滇西地区土壤重金属来源解析及空间分布

王乔林,宋云涛,王成文,徐仁廷 ,彭 敏,周亚龙,韩 伟* (1.中国地质科学院,地球物理地球化学勘查研究所,河北 廊坊 065000；2.中国地质调查局,土地质量地球化学调查评价研究中心,河北 廊坊 065000；3.中国地质科学院,地球表层碳-汞地球化学循环重点实验室,河北 廊坊 065000)

现代工业的迅速发展,使得地球表层土壤中重金属元素的分布模式发生了显著的改变[1].根据文献报道,中国被重金属污染的耕地也达有数万 hm2[2],土壤重金属问题成为学术界和各国政府广泛研究和持续关注的热点.

土壤中重金属含量主要受到成土母质和人类活动的影响[3],人类活动主要包括采矿活动、煤炭燃烧、农业生产中农药化肥施用、污水灌溉、大气降尘、汽车尾气等[4];通常成土母质是土壤中重金属含量的主要控制因素[5],但是在某些区域人类活动对土壤中重金属的贡献率能够超过成土母质[6].中国西南地区地质背景复杂特殊,使得土壤重金属具有天然的高背景属性[7],西南地区已查明重金属污染耕地面积为219.5万hm2,占全国污染耕地总面积的28.9%[8].已有研究表明,中国西南土壤重金属高背景分布与其特殊地质过程密切相关,土壤中重金属元素多呈现“高背景、低活性”状态[9],在自然状态下重金属活性相对较低.随着人类活动的加剧,土地利用方式、土壤理化性质和构型均发生变化,可能使得部分重金属元素活化,进而导致农产品处于一种高度胁迫状态[10].因此,对滇西重金属高背景区土壤中重金属的来源进行解析非常重要.相关研究[11-13]表明多元统计和地统计分析相结合的方法是解析土壤中重金属来源和空间分布特征的重要工具.

近 20a来,国内学者针对重金属开展了大量研究,但是研究区域多集中于经济发展水平较高、人类活动密集的平原区域[14-23],针对滇西高原和山地景观区土壤重金属的研究相对比较匮乏.滇西地区是中国陆路通往南亚、东南亚最便捷的陆上通道,随着“一带一路”国家战略建设进程的深入,人类生产生活对土壤的扰动也日益突出.滇西地区农业优势独特,其中保山是著名的“滇西粮仓”和世界最大的小粒咖啡种植基地,而临沧是世界最大的红茶产地.因此,本文选择滇西地区为研究区,采用单因素方差分析不同成土母质和土地利用方式间土壤重金属的含量差异,利用相关分析和主成分分析等经典统计方法解析重金属来源,应用地统计方法分析了8种重金属的空间分布特征,旨在为滇西地区土壤环境评价和土地资源的合理利用提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于云南省西南部,行政区包括保山市的隆阳区、施甸县、昌宁县和临沧市的凤庆县、云县(图 1),国土面积约 16700km2.研究区地处横断山脉滇西纵谷南端,地形以山地为主,丘陵岗地和山间盆地呈零星分布.研究区属低纬山地亚热带季风气候带,受复杂地形地貌影响形成“一山分四季,十里不同天”的立体气候,年均气温 14～17℃,降水丰沛,年降雨量 700～2100mm.研究区内土壤按成土母岩的岩性可以分为沉积岩母质区、变质岩母质区、侵入岩母质区、火山岩母质区和松散沉积物母质区(图2a),其中沉积岩区分布面积最广泛,占比 56.36%,变质岩区占比19.03%,侵入岩区占比12.75%,火山岩区占比8.69%,松散沉积物区分布面积最小仅占3.17%.研究区内土地利用方式受地形地貌多样性的影响(图 2b),用地类型主要为林地(55.63%)和旱地(25.98%),两种用地类型所占比例高达 81.61%,其中草地(6.68%)、园地(5.12%)和水田(4.31%)所占比例较小,建筑用地(2.28%)呈零星分布.区内矿产资源丰富,主要矿种为硅石矿、煤矿、铅锌矿、铜矿和铁矿.研究区工农业生产条件优越,矿业采选和茶叶等经济作物种植是当地经济的支柱产业.

