苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析.pdf

苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析李军1,2，杨云钦1，台喜生1，焦亮2，陈伟1，臧飞3，李开明1（1.兰州城市学院城市环境学院，兰州730070；2.西北师范大学甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室，兰州730070；3.兰州大学草地农业科技学院，兰州730020）摘要：探明特色农产品产地土壤重金属污染特征及其污染来源可促进特色农作物产业的健康有序发展，对于助力乡村振兴和发展乡村特色产业具有重要意义。该研究以苦水玫瑰产地土壤为研究对象，应用内梅罗综合污染指数法、污染负荷指数法和改进物元可拓模型来量化土壤重金属 As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb 和 Zn 的污染水平并进行对比分析，还利用正定因子矩阵模型（positivematrixfactorization,PMF）进行土壤重金属溯源解析。结果表明：1）研究区土壤除 Hg和 Cr 的均值低于兰州市和甘肃省土壤背景值之外，其余 As、Cd、Cu、Ni、Pb 和 Zn 的均值都高于二者的背景值，但所有元素的测定值均低于土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）（GB15618-2018）（pH 值大于 7.5）的筛选值。2）内梅罗综合污染指数和污染负荷指数分别处于 0.712.02 和 0.641.48 之间，均值为 1.41 和 1.17，土壤总体上为轻度污染。改进物元可拓模型评价结果显示研究区土壤总体上处于尚清洁状态，与内梅罗综合污染指数与污染负荷指数评价结果基本一致，但改进物元可拓模型的评价结果更具有实际指导意义。3）研究区土壤重金属来源复杂，Hg 主要受工业-燃煤源和交通源的共同影响；Cd 主要受农业源的影响；Zn 主要受交通源和农业源的复合影响；As、Cr、Cu、Ni 和 Pb 主要受工业活动产生的大气沉降源的影响。研究结果可为苦水玫瑰种植地土壤重金属污染的风险管控和苦水玫瑰产业的高质量可持续发展提供科学的理论依据。关键词：土壤；重金属；物元可拓模型；PMF 模型；源解析doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202306055中图分类号：X53,X82文献标志码：A文章编号：1002-6819(2023)-16-0223-12李军，杨云钦，台喜生，等.苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析J.农业工程学报，2023，39(16)：223-234.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202306055http:/www.tcsae.orgLIJun,YANGYunqin,TAIXisheng,etal.ContaminationevaluationandsourceapportionmentofheavymetalsfromKushuiRose growing soilsJ.Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2023,39(16):223-234.(inChinesewithEnglishabstract)doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202306055http:/www.tcsae.org0引言土壤是人类赖以生存的物质基础和持续发展的宝贵资源，也是国家粮食安全和人民群众身体健康的根本保障。健康的土壤是支撑地球生命和维护人类社会可持续发展的关键，特别是农业高质量发展，离不开健康的土壤1。随着工业化、城市化和农业化的不断推进，众多难以降解的污染物，特别是具有不易降解性、高隐蔽性和富集性的重金属污染物，在低剂量和长时间共同作用下引起累积效应而导致农用地土壤污染，在制约农业生产可持续发展的同时，对食品安全和人类健康也构成很大风险2。为此，深入开展农产品产地土壤重金属污染状况调查、风险评估和溯源解析研究，有助于确保农产品的质量安全和实现污染源的精准管控，对于助力乡村振兴战略具有重要的现实意义。