2017, Vol. 37
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2. 新疆干旱区湖泊与资源重点实验室, 乌鲁木齐 830054;
3. 新疆大学资源与环境学院, 乌鲁木齐 830046
2. Key Laboratory of Arid Region Lake Environment and Resource of Xinjiang, Urumqi 830054;
3. School of Resources and Environment Science, Xinjiang University, Urumqi 830046
旅游产业是当今世界第一大产业，也是全球最具发展活力的产业之一，其影响越来越被世人所关注.自20世纪80年代以来，国内旅游业迅猛发展，有关旅游地环境污染和破坏的问题也日益显现出来.在旅游活动中, 游客对土壤、水体、大气和生态等环境造成了潜在和现实的威胁.土壤是构成景区生态环境的基本要素，对维持景区生态系统平衡与稳定有着重要作用.同时，它也是最廉价的纳污场所，其污染具有隐蔽性、累积性和难可逆性等特点，直接影响着人类的健康(钱翌等，2013).旅游景区土壤是对旅游干扰反应最敏感的环境因子之一，景区土壤性状的变化在一定程度上能够反映出旅游活动的影响.旅游对景区土壤的影响主要表现在游客对土地反复践踏、旅游交通车辆尾气排放、生活垃圾及旅游设施修建等方面，而土壤对旅游干扰的响应则通过有机质、含水量、容重、速效养分及其他理化性状(如磁性)的变化体现出来.因此，景区土壤理化性状的变化，能够反映旅游活动干扰的程度(陈飙等，2004；骆培聪，1997；张淑花等，2011；王全辉等，2011).但目前国内有关旅游活动对景区环境影响的研究相对滞后，缺乏针对性，且多数研究选择的是表征土壤常规特性的指标，如紧实度、有机质，而指示土壤污染类指标相对较少.传统的土壤重金属污染化学测试方法存在测量周期长、费用高且化学试剂可导致二次污染的不足(朱艳明等，2010)，因此，在旅游地环境影响研究中寻找一种经济、快速、可行的土壤污染监测技术是非常必要的.
环境磁学作为一门相对独立的学科，因具有测量简单、快捷、经济、对样品无破坏等优点，自20世纪80年代以来，已被广泛应用于古气候与古环境变化、土壤发生过程及河流沉积物来源等研究领域(王博等，2011；2012).近年来，利用磁学方法监测工业排放物和车辆尾气排放等引起的城市土壤环境污染问题已成为研究热点，如Hoffman等(1999)通过测定发电厂、道路周边土壤磁化率来分析污染的程度和范围.Chaddha等(1983)研究发现，燃煤飞灰中磁性矿物含量是粒径的函数，并强调粒径分析的重要性.Oldfield等(1985)在对爱尔兰海滨岸沉积物的研究中发现，非磁滞剩磁磁化率与细粒级组分含量高度相关，并提出这一参数可作为沉积物细颗粒含量的代用指标.此外，国内外学者相继在西欧(Charlesworth et al., 1997)、东欧(Heller et al., 1998)，以及中国东部(琚宜太等，2004)、西部(杨涵等，2014)部分城市和工业区，采用磁学方法作为监测环境污染的工具，并通过平行测定污染区土壤、沉积物和大气颗粒的磁参数和重金属含量，建立磁性参数-重金属元素之间的定量关系和区域性经验模型，并利用磁化率监测重金属元素污染范围与程度.以上研究的基本假设是人类活动产生的污染物往往富含磁性颗粒，且反映磁性矿物含量的磁学参数与重金属元素含量呈现相关性，这使得应用磁学方法来监测旅游活动产生的污染问题成为可能.目前，关于土壤磁性特征的研究多集中在城市土壤，而有关旅游景区道路土壤磁性特征的研究还未见报道.因此，本文以新疆天山天池旅游景区道路土壤为研究对象，采用磁学方法测定土壤样品的磁性参数，系统分析景区道路土壤的磁性矿物含量、组成、粒度等磁性特征，并初步探讨土壤磁性特征的环境意义，以期为监测旅游活动对景区道路土壤环境的影响程度和范围提供科学依据，并为进一步开展土壤污染防治提供参考.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区概况天山天池自然保护区(东经88°00′~88°20′，北纬43°45′~43°59′)，是一处冰川积雪、森林草地、高山湖泊相辉映，并具神话传说和当地民族风情于一体的国家级风景名胜区(图 1).该区域位于新疆阜康市东南部，面积248 km2，海拔1910 m，冬季寒冷漫长，极端最低气温为-33.4 ℃，夏季炎热短暂，极端最高气温为30.0 ℃，年平均气温在1.9 ℃以下，日温差10.3 ℃，年降水量为500~600 mm.天池水面面积约5 km2，平均水深60 m，最深处达到105 m.天山天池自然保护区是植被覆盖率最多、生物多样性最集中的地区，并于2007年被评为国家5A级旅游景区.
