重金属污染的特征

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇重金属污染的特征范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

重金属污染的特征范文第1篇

关键词重金属;水体;存在形态;迁移规律;污染特征

中图分类号 x520.2 文献标识码a文章编号 1007-5739(2010)01-0269-01

1重金属在水体中的存在形态

1.1存在形态的类型

要分析污染物在水体中的迁移转化规律,首先就要了解污染物在水体中以何种形式存在以及各存在形态之间的关系,对重金属污染物的研究也不例外。汤鸿霄提出“所谓形态,实际上包括价态、化合态、结合态和结构态4个方面,有可能表现出来不同的生物毒性和环境行为”,这里所分析的存在形态主要指重金属在水体中的结合态。水体中重金属存在形态可分为溶解态和颗粒态,即用0.45μm滤膜过滤水样,滤水中的为溶解态(溶解于水中),原水样中未过滤的为颗粒态(包括存在于悬移质中的悬移态及存在于表层沉积物中的沉积态)。用tessier等 [1]提出的逐级化学提取法又可将颗粒态重金属继续划分为以下5种存在形态:一是可交换态,指吸附在悬浮沉积物中的黏土、矿物、有机质或铁锰氢氧物等表面上的重金属;二是碳酸盐结合态,指结合在碳酸盐沉淀上的重金属;三是铁锰水合氧化物结合态,指水体中重金属与水合氧化铁、氧化锰生成结合的部分;四是有机硫化物和硫化物结合态,指颗粒物中的重金属以不同形式进入或包括在有机颗粒上,同有机质发生螯合或生成硫化物;五是残渣态,指重金属存在于石英、黏土、矿物等结晶矿物晶格中的部分。

1.2迁移性质

不同存在形态的重金属在水体中的迁移性质不同。溶解态重金属对人类和水生生态系统的影响最直接,是人们判断水体中重金属污染程度的常用依据之一。颗粒态重金属组成复杂,其形态性质各不相同。可交换态是最不稳定的,只要环境条件变化,极易溶解于水或被其他极性较强的离子交换,是影响水质的重要组成部分;碳酸盐结合态在环境变化,特别是ph值变化时最易重新释放进入水体;铁锰水合氧化物结合态在环境变化时也会部分释放;有机硫化物和硫化物结合态不易被生物吸收,利用较稳定;残渣态最稳定,在相当长的时间内不会释放到水体中。

2迁移规律研究方法

不同存在形态的重金属,从所结合的载体上分离下来的化学条件和难易程度也不同,即稳定性存在差异,因此其对水体造成的污染程度也不相同。不同的重金属污染物在水体中存在形态的分布规律存在差异,可以通过研究它们之间的分布差异以及相互转化过程,研究重金属迁移转化过程,并作为判断其对水体危害的依据。分析沉积物重金属污染问题时,仅认识到重金属的总量是不够的,还需要分析其中的各组分含量和分布规律,进而讨论沉积物中重金属污染物的污染性质、转化机理以及对水体的潜在污染等问题[2,3]。在研究整个水体中重金属污染问题,也常使用该方法分析重金属水相和固相相互迁移的主要形式[4,5],据此得出重金属不同形态在水体中的迁移的动态转换以及最终归宿等。

这种以分析化学为基础研究重金属迁移转换规律的方法,其优点在于能够直观地通过实测结果分析污染情况,不足之处是各种分析方法在技术上还存有明显的缺陷。目前还没有一种方便、有效的重金属形态分析方法,因此寻求灵敏性高、选择性强的分析方法对各种形态进行分离研究还有待进一步探索。

3水体中重金属污染特征

3.1重金属污染的作用机理

重金属污染物为非降解性有毒污染物,进入水体后不仅不能被微生物降解,而且某些重金属在微生物的作用下可转化为金属有机化合物,产生更大的毒性,细菌在甲基汞形成中的作用就是比较典型的例子[6]。重金属元素主要是通过阻碍生物大分子的重要生理功能,取代大分子中的必需元素以改变其活性部位的组成来影响生物体的正常发育和新陈代谢。重金属进入水体后会对整个水生生态系统产生影响,即生态效应,水生动植物体内积累到一定程度时,就会出现受害症状,影响到正常生长,并且也直接或间接地危害到人体健康。

3.2重金属沉积物污染

重金属在水体中迁移的最终归宿是沉降到沉积物中,并有少部分被水生生物吸收蓄积,因此评价水体中重金属污染问题时除分析水相重金属污染物状况外,还需研究沉积物的污染状况。采用从沉积学角度提出的评价分析方法,最常用的如地积累指数法[7]、潜在生态危害指数法[8]以及脸谱图法[9]等。沉积物是地球表面层储存污染物的重要场所,一旦沉积物环境遭到严重的破坏,必然导致生态环境的恶化。因此,重金属污染问题的研究对于沉积物很有意义,同时结合沉积学内容有助于该问题研究的全面性。

3.3不同价态的重金属毒性

由于重金属元素大多属于过渡性元素,因此价态存在形式也多变,易通过氧化还原反应在各种价态之间转化。当水环境条件变化时,各种价态之间相互转化,产生的毒性效

应也就不同。例如,铬在水体中主要以三价铬和六价铬的化合物为主,六价铬的毒性大,三价铬次之。三价铬大多数被底泥吸附转为固相,少量溶于水,迁移能力弱;六价铬多以溶解态存在,迁移能力强,两者通过氧化还原反应相互转换。汞是重金属中很让人担心的一类,无机汞盐通常有一价和二价2种存在形式,同时还可以形成有机汞化合物。有些汞化合物基本上是无毒的,可以用作药物;而另一些化合物特别是有机汞,如甲基汞和二甲基汞等,毒性极强。

整理

4参考文献

[1] tessier a,campbell p g c,bisson m.sequential extraction pro-cedure for the speciation of particulate trace metals[j].analytical chemi-stry,1979,51(7):844-851.

[2] 张辉,马东升.长江(南京段)现代沉积物中重金属的分布特征及其形态研究[j].环境化学,1997,16(5):429-434.

