重金属污染分析精选(九篇)

第1篇：重金属污染分析范文

关键词：农田土壤；重金属污染；修复技术；环境保护

中图分类号：S153 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170432024

1 我国农田重金属污染现状

1.1 重金属普遍超标

农田重金属污染主要是指Pb、Cu、Hg、Zn、Cr、Cd等重金属元素在农田土壤中的含量超过土壤背景值，根据农田部、环保部等部门近年来报告数据显示，全国有300多个重点污染区重金属超标，占农田污染的80%，抽取数据显示，我国农田平均重金属超标率在2010年前就已经高达12%，在一些大城市，例如北京、上海、深圳等地，各类重金属元素在农田土壤中的含量尤其高，城市发展对于农田重金属污染影响极为严重，目前我国农田重金属污染形势严峻，污染情况已经得到重视，各类措施也在紧急筹备和实施之中。我国农田重金属污染现状具有范围大，种类多，相对集中，分布不均，普遍严重的特点。虽然污染依然严重，但随着环保力度的增强和范围的扩大，污染情况正在逐步改善。

1.2 污染主要来源

农田重金属污染修复，关键在防、治二字，要做到对重金属污染的防治，需要了解农田中重金属的来源，污染来源主要有4类，分别是：污水、大气、农业废弃物以及固体垃圾。空气污染是我国环境保护的一大难题给农田也带来了极大的影响，空气中夹杂着来自工业、交通、矿山等的污染物中，不乏各类重金属物质，在大气沉降过程中，重金属便进入了农田土壤之中。大量数据实例表明，在工业区、道路旁，土壤中含重金属量较其他地区明显高出数倍，环保部研究青藏铁路沿线两侧、北京等城市道路旁农田土质以及种植物，发现不仅土壤重金属含量高，植物中也含有较高的重金属元素。含重金属的污水一旦进入农田并沉淀，就容易造成农田重金属含量的增加，农业材料，如农药、农肥等，在大面积、长期使用之下，重金属会慢慢渗入土壤之中，而一些固体堆积物更是含有大量重金属，在堆积中容易渗入地下。

2 农田重金属污染修复技术

2.1 物理、化学修复技术

物理修复技术主要有换土、深耕翻土、填土以及加热法，前3种方法原理一致，皆是使浅层土壤以旧换新，这些方法工程量大，效果稳定，修复彻底，但是不仅换土需要大量工程，集中处理土壤的耗损也非常大，因此并不适合大规模应用。加热法是利用加热使挥发性重金属从土壤中挥发析出，虽然有一定作用，但是容易导致一些元素酸化或者相互反应，产生更为严重的后果，且析出气体的收集也很棘手。化学修复方法也是如此，无论是电动修复还是淋洗修复，都容易导致严重的污染，电动修复是通过土壤两侧通电以电场作用将重金属带到电极，在两极集中收集并进行处理，淋洗是将水或者其他制剂放入土壤之中进行冲洗，制剂的选择和二次污染的防治成为淋洗的重点，物理、化学方法虽然效果好，但是成本高且对环境极可能造成二次污染，因此实践中应用甚少，相关部门正在加紧研究改善重金属污染治理之中。

2.2 生物修复技术

生物修复技术成本较低，有利于规模化操作，并且生物法的优势在于其环境有益性，不仅能够有效处理农田土壤重金属污染，更重要的是，生物修复有助于修复自然界的正常循环，有利于全面改善环境，目前的环境保护实践对于生物方法也极为推崇。生物修复法主要是利用植物和微生物、动物进行土壤修复，利用植物根系固定重金属，减少扩散，植物还能够从土壤中吸收重金属，储存在植物体内，我国已经发现大量对重金属具有吸收能力的植物，在实践中也有一定研究和应用，植物修复是较为推崇的方法，绿色植物的大量种植能够固定土壤、防风固沙、净化空气，大量种植能够吸收重金属的植物，则一举数得，值得注意的是，植物吸收重金属存于体内，势必导致重金属含量过高，这些植物一定不能作为食品销售。微生物、动物与植物修复法类似，生物修复技术容易破坏生态平衡，尤其是微生物、动物修复，因此也需要进一步研究，目前而言，选取植物进行大规模种植修复土壤似乎是于环境保护最有益处的方法。

3 结语

环境于人类而言重如生命，l展中的破坏已经造成，如何修复才是关键，农田土壤重金属污染，重在防治，切断污染源的同时改良污染土壤方为可行之路。

参考文献

第2篇：重金属污染分析范文

（西安科技大学建筑与土木工程学院，陕西 西安 710054）

【摘　要】通过对宝鸡王家崖水库表层沉积物的采样，采用BCR四部连续提取法对沉积物中As、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、V和Zn等重金属物质的含量水平和空间分布进行了探究，对Co 、Cr 、Cu、Mn、Ni、Pb、Zn等的赋存形态进行了分析，探讨了其对环境的影响。

关键词 王家崖水库；沉积物；重金属；赋存形态

作者简介：路程(1985—)，男，西安科技大学建筑与土木工程学院，助教，研究方向为水文及水资源。

重金属物质在自然界中广泛存在，其在生物链中的富集作用呈不可逆性。Schutzle[1]研究得出由于人类活动排入环境中的重金属，浓度很低时也会产生很强的毒性，通过一系列的富集，最后有可能进入人体，危害人体健康。比如：汞、金、铅等重金属富集于人体时，可引起人体的自身免疫性疾病，破坏人体免疫系统，使免疫系统失去识别自身与“外侵”细胞的功能，结果导致人体产生疾病[2]。对于某一区域，如果重金属的含量远高于其环境背景值，会使其赋存环境受到严重危害，因此对于重金属污染的分析研究成为国内外关注的热点。

1　实验材料及方法

1.1　样品的收集

采集样品：①时间：2014年10月，②方式：使用抓斗式取泥器抓取水库表层沉积物，③处置：带回实验室保存于冰箱（4℃恒温）。

1.2　测定方式

待保存的沉积物样品冷冻干燥后，用玛瑙研体研磨，后过100目尼龙筛，将过筛样品保存备用。

重金属 Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr 的含量利用ICP-MS（型号ELANDRC-e）测定；Hg测定：称取0.2g样品经王水水浴（95℃）消解，加入氯化溴将各形态Hg氧化，由上清液中取出并测定Hg的含量，同时测量水系沉积物标准物质GBW-07305（GSD-5），以保证测定结果的准确性。

2　实验结果分析

2.1　重金属含量分析

如表1所示，9种重金属的含量平均值均高于土壤背景值；且其有不同程度累计强度：其中Co、Cu、Mn、V的累计强度较高，达1.70以上；Zn、As的累计强度相对低，在1.50以下。由上可知，9种重金属的含量已有不同程度的富集，应引起相关部门的重视。

