青岛市城阳区降尘重金属污染特征分析

朱旭，李海梅，赵永厚，赵贤慧，刘梓君

(1. 青岛农业大学园林与林学院，山东青岛 266109；2. 青岛农业大学园艺学院)

大中型城市的雾霾天气、区域性大气污染等空气质量问题与人们的生活密切相关[1-3]。城市中的降尘作为一种物质组成及来源较为复杂的环境介质，在人类活动的强烈干扰下，累积了大量的重金属，而这些重金属既包含了特定的环境信息，又能起到污染指示作用[4]。Meena等[5]对印度西部工业城市内降尘进行分析，认为降尘受人为源影响较大。吴红璇等[6]通过主成分分析得出，乌海市大气降尘主要来源于工业排放、煤炭燃烧、交通尘和煤炭开采运输；游芳等[7]通过富集因子法分析得出，工业污染区降尘中的金属主要来源于周边铅锌冶炼、电解锰企业；伊丹等[8]发现Cu、Cr在教学区降尘中的含量较高，Cd、Pb在居民区降尘中的含量较高，Zn在工业区和居民区降尘中的含量相对较高；何予川等[9]发现，As、Hg、Cd、Cu、Pb和Zn在工业区中的污染级别明显高于非工业区；陈莹等[10]对西安市大气降尘进行风险评价，结果表明Cd的潜在生态风险极高，As的较高，Pb为中度生态风险，Zn、Cu、Cr、Ni的较低，总体潜在生态风险程度高；熊秋林等[11]在传统单一污染评价基础上，提出了“降尘重金属综合污染指数”模型，并探讨了北京市降尘重金属的综合污染程度顺序为Cd>Zn>Cu>Pb>Cr>Ni>V>Co。

青岛市作为重要的沿海旅游城市，环境污染问题的解决愈加重要。城阳区地处青岛市区北部[12]，区内的生产制造企业大多分布在中西部区域，主要包含高速列车产业、电子信息产业等[13]，这些产业的蓬勃发展为城阳区经济稳步提升做出重要贡献的同时，也对生态环境造成了一定的影响。本文选取城阳区的工业区、交通区、清洁区3个功能区，研究功能区内重金属富集程度，并进行地积累指数评价和潜在生态风险评价，旨在为更好地控制城市降尘污染、改善大气环境提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 样品采集

根据典型性和代表性原则，选取了城阳区的工业区、交通区、清洁区3个功能区共18块采样地(图1)作为研究区域。工业区采样地集中在青岛顺安热电、金海热电、后海热电等大型工业基地附近；交通区采样地在长城路、春阳路、中城路等城区交通干道附近；清洁区采样地选在青岛奥林匹克雕塑文化园、国学公园、民生公园等周边无大型污染源的场所。每块采样地内设置5个采样点，各采样点之间间隔大于10 m。采用降尘直接收集法[14]对路面降尘进行收集，并记录各采样地附近的环境条件和交通状况等。每块采样地的样品由5个采样点样品混合而成，密封保存。

图1 采样地分布

1.2 重金属含量的测定

将采集样品去除杂物后研磨，过100目尼龙筛，105 ℃恒温烘干后，准确称取0.250 g，加入1.0 mL 12 mol/L浓盐酸(优级纯)、1.0 mL 16 mol/L浓硝酸(优级纯)、2.0 mL 33.3 mol/L氢氟酸(优级纯)，摇匀后放入125 ℃恒温石墨消解炉(山东海能科学仪器有限公司)回流加热1 h，取下冷却6 h，用去离子水定容至50 mL，摇匀并以4 000×g离心10 min，取上清液于Optima 8000电感耦合等离子体发射光谱仪(inductively coupled plasma optical emission spectrometer，ICP，美国珀金埃尔默仪器有限公司)测定Mn、Co、Ni、Cu、Zn、Pb、Al、Fe含量，用AFS-933原子荧光分光光度计(北京吉天仪器有限公司)测定金属元素As含量。

1.3 富集因子法

通过富集因子法(enrichment factor)对降尘中元素富集程度进行分析[15]，其计算公式如：

(1)

式中：EF为富集因子系数；Ci为待测元素i的含量；Cn为所选参比元素n的含量；Ci0为土壤背景中待测元素含量，即背景值；Cn0为参比元素的背景值。青岛市土壤中各金属元素背景值可参考文献[16-17]。因Al元素在表层土壤中含量较大，同时具有人为污染轻、化学稳定性好、挥发性低的特点[18]，故本文选用Al作为参比元素。富集因子分级标准如表1所示。