当前，以地累积指数法、富集因子法和潜在生态风险指数法等基于指数法的土壤污染评价方法和以模糊数学模型、灰色聚类模型等模糊理论为基础的土壤污染评价模型已被广泛应用于不同地域不同类型土壤重金属污染水平的评估3-6。然而，以上方法均存在一定的不足和局限性，导致评价结果出现失真4,7。例如，富集因子法虽能避免背景值的干扰，进而量化外源输入的重金属量，但其评价结果取决于标准化元素和背景值，标准化元素和背景值选取的不同会引起评价结果的不同7。为进一步提高土壤重金属污染评价结果的精确性，基于 GIS 的地统计模型和人工神经网络模型逐渐被引入土壤重金属污染评价8-10，以上模型充分考虑了土壤重金属污染具有空间异质性强的特点，从空间尺度上精细地刻画土壤重金属的污染状况，但在处理大尺度区域空间分布情况时的结果仍不太理想4。近年来，改进物元可拓模型因其评价结果客观可信、准确度高、可靠性强且可避免人为干扰等优点逐渐引起了学者们的关注11-12，已被应用于耕地土壤7和设施菜地土壤13等重金属污染评价研究。污染源的精准识别是土壤重金属污染风险管控的重要前提。目前，土壤污染源解析的方法主要有地统计学分析法（geo-statisticalanalysis）、同位素标记法、UNMIX模型、化学质量平衡法（chemicalmassbalance,CMB）、收稿日期：2023-06-07修订日期：2023-07-16基金项目：甘肃省科技计划项目（21JR1RA319）；甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室开放课题项目（GORS202102）作者简介：李军，博士，副教授，研究方向为土壤地理学。Email：通信作者：李开明，博士，教授，研究方向为绿洲环境演变过程。Email:lkm_第39卷第16期农 业 工 程 学 报 Vol.39No.162023年8月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringAug.2023223绝对因子分析/多元线性回归分析（absoluteprincipalcomponentscore-multiplelinearregression,APCS-MLR）模型和正定矩阵因子分解（positivematrixfactorization,PMF）模型等14-16。其中，PMF 模型无需前期测量的源配置文件，只需重金属浓度数据，即可定量确定污染源数目、各污染源的主要贡献元素和污染源贡献率12,17，被广泛应用于土壤重金属污染溯源解析。兰州市永登县苦水镇是中国最大的玫瑰种植基地之一，盛产的苦水玫瑰不仅是兰州市的市花，也是兰州市特色农业的重头产业之一18。永登县境内蕴藏着丰富的石灰石、石英石等矿产资源，水泥、石灰和冶炼等工业企业蓬勃发展。伴随着近年国家循环经济、节能减排等政策的实施，大量高耗能和高污染的企业已逐渐淘汰和关停。然而，工业企业在历史时期开采与冶炼过程中产生的“三废”必然对区域生态环境产生了一定影响，特别是引用庄浪河水灌溉的玫瑰种植地的土壤环境质量值得关注。由此，本研究选择苦水镇玫瑰种植地为研究对象，采集并测定了玫瑰种植地 97 个土壤样品的 pH 值和8 项重金属 As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb 和 Zn 的浓度，分别采用内梅罗指数法、污染负荷指数法和改进物元可拓模型系统评价土壤重金属污染水平，并结合 PMF 受体模型解析玫瑰种植地土壤重金属的污染来源及其贡献率。以期为苦水玫瑰产地土壤重金属污染的风险管控和苦水玫瑰产业的高质量可持续发展提供科学的理论依据。1材料与方法1.1研究区概况苦水镇（361527361650N，10325081032618E）地处甘肃省中部，河西走廊东端，是古丝绸之路的重镇，享有“中国玫瑰第一乡”的美誉。隶属于甘肃省兰州市永登县，东西长约 30km，面积约454.5km2，人口数 3.2 万。气候上属温带大陆性气候，年平均温度 8.1，年降雨量 280mm19。苦水镇为河谷型城镇，东西高中间低，两侧为地势起伏较大的丘陵地区，中部为平缓的庄浪河河川，土壤类型为黄绵土、灌淤土、栗钙土、灰钙土，土地利用类型为水浇地、旱地、园地和天然牧草地20。苦水镇是中国主要的玫瑰种植基地，其玫瑰产量占中国产量的三分之二，区内分布有兰州石化集团的仓储业、化学试剂和助剂制造等化工企业和零星的小规模玫瑰加工企业及水泥砖厂（图 1）。工业企业生产排放的“三废”进入当地环境中对区域生态环境和居民健康存在较大的风险。