设施菜地土壤重金属污染源解析技术研究进展

张旭, 宋雪英, , *, 由明超, 张慧钰, 赵晓旭

设施菜地土壤重金属污染源解析技术研究进展

张旭1, 宋雪英1, 2, *, 由明超1, 张慧钰1, 赵晓旭2

1. 沈阳大学, 区域污染环境生态修复教育部重点实验室, 沈阳 110044 2. 莆田学院, 生态环境及其信息图谱福建省高等学校重点实验室, 莆田 351100

设施蔬菜栽培是当前主流种植方式之一。因为设施菜地常年处于一种高温、高湿、高肥料投入的半封闭状态, 其土壤重金属污染问题突出。由于土壤环境介质的复杂性、重金属污染来源的多样性以及分布的特异性, 国内外学者对土壤重金属源解析方法尚未建立起一个全面和详尽的体系, 针对设施菜地中重金属污染源解析研究的相关报道也较少。文章综合论述了国内外设施菜地重金属源解析应用情况, 并针对现有设施菜地重金属定量源解析应用较少的情况, 筛选适用方法及其优缺点进行概述, 同时对设施菜地中重金属源解析方法研究的未来发展进行展望, 为能够从源头解决设施菜地重金属污染问题提供技术支持。

设施菜地; 土壤; 重金属; 源解析

0 前言

设施农业是一种利用工程技术手段减少外界干扰、实现四季种植的现代农业生产方式。当前, 设施菜地生产面积占设施农业总生产面积的78%, 占蔬菜总生产面积的25%, 其全国蔬菜供给量占比为50%[1]。然而, 由于设施菜地长期处于一种半封闭的高温、高湿、高肥料投入的特殊状态[2], 其土壤理化性质会发生巨大改变[3]。与露天菜地相比, 设施菜地土壤中重金属累积趋势更明显[4], 其重金属污染情况几乎是所有耕作土壤中最严重的一类[5]。而重金属具有的持久性和生物蓄积效应, 对食品安全和人类健康能构成严重威胁[6], 因此, 有必要准确清晰地了解设施菜地土壤中重金属来源及贡献情况。

目前, 国内外学者有关土壤中重金属源解析的研究工作主要包括: 土壤环境介质中重金属污染源的初步分析、不同污染源中代表性重金属元素的判定, 以及各污染源对土壤中重金属含量的贡献情况的确定等研究。而对于农用土壤中重金属源解析的研究大多集中于郊区和矿区周边的开放农田[7-8], 针对设施菜地的研究也相对较少, 系统的源解析方法应用体系尚未建立。为明确设施菜地土壤重金属污染来源, 从源头解决污染问题, 本文以设施菜地土壤中重金属源解析方法为研究对象, 调查设施菜地土壤重金属源解析实际应用情况, 并针对现有可应用于设施菜地土壤重金属定量源解析方法进行概述分析, 以期为设施菜地土壤重金属污染的控制和治理提供理论指导。

1 设施菜地土壤重金属污染源解析

1.1 设施菜地土壤重金属污染源解析分类

早期源解析主要用于探究大气环境中的颗粒污染物的来源, 后逐渐被应用于其他环境介质[9-12]。当前, 国内外对于各环境介质中重金属源解析的研究相对较多, 但由于土壤介质的复杂性, 土壤重金属污染的隐蔽性、滞后性以及空间变异性等特点, 始终没能建立一个全面、系统的方法体系, 且涉及设施菜地土壤重金属源解析的相关内容更少。

源解析的研究主要分为两类, 一类是通过多元统计分析法对环境中的主要污染物的来源进行定性的简单初步判断识别, 称为源识别(source identification), 常见方法有因子分析法(Factor Analysis, FA)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、聚类分析(Cluster Analysis, CA)等; 另一类是基于源清单法和受体模型方法, 利用数据和图谱计算出各类污染源的贡献度大小, 通过定量的方式对污染物进行分析, 称为源解析(source apportionment), 常见方法有投入品输入通量分析、正定因子矩阵分解法(Positive Matrix Factorization, PMF)、主成分分析/多元线性回归法(Principal Component Analysis-Multivariate Linear Regression, PCA-MLR)、绝对因子分析/多元线性回归法(Absolute Principal Component Sore- Multivariate Linear Regression, APCS-MLR )等。在实际应用过程中, 研究人员往往将二者结合起来使用, 在源识别的基础上采用源解析计算, 提高效率, 并将二者统称为源解析。

