龙口市北部平原区不同土地利用类型对土壤重金属污染距离的影响
李 彤， 吴泉源*， 姚 磊， 曹见飞， 刘玉红， 宋仁超
山东师范大学地理与环境学院， 山东 济南 250358
摘要： 为探究不同土地利用类型及其组成对土壤重金属污染距离的影响，以龙口市北部平原作为典型研究区域，系统采集55个表层土壤样品并对w (Pb)、w (Cd)进行了测定；通过建立基于土壤样区的梯度缓冲区，利用Pearson相关性分析，研究不同土地利用类型及其组成对土壤重金属污染距离的影响；通过热点分析和空间插值方法，探究研究区内对Pb、Cd富集贡献较大的土地利用类型. 结果表明：①龙口市北部平原土壤中Pb、Cd受人类活动影响的区域差异明显，w (Pb)、w (Cd)平均值均超过了山东省土壤相应背景值，其中，w (Pb)超过背景值的样品比例达到96.36%，研究区西部富集现象明显. ②土地利用类型面积占比对Pb、Cd的污染距离各异. 其中，交通用地面积占比对Pb、Cd的污染距离大约在 2 000、500 m处，建设用地面积占比对二者的污染距离分别在 1 000、200 m处左右，而耕地及园地面积占比对二者的污染距离较小，均在50 m处左右. ③w (Pb)、w (Cd)的空间分布差异明显，整体表现为西高东低. ④研究区内对Pb、Cd富集贡献最大的土地利用类型是耕地，其次是交通和建设用地. 研究显示，不同土地利用类型对重金属污染距离的差异性是实际存在的，因此在进行重金属污染治理时，对不同的土地利用类型要根据其对重金属污染距离的差异加以区别.
关键词： 土地利用类型； 土壤； 重金属； 相关性
随着城镇化的发展，林地、草地等土地利用类型开始向耕地、建设用地等人为利用方面转变，交通运输、污水灌溉等人类活动直接或间接地提高了土壤重金属污染水平[1-2]. 重金属污染直接影响到农作物及饮用水的安全性，进而威胁到人类的身体健康[3]. 目前，重金属污染已经成为世界性的环境问题，引起了学术界的广泛关注.
下午公司停电，她收拾东西回深圳。他打了电话过来，说带你去一个地方。她想了想说好。也许这是最后一次他们约会了。第一次也是最后一次，不在床上的约会。
影响土壤重金属分布和累积的因素可分为两类：①自然因素，如成土母质和土壤理化性质；②人类活动，如交通、矿产开采、农药化肥、污水灌溉及工业废弃物等. 重金属污染则主要是由于人类活动导致的，而土地利用类型是人类活动的集中体现. 目前，对土壤重金属污染的研究主要侧重于重金属的来源解析[4-5]、空间分布[6-7]、迁移转化[8-9]以及污染综合评价[10-14]等方面，重点关注土壤重金属污染现状及其对环境的潜在风险，或仅局限于不同土地利用类型之间重金属含量的比较. 基于不同梯度来探究土地利用类型及其结构组成与土壤重金属关系的研究较少. 实际上，在不同的距离梯度上，土地利用类型与重金属含量的相关性是不同的，如王祖伟等[15-16]发现，重金属含量与缓冲区内土地利用类型面积占比的相关性较强，且随梯度的增大而发生改变. 可见，明确不同梯度上对重金属含量影响较大的土地利用类型以及某种土地利用类型在哪个梯度上对于缓解重金属污染更为重要，对土壤重金属管理有重要的现实意义.
龙口市是2017年全国综合经济竞争力十强县(市)之一，作为山东省入选的两个县(市)之一，该地区尤其是北部平原区社会经济活动发达，近年来发展迅速，在工业、农业等方面均表现出巨大的发展潜力. 在社会经济增长的同时，土壤重金属含量也在不断攀升，以致部分区域土壤Pb、Cd富集现象明显[17]；且北部平原区地质背景单一，成土条件相似，重金属之间的差异主要是不同土地利用类型引起的，而不必考虑自然条件对土壤中重金属影响的差异. 因此，该研究选择龙口市北部平原区作为典型研究区，基于实地采集的土壤样品，利用GIS方法构建以采样点为中心的不同间距的缓冲区作为分析单元，分析不同梯度缓冲区内对Pb、Cd富集起主要影响的土地利用类型，以期为环境保护部门评价当地土壤环境质量治理和修复提供科学指导.
