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公路沿线土壤重金属元素污染评价与来源解析以(3)
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摘要：of heavy metals(mg/kg)and some other results表1.重金属元素含量(mg/kg)及部分计算结果As Cd Co Cr Cu Fe Hg Mn Ni Pb Zn 样品数 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 最小值 8.73 0.20 11.2 4
of heavy metals(mg/kg)and some other results表1.重金属元素含量(mg/kg)及部分计算结果As Cd Co Cr Cu Fe Hg Mn Ni Pb Zn 样品数 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 最小值 8.73 0.20 11.2 45.6 13.2 22,547 0.299 372 2.20 32.6 69.2 最大值 79 0.375 13.4 92.3 89.8 37,768 0.574 604 40.7 108 410 平均值 17.8 0.267 12.4 71.2 36.6 28,851 0.356 451 20.1 44.2 156 标准差 11.1 0.046 0.463 9.18 18.5 3,076 0.080 66.7 9.53 12.1 73.9 变异系数 0.623 0.172 0.037 0.129 0.505 0.107 0.224 0.148 0.474 0.275 0.472 p 值 <0.01 >0.15 >0.15 >0.15 <0.01 >0.15 <0.01 <0.01 0.042 <0.01 <0.01 Pi 最大值 8.78 3.87 1.06 1.51 4.40 1.27 17.4 1.14 1.51 4.15 6.62 Pi 平均值 1.59 2.75 0.976 1.17 1.62 0.968 5.48 0.774 0.747 1.70 2.11 Igeo 最大值 2.55 1.37 -0.864 -0.128 1.55 -0.319 3.54 -0.396 -0.136 1.43 2.14 Igeo 平均值 0.270 0.853 -0.981 -0.515 0.090 -0.715 2.82 -0.832 -1.354 0.113 0.610 背景值[22]11.2 0.097 12.7 61.0 22.6 29,800 0.065 583 26.9 26.0 74.2
of Nemero comprehensive pollution indexes表2.内梅罗综合污染指数计算结果样本数 Pn 最大值 Pn 平均值 样品污染指数的分级(个)安全 警戒 轻度污染 中度污染 重度污染 40 6.36 2.28 0 0 22 11 7
3.3.污染来源解析
3.3.1.相关性分析
通过相关性分析，可以揭示不同元素含量之间的关联密切程度，进而推测其可能的来源[34]。表3为本研究中所得到的各元素间的Pearson 相关性系数(相关系数临界值为ra= 0.304，a = 0.05，n = 40)。据表可知，一些元素之间具有显著的相关性：如Cd-Cr-Ni、Cu-Fe-Mn和As-Co-Cu-Pb-Zn，而As-Pb 之间的相关性系数高达0.925。因为相关系数高意味着相关元素可能同源，这种情况表明，Cd-Cr-Ni 之间、Cu-Fe-Mn 之间、As-Co-Cu-Pb-Zn 之间可能具有相同的来源或主要受相似因素的影响[35]。
of correlation analysis(**and*mean significant ata= 0.01 and 0.05 levels,respectively)表3.相关性分析计算结果(**和*分别为a= 0.01和0.05 水平下显著)Cr Mn Co Ni Cu Zn As Cd Hg Pb Mn 0.121 Co 0.183 0.395 Ni 0.231 -0.146 0.047 Cu 0.096 0.556** 0.524** 0.291 Zn -0.053 0.144 0.476** -0.353* 0.243 As 0.022 -0.064 0.445** -0.042 0.002 0.033 Cd 0.316* -0.218 0.063 0.768* 0.251 -0.400 0.173 Hg -0.060 0.161 0.194 -0.060 0.060 -0.103 0.334* -0.040 Pb -0.057 -0.065 0.533** -0.183 -0.042 0.259 0.925** 0.026 0.300 Fe 0.116 0.395* 0.291 0.271 0.458** -0.040 0.249 0.167 0.157 0.146
3.3.2.聚类分析
在本研究中，对40个样本点数据使用R 型聚类的方法，并用Ward 作为聚类方法、Pearson 相关系数作为距离来衡量不同重金属元素含量之间的相似性，最终得到结果见图2。由图中可以看出，所有的元素可分为三类：(1)Cd、Cr和Ni；(2)Co、Cu、Fe、Mn和Zn；(3)As、Hg和Pb。其中第二类还可细分为两个小类，分别为Cu-Fe-Mn和Co-Zn。这种情况进一步表明，Cd、Cr和Ni可能具有同源性，而Co、Cu、Fe、Mn和Zn可能同源，As、Hg和Pb可能同源。
of cluster analysis图2.聚类分析结果
3.3.3.因子分析
因子分析试图通过分析变量之间的关系，以期通过少数的几个因子反映原始变量的绝大多数信息。这一方法在土壤重金属污染来源研究中应用广泛[36]。对于本研究而言，在特征值大于1的背景下共得到了4个因子，总方差解释率为75.8%(表4)。据表可知，因子1 中As、Co、Hg和Pb 具有较高的正载荷，Cd、Cr和Ni 在因子2 上载荷值较大，而Co、Cu、Fe和Mn 在因子3 上具有强烈的正载荷，因子4 上则只有Co和Zn 有显著的正载荷值。这一结果与相关性分析尤其是聚类分析结果相比具有明显的一致性。
因子1 占总方差解释率的22.3%，包括As、Co、Hg和Pb，其中As和Pb 具有强正载荷(>0.75)，Co具有中正载荷(0.5～0.75)。这一因子可以被解释为与农业活动相关，因为相关研究表明，农业施肥及农药的使用会导致土壤中As、Hg和Pb 含量增加[37][38]。但需要注意的是，对于Co 元素而言，其p值 > 0.15且变异系数小，说明其受到外界条件的干扰最小，各项污染评价指标均处于较低水平，说明其来源整体比较单一。但从因子分析结果来看，Co 在因子1、3和4 上均有较大的正载荷，表明其可能具有多源性。
of factor analysis表4.因子分析结果因子 1 2 3 4 As 0.953 0.075 0.007 -0.062 Cd 0.118 0.907 -0.021 -0.202 Co 0.549 0.126 0.527 0.484 Cr -0.018 0.513 0.118 0.212 Cu -0.027 0.296 0.801 0.235 Fe 0.195 0.200 0.680 -0.202 Hg 0.452 -0.240 0.317 -0.530 Mn -0.107 -0.210 0.855 0.073 Ni -0.090 0.865 0.087 -0.202 Pb 0.967 -0.072 -0.033 0.131 Zn 0.166 -0.313 0.160 0.817 特征值 2.45 2.19 2.26 1.43 方差解释率(%)22.3 19.9 20.6 13.0
因子2 包括Cd、Cr和Ni，占总方差解释率的19.9%。该因子可以被考虑为自然条件本身的反映，因为从统计结果可看出，土壤中Ni的平均含量低于背景值，Cr的平均含量虽稍高于背景值，但两者p值均较高，变异系数处于较低水平，且污染程度均较低，因此可认为其主要是母岩的风化所致，尤其是某些暗色矿物经过风化残留Cd、Cr和Ni 等元素[39][40]。对于Cd 而言，其p值 > 0.15，变异系数仅为0.172，说明其分布上比较均一没有明显的突变，说明来源也较为单一。虽然其污染程度上偏高，这可能主要是因为其整体含量偏低接近XRF 测试底限所致的误差而引起的。
文章来源：《农业工程技术》 网址: http://www.nygczz.cn/qikandaodu/2021/0307/1025.html
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