新疆某高寒、高海拔矿区重金属分布特征及污染评价

袁程昱，李发永①，袁自强，胡雪菲，尤永军，王 闪,李国玉

(1.塔里木大学水利与建筑工程学院，新疆 阿拉尔 843300；2.中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃 兰州 730000)

近几十年来，高原地带地表气温变化和中国其他地区的降温趋势与20世纪90年代后的全球变暖趋势中断形成鲜明对比，出现了加速的升温趋势[1]，并且显示对海拔具有敏感性[2]。此外，高原高寒地区年际物候变化在不同海拔和自然区位上表现出显著分化。高海拔地区地球化学元素变化比低海拔地区更为复杂[3]，高海拔地区生态系统和地质环境中元素的迁移转化似乎比其他地区更易受气候变化的影响[4]。

高海拔地区的矿产开发是影响该区生态系统和元素迁移的重要原因之一，我国是矿产资源和矿产开发大国。全国大部分能源和生产资料都来自于矿产资源。而由于矿产资源地理位置及受现有开采技术水平的限制，采矿活动必然会对环境造成破坏[5]。矿产资源开发的大规模特性及其长期过度开采，不可避免地造成生态环境的严重破坏，甚至导致生态失衡[6]。近年来提倡的“绿色矿山”是矿产开采的重大举措。

采矿过程中污染源的控制及对重金属污染的防治是“绿色矿山”开发的关键[7]。重金属在土壤中会发生累积，使得土壤中含量超过自然条件下形成的背景值。当达到一定的量时，重金属就会污染土壤和水资源[8]，进而对生态环境造成一定影响。目前，重金属污染已经成为我国矿区土壤环境污染的主要问题之一。土壤中重金属来源既有土壤和岩石的侵蚀，也有多种人类活动[9]。在未受污染地区，母岩是这些重金属的主要来源。人类活动，如农业活动、冶炼厂的排放和交通，也可能影响土壤的化学成分[10]。近年来，对重金属源解析和评价主要包括潜在生态指数法[11-12]、富集因子评价法[13]和多元统计分析[14]等方法。但目前对高寒、高海拔区域环境重金属的研究还较少涉及。由于该区域的生态脆弱特性，一旦发生重金属污染，将产生不可逆的生态环境受损恶果，因此，对于该区重金属的迁移转化规律研究和系统评价十分必要。

采集了新疆某高寒、高海拔矿区不同点位的土壤、水体和底泥沉积物，利用主成分分析/绝对主成分分数(PCA/APCS)受体模型、富集因子评价法、潜在生态指数法、地累积指数法和多元统计分析等方法对其进行系统评价。研究了该区域采矿活动对环境中重金属的影响，为矿业开发和生态保护提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

新疆X湖铁矿位于新疆某县西北约200 km，地处天山山脉成矿带，该区域地理位置为北纬43°8′14″～43°22′8″，东经84°57′21″～85°6′23″。该矿区位于伊犁地块东北边缘，在博罗科努山系主脊线上，属石炭纪岛弧带，构造活动强烈，火山机构十分发育，成矿地质条件有利。该矿区为大型铁矿，资源储量为33 560.71万t。矿山为露天开采，开采规模为500万t·a-1，矿区采矿活动始于2017年，矿山服务期为10 a。矿区所在区域平均海拔在3 500 m以上，是南北疆生产生活的水源地之一，是确保新疆干旱区绿洲经济发展和寒区生态环境稳定的水源地。生活区至X湖直线距离约为24 km，生活区至矿区直线距离约为18.27 km(图1)。

