表层土壤重金属污染风险评价--以某城市不同功能区表土为例

南阳师范学院20XX届毕业生毕业论文（设计）题 目： 表层土壤重金属污染风险评价 完 成 人： 班 级： 学 制： 专 业： 测绘工程 指导教师： 完成日期： 目 录摘要(1)0引言(1)1 样品的采集(1)2土壤评价与划定方法(2)2.1污染土壤评价方法(2)2.2污染土壤划定方法(3)3分析与讨论(3)3.1功能区的划分以及各重金属污染分布(3)3.2土壤重金属污染现状(两种方法评价) (7) 3.2.1 单因子污染指数法(7) 3.2.2 综合污染指数法(9)4结论(13)参考文献(14)Abstract(15)表层土壤重金属污染风险评价 以某城市不同功能区表土为例 摘要：以某城市表层土壤为研究对象,通过对其不同功能区的319个表土的重金属As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb和Zn含量的分析测试,认为其表层土壤污染以重金属Cu, Zn, Cd和Hg为主,且造成不同功能区表层土壤污染的重金属种类存在明显差异,工业区以Pb, Zn, Cd, Hg和Cu为主,交通区以Cu，Hg，Zn和Cd为主,生活区以Cu, Zn为主。表层土壤的潜在生态风险评价结果表明,工业区土壤的污染程度明显要高于其它地区,局部地区已出现极强污染,其次为交通区,公园绿地区和生活区。关键词：污染评价;表层土壤;重金属;功能区工业化是土壤化学污染的一个重要来源，在工业化历史悠久的欧洲，散漫型中等程度的污染规模已位居全世界之首，而且一旦受到污染很难修复。工业化城市的污染又常以重金属汞、镉、铅、铬、铜等为主要特征,而受到人们的广泛关注。本次研究以某城市不同功能区的表层土壤为研究对象,对土壤中重金属As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb, Zn含量进行测定,通过分析表层土壤重金属的污染物的分布特征和现状,对土壤重金属进行潜在生态危害程度的评价，旨在为今后该城市的土壤的利用、环境管理及发展规划提供一定的科学依据。首先需要在该城市不同的功能区采集若干表层土壤样品，通过科学的方法对样品进行处理，探知其内所包含的重金属含量，从而判断其污染程度，分析污染等级。本次研究将从几个不同的方面用不同的方法进行深入的研究分析。1 样品的采集样品的采集区域为某城市的不同功能区（生活区、工业区、交通区、山区、公园绿地区），采样区总面积为319 km2。本次研究采集的土壤样品主要由生活区、工业区、交通区、山区、公园绿地区的表土组成，其中生活区44件、工业区36件、山区66件、交通区138件、公园绿地区35件。样品的采集方法为1个/km2。采样的原则为在1 km2范围内，随机选取一块合适的土壤样品，并记录其坐标及其所属功能区，以便室内软件分析研究时更加方便准确。采样的具体方法为:先拨开覆盖在表层土壤最上层的树枝、碎石和杂草，用木铲垂直于地表挖出020cm的土壤剖面，取厚度大致相同的土壤薄片，除去大颗粒杂质，约1 kg，装入采样布袋中，扎口、编号，带回实验室。2 土壤评价与划定方法2.1 污染土壤评价方法 评价和判定土壤环境是否发生污染，目前通常采用环境背景值评价法、土壤临界值 (种植作物中的污染物含量达到初始污染时土壤中污染物的含量) 法和土壤质量标准值法等方法1。鉴于区域土壤重金属背景含量的差异性和Cd 等重金属的高毒性及其对区域生态环境的高危害性，我们采用区域土壤环境背景上限值进行污染判断与评价2。计算各指标的单因子污染指数(Pi)，并选择As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn 8 种重金属按内梅罗法3计算重金属综合污染指数，计算公式如下: P =12(Pi2+Pi,max2) （1） Pi = Ci / Si （2）公式（1）、（2）中， P 为综合污染指数；Pi为各污染物指数的平均值; Pi,max为污染物中最大的污染指数;Ci 为监测点污染物含量实测值（g/g）；Si为污染物含量的评价标准值（g/g）。As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的背景平均值（评价标准值分别为3.6、130、31、13.2、35、12.3、31、69g/g。污染程度按5级划分,分级标准如下:P=1.0，未污染；1.0 P=2.0，轻度污染；2.0P=3.0，中度污染；3.0P5.0，极度污染。