图1 研究区位置Fig.1 Location map of study area

图2 滇西地区成土母质及土地利用Fig.2 Soil parent material and land use map in western Yunnan

1.2 样品采集与测试

样品采用网格布样采集结合3S技术进行.室内在分析研究区土地利用图、土壤类型图和地质图等基础资料上,利用 Arcgis 10.2软件按照双层网格(2km×2km,1km×1km)进行采样点的布设,即以每1km2为1个采样单元,每个采样单元采集1件样品,采样点部署在单元中心点附近并尽量避免人为污染因素,采用多点组合法在样点 100m 范围内采集0～20cm表层土壤样品约1kg装入干净布袋;原始土壤样品经自然干燥后用木槌敲碎过 10目(2mm)尼龙筛,弃去样品中的植物碎片、岩屑、原生矿物颗粒等杂物后备用;分析样以4km2为1个单元,将该单元内4个样品各取100g土壤充分混匀后装入干净的聚乙烯样瓶,共获取土壤分析样4193件,送至中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所分析测试研究中心进行分析测试.将分析样研磨至粒径小于200 目(0.075mm)后分析 As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn含量.其中Cd、Cu、Ni、Pb和Zn采用电感耦合等离子体质谱仪(I cap Qc)测定,检出限分别为0.03、1、2、2和4mg/kg; As和Hg采用原子荧光光谱仪(XGY-2020)测定,检出限为1和0.0005mg/kg;Cr采用 X射线荧光光谱仪(PW4400/40)测定,检出限为5mg/kg,同时分析了Fe2O3和MgO含量,检出限为 0.05mg/kg.通过国家一级土壤标准物质(GBW系列)检验分析方法的准确度和精密度,随机抽取5%的样品进行平行测试,重复样合格率 100%,数据分析质量符合相关要求[24].

1.3 数据处理与分析

本研究运用SPSS 20.0和Excel 2013对数据进行统计分析;变异函数拟合和利用 Mintab 17、GS+9.0进行;空间插值利用 Arcgis10.2的地统计模型进行.

2 结果与讨论

2.1 重金属元素描述性统计分析

研究区土壤重金属描述性统计结果表明(表 1):As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和 Zn的含量平均值分别为 20.1,0.20,104,37.0,0.14,44.9,43.1和98.5mg/kg,8种重金属元素平均含量均低于污染风险筛选值,但是均超过全国土壤背景值[25],显示研究区为典型土壤重金属高背景区,特别是 Hg、Pb和Cr的含量平均值分别为全国背景值的 2.44,1.54和1.53倍;与云南省土壤背景值[26]相比较,多数重金属元素含量平均值与云南省土壤背景值相当,但是 Hg和 Cr的平均含量分别是云南省背景值的 2.35和1.60倍,表明在特殊的地质背景和人类生产活动共同影响下,滇西地区土壤中重金属发生了不同程度的累积.总体来看,研究区土壤重金属含量平均值均低于农用地土壤污染风险筛选值[27],土壤环境整体清洁.

表1 研究区土壤重金属描述性统计结果Table 1 Descriptive statistical results of soil heavy metals in the study area

土壤中重金属 As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和 Zn含量变化幅度都很大,分别为 0.67～909,0.02～5.35,1.04～592,1.39～652,0.003～6.81,3.60～386,4.34～3 363和21.3～1943mg/kg.研究区土壤pH值的平均值为 5.7,呈酸性,相关研究表明酸性条件下,土壤中重金属容易发生迁移[28],随着时间的累积,土壤中重金属在人类生产活动影响下受到外源重金属污染的影响趋势明显.变异系数(CV)为标准差与平均值的比值,可以表征不同量纲数据的离散程度,Wilding[29]将变异系数分为高度变异(CV＞0.36)、中等变异(0.16＜CV＜0.36)和低度变异(CV＜0.16),除pH值属于低度变异外,8种重金属元素全部达到高度变异,其中As、Cd、Hg和Pb的变异系数大于其他元素,这与吕建树等[12]对山东省日照市的研究结果接近,表明As、Cd、Hg和Pb可能存在由于人为影响产生的异常值而导致土壤中重金属分布不均匀.偏度从高到低依次为 Pb＞As＞Hg＞Zn＞Cd＞Cu＞Ni＞Cr,其中Pb、As、Hg、Zn和Cd偏度较高,可能受人类活动影响而产生较大正偏度[30].