1.2 设施菜地土壤重金属污染源解析应用

为明确目前国内外设施菜地土壤重金属源解析研究进展, 本文以“设施菜地、重金属、源、源识别、源解析”为关键词, 通过Web of Science、CNKI、万方等权威数据库进行检索, 发现与之相关的研究成果共有30篇。

其中, 涉及设施菜地土壤重金属源解析的实际应用的成果有13篇(详见表1), 研究区域包括西南地区(贵州、云南)、华东地区(山东、江苏)、西北地区(陕西、甘肃)、华北地区(天津、北京)、东北地区(辽宁), 主要集中于中国东部[17-19, 22-25], 其原因主要是因为国外设施栽培应用多以无土栽培、花卉种植为主, 重金属进入食物链机会少, 学者对该类问题关注度不高。中国学者则因为中国农业经济占比多, 设施菜地应用多的缘故对设施菜地土壤污染问题更为重视。同时, 东部地区大多人口众多、可耕地面积适中, 设施菜地建设比其他地区更为完善。

目前, 对于设施菜地土壤重金属源解析的研究还局限于少数特定地区[15-19, 24-25], 对于多地区范围乃至全省、全国范围内的总结性研究涉猎相对较少。各个研究区域的重金属污染来源主要与农业实践活动有关。而且, 相比于应用方法众多的开放农田研究, 设施菜地土壤重金属源解析方法应用尚不成熟, 相对局限, 主要以定性源识别方法为主, 实际应用中占比约为69.23%, 且主成分分析法应用较多。在定量源解析方面, 虽然Jia等[15]对云南滇池东岸, Tian等[17]对江苏东山、山东寿光, 以及Chen等[20]对陕西旌阳设施菜地重金属污染进行源解析时, 采用了定量方法, 但并未计算相关来源贡献率。在13篇研究成果中, 仅Zhang等[16]在对设施菜地土壤重金属源解析时, 对污染源贡献情况进行了精确分析。

表1 设施菜地重金属源解析应用

2 重金属的定量源解析方法及优缺点

目前, 由于设施菜地重金属定量源解析研究应用较少, 对各污染源贡献情况分析不足的缘故, 导致无法深入分析影响设施菜地土壤重金属含量的主要因素。而且根据现有应用情况, 设施菜地土壤重金属污染的普适性、总结性经验难以确定。考虑到设施菜地土壤与常见农田土壤性质存在相似性, 理论上常见农田重金属定量源解析方法也可应用于设施菜地。本文为提高设施菜地重金属源解析效果以及更好的筛选合适的源解析方法进行应用, 对现有可应用于设施菜地的重金属定量源解析方法及其优缺点(详见表2)进行概述。

2.1 基于源清单法的农田土壤重金属源解析方法

源清单法是近年来比较常见的源解析方法之一,主要通过大量数据信息调查, 统计分析不同类污染源的排放因子和活动水平状况, 建立污染源清单数据库, 并估算污染源排放量, 从而确定不同污染源及其贡献率[26]。常见的源清单法有投入品输入通量分析和同位素比值法。

2.1.1 投入品输入通量分析

投入品输入通量分析是针对研究区域进行全方位的初步调查后, 选取可能的污染源进行长时间跟踪监测, 计算分析研究区投入品污染排放含量及重金属污染物浓度, 明确污染来源。该方法能较为精准地确定重金属来源。Shi等[27]通过投入品输入通量分析明确浙江农田中的Hg主要来源于畜禽粪便(50.25%)和灌溉(38.63%)。但是, 该方法对时间和人力消耗较多。Fu等[28]经5个月才完成张氏灌区周边农田重金属可能污染源的调查与采样。

2.1.2 同位素比值法

同位素比值法以同位素在迁移及反应过程中不发生或极不易发生放射性衰变的稳定性作为溯源的重要鉴别指标, 根据不同丰度的同位素比值, 对污染源情况进行定量分析[29-30], 方法精确度较高。目前Pb、Cd、Cu、Zn以及Hg的同位素均在农田土壤源解析领域有所应用, 其中有关Pb同位素比值法应用最为成熟[31]。陈锦芳等[32]利用Pb同位素对九龙江中下游沿岸农田中重金属进行溯源发现其主要污染源为交通源(57%)、煤炭燃烧源(34%)以及工业源(9%)。Chen等[33]运用Pb同位素比值法发现太湖地区的Pb主要通过大气沉降(57%—93%)、灌溉和施肥(0—10%)进入农田。根据以上研究可以发现该方法仅能针对特定元素进行溯源, 方法普适性与通用性不足。