2.2　重金属含量空间分布分析

对于重金属含量在其空间分布上加以测定，主要方法：将水库分为库边、库中，库边分为库边左、库边右；库中分为库中上游、库中下游。从而更全面的说明重金属分布情况。

由图1可知，重金属在水库的4个分区呈现大致的V字分布，即库中上游含量最低，库边和库中下游含量相近；库中含量分布情况是：库中下游>库中上游；库边含量分布情况是：As，Cr，Co，Cu，Mn，Ni和V的含量在库边西（左）大于库边东（右），Pb和Zn的含量在库边东（右）大于库边西（东）。

2.3　重金属空间区域赋存形态分析

王家崖水库库中和库边重金属赋存形态空间区域分布如图2所示。

由图2可知，库中沉积物乙酸提取态所占比例大小顺序为：Mn（42.89%）>Cr（30.30%）>Pb（17.03%）>Ni（10.88%）>Co（6.40%）>Zn（3.59%）>Cu（2.49%），由此可知，沉积物中重金属Mn极易释放到水环境，Cr亦有较高的不稳定性，容易扩散到水环境中；重金属以残渣态形式存在的高低顺序为：Cu（82.38%）>Zn（80.11%）>Ni（71.66%）>Co（60.05%）>Pb（49.65%）>Cr（47.62%）>Mn（36.21%），可见Cu和Zn在库中以非常稳定的形态存在，不易释放出来。

库边沉积物在乙酸提取态中所占比例大小顺序为：Mn（47.50%）> Pb（25.07%）> Cr（24.81%）>Co（14.95%）>Zn（12.26%）>Ni（8.19%）>Cu（4.13%）可见Mn在库边极具不稳定性，很容易释放出来，Pb、 Cr元素也不稳定，容易释放出来；重金属以残渣态形式存在的高低顺序为：Cu（75.90%）>Ni（70.72%）>Co（64.14%）>Zn（55.59%）>Cr（54.10%）>Mn（35.96%）>Pb（35.32%），可见Cu在库边也是以非常稳定的形态存在，Ni、Co 、Zn 、Cr也较稳定，不易释放出来。

3　结论

（1）9种重金属的含量平均值均高于土壤背景值；且已有不同程度累计：其中Co、Cu、Mn、V的累计强度较高，达1.70以上；Zn、As的累计强度相对低，在1.50以下。

（2）9种元素在水库的4个分区呈现大致相似的V字分布：库中上游含量最低；在库边的分布情况是：As，Cr，Co，Cu，Mn，Ni和V的含量在库边左大于库边右，Pb和Zn的含量在库边右大于库边左。

（3）整个水库中，Cu和Ni元素赋存形态较稳定；Zn元素在库中稳定，库边相对不稳定；Cr元素在库边相对稳定，库中较不稳定，更易扩散到水环境中；Mn元素在整个库区均不稳定，极易扩散到水环境，污染水库。

参考文献

［1］蓝先洪.中国主要河口沉积物的重金属地球化学研究[J].海洋地质动态,2004,20(12):1-4.

［2］尚英男,倪师军,张成江,等.成都市河流表层沉积物重金属污染及潜在生态风险评价[J].生态环境，2005,14(6):827-829.

［3］王新伟,钟宁宁,李朝生,等.黄河包头段河流沉积物重金属污染的多样性与均匀性分析[J].中国石油大学学报(自然科学版),2007,31(4):14-17.

第3篇：重金属污染分析范文

关键词：蘑菇湖水库；重金属污染；单因子指数；内梅罗指数

重金属污染物因其很难被降解成为当今世界热切关注和迫切需要解决的问题[1]。蘑菇湖水库地处玛纳斯河西岸，位于石河子市以北约18公里处，属石河子总场范围，建成于1958年，是石河子垦区内最大的一座天然洼地型人工内陆平原水库。水库设计库容1.8亿立方米，有效库容1.4亿立方米，水库占地面积36平方千米，设计蓄水面积31.2平方千米，年调节水量为2.2亿立方米，水源主要为玛纳斯河水、泉水及机井水、沙湾河水、城市废水。灌溉垦区下野地6个团场和沙湾县三个乡土地，设计灌溉面积约40万亩，具有养殖、农灌和部分牲畜饮用三大功能，起着冬蓄夏灌的调节作用，在垦区农业生产中发挥着重要作用。因此石河子市对蘑菇湖水库的相关研究一直是一个热点。在生态环境方面，现有的研究主要集中在水体沉积物和消落带土壤，对水体研究也多为常规性的水质评价，缺乏对水体中多种重金属复合污染的相关研究[2]。本次研究关注蘑菇湖水库的进水区下层，对多种重金属在水中的分布特征及水受重金属污染分析评估，以期为蘑菇湖水质监测、评价和控制提供基础的科学依据。

1 材料与方法

1.1 样品采集与指标测定

2013年4月，在蘑菇湖水库进水区、出水区设立了2个采样断面，分别为水体上层和下层，在湖心区、浅水区和岸边区分别设立了采样点。收集到的水样经0.45um滤膜过滤后，去除杂质，用5ml水样，加入硝酸酸化使pH

1.2 评价方法

文章采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法[3]评价蘑菇湖进水区水体重金属污染程度。

单因子污染指数法计算公式为：

（1）

式（1）中Pi为重金属i的污染指数，Ci为重金属i的实测值，Si为污染物i的标准值（一般取二类标准，单位为g/L）。单因子指数法环境质量评价分级见表1。

内梅罗综合指数法计算公式为。

式（2）中P为综合污染指数，Pi为单因子指数，Pimax为区域内所有单因子指数的最大值。内梅罗指数法环境质量评价分级见表2。

2 结果与分析

2.1 水库不同区域水体重金属含量特征

蘑菇湖水库分为进水区、出水区、湖心区、浅水区和岸边区五个区域，各重金属元素在不同区域的浓度见表3。不同区域水体中重金属含量情况是：Pb为0.49ug/L（出水区上层）、0.52ug/L（出水区下层）、0.56ug/L（湖心区上层）、0.60ug/L（湖心区下层）、0.65ug/L（进水区上层）、0.75ug/L（进水区下层）、0.66ug/L（岸边区）、0.63ug/L（浅水区）；Cd为0.03ug/L（出水区上层）、0.03ug/L（出水区下层）、0.03ug/L（湖心区上层）、0.03ug/L（湖心区下层）、0.037ug/L（进水区上层）、0.043ug/L（进水区下层）、0.04ug/L（岸边区）、0.03ug/L（浅水区）；Cu为0.35ug/L（出水区上层）、0.42ug/L（出水区下层）、0.39ug/L（湖心区上层）、0.43ug/L（湖心区下层）、0.45ug/L（进水区上层）、0.55ug/L（进水区下层）、0.46ug/L（岸边区）、0.45ug/L（浅水区）；Zn为7.00ug/L（出水区上层）、7.00ug/L（出水区下层）、6.80ug/L（湖心区上层）、7.40ug/L（湖心区下层）、7.80ug/L（进水区上层）、9.00ug/L（进水区下层）、7.50ug/L（岸边区）、7.50ug/L（浅水区）。可以看出，各重金属含量因元素种类而有所不同，浓度大小依次为Zn>Pb>Cu>Cd，各重金属元素浓度相差大致在12.5%-27.1%之间。而根据国家地表水环境质量标准（GB3838-2002）来评判，Pb在单位水体中最为接近检测限值，而Cd为单位水体中浓度最低。