2.2 重金属元素多元统计分析

2.2.1 相关分析 重金属元素间相关分析可以反应其同源性,为判断物质来源提供丰富信息.由表 2可以发现,Cr-Ni、Cr-Cu和Ni-Cu两两相关系数分别为0.914,0.556和0.546,具有较强的相关关系,并通过0.01水平的显著性检验,说明Cu、Cr和Ni元素之间具有较强的关联性.Fe2O3、MgO是成土过程中母岩风化形成的重要产物[31],通常自然来源的元素与这些元素有较强的相关性[32],Cu、Cr、Ni与Fe2O3(相关系数分别为 0.808,0.57,0.748)、Cr、Ni与MgO(相关系数分别为0.492和0.504)相关性较高,且通过了 0.01水平的显著性检验,表明 Cu、Cr和Ni主要为自然来源.Pb-Zn和Cd-Zn相关系数分别为0.526和0.600,有较强的相关关系,且通过了0.01水平的显著性检验,一般来说,Cd、Pb和Zn之间较高的相关性说明了人类活动对土壤中重金属的影响[31];同时Zn、Cd与Fe2O3呈中等程度相关,相关系数分别为0.440和0.369,Cd与Cu、Ni也呈中低程度相关,表明Zn和Cd除了受人类活动的影响外可能在一定程度上也受到自然来源影响.As和 Hg相关系数 0.35,呈中低程度相关,且与其他元素相关关系较弱,表明As和Hg可能主要受人类活动的影响.为了更加准确的判断重金属来源,本文进一步通过主成分分析对土壤中重金属来源进行解析.

表2 土壤重金属元素相关系数Table 2 Correlation coefficient of heavy metal elements in soil

2.2.2 主成分分析 主成分分析是识别土壤重金属自然和人为来源的经典多元统计方法[11],其核心是利用降维方法将多项关联数据转变为几类综合性指标.土壤重金属主要来源于成土母质与人类活动,主成分分析能够有效判别重金属元素的污染来源[18].本文利用 SPSS 20.0首先对测试数据进行KMO 和 Bartlett检验,经验证 KMO 值为 0.75＞0.5,显著性水平(sig.)0＜0.05,表明原始数据适合进行因子分析[33].基于主成分方法,采用 Kaiser标准化的正交旋转法并采用最大方差法对因子载荷矩阵进行正交旋转,根据土壤重金属含量特征值的方差累计贡献率(表3),本次截取特征值大于1的3个主因子探讨重金属的来源(图3),前3个主成分累计贡献率达76.41%,基本能够代表数据所包含的信息.

主成分1(PC1)的方差贡献率为39.63%,Cr、Cu和 Ni的因子载荷分别达到了 0.895、0.880和0.939(表3),Cr、Cu和Ni的变异系数均相对其他元素较低,且与代表土壤性质的Fe2O3、MgO等呈明显的正相关关系,表明Cr、Cu和Ni可能主要为自然来源[34].虽然Cr和Ni的平均值均超过云南省土壤背景值(表 1),应该是受到研究区沉积岩和火山岩等成土母岩具有较高背景值的影响.一般来说,Cr和Ni是我国城市土壤污染程度最低的重金属[34],Sun等[35]对吉林德惠和Cai等[36]对广东惠州的研究均发现土壤中Cr和Ni未受到明显的人类活动影响,Facchinelli等[37]对意大利西北部地区的研究发现Cu、Cr和Ni这 3种元素被分在一个主成分,主要来源为成土母质.同时,Cd和Zn均在PC1内具有中等程度载荷(表3、图3b),于元赫等[5]对高青县的研究和吕建树等[34]对江苏海岸带的研究均认为Cd和Zn含量受到自然地质背景影响.中国地球化学图集[38]和中国耕地地球化学调查报告[8]清晰显示:滇西地区土壤和水系沉积物中金属元素存在异常富集,是我国重金属元素地球化学高背景的主要分布区.综上所述,PC1代表了自然背景,主要受到成土母质的控制.