1 数据与方法
1 .1 研究区概况
研究区设在山东省烟台市的龙口市(120°13′E～120°44′E、37°27′N～37°44′N)北部沿海平原，南北长约18 km，东西宽约22 km，总面积约400 km2. 从地质背景来看，研究区三面环海，成土条件相似，地质背景整体上具有一致性. 成土母质以冲积和海积物等第四系沉积物为主，多形成潮土. 南部发育有少量白垩系的火山熔岩和上元古界的变质岩，岩石风化多形成棕壤，东部则有少量喜马拉雅期形成的玄武岩. 从气候条件来看，研究区属于温带季风性气候，年均气温约12 ℃，年均降水量600 mm，且主要集中在夏季. 河流主要有泳汶河、黄水河等，多为季节性河流. 地势平坦，适宜农业生产，盛产农作物主要有小麦、玉米、苹果、葡萄等.
2 .2 土地利用类型对土壤重金属的污染距离分析Pearson相关性分析结果(见表2、3)表明，除园地面积占比与w (Pb)、w (Cd)呈负相关外，其他土地利用类型面积占比均与w (Pb)、w (Cd)呈正相关，且交通用地和建设用地面积占比与w (Pb)、w (Cd)的相关系数及对应梯度均略高于其他土地利用类型.
热点分析(getis-ordG i*)是一种局部空间自相关分析方法. 在全局空间集聚的前提下，通过计算G i*统计量来揭示集聚模式并反映高值或低值要素在空间上发生集聚的位置. 显著的G i*正值表示高观测值的区域单元趋于空间集聚，即热点(hotspot)；显著的G i*负值则表示低观测值的区域单元趋于空间集聚，即冷点(coldspot).
1 .2 土壤样品采集与重金属含量测定
研究[15]表明，重金属含量与不同梯度下土地利用类型结构组成的相关性存在较大差异. 为了更好地体现不同土地利用类型对土壤重金属污染距离的差异，以各土壤采样点为圆心，利用ArcGIS 10.2软件的“缓冲区”工具分别建立50、100、150、200、500、1 000 及 2 000 m间距的缓冲区. 分别计算缓冲区内的土地利用类型面积占比，即基于研究区内土地利用类型划分，计算每一种类型的面积占缓冲区总面积的比例.
图1 研究区土地利用现状及采样点分布
Fig.1 Map of land use type and sampling points in the study area
2 .3 .1 土壤重金属含量的热点分析
现阶段，民俗旅游已经成为一种主流的旅游形式，并带动了地区经济的发展，然而正是如此，导致很多地区纷纷盲目开展民俗旅游，使得市场发展失衡，而民俗旅游也失去了特有的吸引力。
1 .3 研究方法
1 .3 .1 污染距离分析
结合研究区土地利用类型现状，采用蛇形布点法在ArcGIS 10.2软件中初步确定采样点的位置. 其中，采样点间距基本控制在2 km左右，并使其覆盖所有的土地利用类型. 同时，在研究区内典型地物(如电热厂、大型工厂等)周围也设定采样点，使得采样点具有典型性，能够代表研究区内不同土地利用类型的重金属含量水平. 在实际采样过程中，根据预设采样点的周围环境适当进行调整. 通过了解研究区地块的平均宽度，使样方尽可能覆盖地块而更具有代表性，最终确定样方大小为20 m×20 m. 由于样方面积较小，且样方内地形变化小、土壤质地均匀，因此，在样方内采用梅花形布点取样法，选取样方4个顶点及中心点(作为采样点坐标)位置的土壤，清理土壤表层，垂直采集表层(0～20 cm)土壤并均匀混合，避免出现异常高值[17]. 采用四分法取1 kg土壤装入干净的布袋并做好标记. 记录采样点的地理位置及土地利用类型，土壤样品采样点的分布如图1所示.
以采样点w (Pb)、w (Cd)与各缓冲区内土地利用类型面积占比作为分析变量进行Pearson相关性分析，通过这些由近及远、由密到疏的缓冲区以及相关系数随梯度缓冲区半径增大的变化方向，得出不同土地利用类型面积占比对Pb、Cd影响最强时对应的污染距离.
在ArcGIS 10.2中完成梯度缓冲区的建立、不同缓冲区内土地利用类型面积汇总、热点分析以及普通克里金插值. 对数据进行平均值、标准差、变异系数等描述性统计，Pearson相关性分析以及单因素方差分析等统计分析均在SPSS 17.0中完成.