图1 采样点布设

该区全年最高气温为16 ℃，最低气温为-30 ℃；年降水量为576 mm，主要集中于6—8月。蒸发量为425 mm，平均湿度约为43%；风向主要是东北偏东，最大风速为12 m·s-1。山谷两侧山脉常年积雪，夏季部分融化形成季节性融水。低海拔地区主要植被类型为冰草(Agropyroncristatum)、羊茅(Festucaovina)、高山早熟禾(Poaalpina)、新疆亚菊(Ajaniafastigiata)、黄花蒿(Artemisiaannua)、车前(Plantagoasiatica)、二裂委陵菜(Potentillabifurca)、新疆毛茛(Ranunculussongoricus)、海乳草(Glauxmaritima)和费尔干岩黄耆(Hedysarumferganensevar.ferganense)等，在高海拔地区主要植被类型有高山唐松草(Thalictrumalpinum)、珠芽蓼(Polygonumviviparum)、藏黄芪(Astragalustibetanus)、细果薹草(Carexstenocarpa)、青蒿(Artemisiacarvifolia)和火绒草(Leontopodiumleontopodioides)等。土壤类型为高寒草甸土。由于采矿前样本采集困难(无施工道路和隧道)，因此无法获得原始状况信息，只能采用未污染地区的背景值对目标元素进行评价。研究区重金属元素背景值见表1。

表1 研究区重金属元素背景值

Table 1 Background value of heavy metal elements in the study area

样本类型w/(mg·kg-1)AsCdCuNiPbZnCr土壤11.20.1226.726.619.468.849.3沉积物8.760.1528.5224.5017.2675.4451.44

1.2 样品采集与分析

1.2.1土壤样品的采集与处理

从生活区开始，沿着施工道路采样至采矿作业区上方冻融区(图1)。海拔每上升100～150 m设1个采样小区，设置Ⅰ～Ⅵ共6个采样区域，Ⅰ区为生活区，Ⅱ、Ⅲ区为草甸放牧区，Ⅳ区为尾矿区，Ⅴ区为采矿区，Ⅵ区为X湖。采样小区面积约为30 m×50 m。采样时分别在距道路5、10、20、50 m处各采集2～3个重复土壤样品。重复样品分别位于道路平行方向上，间隔约10 m。共采集52个样品。由于该区土壤类型属于草毡土，表层有机质含量丰富，深层土壤发育迟缓，风化程度较低，土壤平均厚度约为40 cm。因此，此次采样主要采集A层20 cm土壤。

将所采集的土壤样品带回实验室，放在室内自然风干后剔除杂草和石块，再经研磨过0.154 mm孔径筛，将其装入自封袋中保存，用于测定土壤重金属含量。

1.2.2水样和底泥沉积物的采集

由于采样时间为7月，冰雪融水汇流成溪，一部分自尾矿区向南流向生活区，一部分自采矿作业区流向X湖，夏季气温较高，降雨频次较多，地表径流量较大。

采样时从生活区开始，沿自然河道进行采样(图1)，共选取18个水体采样点，每个采样点采集3个重复样，共选取15个底泥沉积物采样点，每个采样点采集2个重复样。其中，生活区至尾矿区采集18个水样、16个底泥沉积物样品，尾矿区至采矿区采集18个水样、8个底泥沉积物样品，采矿区至X湖采集18个水样、6个底泥沉积物样品。采用高密度聚乙烯瓶采集水表以下20 cm处水样，并采集水底沉积物。采集完毕后立即将采集的水样和泥样保存在4 ℃冰箱内，将其运回实验室进行相关指标的测定分析。由于采样区海拔较高，水体温度很低(一般在10 ℃以下)，且水流较急，水中几乎没有水生植物。因此，无法进行水生植物的相关评价分析，只能根据沉积物中目标元素含量变化进行相关评价。

1.2.3相关指标测定方法

采用硝酸-高氯酸-氢氟酸混合液对土壤样品进行消解处理，用电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP-AES，Agilent 7500a，USA)测定重金属As、Cd、Cu、Ni、Pb、Zn和Cr含量。

1.3 重金属污染评价方法

1.3.1PCA/APCS受体模型

PCA/APCS受体模型用于研究源对重金属的贡献量。基本原理是将各影响因子转化为绝对主成分因子，再对各受体含量进行多元线性回归，PCA/APCS 受体模型计算步骤[15-16]如下。首先对重金属含量做标准化处理，计算公式为

