Scientia Geographica Sinica  2014 , 34 (3): 377-384 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.03.377

Orginal Article

不同耕作方式对路旁土壤重金属分布的影响——以黄淮平原国道310开封段为例

仝致琦, 陈太政, 段海静, 谷蕾, 马建华

河南大学资源与环境研究所 河南省高校重点学科环境变化与水土污染防治开放实验室, 河南 开封 475004

Effects of Different Tillage Methods on Spatial Distribution of Heavy Metals in Roadside Soils: A Case Study of Kaifeng Section Along the National Highway 310 in Huanghuai Plain

TONG Zhi-qi, CHEN Tai-zheng, DUAN Hai-jing, GU Lei, MA Jian-hua

Henan Open Laboratory for Key Subjects of Environmental Change and Water-Soil Pollution Control,Institute of Natural Resources and Environment, Henan University, Kaifeng, Henan 475004, China

中图分类号:  X53

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2014)03-0377-08

通讯作者:  马建华,教授。E-mail: mjh@henu.edu.cn

收稿日期: 2013-03-4

修回日期:  2013-05-6

网络出版日期:  2014-03-10

版权声明:  2014 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20104103110001)、国家自然科学基金(41171409)、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(12JJD790023)、河南省教育厅科学技术研究重点项目(12B170002)资助

作者简介:

作者简介:仝致琦(1978-),男,河南开封人,讲师,博士研究生,主要从事土壤污染与防治研究。E-mail: tzq@henu.edu.cn

展开

摘要

在G310开封段的杜良和杏花营分别布设采样断面,共采集320个样品。用ICP-MS测定土壤Pb、Cu、Zn、Cd、Cr和Ni含量,用泛克里格插值法分析路旁土壤重金属含量空间分布特征。结果表明,不同耕作方式对路旁土壤重金属含量空间分布影响很大。水旱轮作农田在淹水期间,由于水分的流动性以及土壤Eh下降等原因,加速了重金属的迁移,其分布无明显规律性。旱旱轮作农田的土壤重金属含量呈现出与道路平行的带状分布,其中土壤Cr和Cu含量随着距路基距离增加而递减;土壤Pb、Ni、Zn和Cd含量随着距路基距离增加而先增大然后减小,峰值含量出现在距路基30~50 m间。

关键词: 路旁土壤 ; 重金属 ; 空间分布 ; 耕作方式 ; 黄淮平原

Abstract

Two soil sampling transects in Xinghuaying and Duliang on Kaifeng section along the National Highway 310 were chosen to investigate effects of upland-upland rotation and paddy-upland rotation on spatial distribution of heavy metals in roadside soils. Five sampling sub-transects of 150 m were designed to be perpendicular to the road within 100 m on both sides of the highway. On each sub-transect, mixed topsoil samples (0-15 cm) were collected at 10 m intervals from the roadbed to the outside end. The total samples of 324 were collected, then, the concentrations of Pb, Cu, Ni, Cr, Cd and Zn in soils were detected by the inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) respectively according to the recommended standard method. The spatial distribution of heavy metals concentrations in roadside soils was discussed by Universal Kriging Interpolation model. The results show that the different tillage methods have great effects on spatial distribution of heavy metals in roadside soils. The distribution patterns of metal concentrations are not strips parallel to the road in paddy-upland rotation field on Duliang Transect (DT), because the water in rice field changes pH, Eh of soils, and then accelerates the migration of soil heavy metals when the rice is grown. In contrast, the distribution patterns of metal concentrations in upland-upland rotation field on Xinghuaying Transect (XT) are strips parallel to the highway. The concentrations of Cr and Cu decrease exponentially with the distance from the roadbed, however, the concentrations of Cd, Pb, Ni and Zn reveal a skew distribution with the distance, which increase firstly, reach their highest values at 30 m or 50 m away from the roadbed, and then decrease gradually to the control values.