1 .3 .2 热点分析与单因素方差分析
IMF：亚洲需加强政策缓冲以应对不确定性。5月25日，IMF副总裁张涛在亚洲货币政策论坛上发言表示，亚洲需重建货币和财政缓冲，增强经济韧性以应对未来不确定性。张涛指出，亚洲经济短期向好但面临潜在风险：如外债大幅增加，公共债务占GDP比重从2007年的46%上升到59%，私人部门债务高企；财政平衡继续恶化，平均赤字已达GDP的1.1%。
基于热点分析，利用单因素方差分析方法，探究冷点、热点在关键污染距离内的土地利用类型面积之间的差异，识别研究区内对Pb、Cd富集贡献较大的土地利用类型. 其中，方差分析对象选择显著性小于或等于0.05的热点和冷点.
众所周知，厕纸粘染物与实际排放物相比微乎其微，可忽略不计，厕纸入厕的主要污染物为纸张与水接触后产生的可溶物及碎屑，可用COD、SS、氨氮、BOD5等污染指标表示.实验室模拟厕纸入水后的变化，测定不同品质的厕纸溶于水后，在不同时间水体中的COD、SS、氨氮、BOD5的浓度值，计算单位厕纸的污染物量，进而推算家庭以至全国的污染物排放总量.通过计算厕纸进入下水道对污水处理厂的污染物贡献占比及可生化性评价指标(B/C)值(BOD5/COD)，评价厕纸入水后的可生化性，进而评价其对城市污水处理厂的影响.
式中：γsr为系统对外散热损失比例，取0.5%；Qp为给水泵加入系统的能量，kJ/h；hBFP,in、hBFP,out分别为给水泵进、出口给水的焓，kJ/kg。
1 .4 数据处理
1.降本增效强管理。面对成本费用的大幅压减，东辛物业站树立“经营一元钱，节约一分钱”的理念，增强“精从细中来，细在尽责处”的意识，内部挖潜，降本增效。首先，从技术革新中找增效点，召开了创新创效动员会，成立了以技术骨干为主的活动小组，进行了选题立项，发动员工积极进行创新创效活动。其次，从勤俭节约中找增效点，将前期研制的电磁节水箱等进行了推广，安装后每月能节约水300立方，合1400余元，在提高工作效率的同时也减少了资源消耗。
2 结果与分析
2 .1 土壤重金属含量的描述性统计
由表1可见，研究区土壤中w (Pb)、w (Cd)的平均值分别为31.94、0.12 mg/kg，均超过山东省土壤相应背景值[18](分别是背景值的1.26、1.07倍)，但均未超过GB 15618—1995《土壤环境质量标准》[19]二级标准限值. 其中，w (Pb)超过山东省土壤背景值的样品比例达到96.36%. Wilding[20]对变异系数(coefficient of variation，CV)进行了分级，CV<0.16为低度变异，0.16<CV<0.36为中度变异，CV>0.36为高度变异. 该研究中w (Pb)的变异系数为17.34%，属于中度变异，而w (Cd)的变异系数高达79.55%，属于高度变异. 这与LV等[4]对山东日照土壤重金属的研究结果相似，说明Cd易受交通、建筑施工等人为活动的影响，并在空间分布上也存在较大差异.
表1 研究区土壤中 w (Pb)、 w (Cd)的描述性统计分析
Table 1 Descriptive statistical analysis of w (Pb) and w (Cd) in soils in the study area
近年来，龙口市城镇化和工业化速度较快，特别是机械加工业的发展，且矿产资源较丰富，其中，北部平原区以煤矿为主. 长期的煤炭开采，不仅出现大面积采空区塌陷问题，其固废堆放、废液排放也可能对周围土壤重金属环境造成威胁. 此外，龙口市北部平原是胶东地区重要的粮食生产基地，污水灌溉历史悠久，且农作物是当地农村经济发展的支柱，农民为提高产量而盲目施肥，也可能使得该区土壤面临重金属污染的风险. 因此，该研究选择龙口市北部平原为研究区，并根据龙口市国土资源局提供的高分影像数据(24小类)，将其整合为六大类——耕地、园地、林草地、交通用地、水域和建设用地(见图1)，其中，由于林草地所占面积极少、水域中重金属含量不明，故这两类不考虑在内.
