張旭, 宋雪英, , *, 由明超, 張慧鈺, 趙曉旭
設(shè)施菜地土壤重金屬污染源解析技術(shù)研究進展
張旭1, 宋雪英1, 2, *, 由明超1, 張慧鈺1, 趙曉旭2
1. 沈陽大學, 區(qū)域污染環(huán)境生態(tài)修復教育部重點實驗室, 沈陽 110044 2. 莆田學院, 生態(tài)環(huán)境及其信息圖譜福建省高等學校重點實驗室, 莆田 351100
設(shè)施蔬菜栽培是當前主流種植方式之一。因為設(shè)施菜地常年處于一種高溫、高濕、高肥料投入的半封閉狀態(tài), 其土壤重金屬污染問題突出。由于土壤環(huán)境介質(zhì)的復雜性、重金屬污染來源的多樣性以及分布的特異性, 國內(nèi)外學者對土壤重金屬源解析方法尚未建立起一個全面和詳盡的體系, 針對設(shè)施菜地中重金屬污染源解析研究的相關(guān)報道也較少。文章綜合論述了國內(nèi)外設(shè)施菜地重金屬源解析應(yīng)用情況, 并針對現(xiàn)有設(shè)施菜地重金屬定量源解析應(yīng)用較少的情況, 篩選適用方法及其優(yōu)缺點進行概述, 同時對設(shè)施菜地中重金屬源解析方法研究的未來發(fā)展進行展望, 為能夠從源頭解決設(shè)施菜地重金屬污染問題提供技術(shù)支持。
設(shè)施菜地; 土壤; 重金屬; 源解析
設(shè)施農(nóng)業(yè)是一種利用工程技術(shù)手段減少外界干擾、實現(xiàn)四季種植的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。當前, 設(shè)施菜地生產(chǎn)面積占設(shè)施農(nóng)業(yè)總生產(chǎn)面積的78%, 占蔬菜總生產(chǎn)面積的25%, 其全國蔬菜供給量占比為50%[1]。然而, 由于設(shè)施菜地長期處于一種半封閉的高溫、高濕、高肥料投入的特殊狀態(tài)[2], 其土壤理化性質(zhì)會發(fā)生巨大改變[3]。與露天菜地相比, 設(shè)施菜地土壤中重金屬累積趨勢更明顯[4], 其重金屬污染情況幾乎是所有耕作土壤中最嚴重的一類[5]。而重金屬具有的持久性和生物蓄積效應(yīng), 對食品安全和人類健康能構(gòu)成嚴重威脅[6], 因此, 有必要準確清晰地了解設(shè)施菜地土壤中重金屬來源及貢獻情況。
目前, 國內(nèi)外學者有關(guān)土壤中重金屬源解析的研究工作主要包括: 土壤環(huán)境介質(zhì)中重金屬污染源的初步分析、不同污染源中代表性重金屬元素的判定, 以及各污染源對土壤中重金屬含量的貢獻情況的確定等研究。而對于農(nóng)用土壤中重金屬源解析的研究大多集中于郊區(qū)和礦區(qū)周邊的開放農(nóng)田[7-8], 針對設(shè)施菜地的研究也相對較少, 系統(tǒng)的源解析方法應(yīng)用體系尚未建立。為明確設(shè)施菜地土壤重金屬污染來源, 從源頭解決污染問題, 本文以設(shè)施菜地土壤中重金屬源解析方法為研究對象, 調(diào)查設(shè)施菜地土壤重金屬源解析實際應(yīng)用情況, 并針對現(xiàn)有可應(yīng)用于設(shè)施菜地土壤重金屬定量源解析方法進行概述分析, 以期為設(shè)施菜地土壤重金屬污染的控制和治理提供理論指導。
早期源解析主要用于探究大氣環(huán)境中的顆粒污染物的來源, 后逐漸被應(yīng)用于其他環(huán)境介質(zhì)[9-12]。當前, 國內(nèi)外對于各環(huán)境介質(zhì)中重金屬源解析的研究相對較多, 但由于土壤介質(zhì)的復雜性, 土壤重金屬污染的隱蔽性、滯后性以及空間變異性等特點, 始終沒能建立一個全面、系統(tǒng)的方法體系, 且涉及設(shè)施菜地土壤重金屬源解析的相關(guān)內(nèi)容更少。
源解析的研究主要分為兩類, 一類是通過多元統(tǒng)計分析法對環(huán)境中的主要污染物的來源進行定性的簡單初步判斷識別, 稱為源識別(source identification), 常見方法有因子分析法(Factor Analysis, FA)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、聚類分析(Cluster Analysis, CA)等; 另一類是基于源清單法和受體模型方法, 利用數(shù)據(jù)和圖譜計算出各類污染源的貢獻度大小, 通過定量的方式對污染物進行分析, 稱為源解析(source apportionment), 常見方法有投入品輸入通量分析、正定因子矩陣分解法(Positive Matrix Factorization, PMF)、主成分分析/多元線性回歸法(Principal Component Analysis-Multivariate Linear Regression, PCA-MLR)、絕對因子分析/多元線性回歸法(Absolute Principal Component Sore- Multivariate Linear Regression, APCS-MLR )等。在實際應(yīng)用過程中, 研究人員往往將二者結(jié)合起來使用, 在源識別的基礎(chǔ)上采用源解析計算, 提高效率, 并將二者統(tǒng)稱為源解析。