研究区行政界线铁路庄浪河公路工厂采样点Stduy area Administrative boundary Railway Zhuanglang RiverRoadFactorySample sitea.研究区位置b.研究区样点分布a.Location of study areab.Samples distribution in study area海拔 Elevation/m高(High):2 050低(Low):1 45002 km5821 700 m1 700 1 900 m1 9002 100 m020 km图 1研究区地理位置及采样点分布Fig.1Geographicallocationofthestudyareaandthedistributionofsamplingpoints224农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年1.2样品的采集与分析根据苦水镇玫瑰种植地的分布情况和现场实地调查的资料，于 2022 年 5 月连续 7d 以上无风、晴朗天气之后。以苦水镇新屯川村为起始地，沿庄浪河谷自北向南，至苦水镇周家庄村结束，共采集 97 个土壤样品（图 1）。采样过程中，采用 800m800m 网格取样法，在每个采样点 50m 范围内利用木铲采集 5 个 20cm 以上的表层土壤样品，并运用四分法混合为 1 个总质量不少于 2kg 的代表性样品。对每个样品进行编号，并使用 GPS 定位仪记录采样点坐标信息，记录采样日期、采样点周边环境等信息。将采集的土壤样品平铺于洁净的纸上，弄成碎块并摊成厚约 2cm 的薄层，置于阴凉通风处进行充分风干。之后除去石砾、根系、叶等杂物，并用木棍压碎，过0.850mm 孔径的尼龙筛，经充分混匀后采用四分法分为两份，一份用于土壤 pH 值的测定，使用上海雷磁 pH 酸度计（PHS-3C）采用电位法测定。另一份过 0.149mm孔径的尼龙筛后，供土壤重金属全量的测定使用。样品的重金属分析测试在中国科学院长春应用化学研究所完成，采用 HNO3-HCl-HF-HCIO4全分解的方法对待测样品进行消解处理，使用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定样品中 Cd、Cr、Cu、Ni、Pb 和 Zn 浓度，检出限分别为：0.02、0.4、0.2、1.0、2.0 和 2.0g/g。在测定土壤样品中 As 和 Hg 浓度之前，先经王水水浴加热消解，后利用原子荧光光谱仪（XGY-1011A）进行测定，检出限分别为：0.2 和 0.005g/g。在测试过程中，加入平行样、空白样和国家标准土壤样品（GSS-2 和 GSS-39）进行质量控制。每测定 10 个样随机抽取 1 个作为平行样，平行样进行 3 次重复试验，其相对标准偏差均小于 5%，标准物质各元素回收率为 83%122%。1.3重金属污染评价方法1.3.1内梅罗指数法污染评价方法由单因子污染指数（singlefactorpollution index，Pi）和 内 梅 罗 综 合 污 染 指 数 法（Nemerowcomprehensivepollutionindex，NPI）构成，其中 Pi是用来量化研究区域内单个重金属元素对土壤的污染水平21，计算公式为Pi=Ci/Si（1）式中 Ci代表重金属 i 的实测值，mg/kg；Si为兰州市土壤元素 i 的背景值，mg/kg。NPI 是以 Pi的评价结果为基础，来判别研究区域多项重金属污染物对土壤环境质量的综合污染程度21，计算公式为XNPI=vuuuut(CiSi)2max+(1nni=1CiSi)22（2）式中 n 为重金属数目，基于 Pi和 NPI 的重金属污染程度分级标准如表 1 所示。1.3.2污染负荷指数法由于土壤重金属污染具有隐蔽性、复合性和多源性等特点，需多种评价方法相结合才能客观地反映出土壤污染情况。污染负荷指数法（pollutionloadindex，PLI）也用于评价研究区内多种重金属对土壤的综合污染水平22，其计算公式如下XPLI=nPIP2Pi（3）基于 PLI 的重金属污染程度分级标准如表 1 所示。