[3] 杨宏伟,焦小宝,王晓丽,等.黄河(清水河段)沉积物中重金属的存在形式[j].环境科学与技术,2002,25(3):24-26.

[4] 邵秘华,王正方.长江口水体中重金属形态交换过程的研究[j].环境科学,1995,16(6):69-72.

[5] 车越,何青,林卫青.长江口南支重金属分布研究[j].上海环境科学,2002,21(4):220-223.

[6] 刁维萍,倪吾钟,倪天华,等.水体重金属污染的生态效应与防治对策[j].广东微量元素科学,2003,10(3):1-5.

[7] 贾振邦,周华,张宝权,等.应用地积累指数法评价太子河沉积物中重金属污染[j].辽宁城乡环境科技,1997(4):41-44.

重金属污染的特征范文第2篇

关键词：城市土壤；重金属污染；植物修复技术；大生物量非超富集植物；综合评估筛选法

中图分类号：X53 文献标识码：A DOI编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.03.011

城市土壤因受人类活动强烈影响而区别于自然土壤，主要指厚度大于50 cm的非农用土壤，通常出现在城市和城郊区域[1-3]。城市化过程中的工业发展、城建工程的实施和居民日常生活等人类活动排放的污染物，以各种形式直接或间接地进入城市土壤，改变了城市土壤的理化属性，造成了城市土壤的重金属污染[4]。城市土壤重金属既可通过直接接触密集的城市人群而危害人体健康，又可通过对大气、水体的影响而影响城市生态环境，进而影响生命安全[5-6]。城市土壤既可以为城市绿色植物的生长提供养分，是其必不可少的生长介质，又可以为土壤微生物提供栖息地，是其能量的重要来源之一，所以城市土壤是城市生态系统尤为重要的组成部分，与城市生态环境息息相关[5]。因此，城市土壤重金属污染修复技术成为国内外学者研究的热点领域。

1 城市土壤重金属污染现状

原成土母质和人为活动是城市土壤重金属的来源，其中工业生产、机动车辆尾气排放、生活垃圾堆弃等人为活动是造成城市土壤重金属污染的主要因素。一方面，人为活动产生的重金属以气溶胶的形式进入大气，经过干湿沉降间接进入土壤；另一方面，附着于废弃物中，直接排入城市土壤，造成重金属污染，甚至污染地下水。并且城市土壤重金属污染具有一定的空间分布特征，总体表现为城区内部土壤重金属含量明显高于郊区，并且交通干线两侧、人类活动密集区、老工业区重金属污染较为严重，而受人为活动影响较小的风景区、公园等功能区土壤重金属污染则属于中低度污染和轻微生态风险。

城市土壤Pb、Zn、Cu、Cd等重金属多介质复合污染给人体健康带来了极大的风险。食物链传递研究表明，重金属已经不同程度地污染了我国的城市郊区菜地土壤[7-9]，重金属含量已超标的蔬菜大量向城市供应。除此之外，以扬尘为载体进入大气的城市土壤重金属，最终可通过人体的新陈代谢作用而进入体内并逐渐积累，从而直接威胁到人体健康。研究表明，北方沙尘暴天气发生时，大气环境中土壤重金属元素浓度迅速增加，Pb、Zn、Cu、Cd的浓度比平常高出3～12倍[10-11]。据相关研究部门统计，上海市大约有1/3的大气颗粒物来自于土壤扬尘[7]。此外，城市土壤重金属元素的积累对植物、动物、微生物的生理生态等方面也产生一定的毒害，导致城市土壤的退化。

2 土壤重金属污染修复研究现状

近年来，科研工作者不断探索重金属污染土壤的修复技术，使物理、化学和生物等修复技术得到了较快的发展。由表1可知，尽管这些物理、化学修复手段对治理重金属污染土壤具有非常重要的实践意义，但仍具有投资大、修复效率低、对周围环境干扰性大、易导致次生污染等诸多缺点。相比较而言，尽管植物修复技术有着种质资源较少、修复效果待改善和植物生长条件等局限性，但其仍具有技术和经济上的双重优势，不仅能够利用绿色植物的新陈代谢活动来修复土壤环境中的重金属污染，而且具有一定的观赏价值，有助于园林城市的建设。

广义的植物修复技术是在多学科交叉点上发展起来的新技术，建立在植物对某种或某些化学元素的耐性和积累性基础之上，利用植物及其根际共存微生物体系的吸收、挥发、降解和转化作用来清除环境中的污染物的一门环境污染治理技术[12]。通常所说的植物修复技术是指选择具有吸收富集土壤中污染元素能力的植物，并将该植物种植于特定重金属污染的土壤上，随着该植物收获和植物组织器官的妥善处理，便可移除土体中的该种污染重金属，最终达到污染治理与生态修复污染土壤的目的[13]。这种技术因为其在土壤污染治理方面的巨大应用潜力，吸引了各国相关领域的科学家进行相关研究，并取得了一定的进展。

2.1 超富集植物修复技术

现今已经发现的超富集植物约500多种，主要分布在气候温和的欧洲、美国、新西兰及澳大利亚的污染区，但利用植物修复污染土壤则是近几十年的工作。目前，关于超富集植物对重金属耐性和积累性机理、修复性能改进及应用技术等方面的研究已经在全世界范围内展开，并且也取得了一定的进展。此外，植物修复技术商业化因其工程性的试验研究以及实地应用效果，在未来具有巨大的商业前景。

2.2 超富集植物修复的局限性

超富集植物在修复土壤重金属污染方面表现出显著的生态效益、社会效益和经济效益。尽管利用植物修复技术修复重金属污染土壤具有廉价、有效、使土壤免受扰动等优点，但是在实际应用中，超富集植物由于其固有的特点，大大限制了在植物修复技术中的应用。第一，大部分超富集植物生物量低下，严重制约了修复效率，且植株矮小，不便于机械化作业；第二，超富集植物引种易受到地域性限制，因其多为野生植物种质资源，区域性分布较强，难以适应新的生物气候条件；第三，超富集植物往往只适用于某种特定的重金属元素，具有较强的专一性，对土壤中其他含量较高的重金属则表现出中毒症状，从而在重金属复合污染土壤修复中的应用受到了限制；最后，超富集植物根、叶、果实等器官机械折断、凋谢或腐烂等途径使重金属重返土壤，易造成二次污染，间接降低了修复效率。