為明確目前國內(nèi)外設(shè)施菜地土壤重金屬源解析研究進展, 本文以“設(shè)施菜地、重金屬、源、源識別、源解析”為關(guān)鍵詞, 通過Web of Science、CNKI、萬方等權(quán)威數(shù)據(jù)庫進行檢索, 發(fā)現(xiàn)與之相關(guān)的研究成果共有30篇。
其中, 涉及設(shè)施菜地土壤重金屬源解析的實際應(yīng)用的成果有13篇(詳見表1), 研究區(qū)域包括西南地區(qū)(貴州、云南)、華東地區(qū)(山東、江蘇)、西北地區(qū)(陜西、甘肅)、華北地區(qū)(天津、北京)、東北地區(qū)(遼寧), 主要集中于中國東部[17-19, 22-25], 其原因主要是因為國外設(shè)施栽培應(yīng)用多以無土栽培、花卉種植為主, 重金屬進入食物鏈機會少, 學者對該類問題關(guān)注度不高。中國學者則因為中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟占比多, 設(shè)施菜地應(yīng)用多的緣故對設(shè)施菜地土壤污染問題更為重視。同時, 東部地區(qū)大多人口眾多、可耕地面積適中, 設(shè)施菜地建設(shè)比其他地區(qū)更為完善。
目前, 對于設(shè)施菜地土壤重金屬源解析的研究還局限于少數(shù)特定地區(qū)[15-19, 24-25], 對于多地區(qū)范圍乃至全省、全國范圍內(nèi)的總結(jié)性研究涉獵相對較少。各個研究區(qū)域的重金屬污染來源主要與農(nóng)業(yè)實踐活動有關(guān)。而且, 相比于應(yīng)用方法眾多的開放農(nóng)田研究, 設(shè)施菜地土壤重金屬源解析方法應(yīng)用尚不成熟, 相對局限, 主要以定性源識別方法為主, 實際應(yīng)用中占比約為69.23%, 且主成分分析法應(yīng)用較多。在定量源解析方面, 雖然Jia等[15]對云南滇池東岸, Tian等[17]對江蘇東山、山東壽光, 以及Chen等[20]對陜西旌陽設(shè)施菜地重金屬污染進行源解析時, 采用了定量方法, 但并未計算相關(guān)來源貢獻率。在13篇研究成果中, 僅Zhang等[16]在對設(shè)施菜地土壤重金屬源解析時, 對污染源貢獻情況進行了精確分析。
表1 設(shè)施菜地重金屬源解析應(yīng)用
目前, 由于設(shè)施菜地重金屬定量源解析研究應(yīng)用較少, 對各污染源貢獻情況分析不足的緣故, 導致無法深入分析影響設(shè)施菜地土壤重金屬含量的主要因素。而且根據(jù)現(xiàn)有應(yīng)用情況, 設(shè)施菜地土壤重金屬污染的普適性、總結(jié)性經(jīng)驗難以確定??紤]到設(shè)施菜地土壤與常見農(nóng)田土壤性質(zhì)存在相似性, 理論上常見農(nóng)田重金屬定量源解析方法也可應(yīng)用于設(shè)施菜地。本文為提高設(shè)施菜地重金屬源解析效果以及更好的篩選合適的源解析方法進行應(yīng)用, 對現(xiàn)有可應(yīng)用于設(shè)施菜地的重金屬定量源解析方法及其優(yōu)缺點(詳見表2)進行概述。
源清單法是近年來比較常見的源解析方法之一,主要通過大量數(shù)據(jù)信息調(diào)查, 統(tǒng)計分析不同類污染源的排放因子和活動水平狀況, 建立污染源清單數(shù)據(jù)庫, 并估算污染源排放量, 從而確定不同污染源及其貢獻率[26]。常見的源清單法有投入品輸入通量分析和同位素比值法。
2.1.1 投入品輸入通量分析
投入品輸入通量分析是針對研究區(qū)域進行全方位的初步調(diào)查后, 選取可能的污染源進行長時間跟蹤監(jiān)測, 計算分析研究區(qū)投入品污染排放含量及重金屬污染物濃度, 明確污染來源。該方法能較為精準地確定重金屬來源。Shi等[27]通過投入品輸入通量分析明確浙江農(nóng)田中的Hg主要來源于畜禽糞便(50.25%)和灌溉(38.63%)。但是, 該方法對時間和人力消耗較多。Fu等[28]經(jīng)5個月才完成張氏灌區(qū)周邊農(nóng)田重金屬可能污染源的調(diào)查與采樣。
2.1.2 同位素比值法