表1土壤重金属污染评价方法的评价标准Table1Evaluationstandardforsoilheavymetalpollutionassessmentmethods方法Methods范围Range 污染水平Pollutionlevel单因子污染指数法SinglefactorpollutionindexmethodPiPi1无污染1Pi2轻微污染2Pi3轻度污染3Pi4中度污染Pi5重度污染内梅罗综合污染指数法NemerowcomprehensivepollutionindexmethodNPINPI0.7清洁0.7NPI1警戒线1NPI2轻度污染2NPI3中度污染NPI3重度污染污染负荷指数法PollutionloadindexmethodPLIPLI1无污染1PLI2轻度污染2PLI3中度污染PLI3强污染1.3.3改进物元可拓模型改进物元可拓模型是在构建重金属浓度矩阵的基础上，通过实测数据和评价标准建立经典域、节域和关联度，并引入 Hkanson 重金属毒性响应系数来修正权重，最终确定土壤重金属的污染程度12。具体的计算步骤为：1）构建待评物元（重金属浓度）矩阵R=NX1X2.XnC1C2.Cn（4）式中 N 为待评对象（样点），X 为待评对象的污染指标（重金属），C 为该污染指标的实测值，mg/kg。2）确定待评物元的经典域和节域其中经典域（Rj）的物元矩阵为Rj=NjX1X2.XnCj1Cj2.Cjn=NjX1X2.Xn(aj1,bj1)(aj2,bj2).(ajn,bjn)（5）式中 Nj为划分的第 j 个评价等级；(ajn，bjn)为评价等级j 的量值范围。节域（RP）的物元矩阵为Rp=NpX1X2.XnCp1Cp2.Cpn=NjX1X2.Xn(ap1,bp1)(ap2,bp2).(apn,bpn)（6）式中 Np为待评对象的所划分等级的全体；(ap1，bp1)为所有评价等级的量值范围。3）单指标关联度的计算Kj(Ci)=(Ci,Cji)(,0)(Ci,Cji)1(=0)（7）第16期李军等：苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析225(Ci,Cji)=?Ci(bjn+ajn)0.5?(bjnajn)0.5（8）(Ci,Cpi)=?Ci(bpn+apn)0.5?(bpnapn)0.5（9）=(Ci,Cpi)(Ci,Cji)（10）式中(Ci，Cji)为 Ci到与之对应的有限区间 Cji的距离；(Ci，Cpi)为 Ci到与之对应的有限区间 Cpi的距离，Kj(Ci)为重金属 i 在等级 j 的关联度。4）权重修正与综合关联度的计算Wki=(Ci/Si)/ni=1(Ci/Si)（11）Wki=TiWki/ni=1TiWki（12）Kj(N)=ni=1WkiKj(Ci)（13）WkiWkiSi式中和分别表示样品 k 中的重金属 i 的权重值和修正后的权重数值，Ti和 Ci分别为重金属 i 的毒性响应系数（As 为 10、Cd 为 30、Cr 为 2、Cu 为 5、Hg 为 40、Ni 为 5、Pb 为 5 和 Zn 为 1）和实测浓度，mg/kg；为重金属 i 的所有环境质量标准的算术平均值，mg/kg；Kj(N)为待测对象 N 关于等级 j 的综合关联度。5）评级等级的确定Kj(N)=max(Kj(N)（14）则待测对象 N 属于等级 j，令：Kj(N)=Kj(N)min(Kj(N)max(Kj(N)min(Kj(N)（15）j=mj=1jKj(N)/mj=1Kj(N)（16）式中 max(Kj(N)为待测对象 N 关于等级 j 的最大综合关联度，min(Kj(N)为待测对象 N 关于等级 j 的最小综合关联度，j*即为待测对象 N 污染的等级值，则待测对象污染程度为 j 级。6）评价标准的划分基于土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）（GB15618-2018）（pH 值大于 7.5）23、兰州市土壤元素背景值24和前人的相关研究7,13划分土壤重金属污染程度评价标准。污染程度分为清洁、尚清洁、轻度污染、中度污染和重度污染等 5 种污染水平，相对应为级、级、级、级和级等 5 个污染等级。其中级以兰州市土壤元素背景值为上限值，级以管控标准管控值的 0.3 倍为上限值，级以管控标准管控值的 0.7 倍为上限值，级以管控标准的管控值为上限值，级以管控标准管控值的 1.3 倍为上限值。具体评价标准如表 2 所示。表2基于改进物元可拓模型的苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价标准Table2EvaluationstandardofheavymetalpollutionforKushuiRose-growingsoilsbasedonimprovedmatter-elementextensionmodel污染等级Pollutiongrade污染水平Pollutionlevel重金属 Heavymetals/（mgkg1）AsCdCrCuHgNiPbZn清洁10.460.1863.8521.290.02830.3421.755.73尚清洁250.6250303.45712090轻度污染702.8910704.2133350210中度污染100413001006190500300重度污染1305.216901307.82476503901.3.4PMF 模型PMF 模型是一种以受体模型为基础，并利用样本组成对污染源进行定量化解析的一种方法。