2.2 基于受体模型的农田土壤重金属源解析方法

受体模型是基于受体与污染源之间的质量平衡关系, 通过测定受体介质的理化性质, 分析其污染物含量, 推断污染物来源及贡献率[34-35]。常见受体模型方法有PMF法、UNMIX模型、结合多元线性回归法的多元统计源解析方法等。

2.2.1 正定因子矩阵分解法

正定因子矩阵分解法最早于1994年由Paatero等提出[36], 该方法无需分析复杂化学元素谱图, 依赖最小二乘法进行迭代运算, 将由多个土壤样品以及相关重金属元素含量构成的复杂矩阵和协方差矩阵转变为几个综合因子, 确定主要污染源以及其源贡献比率[37]。

该方法通过非负约束因子载荷和得分进行不确定性估计, 减少数据遗漏与误差的优势特质, 颇受国内外学者信赖, 使其成为目前常见的重金属定量源解析方法之一。当前, 国外学者基于PMF法的重金属源解析应用主要集中于大气和水环境介质中, 对农田土壤重金属来源分析应用较少[38-39]。而国内学者对于农田土壤中重金属的PMF分析应用相对较多。Fei等[40]采用PMF法研究发现杭州地区农田中的Cd来源与污水灌溉、施肥(73.68%)等活动密切相关。Xie等[41]应用PMF法发现工业源(53.1%)是西南地区废弃矿区农田重金属主要来源。但针对设施菜地土壤重金属PMF法的应用较少[20]。

2.2.2 UNMIX模型

UNMIX模型是通过自主建模曲线方式进行转换的非负约束因子分析[42]。该定量源解析方法可直接剔除误差值较大的异常数据, 假设污染源各组分对受体贡献均为正值[43], 利用受体相关数据及不同污染源标识物, 推断源数目、组成和贡献率。

国内外对UNMIX模型的应用多体现在气体、水体等环境介质中。Alidadi等[44]经UNMIX分析发现背景粉尘(70%)是阿赫瓦兹市上空PM10含量主要影响因素。Mohammad等[45]利用UNMIX确定了孟加拉地区地下水的6个污染源, 其结果与研究区人为活动以及水源利用情况吻合, 说明UNMIX模型结果较可靠。但是该方法针对污染源相似度较高的农田土壤应用较少[46], 且有关设施菜地的相关研究也暂未发现, 其应用广泛度远不及PMF法。

2.2.3 结合多元线性回归法的多元统计源解析方法

多元统计法作为源识别方法无法定量分析污染源贡献值, 但近年来研究人员发现多元统计分析法与多元线性回归法结合使用, 可进一步推算污染贡情况值, 实现定量源解析。该类方法起初被运用于追溯大气污染物来源, 现已经成功应用于农田土壤重金属源解析[47-48], 偶尔也用于设施菜地重金属溯源[15-17]。

主成分分析/多元线性回归法和因子分析/多元线性回归法是在常见的多元统计分析基础上与多元线性回归法结合、演变而成的两种模型[49]。Li等[50]便是在因子分析的基础上通过回归系数计算出污染源对农田重金属的贡献率。而绝对因子分析/多元线性回归法则是在前两者模型的基础上进行了绝对因子得分计算, 其对于简单污染源分析更为准确[51]。霍明珠等[52]基于APCS-MLR模型计算发现自然源对湘潭县农田土壤中Ni(86.73%)、Cu(87.87%)、Cr(89.67%)含量有影响。但由于污染来源信息不明确和可能存在负面贡献等问题, 该方法在针对复杂污染问题时, 其结果可能会出现贡献率大于100%或小于零的情况。