表2 不同梯度缓冲区内土地利用类型面积占比 与 w (Pb)的相关性
Table 2 The correlation coefficient of landscape percentage with w (Pb) in each buffer zone
表3 不同梯度缓冲区内土地利用类型面积 占比与 w (Cd)的相关性
Table 3 The correlation coefficient of landscape percentage with w (Cd) in each buffer zone
由表2可见，在0～2 000 m梯度范围内，交通用地和建设用地面积占比与w (Pb)的相关系数略高于其他土地利用类型，最大值分别出现在 2 000 和 1 000 m梯度处，且在0～1 000 m梯度范围内均呈上升趋势. 相对于交通用地及建设用地，耕地对Pb的污染范围较小，最大相关系数出现在50 m梯度处，超过50 m之后呈下降趋势，并在150 m处出现拐点. 园地对Pb的污染距离与耕地相似，在50 m处相关系数最小，50～500 m梯度内呈上升趋势，相关系数逐渐变大，然后在500 m处出现拐点，相关系数减小.
w (Cd)与各土地利用类型面积占比的相关系数变化趋势(见表3)与w (Pb)基本相似，这与戴彬等[21-22]得出的结论相同，他们发现w (Pb)与w (Cd)呈显著相关，且有共同的污染源. 交通用地和建设用地对Cd的污染距离也很大，最大相关系数对应的污染距离分别趋向于500、200 m. 与w (Pb)相同，园地面积占比与w (Cd)呈负相关，极小值出现在50 m处. 随着梯度缓冲区半径的增大，二者的相关性逐渐减小，并在500 m处出现拐点. 耕地面积占比与w (Cd)的相关系数在50～2 000 m梯度内出现的拐点较多，但整体呈下降趋势，在50 m处出现极大值.
2 .3 土地利用类型对土壤重金属的贡献研究
在实验室内将土壤样品于室温下自然风干、敲碎后，置于干净的平台上挑选出植物根系、砾石等杂物，在无污染的玛瑙研钵内研磨样品后，过100目(0.25 mm)尼龙筛. 选用HNO3-HCl-HClO4微波法消解土壤样品，消解结束后进行蒸发，在接近干燥时冷却至常温常压，用超纯水溶解土样，置于50 mL容量瓶中定容. w (Pb)、w (Cd)采用石墨原子吸收分光光度法测定. 采用国家一级土壤标准物质检验分析方法的精密度和准确度，以保证测试结果符合精度需要[4].
陀思妥耶夫斯基将永远是我们的作家中间最“神圣”的作家，因为他完全跨越了文学的界限，部分地摧毁了这些界限，从内部摧毁了，转到了大家一般认为“神圣的”、原始意义上的“宗教的”方面。 为了不让人觉得我们言过其实，我们说： 十字架上的那个强盗比科学院里的柏拉图“更接近真理”。 他身上的弱点就是陀思妥耶夫斯基的所有弱点，他身上的虚弱就是陀思妥耶夫斯基的全部虚弱； 也许，他的思想没有一个是真理。 但是他的格调符合真理，这种格调永无穷期。[2]536
分别对研究区55个采样点w (Pb)、w (Cd)的G i*进行计算，得出不同显著性水平下的热点和冷点，结果如图2所示. 热点区域是重金属的高值聚集区，具有较高的污染风险，是土壤环境管理、修复的重点区域. 由图2可见，Pb、Cd的热点数量分别为25、18个，其中，Pb的热点较多，且在0.01显著性水平下的热点为10个，占比为40%；Cd的热点多分布在研究区西部，冷点集中分布在东北部.
对研究区土壤中w (Pb)、w (Cd)进行普通克里金插值分析(见图2)，研究其空间分布情况. 由图2可见，冷点、热点分布与重金属含量插值结果的空间分布趋势大体一致，热点及周边地区均为重金属富集明显的区域，而冷点区均为w (Pb)、w (Cd)较低的区域.
