农牧交错区路域表层土壤重金属污染评价—以省道104武川-召河段为例

Pollution Assessment of Heavy Metals in Farming-Pastoral Ecotone of Roadside Soils—A Case Study of S104 from Wuchuan to Zhaohe

摘要: 随着经济的发展，道路交通在一定程度上导致了农牧交错带道路周边土壤重金属污染。本文以北方农牧交错区内省道104武川-召河段路旁0~200 m土壤表层为研究对象，采集农地、林地、草地土壤样品192个，进行重金属Cd、Zn、Cr、Ni、Cu、Pb含量测定。以此为基础用地累积指数评价及潜在生态危害评价方法评价了研究区的污染状况。研究表明：距路基5~30 m范围内个别重金属含量的地累积指数达到轻度污染状态值，其他距离范围内为无污染状态。从潜在生态危害评价结果来看，三种土地类型土壤重金属生态风险都属于低生态风险等级，但是RI指数在5~10 m内都大于其他区域，随着离路基距离越远，生态风险指数逐渐降低。生态风险等级最高为农地，其次为林地，最后为草地。

Abstract: With the development of economy, conduct of road traffic to an extent has resulted in soil metals pollution along the road in farming-pastoral ecotone. Selecting 0 - 200 m surface soil along the 104 road from Wuchuan to Zhaohe in farming-pastoral ecotone North China, we took 192 samples in farmland, forest, grassland and gauge the content of soil metals such as Cd, Zn, Cr, Ni, Cu, Pb. Based on the content of soil heavy metals, the research assessed the pollution situation with method of geoaccumulation index and potential ecological index. Pollution assessment showed that some in-dividual kinds of heavy metals contaminated soil in 5 - 50 m area to road, and other areas were not contaminated. The rate of ecology risk was low, but with the distance towards road increasing, the RI index decreased. The highest degree of land use is farmland; the second is forest; the degree of grassland is the lowest.

1. 引言

农牧交错带是指农区与牧区之间的过渡性地带。中国北方农牧交错带不仅是我国面积最大的交错带，同时也是世界四大农牧交错带之一 [1] [2] 。该区域生态结构稳定性差，生态问题频发，诸如土壤沙漠化，草地退化，盐渍化这些问题已经引起很多学者的关注 [3] [4] ，土壤污染研究较少，道路交通沿线引起的土壤重金属污染更是鲜有研究。

随着经济的高速发展，公路里程和路网密度大幅增加，道路交通对路域土壤的污染日益突出。道理交通行为向路旁土壤中排放重金属和多环芳香烃 [5] ，重金属在土壤中的积累通过食物链在生物体内富集，对食品安全、人类健康以至于生态环境造成影响 [6] 。王初等学者的研究结果表明，即使交通流量不大，但是公路长期运营也会导致公路两侧出现较严重的镉(Cd)、铅(Pb)污染 [7] 。国内外学者根据研究侧重点的不同对土壤重金属污染评价作了大量研究，主要集中在三个方面：土壤重金属污染程度评价、土壤重金属环境生态风险评价、土壤重金属健康风险评价。其中土壤重金属污染评价传统方法有地累积指数法 [8] 、单因子指数法 [9] 、内梅罗综合污染指数法 [10] 、富集因子法 [11] 、模糊数学法 [12] 、物元分析法 [13] 。土壤重金属传统生态风险评价方法主要有潜在生态风险评价法 [14] 、基于形态学的RAC (风险评价编码)法 [15] 。土壤重金属健康风险评价主要是基于人体健康的风险评价 [16] 。近年来，基于GIS技术的地统计模型 [17] 、基于GIS技术的人工神经网络模型 [18] 、生物评价法 [19] 等众多方法也有大量研究。综合以上方法，有学者对其进行分类，陈晓燕等人将传统的重金属污染评价方法归纳为指数法和数学模型指数法 [20] 。谢志宜等人按照评价对象归纳为单因子指数法和综合评价法两类 [21] 。

本研究对省道104武川-召河段一侧农田、林地、草地中的重金属含量分布特征进行测定分析，利用地累积指数法对土壤重金属污染状况进行评价，用潜在生态危害指数法对土壤生态安全进行评价。为未来农牧交错区公路旁土壤中重金属污染防治及土地合理利用规划提供科学依据。