与国家地表水环境质量标准（GB3838-2002）相比，四种元素中Pb的含量已接近了国家Ⅳ级水质标准的检测限，但离检出限还有很大差距，而另外三种重金属元素含量均在Ⅳ级标准以内。在蘑菇湖水库，经研究发现Pb、Cd、Cu、Zn等多种重金属浓度伴随着丰水期和枯水期而浓度也有所差异。因此，必须加强水库区支流水质的监测工作，为区域生产和生活提供水资源保证。

2.2 水体重金属污染程度评价

单因子污染指数法和内梅罗综合指数法对蘑菇湖水库不同区域水体重金属污染情况评价结果见表4。采用单因子污染指数法对8个采样点的4种重金属评价分析发现，蘑菇湖各区域的水体只有进水区下层的Pb浓度相对接近检测限，但离检出限差距很大，而其他区域重金属元素浓度均在检测限内，可以得出进水区下层水体为警戒限级的尚清洁等级，而其他区域的水体为安全的清洁等级。而内梅罗综合指数法评价结果表明所有区域水体都为无污染等级。两种评价方法均表明，采样点位的水体均未受到污染，只是其中Pb浓度相对较高，应给予一定的关注。

2.3 磨菇湖水体重金属含量变化原因及管理对策

2.3.1 水体重金属含量变化原因

磨菇湖水体重金属的主要来源是工业废水。随着经济的快速增长和工业化进程加快，我市工业废水含有不同浓度的Pb、Cd、Cu、Zn等重金属有毒有害物质，而这些污水最终排放进入蘑菇湖水库。虽然这些工业废水经过处理，但是经过多年的污染累积，已经使蘑菇湖水库的重金属含量相较之前增长了很多倍。其中，Pb的含量增长在众多重金属里面最为明显，应特别注意。

2.3.2 水体重金属管理对策

水体重金属污染有很多需要解决的难题，但由于时间、人力、物力的实际情况和限制，现在提出以下对策：一是对各工业企业内部的各生产车间、流水线等实行定额供水。二是尽量增加蘑菇湖水库的蓄水量，增大上游玛河向蘑菇湖的输送量，尽可能稀释水库的水体。三是对水库有可能存在的污染源、目前的污染现状等，进行全面的调查，在调查研究基础上，写出综合评价报告，为治理工作提供依据。四是通过对经济效益和排污处理效果二者的综合考量，提出对蘑菇湖水库进行区域型综合治理和分散治理。五是积极采取措施，如环境管理、企业管理、工业技术改革等办法来监督和协助各个工业企业减少工业废水中重金属的排放量和排放浓度。

3 结束语

蘑菇湖水库进水区水体下层的Pb、Cd、Cu、Zn四种重金属含量明显高于其他区域，其所有元素含量均在国家Ⅳ级水质标准范围内。通过本次研究，得出研究水域重金属在不同区域的变化趋势。污染指数评价结果表明研究水域未受到这四种重金属污染，仅重金属Pb浓度接近于检测限，望引起有关部门的注意。因此，可以放心使用水库进行农业灌溉和大力发展养殖业。

参考文献

[1]Shanker A K，Gervantes C， Lozaavera H， etal.Chromium toxicity in plants[J].Environment International，2005，31：739-753.

[2]左轻扬，毛雪梅，马海燕.环境因子对河流回水区水体富营养化影响的研究综述[J].重庆第二师范学院学报，2013，26（6）：21-24.

第4篇：重金属污染分析范文

关键词：高光谱遥感；谐波分析；重金属胁迫；初始相位

中图分类号：X87 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）15-3747-04

DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2015.15.043

Abstract： In view of the increasing heavy metal pollution of vegetation， harmonic analysis of spectrum red edge method was proposed in this paper to monitor the heavy metal pollution of corn， The experiment was seted up of corn potted plants， which stressed under different concentrations of Cu and Pb， and harmonic analysis technology was used to decompose the spectrum within the scope of the corn leaf red edge， extract the initial phase， and analyze the relationship between the initial phase and spectrum red edge position. Experimental results showed that initial phase reflects "Red Edge Blue Shift" phenomenon of spectrum， which stressed by heavy metal pollution， what’s more， it had certain linear proportional relationship with heavy metal content and spectral red edge position of corn leaf. Therefore， red edge position of the leaf spectral can be resolved correctly by initial phase， in turn it could monitor the heavy metal pollution of corn.

Key words： hyperspectral remote sensing； harmonic analysis； heavy metal stress； initial phase

土壤中超负荷的Cu、Pb离子严重影响植物的健康生长，被农作物吸收后进入食物链，严重危害人类健康。重金属污染检测和治理技术一直是食品安全和环境安全研究热点[1]。重金属污染检测的一个重要指标是植物的生长发育情况[2，3]，植物辐射光谱特征会随着重金属胁迫而发生变化，因此植物的光谱特征可作为监测重金属污染的对象。

红边（Red Edge）是叶绿素对可见光波段的强烈吸收以及近红外波段在叶片内部的多次散射而形成的[4]，它是植物健康状况的一个重要指标，Bonham-Carter[5]等提出在680～780 nm内光谱一阶导数的最大值为红边位置参数。红边位置向左或者向右移动能够间接反映出植物的长势及健康状况，植物长势好将向右移动，长势差将向左移动，俗称“蓝移”[6]。Bonham-Carter[5]等研究了红边位置与色素之间的关系；代辉等[7]研究了小麦的红边倾斜与小麦叶片氮累积量、叶绿素含量、叶绿素密度的关系，认为红边参数可以估测小麦生理参数；陈兵等[8]利用光谱红边参数监测黄萎病棉叶叶绿素和氮素含量；田永超等[9]研究了水稻光谱红边位置与叶层氮浓度的关系等。植物红边位置正确地提取是探测植物健康信息的关键。然而植物光谱的红边位置常用一阶导数最大值法求取，由于受传感器波段位置和宽度限制，往往得不到植物正确红边的位置，需要寻找一种分离和增强光谱变异的微弱信息的工具，快速而准确的监测植物的健康状况。

