2. 河南大学环境与规划国家级教学示范中心, 开封 475004;
3. 河南省土壤重金属污染防治与修复工程研究中心, 开封 475004;
4. 河南省南阳生态环境监测中心, 南阳 473000
2. National Demonstration Center for Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004;
3. Henan Engineering Research Center for Control & Remediation of Soil Heavy Metal Pollution, Henan University, Kaifeng 475004;
4. Nanyang Ecological Environment Monitoring Center of Henan Province, Nanyang 473000
目前, 中国广大农村多采用土葬方式安葬死者, 而城市已全部采用火葬.据国家统计局和民政部网站, 2019年全国死亡人口998万, 其中火化遗体522万具, 火化率为52.4%.火葬场在焚烧遗体和祭祀品的过程中, 会向环境排放含有重金属、有机物、颗粒物、NOx、CO和SO2等多种污染物的烟气(Mari et al., 2010).
由于某些死者口中镶嵌有汞合金材料填充的银牙, 在高温火化过程中将汞释放出来, 从而导致周边环境汞污染.据Mills(1990)研究, 英国每个成年人平均安装5颗汞合金牙齿, 每颗汞合金牙齿平均含汞0.6 g;某火葬场(未安装净化设备)年火化3831具遗体, 可向环境排放11 kg汞.英格兰和威尔士1988年共死亡人口57.1万, 火化这些遗体向大气排放1195.34 kg汞(Burton, 1991).Rivola等(1990)根据苏黎世130具遗体数据, 平均每位镶嵌汞合金牙齿死者的汞量为(2.49±0.37) g;据此估计1988年全瑞士因火葬向环境排放的汞总量为46~79 kg.Künzler和Andrée(1991)研究了瑞士某火葬场火化的16具遗体, 其中4具遗体的汞排放系数大于2 g·具-1, 最大值接近4 g·具-1.Santarsiero等(2005; 2006)研究发现, 意大利某火葬场2005年和2006年的烟尘中含汞量分别为0.003~0.293 mg·m-3和0.005~0.300 mg·m-3, 汞排放系数分别为0.07~1.05 g·具-1和0.036~2.14 g·具-1.Takaoka等(2010)研究表明, 日本汞合金牙齿的含汞量较低, 平均每颗仅含汞51.6 mg, 相当于英国的8.6%;烟尘中平均含汞量为3.6 μg·m-3, 平均汞排放系数为31.7 mg·具-1.薛亦峰等(2015)对北京市2012年12个火葬场83台火化机的汞排放量进行了估算, 全年共向大气排放汞13.76 kg.而后, Xue(2016)又根据中国44个火葬场的实测数据, 建立了1990—2012年火葬场汞排放清单, 2012年排放的汞总量达592 kg.Nieschmidt和Kim(1997)研究了奥克兰市3个火葬场周边土壤的汞含量, 发现随着离开火葬场距离的增加, 汞含量呈先增加后减少趋势, 最大含量出现在距火葬场15 m左右.
因为人体组织中含有多种重金属, 一些植入体内的医疗器件(如心脏起搏器等), 以及某些随葬品中也含有多种重金属, 所以在焚烧遗体过程中除排放汞以外, 还会向环境排放其他多种重金属(Mills, 1990).Künzler和Andrée(1991)除研究瑞士某火葬场16具遗体的汞排放外, 还研究了铅排放, 发现3具遗体的铅排放系数为1~2 g·具-1.Xue等(2016)估算了2012年全中国火葬场排放As、Ni、Pb、Cr、Cu和Cd的总量, 分别为53、51、48、40、37和14 kg.