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| 图 1 研究区及采样点位置示意图 Fig. 1 Study area and sampling locations |
本研究以新疆天山天池景区为研究区，按照旅游景区道路交通流量、分布特点和旅游交通活动对土壤影响强度由近及远衰减的假设，用GPS准确定位，选取5处(TT1、TT2、TT3、TT4、TT5) 道路采样地(图 1)，其中，TT3为进入研究区的主要道路，交通量较大，TT1、TT2、TT5交通量适中，TT4交通量最小.在每处采样地，距离道路两侧0.5、2.5、5.0 m处，沿道路方向分别布设间隔为5.0 m的3个采样点.对于只有单侧土壤分布的道路，仅在单边采样.其中，TT1单侧采集9个样品，TT2、TT3、TT4双侧采集共计54个样品，TT5单侧采集9个样品.将土样装入聚乙烯采样袋中并编号，最终获取道路土壤样品72件供实验分析，采样过程中所用工具均为无磁性塑料材质.
2.2.2 磁学方法采回的景区道路土壤样品放置于阴凉干燥、通风无灰尘污染的室内自然风干.样品风干后，拣出枯枝落叶、植物根系和较大石砾等，过10目尼龙筛，称重后用塑料保鲜膜包紧后装入10 cm3的磁学专用样品盒内并压实，贴上标有编号的标签，供测试用.采用B型双频探头的Bartington MS2磁化率仪测定样品低频质量磁化率(χLF，0.47 kHz)和高频质量磁化率(χHF，4.7 kHz)，并根据公式χFD=(χLF-χHF)/χLF×100%计算频率磁化率(χFD).等温剩磁(IRM)利用ASC IM-10脉冲磁化仪和Molspin小旋转磁力仪室温获得.依次对样品施加20、40、100、300、750和1000 mT的磁感应强度，使用小旋转磁力仪分别测量对应的IRM，并设1000 mT磁感应强度下的IRM作为饱和等温剩磁(SIRM).然后测量-20、-40、-100、-300 mT反向磁场下的IRM.
根据上述已测磁学参数计算可得：硬剩磁(HIRM=(SIRM+IRM-300mT)/2)、软剩磁(SOFT=(SIRM+IRM-20mT)/2)，以及比值参数(S-ratio=-IRM-300mT/SIRM)、SIRM/χLF.利用方差分析研究不同交通流量道路、距离道路远近、自然环境因子对土壤磁性参数的影响，并进行均值间的多重比较.Pearson相关系数用于分析土壤磁性参数之间的关系(耿静等，2017).所有数据利用SPSS 21.0软件进行处理，使用Origin 8.0和ArcGIS 10.0软件进行绘图.
3 结果与分析(Results and analysis) 3.1 χLF与SIRMχLF表示样品在外界磁场作用下被磁化的难易程度，反映了磁性矿物含量的多少，同时还依赖于磁性矿物粒径和类型(Thompsson et al., 1986；姜月华等，2004).SIRM指示的是不受顺磁性和抗磁性物质影响的亚铁磁性和不完全反铁磁性矿物含量(夏敦胜等，2006)，易受到磁性颗粒形状、大小的影响，不受顺磁性和抗磁性物质的影响.由表 1可知，研究区72个土壤样品的χLF均值为82.05×10-8m3 · kg-1，SIRM均值为2304.42×10-5A · m2 · kg-1，表明研究区道路土壤中含有磁性矿物，且含量适中.不同距离、不同位置土壤样品的χLF、SIRM均值差异显著，进一步通过双因素方差分析可知，距离间的χLF(F=7.576，p=0.001)、SIRM(F=3.985，p=0.024) 均值间存在极显著性差异，事后检验结果显示，0.5 m与2.5 m、5.0 m样品之间的χLF存在显著性差异，0.5 m与5.0 m样品之间的SIRM存在显著性差异.不同位置间的χLF(F=9.427，p=0.000)、SIRM(F=2.902，p=0.030) 均值存在显著性差异，事后检验结果显示，TT2与TT3、TT4，以及TT4与TT3、TT5之间的χLF存在显著性差异，TT2与TT4之间的SIRM存在显著性差异.