(1)

对每种重金属元素均引入一个含量为0的人为样本，并计算该样本的因子分数(Z0,i)：

将每个土壤重金属样本的因子分数减去0含量样本的因子分数可以得到每个重金属元素的APCS；再用 APCS与重金属含量进行多元线性回归，得到的回归参数可以将APCS转化为每个污染源对每个重金属样本含量的贡献：

(2)

式(2)中，b0,i为多元线性回归得到的常数项；bp,i为回归系数；SAPC,p为调整后的因子p的分数；SAPC,p×bp,i表示源p对Ci含量的贡献；所有样本的SAPC,p×bp,i平均值则为源平均绝对贡献量。

1.3.2其他评价方法

选用富集因子评价法[17]对土壤重金属污染程度及变化趋势进行评价。选择《中国土壤元素背景值》中新疆土壤Ti元素背景值作为参考元素。选择新疆土壤重金属元素背景值作为某重金属元素在对照区的浓度。

利用潜在生态危害指数法[11,18]和地累积指数法[17]对沉积物中重金属元素进行评价，以新疆水系沉积物元素背景值和新疆环境元素背景值为基准[19]。

1.4 数据分析

采用Microsoft Excel 2016和SPSS 22.0进行数据统计、主成分分析、因子分析和多元回归分析，采用Origin Pro 2016制图。

2 结果与讨论

2.1 土壤重金属分布特征

该高寒、高海拔矿区各样点土壤重金属分布特征见表2。由表2可知，除个别点位以外，生活区-采矿区大部分点位土壤重金属平均含量均高于新疆土壤背景值(表1)。生活区(Ⅰ区)土壤As和Cd含量高于其他点位，平均含量分别为17.08和0.27 mg·kg-1，分别比背景值高52.50%和125.00%。而尾矿区Pb和Zn含量较高，平均值分别为21.89和109.81 mg·kg-1，分别比背景值高12.84%和59.61%。

重金属变异系数的大小与人类活动有关，重金属变异系数越大，则各个取样点重金属分布差异越大，表明人类活动对重金属分布的影响越大[20]。由表2可知，Cd变异系数均较高，但仍以尾矿区为最高，可能与Cd含量较低有关。生活区Cu变异系数高于其他点位，表明该区人类活动对Cu的影响较大。尾矿区As、Cd、Cu、Pb和Zn变异系数均较大，这表明选矿和尾矿堆积场对土壤重金属的影响主要集中于这几种元素。

表2 各采样点重金属分布特征

Table 2 Distribution characteristics of heavy metals in each sampling site

重金属ⅠⅡ最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As20.4015.6017.081.569.1417.0612.8815.351.308.44Cd0.390.200.270.0623.290.260.080.170.0635.10Cu59.3730.3836.439.4325.8930.4823.5126.132.178.30Ni36.4728.7332.662.357.2138.1930.9433.902.116.23Pb20.4313.8517.402.0711.9223.0816.4918.851.9110.11Zn94.3263.0778.329.7912.4996.5881.3887.454.665.33Cr98.4676.0789.457.348.21100.3881.7992.116.106.63重金属ⅢⅣ最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As12.4111.1411.940.433.6017.069.8512.642.2417.68Cd0.110.000.040.0488.270.260.080.090.11116.74Cu54.3633.0039.598.0420.3152.3029.7640.707.6218.72Ni45.6329.2540.164.9212.2436.7027.2531.313.3210.61Pb16.1012.5813.841.017.2632.4413.6721.895.4124.72Zn102.5680.5587.768.429.60163.6776.78109.8123.8721.74Cr108.7280.01100.679.549.48104.4976.2989.038.619.67重金属ⅤⅥ最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As13.105.749.202.4026.1215.9514.2415.101.217.99Cd0.230.000.100.0883.470.110.090.100.0113.67Cu61.8341.8246.786.4513.7863.7657.8760.814.176.85Ni33.9126.6230.022.367.8839.6232.8636.244.7813.20Pb17.5911.3514.411.8312.7222.0818.6720.372.4111.83Zn82.5969.8973.664.466.0594.0279.8186.9210.0511.56Cr94.5768.3579.339.2911.71108.9387.5798.2515.1015.37