综上所述, 以往研究主要关注火葬场烟囱汞排放浓度及其对周边大气环境的影响, 而对其他重金属排放的研究相对较少, 尤其是对火葬场周边土壤重金属含量、分布和积累状况的研究更为少见.本文以河南省平顶山市火葬场为例, 在不同方位的断面上采集土壤表层样品, 测定其Hg、As、Pb、Cd、Cu、Zn、Cr和Ni含量, 开展土壤重金属空间分布、富集状况和来源分析, 旨在丰富火葬场对环境的影响研究, 为保护火葬场周边农田土壤, 维护粮食安全和居民健康提供依据.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区与火葬场概况平顶山市位于河南省中部, 西依伏牛山地, 东临黄淮平原.该市火葬场坐落在市区南部一座石质残丘(河山)的北坡之上, 残丘呈西北-东南走向, 宽度为300~500 m, 海拔为110~140 m, 相对高度为30~50 m.河山周围是沙河冲积平原, 土地利用方式多为农田(图 1).气候类型是温带大陆性季风气候, 年均气温为14.7 ℃, 年均降水量为810 mm;主导风向为偏东风和西北风, 冬季多为西北风和东北风, 夏季多为东风和东南风, 年均风速为2.6 m·s-1.土壤类型主要是潮土, 土层深厚, 质地以粉砂质壤土为主;局部有剥蚀残丘上发育的粗骨褐土.
平顶山市火葬场建于1969年, 2016年以前只有2台以轻柴油为燃料的火化机, 且没有空气净化设备.2016年新建了2台以天然气为燃料的火化机, 同时为4台火化机安装了空气净化设备.火葬场烟囱高15 m, 烟囱顶端比周围农田高出约36 m.烟囱南50 m达到丘顶, 相对高差15 m.近些年来, 该火葬场年均火化遗体在2300具左右.
2.2 样品采集以火葬场为中心, 布设东南(SE)、东北(NE)、西南(SW)、西北(NW)4个采样断面, 断面长度均为3000 m.据马学礼等(2016)研究, 在一般气象条件下, 烟囱高度小于220 m时, 污染物最大浓度落地距离在2100 m左右.鉴于平顶山市火葬场烟囱高度与周边农田的相对高差只有36 m, 所以在各断面0~1000 m和2000~3000 m之间每隔100 m布设1个采样点, 在1000~2000 m之间每隔50 m布设1个采样点, 以便更精确地揭示火葬场对周边农田土壤重金属空间分布的影响.
土壤样品采集于2019年1月, 大田作物是冬小麦, 间有小面积菜地.在每个采样点上, 首先在5 m×5 m范围内用“梅花形”布点法采集5个土壤表层(0~20 cm)子样;然后将5个子样充分混合作为该样点的土样.在实际采样过程中, 由于在SW和NE断面上有一些居民点和道路, 无法采集样品, 所以分别少采2份和1份土样.本研究共采集土样157份.
2.3 重金属含量测定首先将土样自然风干, 挑拣出碎石和植物残体;然后在木质碾样板上将样品碾碎, 全部通过60目尼龙筛;最后从60目土样中, 多点(30点)取样约100 g, 用玛瑙研钵反复研磨, 全部通过100目尼龙筛.
土壤Cu、Pb、Zn、Cr、Cd和Ni消解采用“硝酸-氢氟酸-高氯酸”体系(GB/T 17141—1997), 在石墨自动消解仪(ST-60型, 北京普利泰科)上完成, 采用电感耦合等离子体发射质谱仪(XSeries-2型ICP-MS, 美国ThermoFisher)测定其含量.Hg、As消解采用“王水水浴法”(GB/T 22105.1—2008), 其含量采用原子荧光光度计(AFS-3600型, 北京海光)测定.
在重金属含量测定过程中, 每批样品随机抽取20%的样品进行平行试验, 并插入空白样品和国家土壤标准物质(GSS-5)各3份进行质控.所有平行试验的相对偏差为0.01%~23.35%, 标准物质回收率为91.4%~107.3%, 符合质控要求(HJ/T 166—2004).
2.4 重金属源解析方法本研究采用定性和定量相结合的方法开展火葬场周边农田土壤重金属源解析.定性法采用剔除非火葬场因素后的重金属空间分布型式, 定量方法采用富集系数(Enrichment Factor, EF)和正定矩阵因子分析法(positive matrix factorization, PMF), 在此基础上再结合已有相关研究成果进行综合判源.
2.4.1 富集系数EF是Simex等(1981)提出的用于评估土壤重金属富集程度的一种方法, 可以定量识别土壤重金属是否存在人为输入源及其影响程度(Alsafran et al., 2021).EF的计算公式见式(1).
