彭丽梅 ,赵理,5,周悟,5,胡月明,5,6,7
(1.华南农业大学 资源环境学院,广东 广州 510642;2.国土资源部建设用地再开发重点实验室,广东 广州 510642;3.广东省土地利用与整治重点实验室,广东 广州 510642;4.广东省土地信息工程技术研究中心,广东 广州 510642;5.广州市华南自然资源科学技术研究院,广东 广州 510642;6.青海大学 省部共建三江源生态与高原农牧业国家重点实验室,青海 西宁 810016;7.电子科技大学 资源环境学院,四川 成都 610054)
土壤是环境的重要组成部分,直接或间接地对人类的整体生活质量作贡献[1]。过量的重金属进入土壤圈,不仅会导致土壤质量下降、土壤生产力和粮食安全水平降低,而且也会对人类健康造成影响[2-4]。由于中国社会经济的快速发展,主要重金属排放量相比建国时期增加了30倍以上,特别是在工业和农业地区,土壤重金属污染已成为一个日益严重的环境问题[5]。在农业区,重金属污染已成为土壤质量评价指标,为提高土壤质量,确保农产品质量,政府制定了许多政策,如国家土壤污染防治行动计划[6]。因此,进行耕地土壤重金属污染评价及风险区域划分具有重要意义,根据划分结果了解其对环境的危害程度,进而采用相应措施进行修复、治理和管理[7-9]。
目前,土壤重金属污染评价方法较多,大多学者都采用较为成熟的指数法,如李一蒙等[10]采用污染负荷指数和潜在生态风险指数对开封市土壤重金属污染进行评价;C.Mirjana等[11]使用地累积指数、污染负荷指数等方法对塞尔维亚最大的燃煤电厂周围进行环境评价;K.Tian等[12]采用不同的评价方法,如污染风险指数、地累积指数、污染负荷指数和生态风险指数对中国代表性温室区东台的土壤重金属污染进行研究。常用的指数法根据土壤环境质量标准以及研究区的土壤元素背景值进行分析,通过指数模型对重金属含量定量研究,得到研究区土壤的清洁度和污染风险程度,是评价耕地土壤重金属污染的成熟方法模型。以上方法都需要事先进行野外采样及实验室内土壤重金属化验分析,虽然精度较高,但是费时费力,且成本较高,效率较低,只有技术人才才能胜任。而层次分析法(AHP)是一种简单实用的多目标决策方法,其基本原理是将区域划分系统有关方案的各个要素分解为目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性和定量分析。如徐文军等[13]采用层次分析法对煤储层构造复杂程度进行了定量化研究和评价;张晓东等[14]采用层次分析法对盐池县地质灾害危险性进行评价和分区。在土壤重金属污染风险区域划分中,应用该方法可以不依赖于传统的采样调查,通过定量与定性分析,筛选与土壤重金属相关的因子,分析层次过程用于确定每个因子的权重,以确定区域耕地土壤重金属污染现状及污染风险的空间分布情况。
因此,本文以广州市从化区耕地土壤作为研究对象,采用层次分析、定量和定性分析相结合的方法,筛选与重金属元素相关的指标,建立土壤重金属污染风险区域分区分级方法,对各重金属污染风险进行综合污染风险区划,以期在区域尺度上获得耕地土壤重金属污染风险现状及其空间分布情况,以便从化区相关部门采取措施对耕地土壤重金属污染进行预防和治理修复,同时为其他区域重金属污染研究提供思路。
从化区位于广东省中部,广州市东北面,属南亚热带季候风气候,气候温和,雨量充沛。地理坐标东经113°17′~114°04′,北纬23°22′~23°56′。东邻龙门县,南邻增城区和白云区,西邻花都区和清远市,北邻佛冈县和新丰县。该区总面积约1 974.5 km2,包括太平、温泉、良口、吕田、鳌头5个镇以及街口、城郊、江埔3个街道办事处,耕地总面积14 143.05 hm2,主要分布在从化区西南部。从化区作为广州市主要粮食生产基地,具有十分重要的地理意义和区位优势,地理位置如图1所示。
图1 从化区地理位置图