Keywords: roadside soils ; heavy metals ; spatial distribution ; tillage methods ; Huanghuai Plain

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仝致琦, 陈太政, 段海静, 谷蕾, 马建华. 不同耕作方式对路旁土壤重金属分布的影响——以黄淮平原国道310开封段为例[J]. , 2014, 34(3): 377-384 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.03.377

TONG Zhi-qi, CHEN Tai-zheng, DUAN Hai-jing, GU Lei, MA Jian-hua. Effects of Different Tillage Methods on Spatial Distribution of Heavy Metals in Roadside Soils: A Case Study of Kaifeng Section Along the National Highway 310 in Huanghuai Plain[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(3): 377-384 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.03.377

自20世纪70年代以来,国内外学者针对路旁土壤重金属分布进行了大量研究。有些研究发现重金属含量在道路两侧呈随着距路基距离增加而递减的分布[1-14],而有些研究表明呈随着距路基距离增加而先增大然后减的分布[15-22],也有学者认为同一路段不同重金属有不同的分布型式[23-28]。以往路旁土壤重金属空间分布研究之所以出现不同型式,可能是以下3方面原因造成的:① 采样断面只有1条,未能全面揭示具有高度异质性的土壤重金属分布规律[6-8,27]。② 采样断面长短不一,采样密度疏密各异,提取的土壤重金属空间分布信息不全。③ 不同研究路段的路域自然环境条件、道路状况和土壤耕作方式等各不相同,这些因素都影响着路旁土壤重金属的空间分布。刘世梁等[27]报道过不同地貌部位和土地覆被类型对路旁土壤重金属空间分布具有一定要影响,也有学者[28-31]研究过不同路旁防护林对土壤重金属空间分布的影响。但迄今为止,不同耕作方式对路旁土壤重金属分布影响的研究却鲜见报道。另外,为了克服线状采样误差对路旁土壤重金属空间分布的影响,需要变线状采样为面状采样,借用Kriging插值分析技术深入探讨土壤重金属空间分布规律。本文以黄淮平原国道310(G310)开封段为例,选择旱旱轮作和水旱轮作2个不同耕作方式的断面,开展高密度土壤样品采集,利用泛克里格(Universal Kriging)空间插值方法对路旁土壤Pb、Cd、Ni、Cu、Zn和Cr含量的空间分布进行探讨。旨在进一步丰富路旁土壤重金属扩散理论,为路旁土壤重金属空间分布研究提供更多案例,也可为路域环境污染治理和土壤利用管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 采样断面及其环境状况

采样路段位于黄淮平原中偏西部,地势开阔、平坦,海拔高度在70 m左右。气候类型属暖温带大陆性季风气候,冬季盛行东北风,夏季盛行南风,年均气温14℃左右,年均降雨量600 mm左右。土壤母质为黄河冲积物,土层深厚,质地以粉砂壤土为主,土壤类型为黄潮土。地下水位较浅,周年变化在2~3 m之间。采样区远离城镇,工业活动对土壤的影响轻微。

G310是在1966年路基的基础上,于1985年扩建而成的。在开封市境内G310大致呈东西走向,双向四车道,路面为沥青碎石材料。在该路段的杜良和杏花营布设采样断面。杜良断面(DT)位于开封市东郊杜良镇西1.5 km,杏花营断面(XT)位于开封市西郊杏花营镇西5 km(图1)。DT北侧距路基6 m处为东西向的引黄灌渠,渠宽17 m;路面比两侧农田高约2 m,两侧有宽约2.5 m的土质路肩;路肩外侧有单排加拿大杨,株距5 m,胸径10~25 cm,高约10 m;土壤耕作类型为20 a以上的水旱轮作(水稻-小麦)田。XT两侧均有宽7.5 m,深0.5~0.7 m的排水沟;路面比两侧农田高约2 m,两侧也有宽约2.5 m的土质路肩;路肩外侧有单排加拿大杨,株距2 m,胸径30~40 cm,高约15 m;路沟外侧种植5排较小的加拿大杨,株、行距均2 m,胸径5~20 cm,高约10 m。土壤耕作类型为旱旱轮作(小麦-玉米)田。