(1) |
式中, EFn为重金属n的富集系数, cn为土样重金属n的含量, cref为土样参比元素含量, Bn为重金属n的背景值, Bref为参比元素的背景值.本研究选用Al作为参比元素(Fang et al., 2019;Rasool et al., 2019;李艳玲等, 2020).关于Bn的选择, 有些学者选用地壳元素平均丰度(Kumar et al., 2019;Baltas et al., 2020), 但是地壳中的元素含量在不同地区变化很大, 其平均丰度值并不能确切反映局部地区的元素背景含量, 因此Kowalska等(2018)建议使用区域性土壤重金属背景值.由于缺少平顶山市土壤Cu、Zn背景数据, 所以本研究除Cu、Zn选用河南省土壤背景值(中国环境监测总站, 1990)外, 其他重金属选用平顶山市土壤背景值(河南省土壤普查办公室, 2004)(表 1).EF的分级标准为: EF<2, 无富集至轻微富集;2≤EF<5, 中富集;5≤EF<20, 强富集;20≤EF<40, 很强富集;EF>40, 极强富集(Fang et al., 2019).也有学者(Doncan et al., 2018;Rasool et al., 2019)认为, 当EF>1.5时即可判定环境介质存在人为污染源.
2.4.2 正定矩阵因子分析模型PMF是Paatero(1994)提出的一种环境污染物源解析方法, 不仅有助于识别重金属来源的数目, 还可以确定不同源对重金属积累的贡献, 是一种较好的定量解析环境污染物来源的方法(Chen et al., 2018;陈志凡等, 2020;李姣等, 2020;孙雪菲等, 2021).它将污染物含量矩阵分解为贡献率矩阵、源成分谱矩阵和残差矩阵, 并对因子荷载做非负约束, 进行迭代运算, 得到源成分谱及其贡献率.PMF模型的基本公式见式(2).
(2) |
式中, xij为样点i重金属j的含量, gik为样点i源因子k的贡献率, fkj为重金属j在源因子k中的成分特征值, eij为样点i重金属j的残差.
PMF模型只有在目标函数Q收敛时, 才能进行迭代运算.目标函数Q见式(3).
(3) |
式中, uij为样点i重金属j的不确定度.本文选择目前广泛使用的两种不确定度算法, 进行运算和比对, 最终确定各个重金属所适合的不确定度算法.所使用的不确定度算法见式(4)和式(5).
(4) |
(5) |
式中, σ为相对标准偏差, c为土壤重金属含量, MDL为重金属检测方法的检出限.式(4)引自Norris等(2014), 式(5)陈志凡等(2020)和李姣等(2020).
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 土壤重金属含量特征从各断面土壤重金属含量统计(表 1)可见, 全部或绝大部分样点的Hg、Cd、Ni、Pb和Cr含量高于河南省和平顶山市土壤背景值;全部或绝大部分样点的Cu、Zn含量也超过河南省土壤背景值, 而78.7%样点的As含量低于河南省土壤背景值.除土壤As平均含量低于河南省土壤背景值外, 其余重金属的平均含量都高于河南省和平顶山市土壤背景值, 其中Cd、Hg平均含量分别是平顶山市土壤背景值的3.90倍和2.45倍, 分别是河南省土壤背景值的3.64倍和4.76倍.除NE断面1300 m和1350 m两处的Cd含量超过《农用地土壤风险筛选值管控标准》(GB15618—2018, pH>7.5)的筛选值外, 其余断面的8种重金属含量均低于筛选值, 整体上不存在重金属污染.
从各个断面土壤重金属含量来看(图 2), NW断面多数重金属平均含量最高, 尤其是Hg, 其平均含量分别是SW、NE和SE断面的1.08、1.76和2.55倍.这与当地主导风向为偏东风有关.
NW和SW断面(处于当地下风向)的土壤Hg含量在距火葬场1100~1900 m之间出现数个峰值(图 3a), 最大值分别出现在1100 m和1550 m处.SE和NE断面的Hg含量虽然在距火葬场1000~1900 m之间也有所增加, 但不甚明显.