Ⅰ区为生活区，Ⅱ、Ⅲ区为草甸放牧区，Ⅳ区为尾矿区，Ⅴ区为采矿区，Ⅵ区为X湖。

2.2 土壤重金属含量与海拔高度的关系

土壤重金属随海拔高度的变化规律见表3。从生活区至尾矿区土壤As和Cd含量随着海拔高度的增加而逐渐降低，其他重金属如Ni、Zn、Cr含量则随着海拔高度的增加而逐渐增加；在尾矿区，土壤As、Cd、Cu、Pb和Zn含量都急剧升高。这表明尾矿堆积场对这几种重金属的影响较大，这些元素可能是该铁矿生产过程中产生的主要重金属污染物。而Cr和Ni含量在尾矿区显著降低，分别只有89.03和31.31 mg·kg-1，这表明Cr和Ni并不是尾矿区产生的主要污染物。王冠星等[21]研究海拔高度对青藏高原重金属的影响时发现，Cu的分布随海拔升高呈现降低趋势；罗倩等[22]研究结果表明，重金属Cr、Cd、Pb、Cu、Hg和As均与海拔高度的变化呈显著相关性。而笔者研究结果显示，随着海拔的升高，Cu含量先降低后又急剧增加，可能是受到采矿的影响。对尾矿场废弃矿石的监测发现Cu含量较高，达到147 mg·kg-1，为土壤Cu含量的3.6倍，这可能是导致土壤Cu累积的主要原因，而其他重金属含量与土壤中含量差异不大。

除Cu含量以外，采矿区至X湖方向湿地中土壤重金属含量均较低，由于从尾矿区至采矿作业区有一座小山脉隔断，施工车辆只能通过隧道拉送矿石，因此，矿石加工厂和尾矿区对该区域的污染较小。另一个原因可能是该区为雪融湿地，土壤中重金属可能已经被长期流动的水流带入下游土壤。但是，由于采矿过程中的废石堆积(Cu含量较高)，Cu随融水和雨水的淋洗可能进入土壤，因此造成Cu含量增加。总体来看，该区域重金属污染较轻，下游X湖暂时未受到重金属污染威胁，但矿区生态受破坏较严重，作为水源地的X湖水量在逐渐减少。在极度脆弱的生态状况下，轻微污染就会造成不可逆转的后果。因此，该区的生态恢复极其重要，在生态恢复的基础上，要尽量减少重金属污染。

最后一个样点属于冰川冻融区，所受破坏较严重。该区有少量植被，但土壤中各项重金属含量均高于采矿作业区下游的湿地土壤，Cu含量很高。该区植被稀疏，一旦发生降雨和冰川融化，土壤中重金属元素将被迅速带入下游。

表3 研究区土壤重金属随海拔高度的变化

Table 3 Variation of soil heavy metal with altitude in the study area

区号海拔/mw/(mg·kg-1)AsCdCuNiPbZnCrⅠ2 780.41 17.08±1.560.27±0.0636.43±9.4332.66±2.3517.40±2.0778.32±9.7989.45±7.34Ⅱ3 037.11 15.35±1.300.17±0.0626.13±2.1733.90±2.1118.85±1.9187.45±4.6692.11±6.10Ⅲ3 336.91 11.94±0.430.04±0.0439.59±8.0440.16±4.9213.84±1.0187.76±8.42100.67±9.54Ⅳ3 471.01 12.64±2.240.09±0.1140.70±7.6231.31±3.3221.89±5.41109.81±23.8789.03±8.61Ⅴ3 544.51 9.20±2.400.10±0.0846.78±6.4530.02±2.3614.41±1.8373.66±4.4679.33±9.29Ⅵ3 652.18 15.10±1.210.10±0.0160.81±4.1736.24±4.7820.37±2.4186.92±10.0598.25±15.10

