基于APCS-MLR模型的煤矿开采对地下水的影响定量识别

中国煤炭与水资源储量呈逆向分布,煤炭基地水资源相对短缺,生态环境脆弱。随着煤炭资源的大规模和高强度开发,区域地下水环境问题越发凸显。为定量识别煤矿开采对地下水的影响程度,以蒙东能源基地某矿区为例,通过采集矿区周边地下水化学样品进行测试,系统分析了研究区地下水水化学特征,采用相关性分析、PCA等多元统计方法确定了地下水的影响因子,据此建立了基于绝对因子得分-多元线性回归法(APCS-MLR)的定量识别模型,对研究区地下水受煤矿开采的影响贡献进行了计算分析。结果显示:研究区浅层地下水pH值为6.52~7.86,平均7.27,TDS为126.14~2240.34mg/L,平均为638.18 mg/L。主要阳离子平均含量Na^(+)>Ca^(2+)>Mg^(2+)>K^(+),主要阴离子平均含量HCO_(3)^(-)>Cl^(-)>SO_(4)^(2-)>NO_(3)^(-)。其中Cl^(-)和SO_(4)^(2-)的含量分别为4.25~779.77 mg/L和0~483.20 mg/L,其变异系数均大于100%。SO_(4)^(2-)与Na^(+)、Ca^(+)、Mg^(2+)、Cl^(-)存在显著正相关关系(r>0.72,P<0.01),TDS与SO_(4)^(2-)、Na^(+)、Ca^(+)、Mg^(2+)、Cl^(-)存在显著正相关关系。多项指标显示研究区地下水水质已经受到了煤矿开采的影响。主成分分析(PCA)解析了4个地下水影响因子,分别为煤炭开采影响因子、自然因素的硅酸盐溶解因子、自然因素的反硝化作用和农业活动的化肥使用,其占总荷载的37.061%、16.067%、14.807%和8.775%。以SO_(4)^(2-)作为煤矿开采对地下水影响的表征因子,构建了SO_(4)^(2-)来源计算分析的APCS-MLR定量识别模型。通过最小二乘法计算得到模型的各项参数,确定SO_(4)^(2-)的实际浓度和预测浓度拟合曲线为y=0.9716x+2.9702(R^(2)=0.9759),说明构建的回归方程符合实际,效果良好。据此计算了4个地下水影响因子的贡献比分别为79.3%、6.06%、2.00%和9.96%,其他未识别的因子占比2.67%。分析了煤矿开采影响地下水水质的主要方式为形成降落漏斗影响周边水化学场以及外排含有特殊组分的矿井水进而影响地下水水质。因此需要采取合理措施控制煤矿开采产生的降落漏斗范围继续扩大,必要时对已经产生的漏斗进行恢复治理,同时加强对高盐、高SO_(4)^(2-)矿井水的处理和排放管理,研究成果可为煤炭绿色开发和环境高质量发展提供技术支持。

APCS-MLR结合PMF模型的塔里木河上游沉积物重金属源解析与风险评估

为探究塔里木河上游沉积物中重金属的污染来源及潜在生态风险,选取上游阿拉尔—沙雅段表层沉积物为研究对象,测定Cu、Fe、Zn、Pb、As、Cr、Cd、Mn和Ni等9种重金属的含量,分析其污染及空间分布特征.结合相关性分析、聚类分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分析(PMF)等解析污染来源及其贡献,运用富集系数法、地质累积指数法、沉积物污染指数法和沉积物质量基准法(SQG)对重金属进行了风险评估.结果表明,除As外,Cu、Fe、Zn、Pb、Cr、Cd、Mn和Ni的平均含量均超过背景值;空间上重金属含量较高的采样点基本都出现在河流汇合处及人类活动的密集区.相关性分析、聚类分析和PCA/APCS分析表明,塔里木河上游沉积物的重金属来源主要有3类,第Ⅰ类中Cu、Fe、Zn、Pb、Mn和Ni可能代表禽类粪便和自然来源;第Ⅱ类中As、Cd和Ni可能代表农业活动源;第Ⅲ类中Pb和Cr可能代表交通活动源.APCS-MLR和PMF模型表明,源贡献率最高的是农业活动源,贡献率分别为63.20%和52.36%;养殖和自然来源、交通活动源是解析出的其他2个源,APCS-MLR和PMF解析得到的贡献率分别为10.80%、26.00%和36.09%、11.55%.风险评估方法均表明Cd和Ni处于轻度污染,偶尔会产生生物毒性效应;Zn无污染,生物毒性效应很少发生;塔里木河上游沉积物整体为自然-低风险水平,但样点TH1、TH4和TH7可能存在潜在生态风险.