土壤Cd含量在SW断面0~700 m范围内呈上升趋势, 峰值出现在700 m处, 之后则迅速下降, 呈波动变化, 无明显规律(图 3b).NW断面的Cd含量整体上变化不明显, 只是1600~1800 m内相对较高一些.SE断面的Cd含量在1550~2000 m内出现若干峰值.而NE断面的Cd含量峰值则出现在1200~1500 m, 其中1300 m和1350 m处的Cd含量分别为0.749 mg·kg-1和0.605 mg·kg-1, 均超过GB 15618—2018中的风险筛选值.这两个异常峰值可能与其特殊的农业活动(农药或化肥的大量施用)有关, 虽然火葬场对其有影响, 但处于次要地位.
各断面土壤As含量随离开火葬场距离的增加, 基本呈减少-增加-减少的变化规律(图 3c).距火葬场300 m范围内, As含量呈降低趋势, 然后开始增加, 出现第二峰值区, 最后再波动下降.其中, SE断面As含量的第二峰值最为明显, 出现在700~800 m;其他断面的第二峰值不太明显.需要说明的是, NE和NW断面As含量在1300~2000 m之间出现了异常的谷值区.据现场考察, NE断面1500~1800 m内出现石质残丘, 地表多砾石, 土壤是粗骨褐土, 与周围平原区的潮土差异明显(图 1);NW断面1500~2000 m为20年前砖瓦窑厂回填后形成的复垦地(图 1).这是其As含量在1300~2000 m出现谷值区的主要原因.
SE和NW断面土壤Ni含量空间分布与As相似, 也呈减少-增加-减少的变化规律(图 3d).SE断面的Ni含量第二峰值区出现在600~1000 m, 最大值在900 m处;NW断面的第二峰值区出现在1000~1700 m, 其中1300~1600 m因砖瓦厂复垦, Ni含量相对较低.SW和NE断面Ni含量波动变化比较剧烈, 没有明显的峰值区, 并且NE断面在1500~1800 m范围内出现明显的Ni含量谷值区, 原因见前述As含量空间分布.
除SW断面外, 其他断面土壤Pb含量沿断面分布也呈减少-增加-减少的变化规律(图 3e), 在0~300 m内呈递减趋势, 但不同断面的第二峰值位置差别很大.NW断面Pb含量峰区宽而明显, 峰值出现在1700 m处;SE断面峰区窄且不明显.NE断面在1400~1500 m和1800~2000 m出现两个Pb含量峰值, 峰值之间出现谷值区, 原因见前述As含量空间分布.SW断面出现两个Pb含量峰值区, 一个位于500 m左右(开源公路的影响, 见图 1), 另一个位于1500~2300 m.
除SW断面的Cu含量变化不明显外, 其他断面也呈减少-增加-减少的分布规律(图 3f), 在0~500 m范围内呈递减趋势, 但不同断面的第二峰值位置有很大差别.NW断面1100~1700 m之间出现数个Cu含量峰值, 其中砖瓦窑厂复垦区附近的Cu含量相对较低, 最大含量出现在1300 m处.SE断面出现两个Cu含量高值区, 一个位于800 m附近, 另一个位于1700~2000 m.该高值区形成原因为SE断面1800 m有一小型养殖场(图 1), 附近菜地面积较大, 农民常用畜禽粪便作为肥料使用, 而畜禽粪便中的Cu、Zn的含量较高(王湧等, 2016).NE断面Cu含量第二峰值区出现在1100~1400 m, 最高值在1350 m处;在1500~1800 m内出现谷值区, 原因见前述As含量空间分布.
NE和NW断面的Cr含量空间分布相似, 都表现为增加-减少-增加-减少趋势(图 3g).第一峰值区(800~1500 m)比较明显, 峰值分别出现在1400 m和1100 m处;在1500~1800 m之间出现谷值区, 谷值分别位于1750 m和1550 m处, 原因见前述As含量分布.第二峰值区不甚明显.SE和SW断面Cr含量波动十分明显, 但前者大致呈单峰分布, 峰值出现在800 m处;后者大致呈减少-增加-减少趋势, 在断面0 m处含量最高, 在800 m附近又出现峰值区, 但峰区较窄.
