豫北典型農田作物中重金屬污染狀況及健康風險評價

麻冰涓，王海鄰*，李小超，張永慧，劉軍，李東艷

1. 河南理工大學資源環境學院，河南 焦作 454000；2. 焦作市環境信息中心，河南 焦作 454002

豫北典型農田作物中重金屬污染狀況及健康風險評價

麻冰涓1，王海鄰1*，李小超2，張永慧2，劉軍2，李東艷1

1. 河南理工大學資源環境學院，河南 焦作 454000；2. 焦作市環境信息中心，河南 焦作 454002

農產品污染引發的食品安全問題目前已經成為全社會關注的焦點，為了研究和評價農作物中重金屬污染和健康風險狀況，采集了焦作市武陟縣玉米、水稻和花生三種大田作物樣品，共計47個樣品，其中玉米樣品16個，花生樣品4個，水稻樣品27個。在測定作物籽粒中重金屬Cr、Ni、As、Cd和Pb含量的基礎上，分別采用單因子污染指數和綜合污染指數法評價了作物籽粒中重金屬的污染狀況，并運用危險商（HQ）法評價了這些作物中的重金屬對人體健康可能造成的風險，進而應用相關分析法、聚類分析法及主成分分析法，探討了作物籽粒中重金屬含量的分布特征及其污染來源。結果表明：武陟縣農田作物籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分別為0.26±0.42、0.31±0.29、0.04±0.03、0.01±0.04和0.03±0.03 mg·kg-1。其中，玉米籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分別為8.86×10-2±0.21、9.41×10-2±0.12、8.10×10-3±5.29×10-3、1.20×10-5±4.92×10-5和0.04±0.02 mg·kg-1；水稻籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分別為0.38±0.49、0.44±0.31、0.07±0.02、4.60×10-3±7.42×10-3和0.03±0.03 mg·kg-1；花生籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分別為0.13±0.22、0.32±0.16、0.02±3.05×10-3、0.11±0.07和1.32×10-2±1.70×10-2mg·kg-1。農作物籽粒中各重金屬元素的單因子污染指數評價結果顯示，從總體上看，3種農作物籽粒中5種重金屬的單因子污染指數均值均小于1，單因子污染指數均值大小順序為：Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd；從作物類型來看，玉米和水稻中Ni超標的樣品比率分別為6.67%和51.85%，水稻中Cr超標的樣品比率為12%。農作物籽粒中各重金屬元素的綜合污染指數評價結果顯示，重金屬的平均綜合污染指數為0.59，整體上處于安全等級。總體來看，14.89%的農作物受到不同程度的污染，其中輕度污染的農作物占10.64%，中度污染的農作物占4.25%，19.15%的農作物處于警戒限。重金屬污染程度以水稻最為嚴重，輕度污染的為18.52%，中度污染的為7.41%，另外有29.63%處于警戒限內。健康風險評價結果顯示，對于成人和兒童而言，5種重金屬的健康風險指數均小于1，不會造成當地成人和兒童的健康風險，但重金屬通過本地谷物類和豆類產品攝入對成人造成的健康風險略高于兒童。農作物籽粒中5種重金屬的相關性分析表明，Cr-Ni和As-Ni在作物籽粒中存在極顯著正相關性，Cr-As存在顯著的正相關性。聚類分析發現，Cr和Ni可以聚為一類，有可能存在共同的來源。針對玉米的主成分分析表明，玉米中5種重金屬可以由2個主成分來反映，第一主成分主要支配著玉米籽粒中Cr、Ni、As和Cd的來源。第二主成分支配Pb，其來源與其他重金屬元素有較大區別。