谐波分析（Harmonic Analysis，HA）最早是由Jakubauskas等[10]提出，主要应用于电力系统谐波监测[11]。HA可以把高光谱的完整光谱作为序列信号进行时频空间转换，分解成一系列由谐波余项、振幅和相位等能量谱组成的正（余）弦波叠加之和，而初始相位承载着植被光谱辐射峰值位置信息，反映着波谱的局部特征信息。在此基础上杨可明等[12]提出了高光谱影像小目标谐波分析探测模型，为探测地物光谱的特征信息提供了理论基础。本研究用HA提取玉米叶片的红边范围内光谱的初始相位，分析其与红边参数、叶绿素含量及叶片Cu离子含量的相关关系，提出了一种利用谐波初相位监测玉米重金属污染的方法。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验选用中糯1号玉米为研究对象，用CuSO4和Pb（NO3）2溶液胁迫玉米发育；试验仪器：HR-1024I高性能地物光谱仪（美国SVC公司）、SPAD-502叶绿素含量测定仪（日本柯尼卡美能达公司）和WFX-120原子吸收分光光度计（北京北分瑞利分析仪器公司）。

1.1.1 植物培养 玉米采用不透水有底漏的花盆培育。2014年5月6日催芽，5月8日种在含有CuSO4和Pb（NO3）2的盆栽土壤中。出苗后浇灌营养液（含NH4NO3、KH2PO4和KNO3）。分别设置0、250和500 μg/g 的Cu和Pb 3个污染梯度，每个浓度均设置3组平行试验（Cu和Pb共用0 μg/g污染试验组），共15盆盆栽。在培育期玉米每天进行换气通风，定期进行浇水。

1.1.2 光谱数据采集与处理 2014年7月17日在地物光谱仪的光谱采集中，使用光谱仪配套的功率为50 W的卤素灯光源和4°视场角的探头，探头垂直于叶片表面40 cm，输出的光谱线由3条原始扫描光谱自动平均所得。在测玉米冠层光谱时，为防止土壤对玉米冠层的影响，用黑色塑料袋将花盆盖住。光谱反射系数经专用平面白板标准化。

1.1.3 玉米叶绿素含量测定 在玉米叶片光谱数据采集后，于2014年7月18日使用叶绿素测定仪对每株老、中、新3个叶片分别测量3次，并求得叶绿素浓度的平均值。

1.1.4 玉米叶片Cu含量测定 将测光谱的每株老、中、新3个叶片冲洗、烘干、粉碎装入一个样本袋。2014年9月16日，经硝酸、高氯酸消化处理后[13]，用原子吸收分光光度计测定Cu元素含量。

1.2 谐波理论

高光谱因其光谱分辨率高，每条光谱可以表达为一条连续的曲线，因而可用HA技术将光谱分解成一系列的谐波余项、振幅和相位等能量谱成分，并充分展现不同波段之间的特征[14]。对于一条光谱表示为V（x）=（v1，v2，…，vN）T（x为波段号向量，vi为第i波段的光谱值，N为波段总数）谐波分解变换可表示为：

f（t）=■+■[Ahcos（2hπt/L）+Bhsin（2hπt/L）]=■+■[Chsin（2hπt/L+？渍h）] （1）

V（x）的h次谐波各特征成分计算如下：

■=■■vk （2）

Ah=■（v1cos■+v2cos■+…+vNcos2πh）（3）

Bh=■（v1sin■+v2sin■+…+vNsin2πh）（4）

Ch=■ （5）

？渍h=arctan（Ah/Bh） （6）

h（h=1，2，3，…）为谐波分解的次数，A0/2为谐波余项，Chsin（2hπt/L+φh）为第h次谐波分量，Ah、Bh和Ch分别为第h次谐波分解的余弦振幅、正弦振幅和谐波分量振幅。谐波振幅（Ch）表示各次谐波分量能量信息。φh为第h次谐波分量的相位，表示各波段辐射能量波动的峰值即振幅产生时的波段位置，相位值越小，代表各次谐波振幅出现的波段位置越靠前[15]，不同地物各次谐波振幅不同，出现的位置也不一样。相位承载着地物光谱辐射峰值的位置信息[16]，是地物辐射电磁波特有的性质。

2 结果与分析

2.1 试验结果

通过设置不同浓度的重金属Cu和Pb污染玉米盆栽试验，测定了玉米叶片在不同浓度重金属Cu污染的高光谱反射率、叶绿素含量和玉米叶片中的Cu含量，统计结果如表1所示，从表1的数据可以发现，玉米叶片中的Cu离子含量与土壤中Cu离子含量成正相关，随着土壤中Cu离子含量的升高而增加；玉米叶片中的叶绿素含量与土壤中Cu和Pb离子含量成负相关，随着土壤中Cu和Pb离子含量的升高而降低。玉米冠层叶片在680～750 nm的光谱曲线如图1所示，从图1可以看出，受重金属Cu和Pb胁迫后的玉米光谱曲线整体下降，并随着土壤中Cu和Pb离子浓度的增加，下降趋势越来越明显，而且光谱红边向短波方向移动。在同等浓度下，玉米冠层光谱受Cu胁迫的程度要大于Pb。

2.2 初始相位分析玉米叶片光谱红边参数

用玉米叶片在680～780 nm范围内光谱一阶导数的最大值作为红边位置参数，微分计算公式如下：

R′（λi）=[R（λi+1）-R（λi-1）]/（λi+1-λi-1）（7）

式中，λi-1、λi、λi+1为相邻波长，R′（λi）为波长λi对应的一阶微分值。玉米冠层叶片的红边一阶微分曲线如图2所示，经计算发现，受不同浓度重金属胁迫下的玉米叶片光谱红边都有“多峰”现象，并且在Cu//250和Pb//500出现了两个数值一样的峰值，分别产生两个红边位置。

提取各红边范围内光谱的谐波分解的初始相位，并计算各红边位置和初始相位的相关系数，统计结果如表2所示，表中REP和φ1分别代表红边位置和初始相位。谐波相位与叶片红边位置的拟合如图3所示。

红边位置能够间接反映玉米的长势及健康状况，从表1、图3可看出，土壤中重金属离子浓度越高，红边位置越向短波方向移动。玉米受到重金属污染后导致叶片光谱的红边出现蓝移，但通常情况下蓝移很小，而且由于波谱宽度一定，光谱分辨率精度有限，很难通过导数微分方法求取红边位置的偏移量，如Cu//250和Pb//500产生两个相同的主峰值，因而不能够利用光谱一阶微分最大值获得。而光谱分解的谐波初相位是玉米叶片辐射电磁波特有性质，承载着叶片光谱辐射峰值的位置信息，从图3可以看出初始相位随着红边位置的增加而减小，并且具有很强的相关性。图3表明，谐波初始相位与玉米叶片中叶片光谱的红边位置呈现出一定的线性关系，因此可以推断Cu//250正确的红边位置是718，Pb//500位置为715，正好验证了在相同浓度下，重金属Cu对玉米胁迫的程度大于Pb。因此谐波初始相位为光谱变异的弱信息分离及增强提供了一个有利工具，当在小于光谱分辨率的范围内以及光谱一阶微分出现多相同峰值时，可以增加谐波相位信息提高求取红边偏移量的精度。