NE和NW断面Zn含量空间分布与Cr十分相似, 也表现为增加-减少-增加-减少趋势, 两个峰值区都比较明显, 峰值区之间为谷值区(图 3h).NE断面的两个峰值区分别位于1300~1500 m和1800~2100 m, NW断面分别位于1000~1300 m和1600~1700 m, 峰值区之间为谷值区, 其原因见前述As含量分布.SW断面Zn含量变化比较平缓, 无明显的峰值和谷值区.SE断面除1750~2000 m之间因养殖场出现明显的Zn含量高值区外, 还出现若干个高低值相间分布的区段, 但高低值基本在同一水平上, 可能与火葬场Zn排放以及特殊的农业活动有关.
3.3 土壤重金属源解析 3.3.1 重金属富集状况从各断面土壤重金属的平均富集系数(图 4)可见, 火葬场周边农田土壤Cd、Hg富集比较严重, 其中4个断面的Cd发生了强富集, NW和SW断面的Hg也发生了强富集;其他重金属均属于中富集.各个断面的平均EFHg和EFCd均具有NW>SW>NE>SE的特征, 这可能与当地主导风向为偏东风有关.
NW断面所有样点的EFHg均大于5, 其中强富集样点占90.0%, 其余为很强富集样点, 很强富集样点集中分布在断面1100~1600 m.SW断面EFHg大于5的样点占86.8%, 其中强富集样点占93.9%, 很强富集样点占6.1%, 很强富集样点集中分布在断面1350~1550 m.NE断面EFHg大于2的样点占97.4%, 其中中等富集样点居多, 占60.5%, 其余样点为强富集.SE断面的Hg也以中富集样点为主, 占70%;无富集至轻富集样点占25%;强富集样点很少, 仅占5%.
除NE断面外, 其余断面所有样点的EFCd均在5~20, 发生了强富集.NE断面也以Cd强富集样点为主, 占79.5%;中富集样点占15.4%;很强富集样点很少(主要分布在断面1300 m附近), 仅占5.13%.
研究区土壤Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn、Cr和Ni的平均EF值分别为6.63、10.2、2.77、3.15、3.86、4.18、3.30和3.15, 均大于2.这种情况表明, 火葬场周边农田土壤普遍存在8种重金属的人为源输入(Doncan et al., 2018;Fang et al., 2019;Rasool et al., 2019), 只是不同程度而已.至于存在几种人为源及其贡献大小, 需要开展进一步定性和定量分析.
3.3.2 剔除非火葬场因素后的土壤重金属空间分布如前所述, 火葬场周边的局部地质条件(如NE断面1500~1800 m之间的石质残丘)和其他非火葬场人为活动(如NW断面1500~2000 m之间的砖瓦厂复垦区, SE断面1750~2000 m之间的养殖场, SW断面1500 m附近的宁洛高速等)对某些土壤重金属空间分布具有重要影响.如果剔除这些非火葬场因素对土壤重金属空间分布的影响, 就可以凸显土壤重金属空间分布与火葬场的关系, 从而定性说明这些重金属是否受火葬场影响.
剔除非火葬场因素对土壤重金属空间分布的影响之后, 可以发现不同土壤重金属沿断面分布有4种型式: 一是增加-减少(单峰)型, 峰值区多出现在断面1000~2000 m, 如各断面Hg和Cd含量分布等;二是减少-增加-减少(双峰)型, 近火葬场处重金属含量较高, 第二峰值区多出现在断面700~1500 m, 如SE断面Pb、Cu、Zn和As含量分布等;三是递减型, 如SW断面As、Ni和Cr含量分布等;四是无规律型, 如SW断面Cu和Zn含量分布以及EN断面Ni和Cr含量分布(表 2).
之所以不同重金属沿断面分布出现不同的型式, 可能与火葬场烟气中的重金属存在形态、赋存颗粒大小, 以及风动力条件、重金属来源和背景含量等多种因素有关.Takaoka等(2010)研究表明, 火葬场烟气中的Hg主要以零价气态汞存在, 容易在大气中迁移, 故其在近火葬场处沉降较少, 呈现出增加-减少型分布特征.烟气中的很多重金属会赋存在不同大小的烟尘颗粒上, 赋存颗粒较大的重金属(如As、Ni和Cu等)往往在近火葬场处沉降下来, 小颗粒迁移距离相对较远, 故呈现出递减型或减少-增加-减少型分布特征.SW断面Cu、Zn以及NE断面Ni、Cr含量沿断面无明显变化规律的原因, 可能与断面的特殊风动力条件、重金属来源和背景含量有关.例如, SW断面第1个样点与火葬场烟囱之间, 有高于烟囱15 m、疏林密布的山梁相隔, 风动力弱, 不利于Cu和Zn含量峰区的形成, 从而出现无规律型分布特征.再例如, NE断面多数样点的Ni、Cr含量高于其他断面(图 3), 如果来自殡仪馆的Ni、Cr数量较少, 就不可能形成其明显的峰值区, 故而也表现为无规律型分布特征.