依据从化区国土局提供的从化区2015年土地利用现状数据及海拔数据,从中提取出从化区耕地、道路、河流、坡度等信息,并采用网络爬虫技术从网上获取从化区境内工厂位置信息。
1.3.1 污染区域划分指标体系构建
进行从化区耕地土壤重金属污染区域划分的关键在于指标因子的选取,选取是否合理直接关系到区域划分结果的合理性和科学性。根据从化区的具体情况,遵循指标因子的差异性、主导性、相互独立性与综合性等原则,结合数据获取的可行性,并阅读大量文献,参考前人的经验总结,选择以下评价因子对从化地区耕地土壤中5种重金属(Cd,Hg,As,Pb,Cr)进行污染区域划分。评价因子分别为土壤属性方面的有机质含量和土壤酸碱度,一般土壤有机质本身不含重金属,但由于土壤有机质可参与土壤重金属的络合与螯合作用,影响重金属的迁移和转化过程,从而降低重金属离子的活性,导致土壤重金属含量增加,进而影响土壤中重金属的积累[15];土壤酸碱度是土壤的重要化学性质之一,重金属存在形态及其有效性与pH密切相关。研究表明,随着土壤酸碱度增大,土壤重金属含量明显减少[16]。环境要素方面的海拔和坡度,由于大气沉降及重力的影响,往往会导致重金属聚集在低海拔及坡度小的区域。社会经济因素方面的道路距离、河流距离、工厂距离和居民地距离等。因此选择这3个方面的8个评价因子形成评价指标体系。根据实际情况,将耕地土壤重金属污染区域级别划分为无风险、轻度风险、中等风险和严重风险等4个级别,各指标因子按照这4个级别分别赋予100,80,60,40分,各指标因子的分级标准详见表1。
表1 指标因子等级划分标准
1.3.2 污染区域划分模型构建
本文采用多因子分级加权叠加法作为从化区耕地土壤重金属污染区域划分模型,其划分步骤如下。通过对从化区的实地分析,筛选出对耕地污染影响较大的因子,通过特尔菲法得到各个因子对耕地影响程度的分值,采用层次分析法得到各因子的权重值。为了避免或减少因子权重中的个体偏差,通常采用求解判断矩阵的特征向量法,获得每个因子的优先级[17]。在构建判断矩阵时,通常用1~9的等级来指定每个因子的重要性,如式(1)所示。
(1)
式中:R为判断矩阵;x,y,z为比例标度,即不同因子的重要性。
求解该矩阵即可得每个因子的权重,并用于计算一致性比率(consistency ratio,CR),再次确认权重的准确性。如果CR>0.1,则需要重新调整比例标度,并重复该过程直到CR<0.1。然后通过分析处理,得到各指标因子的专题数据,利用叠加分析将各个专题数据进行加权叠加,如式(2)所示,得到各重金属污染风险评价结果,划分评价单元污染等级,最后得到耕地土壤各重金属的污染区域。
S=W1·U1+W2·U2+…+Wi·Ui,
(2)
式中:S为评价分值;W为相应单项评价因子的权重;U为单项评价因子的等级得分;Wi为第i项评价因子的权重;Ui为第i项评价因子的等级得分,不同的评价分值代表着不同的污染风险程度。
1.3.3 耕地适宜性评价结果验证
采用混淆矩阵方法对从化区耕地土壤重金属污染区域划分结果进行验证,即以Kappa系数评价整个分类图的精度。Kappa系数是一个测定两幅图之间吻合度或精度的指标,如式(3)所示。
(3)
式中:m为误差矩阵中总列数(即总的类别数);xii是混淆矩阵中第i行第i列上像元数量(即正确分类的数目);xit和xti分别为第i行和第i列的总像元数量;N为用于精度评估的总像元数量。
Kappa系数和分类精度如表2所示。
表2 分类质量与Kappa统计值
本文利用层次分析法将指标体系分为目标层(从化区耕地土壤重金属污染区域划分)、指标层、因子层3层,通过特尔菲法的方式确定各评价指标层及其因子层的相对重要性,构建指标层与因子层的两两判断矩阵,计算判断矩阵的特征根和特征向量,得到各个评价指标的权重,并进行一致性检验,其CR均小于0.1,判断矩阵满足一致性,各评价因子权重值如表3所示。