2.3 初相位分析玉米的重金属污染

玉米受到重金属Cu、Pb胁迫后，整体健康状况受到损害，叶绿素含量降低，叶片辐射电磁波的能量减少，叶片光谱的红边位置发生蓝移，由分析得出叶片光谱的红边位置与初始相位具有很强的相关性，因此可继续研究初始相位与重金属胁迫玉米程度的关系，并计算初始相位与叶片中Cu离子含量之间的相关性，其相关系数达到0.995，拟合结果如图4所示。

表2数据显示，随着土壤中重金属浓度的增加，谐波相位反而减小，这是由于相位承载波谱辐射峰值的信息，峰值出现的越早，离原点距离越近，相位的值越小。而且初始相位与叶片中Cu离子浓度具有很强的相关性，从拟合的图中看出，两种呈现一定的正比关系。虽然叶片中Pb粒子含量尚未测得，由于Cu和Pb胁迫玉米具有一定的相似性，因此可以通过初始相位值的大小定性推断受Pb胁迫的玉米叶片中Pb离子含量的多少。由此可见叶片红边范围内分解的初始相位间接反映了玉米生长的健康信息，为监测玉米重金属污染提供了一个便利的工具。

3 小结与讨论

本研究将谐波分析应用到监测玉米重金属污染之中，将玉米叶片红边范围内的光谱进行谐波分解，提取初始相位，利用初始相位监测玉米受重金属胁迫的污染程度，通过试验结果与分析可得到如下结论。

玉米受到重金属Cu、Pb胁迫后，整体健康状况受到损害，叶绿素含量降低，叶片辐射电磁波的能量减少；谐波初始相位承载着玉米叶片光谱的局部特征信息，与玉米叶片中重金属含量以及叶片光谱的红边位置具有一定的线性关系，借助谐波相位信息，可以克服一阶微分最大值法求取红边位置的缺陷，提高了求取红边偏移量的精度，并且可以通过谐波初始相位定性判断红边偏移程度，间接衡量玉米的健康程度，可以快速而准确的监测玉米的重金属污染。

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第5篇：重金属污染分析范文

我们建立高斯模型我们做出假设，每种重金属都是可以在外界因素下可以自由传播的，不存在重金属元素在一个地区堆积，只有传播能力的不同。由于海拔因素对其影响不大，故忽略海拔因素对其传播的影响。其次将其寻找污染源的问题转化为寻找图像空间极值的问题。通过尺度空间理论对特征值进行提取检测DOG空间极值点检测、精确定位极值点。从而求出污染源位置。值得考虑的是污染源可能不一定是点，也可能是线，于是我们又引入了高斯模型公路模式我们对模型进行了简单的规划。汽车造成的污染近于线源污染，可通过对点源的积分（沿y）来获得，同时对模型进行修正使其更具合理性。

关键词：表层土壤 重金属分析 模糊数学 高斯模型 尺度空间理论

问题要求分析重金属污染物的传播特征，由此建立模型，确定污染源的位置。针对这一问题，首先我们做出假设，每种重金属都是可以在外界因素下可以自由传播的，不存在重金属元素在一个地区堆积，只有传播能力的不同。由于海拔因素对其影响不大，故忽略海拔因素对其传播的影响。首先，利用matlab作图，画出以坐标x、y及重金属浓度大小的差值等高线图。

这样，我们就可以看到在整个城市中某一重金属元素的大致分布。其次，由此图及第一问计算出各点的污染程度可以看出重金属的传播特征。其传播大致符合自然界规律，高浓度向低浓度传播，但由于其重金属元素的特殊性，其传播速度较慢，且不同重金属的传播速度不同。由此就可以得到污染源的特征就是其污染元素的含量与周围含量相比相对较大，即区域极值。最后，根据所有数据的特征，建立如下模型来寻找其污染源。由上可知，将其寻找污染源的问题转化为寻找图像空间极值的问题。空间极值点的检测：尺度空间极值点的检测分为两个步骤：检测DOG空间极值点检测、精确定位极值点。下面对局部极值点进行三维二次函数拟合以精确确定特征点的位置和尺度，尺度空间函数 在局部极值点 处的泰勒展开式通过对公式求导，并令其为0，得出精确的极值位置。而极值位置就是污染源所在。

需要注意的一点是，污染源未必是一个点，可以是趋近于一条线，因为交通区的大多数污染应该来自于公路或铁路。所以模型需要完善。于是我们引入高斯模型的公路模式

频繁而高速行驶的汽车造成的污染近于线源污染，可通过对点源的积分（沿y）来获得：

其中角度为风向和公路线源交角，这个模式只适用于角度大于45度。其中假设风险与公路线满足要求。而另一类采用有限个点源模拟的公路模式只适用于公路与风向正交的情况。为了克服以上的不足美国加州线源模式很好的处理了风向与公路的各种相交情况

其中s是稳定度的修正因子，N为面源的个数。即将长度为L的公路按路宽分为N个面源，每个面源假设为一个虚点源，接收点的浓度全是面源的和。

根据以上模型便可确立点和线两大类污染源。

第6篇：重金属污染分析范文

实验部分

1仪器及分析方法

分析仪器分别为:PE－AAnalyst原子吸收分光光度计，砷化氢发生装置。砷采用二乙氨基二硫代甲酸银光度法，镍、铜、铅、镉采用原子吸收分光光度法。

2数据处理与质量控制

数据统计分析采用均值型污染指数法，评价标准采用清洁对照点监测值进行评价。质量控制是保证监测结果准确可靠的必要措施。在监测过程中，根据质控程序对所用仪器参数进行校准。对实验室分析采用带国家标准样品和加标回收措施进行准确度控制。结果表明，曲线斜率b、截距a和相关系数r均在规定的范围内，标准样品和加标回收率实验均符合要求。

结果与分析

1蔬菜基地环境空气中重金属污染特征

按照环境空气综合污染指数法，对环境空气中重金属污染分级(分级依据为国家环境监测总站环境质量报告书编写技术规定)。即:P＜4轻污染;4＜P＜6中污染;6＜P＜8重污染;P＞8严重污染。环境空气质量分级见表1。环境空气中重金属污染区域特征为:西湾、东湾、下四分、中盘一带远郊区(蔬菜种植区)为轻污染区;白家嘴一带近郊区为中污染区;高崖子近城区为重污染区。环境空气中重金属监测指标污染特征主要以Ni、Cu污染为主，Cd、Pb污染为辅，并且Ni、Cu污染为重污染，Cd为中污染，Pb为轻度污染，As无污染。