農田作物；重金屬；污染指數；聚類分析；主成分分析；健康風險評價

近年來，農產品污染問題時有發生，食品安全目前已經成為全社會關注的焦點問題。作為一類主要的污染物，重金屬毒性大、蓄積能力強，更是受到人們的廣泛關注，測定農作物中的重金屬含量并評價其健康風險，已成為研究的熱點之一。2002年，農業部稻米及制品質量監督檢驗測試中心曾對全國市場稻米進行安全性抽檢。結果顯示，稻米中超標最嚴重的重金屬是鉛，超標率28.4%，其次就是鎘，超標率10.3%（宮靖，2011）。目前已有關于重金屬含量及其健康風險評價的一些研究發表（黃澤春等，2006；孫清斌等，2013；任艷軍和馬建軍，2013；楊剛等，2010；夏鳳英等，2011；宋波等，2006；李剛等，2013；劉志彥等，2010；肖青青等，2011；楊剛等，2011；吳迪等，2013；齊雁冰等，2010；王俊濤等，2008；陳虎等，2012；李其林等，2012），其中針對蔬菜和稻米的研究較多（黃澤春等，2006；孫清斌等，2013；任艷軍和馬建軍，2013；楊剛等，2010；夏鳳英等， 2011；宋波等，2006；李剛等，2013；劉志彥等，2010；肖青青等，2011；楊剛等，2011；吳迪等，2013；齊雁冰等，2010；王俊濤等，2008；朱蘭保等，2014），礦區農田作物亦是關注的焦點之一（孫清斌等，2013；劉志彥等，2010；肖青青等，2011；楊剛等，2011；吳迪等，2013），針對非污染區的基本農田作物、尤其是旱田作物的研究相對不足。

焦作市武陟縣是豫北重要的糧食大縣和農產品生產基地之一，是全國糧食生產基地縣、商品糧基地縣和省優質小麥種植示范基地縣，該區域農作物的品質，直接影響到本地農業的可持續發展以及人民群眾的身體健康。針對該區域農田作物中重金屬含量的現有研究主要集中于煤礦區（胡斌等，2007；王長征和李東艷，2008；馬光等，2007；黃鳳云等，2009），主要考查了礦業生產對農作物質量的影響，而對于農業生產的主要對象——大面積的基本農田，尚未開展研究。為此，本文在野外調查、采樣和作物重金屬（Cr、Ni、As、Cd和Pb）含量分析的基礎上，對武陟縣玉米、水稻和花生籽粒中重金屬含量及當地居民攝食該區域作物導致的健康風險進行評價，旨在為保障居民飲食安全和加強作物質量控制提供指導和決策依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

武陟縣位于河南省西北部，黃河北岸，地跨北緯34°56′～35°10′，東經113°11′～113°39′之間，全縣總面積860 km2，氣候屬于暖溫帶大陸性季風型氣候。武陟縣年平均氣溫14.4℃，年平均降水量為575.1mm，歷史平均無霜期212天。全縣土壤主要為潮土類，占全縣區域面積的84.1%，是該縣主要耕作土壤。

1.2 樣品采集和處理

采樣點的布設按照避開污染源的原則，選擇遠離縣城工業區和生活聚居區的大塊農田，按旱地和水田2種土地耕作類型，于2012年9月～10月在玉米、花生和水稻的收割期間，設置47個采樣點，其中玉米樣品16個，花生樣品4個，水稻樣品27個。每個采樣點均采用蛇形采樣方法，采集約2kg左右的作物裝入聚乙烯自封袋帶回實驗室，用去離子水清洗干凈后烘干并研磨，研磨后的樣品裝于自封袋中，冷凍保存。采樣點分布如圖1所示。

1.3 樣品分析方法

圖1 武陟縣采樣點分布圖Fig.1 Distribution of the sampling sites in Wuzhi County

稱取作物籽粒200 mg±5 mg，置于20 mL聚四氟乙烯消解罐中，加入3 mL硝酸（電子級）和1 mL雙氧水（優級純），蓋蓋后室溫預消解8 h；裝入不銹鋼高壓外套密封后置于烘箱內，于140 ℃加熱3 h；冷卻后，采用2%稀硝酸定容于15 mL離心管，測定前使用聚偏氟乙烯（PVDF）濾膜（0.45 μm）過濾。使用電感耦合等離子體質譜儀（ICP-MS，美國瓦里安820-MS）測定，儀器參數見表1。每批次測定均設定3個空白樣品和20%的平行樣品，樣品的相對標準偏差均在15%以內。各種實驗容器使用前均在5%的硝酸溶液中浸泡24 h以上，用去離子水洗干凈后放置到烘箱45 ℃烘干。

1.4 作物籽粒重金屬評價方法

1.4.1 作物籽粒重金屬污染質量評價

分別采用單因子污染指數和綜合污染指數法，對農作物中5種重金屬（Cr、Ni、As、Cd和Pb）污染進行評價。

1）單因子污染指數法。計算公式為（陳濤等，2012）：

式中，Pi為武陟縣農作物籽粒中重金屬i的單項污染指數；Ci為武陟縣農作物籽粒中重金屬i的實測值，mg·kg-1；Si為農作物中重金屬i的評價標準值（表2）。

2）綜合污染指數法。計算公式為（陳濤等，2012）：

式中，P綜為武陟縣農作物籽粒中重金屬的綜合污染指數；為武陟縣農作物籽粒中重金屬i的最大污染指數；為武陟縣所有重金屬單項污染指數中的平均值。綜合污染指數污染評價等級劃分見表3（陳濤等，2012）。