图1   采样断面位置

Fig.1   Location of the sampling transects

1.2 样点布设与样品采集

在平行于采样路段100 m范围内,布设5条垂直于公路的采样子断面,彼此间隔25 m,子断面长均为150 m,并在距路基1 000 m同样土壤利用类型处采集对照样品。在采样子断面上,每隔10 m布设1个采样点。距路基0 m采样点位于土质路肩外侧(DT北侧由于引黄灌渠的存在,无法采10 和20 m处的样品,故分别用5 m和25 m处的样品代替)。DT土壤样品采集于2010年3月,XT土壤样品采集于2011年10月。在每个采样点上,首先设置1个1 m2的采样单元,按照“梅花型”布设5个子样点;然后采集表层土壤(0~15 cm)子样约100 g;最后将5个子样充分混合,作为一个分析样品,放入洁净塑料袋中,待处理。本研究共采集324个土壤混合样品(包括4个对照样)。

1.3 样品处理与重金属测定方法

首先将土样在室温下风干,用塑料棒碾碎,全部通过1 mm尼龙筛;然后将土样充分混合,平摊在塑料布上,随机多点(约50点)取样约20 g,用玛瑙研钵进一步研磨,全部通过0.15 mm尼龙筛,备用。样品消解采用“盐酸-硝酸-氢氟酸-高氯酸”消解体系,土壤重金属含量采用ICP-MS法测定,仪器是美国赛默尔飞世公司生产的X-SeriesⅡ型电感耦合等离子体质谱仪。在测定过程中,首先使用AA-6601F型原子吸收分光光度计(日本岛津)进行预实验,得到样品重金属的浓度范围,然后对于高浓度样品进行不同程度的稀释,保证用ICP-MS测量时的重金属浓度在0.4 mg/L以下。在实验过程中,用国家标准土样(ESS-2)进行加标回收试验,回收率在97.6%~102.4%之间。

1.4 土壤重金属空间插值方法

采用ArcGIS 1.0中的泛克里格方法进行最优拟合和空间插值预测[32]。首先对同一重金属使用指数、高斯、二次方程、四球和孔洞效应半方差函数模型及参数进行初步插值预测分析,对比所有预测结果的交叉验证参数;然后选择交叉验证结果最理想的半方差函数模型及参数进行该元素的插值预测分析。同一重金属选用相同的趋势类型和模型类型。

2 结果分析

2.1 路旁土壤重金属含量分析

从研究路段路旁土壤重金属含量测定结果(表1)可以看出,土壤Pb、Cu、Ni、Zn、Cr和Cd含量的变异系数变化在14.90%~51.88%之间,空间变异比较明显。T检验表明,DT土壤Cu、Pb、Ni与Zn含量明显高于XT(P<0.01),Cd和Cr含量无显著性差别(P>0.05)。DT所有重金属含量的变化范围均大于XT对应元素的变化范围。道路两侧150 m内,6种土壤重金属平均含量均显著高于相应的对照样含量,表明公路交通对路旁土壤重金属积累具有重要影响。

表1   研究断面土壤重金属含量

Table 1   Heavy metal concentrations of soils on transects

采样断面及项目重金属(mg/kg)
CdCrCuPbZnNi
DT范围0.01~0.4710.79~62.593.81~51.4414.64~147.9440.33~404.2025.22~97.89
均值0.1626.3526.4370.86124.7553.52
标准差0.088.007.7022.2356.3311.97
变异系数(%)50.0030.3629.1331.3745.1522.37
对照样平均浓度*0.1314.2323.8714.8544.8325.35
XT范围0.11~0.297.87~48.805.09~20.5814.43~26.8518.04~67.666.17~21.48
均值0.1827.7310.7918.1939.8412.06
标准差0.0310.024.132.7112.103.66
变异系数(%)16.6736.1338.2814.9030.3730.35
对照样平均浓度*0.1413.436.6315.7722.407.74

注:*对照样平均浓度是某断面2个对照样重金属浓度的平均值。

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2.2 路旁土壤重金属含量空间分布

1) 模型及参数选择。研究路段土壤重金属含量半方差函数模型及参数见表2,交叉检验参数见表3

表2   土壤重金属含量的半方差函数模型及参数

Table 2   Semivariogram models and their parameters of heavy metal concentrations of soils on transects

