质采样方案设计技术规定》HJ 495－2009，将河道由上游至下游划分10个采样断面，每个断面使用抓斗式底泥采样器采集3份底泥样品（约15 cm），混合放入塑封袋。对样品进行常温风干去除动植物残体及细小石块压散后，研磨后过100目筛置于自封袋中避光、密封保存。

沉积物有机质采用灼烧法，全氮测定采用凯氏法，总磷采用碱熔-钼锑抗分光光度法，重金属分析采用王水提取-电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）法进行分析。

1.2 重金属评价方法

1.2.1 富集系数法

沉积物重金属富集系数（EF指数）能够反映重金属富集程度，判断污染源是否与人类活动相关[5]。计算方法如下：

式中，[Me/Fe]Sample为沉积物中重金属含量与Fe元素含量比值，[Me/Fe]Background是沉积物中某重金属元素背景值含量与Fe元素土壤背景值含量比值，采用安徽省表层土壤重金属及Fe含量算术平均值数据作为背景值（表1）[6]。

表1 安徽省表层土壤重金属及Fe含量

EF值在0.5至1.5之间时，表明重金属完全来自于自然源；EF值大于1.5时，表明人为源已经成为重金属的重要来源[7]。

1.2.2 重金属污染严重度指数

污染严重度指数CSI（Contamination SeverityIndex）用于评价河道沉积物重金属污染严重程度[8]（如表2），计算公式如下：

式中，Wi重金属权重，Ci为重金属含量，ERLi和ERMi为各个重金属基准值[9]（如表3），其中重金属权重利用因子分析的载荷和特征值计算。

表3 沉积物中重金属基准值

1.2.3 潜在生态危害指数法

潜在生态危害指数法RI（The Potential Ecological Risk Index）用于评价河道沉积物中重金属危害程度[10]（如表 4），计算公式如下：

RI（潜在生态风险指数）：

表4 潜在生态风险评价指数与分级标准

2 结果与讨论

2.1 沉积物有机质、全氮、总磷分布特征

由表层沉积物有机质、全氮、总磷含量（图1）可以看出，表层沉积物中有机质含量基本与全氮含量变化趋势相符，由上游采样断面逐渐升高，中上游至中游断面开始下降，中游至下游小幅上升，总磷主要在上下游采样断面含量较高。

2.2 沉积物重金属含量分析

图1 表层沉积物有机质、全氮、总磷含量

图2 表层沉积物中重金属含量空间分布

表5 表层沉积物重金属描述性统计结果

由表层沉积物重金属含量空间分布（图2）可以看出，各个重金属含量在各断面的分布较为均匀，没有出现明显差异，从表层沉积物重金属描述性统计结果（表 5）也可以看出 Cr、Ni、Cu、As、Cd、Pb 平均含量分别为 51.66，22.97，36.41，7.68，0.40，33.14 mg·kg-1，其中除 Cu、Cd、Pb 含量分别超过安徽省表层土壤背景值 1.73、6.01、1.26倍外，其他重金属含量均未超过安徽省土壤背景值[6]，且变异系数均小于30%，说明各个重金属含量空间分布较均匀。

2.3 重金属来源解析

2.3.1 沉积物重金属富集系数

图3 表层沉积物重金属富集系数

表层沉积物重金属富集系数（图3）表明，沉积物中重金属富集系数在各个采样断面中，仅Cu和Cd的富集系数大于1.5，且Cd的富集系数远超其他重金属，说明Cu和Cd的富集与人类活动密切相关[12]。

2.3.2 沉积物重金属相关性及主成分分析

利用SPSS 25数据统计软件将沉积物有机质、全氮、总磷和各重金属含量进行Pearson相关性分析（结果如表6），发现在0.05水平上，Cr与TP，Cu与Cd，Pb与OM存在显著的正相关性，可知Cu与Cd的来源可能存在一致性。在0.01水平上，Cd与OM，Pb与TN，OM与TN存在显著的正相关性。

主成分分析结果（如表7），通过最大方差旋转过后提取了3个特征值大于1的主成分，累计贡献率为86.5%。由表6可知，主成分1包括Ni、Cu、Cd、Pb、OM、TN，贡献率为 49%；主成分 2 包括Cr、TP，贡献率为25.7%；主成分3为As，贡献率为11.9%。其中，主成分1中包含了富集系数较高的Cu和Cd，因此，其来源很可能为人类活动排放，Cu主要与汽车尾气排放和农药杀菌剂有关[13-14]，Cd主要与工业和农药化肥使用有关[15]。主成分2和3贡献率和富集系数较低可能为自然源。

表6 表层沉积物中重金属含量Pearson相关系数

2.4 沉积物重金属污染评价

2.4.1 重金属污染严重程度评价

利用主成分分析结果计算重金属权重系数结果（如表8），由于主成分1为人为源且贡献率最高，因此选取主成分1的载荷和特征值计算重金属权重系数[8]。重金属污染严重程度指数计算结果（如图4），可知研究区域内个采样点重金属污染程度指数均小于1，说明各采样点污染严重程度属轻微污染。

2.4.2 重金属潜在生态风险评价

根据单个及综合潜在生态风险评价指数与分级标准（如表 2），Cr、Ni、Cu、As 和 Pb 的单项潜在生态风险指数（如表9）均小于40，处于低风险，但Cd的单项潜在生态风险指数在各个采样断面除6、7、8号点外均超过150小于320，处于重度风险，单项潜在生态风险大小依次为：Cd＞Cu＞As＞Pb＞Ni＞Cr。 综合潜在生态风险等级除 7、8号采样断面为轻微等级外，其余采样断面风险等级均为中等，显然，导致总体潜在生态风险等级升高的主因是Cd的生态风险指数过高，控制Cd污染是降低潜在生态风险的关键。

表7 表层沉积物中重金属主成分分析结果

表8 重金属权重系数

3 结论

（1）Cr、Ni、Cu、As、Cd、Pb 平均含量分别为 51.66，22.97，36.41，7.68，0.40，33.14 mg·kg-1，其中 Cu、Cd、Pb含量分别超过安徽省表层土壤背景值1.73、6.01、1.26倍。各重金属在各个断面分布无明显差异，空间分布均匀。

图4 各采样点CSI值

（2）根据富集系数、相关性和主成分分析结果，可以得出沉积物中重金属污染主要为Cr，其次为Cu，且与人类活动密切相关。Pb含量虽然超过安徽省土壤背景值，但富集系数小于1.5，可能属于自然源。

（3）根据重金属污染严重度指数和潜在生态危害指数结果，沉积物中的主要重金属污染为Cd且污染程度偏强，但总体污染程度不高，生态风险等级为中等。

（4）重金属污染严重度指数结果与潜在生态危害指数结果存在差异，可能是由于计算潜在生态危害指数时引入的安徽省土壤背景值，而研究区域远远小于安徽省范围可能存在地区环境差异，重金属污染严重度指数不考虑背景值影响，因此二者可能结果在一定范围内存在差异。

4 建议

（1）对沉积物分析发现Cd具有一定潜在生态风险，因此对河道沉积物进行修复的重点应放在降低Cd含量上。

表9 各采样点潜在生态风险指数、综合潜在生态风险指数分级

（2）应增加对环巢湖地区重金属含量背景值的调查与研究，提高对小流域重金属生态评价的准确性，排除局部地区背景值差异的影响。