2蔬菜基地土壤中重金属污染特征

依据中国文化书院《环境影响评价》中关于土壤环境质量评价方法中的土壤分级方法，由于土壤本身尚无分级标准，所以土壤的分级一般都按综合污染指数而定。P＜1定为未受污染，P＞1为已污染，P值越大，污染越严重。根据这一分级规则，由表2可见，新华、东湾、西湾一带的土壤未受重金属污染，土壤环境质量较好;其余测点均为轻度污染。土壤重金属污染特征表现为以Cd污染为主，其次为Ni，两项指标均为轻度污染，其它三项指标无污染，但Cu却处于将要污染的临界值。由此可见，金昌市土壤中重金属污染表现出很强的地域特征，即以冶炼厂为座标，沿东南方向，从高崖子至西湾、东湾，污染程度依次减轻。

3蔬菜中重金属污染特征

由于蔬菜中无重金属评价标准和分级标准，故本次评价是参照土壤的分级方法，采用对照点新华测点监测值作为评价标准的，其污染特征具有一定的区域性。根据土壤的分级规则，城郊蔬菜种植区西湾与东湾所采集的四种最常见蔬菜中，重金属含量相对新华而言均属轻度污染，且污染水平基本相当，其中西红柿相对而言污染偏高，辣椒与豆角偏低。蔬菜的区域污染特征为:离市区较近的西湾蔬菜中重金属污染重于离市区较远的东湾，即离市区越近，重金属污染越重。蔬菜中各项重金属指标的污染特征为:各项指标中重金属污染特征不十分显著，表现为As污染略高于其它指标，Cd污染略低于其它指标，其余指标污染水平相当。

污染原因分析

1环境空气

从环境空气中重金属污染特征分析，可清楚地看到，环境空气中重金属污染地域特征很明显是以冶炼厂为中心，向东南、西北两个方向展开，并且呈逐渐减弱之势，由此也说明造成环境空气中重金属污染的原因，主要是冶炼烟气中排放的大量金属粉尘。其次气象因素也是很重要的原因之一，这两个方向区域的环境空气中重金属污染严重，是因为金昌市夏季的主导风向为西北风与东南风，因此，导致这部分区域环境空气中重金属污染加重。

2土壤

根据土壤中重金属污染特征，再加上这一带灌溉用水为金川峡水库地表水，而金昌市地表水中重金属指标均达到《地表水环境质量标准》GB3838－2002中二级标准，不会对土壤造成污染，由此可以得出造成高崖子一带土壤中重金属污染的主要原因是金川公司冶炼烟气所致。

3蔬菜

根据蔬菜中重金属污染特征，各区域蔬菜中重金属监测结果同清洁对照点相比，相差不是很大，但还是表现出了地域特点，即离冶炼厂越近，蔬菜中重金属污染越重，可以说造成蔬菜中重金属污染的原因是由冶炼烟气造成的。

结语

通过对金昌市蔬菜基地环境空气、土壤、蔬菜中重金属污染特征研究，得出蔬菜基地环境空气已不同程度受到重金属的污染，且表现为离城区越近重金属污染程度越重;而土壤、蔬菜未受重金属污染，但仍表现出很明显的污染地域特征，即离市区较近区域土壤及蔬菜中重金属含量高于离市区较远的区域。表明金川公司冶炼烟气对金昌市蔬菜基地环境质量造成了不同程度的影响，应引起各方面的关注。

防治措施

1制定污染防治规划

金昌市有关部门应结合市区环境空气中重金属污染现状，划定重金属污染规划区，制定规划区重金属污染防治规划，确定目标，逐年实施，控制污染。

2形成各部门齐抓共管机制

污染防治工作涉及部门广泛，如环保、城建、林业、水利等部门，应建立起由政府对规划区环境空气质量负责，环保部门统一组织协调、监督管理，各部门通力合作，齐抓共管的管理运行机制。

3建立制度，规范管理

环境空气中重金属污染防治工作，技术难度大，没有成熟的管理经验可以借鉴。因此，要建立切实可行的管理制度，使污染防治工作有章可循，有法可依，逐步走上法制化轨道。

4强化源头管理，推行清洁生产

金昌市的环境污染与生产工艺技术落后、管理不善密切相关。冶炼过程的采掘率和金属回收率较低，这样，既浪费了资源，又污染了环境。因此，要依靠科技进步，积极探索研究冶炼烟气中重金属回收利用的新途径，推行清洁生产工艺，以减少污染物排放。

5加强“菜篮子”产品产地环境管理

在所划定的“菜篮子”产地设置必要的防治污染的隔离带或缓冲区，在其周边要严格控制工业污染源的排放，对已经投产的有污染且不达标的建设项目，必须严格监管，依法停产治理，对逾期不能达标的企业，建议政府对其关闭。加强对“菜篮子”产品产地的环境监督管理力度，及时调查处理“菜篮子”产地环境污染事故与纠纷，并对“菜篮子”产品产地环境质量实施动态监测与评价，为政府选择划定“菜篮子”产品产地提供依据。

6充分发挥环境监测的技术监督作用

环境监测要充分发挥其技术监督、技术支持、技术服务的作用，根据国家和省、市环保部门的实际需求，进一步补充完善环境监测技术路线，组织制定“菜篮子”产品产地专项环境监测规划或方案，开展对“菜篮子”产品产地大气、水质、土壤等环境要素的监测，为市政府决策并加强污染防治提供科学依据。

第7篇：重金属污染分析范文

材料与方法

1样品采集、处理与分析

采样区域位于湖北省武汉市郊东西湖区设施蔬菜种植地.土壤类型主要为潮土和黄棕壤.该地区温室大棚棚龄在5~10年之间，每个大棚长约36m，宽6m.主要施肥方式为硫酸钾型复合肥（15-15-15）1500kghm-2a-1，主要种植作物为莴苣、番茄、黄瓜、辣椒、苦瓜、瓠子、茄子、豆角以及一些叶菜类蔬菜.选取有代表性的温室大棚60个，每个温室均采用棋盘式布点法采集混合样，采样深度为0~20cm.土壤样品经风干、研磨后过0.149mm筛，置于白色广口玻璃瓶保存备用.样品经HNO3-HClO4-HF消煮后，用原子吸收分光光度法（AA-7003，北京东西分析仪器有限公司）测定铬（Cr）、Pb、Cd的全量，元素Hg和As的全量采用原子荧光光度法（AFS230E，北京科创海光仪器有限公司）进行测定[11].采用国家标准参比物质GBW07403(GSS-3)进行分析质量控制.

2土壤重金属污染现状评价

评价方法：按照《土壤环境监测技术规范》[12]进行现状评价.重金属污染单因子指数法，其数学表达式为：Pi=Ci/Si.式中：Pi—土壤污染物i的污染指数；Ci—土壤污染物i的实测浓度；Si—污染物i的评价标准.当Pi≤1，非污染；1<Pi≤2，轻度污染；2<Pi≤3，中度污染；Pi>3，重污染.2）内梅罗综合污染指数法：为全面反映各重金属对土壤的不同作用，突出高浓度重金属元素对环境质量的影响，采用内梅罗（N.L.Nemeiow）综合污染指数法。评价标准：选用国家环境保护总局颁布的《温室蔬菜产地环境质量评价标准》（HJ333-2006）[13]作为评价标准（表1）.