其原理是将测定样品的原始矩阵（X）分解为源贡献矩阵（G）、源成分谱矩阵（F）和残差矩阵（E），并基于加权最小二乘法反复进行迭代计算，对原始矩阵进行多次优化求解，以使目标函数 Q 最小化17。其基本方程如下Xij=pk=1(GjkFki)+Eij（17）式中 i和 j分别为测定的第 i个样品和第 j种指标，p 为污染物待测指标数，Xij即第 i个测定样品的 j指标浓度构成的矩阵；Gjk为来源 k 对测定样品 i的贡献矩阵；Fki为来源 k 中第 j个指标的浓度；Eij为第 i个样品中 j指标的残差矩阵。最小目标函数 Q 如下所示Q=ni=1mj=1(EijUij)（18）式中 n 为样品数，m 为指标种类数目，Uij为第 i个测定样品中的第 j个指标的不确定度。当重金属实测值（mg/kg）小于等于相应的方法检出限（methoddetectionlimit,MDL）时，其不确定性可由下式计算得出Uij=5/6XMDL（19）当重金属实测值超过相应的 MDL 时，计算公式如下Uij=(c)2+XMDL2（20）式中 表示相对标准偏差，c 表示重金属浓度实测值，mg/kg。1.4数据统计与分析本研究使用的 DEM 数据来源于地理空间数据云（https:/ 务 系 统（https:/ MicrosoftExcel2019 进行相关计算分析；利用 SPSS26.0 进行 Pearson 相关性分析；使用 EPAPMF5.0 软件进行土壤重金属污染源解析；采226农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年用 ArcGIS10.8 进行克里金插值分析与相关制图；运用Origin2021 绘制相关图件。2结果与分析2.1土壤重金属描述性统计分析苦水玫瑰产地土壤重金属浓度测定结果和描述性统计结果如表 3 所示，从中可知，各重金属的平均值由高到低依次为：ZnCrNiCuPbAsCdHg，分别是兰州市土壤背景值24的 1.43、1.04、1.23、1.34、1.19、1.36、1.41 倍和 73%。与甘肃省土壤背景值25相比，Zn、Cr、Ni、Cu、Pb、As、Cd 和 Hg 分别为其1.16 倍、94%、1.06、1.22、1.37、1.13、2.08 和 1.02 倍。说明玫瑰产地土壤存在重金属元素富集现象。研究区土壤 pH 值为 6.198.47，平均值为 7.78，整体上呈碱性，一定程度上可抑制重金属的活动，有助于降低土壤重金属的环境风险26。与中国土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）（GB15618-2018）（pH 值大于7.5）23相比，所有元素的测定值均低于筛选值（表 3），说明玫瑰产地土壤环境质量整体清洁安全，暂不存在重金属超标管控风险。表3苦水玫瑰产地土壤重金属浓度描述性统计Table3DescriptivestatisticsofheavymetalconcentrationinKushuirose-growingsoils元素Elements最大值Maximum/(mgkg1)最小值Minimum/(mgkg1)平均值Average/(mgkg1)标准偏差Standarddeviation/(mgkg1)变异系数CoefficientofvariationCV/%背景值Backgroundvalue/(mgkg1)背景值Backgroundvalue/（mgkg1）标准Standard/（mgkg1）As19.896.7914.262.0514.410.4612.625Cd0.440.120.250.0625.020.180.120.6Cr100.5141.8766.189.9315.0163.8570.2250Cu38.1816.829.363.9413.421.2924.1100Hg0.050.010.020.0141.490.0280.023.4Ni47.4519.6737.244.6912.5930.3435.2190Pb41.3115.8725.763.4813.521.718.8170Zn124.2426.2679.4314.5318.355.7368.5300注：背景值为兰州市土壤背景值24，背景值为甘肃省土壤背景值25，标准为土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)（GB15618-2018）（pH值大于 