Ⅰ区为生活区，Ⅱ、Ⅲ区为草甸放牧区，Ⅳ区为尾矿区，Ⅴ区为采矿区，Ⅵ区为X湖。

2.3 土壤重金属的来源解析

2.3.1土壤重金属的正态分布分析

样本数据的正态分布分析是用于评价土壤中重金属是否存在人为干扰的依据之一。偏度和峰度越接近0，说明样本数据越接近正态分布。如表4所示，只有Cu、Pb和Zn的偏度较接近0，其他元素的偏度和峰度都离0较远。其中，As、Cu元素原始数据的K-S检验结果为未达显著水平(P>0.05)，服从正态分布，表明这些元素受人为干扰较小；Cd、Ni、Pb、Zn和Cr元素的K-S检验结果为显著(P<0.05)，为非正态分布，说明这些元素的累积受人为干扰较明显。

2.3.2PCA/APCS受体模型分析

首先将原始数据进行标准化，KMO检验(0.861)和Bartlett检验(P<0.01)说明适合对变量进行因子分析。因子分析结果见表5，共提取出3个因子，采用Kaiser正态化最大方差法将因子载荷矩阵进行正交旋转，累计解释总方差的93.745%。因此，可以认为研究区土壤重金属主要有3个来源，来源1包括As、Cd和Cu，来源2包括Ni和Cr，来源3包括Pb和Zn。

表4 土壤重金属含量的K-S检验

Table 4 K-S testing of heavy metal concentrations in soils

重金属偏度峰度差值显著性As-1.034 2.6740.0980.200Cd-2.20710.4230.1780.001Cu-0.2451.4330.0970.200Ni-2.42313.5510.1640.001Pb-0.0813.7120.1360.017Zn-0.3297.4330.1780.001Cr-3.32017.6290.1470.006

2.3.3土壤重金属的相关性分析

为了探寻该区重金属的变化规律及重金属之间的伴生关系，对重金属进行Pearson相关性分析(表6)。结果表明，该区土壤中As与Cd、Cd与Pb、Ni与Cr以及Pb与Zn之间的正相关性达到极显著水平(P<0.01)。而As与Cr、Pb与As以及Zn与Cr之间呈显著正相关(P<0.05)。As与Cu之间呈极显著负相关(P<0.01)，Cd与Cu之间呈显著负相关(P<0.05)。综上，由相关系数可知Pb与Zn、As与Cd以及Ni与Cr之间可能存在较强的伴生关系，它们之间的迁移转化有一定的相关性。

表5 土壤重金属元素含量旋转后的因子载荷

Table 5 Factor loading analysis of soil heavy metal concentrations after rotation

元素因子123As0.8780.3440.216Cd0.8290.3350.402Cu0.7350.2960.532Ni0.3830.7950.383Pb0.4050.5010.731Zn0.4170.4790.723Cr0.3130.8670.326特征值5.6790.6050.278解释总方差/%36.86431.14525.737累计解释总方差/%36.86468.00993.746

表6 土壤重金属含量之间的相关性

Table 6 Correlation between soil heavy metal concentrations

重金属 As Cd Cu Ni Pb ZnCd 0.907∗∗1Cu-0.511∗∗-0.367∗ 1Ni0.103-0.126-0.1451Pb0.305∗0.445∗∗-0.024-0.0401Zn0.1390.2020.0860.1510.858∗∗1 Cr0.307∗0.150-0.2370.816∗∗0.2140.348∗