表1 富集因子分级标准

1.4 地积累指数法

采用地积累指数(geo-accumulation index，Igeo)对降尘重金属污染状况进行综合分析与评价。地积累指数可以反映重金属分布的自然变化特征，是区分降尘中重金属是否受到人为活动影响的重要参数，广泛应用于土壤重金属污染状况评价[19]。地积累指数计算公式如：

(2)

式中：Ci为降尘中元素i的质量分数，mg/kg；Bi为元素i的土壤背景值，mg/kg；K是考虑造岩运动等效应可能引起背景值差异而引入的修正系数，参照文献[20]，K=1.5。表2为Igeo和污染程度分级标准。

表2 地积累指数和污染程度分级标准

1.5 潜在生态风险指数法

地积累指数Igeo可以反映人为和自然因素共同作用下降尘中重金属污染水平，但不能直观地反映潜在的生态风险[21]。由Hakanson[22]提出的潜在生态风险指数法可以根据重金属性质及环境行为特点，从沉积学角度对降尘中重金属污染进行生态风险评价[23]。潜在生态风险指数计算公式如：

Ei=Ti×Ci

(3)

IR=∑Ei

(4)

式中：Ei为降尘中元素i的单因子潜在生态风险指数；Ti为重金属i的毒性系数，7种重金属的毒性系数参照文献[24]，As取10，Cu、Pb、Ni、Co取5，Zn、Mn取1；Ci为降尘中元素i的质量分数，mg/kg；IR为综合潜在生态风险指数。单因子生态风险程度、综合生态风险程度分级标准见表3。

表3 单因子生态风险程度、综合生态风险程度分级标准

2 结果与讨论

2.1 重金属元素含量及特征

降尘中的重金属含量可以反映研究区受污染的程度。对3个功能区降尘样品中的9种重金属元素含量进行分析，结果如表4所示。3个功能区中，几种重金属的平均质量分数分别为：As，0.571 mg/kg；Cu，53.324 mg/kg；Pb，49.728 mg/kg；Mn，744.591 mg/kg；Fe，15 523.454 mg/kg。这说明城阳区降尘中不同重金属质量分数差别较大，如18块采样地中，As的质量分数为0.454～0.771 mg/kg，而Fe的为10 088.8～20 932.2 mg/kg。

依据青岛市土壤背景值[16-17]进行重金属元素污染和生态风险评价。根据表4，降尘中Cu、Pb、Ni、Co、Mn等元素在3个功能区的平均质量分数均大于其背景值，分别是其背景值的3.08、2.05、1.49、1.30、1.32倍。18块采样地中，Cu、Mn元素的超标率为100%，Pb、Ni、Co、Zn元素的超标率分别为89%、83%、78%、11%。

表4 城阳区3个功能区降尘重金属含量统计特征分析

变异系数能够体现数据的离散程度，可以通过变异系数来反映重金属空间分布的差异程度。交通区、工业区、清洁区中，Zn元素的变异系数分别为45.5%、36.6%、91.3%，说明Zn元素在3个功能区的分布不均匀，离散程度较大，受到其他因素的影响比较大。另外，清洁区的Cu元素变异系数也较大(40.3%)，说明在清洁区Cu元素受到人为影响较大。

2.2 污染物来源分析

主成分分析结果表明(表5)，提取的9种主成分中，F1、F2、F3累计贡献率85.789%，包含了大部分信息，按照因子筛选原则选取前3种主成分进行分析，所得因子载荷矩阵如表6所示。因子的载荷系数绝对值越大，对主成分的影响越大。

表5 主成分方差贡献率

表6 主成分因子载荷系数

在主成分F1中，Co、Ni元素的载荷系数最大，分别为0.947、0.928，说明这两种金属元素对F1的影响较大。Wang等[25]认为，大气中的Ni一般与机动车燃料燃烧有关。贾琳琳[26]、张美秀[27]认为，Co、Ni主要来自燃油源。根据表7，Co、Ni两元素的相关性为0.928(P<0.01)。除此之外，Pb元素的载荷系数也较大。Pb元素通常来源于汽车制动，是汽车尾气的标志性元素[28]，与交通运输业密切相关[29]。因此，主成分F1的污染源很有可能是机动车排放。

主成分F2中，Cu元素的载荷系数最大，为0.890，其次是Zn元素和As元素，载荷系数分别为0.636和0.529。根据表7，Zn与As元素的相关性为0.889(P<0.01)，说明两者很可能来自共同的污染源。代杰瑞等[30]认为，煤炭燃烧会释放Zn元素；一些研究表明，As是燃煤的指示性元素[28]。因此，Zn和As元素均源自燃煤工业。根据表7，Cu元素与Zn、As两元素呈正相关关系，但相关性较小(<0.4)，这说明主成分F2的来源更加复杂。杨磊等[19]研究表明Cu的主要来源为煤尘，但也有学者认为，Cu来源于柴油机或车辆制动器的磨损[31]。