2.2 污染土壤划定方法利用在外采集表土样品时记录的数据，把各样品的相对位置以及所属功能区属性等信息直观地用ArcMap软件表达出来，再依据样品所属功能区信息、点位相对坐标以及样品编号通过泰森多边形法则进行整个城市功能区的划分，把相邻的并且处于相同功能区的点位进行合并处理，就能够很直观地表达城市功能区范围。利用样品重金属含量测定结果，把重金属污染浓度属性通过软件表现出来，就可以观察到各重金属对各功能区的污染程度。计算污染指数，对污染程度进行划分评价。可以利用单因子污染指数法，综合污染指数法进行分析研究，进行对比。3 数据分析3.1 功能区的划分以及各重金属污染分布根据采集的表土样品点的相对坐标及其所属功能区信息，将点位相对坐标通过ArcMap软件展示出来（用Add XY Data工具），如下图：图1 加载XY数据由于要研究的是功能区的划分，因此需要先建立一个凸包4（用“最小边界几何”工具），又因为样品是在每1 Km2内随机采集的，所以应对所做出的凸包再做一个向外707m（即5002m）的缓冲区（用“缓冲区”工具），得到研究区的范围。如下图所示：图2 凸包以及缓冲区效果图用“创建泰森多边形”工具，输入样品点要素，即可得到泰森多边形。由于创建的泰森多边形范围大于研究区范围，所以要用“裁剪”工具，从创建的泰森多边形要素中裁剪出研究区的范围以供研究分析。得到的结果如下图所示：图3 泰森多边形把样品点的相对坐标及功能区属性与上面得到的研究区要素属性进行连接，这样就可以利用“融合”工具把相邻的并且属于同一个功能区的泰森多边形融合，融合字段设为“功能区”。为了方便直观地分清楚各个功能区的范围，可以对不同的功能区进行着色，如图： 图4 功能区划分成果图 至此，功能区划分成功。接下来研究各重金属污染的分布情况以及污染程度。首先要把各重金属污染浓度表通过“属性连接”连接到点要素属性，保存。然后用“Geostatistical Analyst”工具对各种金属污染进行趋势分析，得到数据中存在的趋势次数，利用Universal Kriging插值5，在插值过程中剔除分析出的趋势次数，生成重金属的污染浓度图，并修改插值得到的污染浓度图的范围，使其能够完全覆盖研究区的范围，最后利用“按掩膜提取”工具提取出研究区范围内的地图，就得到最终的重金属污染浓度图。结果如下： As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn图5 各重金属污染分布情况和污染程度由各重金属污染分布图可以很直观地看到各污染在该城市的分布情况6以及污染程度。比较明显的，Hg、Zn、Cd等几种重金属对该城市不同的功能区存在比较严重的污染。一般的，各种金属污染表现的也都比较集中，尤以该城市的东北方向（也就是山区）受污染比较轻，说明该城市对山区的保护还是很有力度的。表1 各重金属污染浓度和污染指数统计表元素重金属质量含量（g/g）单因子污染指数（以背景均值来算）最大值最小值平均值最大值最小值平均值As30.13 1.61 5.68 8.37 0.45 1.58 Cd1619.80 40.00 302.40 12.46 0.31 2.33 Cr920.84 15.32 53.51 29.70 0.49 1.73 Cu2528.48 2.29 55.02 191.55 0.17 4.17 Hg16000.00 8.57 299.71 457.14 0.24 8.56 Ni142.50 4.27 17.26 11.59 0.35 1.40 Pb472.48 19.68 61.74 15.24 0.63 1.99 Zn3760.82 32.86 201.20 54.50 0.48 2.92 表1是根据采集的319个样品数据整理出来的，污染指数是按照公式Pi = Ci / Si计算出来的，这里的Si 为污染物含量的评价标准值（采用的是背景均值）。结合功能区划分成果图及各重金属污染分布图可以看到Hg、Cu等重金属在不同的功能区的污染浓度相差很大，反映其空间变异性7较大。结合图表显示，很容易发现研究区土壤遭受了较为严重的Cd、Cu、Zn等重金属的复合污染。3.2 土壤重金属污染现状(两种方法评价)3.2.1单因子污染指数法 研究区土壤重金属单因子污染指数8评价结果已经在上表给出。从表上可以看出，8 种重金属的单因子污染指数差异较大。污染指数平均值按降序排列为:Hg（8.56）、Cu（4.17）、Zn（2.92）、Cd（2.33）、Pb（1.99）、Cr（1.73）、As（1.58）、Ni（1.40）。