综上所述, 剔除非火葬场因素后可以发现, 火葬场周边农田土壤多数重金属沿断面要么呈增加-减少变化, 要么呈减少-增加-减少变化, 要么呈递减变化, 无规律变化只是特例.据此可以证明, 火葬场周边农田土壤8种重金属富集都与火葬场有一定关系.
3.3.3 PMF源解析结果分析将所有采样点的土壤重金属数据以及式(4)和式(5)得到的uij输入PMF 5.0软件, 默认迭代运算20次.根据模型预测重金属含量与实测含量的残差和决定系数(R2), 发现研究区土壤Cd、Pb、Zn、Cr和Ni更适合式(4)的不确定度算法, Hg、As和Cu更适合式(5)的不确定度算法.选择源因子(k)为3和4, 其残差和R2并没有显著优化, 所以用3个源因子即可揭示土壤重金属的来源.8种重金属的残差都在-3~3之内, R2为0.610~0.991, 其中Hg、As和Cr的R2达到0.900以上, 拟合效果比较理想(孙雪菲等, 2021).
从PMF判源结果(图 5)可知, 因子1对Hg的贡献率高达80.4%, 其他重金属的贡献很小, 表明Hg的来源相对独立.大量研究(Nieschmidt et al., 1997;Xue et al., 2016)已证明, 火葬场焚烧镶嵌汞合金牙齿遗体时会向环境排放Hg, 从而导致周边土壤Hg富集和污染.因此, 火葬场周边农田土壤中的Hg是火葬源重金属.
因子2对Cd、Zn、Cu和Pb的贡献率较高, 分别为50.4%、47.6%、42.9%和38.3%, 明显高于其他重金属, 表明其来源近似.据相关研究(Liang et al., 2017), 土壤Cd、Zn和Cu的来源与农业活动(化肥、农药及畜禽粪便使用)有关;同时, 土壤Pb和Zn来源还与交通有关(Han et al., 2006), 也有研究(Van Bohemen et al., 2003;仝致琦等, 2012)表明, 交通运输不仅排放Pb和Zn, 还排放Cd和Cu等重金属.相关研究(Mills, 1990;Xue et al., 2016)也发现, 火葬场除排放Hg以外, 还排放Cd、Zn、Cu和Pb等重金属.因此, 火葬场周边农田土壤中的Cd、Zn、Cu和Pb是农业-火葬-交通混合源重金属.
因子3对As、Ni和Cr的贡献率较高, 分别为63.2%、46.8%和46.4%, 明显高于其他重金属, 表明其来源近似.相关研究(Wang et al., 2006;陈志凡等, 2020)表明, 土壤Ni和Cr主要来自成土母质, 是自然源重金属.Han等(2006)研究认为, 土壤As也是自然源重金属.结合前述研究区重金属EF(图 4)特征和剔除非火葬场因素后的空间分布型式(表 2), 可以判定火葬场周边农田土壤中的As、Ni和Cr是自然-火葬混合源重金属.
4 结论(Conclusions)1) 除土壤As平均含量低于河南省土壤背景值外, 其余重金属均高于河南省和平顶山市的背景值.绝大部分土壤样点的Hg、Cd、As、Pb、Cu、Zn、Cr和Ni含量都低于GB15618—2018(pH>7.5)中的筛选值, 总体上没有达到污染水平.位于主导风向下风向的NW断面, 多数重金属的平均含量高于其他断面.
2) 火葬场周边农田土壤8种重金属的平均富集系数都达到中富集以上等级, 其中以Cd和Hg富集最为明显, 所有断面的Cd, 以及NW和SW断面的Hg均发生了强富集, 且具有NW>SW>NE>SE的特征, 表明平顶山火葬场周边农田土壤存在不同程度的重金属人为源.