芙蓉李果实成熟期间的综合品质评价指标筛选与表观预测模型构建

目的科学评价芙蓉李果实成熟期间的营养品质,建立色度值表观特征与营养品质的关系。方法以福建省主栽品种芙蓉李为研究对象,对其成熟期间果糖、葡萄糖、蔗糖、苹果酸、奎尼酸、琥珀酸、柠檬酸、富马酸、矢车菊素-3-芸香糖苷、矢车菊素-3-葡萄糖苷、多酚、黄酮、类胡萝卜素等13个品质指标进行分析和综合评价。结果芙蓉李成熟期间,各品质指标的含量变化存在显著差异(P<0.05),综合运用相关分析、因子分析、绝对因子分析-多元线性回归(absolute principal component scores-multiple linear regression,APCS-MLR)分析筛选可反映芙蓉李综合品质的主要指标。因子分析提取出3个主因子,贡献率分别为52.677%、23.468%、11.649%,累计贡献率为87.794%。综合APCS-MLR等数理统计分析,主因子1主要对果糖、矢车菊素-3-芸香糖苷、矢车菊素-3-葡萄糖苷贡献较大,贡献率分别为53.00%、73.85%、55.54%;主因子2主要对蔗糖、富马酸、果糖、柠檬酸的贡献率较大,分别为28.26%、18.70%、16.14%、15.59%;主因子3主要对多酚(29.13%)和黄酮(28.28%)有较大贡献率;选取3个主因子总贡献率高于60%的果糖、葡萄糖、矢车菊素-3-芸香糖苷、矢车菊素-3-葡萄糖苷作为综合品质评价的主要指标。分别对已筛选出的4个主要评价指标与色度值进行多元线性逐步回归分析,建立4个主要指标与色度值的表观预测模型,各模型均具有较好的拟合度,预测值与实测值的均方根误差较小;进一步验证结果表明,通过色度值对4个指标的预测具有较高的可靠性和准确性。结论本研究筛选出的主要指标及预测模型可更加简单、便捷地评价芙蓉李果实成熟期间的综合品质。

河南荥阳市耕地土壤重金属分布特征及来源解析

耕地质量关系着人民生活,而重金属是影响耕地质量的重要因素之一。根据全国土壤污染状况调查显示,中国耕地环境状况不容乐观,对耕地的重金属调查分析迫在眉睫。但仅简单地对重金属含量水平及来源类型进行判断已不足以为区域土壤重金属污染治理提供支持,而通过对各类污染源贡献率的定量计算,不仅可以明确农田土壤重金属分布特征,同时可判别污染源类别及来源,从而识别优先控制的污染元素,为重金属污染精准管控提供关键信息。本文采集河南荥阳市耕地表层土壤样品(0~20cm),应用电感耦合等离子体质谱和发射光谱法(ICP-MS/OES)、原子荧光光谱法(AFS)及离子选择电极法(IES)对As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属进行测试和p H分析;利用多元统计、绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区8种重金属污染含量空间分布特征及来源,利用富集因子和地累积指数开展土壤污染评价。结果表明:(1)耕地土壤中重金属含量整体偏高。除Cr外,其他元素为郑州市土壤背景值的1.04~1.40倍,其中Cd的累积效应较明显。(2)研究区重金属高值区主要分布于荥阳市城区周边。(3)基于富集因子法、相关性分析、主成分分析及APCS-MLR源解析结果显示,研究区重金属主要有三个来源:自然源对Ni、As、Cu、Cr的贡献率分别为98%、94%、80%及63%;工业源对Cd的贡献率为78%;其他源则主要是农业化肥源、燃煤源的混合源,对Cr、Pb、Hg的贡献率分别为37%、35%及33%。(4)地累积指数表明,研究区各重金属以无污染为主,而Cd超标率最高,其中度、中-重度污染、重度污染样点数分别为19个、5个及3个,并存在1个极重度污染样点。综上,Cd在研究区耕地中富集较明显,为潜在的主要污染元素;工业源、自然源、农业化肥源及燃煤源是重金属的主要来源,表明人类活动已对研究区耕地产生影响,需采取措施避免该影响进一步加剧。

