土壤重金属含量分析及其评价

第4章3S技术下的城镇土壤中重金属的层次健康风险4.1基于层次生物可利用性的土壤重金属浓度参数的建立重金属化学形态的组成特征可良好地反映土壤重金属的可迁移性和生物可利用性[140，141]，那么如何科学地将重金属的生物可利用性与经典的总量风险评价模型有机地结合起来就成了亟需解决的问题。风险评价代码（RiskAssessmentCode，RAC)通过以可交换态和碳酸盐结合态存在的重金属含量对其总含量的百分贡献率来来评价土壤中重金属的可利用性[142，143]。基于风险评价代码值可将重金属不同的化学形态组成对应不同的风险程度。根据风险评价代码风险分级规则（表4.3)，对任一种重金属，当其可交换态和碳酸盐结合态的占比总和小于1%时，可认定该重金属对环境是安全的；当可交换态和碳酸盐结合态的占比总和超过50%时，则认为该重金属具有极高的环境风险，且易进入食物链。表4.3基于风险评价代码的土壤重金属风险分级风险等级碳酸盐结合态与可交换态占比（％)无风险<1低风险1-10中等风险11-30高风险31-50极高风险>50根据图2.8〜2.13可知，52个采样点中Cd、Pb、Zn、Cr和Cu的平均RAC分别为19.7%、13.0%、6%、3.0%和2.0%，故其RAC平均值分别属于中等风险等级、中等风险等级、低风险等级、低风险等级和低风险等级。从5种重金属RAC平均值的排序可知，第三章随机模糊评价中虽然Pb的单因素指数比Zn、Cu和Cr都小，但最终确与Cu共同被识别为重度污染水平，确实其中一个原因就是土壤中以S1+S2形态存在的Pb含量较高，侧面证明了所建随机模糊模型的良好分辨力。但是对于Cu和Pb来说，其自身的生物毒性权重是一样的（均为5)，根据表3.13可知Cu和Pb的单因素指数也很接近，为何Pb在RAC值是Cu的RAC值6.5倍的情况下而被与Cu分在了同一个污染等级？根据节的土壤重金属化学形态分析来看，RAC法虽然在一定程度上表征了重金属的生物可利用性，但其仅仅考虑了可交换态和碳酸盐结合态的贡献显然还是不够全面。在近年人为活动强度不断增强的背景下，土壤生态系统及其存在环境发生着相对快速的变化(如氧化还原电位变化、土壤有机质含量变化、外界气候变化等），这都可能导致以铁锰氧化态和有机络合态存在的重金属逐渐释放。根据第三章可知，土壤环境中重金属的迁移性、生物可利用性和生态毒性不仅仅与土壤中重金属的总量有关系，更取决于其在土壤中的赋存形态。显然，具有更高生物可利用性和迁移性的重金属更容易通过各环境介质间的迁移转化而暴露于受体人群，并最后对受体人群带来健康风险。所以，在经典的土壤总量健康风险评价模型的基础上，如何科学地将重金属的生物可利用性与总量风险评价模型有机地、全面地结合起来就成为研究的难点之一。在第三章的研究基础上，根据现广泛使用的风险评价代码（RAC)的理论基础和现有文献研究基础[144]，研究基于Tessier五步提取法而构建了可分层次量化表征重金属化学形态与其生物可利用性之间关系的重金属层次生物可利用性权重系数，其计算公式如下：CBioCiXfsi+fS2) (4.11)CPbioCiXfS3+fS) (4.12)CNbio=CiXfS (4.13)其中，fsv，fs2，fs;，fs¥和fs5分别指重金属可交换态、碳酸盐结合态、铁猛氧化态、有机络合态和残渣态对其总含量的百分贡献率；CBi。，Cpbi。和Cnh。则分别指土壤中生物可利用性重金属含量、潜在生物可利用性重金属含量和生物不可利用性重金属含量，mg/kg。将“基于层次生物可利用性的土壤重金属浓度参数”嵌入经典的健康风险评价模型，分别利用CBi。，Cpbl。和CnM。代替单独的CSUr构建了基于重金属生物可利用性的城镇土壤环境重金属污染的层次风险评价模型。4.23S技术下目标受体健康风险评价模型的优选如何科学而高效的设置目标受体的暴露风险评价模型？首先，在4.1.3章节已经将目标受体的暴露风险评价模型分为对应于敏感用地和非敏感用地的两类，故问题就转移为怎么高效识别区域的用地方式并采用对应的风险评价模型。图4.3是先导区的详细的土地利用现状图[70]，由图可知整个区域的土地利用方式的空间差异不小。同时，鉴于不同的用地方式下居民的生活、活动方式有很大差异，暴露于污染物的频率、周期以及暴露途径等影响暴露的因素均不相同，故确实应根据不同土地利用方式构建对应的暴露剂量计算模型。