2.3 大生物量非超富集植物与超富集植物修复技术

Ebbs等[16]认为超富集植物以外的其他大生物量非超富集植物也具有修复重金属污染土壤的可能性，并提出农作物地上部可观的生物量能够补偿地上部较低的重金属含量的观点。周振民等[17]指出了大生物量非超富集植物修复技术是一项非常有发展潜力的植物修复技术。因此植物修复技术走向工程实践的主要任务是筛选与开发大生物量、富集重金属能力强且具有观赏性的复合型修复植物。

3 土壤重金属污染大生物量植物修复技术研究进展

现有超富集植物种质资源贫乏，并且其具有自身的局限性，修复效果也有待于进一步加强，故植物修复技术还不成熟。另外，评价植物修复重金属污染的标准是重金属迁移总量，然而已经发现的超富集植物因其生物量小、生长缓慢而使重金属迁移总量相对较低，自然种群中存在着对重金属具有一定耐性的大生物量植物，虽然其单位质量的重金属含量尚不满足超富集植物的定义，但此时其所积累的重金属绝对量反而比超积累植物的绝对量大。因此大生物量非超富集植物对城市土壤重金属的修复作用更大。

3.1 大生物量修复植物的优势

以大生物量植物种质资源作为筛选修复植物对象是有依据的，一方面，大生物量修复植物具备普通植物的功能特点；另一方面，大生物量修复植物还有普通植物不具备的诸多优点。主要表现为：

（1）高生物量植物种质资源丰富，有着巨大的潜力，可为筛选提供坚实的基础；

（2）在进行城市土壤修复、调控大气环境的同时，能够美化环境，一举两得；

（3）具备观赏性的大生物量修复植物，不会进行食物链的传递积累，减少了对人体的危害；

（4）大生物量植物对人类健康也有着一定的作用，如油松、核桃、桑树等对杆菌和球菌的杀菌力均极强，花卉芳香油可抗菌，提高人体免疫力，可作为保健食品或调控大气环境；

（5）在长期的生产实践中，品种选育、植物栽培以及病虫害防治等经验日益丰富。因此，筛选大生物量植物修复城市土壤重金属污染是可行的。

3.2 大生物量植物的耐性与积累性研究

4 大生物量修复植物的判断标准与筛选

由周振民等[17]对重金属污染土壤大生物量修复植物进行的综合研究可知，其筛选对象主要为部分农作物、杂草、树木和花卉。修复城市土壤的大生物量植物应具有一定的生态功能和观赏价值，按观赏部位可分为观花的、观叶的、观芽的、观茎的、观果的五类；从低等到高等植物，从水生到陆生；有草本也有木本，有灌木、乔木和藤木，种类繁多。因此筛选既具有观赏性又具有生态修复功能的大生物量修复植物就尤为重要了。

为了便于采取定性与定量相结合的综合评估分析法筛选出具备此能力的大生物量修复植物，这就要求植物符合一定的判定标准。耐性特征、积累特征、观赏性和生态调控功能是主要的评定指标，其中耐性特征和积累特征是最基本的判断标准。耐性植物应该能够在较高重金属污染浓度的土壤上完成生命周期，并且污染处理的植物地上部生物量与对照植物的地上部生物量相比没有明显的下降，这才说明该植物对重金属污染的土壤具有一定的耐性。积累特征以转移系数和富集系数综合表示，李庚飞等[25]研究表明，在利用大生物量非超富集植物进行重金属污染修复时，若植物对某重金属元素的转移系数和地上部分富集系数均大于0.1，说明植物对该金属元素具有富集的潜力。此外，植物观赏性和固碳释氧、吸收有毒有害气体等生态调控功能等指标的纳入，对采用综合评估筛选法进行复合型修复植物的筛选更有意义。

大生物量植物种类繁多，盲目地筛选是不科学的。因此首先应该搜集资料，调查各种植物的特点及其本身生长习性，从中初选出最有可能成为修复植物的种质资源进行研究，之后再进一步确认。例如，可从受污染严重的区域采集仍然能够正常生长的物种进行试验，或从生长不易受环境影响的物种着手。初选大生物量修复植物在一定程度上可由植物的根、茎、叶初步判断[26]。生物量与株高成正比，而生物量越大，修复效率也相应增大，因此株高是修复植物的重要选择依据。为使筛选出的修复植物具有更好的实践性，也应尽量地人为模拟与特定重金属污染城市土壤条件相一致的环境条件，利用盆栽试验筛选出大生物量复合型修复植物。

5 结 语

我国对植物修复重金属污染土壤的研究起步较晚，筛选工作做得不多，大量有潜力的修复植物还有待发现，尤其是以大生物量修复植物为筛选对象将成为一个突破口。总的来说，用大生物量修复植物修复污染土壤的潜力巨大。在城市污染土壤修复中，大面积地应用与其他手段相结合的大生物量修复植物，既可以美化环境，又能带来巨大的经济效益。因此进一步提高大生物量修复植物的修复效率，应从生态位的理论出发，开展植物品种的筛选与培育、复合修复技术应用、修复效果验证试验等方面的研究，以适应城市需要，并将植物修复、观赏植物苗木生产、园林景观建设与生物质能利用有机结合，形成环境污染修复产业，走循环利用绿色发展之路。

参考文献：

[1] 张磊，宋凤斌，王晓波.中国城市土壤重金属污染研究现状及对策[J].生态环境，2004，13（2）：258-260.

[2] 张甘霖，朱永官，傅伯杰.城市土壤质量演变及其生态环境效应[J].生态学报，2003，23（3）：539-546.