化学计量学——光度法在食品多组份分析中的应用评述

本文对化学计量学光度法在食品多组分分析中的应用进行了评述,并简要介绍和讨论了多元线性回归、因子分析法、主成分回归、偏最小二乘法、卡尔曼滤波、人工神经网络及其在食品分析中的应用。引用文献90篇。

暴雨期间秦淮河水质特征及其污染源解析

为深入探究暴雨前后秦淮河的水质变化,对造成河道污染的污染源进行识别,对秦淮河5个监测断面在无雨期和暴雨期的水质进行统计分析。文章利用箱线图和相关性分析对不同时期秦淮河水质指标的变化进行了分析;利用APCS-MLR和PMF模型对不同污染源的贡献率进行计算。结果表明,暴雨期,秦淮河的CODMn、NH_(4)^(+)-N和TN的浓度高于无雨期,其中NH_(4)^(+)-N的变化率最大,DO低于无雨期;相比无雨期,暴雨期下DO与CODMn、NH_(4)^(+)-N和TN的负相关性增加。APCS-MLR结果显示,暴雨期时,河道内源污染、城市面源污染、点源污染及未识别污染对秦淮河水质变化的贡献率分别为61.239%、27.287%、7.739%及3.735%;PMF模型结果显示,暴雨期时,河道内源污染、城市面源污染及点源污染对秦淮河水质变化的贡献率分别为62.934%、23.489%及13.577%。2种模型的结果相近,具有较高的准确性。该结果可为秦淮河暴雨期污染控制提供对策。

新疆民丰县西部绿洲区地下水水质影响因素分析

为掌握新疆民丰县西部绿洲区地下水水化学特征及水质主要影响因素,基于现场井口直接采集的地下水水样,使用现场检测法及实验室测试法相结合得到的24组地下水水样检测数据,运用杜罗夫图研究水化学特征,通过主成分分析法提取水质特征指标,并结合绝对主成分得分-多元线性回归法(APCS-MLR)量化分析地下水水质影响因素。结果表明,研究区地下水整体呈弱碱性微咸水。水中主要阳离子按均值排序依次均为Na^(+)>Ca^(2+)>Mg^(2+)>K^(+),主要阴离子排序分别为SO_(4)^(2-)>Cl^(-)>HCO_(3)^(-)(潜水)与Cl^(-)>SO_(4)^(2-)>HCO_(3)^(-)(承压水),水化学类型以SO_(4)·Cl^(-)Na·Mg型为主;研究区水质特征指标为Na^(+)、Cl^(-)、SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、Ca^(2+)、F^(-)、As、溶解性总固体(TDS)和总硬度(TH);地下水水质不仅受到水-岩相互作用与蒸发浓缩作用(自然环境作用),还受农牧业-生活污水(对潜水与承压水的贡献率分别为19.68%与22.14%)的影响。