同时我们发现8种重金属的单因子污染指数均值都大于1，而Hg、Cu、Zn、Cd的单因子污染指数均值已经大于2，反映研究区土壤总体上遭受前4类重金属的污染比较严重。而整体上来说，该城市的重金属污染还是非常严重的，这需要从几个方面用不同的方法进行研究探索9。根据重金属单因子污染指数计算结果，统计了不同污染程度样点所占比例，结果见图6：图6 各重金属不同污染等级所占百分比直方图（图中的数值是同一重金属污染污染等级的样品数量占受该重金属污染的所有样品数量的百分比）从图上可以看出，研究区Cu中等程度以上污染土壤在 50 %以上，其中重度以上污染比例也已经达到35%。而As、Cr、Ni主要是轻度污染，约占60%； 中度污染约占10% 20% ,重度以上的污染约占5 % 。Hg、Cu、Zn极度污染土壤均在10%以上，Cd极度污染土壤也达到了7%。利用采集的样品以及记录的附属信息，还可以计算各重金属对各功能区的污染指数（同样采用背景均值），结果如表2：表2 取背景平均值时各重金属污染指数As Cd Cr Cu Hg Ni Pb Zn 1 生活区1.74 2.23 2.23 3.74 2.66 1.49 2.23 3.43 2 工业区2.01 3.02 1.72 9.66 18.35 1.61 3.00 4.03 3 山区1.12 1.17 1.26 1.31 1.17 1.26 1.18 1.06 4 交通区1.59 2.77 1.87 4.71 12.77 1.43 2.05 3.52 5 公园绿地区1.74 2.16 1.41 2.29 3.29 1.24 1.96 2.24 取背景平均值时各重金属污染指数的算法：用同一功能区内同一重金属的污染浓度的平均值除以背景均值即可得到。把上表的数据用直方图的形式表现出来，如图7：图7 同一重金属对不同功能区的污染指数直方图图8 同一功能区内不同重金属的污染指数直方图结合两个直方图，很容易就能看出该城市Hg、Cu对工业区和交通区的污染最为严重，各重金属对山区的污染都是最轻的。总体上看来，工业区和交通区受到的污染最严重，其次是生活区和公园绿地区，污染最轻的是山区。3.2.2 综合污染指数法 按内梅罗法计算重金属综合污染指数8，计算公式如下:P =12(Pi2+Pi,max2) （1） Pi = Ci / Si （2）公式（1）（2）中，P为综合污染指数；Pi为各污染物指数的平均值； Pi,max为污染物中最大的污染指数；Ci为监测点污染物含量实测值（g/g）；Si为污染物含量的评价标准值（g/g）。根据公式得知，要想计算重金属综合污染指数，必须先有（各污染物指数的平均值）；（污染物中最大的污染指数）。前面已经有了各重金属的污染分布图（栅格数据），可以利用“除”工具得到各重金属的污染指数图（栅格数据）。“除”工具在ArcMap中的定义是将两个栅格的值逐个像元地相除。所以需要在输入栅格数据或常量值 1中输入各重金属的污染分布图（栅格数据），在输入栅格数据或常量值 2中输入对应的常数（即背景均值），就可以得到8种重金属的污染指数图。打开“像元统计数据”工具，输入上面得到的8种重金属的污染指数图，叠加统计中选“MEAN”就可以得到各污染物指数的平均值，选“MAXIMUM”就可以得到污染物中最大的污染指数，结果如下： mean max 打开“栅格计算器”，输入内梅罗法计算重金属综合污染指数公式，即可得到综合污染指数P，如下图：图9 综合污染指数图可以看出，重金属综合污染指数范围为0.73 439.73。利用重分类工具，对综合污染指数图，按分级标准进行分级10，如下图：图10 综合污染等级图把功能区划分成果图转化为栅格格式，利用“合并”工具与综合污染等级图合并，得到图11 合并结果打开属性表，把“功能区”字段按升序排列，结果如下表：表3 “合并”结果COUNT综合污染等级功能区COUNT综合污染等级功能区3844311743134300212911434873411819531006051127233433111716824626221625044362732238455443314237942510838522225353940823449145644133307955从“合并”表（表中COUNT字段为某一功能区的某一污染等级所占的单元数）可计算不同功能区的各种污染等级所占面积百分比，结果如表4。从表4也可作图，各功能区各污染等级所占面积百分比直方图，如图12。