借鉴4.1.3章节《导则》关于土地利用方式的分类标准，建议初步将F1〜F25归为敏感用地采样点，而W1〜W12为非敏感用地采样点。当然，在上述分类中研究考虑到农地（F1〜F25)与食物链的密切关系和其与农业人群受体暴露的密切关系，故设为敏感用地类型；林地（W1〜W12)相对于受体的暴露概率较低且林地区域受体密度较低，故设为非敏感用地类型；而对于建设用地来说，其中U3、U4、U5、U8、U9、U10、U11和U14主要用地方式为居民区、学校、公园和城市绿地，故设为敏感用地类型，而U1、U2、U6、U7、U12、U13和U15主要为工商业服务用地、工业生产附属设施用地、办公场所，故设为非敏感用地类型。基于上述分类结果，研究分别采用不同的健康风险评价模型进行评价研究，结果见章节4.3。

图4.3先导区的详细的土地利用现状及规划图mmimm4.33S技术下城镇的可能受体分布密度信息的解译图4.3先导区的详细的土地利用现状及规划图mmimm“没有受体暴露，就没有健康风险”，故必须设法将区域暴露风险与其可能的受体分布统一起来，否则健康风险评价结果便失去了实际意义，比如一块土地的土壤重金属污染很严重，这只能表明这块地可能对接触的受体产生风险，但如果这块地远离人群或只有稀少的居民的情况下，大量的风险管理预算的投入显然是不合理的，相对于我国现实国情来说也是低效的、不可持续的。因此，将区域可能的暴露风险与其可能的受体分布密度联系起来是风险评价结果是否有现实意义的重要环节，其实这个问题本身并不是难点之所在，因为只要有大量的财力与人力投入去进行区域的大范围野外调查即可，但在实践中这样的预算投入往往是不会包含在风险评价报告预算范围之内的，因此如何经济、易行地制作出城镇的可能受体分布密度图成为研究的另一个难点。基于大量相关研究[3,7，139]，研究拟利用2013先导区的详细的土地利用现状图（图4.3)和长沙市2014的遥感地图（图2.5)，借助土地利用方式和相应的受体人口分布的紧密关系[3,7]，拟将先导区分为了四类子区域，即高可能受体密度区域、中可能受体密度区域、低受体密度区域

和其他稀少可能受体密度区域，结果见章节4.3。综上，研究首先将“基于层次生物可利用性的土壤重金属浓度参数”嵌入经典的健康风险评价模型，而后利用先导区详细的土地利用现状图与规划图，分别建立了各采样点的风险评价模型（敏感或非敏感），而后基于个采样点层次风险评价结果，借助3S技术进行可视化表征，并与已制作的先导区的可能受体密度分布图进行叠图，最后尝试科学地提出在一定的预算下兼具灵活性、可行性的风险管理策略（整个工作步骤流程符合图4.1所示）。下面将以先导区土壤重金属污染为实例对所建的层次健康风险评价方法进行验证分析。第5章结论研究针对城镇土壤重金属污染引发人群健康风险的特点，基于对国内外城镇土壤重金属污染评价、健康风险评价和管理理论、土壤重金属来源解析和系统不确定性控制理论的研究演进和现存不足的综合分析，借助3S技术、模糊数学、随机理论、多元统计分析和健康风险模型等技术手段，展开了不确定环境下的高效城镇土壤环境重金属污染层次风险评价与风险管理体系的探索研究。参考文献王莹，陈玉成，李章平.我国城市土壤重金属的污染格局分析.环境化学,2012,31(6):763-770刘勇，岳玲玲，李晋昌.太原市土壤重金属污染及其潜在生态风险评价.环境科学学报，2011,31(6):1285-1293LiF，HuangJ，ZengG，etal.Spatialdistributionsandhealthriskassessmentofheavymetalsassociatedwithreceptorpopulationdensityinstreetdust:acasestudyofXiandaoDistrict，MiddleChina.EnvironmentalScienceandPollutionResearch，2015,22(9):6732-6742Pena-FernandezA，Lobo-BedmarMC，Gonzalez-MunozMJ.AnnualandseasonalvariabilityofmetalsandmetalloidsinurbanandindustrialsoilsinAlcaladeHenares(Spain).EnvironmentalResearch，2015，136:40-46ChengH，LiM，ZhaoC，etal.Overviewoftracemetalsintheurbansoilof31metropolisesinChina.JournalofGeochemicalExploration，2014，139:31-52GuoG，WuF，XieF，etal.SpatialdistributionandpollutionassessmentofheavymetalsinurbansoilsfromsouthwestChina.JournalofEnvironmentalSciences，2012,24(3):410-418MihailovicA,Budinski-PetkovicLj,PopovS,etal.SpatialdistributionofmetalsinurbansoilofNoviSad,Serbia:GISbasedapproach.JournalofGeochemicalExploration,2015，150:104-114QishlaqiA,MooreF,ForghaniG.CharacterizationofmetalpollutioninsoilsundertwolandusepatternsintheAngouranregion，NWIran:astudybasedonmultivariatedataanalysis.JournalofHazardousMaterials,2009，172(1):374-384WangX，ChenL,Wang X，etal.Occurrence, sourcesandhealthriskassessmentofpolycyclic aromatichydrocarbons inurban(Pudong)andsuburbansoilsfromShanghaiinChina.Chemosphere,2015，119:1224-1232SinghR,GautamN,MishraA,etal.Heavymetalsandlivingsystems:Anoverview.IndianJournalofPharmacology,2011，43(3):246-253XueJ,ZhiY,YangL, etal.Positivematrix factorizationassourceapportionmentofsoillead andcadmiumarounda batteryplant(ChangxingCounty,China).EnvironmentalScienceandPollutionResearch,2014，21(12):7698-7707宋成军，张玉华，刘东生，等.土地利用/覆被变化（LUCC)与土壤重金属积累的关系研究进展.生态毒理学报，2009,4(5):617-624袁学军.大地之殇：“镉米”再敲污染警钟.生态经济，2013,9:14-15吕玉桦.我国儿童血铅水平现状及对策研究：[南华大学硕士学位论文].衡阳：南华大学公共卫生学院，2014,1-10张车伟，蔡翼飞.中国城镇化格局变动与人口合理分布.中国人口科学，2012,6:44-57PapaS,BartoliG,PellegrinoA,etal.Microbialactivitiesandtraceelementcontentsinanurbansoil.EnvironmentalMonitoringandAssessment,2010,165(1-4):193-203中国环境保护部，国土资源部.全国土壤污染状况调查公报.2014ChenH,TengY,LuS,etal.ContaminationfeaturesandhealthriskofsoilheavymetalsinChina.ScienceoftheTotalEnvironment,2015,512-513:143-153张晏，汪劲.我国环境标准制度存在的问题及对策.中国环境科学，2012,32(1):187-192BockheimJG.Natureandpropertiesofhighly-disturbedurbansoils,Philadelphia,Pennsylvania.PaperpresentedbeforeDivisionS-5,SoilGenesis,MorphologyandClassification,AnnualMeetingoftheSoilScienceSocietyofAmerica,C