主成分2(PC2)的方差贡献率为20.16%,Cd、Pb和Zn的因子载荷分别为0.549、0.872和0.673(表3、图 3),这 3种元素的平均含量均明显超出各自的土壤背景值(表1),Cd、Pb和Zn的最大值达到了云南省土壤背景值的24.55、82.83和21.66倍,表明这些元素主要受人类活动的影响.研究区工矿业发达,有色金属矿产开采和选冶是滇西地区重要支柱产业之一.滇西地区优势矿种主要为煤矿、铁矿、铅锌矿和硅石矿,其中铁矿和硅石矿储量居云南省第 1位,煤矿和铅锌矿储量也居云南省前列.袁永强等[16]和周艳等[19]对铅锌矿周边土壤的研究均表明土壤中Cd、Pb、Zn含量主要受有色金属的开采和选冶影响;Lv等[31]对南四湖地区研究表明,土壤中Cd、Pb、Zn等重金属含量受煤炭燃烧和交通运输产生的汽车尾气影响,研究区内丰富的煤炭资源和密集的交通运输网也是上述重金属富集的因素;综上所述,研究区内西邑、核桃坪等大型铅锌矿开采、选冶等矿业活动中产生的废水、废渣、废气和煤炭的燃烧以及汽车尾气排放可能是Cd、Pb和Zn的主要来源.因此,PC2主要代表了铅锌矿开采选冶和交通运输等人为来源.

表3 滇西地区土壤重金属正交旋转因子载荷Table 3 Orthogonal rotation factor load of soil heavy metals in western Yunnan

主成分 3(PC3)的方差贡献率为 16.62%,As和Hg的因子载荷分别为0.661和0.867(表3、图3),As和Hg的平均值均高于云南省背景值,最大值分别为云南省土壤背景值的49.41和117.46倍,虽然As和Hg在一个因子中,但是两者间较低的相关性(表 2)表明其来源可能存在一定的差异.详细的文献研究发现区内西南部地区存在多个如烈马山、金家山、茅草坡、河元寨和凤庆小村汞矿等矿床,这些矿床的采选等人类活动决定了Hg在滇西地区土壤中呈现高背景的状态.同时,Hg作为高稳定性的环境污染物,已有研究表明人类排放的 Hg占全球排放总量的60%～80%[39],煤炭开采燃烧也是其主要来源[30].As的富集与研究区内分布的热液型矿床密切相关,已有研究表明[40]农业活动中化肥农药的使用会造成土壤中As的富集.滇西地区农业发达,特别是茶叶、小粒咖啡和澳洲坚果的产量居全国乃至世界首位,农业活动中化肥农药的大量施用可能也是造成土壤中As富集的重要因素.因此,PC3主要代表了汞矿采选、农业活动及煤炭燃烧等人为来源.

图3 滇西地区土壤重金属主成分载荷Fig.3 Factors matrix of heavy metals in western Yunnan

2.3 不同成土母质和土地利用方式土壤重金属含量差异

成土母质和土地利用方式分别为地质背景和人类活动最具代表性因素.单因素方差分析(ANOVA)对两者与重金属含量进行比较可以深入的探讨重金属来源.由表 4可见,不同成土母质土壤重金属含量存在显著差异,并通过了 0.05水平上的显著性检验,表明成土母质对重金属含量具有显著影响.Cd、Cr、Cu、Hg和 Ni在沉积岩母质土壤中平均含量为0.25,116.10,43.18,0.17和52.06mg/kg,明显高于其他成土母质,沉积岩区成土母岩主要为碳酸盐岩,相关研究表明其在风化成壤过程中重金属元素的富集系数明显高于其他成土母质[41],可能是沉积岩区重金属含量偏高的原因;变质岩母质土壤中Ni、Pb、Zn和Cr平均含量为32.47,39.00,78.26和83.33mg/kg,明显低于其他成土母质,As平均含量(22.89mg/kg)明显高于其他成土母质,变质岩区土壤整体呈酸性,相关研究表明酸性环境下重金属容易发生迁移[28],As的富集可能与区域变质作用有关;火山岩母质区土壤 Zn平均含量最高(133.96mg/kg)而As平均含量最低(13.42mg/kg),区内铅锌矿多为中温热液型,且与火山岩密切相关[42],可能是造成火山岩区富集Zn而贫乏As的主要因素;Cu和Cd在侵入岩母质土壤中平均含量为22.02和 0.12mg/kg,明显低于其他母质类型;Pb在第四系冲洪积物中平均含量最高(57.21mg/kg),第四系冲洪积物区主要分布于水动力作用强烈的低海拔河口、河谷地区,Pb在水动力作用下由高海拔区溶出向低海拔区迁移,在河口、河谷地区沉积而显示富集.