3潜在生态风险分析

1980年瑞典科学家Hakanson应用沉积学原理，提出了土壤和沉积物潜在生态风险指数（RI）评价方法[14].该方法不仅考虑了土壤重金属含量，而且将重金属的生态效应、环境效应与毒理学联系在一起，采用具有可比的、等价属性指数分级法进行评价.潜在生态风险指数涉及到单项污染系数、重金属毒性响应系数以及潜在生态危害单项系数。

4数据分析方法

数据处理统计均在Excel软件和SPSS数据统计软件上进行.

结果与讨论

1土壤重金属含量和累积程度

由表3数据可知，研究区不同采样点设施蔬菜栽培地土壤中重金属含量变化较大，尤其是Cr和Pb表现最为明显.与湖北省土壤元素背景值比较，调查区土壤重金属含量的累积程度具有Cd>Hg>Pb>Cr>As的特征.其中，土壤Cd元素含量的平均累积程度达到湖北省土壤背景值的9.41倍，研究区100%的采样点Cd含量超过背景值，最大超标倍数达12.42倍；Hg元素含量的平均累积程度达湖北省土壤背景值的2.36倍，90%采样点的Hg含量超过背景值，最大超标倍数达7.45倍.其余3种元素Cr、Pb和As均未超出背景值（图1），表明土壤中Cd、Hg受到人为污染明显.这可能与高度集约化的农业生产模式有关，包括化肥、农药、农膜的大量使用等，设施栽培地土壤重金属的累积有可能对农产品质量安全构成威胁.

2土壤重金属污染现状

以《温室蔬菜产地环境质量评价标准》（HJ333-2006）中的土壤环境质量指标限值为评价标准，在评价结果中，单项污染指数值表现为Cd>Hg>Cr>Pb>As的特征，其中Cd的单因子污染指数平均值达到3.57，最大值为4.71.根据污染等级划分标准，Cd的样本超标率达到100%，其中，中度污染样点数占12%，重度污染样点数达88%.研究区Hg的平均单项污染指数为0.5，最高污染指数为1.58，15%的样点数达轻度污染状态.其它3种重金属As、Cr、Pb的单项污染指数都在0.2以下，尚未构成污染.根据内梅罗综合污染指数评价标准，研究区8.3%的采样点属轻度污染水平，36.7%的采样点属中度污染，51.7%的采样点达到重度污染，仅有3.3%的样点在清洁范围内（图2）.Cd元素是污染发生的主要贡献因子.从以上分析可以看出，武汉市郊东西湖区设施基地土壤属于以Cd为主的重污染区.这可能与人们长期大量施用磷肥有关，由于在磷矿中含有痕量的Cd，从而导致成品肥料的Cd污染[11].不使用污水灌溉和不施用重金属含量高的肥料，是控制当地温室土壤重金属含量的重要措施之一.

3土壤重金属潜在生态风险

第8篇：重金属污染分析范文

关键词：韩城；土壤重金属；空间分布特征；污染评价

中图分类号：S163.6 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）04-0798-04

Situation of Heavy Metals Pollution in the Agricultural Soil of Hancheng City

HU Ming

（College of Chemistry and Life Science，Weinan Normal University / Key Laboratory for Eco-environment of Multi-River Wetlands in Shaanxi Province，Weinan 714000，Shaanxi， China）

Abstract： In order to study the soil distribution characteristics of heavy metals in Hancheng city， contents of 5 heavy mentals in surface sediments were sampled and analyzed. The single factor pollution index and comprehensive pollution index were used to evaluate the data. The results showed that the pollution of Cr， Cu were serious. Pb was in the state of light pollution and the levels of Zn， Mn were the lowest. Analyzed with the comprehensive pollution index， the heavy metal pollution of agricultural soil in Hancheng city was in the state of high pollution. With the view of spatial distribution， heavy metal pollution in the southwest area of Hancheng was the most serious， and the northwest area was the lightest. It was suggested that appropriate measures should be taken to prevent and control metal pollution in the region to avoid making harm to human health.

Key words： Hancheng city； soil heavy metal； spatial distribution characteristics； pollution assessment

农田土壤重金属污染状况、污染机理及其修复直接关系到人们的身体健康与社会稳定发展，倍受各级政府的关注，是当今土壤科学和环境科学研究所面临的重要课题。农田土壤污染因素很多，在自然条件下土壤中重金属含量高低受到成土母质以及生物残落物的影响。除此以外，在现代社会背景下，土壤处在自然环境的中心位置，承纳着来自工业、农业以及生活污水、固体废弃物、农药化肥、大气降尘及其酸雨等多方面的约90%的污染物[1]。农田土壤中重金属含量的高低直接影响到农产品的质量安全。全国大约有20%的粮食、34%的农畜产品和56%的蔬菜因质量安全问题危及着人们的身体健康[2]。

关中灌区在工业的影响下，河流重金属污染相对比较严重，根据汪新生等[3]的研究，陕西省2007年工业重金属，主要是重金属铅、镉、六价铬被排放到渭河流域，而关中地区农业依赖渭河灌溉，这对当地农产品质量势必产生较大影响。已有学者对关中灌区土壤污染状况开展过研究，郑国璋[4]以背景值为指标，对于关中地区宝鸡峡灌区、交口灌区、洛惠东灌区农业土壤中Cd、As、Cr、Pb等重金属元素的污染程度进行研究，得出关中灌区土壤重金属综合累积程度从高到低依次为交口灌区、宝鸡峡灌区、洛惠东灌区，灌区农田土壤重金属Pb的累积程度普遍较高，主要是长期污水灌溉所致。易秀等[5]对泾惠灌区土壤中Hg、Cd、Cr、Pb、As、Cu、Zn等7种重金属含量的研究发现部分点位属于中度污染。

本研究以陕西省韩城市农田土壤为研究对象，对受到渭河灌溉以及金矿开采影响下的农业土壤污染现状进行评价，并绘制出农田土壤中重金属累积与空间分布状况图，以期为当地农产品的质量安全及其土壤管理提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究对象为韩城，区域地理坐标34°37′-35°19′N，110°17′-110°29′E，属暖温带大陆性半干旱季风气候。

1.2 研究方法

1.2.1 样品采集 在研究区域内共选取了25个采样地块，采样点布局见图1，每个地块设置15个重复，采集0～20 cm耕层的土壤样并充分混合，用四分法取500 g样品放入聚乙烯塑料袋。

1.2.2 样品前处理 将采集的土壤样品在室内风干，风干前尽可能剔除枯枝落叶、根茎、石子、动物残体等杂质，待完全风干后，用木棒碾碎过2 mm筛，将每个样品取出100 g左右，供测定土样有机质和重金属的含量用。