[3] 黄勇，郭庆荣，任海，等.城市土壤重金属污染研究综述[J].热带地理，2005，25（1）：14-18.

[4] Chen J.Rapid urbanization in China： A real challenge to soft protection and food security[J].Catena，2007，69（1）：1-15.

[5] De Kimpe C R， Morel J L.Urban soil management： A growing concern [J].Soil Science，2000，165：31-40.

[6] 李敏，林玉锁.城市环境铅污染及其对人体健康的影响[J].环境监测管理与技术，2006，18（5）：6-10.

[7] 黄益宗，郝晓伟，雷鸣，等.重金属污染土壤修复技术及其修复实践[J].农业环境科学学报，2013，32（3）：409-417.

[8] 张勇.沈阳郊区土壤及农产品重金属污染的现状评价[J].土壤通报，2001，32（4）：182-186.

[9] 王庆海，却晓娥.治理环境污染的绿色植物修复技术[J].中国农业生态学报，2013，21（2）：261-266.

[10] 王玮，岳欣，刘红杰，等.北京市春季沙尘暴天气大气气溶胶污染特征研究[J].环境科学学报，2002，22（4）：494-498.

[11] 庄国顺，郭敬华，袁蕙，等.2000年我国沙尘暴的组成、来源、粒径分布及其对全球环境的影响[J].科学通报，2001，46（3）：191-197.

[12] 盛连喜，冯江，王娓，等.环境生态学导论[M].北京：高等教育出版社，2002：76-79.

[13] 吴志强，顾尚义，李海英，等.重金属污染土壤的植物修复及超积累植物的研究进展[J].环境科学与管理，2007，32（3）：67-72.

[14] Brooks R R， Lee J， Reeves R D， et al. Detection of nickeliferous rocks by analysis of herbarium specimens of indicator plants [J].Journal of Geochemical Exploration，1977（7）：49-57.

[15] Chaney R L. Plant uptake of inorganic waste constituents [C]//PARR J F. Land Treatment of Hazardous Wastes. Noyes Data Corporation， New Jersey：Park Ridge，1983：50-76.

[16] 韦朝阳，陈同斌.重金属超富集植物及植物修复技术研究进展[J].生态学报，2001，21（7）：1 196-1 203.

[17] 周振民，朱彦云.土壤重金属污染大生物量植物修复技术研究进展[C]//第三届全国农业环境科学学术研讨会论文集.天津：[出版社不详]，2009.

[18] 刘维涛，张银龙，陈喆敏，等.矿区绿化树木对镉和锌的吸收与分布[J].应用生态学报，2011，19（4）：725-756.

[19] 黄会一，蒋德明，张春兴，等.木本植物对土壤中镉的吸收、积累和耐性[J].中国环境科学，1989，9（5）：323-330.

[20] 余国营，吴燕玉，王新.杨树落叶前后重金属内外迁移循环规律研究[J].应用生态学报，2009，7（2）：201-208.

[21] 王广林，张金池，庄家尧，等.31种园林植物对重金属的富集研究[J].皖西学院学报，2011，27（5）：83-87.

[22] 许妍，周启星.天津城市交通道路扬尘排放特征及空间分布研究[J].中国环境科学，2012，6（12）：34-39.

[23] 刘家女，周启星，孙挺.Cd-Pb复合污染条件下3种花卉植物的生长反应及超积累特性研究[J].环境科学学报，2006，26（12）：2 039-2 044.

[24] 陈辉蓉，吴振斌，贺锋，等.植物抗逆性研究进展[J].环境污染治理技术与设备，2001，2（3）：7-13.

重金属污染的特征范文第3篇

关键词：农田土壤；重金属污染；修复技术；环境保护

中图分类号：S153 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170432024

1 我国农田重金属污染现状

1.1 重金属普遍超标

农田重金属污染主要是指Pb、Cu、Hg、Zn、Cr、Cd等重金属元素在农田土壤中的含量超过土壤背景值，根据农田部、环保部等部门近年来报告数据显示，全国有300多个重点污染区重金属超标，占农田污染的80%，抽取数据显示，我国农田平均重金属超标率在2010年前就已经高达12%，在一些大城市，例如北京、上海、深圳等地，各类重金属元素在农田土壤中的含量尤其高，城市发展对于农田重金属污染影响极为严重，目前我国农田重金属污染形势严峻，污染情况已经得到重视，各类措施也在紧急筹备和实施之中。我国农田重金属污染现状具有范围大，种类多，相对集中，分布不均，普遍严重的特点。虽然污染依然严重，但随着环保力度的增强和范围的扩大，污染情况正在逐步改善。

1.2 污染主要来源

农田重金属污染修复，关键在防、治二字，要做到对重金属污染的防治，需要了解农田中重金属的来源，污染来源主要有4类，分别是：污水、大气、农业废弃物以及固体垃圾。空气污染是我国环境保护的一大难题给农田也带来了极大的影响，空气中夹杂着来自工业、交通、矿山等的污染物中，不乏各类重金属物质，在大气沉降过程中，重金属便进入了农田土壤之中。大量数据实例表明，在工业区、道路旁，土壤中含重金属量较其他地区明显高出数倍，环保部研究青藏铁路沿线两侧、北京等城市道路旁农田土质以及种植物，发现不仅土壤重金属含量高，植物中也含有较高的重金属元素。含重金属的污水一旦进入农田并沉淀，就容易造成农田重金属含量的增加，农业材料，如农药、农肥等，在大面积、长期使用之下，重金属会慢慢渗入土壤之中，而一些固体堆积物更是含有大量重金属，在堆积中容易渗入地下。

