基于多元統計方法的土壤污染物分布特征研究

趙欣運 程勝高 師 懿 郭 莉

(中國地質大學環境學院，湖北 武漢 430074)

自1978改革開放以來，我國工業廢氣、廢水和固體廢棄物排放量持續增加[1]，使得土壤污染問題日益凸顯。土壤中的污染物可通過空氣、水、攝食等途徑，對人體健康造成一定的潛在危害[2]。因此，確定各種污染物的分布特征及其成因對土壤污染治理及預防具有重要意義[3]。

目前，土壤污染物的溯源方法主要包括神經網絡模型法[4]、偏微分方程法[5]、濃度梯度模型法[6]及多元統計方法等。其中，多元統計方法既可對獲得的大量污染物數據進行簡化處理，亦可建立污染物指標和采樣點之間的聯系。常用的多元統計方法主要包括因子分析、聚類分析和對應分析[7-9]。朱恒亮等[10]對貴州省典型污染區的土壤重金屬污染物進行因子分析，結果表明，該地區重金屬來源主要為地質背景、開礦和綜合污染。瞿明凱等[11]運用因子分析對武漢東湖高新技術開發區土壤鎘的污染源進行分析，認為其主要污染源為工業源、大氣沉降和土母質。王曉輝等[12]根據因子分析結果，將安徽省淮南礦區土壤重金屬污染源分為自然風化源和人為活動源。對應分析最早由法國數學家BEOZECRI在1970年提出，在1974年HILL將其進一步推廣[13]。在環境研究方面，對應分析可被用來建立污染物指標與采樣點之間的對應關系[14-15]。孫濤等[16]利用對應分析對錦溪上游宏渡村段河流水質進行分析，得到了不同季節各采樣點主要污染物變化情況。王肖肖等[17]根據對應分析結果，識別了青山湖流域不同采樣點的主要污染因子。李發榮等[18]通過對應分析對牛欄江流域不同地點的主要污染物進行了識別，分析了污染物質的空間差異。REIS等[19]對馬拉諾的土壤沉積物進行對應分析，指出金、砷、銻、碲和鉍主要來源于含金礦物，而鋅、鉛、鈷、錳、鐵和銀主要來源于含銀礦物。

本研究以典型煉油化工企業廠區內不同裝置周邊土壤為研究對象，在確定其9種污染物(鎘、鉻、汞、砷、鉛、鎳、氰化物、石油類和揮發酚)含量的基礎上，分別采用因子-聚類分析和對應分析等方法對其進行統計分析，以確定該廠區不同污染物分布成因，為此類行業土壤污染物管理及預防控制提供理論基礎。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

本研究中的煉油化工企業原油加工年產量約為550萬t，產品主要包括汽油、煤油、柴油等石油制品、聚丙烯和硫酸、硫磺、液氨等副產品。廠區土壤主要為粉質黏土，滲透性較差，滲透系數為10-5～10-4cm/s。研究區風向以北風為主，春、秋、冬季盛行北西北—北東北風，夏季仍以北風居多。該企業在生產運行的過程中，可能存在有毒物料跑、冒、滴、漏情況，污染物無組織排放情況，清洗廠房和地面致使有毒物質進入土壤，對土壤造成一定污染。由于研究區范圍較小，且中部及南部邊界附近為山地，受人類活動影響較小，為此本研究在與人類活動關系密切、可能產生污染的裝置周邊選取了10個土壤采樣點(編號為1#～10#，見圖1)，并對9種污染物進行分析測定。

1.2 樣品采集與處理

根據實際情況，每個采樣點采集1～2個土壤樣品，采樣深度為0～20 cm。采集后的土壤樣品用四分法取1～2 kg后裝袋編號，經自然風干后用研缽研磨后過200目尼龍篩，充分混勻供分析測試用。

1.3 樣品分析

分析土壤中重金屬元素時，根據《生活飲用水衛生標準檢驗方法》(GB/T 5750—2006)測定。其中，鉻、鎳和鉛先采用HCl+HNO3+HClO4消解，鉻使用可見光光度法測定，鎳使用原子吸收分光光度法測定，鉛使用原子吸收法測定；鎘、砷和汞采用HNO3+KMO4消解后，均使用原子熒光光度法測定。

圖1 采樣點分布Fig.1 Distribution of sample points

分析土壤中揮發酚時，先用蒸餾水提取后再進行蒸餾前處理，后根據《水質 揮發酚的測定4-氨基安替比林分光光度法》(HJ 503—2009)測定；石油類污染物先由四氯化碳萃取后再用硅酸鎂萃取雜質，然后根據《水質 石油類和動植物油類的測定 紅外分光光度法》(HJ 637—2012)測定；氰化物先經氫氧化鈉溶液吸收后進行蒸餾處理，餾出液根據《水質 氰化物的測定 容量法和分光光度法》(HJ 484—2009)中異煙酸-吡唑啉酮分光光度法測定。

pH根據《水質 pH值的測定 玻璃電極法》(GB 6920—86)測定。

2 結果與分析

2.1 土壤污染物含量

不同采樣點土壤中各污染物見表1，其中背景值數據來源于文獻[20]。由表1可知，該廠區不同采樣點均檢測出鎘、鉻、砷、鉛、鎳、氰化物、石油類，汞和揮發酚含量較低。各污染指標變異系數依次為石油類(135.29%)>氰化物(82.07%)>揮發酚(74.04%)>汞(68.64%)>鎘(42.31%)>鉛(27.88%)>砷(22.64%)>鎳(16.03%)>鉻(10.15%)。據此可知，該研究區石油類、氰化物及揮發酚等含量隨采樣位置不同差異較大，而鎘、鉛、砷、鎳、鉻在研究區內分布較均勻，空間分布差異不明顯。