3) 剔除非火葬场因素后, 不同断面的不同重金属表现为单峰型(如Hg和Cd, 峰区多在断面1000~2000 m之间)、双峰型(如Pb、Cu、Zn和As, 第二峰区多在断面700~1500 m)和递减型(如Ni和Cr)分布, 表明8种土壤重金属的来源不同程度地与火葬场烟尘排放有关.
4) 火葬场周边农田土壤中的Hg主要来自焚烧镶嵌汞合金牙齿的遗体, 属于火葬源重金属;Cd、Zn、Cu和Pb一方面来自农业和交通, 另一方面来自火葬场, 属于农业-火葬-交通混合源重金属;As、Ni和Cr主要来自成土母质, 同时也受火葬场的影响, 属于自然-火葬混合源重金属.
Alsafran M, Usman K, Al Jabri H, et al. 2021. Ecological and health risks assessment of potentially toxic metals and metalloids contaminants: A case study of agricultural soils in Qatar[J]. Toxics, 9(2): 35. DOI:10.3390/toxics9020035 |
Baltas H, Sirin M, Gökbayrak E, et al. 2020. A case study on pollution and a human health risk assessment of heavy metals in agricultural soils around Sinop Province, Turkey[J]. Chemosphere, 241: 125015. DOI:10.1016/j.chemosphere.2019.125015 |
Basu M K, Wilson H J, Keishnan G. 1991. Mercury risk from teeth[J]. Nature, 349: 109. DOI:10.1038/349109b0 |
Chen X D, Lu X W. 2018. Contamination characteristic and source apportionment of heavy metals in topsoil from an area in Xi'an city, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 151: 153-160. DOI:10.1016/j.ecoenv.2018.01.010 |
陈志凡, 化艳旭, 徐薇, 等. 2020. 基于正定矩阵因子分析模型的城郊农田重金属污染源解析[J]. 环境科学学报, 40(1): 276-283. |
Doncan A E, De V N, Nyarko K B. 2018. Assessment of heavy metal pollution in the sediments of the River Pro and its tributaries[J]. Water, Air, and Soil Pollution, 229(8): 272. DOI:10.1007/s11270-018-3899-6 |
Fang X H, Peng B, Wang X, et al. 2019. Distribution, contamination and source identification of heavy metals in bed sediments from the lower reaches of Xiangjiang River in Hunan Province, China[J]. Science of the Total Environment, 689: 557-570. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.06.330 |
Han Y M, Peixuan D, Cao J J, et al. 2006. Multivariate analysis of heavy metal contamination in urban dusts of Xian, Central China[J]. Science of the Total Environment, 355(1/3): 176-186. |
河南省土壤普查办公室. 2004. 河南土壤[M]. 北京: 中国农业出版社, 580.
|
Kowalska J B, Mazurek R, Gąsiorek M, et al. 2018. Pollution indices as useful tools for the comprehensive evaluation of the degree of soil contamination: A review[J]. Environmental Geochemistry and Health, 40(6): 2395-2420. DOI:10.1007/s10653-018-0106-z |
Kumar V, Sharma A, Kaur P, et al. 2019. Pollution assessment of heavy metals in soils of India and ecological risk assessment: A state-of-art[J]. Chemosphere, 216: 449-462. DOI:10.1016/j.chemosphere.2018.10.066 |
Künzler P, Andrée M. 1991. More mercury from crematoria[J]. Nature, 349: 746-747. DOI:10.1038/349746a0 |
李姣, 滕彦国, 吴劲, 等. 2020. PMF模型解析土壤重金属来源的不确定性[J]. 中国环境科学, 40(2): 716-725. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2020.02.031 |
李艳玲, 陈卫平, 杨阳, 等. 2020. 济源市平原区农田重金属污染特征及综合风险评估[J]. 环境科学学报, 40(6): 2229-2236. |
Liang J, Feng C T, Zeng G M, et al. 2017. Spatial distribution and source identification of heavy metals in surface soils in a typical coal mine city, Lianyuan, China[J]. Environmental Pollution, 225: 681-690. DOI:10.1016/j.envpol.2017.03.057 |
马学礼, 党立晨, 张仁峰, 等. 2016. 不同排放标准下的燃煤电厂烟囱高度与落地浓度关系研究[J]. 环境科学与管理, 41(11): 23-27. DOI:10.3969/j.issn.1673-1212.2016.11.006 |