表1 ICP—MS工作參數Table 1 ICP-MS operational parameters

表2 農作物中重金屬的衛生標準限值Table 2 Main evaluation criteria of heavy metal pollution in grains in China mg·kg-1

表3 農作物質量分級標準Table 3 The classification standards of grain heavy metal pollution evaluation

1.4.2 農作物攝入的健康風險評價

為了對居民食用該區域農產品的健康風險進行評價，本文采用了危險商（HQ）法，具體計算公式為（雷鳴等，2010）：

式中，HQ為健康風險指數，ADD為重金屬經谷類和豆類產品攝入的平均日攝取量(mg·kg-1·d-1)，RfD為重金屬暴露參考劑量(mg·kg-1·d-1)。HQ＞1，表明該重金屬可引起人體的健康風險，健康風險指數越大，表明該重金屬對人體健康風險越大；HQ＜1，表明該重金屬不會引起人體的健康風險（楊剛等，2011）。各參數名稱及取值見表4。

2 結果與討論

2.1 農作物籽粒中重金屬含量

不同農作物籽粒中重金屬元素含量見表5。

可以看出（表 5），在玉米、水稻和花生中，均為Ni的含量最大，其次是Cr，而Pb、As和Cd在不同的作物中并無一定的規律。同一種重金屬在不同農作物中的含量有所差異（表6），水稻中Cr含量顯著高于玉米（P＜0.05）和花生（P＜0.01）；水稻中Ni含量顯著高于玉米（P＜0.01），但與花生中Ni含量無顯著性差異（P＞0.1）；水稻中As含量顯著高于玉米（P＜0.01），此結果與楊剛等（楊剛等，2011）、何峰（何峰，2004）的研究結果是一致的，分析其原因，可能是由于水稻是需水量較大的植物，當水體淹水時容易引起As元素向可溶態轉化，從而易被水稻根系吸收并在水稻體內積累（楊剛等，2011）。水稻中As含量也顯著高于花生（P＜0.01）；水稻中Cd含量顯著高于玉米（P＜0.05），而水稻與花生之間、玉米與花生之間Cd含量無顯著性差異（P＞0.05）；水稻、玉米和花生之間的Pb含量均無顯著性差異（P＞0.1）。

與其他地區作物樣品中的重金屬含量相比較發現（表7），本區域水稻中的Cr含量略高于合肥市大興鎮與長江三角洲，與蘇州水稻中的Cr含量持平，低于三峽庫區、及蘇北等地區中水稻中的Cr含量；水稻中的Ni含量除蘇北銅山略高些之外，其他差別不大；本區域水稻中的 As、Cd和Pb含量則相對偏低，玉米中Cr、As、Cd和Pb的含量與其他地區相比較均偏低，花生中的Cd含量也略低于山東。

2.2 農作物重金屬污染評價

2.2.1 單因子污染指數評價

農作物籽粒中各重金屬元素的單因子污染指數計算結果見表8。總體上看，3種農作物籽粒中5種重金屬的單因子污染指數均值均小于1，單因子污染指數均值大小順序為：Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd。但部分樣品Cr和Ni的單因子污染指數大于1，超標樣品比率分別為6.82%和34.09%。從作物類型來看，玉米和水稻中Ni超標的樣品比率分別為6.67%和51.85%，水稻中Cr超標的樣品比率為12%。從表6中可知，水稻中Ni含量與花生中Ni含量無顯著性差異（P＞0.1），但是水稻中出現Ni含量出現超標現象，而花生中Ni含量并不超標，主要是由于水稻中污染物限量（≤0.4 mg·kg-1）小于花生中污染物限量（≤3.0 mg·kg-1），至于水稻中Ni超標的樣品高于玉米，以及水稻中部分樣品Cr超標，一方面可能是受成土母質的影響（王俊濤等，2008），另一方面可能與兩種作物在耕作制度、農業施肥等過程的不同所導致的，具體原因有待進一步研究和探討。

表4 農作物健康風險分析參數取值Table 4 Values of the parameter used in the calculation of HQ for heavy metals