2 农田重金属污染修复技术

2.1 物理、化学修复技术

物理修复技术主要有换土、深耕翻土、填土以及加热法，前3种方法原理一致，皆是使浅层土壤以旧换新，这些方法工程量大，效果稳定，修复彻底，但是不仅换土需要大量工程，集中处理土壤的耗损也非常大，因此并不适合大规模应用。加热法是利用加热使挥发性重金属从土壤中挥发析出，虽然有一定作用，但是容易导致一些元素酸化或者相互反应，产生更为严重的后果，且析出气体的收集也很棘手。化学修复方法也是如此，无论是电动修复还是淋洗修复，都容易导致严重的污染，电动修复是通过土壤两侧通电以电场作用将重金属带到电极，在两极集中收集并进行处理，淋洗是将水或者其他制剂放入土壤之中进行冲洗，制剂的选择和二次污染的防治成为淋洗的重点，物理、化学方法虽然效果好，但是成本高且对环境极可能造成二次污染，因此实践中应用甚少，相关部门正在加紧研究改善重金属污染治理之中。

2.2 生物修复技术

生物修复技术成本较低，有利于规模化操作，并且生物法的优势在于其环境有益性，不仅能够有效处理农田土壤重金属污染，更重要的是，生物修复有助于修复自然界的正常循环，有利于全面改善环境，目前的环境保护实践对于生物方法也极为推崇。生物修复法主要是利用植物和微生物、动物进行土壤修复，利用植物根系固定重金属，减少扩散，植物还能够从土壤中吸收重金属，储存在植物体内，我国已经发现大量对重金属具有吸收能力的植物，在实践中也有一定研究和应用，植物修复是较为推崇的方法，绿色植物的大量种植能够固定土壤、防风固沙、净化空气，大量种植能够吸收重金属的植物，则一举数得，值得注意的是，植物吸收重金属存于体内，势必导致重金属含量过高，这些植物一定不能作为食品销售。微生物、动物与植物修复法类似，生物修复技术容易破坏生态平衡，尤其是微生物、动物修复，因此也需要进一步研究，目前而言，选取植物进行大规模种植修复土壤似乎是于环境保护最有益处的方法。

3 结语

环境于人类而言重如生命，l展中的破坏已经造成，如何修复才是关键，农田土壤重金属污染，重在防治，切断污染源的同时改良污染土壤方为可行之路。

参考文献

重金属污染的特征范文第4篇

关键词：襄汾溃坝区;土壤;农作物;重金属污染;生态风险

中图分类号：X825 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）20-4821-05

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2014.20.013

Pollution Characteristics and Risk Assessment of Heavy Metals in Soil and Crops in Dam-breaking Areas of Xiangfen

YAN Jiao， ZHANG Yong-qing， SONG Zhi-ping， HE Xiao-qin， LI Yu-peng

（College of Urban and Environmental Science， Shanxi Normal University， Linfen 041004， Shanxi， China）

Abstract： The contents of eight heavy metals（Cu、Zn、Cr、Cd、Pb、Ni、As、Hg） in soil and crops in dam-breaking areas of Xiangfen were analyzed. Tailing contained Cu and Zn was found. The contents of Cu and Zn in soil of the covered areas were higher than those in soil of the non-covered areas. The levels of other six elements in soil of the covered areas were lower than those in soil of the non-covered areas. The contents of Cu and Zn in crops of the covered areas were lower than those in crops of the non-covered areas. The levels of other six elements in crops of the covered areas were higher than those in crops of the non-covered areas. The correlation analysis showed that Cu and Zn in the coverage areas were from tailing. The other six heavy metals were homologous or associated in the coverage areas and non-covered areas. The single pollution index， Nemerow's synthetical pollution index and the potential ecological risk index showed that soil in the coverage areas was polluted slightly by heavy metals. Enrichment coefficients showed that the uptake capacity of the other six heavy metals by wheat was higher in the coverage areas than that in non-covered areas with the exception of Cu and Zn.

Key words： dam-breaking areas of Xiangfen; soil; crop; heavy metal pollution; ecological risk

重金属毒害是矿区普遍存在且最为严重的问题之一[1，2]。由于尾矿渣含有多种重金属，这些重金属随尾矿渣进入土壤环境发生积累、迁移，不仅对区域生态安全构成潜在危害，可能影响动植物的生长发育，甚至通过食物链进入人体，危害人体健康，导致一些慢性病、畸形、癌症等的发生[3]。矿山尾砂库垮坝导致的污染物迁移和扩散，不仅威胁人体健康和生命安全，而且会导致大面积的土地污染，使下游土地的重金属含量升高，土壤酸化，有机质含量降低和土壤板结[4]。例如，西班牙南部的Aznalcollar硫铁矿尾砂坝坍塌导致Agrio和Guadiamar流域55 km2范围内的土壤受到重金属污染，土壤Pb、Zn、As、Cd和Cu的含量分别增加到1 786、1 449、589、5.9、420 mg/kg[4]，受污染土壤的pH最低可以下降到2[5， 6];1985年，湖南郴州市竹园矿区尾砂坝坍塌，致使尾砂冲入东河两岸农田，即使农田中的尾砂已被清理，该地区农田土壤的As和Cd含量仍然高达709、7.6 mg/kg[7，8]。

目前，关于矿业的开采活动对矿区周围环境的影响有很多研究。曲蛟等[9]对钼矿尾矿周围蔬菜地的土壤的分析表明，重金属含量从大到小的顺序为残余态、有机结合态、氧化结合态和酸可提取态，由于尾矿石中可能释放重金属，当地的重金属污染很严重，预警类型为重警;李祥平等[10]对粤西黄铁矿区的土壤做了详细的研究，证实铁矿开采和尾渣堆放给矿区环境带来严重的危害，土壤重金属含量已超过中国土壤背景值的30余倍，Cd、Zn等已达到中度甚至重度污染，且污染物已渗透到土壤深层;王素娟等[11]对广西德保几个矿区尾矿的研究发现，土壤中Cd和Pb含量都超出了广西土壤环境质量标准的背景值，且Cd含量随pH的升高显著增加，Pb含量随pH的升高而减少。而矿山尾砂坝坍塌是一种较常见的事故，但对其导致下游土壤污染问题的研究至今仍较少。2008年9月8日，襄汾县云合村塔儿山的尾矿坝坍塌，尾砂冲入下游地区的居民区和农田，不仅造成了巨大的人员伤害和经济损失，而且造成下游农田土壤被大量的尾砂所覆盖，可能导致土壤和农作物的重金属污染。正确评价该区土壤的污染状况及潜在生态风险具有重要的理论和现实意义。为此，本研究采用单项污染指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态风险指数法对研究区内土壤及农作物重金属污染状况和潜在生态风险进行评价，以期为土壤污染控制和污染农田修复提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