同位素比值法以同位素在遷移及反應(yīng)過程中不發(fā)生或極不易發(fā)生放射性衰變的穩(wěn)定性作為溯源的重要鑒別指標, 根據(jù)不同豐度的同位素比值, 對污染源情況進行定量分析[29-30], 方法精確度較高。目前Pb、Cd、Cu、Zn以及Hg的同位素均在農(nóng)田土壤源解析領(lǐng)域有所應(yīng)用, 其中有關(guān)Pb同位素比值法應(yīng)用最為成熟[31]。陳錦芳等[32]利用Pb同位素對九龍江中下游沿岸農(nóng)田中重金屬進行溯源發(fā)現(xiàn)其主要污染源為交通源(57%)、煤炭燃燒源(34%)以及工業(yè)源(9%)。Chen等[33]運用Pb同位素比值法發(fā)現(xiàn)太湖地區(qū)的Pb主要通過大氣沉降(57%—93%)、灌溉和施肥(0—10%)進入農(nóng)田。根據(jù)以上研究可以發(fā)現(xiàn)該方法僅能針對特定元素進行溯源, 方法普適性與通用性不足。
受體模型是基于受體與污染源之間的質(zhì)量平衡關(guān)系, 通過測定受體介質(zhì)的理化性質(zhì), 分析其污染物含量, 推斷污染物來源及貢獻率[34-35]。常見受體模型方法有PMF法、UNMIX模型、結(jié)合多元線性回歸法的多元統(tǒng)計源解析方法等。
2.2.1 正定因子矩陣分解法
正定因子矩陣分解法最早于1994年由Paatero等提出[36], 該方法無需分析復雜化學元素譜圖, 依賴最小二乘法進行迭代運算, 將由多個土壤樣品以及相關(guān)重金屬元素含量構(gòu)成的復雜矩陣和協(xié)方差矩陣轉(zhuǎn)變?yōu)閹讉€綜合因子, 確定主要污染源以及其源貢獻比率[37]。
該方法通過非負約束因子載荷和得分進行不確定性估計, 減少數(shù)據(jù)遺漏與誤差的優(yōu)勢特質(zhì), 頗受國內(nèi)外學者信賴, 使其成為目前常見的重金屬定量源解析方法之一。當前, 國外學者基于PMF法的重金屬源解析應(yīng)用主要集中于大氣和水環(huán)境介質(zhì)中, 對農(nóng)田土壤重金屬來源分析應(yīng)用較少[38-39]。而國內(nèi)學者對于農(nóng)田土壤中重金屬的PMF分析應(yīng)用相對較多。Fei等[40]采用PMF法研究發(fā)現(xiàn)杭州地區(qū)農(nóng)田中的Cd來源與污水灌溉、施肥(73.68%)等活動密切相關(guān)。Xie等[41]應(yīng)用PMF法發(fā)現(xiàn)工業(yè)源(53.1%)是西南地區(qū)廢棄礦區(qū)農(nóng)田重金屬主要來源。但針對設(shè)施菜地土壤重金屬PMF法的應(yīng)用較少[20]。
2.2.2 UNMIX模型
UNMIX模型是通過自主建模曲線方式進行轉(zhuǎn)換的非負約束因子分析[42]。該定量源解析方法可直接剔除誤差值較大的異常數(shù)據(jù), 假設(shè)污染源各組分對受體貢獻均為正值[43], 利用受體相關(guān)數(shù)據(jù)及不同污染源標識物, 推斷源數(shù)目、組成和貢獻率。
國內(nèi)外對UNMIX模型的應(yīng)用多體現(xiàn)在氣體、水體等環(huán)境介質(zhì)中。Alidadi等[44]經(jīng)UNMIX分析發(fā)現(xiàn)背景粉塵(70%)是阿赫瓦茲市上空PM10含量主要影響因素。Mohammad等[45]利用UNMIX確定了孟加拉地區(qū)地下水的6個污染源, 其結(jié)果與研究區(qū)人為活動以及水源利用情況吻合, 說明UNMIX模型結(jié)果較可靠。但是該方法針對污染源相似度較高的農(nóng)田土壤應(yīng)用較少[46], 且有關(guān)設(shè)施菜地的相關(guān)研究也暫未發(fā)現(xiàn), 其應(yīng)用廣泛度遠不及PMF法。
2.2.3 結(jié)合多元線性回歸法的多元統(tǒng)計源解析方法
多元統(tǒng)計法作為源識別方法無法定量分析污染源貢獻值, 但近年來研究人員發(fā)現(xiàn)多元統(tǒng)計分析法與多元線性回歸法結(jié)合使用, 可進一步推算污染貢情況值, 實現(xiàn)定量源解析。該類方法起初被運用于追溯大氣污染物來源, 現(xiàn)已經(jīng)成功應(yīng)用于農(nóng)田土壤重金屬源解析[47-48], 偶爾也用于設(shè)施菜地重金屬溯源[15-17]。