2. 材料与方法

2.1. 研究区概况

S104自首府呼和浩特，穿越武川、百灵庙，到达包头市白云鄂博矿区。全长212公里，是中西部草原腹地的一条旅游通道，同时也是白云鄂博矿产资源的输出通道。研究区土壤属于水平地带性分布的栗钙土、棕钙土为主体土类，局部地方因地形、母质、水分条件的差异，发育成隐域性土壤。地带性分布土壤约占总面积的92.7%；非地带性土壤类型有草甸土、潮土、石质土与盐土。土壤质地多为沙壤、轻壤，并有不同程度的砾质化。土壤肥力普遍较低，有机质含量1.0%~1.8%，主要养分含量特点为氮、磷较低，钾较高。年平均气温3.64℃，年日照总时数2932.8小时，年平均降水量338.32 mm，全年大风日数23天。春季大风吹走表土，夹带泥沙，经常形成沙暴天气(图1)。

2.2. 野外调查与采样

本研究以武川-召河段为研究对象，在道路一侧选取三种典型土地类型，进行采样。具体采样方案为：在垂直公路方向沿路基设取样线，在取样线上设采样点，距公路路基分别为5 m、10 m、20 m、30 m、40 m、50 m、100 m、200 m。在每个采样点上画一条与公路平行的30 m线段，然后在线段上等距布设5个1 m²的采样单元，每个采样单元内按“梅花形”布点分别采集不同深度(0~5 cm, 5~10 cm, 10~20 cm, 20~30 cm)的5个土壤样品(每个子样重约200 g)。按同一深度每五个样品混合为一个样品，最后将5个采样单元同一深度所采集的25个子样充分混合，按“四分法”舍弃多余样品，保留约1 kg样品。三种路段共采集样品192个。采样示意图如图2所示。

土壤样品经自然风干、磨碎后，分别过2 mm、1 mm和0.15 mm尼龙筛。

2.3. 样品测定

土壤样品中重金属总量提取用HCl-HNO₃-HF-HClO₄消解法。土壤重金属锌(Zn)、铬(Cr)、镍(Ni)、铜(Cu)

Figure 1. Location of research area and distribution of sampling points

图1. 研究区示意图及样点分布

Figure 2. Route and method of sampling points

图2. 采样线路及采样方法示意图

利用火焰原子吸收分光光度法测定，镉(Cd)、铅(Pb)用石墨炉原子吸收分光光度法测定，仪器为TAS-990原子吸收分光光度计。所有元素的测定标准都参照国家标准。

2.4. 数据分析

本文重金属含量的研究采用0~5 cm、5~10 cm、10~20 cm的三层土壤重金属含量的平均值。数据处理和统计分析运用Excel2010和SPSS15.0进行。

3. 结果与分析

3.1. 公路一侧土壤重金属污染评价

3.1.1. 地累积指数评价(单因子指数评价)

地累积指数是评价土壤与沉积物中化学元素积累程度的常用指数，也是广泛应用于欧洲沉积物及其他重金属污染程度的定量方法，这种评价方法以重金属实测值与其地球化学背景值之商的对数 $I_{geo}={\log }_2{C}_i-{\log }_2\left[K\times B_n\right]$ [22] 表示。该方法充分反映了土壤被污染引起的相对于本底背景值的变化程度，不仅能反映出重金属分布的自然变化特征，而且可以判别人为活动对环境的影响，是区分人为活动影响的重要参数。

计算公式为 [22]

$I_{geo}=Lo{g}_2\left[C_i/\left(K\times B_n\right)\right]$

I_geo为某项重金属元素的地累积指数，K为考虑各地岩石差异可能引起的背景值变异而取的系数(一般取值为1.5)，C_i为表层土壤该项重金属元素浓度的实测值，B_n为粘质沉积岩中该元素的地球化学背景值，本文以内蒙古自治区土壤环境背景值作为B_n值 [23] 。

表1为地累积指数(I_geo)与污染程度分级 [22] 。

从地累积指数评价结果来看，农地研究区公路农地1距路基5~200 m范围内重金属镉(Cd)、镍(Ni)、铜(Cu)都属于无污染状态，铬(Cr)在距路基30 m处为轻度污染状态，地累积指数为0.11，锌(Zn)在距路基10 m处为轻度污染状态，地累积指数为0.11，其他区域均为无污染状态。铅(Pb)在距路基5 m、10 m、100 m处地累积指数都为0.02，50 m处为0.08，均数轻度污染状态，其他区域为无污染状态。农地2中5 m处镉(Cd)为轻度污染状态，地累积指数为0.18，其他区域为无污染状态。铅(Pb)路基5 m、10 m处地