溃坝区位于山西省临汾市襄汾县云合村塔儿山，E 111°3′，N 35°53′，海拔679～769 m，属温带大陆性季风气候，年均气温11.5 ℃，1月年均气温4.5 ℃，7月年均气温26 ℃，年均降水量454 mm，年均日照数2 522 h，无霜期185 d。塔儿山富含磁铁矿，溃坝发生后，进行了紧急治理，利用大型机械开挖泥石流，对土壤物理性状造成了较严重的破坏，在原有土壤上覆盖了大量尾砂。

1.2 样品采集与检测

在溃坝物覆盖区，沿溃坝物流向，采用S型取样法，取0～20 cm的耕层土壤，5个点混成一个土样，同时在同一块农田的未覆盖区采集对照样品，覆盖区和未覆盖区各18个土样，装袋、编号、扎口，带回实验室。把土样置于室内自然风干，剔除大石块、植物根系等杂质，磨细后过孔径为0.15 mm的尼龙筛，装袋密封用于测定土壤重金属含量。在秋季，研究区主要的农作物是小麦，在土壤点位上采集相应的麦苗样品，带回实验室，用自来水冲洗干净，再用纯水洗3遍，风干，80 ℃烘干至恒重，用研钵研碎，装袋。

取备用土壤0.1 g放入聚四氟乙烯坩埚，加入5 mL HNO3和1 mL HF，HNO3和HF试剂均为优级纯，加盖，放在电热板上消解，得到样品消解液，用火焰原子吸收法检测消解液中铜（Cu）、锌（Zn）、铬（Cr）和镍（Ni）等重金属的含量， 用石墨炉原子吸收法检测消解液中镉（Cd）和铅（Pb）的含量，用双道原子荧光光度计检测消解液中砷（As）和汞（Hg）的含量。测定过程中用10%的平行样品和加标回收样进行质量控制，以保证数据的准确度和精度。植物样品中的重金属检测方法同上。

1.3 土壤重金属污染评价方法及标准

1.3.1 单项污染指数法

Pi=Ci/Si

式中：Pi为样品中某污染物的单项污染指数;Ci为样品中某污染物的实测浓度;Si为某污染物的评价标准。

1.3.2 内梅罗综合污染指数法

Pn=■

式中：Pi=Ci/Si，Pn是内梅罗综合污染指数，Pi是样品中某污染物的单项污染指数，MaxPi是样品污染物中污染物指数最大值。

依据单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法将土壤重金属污染划分为5个等级，见表1。

1.3.3 潜在生态风险指数法 该方法是瑞典学者 Hakanson根据重金属的性质及环境行为特点，从沉积学角度提出的一种对沉积物或土壤中重金属污染进行评价的方法[12]。它将重金属的含量、生态效应、环境效应与毒理学联系在一起，采用具有可比的等价属性指数分级法进行评价，可以定量地评价单一元素的风险等级，也可以评价多个元素的总体风险等级[13]。公式如下：

C■■=C■■/C■■;E■■=T■■×C■■;

RI=■E■■=■T■■×C■■=■T■■×C■■

式中：C■■为某一重金属的污染参数;C■■为土壤中重金属的实测含量;C■■为计算所需的参比值;E■■为潜在生态风险系数;T■■为某一重金属的毒性系数。参比值的选择，各地学者差异较大，大都以全球沉积物重金属的平均背景值为参比值[14]，或以当地土壤背景值为参比[15]，或以背景采样点值为参比[16]，为了更真实反映评价区域的重金属污染状况，本研究以未覆盖区土壤中重金属含量为参比值。不同重金属元素毒性水平不同，生物对重金属污染的敏感程度也不尽相同，用重金属元素毒性系数反映该特点[17]。根据“元素丰度原则”和“元素稀释度”，Hakanson认为某一重金属的潜在毒性与其丰度成反比，或者说与其稀少度成正比[17]，因此他指定的标准化重金属毒性系数为Zn（1）

1.3.4 富集系数 富集系数是植物中重金属的含量与土壤中重金属含量的比值，表示植物对重金属的富集能力[1]。富集系数越大，其富集能力就越强。

1.4 数据处理与统计分析

重金属含量用EXCEL 2003计算，重金属含量的最大值、最小值、平均值、变异系数、正态分布检验等描述性统计分析采用SPSS 19.0计算。

2 结果与分析

2.1 溃坝区下游土壤重金属分析

2.1.1 土壤重金属含量 溃坝区下游土壤重金属含量见表3。覆盖区和未覆盖区8种重金属的平均值和最大值均没有超过国家土壤环境质量标准的二级标准，两区域的Zn、Cr、Ni和As等4种重金属的平均浓度没有超过山西省土壤元素背景值，其他4种元素的平均浓度均超过山西省土壤元素背景值。覆盖区和未覆盖区相比，覆盖区Cu和Zn的平均浓度高于未覆盖区，其他6种元素的平均浓度均低于未覆盖区。这可能是因为尾矿砂中含有Cu和Zn覆盖在农田上，虽然经过清理，但还有残留，导致覆盖区的土壤中Cu和Zn的含量偏高;而Cr、Cd、Pb、Ni、As和Hg的情况正好相反，尾矿砂中可能没有这些元素，或者含量极少，进入土壤后反而降低了土壤中Cr、Cd、Pb、Ni、As和Hg的浓度，造成未覆盖区土壤中的含量偏高。