2.3 农田土壤重金属源解析方法比较

根据表2发现, 在农田土壤重金属定量源解析方法中, 源清单法所需数据量较少, 能直接反应各污染源贡献情况, 投入品输入通量分析更是适用于多种研究环境。但由于源清单法分析对象有限、计算复杂, 且只能针对已知污染源研究, 其局限性也相对明显, 实际应用过程中源清单法应用相对较少。陈雅丽等[53]针对2008-2018年土壤重金属源解析应用成果统计中源清单法应用占比仅为1.2%, 该方法未来大面积应用的可能性也较低。与源清单法相比, 受体模型法不受污染源相关环境因素影响, 不需要追溯各类污染源的排放因子和活动水平, 也无需考虑污染物迁移转化情况, 直接对受体环境介质进行分析测定, 操作简单, 现已应用于多种环境介质中, 效果良好, 应用前景广阔。对复杂污染源体系分析时, 作为目前主流重金属源解析方法的PMF和UNMIX两种受体模型法比其他方法准确性更高、普适性更强, 具有明显优势。但面对简单污染源时, 其分析过程就显得过于繁琐, 此时运用结合多元线性回归法的多元统计源解析法进行分析会更方便。

表2 农田土壤重金属定量源解析方法比较

3 结论与展望

目前, 设施菜地土壤重金属源解析方面存在方法应用少、定量研究分析不足、研究区域范围窄等缺陷, 有必要参考现有农田土壤重金属污染源解析方法, 筛选适用于设施菜地土壤的方法对其重金属污染进行溯源, 并利用定量源解析方法明确各污染源贡献度, 以期为未来设施菜地生产规划提供有效的理论依据。

此外, 尽管适用于设施菜地土壤重金属源解析的方法众多, 但到目前为止尚未存在一种能够适用于所有研究的源解析方法, 面对复杂污染源时, 受体模型法中PMF法和UNMIX法结果更可靠; 而污染源相对简单时, 结合多元线性回归法的多元统计源解析法效率更高。且每个现有方法都有局限之处, 无法保证其结果具有绝对准确性, 针对同一污染源, 运用不同方法分析时, 甚至可能会出现结果冲突。定性和定量方法结合, 多种定量方法组合使用, 能够弥补单一方法的不足, 并有效提高源解析结果的准确性, 明确污染源及其源贡献率, 使分析结果更具现实意义, 这将是设施菜地重金属源解析研究的趋势所在。制定和研究一套适用于不同污染情况的普适性源解析组合能够为污染精确定位和区域结构发展优化提供强有力的技术支撑, 进而从污染源头出发对设施菜地重金属污染进行有效控制, 改善设施菜地土壤环境质量和农产品品质。

[1] 李天来, 许勇, 张金霞.我国设施蔬菜、西甜瓜和食用菌产业发展的现状及趋势[J].中国蔬菜, 2019, (11): 6–9.

[2] 曹志强, 韦炳干, 虞江萍, 等. 设施农田土壤重金属污染评价及分区阈值研究[J].农业环境科学学报, 2020, 39(10): 2227–2238.

[3] ALI S, MUSTAFA S, HASAN Ö. Chemical fractionation, mobility and environmental impacts of heavy metals in greenhouse soils from Çanakkale, Turkey[J]. Environmental Earth Sciences, 2016, 75(4), 334: 1–11.

[4] 高波, 李红阳, 王凯, 等.设施菜地土壤污染现状及防治对策[J].安徽农业科学, 2017, 45(4): 64–66.

[5] TIAN K, HUANG B, XING Z, et al. In situ investigation of heavy metals at trace concentrations in greenhouse soils via portable X-ray fluorescence spectroscopy[J]. Environmental science and pollution research international, 2018, 25(11): 11011–11022.

[6] ANAS R, ABDEL-ILAH T, NOURA B, et al. Restoring the plant productivity of heavy metal-contaminated soil using phosphate sludge, marble waste, and beneficial microorganisms[J]. Journal of Environmental Sciences, 2021, 99(1): 210–221.

[7] WANG Pengcong, LI Zhonggen, LIU Jinling, et al. Apportionment of sources of heavy metals to agricultural soils using isotope fingerprints and multivariate statistical analyses[J]. Environmental Pollution, 2019, 249: 208–216.

[8] 曹见飞, 段欣荣, 吴泉源, 等.金矿区周边农田土壤重金属源解析研究——以焦家金矿为例[J].环境污染与防治, 2021, 43(5): 546–552.

[9] MUNIR H, SHAHEENN, JAFFAR M. Characterization, source identification and apportionment of selected metals in TSP in an urban atmosphere[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2006, 114(1/3): 573–587.