图2 研究区Pb、Cd的热点分析及空间分布特征
Fig.2 Hot spot analysis and spatial distribution characteristics of Pb and Cd
2 .3 .2 影响土壤重金属富集的关键土地利用类型分析
各土地利用类型面积占比与重金属含量的最大相关系数对应的污染距离大多未超过 1 000 m，这与Biasioli等[23]得出的各种土地利用类型产生的污染物传输只能限制在大约1 km范围内的结论一致，这均说明采样点重金属含量受到周围 1 000 m左右的土地利用类型的影响. 因此，该研究选择半径为 1 000 m的缓冲区进行Cd冷点和热点的单因素方差分析(Pb的热点分析中未产生冷点，无法与热点进行对比分析). 由图3可见，就平均值而言，Cd热点区域的耕地、建设用地面积明显大于冷点区域，而冷点区域的园地面积相对较大. 方差分析结果显示，耕地、园地面积在统计意义上有显著差异，而交通用地、建设用地面积没有统计意义上的差异. 这说明在研究区内，Cd冷点和热点区域在土地利用类型组成上的区别主要体现在耕地和园地上. Cd热点区域内耕地面积明显高于冷点区域，且园地面积与w (Cd)呈负相关关系(见表3)，这在一定程度上能够缓解土壤中重金属的富集. 可见，土壤采样点成为Cd热点的主要原因是耕地这一土地利用类型对土壤重金属的污染，其次是交通用地和建设用地.
注： 缓冲区半径为1 000 m.
图3 Cd冷点、热点区域的土地利用 类型平均面积对比
Fig.3 Comparison of land use types in cold and hot spots of Cd
3 讨论
通过Cd冷点和热点的单因素方差分析，得出热点出现的主要原因是耕地受到污染. 《2016年烟台市统计年鉴》显示，2015年龙口市耕地有效灌溉面积为 17 380 hm2，而农作物播种总面积达 24 710 hm2，水库及机电井供水量并不能满足耕种需求，且研究区内河流多为季节性河流，在耕种早期严重缺水，故引泳汶河、黄水河及各支流中的工业、生活污水进行灌溉. 实际上，龙口市灌区农用地的污水灌溉历史已有30 a之久. 未经处理的工业和生活污水直接灌溉农田，给土壤环境造成很大压力. 李春芳等[17]也通过溯源分析发现，污水灌溉是龙口市北部平原区Pb、Cd富集的共同污染因素. 可见，长期的污水灌溉是导致耕地土壤重金属富集的原因之一. 当地农民为了提高种植产量而盲目施肥施药，造成重金属在土壤中的富集也是一个不可忽略的因素. 《2011年烟台市统计年鉴》数据显示，2010年龙口市农药使用量已经达到 2 542 t，化肥使用实物量更是达到12.29×104 t. LV等[24]发现，耕地土壤中w (Cd)与w (TP)呈显著相关. Cd常作为磷矿石中的杂质而存在于磷肥当中，通过磷肥的施用在土壤中累积. 王飞等[25]也发现，华北地区禽畜粪便有机肥中w (Pb)、w (Cd)普遍存在严重的超标现象. 可见，耕地土壤重金属的富集与肥料施用有直接关系. 另外，农用塑料薄膜使用不当以及农用车的普及也是导致耕地重金属富集的原因，如龙口市在2010年的农用塑料薄膜使用量达到 1 115 t，农用柴油量为1.21×104 t. 但由于农业活动产生的粉尘、固体废物及有害气体等有限，大气活动对其传输过程的影响甚微，且土壤重金属具有弱移动性，使得受污染的耕地、园地等农用地对土壤重金属的污染距离较小.
1983年2月，重庆成为全国第一个经济体制综合改革试点大城市，实行国家计划全面单列，并享有省级经济管理权限，开启了重庆改革开放的新征程。
研究区西部与北部的交通以及工业生产、电厂等煤炭燃烧产生的“三态”废弃物也是热点成因分析的一个不可忽略的因素. 研究区内工厂多位于西北部，通过查阅《2016年烟台市统计年鉴》，发现2015年龙口市废水排放量达 3 551.64×104 t，其中，工业废水量为 1 202.64×104t，工业烟(粉)尘排放量达0.43×104t，工业SO2排放量为2.33×104t，NOx 排放量为2.00×104 t. 废水通过灌溉进入土壤，而这些气态重金属进入大气后，在大气中传输，最终通过干湿沉降进入土壤，所以这些通过大气沉降进入土壤的重金属移动距离相对较大，且不可忽略. 王幼奇等[26]也认为，通过沉降进入土壤的重金属必需得到重视. 研究区西部的龙口城区及中部的黄城城区拥有相对密集的交通网络，随着龙口市私人汽车保有量及农用车的持续增长(2015年家用汽车、助力车是2010年的283.50%、246.64%)，汽车轮胎磨损及油泄漏等交通排放产生的有害气体及粉尘、烟尘也不可忽视[27-28]；尤其是上下班期间的高峰期堵车严重，发动机运行时不完全燃烧[29]，尾气排放量增加，其中的重金属随之在空气中传输，扩散到道路周围，由于其迁移受到风速、风向等的影响，移动距离相对较大. 研究区内位于工业区的采样点主要在东海、图新等多个大型热电厂附近，重金属含量明显偏高. LV等[30-31]也发现，煤炭燃烧是工厂附近土壤中Pb、Cd的主要来源之一. 因此，交通及工业燃炭过程是重金属的重要来源，且重金属在该过程中的迁移能力较强，污染范围较大. 虽然该研究中的采样点都具有典型性，可以代表研究区不同土地利用下的重金属污染水平，但由于采样点有限，可能会对结论造成一定的干扰，但研究结果证实了不同土地利用类型对土壤重金属污染距离的差异性是实际存在的，并有效揭示了其污染的梯度区间.