变异系数（CV）是衡量研究区各样品间的变异程度，CV大则说明土壤受外界干扰显著，空间分异明显，也说明土壤的污染是以复合污染的形式存在[19]。CV≤10%为弱变异，10%100%为强变异。覆盖区和未覆盖区8种重金属的变异都为中等变异，说明研究区内重金属的来源不相同，并不全部来自溃坝物。覆盖区内Hg的变异系数最高，说明不同采样点Hg的分布差异性很大，覆盖区内各重金属的变异系数从高到低依次为Hg、Pb、Cr、Ni、Cd、Zn、Cu、As。未覆盖区内也是Hg的变异系数最高，各重金属的变异系数从高到低依次为Hg、Pb、Cu、Cr、Cd、Ni、As、Zn。

研究土壤中重金属含量的相关性可以推测其来源是否相同。覆盖区和未覆盖区土壤重金属的相关系数分别见表4和表5。覆盖区内，Cu和Zn呈显著正相关，与其他6种元素（Cr、Cd、Pb、Ni、As和Hg）呈负相关，说明Cu和Zn来源相同，与其他6种重金属元素是异源关系;Ni与Cr显著相关;Cd与Pb、As、Hg显著相关，Pb与As、Hg显著相关，As与Hg显著相关，说明Cd、Pb、As和Hg为同一来源或者伴生关系。未覆盖区内，Ni和Cr、Pb、Hg，Cd和As、Hg，Pb和As、Hg，As和Hg，都呈显著正相关;而Cu和Zn相关性不显著，这与覆盖区完全不同。在覆盖区和未覆盖区内，Cr、Cd、Pb、Ni、As和Hg之间都具有很高的相关性，这些重金属可能是伴生关系或者来自同一污染源。

2.1.2 土壤重金属污染状况 以未覆盖区为背景值，计算出覆盖区土壤重金属单项污染指数和综合污染指数（表6）。Cr和Ni的污染指数在安全域内，Cd、As和Hg的污染指数在警戒线上，Cu、Zn和Pb的污染指数处于轻度污染级别。8种重金属的污染程度从高到低的依次为Pb>Cu>Zn>Cd>As=Hg>Ni>Cr。覆盖区的综合污染指数为1.3，处于轻度污染级别，这与Cu、Zn、Pb单项污染指数偏高有关。

2.1.3 土壤重金属生态风险评价 以未覆盖区为背景值，覆盖区土壤单个重金属的潜在生态危害指数（E■■）和多种重金属潜在生态危害指数（RI）见表7。8种重金属的潜在生态危害指数都处于轻微级别，它们的潜在生态风险趋势为E■■（Hg）>E■■（Cd）>E■■（Pb）>E■■（Cu）=E■■（As）>E■■（Ni）>E■■（Zn）>E■■（Cr）。多种重金属潜在生态危害指数RI也处于轻微级别。从重金属污染指数和潜在生态风险指数二者结合来看，溃坝物覆盖区土壤重金属污染比较轻微。

2.2 溃坝区麦苗体内重金属分析

2.2.1 麦苗体内重金属含量 为了进一步探索土壤对植物重金属污染的影响，采集了覆盖区与未覆盖区的麦苗，并对其重金属含量进行测定，结果见表8。覆盖区和未覆盖区的麦苗重金属含量差异较大，同种植物中不同重金属含量差异明显。与未覆盖区相比，覆盖区麦苗体内的Cr、Cd、Pb、Ni、As、Hg含量相对较高，Cu和Zn的含量相对较低，这与土壤中重金属含量规律相反，很可能与当地的铁矿开采活动有很大的关系。

2.2.2 麦苗体内重金属富集系数 覆盖区和未覆盖区的麦苗体内重金属富集系数见表9。从表9可以看出，相同植物对不同重金属的吸收能力存在差异。除Cu和Zn外，覆盖区麦苗对其他6种重金属的吸收能力高于未覆盖区。覆盖区的麦苗吸收重金属的能力依次为Cr>Cd>Hg>Zn>Ni>Pb>As>Cu;未覆盖区的麦苗吸收重金属的能力依次为Zn>Hg>Cr>Cu=Cd>Pb>Ni>As。覆盖区和未覆盖区的麦苗吸收重金属的能力不同可能与土壤中重金属含量、形态等有关。

3 小结

由于尾矿砂中含有Cu和Zn，造成覆盖区土壤中Cu和Zn的含量高于未覆盖区，其他6种元素的含量均低于未覆盖区。覆盖区和未覆盖区8种重金属的变异都为中等变异，各金属元素在土壤中的含量还是比较稳定的。

通过相关分析可以推断出覆盖区内Cu和Zn来源于尾矿砂，其他6种重金属在覆盖区与未覆盖区都具有同源或者伴生关系。

以未覆盖区为背景值，从重金属污染指数和潜在生态风险指数二者结合来看，溃坝物覆盖区土壤重金属污染比较轻微。

覆盖区和未覆盖区对比，麦苗体内重金属含量规律与土壤中重金属含量规律相反，这很可能与当地的采矿活动有关。覆盖区和未覆盖区的麦苗吸收重金属的能力不相同可能与土壤重金属含量、形态有关系。

参考文献：

[1] 杨胜香， 李明顺， 李 艺， 等. 广西平乐锰矿区土壤、植物重金属污染状况与生态恢复研究[J]. 矿业安全与环保， 2006， 33（1）：21-23.

[2] 夏汉平， 蔡锡安. 采矿地的生态恢复技术[J]. 应用生态学报， 2002， 13（11）：1471-1477.

[3] 李 岚， 李耀初， 周劲风， 等. 紫金矿业尾矿库溃坝事故后黄华河流域土壤环境重金属污染影响后评估[J]. 资源与环境， 2013， （28）：131-132.

[4] SIMON M， ORTIZ I， GARCIA I， et al. Pollution of soils by the toxic spill of a pyrite mine （Aznalcollar， Spain） [J]. The Science of the Total Environment， 1999， 242（1-3）：105-115.

[5] CLEMENTE R， WALKER D J， ROIJ A， et al. Heavy metal bioavailability in a soil affected by mineral sulphides contamination following the mine spillage at Aznalcollar （Spain）[J]. Biodegradation， 2003， 14（3）：199-205.