半变异模型及参数CdCrCuPbZnNi
DT南侧趋势类型一阶常量一阶一阶二阶二阶
模型指数高斯二次方程式二次方程式四球孔洞效应
块金值(C0)052.070.048105.691993.0672.86
基台值(C0+C)0.013100.5548.542295.283268.80103.23
C0/(C0+C) (%)051.780.1035.7960.9870.58
北侧趋势类型一阶常量一阶一阶二阶二阶
模型指数高斯二次方程式二次方程式四球孔洞效应
块金值(C0)0.001 228.560.290.53617.4055.56
基台值(C0+C)0.002 542.2669.24534.332716.6185.80
C0/(C0+C)(%)48.0067.580.420.1022.7364.76
XT南侧趋势类型一阶常量一阶一阶二阶二阶
模型指数高斯二次方程式二次方程式四球孔洞效应
块金值(C0)9.9125.440.803.7327.510.54
基台值(C0+C)9.91237.584.686.3060.172.84
C0/(C0+C) (%)10010.7117.0959.2045.7219.01
北侧趋势类型一阶常量一阶一阶二阶二阶
模型指数高斯二次方程式二次方程式四球孔洞效应
块金值(C0)0.000 2218.170.560.4211.301.39
基台值(C0+C)0.000 91114.723.924.5968.654.38
C0/(C0+C) (%)24.1815.8414.289.1516.4631.17

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表3   土壤重金属含量的交叉检验参数

Table 3   Cross-validated parameters of heavy metal concentrations of soils on transects

采样断面及交叉检验参数CdCrCuPbZnNi
DT南侧平均值(n=80)(mg/kg)0.004 1-0.055-0.43-0.755.51-0.77
标准平均值0.041-0.008 2-0.035-0.0510.043-0.057
均方根预测误差(mg/kg)0.0978.307.1814.7564.0313.35
平均预测标准差(mg/kg)0.0938.417.4714.1069.8111.50
标准均方根预测误差1.060.990.961.051.001.11
北侧平均值(n=80)(mg/kg)0.004 00.0490.200.36-0.930.138
标准平均值0.100.007 30.0300.036-0.0190.0043
均方根预测误差(mg/kg)0.0485.777.3321.1449.638.82
平均预测标准差(mg/kg)0.0415.626.2416.7350.349.20
标准均方根预测误差1.121.031.151.261.000.97
XT南侧平均值(n=80)(mg/kg)0.000 62-0.009 00.056-0.15-0.32-0.018
标准平均值0.004 6-0.002 50.041-0.057-0.0670.014
均方根预测误差(mg/kg)0.0185.050.982.327.471.20
平均预测标准差(mg/kg)0.0185.471.132.387.681.39
标准均方根预测误差0.970.930.870.981.140.92
北侧平均值(n=80)(mg/kg)-0.001 90.130.046-0.0432.860.10
标准平均值-0.0730.0290.031-0.0200.009 30.050
均方根预测误差(mg/kg)0.0224.561.241.225.631.38
平均预测标准差(mg/kg)0.0234.571.091.396.031.49
标准均方根预测误差0.940.991.170.900.970.96

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块金值(C0)反映最邻近样点间的非连续程度或随机变异程度,基台值(C0+C)反映数据的总变异。C0/(C0+C)反映区域化变量的空间异质性程度,即空间相关程度。该比值越大,表明空间自相关性越弱,受偶然因素影响越大[33-37]。一般来说,C0/(C0+C)小于25%为空间相关性很强,25%~75%为中等相关,大于75%为相关性很弱。从表2可以看出,研究路段路旁土壤6种重金属的C0/(C0+C)比值都小于75%,个别小于25%,表明其空间相关性属于中等或很强。不同重金属的趋势类型不同,最优模拟模型也不同,说明在各种外部自然环境因素一样情况下,不同重金属的空间迁移形式不同。