主成分分析/多元線性回歸法和因子分析/多元線性回歸法是在常見的多元統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上與多元線性回歸法結(jié)合、演變而成的兩種模型[49]。Li等[50]便是在因子分析的基礎(chǔ)上通過回歸系數(shù)計算出污染源對農(nóng)田重金屬的貢獻率。而絕對因子分析/多元線性回歸法則是在前兩者模型的基礎(chǔ)上進行了絕對因子得分計算, 其對于簡單污染源分析更為準確[51]?;裘髦榈萚52]基于APCS-MLR模型計算發(fā)現(xiàn)自然源對湘潭縣農(nóng)田土壤中Ni(86.73%)、Cu(87.87%)、Cr(89.67%)含量有影響。但由于污染來源信息不明確和可能存在負面貢獻等問題, 該方法在針對復雜污染問題時, 其結(jié)果可能會出現(xiàn)貢獻率大于100%或小于零的情況。
根據(jù)表2發(fā)現(xiàn), 在農(nóng)田土壤重金屬定量源解析方法中, 源清單法所需數(shù)據(jù)量較少, 能直接反應(yīng)各污染源貢獻情況, 投入品輸入通量分析更是適用于多種研究環(huán)境。但由于源清單法分析對象有限、計算復雜, 且只能針對已知污染源研究, 其局限性也相對明顯, 實際應(yīng)用過程中源清單法應(yīng)用相對較少。陳雅麗等[53]針對2008-2018年土壤重金屬源解析應(yīng)用成果統(tǒng)計中源清單法應(yīng)用占比僅為1.2%, 該方法未來大面積應(yīng)用的可能性也較低。與源清單法相比, 受體模型法不受污染源相關(guān)環(huán)境因素影響, 不需要追溯各類污染源的排放因子和活動水平, 也無需考慮污染物遷移轉(zhuǎn)化情況, 直接對受體環(huán)境介質(zhì)進行分析測定, 操作簡單, 現(xiàn)已應(yīng)用于多種環(huán)境介質(zhì)中, 效果良好, 應(yīng)用前景廣闊。對復雜污染源體系分析時, 作為目前主流重金屬源解析方法的PMF和UNMIX兩種受體模型法比其他方法準確性更高、普適性更強, 具有明顯優(yōu)勢。但面對簡單污染源時, 其分析過程就顯得過于繁瑣, 此時運用結(jié)合多元線性回歸法的多元統(tǒng)計源解析法進行分析會更方便。
表2 農(nóng)田土壤重金屬定量源解析方法比較
目前, 設(shè)施菜地土壤重金屬源解析方面存在方法應(yīng)用少、定量研究分析不足、研究區(qū)域范圍窄等缺陷, 有必要參考現(xiàn)有農(nóng)田土壤重金屬污染源解析方法, 篩選適用于設(shè)施菜地土壤的方法對其重金屬污染進行溯源, 并利用定量源解析方法明確各污染源貢獻度, 以期為未來設(shè)施菜地生產(chǎn)規(guī)劃提供有效的理論依據(jù)。
此外, 盡管適用于設(shè)施菜地土壤重金屬源解析的方法眾多, 但到目前為止尚未存在一種能夠適用于所有研究的源解析方法, 面對復雜污染源時, 受體模型法中PMF法和UNMIX法結(jié)果更可靠; 而污染源相對簡單時, 結(jié)合多元線性回歸法的多元統(tǒng)計源解析法效率更高。且每個現(xiàn)有方法都有局限之處, 無法保證其結(jié)果具有絕對準確性, 針對同一污染源, 運用不同方法分析時, 甚至可能會出現(xiàn)結(jié)果沖突。定性和定量方法結(jié)合, 多種定量方法組合使用, 能夠彌補單一方法的不足, 并有效提高源解析結(jié)果的準確性, 明確污染源及其源貢獻率, 使分析結(jié)果更具現(xiàn)實意義, 這將是設(shè)施菜地重金屬源解析研究的趨勢所在。制定和研究一套適用于不同污染情況的普適性源解析組合能夠為污染精確定位和區(qū)域結(jié)構(gòu)發(fā)展優(yōu)化提供強有力的技術(shù)支撐, 進而從污染源頭出發(fā)對設(shè)施菜地重金屬污染進行有效控制, 改善設(shè)施菜地土壤環(huán)境質(zhì)量和農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)。
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Research advances in the source apportionment techniques of heavy metal pollution in soil of greenhouse vegetable fields
Zhang Xu1, SONG Xueying1, 2, *, YOU Mingchao1, Zhang Huiyu1, ZHAO Xiaoxu2
1.Key Laboratory of Regional Environment and Eco-Remediation of Ministry of Education, Shenyang University, Shenyang 110044, China 2. Key Laboratory of Ecological Environment and Information Atlas (Putian University),Fujian Provincial University,Putian 351100, China