Mari M, Domingo J L. 2010. Toxic emissions from crematories: A review[J]. Environment International, 36(1): 131-137. DOI:10.1016/j.envint.2009.09.006 |
Mills A. 1990. Mercury and crematorium chimneys[J]. Nature, 346: 615. DOI:10.1038/346615a0 |
Nieschmidt A K, Kim N D. 1997. Effects of mercury release from amalgam dental restorations during cremation on soil mercury levels of three New Zealand crematoria[J]. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 58(5): 744-751. DOI:10.1007/s001289900396 |
Norris G, Duvall R, Brown S, et al. 2014. EPA Positive Matrix Factorization (PMF) 5.0 Fundamentals and User Guide [R]. EPA/600/R-14/108. https://www.epa.gov/air-research/epa-positive-matrix-factorization-50-fundamentals-and-user-guide
|
Paatero P. Tapper U. 1994. Positive matrix factorization A non-negative factor model with optimal utilization of error estimates of data values[J]. Environmentrics, 5(2): 111-126. DOI:10.1002/env.3170050203 |
Rasool A, Xiao T F. 2019. Distribution and potential ecological risk assessment of trace elements in the stream water and sediments from Lanmuchang area, Southwest Guizhou, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 26(4): 3706-3722. DOI:10.1007/s11356-018-3827-8 |
Rivola J, Krejci I, Imfeld T, et al. 1990. Cremation and the environmental mercury burden[J]. Schweiz Monatsschr Zahnmed, 100(11): 1299-1303. |
Santarsiero A, Trevisan G, Cappiello G, et al. 2005. Urban crematoria emissions as they stand with current practice[J]. Microchemical Journal, 79(1/2): 299-306. |
Santarsiero A, Settimo G, Dellandrea E. 2006. Mercury emission from crematoria[J]. Annali Dell IstitutoSuperiore Di Sanita, 42(3): 369-373. |
Simex S A, Helz G R. 1981. Regional geochemistry of trace elements in Chesapeake Bay[J]. Environmental Geology, 3(6): 315-323. DOI:10.1007/BF02473521 |
孙雪菲, 张丽霞, 董玉龙, 等. 2021. 典型石化工业城市土壤重金属源解析及空间分布模拟[J]. 环境科学, 42(3): 1093-1104. |
Takaoka M, Oshita K, Takeda N, et al. 2010. Mercury emission from crematories in Japan[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 10: 3665-3671. DOI:10.5194/acp-10-3665-2010 |
仝致琦, 段海静, 谷蕾, 等. 2012. 基于Kriging插值的路旁土壤重金属含量空间分布——以310国道郑州-开封段为例[J]. 环境科学学报, 32(12): 3030-3038. |
Van Bohemen H D, Van De Leek W H J. 2003. The influence of road infrastructure and traffic on soil, water, and air quality[J]. Environmental Management, 31: 50-68. |
Wang X S, Qin Y, Chen Y K. 2006. Heavy meals in urban roadside soils: Effect of particle size fractions on heavy metals partitioning[J]. Environmental Geology, 50(7): 1061-1066. DOI:10.1007/s00254-006-0278-1 |
王湧, 曹冬梅, 孙安权. 2016. 畜禽粪便中重金属污染现状及控制[J]. 猪业科学, 33(5): 48-49. DOI:10.3969/j.issn.1673-5358.2016.05.020 |
薛亦峰, 闫静, 田贺忠, 等. 2015. 北京市火葬场大气污染物排放现状及污染特征[J]. 环境科学, 36(6): 1959-1965. |
Xue Y F, Tian H Z, Yan J, et al. 2016. Present and future emissions of HAPs from crematories in China[J]. Atmospheric Environment, 124: 28-36. DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.10.079 |
中国环境监测总站. 1990. 中国土壤元素背景值[M]. 北京: 中国环境科学出版社.
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