表5 農作物籽粒中重金屬總量統計結果Table 5 Heavy metal contents of grains

表6 3種農作物籽粒中各重金屬含量的差異顯著性檢驗結果Table 6 significance testing of heavy metal contents of grains

表7 本研究區域作物籽粒中重金屬含量與其他地區比較Table 7 Comparison of contents of heavy metals in grain from different areas mg·kg-1

表8 農作物重金屬單因子污染指數Table 8 Single-factor pollution indices of heavy metals in grain

2.2.2 綜合污染指數評價

綜合污染指數的計算結果見表9。總體上來看，所有樣品平均綜合污染指數為0.59，表明研究區域農作物籽粒整體上處于安全等級，不同農作物的平均綜合污染指數大小順序為：水稻＞花生＞玉米。總體來看（圖2），65.96%的農作物處于安全等級，19.15%的農作物處于警戒限，輕度污染的農作物占10.64%，中度污染的農作物占4.25%，無重度污染的農作物。從作物類型來看（圖2），花生均處于安全等級，玉米的質量均處于警戒線之內，其中處于安全等級的占93.75%。水稻只有44.44%處于安全等級，有29.63%處于警戒限內，另外輕度污染的為18.52%，中度污染的為7.41%。

2.3 農產品攝入的健康風險評價

食用谷物類和豆類產品的重金屬攝入量及健康風險計算結果見表10。由表10可知，對于成人和兒童而言，5種重金屬的每日攝入量（ADD）均低于參考暴露劑量（RfD），健康風險指數（HQ）均小于1，不會造成當地成人和兒童的健康風險。無論成人還是兒童，重金屬通過谷物類和豆類產品攝入對人體造成的健康風險順序均為As＞Cr＞Ni＞Cd＞Pb，即相比于其他四種重金屬而言，通過谷物類和豆類產品攝入As對人體造成的健康風險略大一些。5種重金屬對成人造成的健康風險指數（HQ）略高于兒童，表明重金屬通過本地谷物類和豆類產品攝入對成人造成的健康風險略高于兒童。

表9 農作物中重金屬綜合污染指數Table 9 Nemero combined pollution indices of heavy metals in grain

圖2 不同等級農作物所占的比例Fig.2 Portions of grain at each grade

總體來看，健康風險評價的結果與上述污染指數評價的結果是一致的，即農作物籽粒均能夠滿足國家標準要求，不會對人體健康帶來風險。二者的不同之處，在于各元素的污染指數排序和健康風險排序有所差別，主要是由于單因子評價和健康風險評價中所采用的評價標準（或重金屬暴露參考劑量RfD）要求有所不同，風險評價中As的暴露參考劑量RfD很低，只有0.0003 mg·kg-1·d-1。

表10 食用谷物類和豆類產品的重金屬攝入量及健康風險Table 10 Intake and health risk of heavy metal by consumed grains

2.4 作物籽粒中重金屬元素間的相關性分析

3種作物籽粒中以及玉米、水稻和花生不同重金屬元素之間的相關系數如表 11～13所示。可以看出，從3種作物整體來看，Cr-Ni和As-Ni在作物籽粒中存在極顯著正相關性，Cr-As存在顯著的正相關性。從作物類型來看，在玉米籽粒中Cr-Ni、Cr-As、Cr-Cd、Ni-As、Ni-Cd和As-Cd均存在極顯著正相關性，水稻籽粒中Cr-Ni和Cr-Cd存在極顯著正相關性，而在花生籽粒中各重金屬之間無相關性。以上分析說明研究區水稻籽粒中Cr、Ni和Cd這3種重金屬存在不同程度的復合污染或具有一定的同源性，玉米籽粒中Cr、Ni、As和Cd這4種重金屬存在不同程度的復合污染或具有一定的同源性。而不論是水稻還是玉米，Pb與其他元素的相關性不是很強，可能是其來源與其他元素不同所致。王俊濤等（王俊濤等，2008）在對合肥市大興鎮水稻中重金屬的研究顯示，水稻中Cr-Ni存在顯著的正相關性，與本文的研究結果類似。李其林等（李其林等，2012）的研究結果也表明，水稻與玉米籽粒中Cr-Cd均存在極顯著正相關性。

表11 3種作物籽粒中不同重金屬之間的Pearson相關系數Table 11 Pearson correlation coefficients for heavy metals