表7 3个功能区降尘金属元素相关性分析

依据采样地位置及其周边概况推测，主成分F2的来源为混合源，包括交通源与燃煤工业源。

主成分F3中，Mn元素的载荷系数最大，为0.986。陆平等[32]通过观察发现，降尘中的Mn元素颗粒物分布比较均匀，认为这是自然源和人为源共同作用的结果。因此，F3很可能来源于扬尘。

2.3 富集因子分析

富集因子可反映研究区内不同金属元素的富集程度，进而明确重金属的污染状况[33]。3个功能区的金属元素富集因子指数如图2所示。对于交通区和工业区，金属元素富集程度由强到弱顺序为Cu>Pb>Ni>Co>Mn>Zn>Fe>As，且Pb、Ni、Co、Mn元素均呈现出显著富集状况，Fe的富集程度稍弱，为中度富集。工业区内，Cu元素的富集程度为强烈，具有典型的人为污染特征，推测与该功能区冶金厂的排放有关。清洁区金属元素富集程度由强到

A. 清洁区；B. 交通区；C. 工业区。

弱顺序为Cu>Mn>Pb>Ni>Co>Fe>Zn>As，除Cu元素以外，其他元素均呈现轻度富集状况，说明该功能区污染较轻。As在3个功能区内的富集程度均为轻度，说明该区As元素主要来自地壳或土壤等自然源。

2.4 地积累指数分析

地积累指数可反映研究区重金属污染程度。由图3可知，在交通区中，各金属元素的Igeo由大到小顺序为Cu>Pb>Ni>Co>Mn>Zn>Fe>Al>As，其中Cu与Pb元素，Igeo>1，污染程度为中度。另外，交通区的Ni元素，0Fe>Mn>Pb>Ni>Co>Al>Zn>As，Cu和Fe污染程度为轻度，其他元素均为无污染，说明清洁区整体污染程度较轻。

A. 清洁区；B. 交通区；C. 工业区。

2.5 潜在生态风险分析

不同金属单因子潜在生态风险指数可以更全面地分析降尘中重金属对生态环境造成的影响。如图4所示，交通区金属元素单因子潜在生态风险指数由大到小的顺序为Mn>Pb>Cu>Ni>Co>Zn>As，而工业区和清洁区的顺序则均为Mn>Cu>Pb>Ni>Co>Zn>As。在3个功能区中，Mn元素的单因子潜在生态风险指数为596.33～899.74，均超过320，单因子生态风险程度为极强。根据式(3)，重金属单因子潜在生态风险指数由重金属的毒性系数和质量分数共同决定[23]。Mn元素的毒性系数极小(T=1[24])，但降尘中Mn元素的平均质量分数为744.591 mg/kg，是青岛市土壤背景值的1.32倍，且18块采样地中，Mn元素的超标率为100%，根据刘爱明等[34]得出的Mn元素主要来源于土壤颗粒物的结论，推测Mn污染主要来自大风天气导致的土壤扬尘。另外，3个功能区中，Cu元素的单因子潜在生态风险指数均较大，说明其单因子生态风险程度较强。

各功能区的综合潜在生态风险指数计算结果表明，交通区、工业区、清洁区的IR分别为1 710.33、1 577.36、1 289.36，说明综合生态风险程度最高的是交通区，其次为工业区，清洁区最低。3个功能区均有IR>600，说明3个功能区的综合生态风险程度均为极强。

A. 清洁区；B. 交通区；C. 工业区。

3 结论

对青岛市城阳区的3个功能区(交通区、工业区、清洁区)的降尘进行重金属检测分析，主要结论如下：降尘主要污染源可以分为机动车排放源、交通源与燃煤工业的混合源、扬尘源3种类型。降尘重金属质量分数差异较大，18块采样地中，Cu、Mn元素的超标率为100%。3个功能区中的Zn元素、清洁区的Cu元素均存在高度变异现象，说明这两种元素离散程度较大，受人为影响较大。通过富集因子分析发现，城阳区Cu元素主要源于人为污染，As元素主要来自地壳或土壤等自然源。地积累指数分析结果表明，Cu元素地积累指数最大，污染程度最高。Mn元素单因子潜在生态风险指数最大，综合潜在生态风险指数分析结果表明，降尘中重金属已对城阳区生态环境造成极大风险。