7.5）的筛选值23Note:BackgroundvalueIrepresentssoilbackgroundvaluesofLanzhoucity24,whilebackgroundvalueIIrepresentssoilbackgroundvaluesofGansuprovince25.ThestandardusedisthescreeningvalueinSoilenvironmentalqualityRiskcontrolstandardforsoilcontaminationofagriculturalland(Trial)(GB156182018)(pHvaluehigherthan7.5)23.变异系数（coefficientofvariance,CV）是一种量化区域土壤重金属浓度值离散程度与空间分布差异程度的衡量指标。以 CV 值的大小，可分为低度变异（CV20%）、中 度 变 异（20%CV 50%）和 高 度 变 异（50%CV100%）27。由表 3 可知，玫瑰产地土壤重金属的 CV 值由大到小依次为：HgCdZnCrAsPbCuNi。其中 Hg 和 Cd 属于中度变异，其余Zn、Cr、As、Pb、Cu 和 Ni 表 现 为 低 度 变 异 特 征（表 3）。表明 Hg 和 Cd 的浓度值具有一定的空间差异性，其余元素浓度值离散程度较低、空间分布差异小。2.2土壤重金属污染评价2.2.1传统重金属评价方法评价结果苦水玫瑰产地土壤重金属单因子污染指数评价结果显示，各元素的Pi平均值由大到小依次为：ZnCdAsCuNiPbCrHg（图 2）。由 Pi评价标准可知，除 Hg 为无污染（Pi1）之外，其余所有元素均属于轻微污染（1Pi2）（图 2）。具体而言，Hg 的受污染程度最低，仅有 12%的样点为轻微污染，其余样点均为无 污 染；As、Cr 和 Cu 分 别 有 92.78%、63.92%和95.88%的样点处于轻微污染状态，其余样点为无污染；Ni 和 Pb 的污染程度一致，分别有 89.69%和 10.31%的样点处于轻微和无污染状态；Cd 和 Zn 在 82.47%和13.40%与 90.72%和 5.15%的样点处于轻微污染和无污染状态，还有 4.12%的样点为轻度污染。因此，除 Hg元素之外，其余 As、Cd、Cu、Ni、Pb 和 Zn 均有不同程度的污染。AsCdCrCuHgNiPbZn重金属Heavy metals无污染 Unpolluted中度污染Moderately polluted轻微污染Slightly polluted2.52.01.51.00.50中位值Median value平均值Mean value单因子指数值Pi value单因子指数Single factor index图 2研究区土壤重金属单因子指数评价结果Fig.2Evaluationresultsofsinglefactorpollutionindexforsoilheavymetalsinthestudyarea内梅罗综合污染指数评价结果显示，研究区土壤重金属的 NPI 值处于 0.712.02 之间，平均值为 1.41，整体上为轻度污染（图 3a）。具体而言，有 4.12%的样点处于警戒污染状态（0.7NPI1），有 94.85%的样点为轻度污染（1NPI2）以及 1.03%的样点为中度污染（2NPI3）。其中苦水村、沙湾村、大路村和十里铺村一带为污染程度较重的区域（图 3a）。第16期李军等：苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析227a.内梅罗综合污染指数法a.Nemerow integrated pollution indexb.污染负荷指数法c.