表12 玉米籽粒中不同重金屬之間的Pearson相關系數Table 12 Pearson correlation coefficients for heavy metals in corn

表13 水稻籽粒中不同重金屬之間的Pearson相關系數Table 13 Pearson correlation coefficients for heavy metals in rice

2.5 作物籽粒中重金屬的聚類分析

本文分別對 3種作物籽粒中以及玉米和水稻中的重金屬含量進行R型聚類分析，得到結果如圖3～5所示。從3種作物整體來看（圖3），Cr和Ni 距離較近，可以聚為一類，說明它們之間相關性較強，具有相同的來源，主要是受到成土母質的影響；第二類是As；第三類是Cd；第四類是Pb。玉米和水稻中的重金屬含量R型聚類分析（圖4和圖5）顯示，Cr和Cd距離較近，可以聚為一類；第二類是Ni；第三類是As；第四類是Pb。

圖3 研究區3種作物R型聚類分析結果Fig.3 R-cluster analysis of grain

圖4 研究區玉米R型聚類分析結果Fig.4 R-cluster analysis of corn

圖5 研究區水稻R型聚類分析結果Fig.5 R-cluster analysis of rice

2.6 作物籽粒中重金屬的主成分分析

在主成分分析前進行源解分析，采用KMO( Kaiser-Meyer-Olkin) 和Bartlett( Bartlett‘s test of Sphericity ) 法分別對玉米、花生和水稻籽粒中重金屬含量的原數據進行檢驗。其中只有玉米中的KMO值為0.741，大于最小值0.5，且Bartlett球度檢驗的相伴概率為0.000，小于顯著性水平0.05，表示數據取自正態分布，變量之間的相關性得到認可，原始數據適合進行主成分分析，花生和水稻的原始數據不適合進行主成分分析。對玉米籽粒中重金屬含量的主成分分析結果見表14。圖6為重金屬元素二維因子荷載。

通過主成分分析，5種重金屬可以由2個主成分反映92.729%，即對前2個主成分進行分析就可以反映5種重金屬含量數據的大部分信息。第一主成分的貢獻率為75.578%，其中Ni、Cr、Cd和As有較高的正載荷。從表12玉米籽粒中各重金屬元素的Pearson相關關系可知，Cr、Ni、As和Cd的相關性最強，從而判斷第一主成分主要支配著玉米籽粒中Cr、Ni、As和Cd的來源。第二主成分的貢獻率為17.150%，Pb呈現出較高的正載荷，與其他重金屬元素有較大區別，這與之前所進行的相關性分析及聚類分析結果是一致的。

表14 主成分分析總方差的解釋Table 14 Total variance for explanation of principal component analysis (PCA) in this study

圖6 重金屬元素二維因子載荷Fig.6 Loading plots of the heavy metals in the space defined by two components

3 結論

（1）武陟縣農作物籽粒中的Cr、Ni、As、Cd和Pb的平均含量分別為0.26±0.42、0.31±0.29、0.04±0.03、0.01±0.04和0.03±0.03 mg·kg-1。

（2）從總體上來看，農作物籽粒中5種重金屬的單因子污染指數均值均小于1，單因子污染指數均值大小順序為：Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd。但Cr和Ni部分樣品的單因子污染指數大于1，超標樣品比率分別為6.82%和34.09%。農作物籽粒中重金屬的平均綜合污染指數為0.59，整體上處于安全等級。其中65.96%的農作物處于安全等級，19.15%的農作物處于警戒限，輕度污染的農作物占10.64%，中度污染的農作物占4.25%，無重度污染的農作物。

（3）對于成人和兒童而言，5種重金屬的健康風險指數（HQ）均小于1，不會造成當地成人和兒童的健康風險。無論成人還是兒童，重金屬通過谷物類和豆類產品攝入對人體造成的健康風險順序均為As＞Cr＞Ni＞Cd＞Pb，且重金屬通過本地谷物類和豆類產品攝入對成人造成的健康風險略高于兒童。

（4）玉米籽粒中5種重金屬的相關性分析、聚類分析以及主成分分析均表明，Cr、Ni、As和Cd有相同的來源，而Pb與其他重金屬元素有較大區別。水稻籽粒中5種重金屬的相關性分析顯示，Cr-Ni和Cr-Cd存在極顯著正相關性，聚類分析進一步表明，Cr和Cd可以聚為一類；第二類是Ni；第三類是As；第四類是Pb。花生籽粒中各重金屬之間無相關性。