得出评价因子权重后,通过式(2)计算模型,根据从化区耕地土壤不同重金属的样点评价结果对等级值域进行划分,如表4所示。
表3 从化区耕地土壤不同重金属污染风险区域划分评价因子权重值
表4 从化区耕地土壤不同重金属污染风险区域划分等级值域
根据从化区耕地土壤重金属污染风险区域划分结果,按照其污染风险程度对5种重金属元素进行可视化表达,如图2所示,污染风险区域的面积计算如表5所示。可见,从化区耕地土壤重金属Cd污染面积最大,且污染风险较为严重,其次为重金属Hg,两种重金属的空间分布类似,主要分布在鳌头镇东北部、太平镇南部、温泉镇东部以及吕田镇中部;重金属Pb风险与重金属As风险水平相近,对从化区耕地土壤重金属污染较轻;重金属Cr对从化区耕地污染风险最轻,在之后的治理上可优先治理其他重金属。通过以上分析,从化区耕地土壤重金属风险主要以重金属Cd和Hg为主,因此,迫切需要对这两种重金属进行污染风险治理和修复。
图2 从化区耕地土壤重金属污染风险区域划分图
表5 从化区耕地土壤重金属污染风险区域划分等级
根据从化区实测耕地土壤重金属样点数据及评价结果对污染风险区域划分结果进行检验,结果如表6所示,所有重金属的Kappa系数均大于0.4,表明分类质量较好,精度符合要求。
(1)耕地土壤重金属的污染现状及风险区域划分对居民的健康生活有着重要的意义[17]。耕地土壤重金属的评价方法众多,各有优劣,本次研究以从化区耕地土壤为研究对象,选取有机质含量、土壤酸碱度、海拔、坡度、道路距离、河流距离、工厂距离和居民地距离等8个因子构建评价指标体系,采用层次分析法对从化区耕地土壤重金属污染风险区域进行划分,由于本研究所涉及的自然因子以及社会经济影响因子较为缺乏,导致污染风险区划分结果存在一定的局限性。
表6 从化区耕地土壤重金属污染风险区域划分精度
(2)研究结果表明,从化区耕地土壤重金属污染主要以Cd和Hg为主,都主要分布在鳌头镇东北部、太平镇南部、温泉镇东部以及吕田镇中部,其中Cd污染风险面积较大,重金属As和Pb污染风险和空间分布相似,重金属Cr污染风险最轻。研究结果与李铖等[18]、黄根华[19]、陈丹青等[20]研究结果较为一致,表明层次分析法在从化区耕地土壤重金属污染风险评价中较为适用,能够客观有效地评价从化区耕地土壤重金属污染,简洁系统化对耕地土壤重金属污染风险区域进行划分,反映出从化区耕地土壤中各重金属的污染现状和空间分布情况。
(3)就精度验证而言,总体上评价结果精度不高,如重金属Cd和Hg的无风险区域生产者精度和用户精度为0,以及重金属As,Pb和Cr严重风险区域生产者精度和用户精度为0。这主要由于在实测过程中,重金属Cd和Hg只有极少数样点处于无风险水平,重金属As,Pb和Cr没有样点位于严重风险水平,而在污染风险区域划分时都划分为4类;其次重金属样点数据和评价因子数据之间还存在一定的时间跨度,在评价因子权重确定时具有一定的人为因素干扰。
下一步的研究,将收集更多的样品数据,扩大样品的重金属含量范围,以及尽可能考虑各种相关因素,构建更加合理的指标体系,尝试引进新的评价方法(如深度学习、随机森林等)对土壤重金属污染风险区域进行综合区划。
本文运用层次分析法,对从化区五种耕地土壤重金属(Cd,Hg,As,Pb,Cr)进行污染风险区域划分,得出结论如下:
(1)从化区耕地土壤重金属污染风险主要以重金属Cd和Hg为主,重金属As,Pb,Cr相对污染风险较小,与前人研究较为一致[18-20],表明从化区耕地存在一定的土壤重金属污染风险,相关部门应引起重视,并有针对性地对区域耕地土壤重金属污染进行防范和治理修复,加快从化区生态文明建设。
(2)根据从化区实测耕地土壤重金属样点数据及评价结果对污染风险区域划分结果进行检验,各重金属风险划分结果Kappa系数均大于0.4,表明分类质量较好,精度符合要求,进一步说明了采用层次分析法对从化区进行耕地土壤重金属污染风险区域划分是合理的,可为其他区域尺度重金属研究提供思路。