4 结论
a) 研究区土壤中w (Pb)、w (Cd)的平均值均超过山东省土壤相应背景值，其中，w (Pb)超过背景值的样品比例达到96.36%，但均未超过GB 15618—1995二级标准限值. 龙口市北部平原区的西部存在明显的重金属集聚现象，东部污染并不严重.
b) 土地利用类型面积占比对Pb、Cd的污染距离均呈规律性变化. 各土地利用类型在相关系数达到最大时对应的污染距离从大到小依次为交通用地>建筑用地>耕地≈园地. 这种明显的距离差异要求在进行重金属污染治理时，对不同的土地利用类型需要根据其对重金属污染距离的差异加以区别，这也是该研究的实际意义所在.
c) 对研究区内Pb、Cd富集贡献最大的土地利用类型是耕地，其次是交通用地和建设用地. 因此，在进行该区土壤治理时，要重点关注耕地土壤的修复，如建立污水处理厂解决污水灌溉问题、采用超富集植物修复等.
参考文献：
[1] GU Y G,GAO Y P,LIN Q.Contamination,bioaccessibility and human health risk of heavy metals in exposed-lawn soils from 28 urban parks in southern China′s largest city,Guangzhou[J].Applied Geochemistry,2016,67:52-58.
[2] KAYE J P,GROFFMAN P M,GRIMM N B,et al .A distinct urban biogeochemistry?[J].Trends in Ecology & Evolution,2006,21(4):192-199.
[3] NANOS N,MARTIN J A R.Multiscale analysis of heavy metal contents in soils:spatial variability in the Duero River Basin(Spain)[J].Geoderma,2012,189/190(6):554-562.
[4] LV Jianshu,ZHANG Zulu,LIU Yang,et al .Sources identification and hazardous risk delineation of heavy metals contamination in Rizhao City[J].Acta Geographica Sinica,2012,67(7):109-122.
[5] 张一修,王济,秦樊鑫,等.贵阳市道路灰尘和土壤重金属来源识别比较[J].环境科学学报,2012,32(1):204-212.
ZHANG Yixu,WANG Ji,QIN Fanxin,et al .Comparison of source identification of road dust and soil heavy metals in Guiyang[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2012,32(1):204-212.
[6] ZHAN Y F,SHI X Z,HUANG B,et al .Spatial distribution of heavy metals in agricultural soils of an industry-based peri-urban area in Wuxi,China[J].Pedosphere,2007,17(1):44-51.
[7] YI Y J,YANG Z,ZHANG S.Ecological risk assessment of heavy metals in sediment and human health risk assessment of heavy metals in fishes in the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin[J].Environmental Pollution,2011,159(10):2575-2585.
[8] 上官宇先,秦晓鹏,赵冬安,等.利用大型土柱自然淋溶条件下研究土壤重金属的迁移及形态转化[J].环境科学研究,2015,28(7):1015-1024.
SHANGGUAN Yuxian,QIN Xiaopeng,ZHAO Dong′an,et al .Migration and transformation of heavy metals in soils by lysimeter study with field condition[J].Research of Environmental Sciences,2015,28(7):1015- 1024.
[9] HUANG H J,YUAN X Z.The migration and transformation behaviors of heavy metals during the hydrothermal treatment of sewage sludge[J].Bioresource Technolgy,2016,200:991-998.
[10] MAAS S,SCHEIFLER R,BENSLAMA M,et al .Spatial distribution of heavy metal concentrations in urban,suburban and agricultural soils in a Mediterranean city of Algeria[J].Environmental Pollution,2010,158(6):2294-2301.