[10] MARYAM K, NEAMATOLAH K, MAHMOUD K, et al. Statistical source identification of major and trace elements in groundwater downward the tailings dam of Miduk Copper Complex, Kerman, Iran[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2012, 184(10): 6173–6185.

[11] YANG Xue, YANG Yong, WAN Yongyong, et al. Source identification and comprehensive apportionment of the accumulation of soil heavy metals by integrating pollution landscapes, pathways, and receptors[J]. Science of the Total Environment, 2021, 786: 147436.

[12] LEE P K, LIM J, JEONG Y J, et al. Recent pollution and source identification of metal(loid)s in a sediment core from Gunsan Reservoir, South Korea[J]. Journal of Hazardous Materials, 2021, 416: 126204.

[13] 柴冠群, 杨娇娇, 刘桂华, 等.高镉地质背景区设施菜地土壤镉生物有效性主控因子分析[J].生态与农村环境学报, 2021, 37(7): 917–923.

[14] 董达诚, 胡梦淩, 罗昱, 等. 陆良县菜地土壤重金属的污染评价及来源解析[J]. 环境污染与防治, 2021, 43(6): 732–737.

[15] JIA Mengmeng, ZHANG Yanxia, HUANG Biao, et al. Source apportionment of selenium and influence factors on its bioavailability in intensively managed greenhouse soil: A case study in the east bank of the Dianchi Lake, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2019, 170: 238–245.

[16] ZHANG Haidong, HUANG Biao, DONG Linlin, et al. Accumulation, sources and health risks of trace metals in elevated geochemical background soils used for greenhouse vegetable production in southwestern China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2017, 137: 233–239.

[17] TIAN Kang, HU Wenyou, XING Zhe, et al. Determination and evaluation of heavy metals in soils under two different greenhouse vegetable production systems in eastern China[J]. Chemosphere, 2016, 165: 555–563.

[18] LIAO Zhongbin, CHEN Yali, MA Jie, et al. Cd, Cu, and Zn accumulations caused by long-term fertilization in greenhouse soils and their potential risk assessment[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019, 16(15): 1–16.

[19] TIAN Kang, HUANG Biao, XING Zhe, et al. Geochemical baseline establishment and ecological risk evaluation of heavy metals in greenhouse soils from Dongtai, China[J]. Ecological Indicators, 2017, 72: 510–520.

[20] CHEN Zhikun, HUANG Biao, HU Wenyou, et al. Ecological- health risks assessment and source identification of heavy metals in typical greenhouse vegetable production systems in Northwest China[J]. Environmental science and pollution research international, 2021, 28: 42583–42595.

[21] 秦丽娟, 赵有益, 黎虹. 兰州市设施菜地土壤重金属污染程度及污染源[J]. 甘肃农业大学学报, 2019, 54(3): 125–133.

[22] 刘雅明, 王祖伟, 王子璐, 等. 长期种植对设施菜地土壤中重金属分布的影响及生态风险评估[J]. 天津师范大学学报(自然科学版), 2020, 40(6): 54–61.

[23] XU Li, LU Anxiang, WANG Jihua, et al. Accumulation status, sources and phytoavailability of metals in greenhouse vegetable production systems in Beijing, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2015, 122: 214–220.

[24] QIAN Xubin, XU Zuhui, GUO Wenmiao, et al. Accumulation status and sources of Hg in greenhouse vegetable production systems[J]. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2018, 186(4): 1–5.

[25] YU Peiying, QIAN Xubin, CUI Shuang, et al. Discrimination of as sources in greenhouse soils in northeast China based on multivariate statistics[J]. MATEC Web of Conferences, 2018, 175: 1–4.

[26] 李娇, 吴劲, 蒋进元, 等.近十年土壤污染物源解析研究综述[J].土壤通报, 2018, 49(1): 232–242.

[27] SHI Taoran, MA Jin, WU Fuyong, et al. Mass balance- based inventory of heavy metals inputs to and outputs from agricultural soils in Zhejiang Province, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 649: 1269–1280.

[28] FU Yuhao, LI Fengmei, GUO Shuhai, et al. Cadmium concentration and its typical input and output fluxes in agricultural soil downstream of a heavy metal sewage irrigation area[J]. Journal of hazardous materials, 2021, 412: 125203.