改进物元可拓模型b.Pollution load indexc.Improved matter-element extension4 km04 km04 km0NPI NPINPI1.812.021.631.811.531.631.481.531.411.481.371.411.311.371.151.311.051.150.711.051.34 1.481.261.341.221.261.191.221.171.191.15 1.171.1 1.151.021.10.881.020.640.882.613.152.31 2.612.152.312.052.1522.051.9721.921.971.821.921.661.821.361.66图 3研究区土壤重金属综合污染评价结果Fig.3Resultsofcomprehensivepollutionforsoilheavymetalsinthestudyarea污染负荷指数评价结果显示，研究区土壤重金属的PLI 值介于 0.641.48 之间，平均值为 1.17，总体上为轻度污染。具体而言，有 11.34%的样点为无污染（PLI1），其余 88.66%的样点为轻度污染（1PLI2）（图 3b）。其中大砂沟村、轮转寺村、苦水村、大路村、沙湾村和新屯川村为污染相对较重的区域。2.2.2改进物元可拓模型评价结果由于改进物元可拓模型计算过程较为复杂，现以大砂沟村 1 号样点（DSGs-1）为例进行计算，具体过程为：1）构建待评物元矩阵，大砂沟村 1 号样点（DSGs-1）的物元矩阵为R=DSGs-1CAs10.26CCd0.278CCr58.99CCu22.14CHg0.026CNi31.11CPb22.59CZn61.73（21）2）构建待评物元的典域和节域矩阵根据前述的土壤重金属污染程度评价标准（表 2），建立经典域矩阵 R1、R2、R3、R4和 R5及节域矩阵 Rp分别为R1=N1CAs(0,10.46)CCd(0,0.18)CCr(0,63.85)CCu(0,21.29)CHg(0,0.028)CNi(0,30.34)CPb(0,21.7)CZn(0,55.73)，R2=N2CAs(10.46,25)CCd(0.18,0.6)CCr(63.85,250)CCu(21.29,30)CHg(0.028,3.4)CNi(30.34,57)CPb(21.7,170)CZn(55.73,90)，R3=N3CAs(25,70)CCd(0.6,2.8)CCr(250,910)CCu(30,70)CHg(3.4,4.2)CNi(57,133)CPb(170,700)CZn(90,210)，R4=N4CAs(70,100)CCd(2.8,4)CCr(910,1300)CCu(70,100)CHg(4.2,6)CNi(133,190)CPb(700,1000)CZn(210,300)，R5=N5CAs(100,130)CCd(4,5.2)CCr(1300,1690)CCu(100,130)CHg(6,7.8)CNi(190,247)CPb(1000,1300)CZn(300,390)，228农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年Rp=NpCAs(0,130)CCd(0,5.2)CCr(0,1690)CCu(0,130)CHg(0,7.8)CNi(0,247)CPb(0,1300)CZn(0,390)（22）3）权重修正与改进利用传统权重赋值法的权重（Wki）与引入 Hkanson重金属毒性响应系数改进后的重金属权重（Wki）对研究区的 8 项重金属元素进行对比可知，所有重金属元素的权重值均发生了明显变化（图 4）。除 As、Cd 和 Hg 改进后的权重值高于传统权重赋值法的权重（Wki）之外，其增幅分别为：6.1%、215.63%和 300%；其余重金属元素改进后的权重值均有出现不同程度的降低，降幅度依次为：ZnCrPbCuNi，其中 Ni 降幅最小为46.64%，Zn 降幅最大为 89.47%（图 4）。这与引入Hkanson 毒性响应系数对传统权重赋值进行修正有关，毒性越大的重金属，权重增幅越大，反之则降幅越大12。这就使得污染评价结果兼顾了重金属毒性的不同和重金属累积浓度的差异，相较于传统权重赋值法更能反映土壤污染的真实状况。0.50204060801000204060801000204060801000204060801000204060801000204060801000204060801000204060801000.40.30.20.20.10.100采样点Samples site权重Weights权重Weights权重Weights0.50.40.30.20.10权重Weights0.50.40.30.20.10权重Weights0.70.60.50.40.30.20.10权重Weights0.70.60.50.40.30.20.10权重Weights0.70.60.50.40.30.20.10权重Weightsa.As采样点Samples site采样点Samples site采样点Samples site采样点Samples site采样点Samples site采样点Samples site采样点Samples siteb.Cdc.Crd.Cud.Cuf.Nig.Pbh.Zn0.10WWWWWWWWWWWWWWWWW注：W 和为重金属权重值和修正后的重金属权重值。