宜宾市某茶园土壤潜在毒性元素污染评价及源解析

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0387

中国农学通报 ›› 2021, Vol. 37 ›› Issue (18): 75-84.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2020-0387

所属专题：土壤重金属污染；资源与环境；园艺

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

宜宾市某茶园土壤潜在毒性元素污染评价及源解析

程强强¹^,²(), 王哲¹^,²^,³(), 易发成¹^,², 孙卿¹^,², 张怡萍¹^,², 蒋虎¹^,², 王成霞¹^,²

¹西南科技大学环境与资源学院,四川绵阳 621010
²固体废物处理与资源化教育部重点实验室,四川绵阳 621010
³中国科学技术大学地球和空间科学学院,合肥 230026

收稿日期:2020-08-21 修回日期:2020-12-18 出版日期:2021-06-25 发布日期:2021-07-13
通讯作者: 王哲
作者简介:程强强,男,1996年出生,山西孝义人,硕士研究生,主要从事土壤污染修复。通信地址：621010 四川省绵阳市西南科技大学,E-mail： chengqq1996@126.com。
基金资助:
国家重点研发计划项目“西南典型有色金属选冶渣场及影响区分级分区综合防治技术体系研发及模式构建”(2019YFC1803500);国家重点研发计划项目“有色金属选冶渣场影响区污染风险评估与信息管理平台”(2019YFC1803504);四川省科技厅重点研发项目“基于固废资源化利用的农田土壤重金属复合污染钝化剂开发、钝化修复机理及效果示范研究”(2018SZ0298);干热河谷特色生物资源开发四川省高校重点实验室开放基金项目“攀枝花干热河谷区芒果土壤重金属污染评价及原位钝化修复研究”(GR-2020-E-02);攀枝花市科技计划项目“攀枝花市芒果主产区土壤重金属污染评价及其动态监测系统建立”(2017CY-N-8);西南科技大学龙山人才科研计划项目“土壤重金属污染评价与修复”(17LZX613);西南科技大学龙山人才科研计划项目“土壤重金属污染评价与修复”(18LZX638)

Evaluation and Source Analysis of Soil Potential Toxic Elements Pollution in Tea Garden in Yibin City

Cheng Qiangqiang¹^,²(), Wang Zhe¹^,²^,³(), Yi Facheng¹^,², Sun Qing¹^,², Zhang Yiping¹^,², Jiang Hu¹^,², Wang Chengxia¹^,²

¹College of Environment and Resources, Southwest University of Science and Technology, Mianyang Sichuan 621010
²Key Laboratory of Solid Waste Treatment and Recycling, Ministry of Education, Mianyang Sichuan 621010
³School of Earth and Space Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230026

Received:2020-08-21 Revised:2020-12-18 Online:2021-06-25 Published:2021-07-13
Contact: Wang Zhe

摘要/Abstract

摘要：

为更好的揭示宜宾市屏山县某茶园土壤PTEs污染现状与来源,通过对研究区样品采集和检测分析,利用内梅罗指数、地积累指数和潜在生态风险指数对茶园土壤中7种潜在毒性元素(PTEs)（Cd、As、Cr、Cu、Pb、Ni和Zn）进行了污染评价,并以多元统计与空间分析相结合的手段对其进行了溯源分析。结果表明：茶园土壤中7种PTEs浓度只有Cd超过农用地土壤筛选值;对比四川省土壤背景值,Cd超标倍率88.45倍,且内梅罗污染指数、地积累污染指数及综合潜在生态污染风险指数的平均值为7.65、3.38和1262.06,表明茶园土壤中PTEs污染严重且潜在生态风险高。多元统计与污染空间分析得出对于同一组分中Cd、Cr、Ni和Zn的富集可能为硫铁矿开采导致;Pb主要为硫铁矿的采选冶燃煤大量使用导致;As除了燃煤使用外,还与肥料的使用有关;研究区早期小龙溪沿岸土法造纸厂生产活动造成水体中Cu富集和周边土壤酸化。茶园土壤中PTEs污染程度空间分布特征表明Cd为主要风险来源,并且Cd对于整个研究区PTEs污染起到控制性作用。

关键词: 茶园, 潜在毒性元素, 内梅罗指数, 地积累指数, 潜在生态风险指数, 多元分析, 空间分析

Abstract:

To reveal the current status and source of PTEs pollution in tea garden soil in Pingshan County, Yibin City, through the collection and detection of samples, the pollution assessment of 7 potentially toxic elements (PTEs) (Cd, As, Cr, Cu, Pb, Zn, Ni) was carried out by using the Nemerow index, geo-accumulation index and potential ecological risk index, and the source analysis was conducted by multivariate statistics and spatial analysis. The results showed that among the concentrations of the 7 PTEs, only Cd exceeded the screening value of agricultural land in the tea garden soil. Compared with the soil background value in Sichuan Province, the Cd over-standard rate was 88.45 times, and the average value of Nemerow pollution index, geo-accumulated pollution index and comprehensive potential ecological pollution risk index was 7.65, 3.38 and 1262.06 respectively, indicating that tea garden soil was seriously polluted, and the potentially ecological risk was high. Multivariate statistics and pollution spatial analysis showed that the enrichment of Cd, Cr, Ni and Zn might be caused by pyrite mining; Pb was mainly caused by the large-scale use of coal in the mining and smelting of pyrite. In addition to burning coal, As was also related to the use of fertilizers; the early generation of the paper mills along the Xiaolongxi caused Cu enrichment in the river and acidification of the surrounding soil in the study area. The spatial distribution characteristics of PTEs pollution indicated that Cd was the main source of risk, which had a controlling effect on PTEs pollution in tea garden soil in Yibin.

Key words: tea plantations, potentially toxic elements, Nemerow index, geo-accumulation index, potential ecological risk index, multivariate analysis, spatial analysis

中图分类号:

S151.9+5

程强强, 王哲, 易发成, 孙卿, 张怡萍, 蒋虎, 王成霞. 宜宾市某茶园土壤潜在毒性元素污染评价及源解析[J]. 中国农学通报, 2021, 37(18): 75-84.

Cheng Qiangqiang, Wang Zhe, Yi Facheng, Sun Qing, Zhang Yiping, Jiang Hu, Wang Chengxia. Evaluation and Source Analysis of Soil Potential Toxic Elements Pollution in Tea Garden in Yibin City[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2021, 37(18): 75-84.

图/表 13

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研究区	pH	砷 As	镉 Cd	铬 Cr	镍 Ni	锌 Zn	铜 Cu	铅 Pb
中国^[19]	-	11.2	0.097	61.0	26.9	74.2	22.6	26.0
安徽^[20]	-	68.0	-	51.8	16.3	151.7	21.3	8.50
湖北^[21]	-	-	0.11	50.6	-	-	24.9	23.1
广东^[22]	-	22.39	0.11	29.3	20.0	94.0	15.4	14.4
湖南^[23]	-	12.4	0.074	92.2	19.5	-	-	42.7
福建^[24]	-	6.36	0.095	31.6	16.1	119.7	16.8	43.3
贵州^[25]	-	13.33	0.238	88.60	-	-	36.03	67.1
山东^[26]	-	5.79	0.16	47.6	-	-	18.8	34.1
陕西^[27]	-	-	-	47.0	35.2	102.8	23.7	-
江苏^[28]	-	10.9	0.07	63.8	19.3	56.0	22.6	17.6
江西^[29]	-	21.8	0.133	64.7	-	-	18.9	24.6
浙江^[30]	-	9.81	0.15	69.97	-	74.66	24.52	29.86
四川A层^[31]	-	10.6	0.21	93.8	35.8	90.1	32.3	30.6
四川C层^[31]		10.1	0.17	92.5	38.4	87.5	32.9	27.5
宜宾某茶园（本文）	8.31	22.75	3.21	89.45	37.78	34.24	41.23	101.88

研究区	pH	砷 As	镉 Cd	铬 Cr	镍 Ni	锌 Zn	铜 Cu	铅 Pb
中国^[19]	-	11.2	0.097	61.0	26.9	74.2	22.6	26.0
安徽^[20]	-	68.0	-	51.8	16.3	151.7	21.3	8.50
湖北^[21]	-	-	0.11	50.6	-	-	24.9	23.1
广东^[22]	-	22.39	0.11	29.3	20.0	94.0	15.4	14.4
湖南^[23]	-	12.4	0.074	92.2	19.5	-	-	42.7
福建^[24]	-	6.36	0.095	31.6	16.1	119.7	16.8	43.3
贵州^[25]	-	13.33	0.238	88.60	-	-	36.03	67.1
山东^[26]	-	5.79	0.16	47.6	-	-	18.8	34.1
陕西^[27]	-	-	-	47.0	35.2	102.8	23.7	-
江苏^[28]	-	10.9	0.07	63.8	19.3	56.0	22.6	17.6
江西^[29]	-	21.8	0.133	64.7	-	-	18.9	24.6
浙江^[30]	-	9.81	0.15	69.97	-	74.66	24.52	29.86
四川A层^[31]	-	10.6	0.21	93.8	35.8	90.1	32.3	30.6
四川C层^[31]		10.1	0.17	92.5	38.4	87.5	32.9	27.5
宜宾某茶园（本文）	8.31	22.75	3.21	89.45	37.78	34.24	41.23	101.88

参数	分级标准
C_f	≤0.7无污染	0.7~1.0警戒线	1.0~2.0轻度	2.0~3.0中度	>3.0重度
I_geo	≤0无污染	0~1轻中等	1~2中等	2~3中强等	3~4强	4~5极严重
E_r	<40 低	40~48中等	80~160较重	160~320重度	≥320严重
RI	<135轻微	135~265中等	265~525强	≥525很强

参数	分级标准
C_f	≤0.7无污染	0.7~1.0警戒线	1.0~2.0轻度	2.0~3.0中度	>3.0重度
I_geo	≤0无污染	0~1轻中等	1~2中等	2~3中强等	3~4强	4~5极严重
E_r	<40 低	40~48中等	80~160较重	160~320重度	≥320严重
RI	<135轻微	135~265中等	265~525强	≥525很强

成分	载荷平方和			成分矩阵
成分	总计	方差百分比	累积/%	pH	As	Cd	Cr	Pb	Cu	Ni	Zn
1	3.421	42.763	42.763	-0.153	0.461	0.899	0.922	-0.048	0.231	0.919	0.791
2	1.356	16.953	59.716	0.753	0.134	0.243	-0.168	-0.036	0.787	0.220	-0.121
3	1.215	15.192	74.908	0.174	0.573	0.112	0.027	0.902	-0.144	-0.009	0.099

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