判断半方差函数最优模型的标准为:标准平均值最接近于0,平均值(误差)和均方根预测误差最小[33],平均预测标准差最接近于均方根预测误差,标准均方根预测误差最接近于1[34,38]。从表3可以看出,所有重金属的标准平均值在-0.073~0.10之间,均方根预测误差和平均预测标准差的相对偏差在-13.7%~26.4%之间,标准均方根预测误差在0.87~1.26之间,符合泛克里格插值分析要求。

2) 路旁土壤重金属含量空间分布。按照表2中的半方差函数模型及参数,进行最优化的泛克里格空间插值预测,分别得到DT和XT的6种土壤重金属含量的空间插值分布图(图2、3)。

图2   DT路旁土壤重金属含量空间分布

Fig.2   Spatial distribution of heavy metal concentrations of soils on Duliang Transect

图3   XT路旁土壤重金属含量的克里格空间插值

Fig. 3   Spatial distribution of heavy metal concentrations of soils on Xinghuaying Transect

图2可知,DT土壤重金属含量呈斑点状或斑块状分布,与距路基距离的相关性较差。其中土壤Cd(北侧)、Cr、Ni(北侧)、Pb(南侧)和Zn(南侧)含量的空间分布呈斑块状分布,采样区域内差异不明显;其他重金属含量的分布多呈斑点状,除个别子断面上的Cd(南侧)和Pb(北侧)含量表现出与距路基距离呈一定的负相关外,其余子断面或采样区域的重金属分布无明显规律性。

与此相反,XT土壤重金属含量呈现出与公路平行的条带状分布,与距路基距离呈显著相关性(图3)。土壤Cr和Cu含量在路基处最高,向两侧逐渐下降,呈指数递减分布。土壤Pb、Ni、Zn和Cd含量从路基向两侧过渡先不断上升,在30~50 m之间的某个位置达到峰值,之后又逐渐递减,呈偏态分布。土壤Cd的峰值出现在离路基30 m处,Pb的峰值在40 m处,Zn的峰值在30 m(南侧)和50 m(北侧)处,Ni的峰值在30 m(南侧)和40 m(北侧)处。

3 讨 论

3.1 旱旱与水旱轮作对路旁土壤重金属空间分布影响的原因分析

本研究的采样区域狭小,地势平坦,交通条件差别不大,局地因素对土壤重金属含量的空间分布影响甚微;另外,采样区域远离城镇,工业活动对土壤重金属的影响可以忽略,故重金属含量空间分布的差异主要与耕作方式的不同有关。

DT两侧为水旱轮作农田。在水稻种植期间,引用黄河水进行灌溉,地表经常保持一定深度的水层。公路源重金属赋存在大气颗粒物上,随着大气干湿沉降进入稻田后,可在水中进行较大范围内的扩散。土壤水分会影响土壤的物理、化学与生物性质,改变土壤的pH和Eh,从而间接影响重金属在土壤中的形态及其重新分配[39-41]。水稻种植期的淹水条件导致土壤pH趋向于中性,Eh降低,铁锰等变价元素的氧化物发生还原,使原先被固定的重金属活性增强,可溶态和交换态重金属含量增加[41-44],从而加速了重金属在水田中的水平迁移及再分配。这可能也是水旱轮作路旁土壤重金属含量分布规律性不明显的重要原因。

与DT相反,XT两侧为旱旱轮作农田,水迁移对重金属的影响甚微,其空间分布主要受公路源重金属干湿沉降数量和位置的影响。进入土壤的重金属在旱作条件下很难发生水平迁移,而就地积累在土壤中,导致重金属含量与距路基距离存在显著相关性,出现与道路平行的条带状分布。有研究表明[45],在汽车所排放的烟尘颗粒物中,粒径大于9 μm的颗粒占40%,粒径在l~9 μm之间的颗粒占20%,粒径小于1 μm的颗粒占40%。对于主要赋存于较小颗粒物上的重金属(如Pb、Zn、Cd等)来说,由于汽车行驶造成的路面空气湍流等原因,不易在路基处沉降,而在离开路基一段距离后,因空间动力条件的减弱发生大量沉降,从而出现偏态分布。重金属赋存颗粒越小,其峰值位置离路基就越远;相反,离路基则较近。对于一些主要赋存于较大颗粒物上的重金属(如Cu、Cr等)来说,则易在近路基处发生沉降,从而出现指数递减分布。所以,对于旱旱轮作的路旁土壤来说,不同重金属的分布模式不同,有些重金属呈有指数分布,有些呈偏态分布。