典型高原城市绿地土壤重金属特征评价及分析

绿地重金属污染因严重危害生态环境和人体健康而备受关注。文章为了解典型高原城市(拉萨)绿地土壤环境状况,对绿地105个表层土壤重金属(Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg)的分布特征及污染状况进行分析评价,应用绝对主成分得分-多元线性回归模型对重金属来源进行解析。结果表明,研究区绿地中Cu、Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As及Hg含量分别为31.00、43.00、18.00、70.00、33.70、0.15、18.00和0.079 mg/kg,是城市背景值的1.41、1.02、0.86、1.08、1.09、1.25、0.90和0.87倍,但远低于《绿化种植土壤》(CJ/T 340-2016)限值。元素Cu、Zn、Pb和Cd在道路绿地含量最高,元素Cr、Ni与As在各个类型绿地中含量无显著差异,元素Hg在公园绿地含量最高且变异系数大。研究区内梅罗综合污染指数值为1.96,为轻度污染;8种重金属地积累指数均值均小于0,未受到污染;综合潜在生态风险指数为140.13,生态风险低,绿地环境质量良好。交通源对Cu、Zn、Pb和Cd元素的贡献率分别为36.78%、73.55%、82.24%、95.21%;自然源对Cu、Cr、Ni、As的贡献率达到了59.64%、90.47%、97.00%、78.71%;大气沉降和农牧业混合源对Hg的贡献率最大,为74.24%。需关注绿地的主要风险因子Hg与Cd,防止其在土壤中进一步累积。

基于APCS-MLR和PMF的污灌与工业复合区农田土壤重金属来源解析

基于开封市污灌与工业复合区农田表土样品,测定8种重金属(Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb、As和Hg)含量,利用绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)模型和正定矩阵因子分解(PMF)模型,结合相关性分析和系统聚类分析对土壤重金属来源和贡献率进行解析.结果表明:①研究区ω(Cr)、ω(Ni)、ω(Cu)、ω(Zn)、ω(Cd)、ω(Pb)、ω(As)和ω(Hg)平均值分别为52.19、25.00、42.03、323.53、1.79、53.45、9.43和0.20 mg·kg^(-1),其中Cr、Ni和As低于潮土背景值,Cu、Zn、Cd、Pb和Hg高于潮土背景值.②8种重金属有4种来源:自然源、农业污水灌溉源、工业大气沉降源和交通运输源,Cr和Ni主要为自然源,Cu、Zn、Cd和Pb主要为农业污水灌溉和交通运输,As主要为自然源和农业污水灌溉,Hg主要为工业大气沉降.③APCS-MLR和PMF源解析结果表明工农业活动是研究区土壤重金属的主要来源.研究区9个采样小区APCS-MLR平均贡献率为76.01%(自然源和农业污水灌溉源)、22.71%(工业大气沉降源和交通运输源)和1.28%(未知源),PMF平均贡献率为59.66%(自然源和农业污水灌溉源)和40.34%(工业大气沉降源和交通运输源),其中LZ、XZ、NLT、PT、YLZ和BC的两种模型源解析结果基本一致,WL在APCS-MLR模型更优,SG和QT在PMF模型更优.研究结果可为土壤重金属污染防治和环境修复提供科学依据.

基于PCA-APCS-MLR模型的西藏扎西岗湿地土壤重金属风险评价及来源解析

扎西岗湿地是典型的高原草甸沼泽湿地,也是拉萨市重要的生态功能保护区。西藏特殊的气候与地形造成湿地生态环境极其脆弱,因此对西藏湿地的研究尤为重要。为准确评估扎西岗湿地土壤中重金属的污染现状及解析污染源,采集扎西岗湿地18个表层土壤样品,分析Cr、Ni、Zn、Pb、Cd、As和Hg 7种重金属元素的含量,利用地累积指数(Igeo)和污染负荷指数(PLI)法评价污染情况,基于PCA分析,结合APCS-MLR模型,解析重金属的污染来源。结果表明:(1)扎西岗湿地表层土壤中Cr和Ni含量均低于西藏土壤背景值,其余5种重金属含量都存在不同程度的累积;与《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(GB 15618—2018)》的风险筛选值相比,除Cd和As有一定程度超标外,其他5种元素的测定值均未超标。(2)地累积指数表明,除Cd和Hg外,其他5种元素污染等级均为清洁(Igeo<0);污染负荷指数评价表明,研究区整体PLI为1.44,属于轻微生态危害,两种评价均表明,Cd和Hg为研究区主要污染元素,应引起重视并加强日常监测。(3)扎西岗湿地土壤重金属来源主要为工业-交通混合源、自然源、农业-燃煤混合源,Ni、Zn、Pb、Cd和As主要来源于工业-交通混合源,Cr主要来源为自然源,Hg的来源主要受农业和燃煤等人类活动的影响。