表4 不同成土母质和土地利用方式的重金属含量(mg/kg)Table 4 Contents of heavy metals in different soil parent materials and land use patterns(mg/kg)

在土地利用方面,As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn平均含量在不同土地利用方式土壤中存在明显的差异,通过了0.05水平上的显著性验证,表明土地利用方式对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn具有显著影响.草地中 As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn 平均含量分别为24.19,0.29,128.59,45.70,0.16,58.55和111.08mg/kg,明显高于其他土地利用类型,表明草地对重金属的富集作用极为显著;河流滩涂中As、Cd、Cr、Hg、Ni和Zn的平均含量明显低于其他用地类型,分别为16.18,0.11,77.01,0.05,34.10和76.67mg/kg,河流滩涂用地较低的高程导致水动力作用最强,表明河流的搬运作用明显影响土壤重金属含量;园地中Cu平均含量最低为28.09mg/kg;Pb在不同土地利用方式土壤中含量没有显著差异.8种重金属元素在不同土地利用方式土壤中含量的大致顺序为草地＞旱地＞林地＞建筑用地＞水田＞园地＞河流滩涂.结合成土母质图(图 2a)发现,草地成土母质主要为碳酸盐岩,其在成土过程中释放的 Ca2+与 H+的中和作用会导致河流两侧土壤呈中碱性[43],相关研究表明碱性条件下土壤中重金属难于迁移[28],因此,As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn在草地中的平均含量高于其他土地利用方式.园地是所有用地类型pH值最低的,呈中酸性,相关研究表明[43]重金属在表生环境中的淋失主要受pH值驱动,推断园地中较低的pH值是造成多数重金属元素在园地中含量较低的原因.

2.4 变异函数理论模型拟合

地统计方法是通过将变异函数拟合和空间插值估算相结合来模拟土壤中重金属的空间结构和变异程度,能够直观的分析重金属含量的空间分布特征,并可以对土壤重金属污染“热点”进行识别[12].变异函数和克里格插值均要求数据符合正态分布;Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验表明 8种重金属元素均呈偏态分布,对于大样本数据 Box-Cox变换较对数变换等常规变换方法更具优势[44],对这些数据经Mintab 17进行Box-Cox转换后均符合正态分布,然后进行变异函数拟合和插值.变异函数理论模型主要包括指数、高斯、球状和线性等模型,主要参数包括块金常数(C0)、基台值(C0+C)、变程(Range)、决定系数(R2)和残差(RSS)等.块金常数和基台值的比值[C0/(C0+C)]代表参数的空间自相关性,可以反映自然和人为因素的作用.若 C0/(C0+C)＜0.25,表明变量的空间变异以结构变异为主,变量具有强烈的空间相关性;当 0.25≤C0/(C0+C)＜0.75 时,变量具有中等程度空间自相关;而当 C0/(C0+C)≥0.75时,变异主要以随机变异为主,空间自相关很弱[45].决定系数(R2)表示理论模型的拟合精度.

变异函数理论模型拟合结果如表 5所示,其中As、Cd、Cr、Hg、Pb、Ni、Zn 的变异函数理论模型均符合指数模型,Cu符合球状模型,各变量有效变程介于13500～276300m之间,决定系数均在0.79以上,且残差平方均接近于 0,表明所选模型的拟合效果较好.其中 Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和 Zn的C0/(C0+C)分别为 0.56,0.39,0.40,0.50,0.46,0.50和0.50,介于0.25～0.75之间,具有中等空间相关性,表明这些元素除受到成土母质、地形等自然因素影响外,可能也受到了人类活动如工业污染、施肥、交通排放人为因素的影响,其中Ni、Cr和Cu的C0/(C0+C)相对较小,可能更大程度上受到成土母质等自然因素影响;As的 C0/(C0+C)小于 0.25,具有强烈的空间相关性,说明As元素主要由成土母质、地形等因素引起的结构性空间变异为主.变程是表示变量空间相关性范围的变量,变程以内的元素具有空间相关性,变程以外的则不存在相关性[46].As和Hg的变程分别为1.35和1.83km,仅在小范围内存在空间相关性,除了受成土母质影响,可能还受到随机因素的影响;Cd、Cr、Cu、Pb、Ni、Zn具有中等程度的变程,表明上述元素可能受成土母质等结构性因素和人类活动等随机性因素共同影响.总体来看,Ni、Cr和Cu具有中等程度的块金值/基台值和变程,主要受到成土母质等结构性因素影响;Pb、Ni、Zn、Hg具有中高程度块金值/基台值和变程,As具有高度空间自相关性和较小的变程,这些元素受成土母质等结构性因素和人类活动等随机性因素共同影响.