[29] 闫颖, 张晓文, 郭波莉.铅-镉-锌-汞稳定同位素在重金属污染源解析中的研究进展[J].环境化学, 2020, 39(10): 2712–2721.

[30] WANG Jin, WANG Lulu, WANG Yuxuan, et al. Emerging risks of toxic metal(loid)s in soil-vegetables influenced by steel-making activities and isotopic source apportionment[J].Environment International, 2021, 146: 106207.

[31] 肖文丹, 叶雪珠, 张棋, 等.基于稳定同位素与多元素的土壤铅污染源解析[J].中国环境科学, 2021, 41(5): 2319–2328.

[32] 陈锦芳, 方宏达, 巫晶晶, 等.基于PMF和Pb同位素的农田土壤中重金属分布及来源解析[J].农业环境科学学报, 2019, 38(5): 1026–1035.

[33] CHEN Lian, ZHOU Shenglu, WU Shaohua, et al. Combining emission inventory and isotope ratio analyses for quantitative source apportionment of heavy metals in agricultural soil[J]. Chemosphere, 2018, 204: 140–147.

[34] 白一茹, 张兴, 赵云鹏, 等.基于GIS和受体模型的枸杞地土壤重金属空间分布特征及来源解析[J].环境科学, 2019, 40(6): 2885–2894.

[35] 高园园, 张海军, 孔璐璐, 等.丹江口库区农田土壤重金属分布和来源解析[J].环境科学与技术, 2020, 43(8): 211–218.

[36] PAATERO P, TAPPER U. Positive matrix factorization: A non‐negative factor model with optimal utilization of error estimates of data values[J]. Environmetrics, 1994, 5(2): 111–126.

[37] 宁翠萍, 李国琛, 王颜红, 等.细河流域农田土壤重金属污染评价及来源解析[J].农业环境科学学报, 2017, 36(3): 487–495.

[38] HEIDARI M, DARIJANI T, ALIPOUR V. Heavy metal pollution of road dust in a city and its highly polluted suburb; quantitative source apportionment and source- specific ecological and health risk assessment[J]. Chemosphere, 2021, 273: 129656.

[39] MAGESH N. S, Tiwari A, Botsa S M, et al. Hazardous heavy metals in the pristine lacustrine systems of Antarctica: Insights from PMF model and ERA techniques[J]. Journal of Hazardous Materials, 2021, 412: 125263–125263.

[40] FEI Xufeng, LOU Zhaohan, XIAO Rui, et al. Contamination assessment and source apportionment of heavy metals in agricultural soil through the synthesis of PMF and GeogDetector models[J]. Science of the Total Environment, 2020, 747: 141293.

[41] XIE Xiaofan, LIU Yuexian, QIU Hui, et al. Quantifying ecological and human health risks of heavy metals from different sources in farmland soils within a typical mining and smelting industrial area[J]. Environmental Geochemistry and Health, 2020, doi: 10.1007/s10653-020-00731-y.

[42] 何卓识, 李超灿, 张靖天, 等.受体模型在湖泊沉积物中PAHs、PFASs和OCPs源解析比较[J].环境工程技术学报, 2018, 8(3): 231–240.

[43] 段淑辉, 周志成, 刘勇军, 等.湘中南农田土壤重金属污染特征及源解析[J].中国农业科技导报, 2018, 20(6): 80–87.

[44] ALIDADI R, MANSOURI N, HEMASI H A, et al. Source apportionment of heavy metal with UNMIX in ambient air of Ahvaz City, Southwest of Iran[J]. International Journal of Environmental Science and Technology, 2021, doi: 10.1007/S13762-021-03206-4.

[45] MOHAMMAD S G, AMBA S. Source apportionment of groundwater pollution using Unmix and Positive Matrix Factorization[J]. Environmental Processes, 2019, 6(2): 457–473.

[46] 卢鑫, 胡文友, 黄标, 等.基于UNMIX模型的矿区周边农田土壤重金属源解析[J].环境科学, 2018, 39(3): 1421–1429.

[47] LIAQAT A, ABDUR R, SEEMA A K, et al. Geochemical control of potential toxic elements (PTEs), associated risk exposure and source apportionment of agricultural soil in Southern Chitral, Pakistan[J]. Microchemical Journal, 2019, 147: 516–523.