*和**分别表示显著相关(P<0.05)和极显著相关(P<0.01)。

一般来说，矿区重金属污染来源主要有2个：(1)由于矿产开采产生大量废渣，导致土壤中重金属逐渐积累；(2)矿区内运输频繁，会产生大量矿渣洒落以及车辆尾气排放等污染，使得道路旁土壤中重金属不断累积[23]。湛天丽等[24]研究认为As来源于交通运输和矿业活动，Pb来源于交通运输；刘巍等[25]研究表明As可能来源于矿区的工业活动；张发文[26]研究发现Cu可能主要来源于矿产开发，Cd和Zn来源于交通运输。

与这些研究结果类似，笔者结合土壤重金属分布特征、正态分布分析、相关性分析和主成分分析发现，Cu在尾矿区至X湖堆积较严重，可以推测来源1可能为采矿活动中产生的污染物； Ni和Cr在生活区的含量高于背景值，受人为干扰较明显，可以认为来源2为人类生活污染的影响；Pb和Zn在尾矿区变异系数较大，且Pb为汽车尾气排放物，可以推测来源3为尾矿的元素溶出和施工车辆尾气的排放污染。

2.3.4土壤重金属的富集因子

重金属富集因子能够反映某种元素在该区的富集程度和变化趋势，近年来也作为区域重金属污染的重要评价方法[27]。由图2可知，各重金属的富集因子均小于5，均未达到重污染程度。生活区除Cd和Cr大于2，属于中度污染外，其他元素均低于2，属于轻度污染或无污染。Ⅱ区与生活区相似，主要污染物是Cd和Cr。Ⅲ区各重金属富集因子均较低，该区处于生活区和尾矿区的中心位置，受这2个区的影响较小，土壤环境状况良好。尾矿区重金属富集因子变化较大，多个重金属元素富集因子大于2，且变异较大。这说明尾矿区污染正在加重，重金属含量受采矿活动的干扰程度较大。采矿区下游湿地(Ⅴ区)除Cu元素出现富集(富集因子大于2)以外，其他重金属元素的富集因子均较低，未表现出富集现象，这可能与上述重金属受融水的浸出、迁移影响有关。矿区作业区上方采样点Ⅵ也呈现Cu的富集规律，其他重金属元素富集因子变异不大。以上分析表明，重金属污染主要发生在生活区和尾矿区，而采矿作业区主要是Cu污染，其他元素污染较小。

2.4 水体、沉积物中重金属分布特征

2.4.1水体重金属分布特征

从生活区-采矿区-X湖方向共采集18个点位的河水进行重金属分析(表7)。由于该区域属于水源地和自然保护区，因此，采用GB 3838—2002《地表水环境质量标准》中的一级标准对18个样点水质进行评价。由表7可知，所有点位As、Cd、Cu、Ni、Pb、Zn和Cr浓度均未超标。这表明该区水质状况良好，未发生水体重金属污染，下游X湖除Cu、Pb和Zn出现轻微累积以外，其他元素浓度都很低。但尾矿区W-8和W-9点位水体重金属Cu、Ni和Pb浓度较高，虽然未达到一级标准，但也接近限值。由于采样期为丰水季(7月)，融水和降雨丰富，水流量大，X湖水量较多，对重金属有很强的稀释作用。GB 3838—2002中规定的一级标准限值可能并不适用于海拔较高、冻融交汇、生态脆弱的水源区。因此，构建合理的水质评价阈值可能是今后该区研究的一个重点。

2.4.2水体沉积物重金属分布特征

水体沉积物作为人类活动产生的有毒物质和重金属的储集层[28]，是由上覆水体中悬浮颗粒的沉积作用形成的[29]。对于水环境的重金属污染评价有着指示作用[30]，沉积物中重金属含量能反映自然环境中重金属的积累和迁移状况[31]。

Ⅰ区为生活区，Ⅱ、Ⅲ区为草甸放牧区，Ⅳ区为尾矿区，Ⅴ区为采矿区，Ⅵ区为X湖。箱体代表该组数据中间50%的分布区间，中间点为平均数，中间线为中位数，上下延长线端点为非异常范围内的最大和最小值，异常范围为箱体的1.5倍，离散点为数据中的异常值。