基于APCS-MLR和PMF模型解析黄河下游文化公园土壤重金属污染特征及来源分析

选取黄河下游典型人类扰动区———黄河文化公园为研究区域,系统采集表层土壤样品,测定土壤中7种(Cr、Ni、Cu、Zn、Cd、Pb和As)重金属含量,利用地累积指数研究公园土壤重金属污染特征,应用克里格空间插值法、绝对因子分析-多元线性回归模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型解析黄河文化公园土壤重金属的来源.结果表明,研究区表层土壤重金属(Cd、Zn、Cu、Pb和As)含量平均值高于黄河下游潮土区土壤元素背景值,分别是背景值的4.62、1.78、1.41、1.08和1.03倍.除Zn外,其他元素含量均低于黄河流域沿线不同区域土壤相应元素值.7种元素地累积指数递减趋势为:Cd>Zn>Cu>Ni>Pb>As=Cr,元素Cd属于偏中污染,在表层土壤中积累明显.空间分布特征及源解析结果显示,Cr、Ni和Cu为自然源因子,主要受成土母质影响;Cd和Pb为交通源,Zn和As属于受少量人类活动和自然叠加影响的混合源.APCS-MLR的分析结果显示:自然源贡献率为46.67%,交通源贡献率为24.11%,混合源贡献率为16.12%,其他源贡献率为13.10%;PMF模型解析结果表明:自然源贡献率为35.50%,交通源贡献率为35.48%,混合源贡献率为29.02%.该研究对黄河沿线生态旅游开发及环境风险管控提供支撑.

西北旱区盐湖盆地地下水化学组分源解析

为实现对吉兰泰盐湖盆地地下水污染源的识别与管理,系统采集区域内71个地下水样品,测定16项地下水质关键指标;以GB T 14848—2017《地下水质量标准》中的Ⅲ类标准为依据确定特征污染物,利用因子分析(FA)确定地下水水质指标的因子分类,以地质统计学插值绘图揭示不同污染源的空间分布特征,运用APCS-MLR(绝对主成分得分多元线性回归)量化不同污染源的贡献率.结果表明:研究区内ρ(Cr 6+)、ρ(As)、ρ(NH 4+)、ρ(F-)、ρ(Cl-)、ρ(NO 2-)、ρ(COD Mn)、ρ(TDS)、pH等9项地下水水质指标均存在超标现象,其中ρ(NH 4+)、ρ(Cl-)、ρ(F-)超标较为严重.通过因子分析法筛选出影响研究区地下水水质的6个公因子,即溶滤-富集作用因子(F 1,贡献率为24.61%)、农业活动因子(F 2,贡献率为20.38%)、原生地质-农业生产、生活污染因子(F 3,贡献率为11.72%)、工业生产污染因子(F 4,贡献率为10.38%)、地质环境背景因子(F 5,贡献率为10.78%)、原生地质因子(F 6,贡献率为10.61%),其中F 1、F 5、F 6为环境影响因子,F 2、F 3、F 4为人类活动影响因子.采用因子得分函数计算得到因子得分,巴音乌拉山一带整体污染因子得分较高,乌兰布和沙漠存在点状高值区,图格力高勒沟谷上游也存在一定程度的污染,而盐湖盆地东南大部分区域水质相对较好,其分布与变化受到天然因素和人类活动的双重影响.利用APCS-MLR得到各水质指标预测值与实测值的R 2(线性拟合优度)均大于0.7,APCS-MLR可较好地评估各因子对水质的贡献率.研究显示,因子分析与APCS-MLR相结合可以有效地对地下水化学组分进行定性识别与定量解析.