1.2.3 样品分析 土壤样品经过浓硝酸、浓盐酸、氢氟酸、高氯酸消解后，利用原子吸收光谱法进行测定[6]。

1.2.4 评价方法 采用单因子污染指数法和综合污染指数法相结合的方法，评价研究区土壤重金属的污染程度。单因子污染指数评价，即以介质中某污染物含量值与该污染物的评价标准之比作为污染指数；通常用来评价单污染元素对土壤质量的污染程度，单项污染指数愈小，说明环境介质中受这种元素的污染程度愈轻[7]，其计算公式为：

式中，Pi为i污染物的污染指数；Ci为i污染物的实测值；Si为i污染物的评价标准。Pi≤1，表示未受污染；Pi>1表示已受污染，其值越大受污染程度越严重。根据式（1）计算出的污染指数可以对元素污染程度进行分级，单项污染指数的评价方法，其实是计算超出背景值的倍数。本研究以当地土壤中元素背景值[8]作为污染指数的基数进行单因子评价。

综合污染指数采用内梅罗污染指数[7]，计算公式如下：

式中，Piave和Pimax分别是平均单项污染指数和最大单项污染指数。内梅罗污染指数较多地强调了最大污染指数对环境的影响，易造成计算结果的失真，而采用姚志麒[9]对平均值赋予较大权系数（X/Y）的方法可解决该问题。X代表最大单项污染指数，Y代表平均单项污染指数，则公式（2）可写成公式（3）：

在式（3）中，P综为内梅罗污染指数；Pi为单因子污染指数；Pimax为最大单项污染指数；n为污染项目数。

空间分析利用ARCGIS 9.3地理系统统计分析模块获取研究区域土壤重金属的空间分布情况。

2 结果与分析

2.1 土壤重金属统计与对比

对所采样品进行一定的筛选，剔除可能因为分析失误所造成的可疑数据，然后把选出的数据进行统计分析。表1为韩城土壤中5种重金属含量基本统计信息。从表1可以看出，Zn、Pb、Cr、Cu、Mn 5种元素的变异系数介于0.21～0.40之间。变异系数反映一个数据集的离散程度，其值越大表示数据离散度越高，其值越小越离散度越小。由此可见，这5种重金属各样点间具有一定的离散度，Cu的离散程度相对于其他4种重金属元素较高。

研究区综合污染指数的范围为2.49～5.97，平均值为3.61。划分等级后，研究区土壤样点主要集中在重度污染，占到了总样本数的64%，其余36%为中度污染，说明当地农业土壤重金属污染情况较为严重，在农业操作当中应该重视重金属对土壤的污染。有研究表明土壤中的重金属污染的原因主要有矿石开采、城市化建设、固体废弃物堆积、施用化肥、污水灌溉等原因[10，11]，当地农田土壤又主要依赖黄河、渭河的污水漫灌以及长期施用化学肥料，这些是造成当地农业土壤重金属污染程度较高的主要原因。总体而言，韩城市农业土壤重金属污染较为严重。

2.3 土壤重金属污染分布情况

从图2中Zn的分布可以看出，在研究区的西南部地区土壤Zn的富集程度较高，整个北部地区的含量较低，其他地区都处于中间水平。但从整体上来看，农业土壤中Zn的污染水平较低，仍处于一个相对安全的范围内。图3中土壤Pb的污染范围及程度与Zn相近。

农业土壤中Cr的分布为西南部地区污染程度较高，中部偏东污染程度相对较高，其他地区污染程度较一致（图4）。但从表2可以看出，研究区Cr污染已经非常严重，再结合Cr的空间分布情况可以得到当地农业土壤中Cr的污染在西部及西南部地区最为严重。从图5可以看出韩城农业土壤中Cu的污染现状，其空间分布为南部地区污染最为严重，向东北部污染程度逐渐降低，但在中部偏东土壤中Cu含量相对较高，中部及西北部地区的Cu污染程度最低。结合表2来看，研究区农业土壤中Cr、Cu的污染程度非常高，应加强农业土壤重金属Cr和Cu的治理。

从Mn在研究区的空间分布情况（图6）来看，土壤中Mn污染较以上几种重金属有所差异，除南部地区污染严重外，其他地区也有污染相对严重的点，但并未造成较大面积的集中污染。结合表2可以看出， Mn只在少部分采样地块出现了轻度污染，其他大部分样地仍然处于清洁、尚清洁水平。

由于受到Cr、Cu两种重金属的影响，研究区域内农业土壤重金属的综合污染指数分布规律也与Cr、Cu的分布规律相似，即西南部地区污染严重，西北部地区污染相对较轻，其他地区的污染程度处于两者之间（图7）。

3 结论

1）研究区内农业土壤重金属中Cr、Cu污染情况最为严重，污染指数平均值分别为4.93、4.55，已达到重度污染水平。在所有的监测点中，Cr、Cu重度污染点分别占100%和84%。Pb在研究区内主要为轻度污染。Zn、Mn处于较安全的范围。

2）从农业土壤中Zn、Pb、Cr、Cu的空间分布可以看出，西南部地区重金属的积累程度较高。

3）从综合污染指数空间分布来看，研究区内农业土壤的重金属污染处于重度污染水平，且研究区农业土壤西南部污染较为严重，西北部污染较轻。

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第9篇：重金属污染分析范文

【关键词】单因子指数法；土壤重金属污染程度

【中图分类号】0213.2 【文献标识码】A

一、单因子指数法简介

单因子指数法是在所有参与综合污染评价的评价中，用污染最深的单项指标的类别来确定整体污染的类别，即用污染程度监测结果对照相关的分类标准以确定污染的类别.

二、单因子指数法在土壤重金属污染模型具体应用

根据各功能区的数据样点，分别求出不同区域内各重金属污染浓度的离差标准化值ci，用EXCEl作出简单图表分析，从总体上把握不同区域的重金属污染程度.计算单因子污染指数pi，利用重金属元素污染程度分级表，对于不同区域各种重金属的污染程度分级，采用单因子指数法进行具体地评价，最终得到不同区域重金属污染的程度.

根据不同区域8种重金属的污染程度计算结果可知：总体上，该城区内不同区域重金属污染程度差别悬殊：工业区重金属污染程度最深，主干道路区、生活区、公园绿地区次之，山区重金属污染程度最浅.

三、结果分析

由结果可知，各区域重金属污染程度与结果一致.具体来看，各区域受Hg、Cu、Zn污染的程度普遍较高.需要特别关注的是，工业区Hg、Cu属于严重污染，且已分别超过背景值10倍、9倍以上.不难分析出作为城区内的交通要道，车流密集，汽车尾气、大气降尘、公路轮胎磨损是造成该区域受重金属污染的主要原因.

【参考文献】

[1]2011全国大学生数学建模比赛A题.