[11] XIE Y F,CHEN T B,LEI M,et al .Spatial distribution of soil heavy metal pollution estimated by different interpolation methods:accuracy and uncertainty analysis[J].Chemosphere,2011,82(3):468-476.
[12] NOTTEN M J,OOSTHOEK A J,ROZEMA J,et al .Heavy metal concentrations in a soil-plant-snail food chain along a terrestrial soil pollution gradient[J].Environmental Pollution,2005,138(1):178-190.
[13] KESHAVARZI B,TAZARVI Z,RAJABZADEH M A,et al .Chemical speciation,human health risk assessment and pollution level of selected heavy metals in urban street dust of Shiraz,Iran[J].Atmospheric Environment,2015,119:1-10.
[14] MARTIN J A R,RAMOS-MIRAS J J,BOLUDA R,et al .Spatial relations of heavy metals in arable and greenhouse soils of a Mediterranean environment region (Spain)[J].Geoderma,2013,200/201(6):180-188.
[15] 王祖伟,王袆玮,侯迎迎,等.于桥水库水源地水体沉积物重金属空间分异与景观格局的关系[J].环境科学,2016,37(9):3423-3429.
WANG Zuwei,WANG Yiwei,HOU Yingying,et al .Relationship between landscape pattern and spatial variation of heavy metals in aquatic sediments in headwaters area of Yuqiao Reservoir[J].Environmental Science,2016,37(9):3423-3429.
[16] 李铖,李芳柏,吴志峰,等.景观格局对农业表层土壤重金属污染的影响[J].应用生态学报,2015,26(4):1137-1144.
LI Cheng,LI Fangbai,WU Zhifeng,et al .Impacts of landscape patterns on heavy metal contamination of agricultural top soil in the Pearl River Delta,South China[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2015,26(4):1137-1144.
[17] 李春芳,王菲,曹文涛,等.龙口市污水灌溉区农田重金属来源、空间分布及污染评价[J].环境科学,2017,38(3):1018-1027.
LI Chunfang,WANG Fei,CAO Wentao,et al .Source analysis,spatial distribution and pollution assessment of heavy metals in sewage irrigation area farmland soils of Longkou City[J].Environmental Science,2017,38(3):1018-1027.
[18] 代杰瑞,庞绪贵,喻超,等.山东省东部地区土壤地球化学基准值与背景值及元素富集特征研究[J].地球化学,2011,40(6):577-587.
DAI Jierui,PANG Xugui,YU Chao,et al .Geochemical baselines and background values and element enrichment characteristics in soils in eastern Shandong Province[J].Geochimica,2011,40(6):577-587.
[19] 国家环境保护局.GB 15618—1995土壤环境质量标准[S].北京:中国标准出版社,1995.
[20] WILDING L P.Spatial variability:its documentation,accommodation and implication to soil survey[M]//NIELSEN D R,BOUMA J.Soil spatial variations[M].Wageningen:PUDOC Publishers,1985:166-194.
[21] 戴彬,吕建树,战金成,等.山东省典型工业城市土壤重金属来源、空间分布及潜在生态风险评价[J].环境科学,2015(2):507-515.
DAI Bin,LV Jianshu,ZHAN Jincheng,et al .Assessment sources,spatial distribution and ecological risk of heavy metal in soils in a typical industrial-based city of Shandong Province,eastern China[J].Environmental Science,2015(2):507-515.
[22] CHEN T B,ZHENG Y M,LEI M,et al .Assessment of heavy metal pollution in surface soils of urban parks in Beijing,China[J].Chemosphere,2005,60(4):542-551.
[23] BIASIOLI M,BARBERIS R,AJMONEMARSAN F.The influence of a large city on some soil properties and metals content[J].Science of the Total Environment,2006,356(1/2/3):154-164.
[24] LV J,LIU Y,ZHANG Z,et al .Identifying the origins and spatial distributions of heavy metals in soils of Ju County (eastern China) using multivariate and geostatistical approach[J].Journal of Soils & Sediments,2015,15(1):163-178.
[25] 王飞,赵立欣,沈玉君,等.华北地区畜禽粪便有机肥中重金属含量及溯源分析[J].农业工程学报,2013,29(19):202-208.
WANG Fei,ZHAO Lixin,SHEN Yujun,et al .Analysis of heavy metals in organic manure of livestock and poultry manure in North China[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2013,29(19):202-208.