Greenhouse vegetable production is currently one of the main agricultural planting methods. The heavy metal pollution is the relatively prominent problem in the greenhouse vegetable field which is under a semi-closed state with high temperature, high humidity and high fertilizer input. Due to the complexity of soil environment, and the diversity of sources and the specificity of distribution of heavy metal pollution, a comprehensive and detailed system for the source apportionment of heavy metals in soils has not been established. Little is reported in literature on the source apportionment of heavy metal pollution in greenhouse vegetable fields. In this paper, the application of source apportionment of heavy metals in greenhouse vegetable fields was reviewed based on the related literature. In view of the limited application of quantitative source apportionment of heavy metals in greenhouse vegetable fields, several suitable methods were recommended and their advantages and disadvantages were summarized. Meantime, the prospect of the research on the source apportionment methods of heavy metals in greenhouse vegetable fields was put forward, so as to provide the technical support to solve the problem of heavy metal pollution in greenhouse vegetable fields from the source.
greenhouse vegetable field; soil; heavy metal; source apportionment
10.14108/j.cnki.1008-8873.2024.01.025
X171.5; S15
A
1008-8873(2024)01-211-07
2021-08-16;
2021-11-15
國家自然科學基金項目(41771200); 沈陽市中青年人才支持計劃(RC190371); 生態(tài)環(huán)境及其信息圖譜福建省高等學校重點實驗室開放基金資助項目(ST18001); 福建省新型污染物生態(tài)毒理效應(yīng)與控制重點實驗室開放基金資助項目(ST21003)
張旭(1997—), 女, 遼寧大連人, 碩士, 主要從事污染環(huán)境修復技術(shù)研究, E-mail: 973883171@qq.com
通信作者:宋雪英, 女, 博士, 教授, 主要從事污染環(huán)境修復技術(shù)與土壤生態(tài)毒理學研究, E-mail: songxy2046@163.com
張旭, 宋雪英, 由明超, 等. 設(shè)施菜地土壤重金屬污染源解析技術(shù)研究進展[J]. 生態(tài)科學, 2024, 43(1): 211–217.
Zhang Xu, SONG Xueying, YOU Mingchao, et al. Research advances in the source apportionment techniques of heavy metal pollution in soil of greenhouse vegetable fields[J]. Ecological Science, 2024, 43(1): 211–217.