2.2 土壤污染物分布及其成因分析

2.2.1 土壤污染物因子-聚類分析

土壤中污染物分布的影響因素主要分自然和人為因素[21-22]。自然因素影響主要是指地殼物理化學反應的影響，自然因素影響使得土壤污染物分布在一定區域內具有相似性；人為因素影響是指人類生產生活中產生的污染物直接或間接進入到環境中而造成的影響，這種影響使得土壤污染物的分布在一定范圍內具有差異性。為了確定各污染物分布成因，利用SPSS軟件對采樣點土壤的污染物含量做因子分析，并對因子分析獲得的因子載荷進行聚類，結果見表2和圖2[23]。

表1 不同采樣點土壤中各污染物

表2 旋轉因子載荷矩陣及采樣點因子得分矩陣

由表2可知，本研究區土壤中9種污染物可劃分為3類：第1類包括揮發酚、石油類、汞和鎘，這4種污染物變異系數均較高，即其含量隨著采樣點位置不同差異較大；第2類包括砷、鎳和鉻，這3種污染物在研究區土壤中變異系數較低，但其背景值均較高，其分布形態主要由于該區域的土壤本底導致；第3類包含鉛和氰化物，這兩種污染物在土壤中遷移均受pH影響，其中外源鉛隨pH降低趨向于游離態[24]，氰化物在偏酸的環境中可生成氰酸而揮發。結合圖2，因子分析結果的第1類污染物可進一步劃分為2類，第Ⅰ類主要包括石油類和揮發酚，這兩種污染物為該研究區特征污染物，并且在土壤中具有相似的遷移規律；第Ⅱ類主要包括汞和鎘，這兩種污染物雖然具有較高的變異系數，但在本研究區土壤中的含量均較低，并低于其背景值，表明這兩種物質在土壤中的富集亦主要源于其本底值。因此，因子-聚類分析結果顯示，研究區土壤中的石油類、揮發酚、氰化物和鉛的分布形態主要受到人類活動的影響；砷、鎳、鉻、汞和鎘的分布形態以自然成因為主。

圖2 系統聚類法對土壤污染指標聚類結果Fig.2 Results of hierarchical cluster analysis for the investigated elements in the form of dendrogram

2.2.2 土壤污染物對應分析

為進一步確定本研究區一系列石油加工及生產活動對土壤產生的影響，本研究采用SPSS軟件建立9種污染物含量和采樣點之間的關系，對應分析結果見表3和圖3。

由圖3可知，該研究區除采樣點2#、3#、9#外，其他采樣點主要分為兩類：第1類包括采樣點5#、7#、8#，土壤主要受石油類影響較大；第2類主要包括采樣點1#、4#、6#、10#，土壤主要受汞、鉻、鎳影響較大。結合表1和圖3，采樣點2#處土壤主要受鉛、鎘和氰化物影響較大；采樣點9#處土壤主要受鉛和石油類影響；采樣點3#處土壤則主要受石油類影響較大，故這3個采樣點既相互聯系又相互獨立。結合圖1和圖3，采樣點7#和8#土壤中石油類主要是由于該企業在運輸石油過程中存在跑、冒、滴、漏所致，采樣點5#處土壤位于油罐區水溝附近，沖洗地面及油罐等過程產生的含油廢水易直接滲入土壤，造成該點土壤中石油類含量增高，同時由于揮發酚易溶于水、滲透性強的特點，亦在采樣點5#處土壤中富集。第2類土壤未受到該企業生產加工過程的影響，其土壤中主要污染物含量均低于當地背景值。采樣點2#處土壤中鎘、鉛及氰化物主要來源于石油加工廢棄物的淋濾作用進入周邊土壤[25-26]。采樣點3#處土壤中石油類含量較高則與事故池中少量含油廢水的滲漏有關。同理，采樣點9#處土壤中鉛和石油類含量較高亦與原油儲存過程中少量泄露有關。

表3 因子載荷一覽表

圖3 對應分析載荷平面投影Fig.3 Correspondence analysis map

綜上所述，該研究區一系列的石油加工生產過程會對土壤造成不同程度的影響。其中，石油在儲存和運輸過程中由于跑、冒、滴、漏等原因直接滲入土壤是導致土壤中石油類含量增加的主要原因；另外，廠區定期沖洗等操作亦可通過直接滲入的方式導致周圍土壤中石油及揮發酚的富集；堆放的石油加工廢棄物中的鉛、鎘及氰化物則可通過淋濾的方式進入周邊土壤。

3 結 論

(1) 研究區土壤污染物分布同時受到自然和人為影響，其中石油類、揮發酚、氰化物和鉛的分布形態主要受人類活動影響，而砷、鎳、鉻、汞和鎘的分布形態則以自然成因為主。

(2) 研究區一系列的石油加工生產過程對其土壤污染物分布造成不同程度的影響。其中，石油在儲存和運輸過程中由于跑、冒、滴、漏等原因直接滲入土壤是導致土壤中石油類含量增加的主要原因；降水或人工沖洗也易造成周圍土壤中石油類及揮發酚的富集；堆放的石油加工廢棄物中的鉛、鎘及氰化物則可通過淋濾的方式進入周邊土壤。

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