| 表 1 景区道路土壤样品磁性参数统计 Table 1 Statistical analysis of magnetic parameters of road soil samples in scenic spots |
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SOFT和HIRM分别指示样品中低矫顽力的亚铁磁性矿物含量和高矫顽力的反铁磁性矿物含量(张春霞等，2005).S-ratio用来判断低矫顽力亚铁磁性矿物相对高矫顽力不完全反铁磁性矿物含量的相对丰度，其值越接近1，表明亚铁磁性矿物越占主导地位(陈学刚，2014).据表 1可知，研究区HIRM、SOFT及S-ratio均值分别为106.75×10-5、1461.33×10-5A·m2 · kg-1和91%.方差分析表明，距离对HIRM均值影响不显著，不同位置间的HIRM均值存在显著性差异(F=2.874，p=0.031)，事后检验结果显示，TT1与TT3存在显著性差异.距离对SOFT(F=3.624，p=0.033)、S-ratio(F=3.791，p=0.028) 影响显著，0.5 m与5.0 m样品之间存在显著性差异.
3.3 χFD与SIRM/χLFχFD反映样品中超顺磁性颗粒(SP，D < 0.03 μm)对磁化率的贡献，能够区分土壤颗粒是来源于人类活动还是自然生成(Shilton et al., 2005).SIRM/χLF可用于指示磁性矿物的粒度大小和磁性矿物类型.已研究表明，磁铁矿的SIRM/χLF值约为1.5×103~50×103A · m-1，赤铁矿值大于200×103A · m-1(杨涛，2008).研究区χFD、SIRM/χLF均值为4.39%、28.54×103A · m-1，表明土壤样品中含有磁铁矿.方差分析表明，不同位置的χFD(F=12.634，p=0.000)、SIRM/χLF(F=33.125，p=0.000) 均值存在极显著性差异性，TT1与TT3，TT2与TT3、TT4、TT5，以及TT3与TT4、TT5的χFD与SIRM/χLF存在显著性差异.
3.4 磁性参数相关性分析由表 2可知，研究区χLF与SIRM、SOFT、HIRM存在显著正相关性；SIRM与SOFT、HIRM、SIRM/χLF存在显著正相关性，与χFD呈显著负相关性；SOFT与HIRM、SIRM/χLF存在显著正相关性，与χFD呈显著负相关性；HIRM与SIRM/χLF存在显著正相关性，与S-ratio、χFD呈显著负相关性；χFD与SIRM/χLF呈显著负相关性.
| 表 2 景区道路土壤样品磁性参数相关性 Table 2 Correlation analysis among the magnetic parameters of road soil samples in scenic spot |
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由上述分析可知，χLF与SOFT、HIRM存在显著相关性，表明亚铁磁性矿物为景区道路土壤的主体，且不完整反磁性矿物对磁性有部分贡献.当景区土样S-ratio均值(91%)越接近于1时，表示低矫顽力的多畴(MD)粗颗粒亚铁磁性矿物(如磁铁矿或磁赤铁矿)是样品中主要的磁性矿物(Verosub et al., 1995).此外，等温剩磁获得曲线(IRM)也是区分磁性矿物种类的重要参数(Wonnyon et al., 2007).由图 2可知，样品在施加100 mT场强时，IRM快速上升，达到饱和值的62%~86%，施加300 mT场强时达到饱和值的77%~98%，施加750 mT场强时达到饱和值的92%~100%，场强为1000 mT时，所有典型样品的IRM达到饱和.在场强为300 mT时几乎全部样品的等温剩磁已达到饱和，也表明存在亚铁磁性矿物.在场强大于300 mT后，IRM的缓慢增加主要来自不完全反铁磁性矿物的贡献，但其含量远低于亚铁磁性矿物.饱和剩磁矫顽力B0, CR是使饱和等温剩磁降低到零时的磁场强度，可以用来测定磁性矿物类型及晶粒大小(杨涛，2008).单畴(SD)和多畴(MD)磁铁矿的B0, CR理论值分别为33 mT和15 mT(卢升高等，1999).研究区样品B0, CR为25~40 mT(图 2)，进一步表明了研究区土壤样品中含有多畴(MD)磁铁矿.由表 1可知，SIRM/χLF均值小于200×103A · m-1，可知研究区磁性矿物以多畴(MD)磁铁矿为主.