表5 土壤重金属含量变异函数模型统计Table 5 Statistics of variogram model of soil heavy metal content

2.5 重金属含量空间分布特征

反距离权重法是一种充分考虑各因素之间地域性联系的空间插值方法,已有研究[47]表明该方法在处理大样本数据的空间展布问题上因充分考虑样本间的地域性联系而更具优越性.综合前文变异函数的拟合结果,本文采用反距离权重方法进行空间插值预测,利用ArcGIS 10.2地统计模块绘制了研究区重金属的空间分布图(图4).

图4 滇西地区土壤重金属空间分布Fig.4 Spatial distribution of soil heavy metals in western Yunnan

由图 4 可以发现,As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn在研究区东侧的澜沧江周围呈明显的低值分布,表明河流的搬运作用对土壤中重金属的分布有重要影响.8种重金属元素的高值区分布存在较大的差异,Cu、Ni、Cr高值区主要分布在保山市和施甸县周围区域以及昌宁县南部区域和云县东南部地区,结合成土母质图和土地利用空间分布图(图2),发现上述元素的高值区与主要为沉积岩母质区且与研究区内的铜矿和铁矿分布空间耦合性良好,同时Cu在侵入岩成土母质区呈典型的低值分布,表明Cu、Ni和Cr高含量主要受到成土母质的影响,这与前文多元统计分析和变异函数拟合结果一致.Pb、Cd和Zn的高值区除了与研究区内分布的铅锌矿分布范围基本一致外,同时Pb在保山市、施甸县、昌宁县和云县等人类活动密集区域亦呈高背景分布,表明人类活动已经使土壤中Pb的含量升高;Zn在保山市西部的沉积岩母质区和研究区东部沿澜沧江分布的火山岩母质区亦呈较高背景分布,而Cd在侵入岩成土母质区呈典型的低值分布,表明Pb、Cd和Zn高值分布同时受到成土母质和人类活动的共同影响.As和 Hg的高值区与研究区内分布的汞矿等热液型金属矿的分布具有较高的空间一致性,同时在县城周边等人类活动密集地区也呈高背景分布,表明As和Hg的高值分布受人类活动的影响.

3 结论

3.1 滇西地区土壤中 8种重金属含量均超过全国土壤背景值,但是低于污染风险筛选值,显示研究区为典型土壤重金属高背景区,其中 Hg、Pb和 Cr的平均含量分别为各自全国背景值的2.44,1.54和1.53倍;与云南省土壤背景值相比,As、Cd、Cu、Ni、Pb和Zn含量平均值与云南省背景值相当,Hg和Cr的平均含量分别是其背景值的2.35和1.60倍,表明在人类生产活动影响下,研究区土壤重金属存在不同程度累积现象.

3.2 多元统计分析表明土壤重金属来源可分为三类:Cr、Cu和 Ni为自然来源元素,主要受成土母质的控制;Cd、Zn和Pb主要受人类活动影响,其中人为来源主要为铅锌矿业活动、交通运输和煤炭燃烧,同时 Cd、Zn在一定程度上受成土母质的影响;As和Hg主要受汞矿采选、农业活动及煤炭燃烧等人类活动影响.

3.3 不同成土母质和土地利用方式土壤重金属含量差异显著.Cd、Cr、Cu、Hg和 Ni在沉积岩母质区土壤中平均含量最高,变质岩区土壤中 As、火山岩区土壤中Zn、第四系冲洪积物土壤中Pb的平均含量高于其他母质类型;草地中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Zn平均含量最高,Pb在不同土地利用方式土壤中含量没有显著差异.

3.4 土壤重金属空间分布各异.Cu、Ni、Cr高值区与沉积岩母质区及区内分布的铜矿和铁矿空间耦合性良好;Pb、Cd和Zn的高值区与区内分布的铅锌矿范围基本一致,Cd和Zn的空间分布亦受成土母质的影响;As和 Hg的高值区与区内分布的汞矿等热液型金属矿的分布具有较高的空间一致性,同时在县城周边等人类活动密集地区也呈高背景分布.