表4 不同功能区的各种污染等级所占面积百分比未污染（%）轻度污染（%）中度污染（%）重度污染（%）极度污染（%）生活区0.1418.6116.6321.0943.53工业区03.2218.6722.355.8山区3.3375.3212.315.563.48交通区024.5318.1823.2234.07公园绿地区027.9216.3733.0522.66图12 各功能区各污染等级所占面积百分比直方图上面的分析结果可以很直观地反映研究区土壤受重金属的综合污染程度较高。山区轻度污染百分比最大，说明山区所受重金属污染是最轻的。生活区、工业区、交通区极度污染所占百分比最大，重度污染次之，是受污染最严重的功能区。公园绿地区总体受污染也是比较严重的。经统计，研究区约有70% 的土壤已遭受中等程度的重金属综合污染。其中，超过50%的土壤已达重度以上污染程度。把合并结果作为分带栅格，分带统计各功能区各污染等级的综合污染指数（用“以表格显示分区统计”工具），把统计结果表以Value字段作为公共字段与合并图层连接，从连接结果可得到各功能区不同污染等级的综合污染指数平均值，如表5所示： 表5 各功能区不同污染等级的综合污染指数平均值功能区未污染轻度污染中度污染重度污染极度污染生活区0.931.642.533.7625.22工业区0.001.752.543.8022.66山区0.911.382.363.8112.69交通区0.001.572.453.9322.10公园绿地区0.001.632.513.7425.54不同功能区，不同污染等级综合污染指数均值直方图如下：图13 不同功能区不同污染等级综合污染指数均值直方图从直方图可以看出，在不同的功能区，极度污染综合污染指数都是比较高的，但是山区的极度污染综合污染指数还是相对小的。同样说明该城市山区污染程度是最小的。4 结论经过分析探索，可以肯定研究区的土壤已深受Cd、Cu等重金属的污染。单因子污染指数评价结果显示，研究区Cu中等程度以上污染土壤在50%以上，其中重度以上的污染比例已经达到35%。而经综合污染指数评价，超过50%的土壤已达重度以上重金属综合污染。结合两种方法，可以判断该城市污染最严重的主要在工业区和交通区，其次是生活区和公园绿地区，受重金属污染最轻的是山区。通过单因子污染指数法和综合污染指数法2种分析结果的比较，我认为，综合污染指数法在实际应用中的优势明显，能够更加直观地反映现实状况。同时，本次研究也提示我们，表层土壤重金属污染已经越来越成为我们的一个威胁。该城市的生活区、工业区、交通区都受到了比较明显的污染影响，而山区则受污染比较轻一点，说明重金属污染比较严重主要是受人们生活生产的影响。参 考 文 献1 阴雷鹏，赵景波. 西安市主要功能区表层土壤重金属污染现状评价J. 陕西师范大学学报(自然科学版)，2006. 34(3):109-112.2 徐燕，李淑芹，郭书海，等. 土壤重金属污染评价方法的比较J. 安徽农业科学，2008. 36(11): 4615- 4617. 3 刘衍君，汤庆新，白振华，等.基于地质累积与内梅罗指数的耕地重金属污染研究J.中国农学通报，2009. 25(20):174-178.4 张海军. GIS空间分析实验讲义M.南阳师范学院地理信息科学教研室. 2013年7月. 5 王波，毛任钊，杨苹果，等. 基于Kriging法和GIS技术的迁安市农田重金属污染评价J. 农业环境科学学报，2006. 25(增刊):561- 564. 6 康彩霞. GIS与地统计学支持下的哈尔滨市土壤重金属污染评价与空间分布特征研究J.吉林大学，2009. 6(2-3):81-85.7 曹尧东，孙波，宗良纲，等. 丘陵红壤重金属复合污染的空间变异分析J.土壤，2005. 37(2): 140-146.8 郭笑笑，刘丛强，朱兆洲，等. 土壤重金属污染评价方法J.生态学杂志，2011. 30(5):889-896.9 李朝奎，王利东，李吟，等. 土壤重金属污染评价方法研究进展J. 矿产与地质，2011. 25(2): 172-175.10 刘坤，李光德，张中文，等. 城市道路土壤重金属污染程度及潜在生态危害评价J. 环境科学与技术，2008. 31(2): 124-127.Heavy metal pollution of surface soil risk assessment - a case study of different functional areas in one City Abstract: Heavy metal content of As, Cd, Cr, Cu, Hg, Ni, Pb and Zn was analyzed