表7 不同采样点位水体重金属浓度

Table 7 Heavy metal contents in water at different sampling sites

点位ρ/(μg·L-1)AsCdCuNiPbZnCr生活区-尾矿区 W-10.00.02.20.10.50.40.6 W-20.10.04.51.01.32.00.5 W-31.40.22.90.21.90.60.5 W-40.20.12.30.11.00.71.1 W-50.40.12.31.30.60.30.6 W-60.60.12.21.60.93.60.5尾矿区 W-70.20.11.80.32.20.70.7 W-80.20.16.56.84.62.80.6 W-91.30.29.42.92.41.40.5采矿区 W-100.80.31.71.20.70.80.0 W-110.90.11.80.11.00.30.7 W-120.50.20.91.50.61.30.5采矿区-X湖 W-131.00.02.00.53.25.20.5 W-140.80.12.30.00.90.50.7 W-150.90.12.30.11.02.30.5 W-161.00.21.80.02.22.20.8 W-172.40.22.80.00.41.60.6 W-181.40.01.81.41.30.70.9一级标准50.010.010.020.010.050.010.0

从生活区-采矿区-X湖方向共采集15个点位水体沉积物，由表8可知，生活区到尾矿区沉积物中Cu、Ni和Cr含量较高，且大部分点位含量均高于新疆水系沉积物背景值[19]。这说明采矿导致Cu、Ni和Cr大量溶出，并在水体底泥中累积。X湖沉积物中Cu、Zn和Cr含量均较高，这意味着重金属在湖中出现累积。另外，Ni含量不高，可能与Ni的迁移能力较弱有关[32]。尽管采矿所经历的时间较短，但底泥已经出现部分重金属累积的现象。随着矿山开采年代的推移，可能会导致重金属在底泥沉积物中进一步富集，并源源不断地向水体释放。

2.5 沉积物重金属的潜在生态危害指数评价

潜在生态危害指数法是最常用的重金属污染评价方法之一，它的核心思想是将不同重金属划分为不同的毒性系数，然后根据指数大小划分每种重金属的单项生态危害程度和综合危害程度。

由分析结果和表9可知，尾矿区至采矿区部分点位综合生态危害指数IR为中等生态危害，其他点位均为轻微生态危害。总体来看，采矿区至X湖的重金属污染程度较轻；但存在较强生态危害点位，尾矿区至采矿区的综合生态危害指数较其他区偏高，且水体沉积物中重金属污染程度大体高于土壤。这可能是由于采样时间为7月，冰雪消融，将土壤中重金属污染物带入水体，而在水体中重金属污染物不易降解，会转而在沉积物中累积[33]。

表8 不同采样点位水体沉积物重金属含量

Table 8 Heavy metal contents in sediments at different sampling sites

重金属生活区-尾矿区最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As15.375.649.803.5235.93Cd0.680.160.460.1839.46Cu183.6925.2995.1653.1655.86Ni147.0348.3989.1232.5636.53Pb17.297.8212.253.1926.07Zn97.7049.2767.5418.1826.92Cr152.9385.11104.0622.7921.90重金属尾矿区-采矿区最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As13.458.8610.682.0018.72Cd0.880.280.570.3051.74Cu227.1524.5595.7389.7393.74Ni154.1844.0095.6650.2352.50Pb11.508.1810.021.3813.73Zn61.4041.2652.649.0417.17Cr106.9382.4796.0611.2411.70重金属采矿区-X湖最大值/(mg·kg-1)最小值/(mg·kg-1)平均值/(mg·kg-1)标准差/(mg·kg-1)变异系数/%As13.555.989.303.8741.64Cd0.460.110.310.1856.92Cu129.2967.99102.5031.3730.61Ni74.9160.1465.128.4813.02Pb22.2111.4617.325.4431.41Zn113.0669.8794.1822.1023.47Cr165.75118.31147.8725.7917.44