石河子-昌吉地区地下水水质时空变化及污染源解析

为了探明新疆石河子-昌吉地区地下水水质时空变化并解析污染源,综合运用基于香农熵的贝叶斯水质评价模型、Spearman秩相关系数、主成分分析和绝对主成分得分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)等方法,对23眼原位井2016~2021年逐年地下水水质数据进行分析.结果表明:(1)研究区多年地下水水质状况总体较好,潜水水质类别以Ⅰ类和Ⅱ类为主,承压水主要为Ⅰ类.(2)从时间看,2016年和2017年分别为潜水和承压水水质变化的关键时间节点,Ⅳ类和Ⅴ类水仅出现在节点之前,之后在Ⅰ~Ⅲ类水范围内波动.(3)从空间看,潜水水质优劣排序为:石河子市≈呼图壁县>玛纳斯县>昌吉市;承压水为:石河子市≈昌吉市>呼图壁县>玛纳斯县.(4)研究区多年地下水水质类别和主要水质指标在时空变化上基本对应,且异质性较强.(5)潜水水质主要受到溶滤作用(67.30%)、溶滤-迁移作用(10.89%)和农业-生活污染(9.44%)的影响,溶滤-富集作用(52.08%)、农业-生活污染(16.06%)和碱性环境的离子交换作用(12.64%)对承压水水质影响较大.尽管研究区多年水质状况整体呈改善趋势,但未来玛纳斯县北部149团的地下水盐化问题需重点关注.

基于APCS-MLR和PMF模型的煤矸山周边耕地土壤重金属污染特征及源解析

以重庆市南川区某煤矸山周边耕地土壤为研究对象,运用内梅罗指数法和地累积指数法分析土壤重金属污染水平和分布特征,并采用绝对因子得分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解(PMF)模型,探析研究区土壤重金属来源及其贡献率.结果表明,下游区土壤中8项重金属均值含量均高于上游区,其中Cu、 Ni和Zn含量显著高于上游区(P<0.05).内梅罗综合污染指数表现为:下游区(1.22)>上游区(0.95),重金属污染程度由大到小表现为:Cd>Cu>Hg、 As、 Pb、 Cr、 Ni和Zn.地累积指数由大到小表现为:Cd>As>Cu=Hg>Ni>Zn=Cr>Pb.源解析表明,研究区土壤中Cu、 Ni和Zn主要受煤矸山堆存影响,APCS-MLR模型的贡献率分别为49.8%、 94.5%和73.2%,PMF模型的贡献率分别为62.8%、 62.2%和63.1%;Cd、 Hg和As主要受农业和交通混合源影响,APCS-MLR模型的贡献率分别为49.8%、 94.5%和73.2%,PMF模型的贡献率分别为62.8%、 62.2%和63.1%;Pb和Cr主要受土壤母质等自然因素影响,APCS-MLR模型的贡献率分别为66.4%和94.7%,PMF模型的贡献率分别为42.7%和47.7%.APCS-MLR和PMF模型源解析结果基本一致.

银川市黄河滩区土壤重金属污染特征、生态风险评价与来源解析

为了解银川市黄河滩区土壤重金属污染现状及来源,采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定了银川市黄河滩区共92个采样点土壤样品中Zn、Cu、Cr、Pb、Ni、Cd、As和Mn这8种重金属的含量,采用富集因子、地累积指数法与潜在生态风险指数法对重金属污染特征进行分析和评价,并结合相关性分析、绝对主成分-多元线性回归受体模型(APCS-MLR)、正定矩阵因子分解(PMF)模型和地统计学对土壤重金属进行来源解析.结果表明,Cu和Pb含量平均值低于银川市土壤背景值,Zn、Cr、Ni、Cd、As和Mn含量平均值分别是背景值的1.28、1.06、1.08、1.79、1.11和1.19倍,所测8种重金属元素含量平均值均低于农用地土壤污染风险筛选值;不同用地类型之间重金属含量平均值表现为:荒地>退耕地>林地>耕地;研究区Zn和Cd呈轻微富集,其余6种元素无富集;Cd属于中度潜在生态风险水平,其余重金属处于轻度水平;联合受体模型表明交通和农业等人为活动来源对Zn和Cd的贡献较大,其余重金属受土壤母质等自然源影响较大.研究结果可为银川市黄河生态保护与可持续发展提供科学依据.

典型行业再利用土壤重金属含量分布、来源解析及生态风险评价

为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、 Pb、 Cu、 Zn、 Ni、 Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解模型(PMF)解析其污染来源.结果表明:(1)研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、 Pb、 Cu、 Zn、 Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、 2.34、 2.91、1.20、 3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.(2)研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1(Cu、 Zn和Pb)为金属制品和汽车制造混合源,源2(Ni和Cd)为电镀企业来源,源3(Hg)主要为化工企业来源,源4(As)为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.(3)地累积指数由大到小表现为:Hg(1.54)>Ni(1.32)>Cd(1.21)>Cu(0.96)>Pb(0.64)>Zn(-0.33)>As(-1.02);潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、 Ni和Cd的污染值得进一步关注.