3.2 DT部分土壤重金属平均含量高于XT的原因分析

DT和XT两个断面走向相同,空间上相距只有30 km左右,其地形、气候因素、车流量、通车时间、路基材料等条件都基本一致, 但是DT土壤Cu、Pb、Ni与Zn平均含量明显高于XT。这可能与道路防护林的差异有关,同时还可能与两断面成土母质等有关。从表1可以看出,除DT和XT对照样点(距公路1 000 m)的Cd、Cr和Pb含量差别不大外,DT的Cu、Zn和Ni含量都高于XT。所以,DT两侧150 m范围内Cu、Ni与Zn的平均含量高于XT可能与两断面土壤母质的差异有关。然而,尽管两断面对照样的Pb含量无明显差异,但是DT两侧150 m范围内的Pb平均含量却是XT断面的3倍多,这可能是两断面道路防护林的差异造成的。现场调查发现,DT为单排加拿大杨,胸径小,株距大,对公路源重金属的防护效果较差;而XT除有高大、密集的加拿大杨以外,在路沟外侧还有5排较小的加拿大杨树,防护效果优于DT。大量研究也表明,路旁防护林状况对路旁土壤重金属含量与分布均有重要影响,在其他自然环境相同的条件下,防护林带越宽,树龄越长,密度越大,树种搭配越合理,对路旁土壤重金属污染的防护效果就越好[28-31]。除此之外,DT土壤Pb含量高于XT的原因还可能与其他一些因素(如灌溉水质、过去的土地利用方式、化肥和农药的施用等等)有关,有待进一步探讨。

局域土壤母质背景对路旁土壤重金属含量具有重要影响,而对重金属空间分布的影响甚微。XT土壤重金属背景(对照)含量低、路旁防护林好,土壤重金属空间分布呈现出与道路平行的带状分布,且重金属含量随离开公路距离的增加而递减;相反,DT土壤重金属背景含量高、路旁防护林相对较差,土壤重金属空间分布没有规律性,并没有表现出与道路平行的带状分布,也并不随离开公路距离的增加呈明显的递减趋势。这与两路段旱旱轮作和水旱轮作两种耕作方式的差异应该密切相关。

4 结 论

1) 研究路段两侧150 m范围内,土壤重金属平均含量均显著高于其对照样含量,表明路旁土壤受交通影响强烈,发生了不同程度的重金属积累。由于土壤母质背景和道路防护的差异,DT土壤大部分重金属含量高于XT。

2) 旱旱轮作与水旱轮作对路旁土壤重金属含量空间分布影响很大。旱旱轮作路旁土壤重金属含量呈现出与道路平行的带状分布,与距路基距离显著相关。其中土壤Cr和Cu含量在路基处最高,向两侧逐渐下降,呈指数递减分布;土壤Pb、Ni、Zn和Cd含量在道路两侧呈偏态分布,从路基向两侧过渡先不断上升,在30~50 m之间的某个位置达到峰值,之后又逐渐递减。

3) 水旱轮作田在水稻种植期间,增加了土壤重金属的活性流动性,从而出现重金属含量与距路基距离的相关性不明显,在道路两侧150 m范围内土壤重金属空间分布具有均一化趋向。

4) 本文仅仅对黄淮平原水旱与旱旱轮作对路旁重金属空间分布的影响进行了初步探讨,但是不同自然地理单元对其影响可能存在差异,今后应开展不同自然地理单元下不同耕作方式对路旁土壤重金属空间分布影响的案例研究,从而进一步丰富路旁土壤重金属空间分布研究。

The authors have declared that no competing interests exist.


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