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| 图 2 5个采样点处离道路不同距离的土壤样品平均IRM获得曲线 Fig. 2 Average IRM acquired curves of soil samples with different distances from road at five different sampling sites |
Dearing(1999)提出的通过χFD估算SP颗粒含量的半定量模型预测样品中存在2种磁性团簇.当χFD < 2%时，可知样品中主要以粒径较粗的多畴(MD)和稳定单畴(SSD)为主，不含SP颗粒(潘赟等，2010).当2% < χFD < 10%时，样品属于中间组，表明样品中磁性矿物以SP颗粒和粗颗粒混合存在.Hu等(2007)研究发现，农业和城市表土的χFD < 3.6%，包含很少或者不含SP颗粒.天池景区道路土壤样品的频率磁化率χFD为0.38%~9.66%，均值为4.39%，其较低的χFD值表明样品含有少量SP颗粒，主要以多畴(MD)和稳定单畴(SSD)粗颗粒为主(Lu et al., 2007).由相关性分析结果可知，χFD与χLF相关性不显著，说明SP磁性颗粒不是景区道路土壤磁性增强的主要原因.
4.3 景区道路土壤样品磁性特征的环境意义土壤磁性主要受自然因素和人为因素的影响，自然因素包括土壤母质、成土过程、气候等，人为因素包括汽车尾气、工业生产、生物质燃烧、施肥等.其中，土壤母质的磁性矿物含量与物理风化形成的原生磁性矿物有关；成土过程主要与生物化学风化形成的次生磁性矿物相关，表现为极其微小的SP超顺磁颗粒；人类活动释放出的污染物质不同程度地都含有磁性颗粒且使得环境载体表现出不同的磁性增强(王博等，2014).由于研究区位于天池旅游景区内，范围小，样点间的气候差异及土壤母质差异极其微弱，且远离城市、农业和工业区，因此, 可知其土壤磁性变化主要受到自然成土过程和人为的旅游交通活动影响.通过双因素方差分析发现，景区不同位置道路土壤样品的χLF、SIRM、SOFT、χFD、SIRM/χLF值间差异显著.由此可知，旅游交通活动和自然成土过程对土壤磁性的物理性状影响显著.为进一步识别交通活动对土壤磁性的影响，减少因自然成土过程不同引起磁性差异，将每个采样地土样按距离道路0.5、2.5、5.0 m的距离分成3组进行方差分析.结果发现，各组间χLF、SIRM、SOFT、S-ratio存在显著性差异，且道路两旁磁性参数值呈现随距离增加而减小的趋势，旅游交通活动强烈影响区在道路两旁0.5 m处，距道路两旁5.0 m处，受到影响较弱.已有文献报道，污染土壤的磁化率显著增大，且颗粒较粗，这可能与工业活动、化石燃料、汽车尾气等人类活动排放的磁性增强效应有关(夏敦胜等，2007).研究区为5A级国家旅游景区，远离工业活动，受到工业活动的影响较弱，旅游旺季时候，每天有近万游客乘坐旅游区间车，因此，可认为道路两侧的土壤磁性增强主要是受到旅游交通活动的影响.
5 结论(Conclusions)1) 研究区道路土壤的磁性矿物含量适中，普遍低于城市和郊区农田土壤含量.磁性矿物类型以低矫顽力亚铁磁性矿物(如磁铁矿)为主，并伴有少量高矫顽力的不完全反铁磁性矿物.磁性矿物粒度分析表明，磁性矿物主要是多畴(MD)和稳定单畴(SSD)粗颗粒，并含有少量的超顺磁性细颗粒(SP).
2) 双因素方差分析结果发现，不同位置间土壤样品磁性参数χLF、SIRM、SOFT、χFD、SIRM/χLF均存在显著性差异，表明旅游交通流量和自然成土过程共同影响土壤磁性特征.不同距离间土壤样品磁性参数χLF、SIRM、SOFT、S-ratio之间也存在显著性差异，表明旅游交通活动对道路磁性特征影响显著，且距离道路0.5 m处受汽车产生的扬尘、尾气等影响最大，而5.0 m处影响减弱.综上所述，景区旅游交通流量、距离道路远近和自然成土过程是影响景区道路土壤磁性特征变化的关键因素.
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