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Pollution of Heavy Metals in Typical Crops of Northern Henan Province and Health Risk Assessment

MA Bingjuan1, WANG Hailin1*, LI Xiaochao2, ZHANG Yonghui2, LIU Jun2, LI Dongyan1

1. Institute of Resources & Environment, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China;
2. Jiaozuo Environmental Information Center, Jiaozuo 454002, China

Food safety issues induced by pollution of agricultural products has become the social concern. To assess the pollution status and human health risks induced by heavy metals in corps, 47 samples, including 16 corn samples, 27 rice sanples, and 4 peanut samples, were collected from typical farmland in Wuzhi County. After the analysis of Cr, Ni, As, Cd, and Pb contents in the samples, single factor pollution index and comprehensive pollution index were calculated to assess the quality of corps. Furthermore, the potential health risk induced by intake of heavy metals through consumption of corps was evaluated using hazard quotient(HQ). Correlation analysis, clustering analysis and principle component analysis were conducted to identify the sources and distribution of these heavy metals in the corps. It was found that the average concentrations of Cr, Ni, As, Cd, and Pb in the corps were 0.26±0.42, 0.31±0.29, 0.04±0.03, 0.01±0.04, and 0.03±0.03 mg·kg-1, respectively. With respect to corn, the average concentrations of Cr, Ni, As, Cd, and Pb were 8.86×10-2±0.21, 9.41×10-2±0.12, 8.10×10-3±5.29×10-3, 1.20×10-5±4.92×10-5, and 0.04±0.02 mg·kg-1, respectively. As for rice, the average concentrations of Cr, Ni, As, Cd, and Pb were 0.38±0.49, 0.44±0.31, 0.07±0.02, 4.60×10-3±7.42×10-3, and 0.03±0.03mg·kg-1, respectively. The average concentrations of Cr, Ni, As, Cd, and Pb in the peanuts were 0.13±0.22, 0.32±0.16, 0.02±3.05×10-3, 0.11±0.07, and1.32×10-2±1.70×10-2, respectively. Single factor pollution indices of Cr, Ni, As, Cd, and Pb were smaller than 1 with an decreasing order of Ni＞As＞Cr＞Pb＞Cd.6.67 % of the corns samples and 51.85% of the rice samples have Ni concentrations higher than the Standard of Maximum levels of contaminants in foods(GB2762-2005). In addition, 12% of the rice samples have concentrations of Cr higher than the Standard. The average comprehensive pollution index was 0.59, indicating that the corps have not been polluted. In general, about 14.89% of the samples were subjected to pollution of different degrees. Specificly, 10.64% of the samples were slightly polluted, 4.25% were moderately polluted, and 19.15% of the samples were categorized into the warning level. In the 3 crop species studied, rice was polluted most heavily, with 29.63%, 18.52%, and 7.41% of the samples falling into the categaries of warning level, slight, and moderate pollution, respectively. Health risk indices of these heavy metals were smaller than 1 for both adults and children, indicating that the health risk induced by intake of heavy metals through crops comsumption could be ignored. The health risk for adults was higher than that for children. Highly positive correlations of Cr-Ni and As-Ni, and positive correlation of Cr-As in the corp samples were established significantly. Clustering analysis revealed that Cr and Ni might have originated from similar sources. Principle component analysis revealed that the first main component dominated the sources of Cr, Ni, As, and Cd, while the second main component, Pb, might have originated from sources different from that of other heavy metals.

farmland soil; heavy metal; pollution index;clustering analysis; principle component analysis; health risk assessment

X820.4

：A

：1674-5906（2014）08-1351-08

麻冰涓，王海鄰，李小超，張永慧，劉軍，李東艷. 豫北典型農田作物中重金屬污染狀況及健康風險評價[J]. 生態環境學報, 2014, 23(8): 1351-1358.

MA Bingjuan, WANG Hailin, LI Xiaochao, ZHANG Yonghui, LIU Jun, LI Dongyan. Pollution of Heavy Metals in Typical Crops of Northern Henan Province and Health Risk Assessment [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(8): 1351-1358.

國家自然科學基金項目（21177035；21377035；41102219）

麻冰涓（1978年生），女，回族，講師，碩士，主要從事土壤生態環境研究。E-mail：mbj@hpu.edu.cn

*通信作者：王海鄰，女，副教授，博士研究生，主要從事環境科學與工程方向的研究。E-mail：whl@hpu.edu.cn

2014-05-05