APCS-MLR结合PMF模型解析厦门杏林湾近郊流域沉积物金属来源

城市化、工业化和农业集约化的快速发展,导致排入近郊流域水体中的金属不断增多.为了及时阻断污染源头,制定有针对性的风险缓解措施,准确识别和量化复杂环境内沉积物中金属的污染来源显得尤其重要.对厦门杏林湾近郊流域水系表层沉积物中14个金属元素(Cd、Cu、Sr、Zn、U、Pb、Th、Ni、Be、Co、Cr、Rb、V和Mo)含量进行分析测定.综合运用相关性分析、聚类分析、绝对主成分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解法(PMF)等多种方法,识别和定量解析污染源及贡献.近郊流域水系沉积物中大部分金属元素含量超过厦门市C层土壤环境背景值,各金属在不同区域(许溪、苎溪、后溪和杏林湾)分布存在差异,平水期和丰水期的苎溪区域样点的表层沉积物中,变异系数大的Cr、Cu、Zn、Mo和Cd元素含量比其他区域的含量高,其中,Cu和Cd污染较为严重;丰水期的整体区域沉积物中金属的富集程度相比于平水期有所下降,Cu和Cd在两个时期均为显著富集;相关性分析、聚类分析和主成分分析表明,杏林湾近郊流域水系表层沉积物中金属污染来源较为复杂.Ni、Cu、Zn和Pb主要来源于采矿活动;Be、Rb、Th和U均由自然源控制;Mo和Cr主要来源于工业活动;Co、V和Sr以海源为主;Cd以农业生产影响为主.APCS-MLR和PMF模型分析结果表明,水系表层沉积物中金属来源分为5种,人类活动排放的贡献率达到52.57%,其中采矿活动、工业生产和农业活动的贡献率分别为17.72%、19.09%和15.77%;自然输入的贡献率为47.43%,其中自然源和海源的贡献率分别为16.73%和30.7%.

基于乡镇尺度的地质高背景区耕地土壤重金属来源分析与风险评价

西南地区由于广泛发育碳酸盐岩导致土壤重金属具有天然的高背景属性,在重金属地质高背景区开展生态风险评价和识别重金属潜在来源对土壤污染防治、农产品安全保障具有重要意义.基于乡镇尺度,在重庆市奉节县青龙镇采集耕地表层土壤样品307件,分析了土壤As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn重金属含量及pH,采用地统计学,绝对因子分析-多元线性回归(APCS-MLR)受体模型探讨研究区域内8种重金属污染空间分布特征及来源,利用内梅罗指数(P综)和潜在生态风险指数(RI)开展土壤风险评价.结果表明,耕地土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni和Zn的平均值和中位数超过重庆市土壤背景值,其中Cd、As累积效应较为明显.与农用地土壤筛选值相比,Cd超标率最高,达52.12%.土壤中重金属含量空间分布格局呈现出南部整体高,高值区呈条带状分布;北部整体低,高值区呈点状分布.APCS-MLR模型表明研究区耕地土壤重金属Cr、Zn、Ni和Cu以自然来源为主,主要受地质背景控制,贡献率分别为86.62%、85.46%、76.44%和64.34%;As、Pb和Hg的来源以工业源为主,受煤矿和硫铁矿开发利用活动影响,贡献率分别为74.63%、61.90%和73.49%;Cd受自然源和工业源影响相差不大,贡献率分别为47.74%和39.56%.内梅罗指数显示土壤Cd污染程度最高,轻度以上污染占27.04%;潜在生态危害指数表明,研究区以轻微风险和中等风险为主,中等以上风险区主要位于东南部工业源周边区域,Cd和Hg是主要生态危害元素.总体来看,研究区中等以上风险区主要由矿产和工业活动引起,而地质背景导致的土壤重金属污染主要为轻微-中度污染.