Table 1. The classification of Geo-cumulative assessment index

表1. 地累积指数(I_geo)与污染程度分级

累积指数分别为0.1、0.08，属轻度污染状态，其他区域都为无污染状态。

林地研究区林地1距路基5 m、10 m处镉(Cd)的地累积指数分别为0.11、0.29，达到轻度污染状态，铬(Cr)在距路基5 m、10 m地累积指数为0.65、0.61，也达到轻度污染状态。铅(Pb)在同样位置的地累积指数分别为0.29、0.39，达到轻度污染状态。锌(Zn)在5~30 m都为轻度污染状态，地累积指数分别为0.57、0.15、0.18、0.03。其他区域为无污染状态。镍(Ni)、铜(Cu)都为无污染状态。林地2有镉(Cd)、铅(Pb)在距路基5m处达到轻度污染状态，地累积指数分别为0.03、0.32。铬(Cr)、锌(Zn)、镍(Ni)、铜(Cu)在其他区域都为无污染状态。

草地研究区草地1中镉(Cd)、铬(Cr)、镍(Ni)在距路基5 m处的地累积指数分别为0.36、0.16、0.01，达到轻度污染状态，其他区域为无污染状态。铜(Cu)在距路基5 m、10 m处为轻度污染状态，地累积指数分别为0.95、0.01，其他区域为无污染。铅(Pb)在该研究区都未达到污染状态。草地2除铅(Pb)在50 m处到达轻度污染状态，地累积指数为0.01，其他重金属都为无污染状态。

3.1.2. 潜在生态风险评价(综合指数评价)

潜在生态风险评价指数由Lars Hakanson于1980年提出，该指数法不仅反映了某一特定环境中各种污染的影响，也反映了多种污染物的综合影响，并以定量的方法划分出潜在生态危害的程度，是目前国内外土壤(沉积物)中重金属污染评价研究的先进方法之一。

潜在生态风险评价公式 [24]

$E_i=T_i\times C_i/C_{0i}$

E_i为某项重金属元素的潜在生态风险指数，T_i为生态潜在风险系数，其中，Cd = 30，Pb = Cu = Ni = 5，Cr = 2，Zn = 1。C_i为表层土壤该重金属元素浓度的实测值，C_0i为参比值，本文以内蒙古自治区土壤环境背景值作为参比值。综合指数 [24]

$RI={\displaystyle \underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}Ei}$

n为重金属种类。当RI值<150时，生态风险等级为低风险，150 < RI < 300时，为中等风险，300 < RI < 600，为高风险，RI > 600，为极高风险 [24] 。

依据潜在风险评价指数评价结果来看(表2)，公路旁5~200 m范围内三种土地类型土壤重金属生态风险都处于低生态风险等级。但RI指数随着离路基距离的增大而降低，表明路基附近土壤生态风险有上升的趋势。RI指数在农地1中5~10 m内都大于其他区域。农地2中一个最高值和一个较高值分别出现在离路基5 m和50 m处。林地1RI指数最高值出现在离路基10 m处，5 m处出现第二高值，且5~10 m处的RI指数显著大于其他区域。林地2情况与林地1类似，但10 m处RI指数较林地1低很多。草地1最高值出现在离路基距离5 m处，第二高值出现在离路基10 m处，5 m处RI指数显著高于其他区域。草地2 RI指数普遍较低，但是5 m处高于其他区域。从RI指数均值来看，生态风险等级从高到低的顺序依次为农地2 > 草地1 > 林地1 > 林地2 > 农地1 > 草地2，农地2生态风险等级最高，草地2生态风险等级最低。综合各用地类型的RI指数均值来看，生态风险等级最高为农地，其次为林地，最后为草地。

Table 2. The assessment results of potential ecological risk

表2. 潜在生态风险评价结果

4. 结论

1) 从地累积指数评价结果来看，道路交通行为主要导致距路基5~30 m范围内重金属含量轻度污染，50 m、100 m处只有个别重金属达到轻度污染状态，其他区域为无污染状态。

2) 从潜在生态危害评价结果来看，三种土地类型土壤重金属生态风险都属于低生态风险等级，但是RI指数在5~10 m内都大于其他区域，随着离路基距离的增大，生态风险指数逐渐降低。生态风险等级最高为农地，其次为林地，最后为草地。

基金项目

内蒙古师范大学大学与蒙古国合作研究项目(批准号2015MGHZ011)资助。