WNote:Wandaretheconventionalweightofheavymetalandthecorrectedweightofheavymetal.图 4研究区土壤重金属元素权重值对比分析Fig.4Comparativeanalysisofweightvaluesforsoilheavymetalsinthestudyarea4）关联度计算和评价结果由经典域矩阵与节域矩阵可计算出研究区各样点不同指标各评价等级的关联度，以样点 DSGs-1 的 As 元素为例，各评价等级关联度分别为：K1(As)=0.02、K2(As)=0.019、K3(As)=0.59、K4(As)=0.853 和 K5(As)=0.897。由各评价等级的关联度可计算出该样点各评价等级的综合关联度，同样以样点 DSGs-1 为例，其各评价等级的综合关联度分别为：K1=0.108、K2=0.543、K3=0.502、K4=0.830 和K5=0.902。将综合关联度的最大值（0.543）和最小值（0.902）带入计算后可得污染等级（j*）值第16期李军等：苦水玫瑰产地土壤重金属污染评价与溯源解析229为 1.908，由表 2 可知，大砂沟村 1 号样点（DSGs-1）土壤处于级尚清洁状态。基于上述同样的方法过程，可量化得出苦水玫瑰产地其余 96 个样点的污染水平。结果显示，除了有 3 处样点为中度污染（级）之外，还分别有 59 处和 35 处样点呈尚清洁（级）和轻度污染（级）状态，占总样点的 60.82%和 36.08%。总体上看，苦水玫瑰产地土壤污染以尚清洁（级）为主（图 3c），Cd、As 和 Cu 为主要污染因子。研究区为级轻度污染的样点主要集中分布于苦水村、大路村、周家庄村与下新沟村附近，其余地区以级尚清洁为主。2.3土壤重金属污染评价结果对比传统的内梅罗综合污染指数（Nemerowpollutionindex，NPI）和污染负荷指数法（pollutionloadindex，PLI）评价结果显示苦水玫瑰产地土壤总体上为轻度污染，改进物元可拓模型结果表明整体上为级尚清洁。总体上评价结果较为一致，但具体结果存在一定的差异。改进物元可拓模型评价结果中为尚清洁、轻度和中度污染样点分别占 60.82%、36.08%和 3.09%，NPI 量化结果中为警戒线、轻度和中度污染样点分别占 4.12%、94.85%和 1.03%，PLI 分析结果中为清洁无污染和轻度污染样点分别占 11.34%和 88.66%。NPI 和 PLI 的评价结果较为相似，即有超过 88%的样点为轻度污染，但略有不同的是 NPI 结果中有 4.12%的样点处于警戒线状态，而 PLI的结果中有 11.34%的样点为清洁无污染。两者结果差异的原因在于 NPI 对污染最为严重的指标敏感程度较高，而 PLI 的评价过程中各项指标的几何平均值弱化了高污染指标的影响28。例如，单因子污染指数评价结果显示，新屯川村 12 号样点除 Cd 外其余重金属元素均为无污染，但因 NPI 评价方法会突出高浓度污染元素对土壤环境质量的影响8，所以 NPI 评定结果为轻度污染，而 PLI 则为无污染。相较于以上两种传统方法的评价结果，改进物元可拓模型结果中污染水平为轻度污染的样点更少，这与背景值的选取有关。改进物元可拓模型的级标准是以兰州市土壤背景值24为标准值，级标准参考了土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）（GB15618-2018）（pH 值大于 7.5）的管控值23，而 NPI 和PLI 均以兰州市土壤背景值24为标准。背景值选取的不同会导致污染评价等级划分标准的不同，从而使得改进物元可拓模型的级标准相当于 NPI 和 PLI 的级标准。此外，改进物元可拓模型在评价过程中兼顾了重金属毒性的差异和重金属累积浓度的大小12。本研究中，结合单因子污染指数的评价结果即轻微污染占比高于轻度污染可知，研究区土壤污染为尚清洁更加合理。因此，相较于 NPI 和 PLI 的评价结果，改进物元可拓模型的评价结果更加客观和符合实际情况。2.4基于 PMF 受体模型的土壤重金属溯源解析为定量甄别研究区土壤重金属污染源及其贡献率，采用 PMF5.0 对玫瑰种植基地土壤重金属进行来源解析。通过