[26] 王幼奇,白一茹,王建宇.基于GIS的银川市不同功能区土壤重金属污染评价及分布特征[J].环境科学,2016(2):710-716.
WANG Youqi,BAI Yiru,WANG Jianyu.Distrabution of city soil heavy metals pollution evaluation in different functional zones of Yinchuan City[J].Environmental Science,2016(2):710-716.
[27] LI J G,PU L J,LIAO Q L,et al .The Sources and gradient effect of soil heavy metal concentrations in Wuxi City[J].Scientia Geographica Sinica,2014,34(4):496-504.
[28] 史正军,吴冲,卢瑛.深圳市主要公园及道路绿地土壤重金属含量状况比较研究[J].土壤通报,2007,38(1):133-136.
SHI Zhengjun,WU Chong,LU Ying.Comparative study on soil heavy metal content of urban green ground near parks and roads in Shenzhen City[J].Chinese Journal of Soil Science,2007,38(1):133-136.
[29] CHEN X,LV X,YANG G.Sources identification of heavy metals in urban topsoil from inside the Xi′an Second Ringroad,NW China using multivariate statistical methods[J].Catena,2012,98:73-78.
[30] LV J S,LIU Y,ZHANG Z L,et al .Distinguishing anthropogenic and natural sources of trace elements in soils undergoing recent 10-year rapid urbanization:a case of Donggang,eastern China[J].Environmental Science & Pollution Research,2015,22(14):10539-10550.
[31] 刘硕,吴泉源,曹学江,等.龙口煤矿区土壤重金属污染评价与空间分布特征[J].环境科学,2016,37(1):270-279.
LIU Shuo,WU Quanyuan,CAO Xuejiang,et al .Pollution assessment and spatial distribution characteristics of heavy metals in soils of coal mining area in Longkou City[J].Environmental Science,2016,37(1):270-279.
Effects of Different Land Use Types on Pollution Distance of Heavy Metals in North Plain of Longkou City
LI Tong, WU Quanyuan*, YAO Lei, CAO Jianfei, LIU Yuhong, SONG Renchao
College of Geography and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250358, China
Abstract ： In order to explore the effects of difference of land use type and its composition on soil heavy metal pollution distance, the northern plain of Longkou City was taken as a study area.Fifty-five surface soil samples were collected and Pb and Cd contents were determined. By establishing gradient buffer zone based on soil sample area, the influence of land use type and its composition on soil heavy metal pollution under different gradients was analyzed. Through the hot spot analysis and spatial interpolation method, the land use types in the study area that contribute greatly to Pb and Cd enrichment was explored. The results showed that: (1) Pb and Cd in the soil of the study area were significantly affected by human activities, and the average value exceeded the background value of soil in Shandong Province. The proportion of Pb exceeding the background value reached 96.36%, and the western enrichment phenomenon is obvious. (2) In different gradients, the percentage of land use types had different correlations with Pb and Cd. The maximum correlation coefficient of traffic land with Pb and Cd reached 2000 and 500 m respectively, and the construction land was 1000 and 200 m. The correlation coefficient of cultivated land and garden land was the largest at the gradient of about 50 m. (3) The spatial distribution difference of Pb and Cd was obvious, and the overall performance was high in the west and low in the east. (4) The cultivated land in the study area contributed the most to Pb and Cd enrichment, followed by traffic and construction land. The study shows that different land use types have different heavy metal pollution distances. In the treatment of heavy metal pollution, different types of land use should be distinguished according to the difference of the pollution distance.
Keywords ： land use types; soil; heavy metal; correlation
中图分类号： X53
文章编号： 1001-6929(2019)07-1224-07
文献标志码： A
DOI： 10.13198/j.issn.1001-6929.2019.02.15
收稿日期： 2018-06-04
修订日期： 2019-02-19
作者简介： 李彤(1995-)，女，山东潍坊人，litong19950802@126.com.
*责任作者 ，吴泉源(1959-)，男，山东龙口人，教授，博士，博导，主要从事地图学与地理信息系统研究，wqy6420582@163.com
基金项目： 山东省自然科学基金项目(No.ZR2017BD011)； 中国博士后科学基金项目(No.2017M622256)
Supported by Natural Science Foundation of Shandong Province, China (No.ZR2017BD011); China Postdoctoral Science Foundation(No.2017M622256)
(责任编辑：周巧富)
标签：土地利用类型论文; 土壤论文; 重金属论文; 相关性论文; 山东师范大学地理与环境学院论文;