[48] 胡恭任, 黄华斌, 林承奇, 等. 九龙江流域稻田土壤重金属分布特征及来源解析[A]//中国土壤学会土壤环境专业委员会. 中国土壤学会土壤环境专业委员会第二十次会议暨农田土壤污染与修复研讨会摘要集. 中国土壤学会土壤环境专业委员会: 中国土壤学会土壤环境专业委员会, 2018.

[49] BHUYAN P, DEKA P, PRAKASH A, et al. Chemical characterization and source apportionment of aerosol over mid Brahmaputra Valley, India[J]. Environmental pollution, 2018, 234: 997–1010.

[50] LI Siyue, JIA Zhongmin. Heavy metals in soils from a representative rapidly developing megacity (SW China): Levels, source identification and apportionment[J]. Catena An Interdisciplinary Journal of Soil Science Hydrology Geomorphology Focusing on Geoecology & Landscape Evolution, 2018, 163: 414–423.

[51] ZHANG Lixun, ZHU Guangyu, GE Xin, et al. Novel insights into heavy metal pollution of farmland based on reactive heavy metals (RHMs): pollution characteristics, predictive models, and quantitative source apportionment[J]. Journal of Hazardous Materials, 2018, 360: 32–42.

[52] 霍明珠, 高秉博, 乔冬云, 等. 基于APCS–MLR受体模型的农田土壤重金属源解析[J]. 农业环境科学学报, 2021, 40(5): 978–986.

[53] 陈雅丽, 翁莉萍, 马杰, 等. 近十年中国土壤重金属污染源解析研究进展[J]. 农业环境科学学报, 2019, 38(10): 2219–2238.

Research advances in the source apportionment techniques of heavy metal pollution in soil of greenhouse vegetable fields

Zhang Xu1, SONG Xueying1, 2, *, YOU Mingchao1, Zhang Huiyu1, ZHAO Xiaoxu2

1.Key Laboratory of Regional Environment and Eco-Remediation of Ministry of Education, Shenyang University, Shenyang 110044, China 2. Key Laboratory of Ecological Environment and Information Atlas (Putian University),Fujian Provincial University,Putian 351100, China

Greenhouse vegetable production is currently one of the main agricultural planting methods. The heavy metal pollution is the relatively prominent problem in the greenhouse vegetable field which is under a semi-closed state with high temperature, high humidity and high fertilizer input. Due to the complexity of soil environment, and the diversity of sources and the specificity of distribution of heavy metal pollution, a comprehensive and detailed system for the source apportionment of heavy metals in soils has not been established. Little is reported in literature on the source apportionment of heavy metal pollution in greenhouse vegetable fields. In this paper, the application of source apportionment of heavy metals in greenhouse vegetable fields was reviewed based on the related literature. In view of the limited application of quantitative source apportionment of heavy metals in greenhouse vegetable fields, several suitable methods were recommended and their advantages and disadvantages were summarized. Meantime, the prospect of the research on the source apportionment methods of heavy metals in greenhouse vegetable fields was put forward, so as to provide the technical support to solve the problem of heavy metal pollution in greenhouse vegetable fields from the source.

greenhouse vegetable field; soil; heavy metal; source apportionment

10.14108/j.cnki.1008-8873.2024.01.025

X171.5; S15

A

1008-8873(2024)01-211-07

2021-08-16;

2021-11-15

国家自然科学基金项目(41771200); 沈阳市中青年人才支持计划(RC190371); 生态环境及其信息图谱福建省高等学校重点实验室开放基金资助项目(ST18001); 福建省新型污染物生态毒理效应与控制重点实验室开放基金资助项目(ST21003)

张旭(1997—), 女, 辽宁大连人, 硕士, 主要从事污染环境修复技术研究, E-mail: 973883171@qq.com

通信作者:宋雪英, 女, 博士, 教授, 主要从事污染环境修复技术与土壤生态毒理学研究, E-mail: songxy2046@163.com

张旭, 宋雪英, 由明超, 等. 设施菜地土壤重金属污染源解析技术研究进展[J]. 生态科学, 2024, 43(1): 211–217.

Zhang Xu, SONG Xueying, YOU Mingchao, et al. Research advances in the source apportionment techniques of heavy metal pollution in soil of greenhouse vegetable fields[J]. Ecological Science, 2024, 43(1): 211–217.