As、Cd、Cu、Ni、Pb、Zn和Cr的背景值分别为8.76、0.15、28.52、24.50、17.26、75.44和51.44 mg·kg-1。

2.6 水体沉积物的地累积指数评价

对水体沉积物中重金属地累积指数(Igeo)的计算结果(表10)表明，As、Pb的Igeo值大部分为负值，未出现累积。Cd除了部分点位为负值和小于1以外，大部分在1～2之间，为中等污染。大部分点位Cu的Igeo在0～2之间，属于轻—中等污染或中等污染;生活区-尾矿区的5号点位Igeo为2.10,尾矿区-采矿区的10号点位Igeo为2.41，均属于中等—强污染。Ni的Igeo与Cu相似，全部属于轻—中等污染或中等污染。1～13点位Cr的Igeo均在0～1范围，属于轻—中等污染，而X湖沉积物中Cr的Igeo大于1，表明Cr在X湖有较显著的累积。

3 结论

评价得出，该矿区重金属污染状况总体较轻，但部分点位出现严重污染现象，生活区和尾矿区污染相对较重。由于采矿活动仅历经2 a，因而土壤、水体中重金属累积还不是很明显，但底泥中重金属累积已经凸显。通过PCA/APCS受体模型来源解析得出，采矿活动产生的主要土壤重金属污染物是As、Cd、Cu、Ni、Pb、Zn和Cr，As、Cd和Cu的富集主要来源于采矿活动中产生的污染物，Ni和Cr的累积主要受人类生活污染的影响，Pb和Zn的累积主要来源于尾矿的元素溶出和施工车辆尾气的排放污染，而底泥中主要重金属污染物是Cd、Cu、Ni和Cr。由于该矿业服务期限为10 a，从长远来看，未来持续的矿业开发很可能会造成严重的重金属积累，特别是在下游X湖地区重金属污染和累积应引起足够重视。因此，进一步开展高寒、高海拔矿区周边重金属元素的迁移转化规律及环境阈值研究，以及寻找适宜当地生态恢复的措施具有重要现实意义。

表9 水体沉积物的潜在生态危害评价结果

Table 9 Results of potential ecological risk assessment for heavy metals in sediments

采样区域 危害等级单项生态危害指数Er平均值最小值最大值中位数标准偏差占比/%综合生态危害指数IR生活区-尾矿区轻微危害 9.54 0.65 32.20 5.95 8.7587.5073.03～196.74中等危害72.0264.7776.1675.126.305.36强危害120.5296.67135.91124.7516.867.14尾矿区-采矿区轻微危害9.310.5539.824.2310.0785.7190.33～247.86中等危害64.3356.6172.0464.3310.917.15强危害154.02154.02154.02154.020.003.57很强危害176.82176.82176.82176.820.003.57采矿区-X湖轻微危害9.710.9322.746.826.9090.4887.29～131.04中等危害72.4872.4872.4872.480.004.76强危害91.1491.1491.1491.140.004.76

表10 各采样点沉积物中重金属的地累积指数

Table 10 Indexes of geoaccumulation of heavy metals in sediments at each sampling site

采样区域重金属地累积指数IgeoAsCdCuNiPbZnCr生活区-尾矿区 1-1.191.50-0.760.71-0.76-1.060.99 20.000.741.391.23-1.06-0.900.20 3-0.430.760.170.75-1.01-0.970.30 40.231.441.372.00-1.73-1.200.56 5-0.480.532.101.64-1.20-0.330.31 6-0.851.101.631.35-1.03-0.570.14 7-0.14-0.52-0.010.40-0.58-0.210.57 8-1.221.591.321.46-1.64-1.060.17尾矿区-采矿区 9-0.441.970.651.70-1.66-1.460.10 100.031.782.412.07-1.33-1.190.24 11-0.570.680.580.83-1.36-0.960.47 12-0.290.33-0.800.26-1.17-0.880.42采矿区-X湖 13-1.141.020.670.71-1.18-0.700.62 140.04-0.981.600.71-0.220.001.05 15-0.650.691.371.03-0.50-0.181.10