[6] AGUILAR J， DORRONSORO C， FEMA′NDEZ E， et al. Soil pollution by a pyrite mine spill in Spain Evolution in time [J]. Environmental Pollution， 2004， 132（3）：395-401.

[7] LIU H Y， PROBST A， LIAO B H. Metal contamination of soils and crops affected by the Chenzhou lead/zinc mine spill （Hunan，China）[J]. The Science of the Total Environment， 2005， 339（1-3）：153-166.

[8] 翟丽梅， 陈同斌， 廖晓勇， 等. 广西环江铅锌矿尾砂坝坍塌对农田土壤的污染及其特征[J]. 环境科学学报， 2008， 28（6）： 1206-1211.

[9] 曲 蛟， 王红雨， 袁 星， 等. 钼矿尾矿区蔬菜地土壤中重金属含量分析与生态风险预警评估[J]. 安全与环境学报， 2008， 8（2）： 76-79.

[10] 李祥平， 齐剑英， 王春霖， 等. 粤西黄铁矿区铊―铅污染土壤的环境质量研究[J]. 农业环境科学学报， 2009， 28（3）： 496-501.

[11] 王素娟， 李正文， 廖秋佳， 等. 广西矿区土壤镉、铅污染状况研究[J]. 生态科学， 2008， 27（1）：50-54.

[12] 刘 晶， 滕彦国， 崔艳芳， 等. 土壤重金属污染生态风险评价方法综述[J]. 环境监测管理与技术， 2007， 19（3）：6-11.

[13] 尹仁湛， 罗亚平， 李金城， 等. 泗顶铅锌矿周边土壤重金属污染潜在生态风险评价及优势植物对重金属累计特征[J]. 农业环境科学学报，2008，27（6）：2158-2165.

[14] 王胜强， 孙津生， 丁 辉. 海河沉积物重金属污染及潜在生态风险评价[J]. 环境工程， 2005， 23（2）：62-64.

[15] 武永锋， 刘丛强， 涂成龙. 贵阳市土壤重金属污染及其生态风险评价[J]. 矿物岩石地球化学通报， 2007，26（3）：254-257.

[16] 刘文新， 栾兆坤， 汤鸿霄， 等. 乐安江沉积物中金属污染的潜在生态风险评价[J]. 生态学报， 1999， 19（2）：206-211.

[17] 刘衍君， 马春玲， 曹建荣， 等. 聊城市土壤重金属污染现状及其潜在风险评价[J]. 聊城大学学报（自然科学版）， 2013， 26（2）：73-77，94.

重金属污染的特征范文第5篇



关键词：时间序列模型；河流重金属污染；预测

中图分类号：TP391.9 文献标识码：A



Forecast Study on Forecasting Pollutant Concentration of Heavymetal Contaminants in Streams



LIU Tanqiu1，SHEN Xinping2，WANG Hanhua1

（1.School of Management and Economics，Changsha University of Science & Technology， Changsha410114， China； 

2. Dongting Lake Water Resources Administration Bureau of Hunan Province， Changsha410007， China）

Abstract：Traditional stream waterquality models are hardly able to describe stochastic behavior of heavymetal contaminants in water， due to stream environment influenced by various uncertainties. Therefore， a classic time series model， namely autoregressive integrated moving average （ARIMA） model， is used to predict pollutant concentration of heavymetal contaminants in streams. An empirical analysis evaluates the forecasting performance of two ARIMA models with different statistical distribution errors using a dynamic forecast approach. The results indicate that the two ARIMA models both perform very well， especially the one with student t distribution.



Key words： the time series model， heavy—metal contaminants in streams， forecasting



1引言

随着近年来经济建设的快速发展以及各种生产活动的扩大，各类水环境中重金属污染日趋严重，河流作为饮用水的重要来源，其重金属污染问题尤为引人瞩目。由于大多数重金属污染物在水环境中不易被微生物所降解，却能被水生生物累积富集，并且重金属在水体中的吸附、解吸、络合、沉降、絮凝等化学过程及物理过程非常复杂，且其含量和浓度随着水体的物理情况和化学条件的变化而变化，因此建立一个完整的河流重金属水质模型非常困难。

传统水质模型的建立通常是根据水流流速、污染物的弥散系数、污染物的降解系数与污染物浓度的关系，构造一个河段的水质模型，然后通过对该河段的长期监控、实验获得长期数据来确定模型相关参数。然而，水环境是一个充满不确定性的复杂巨系统，传统水质模型很难体现重金属污染物在河流中迁移的随机性。因此，包含随机项的一种时间序列模型——自回归整合移动平均（AutoRegressive Integrated MovingAverage， ARIMA）模型获得了研究者们的关注，并被用于研究水质变量的变化规律[1—4]。由Box and Jenkins（1970）开发的ARIMA模型作为最典型的时间序列预测技术，已广泛应用于各个领域的时序预测研究，水质管理领域亦不例外。水质变量时序观测值往往表现出很强的序列相关性能够被ARIMA模型很好地描述[5]。虽然因水文过程复杂且变量之间存在非线性关系和时变动态性的特征，近年来一些研究者更偏好使用神经网络模型进行水质预测，但是也有研究者通过比较研究发现，在对污水过程变量进行向前多步预测时，神经网络模型并不总是有更好的预测精度[4]。此外，相对于神经网络模型，ARIMA模型有明确的数学函数关系表达式，能够获得水质变量与时间相关变化的信息。因此，这里我们尝试将ARIMA模型应用于河流重金属污染浓度的预测，事实上迄今为止很少有研究者将该模型应用于河流重金属污染管理研究，虽然河流重金属污染浓度无疑是一种重要的水质变量。利用河流中重金属污染监测获得的数据确定相应ARIMA模型，实现对污染水体的模拟分析和实时预测，行政主管部门制定事故应变决策提供科学依据。2ARIMA建模方法和技术

对河流中的某种重金属污染物浓度变化过程{yt}建立一个ARIMA（p， d， q）模型，被表示为：