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    正定矩陣因子模型解析鄂爾多斯高原煤礦土壤重金屬來源

    2021-07-12 04:39:22周曉芳王新富高良敏
    科學(xué)技術(shù)與工程 2021年16期
    關(guān)鍵詞:污染源貢獻(xiàn)率礦區(qū)

    孫 銳, 周曉芳, 陳 陽, 王新富 , 高良敏*

    (1.安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院, 淮南 232001; 2.江蘇地質(zhì)礦產(chǎn)設(shè)計研究院, 徐州 221000; 3.安徽理工大學(xué)力學(xué)與光電物理學(xué)院, 淮南 232001)

    土壤是構(gòu)成植物-動物生存的主要生態(tài)系統(tǒng)之一,因其本身的脆弱性極易受到人類各種活動的影響,特別是重金屬污染,并且重金屬作為土壤中難以降解的污染物具有易積累、難揮發(fā)、毒性大和隱蔽性強的特點[1-3],不僅會影響土壤生物的生長發(fā)育,嚴(yán)重時對人體健康也存在危害。2014年中國首次污染狀況調(diào)查報告顯示:中國有16.1%土壤污染超標(biāo),主要重金屬污染物包括鎘、鉻、鉛、銅、汞、砷以及部分有機污染物,并且工礦業(yè)土壤環(huán)境問題突出,抽查污染比例達(dá)到33.4%[4]。由此可見,中國工礦業(yè)地區(qū)重金屬污染形勢較為嚴(yán)峻。鑒于工礦區(qū)土壤重金屬污染的長期危害性,針對這些地區(qū)的土壤重金屬污染研究依然是熱點。但近年來關(guān)于土壤重金屬的研究主要還側(cè)重于污染評價以及地區(qū)分布情況[5-6],缺少定量探索重金屬來源的研究。

    針對污染源解析主要有兩種方法:源分類和貢獻(xiàn)率計算[7-8]。其中多元統(tǒng)計方法運用較為廣泛[9-10]。文獻(xiàn)[11-12]采用主成分分析/絕對主成分分?jǐn)?shù)(PCA/APCS)受體模型對土壤重金屬源解析;中外學(xué)者采用上述受體模型,主要對大氣、水環(huán)境污染源等進行了解析。但這些方法在污染源分類的基礎(chǔ)上無法給出確切的源貢獻(xiàn)率[13-14]。正定矩陣因子分析法在給出污染源類別的同時,還能給出確切的污染源的貢獻(xiàn)率[15-16],近年來被廣泛應(yīng)用于土壤源解析研究中。

    研究區(qū)位于鄂爾多斯高原東部,內(nèi)蒙古自治區(qū)西南部,平均海拔1 000 m左右,屬中溫帶大陸性氣候區(qū),降水量少而不均且年季變化大;因季風(fēng)原因,夏季多受偏南風(fēng)或偏東風(fēng)影響,晚秋至初春多西北風(fēng)。作為典型的井工開采礦區(qū),礦產(chǎn)資源豐富,有多年的采礦歷史,承接中國主要的煤炭供應(yīng),同時脆弱的自然環(huán)境也面臨著潛在的生態(tài)安全威脅。本文以此高原采煤礦區(qū)表層土壤為例,針對11種重金屬元素進行數(shù)據(jù)分析,利用正定矩陣因子模型(positive definite matrix factor,PMF)識別研究區(qū)土壤重金屬的來源以及獲取定量比例,通過ArcGIS(geographic information system,GIS)地統(tǒng)計模塊中的反距離插值獲得污染源的空間分布,最后進一步利用主成分分析驗證PMF模型選取因子的合理性。以期為高原礦區(qū)重金屬污染控制及高效生態(tài)環(huán)境修復(fù)提供參考,且對高原區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

    1 樣品采集與研究方法

    1.1 樣品采集與分析

    開展野外調(diào)研與采樣工作,根據(jù)研究區(qū)具體情況采用不等概率隨機采樣的原則,布設(shè)了44個采樣點,取表層0~10 cm并分層保存,共88個土樣,具體分布如圖1所示。研究區(qū)土壤質(zhì)地類型主要以粉壤土為主和砂質(zhì)土壤為輔,主要土壤類型為石灰性雛形土,簡育砂性土和石灰性砂性土,其中優(yōu)勢土種為石灰性雛形土,占地面積為礦區(qū)的80%以上,pH為7~8。實驗室內(nèi)將土樣混勻,晾干,去除多余雜質(zhì)后,人工研磨過200目篩,分別裝入不同樣品袋,通過HF- HClO4消解后送由第三方機構(gòu)檢測殘留態(tài)重金屬含量。

    圖1 采樣點分布Fig.1 Distribution of sampling point

    土壤重金屬含量特征數(shù)據(jù)分析使用Origin 2017和SPSS 25,重金屬源解析結(jié)果采用美國國家環(huán)境保護局(EPA)PMF5.0模型模擬。

    1.2 正定矩陣因子法

    正定矩陣因子分析法(PMF)由Paatero等于1994年首次提出,被EPA認(rèn)可,是一種基于因子分析技術(shù)的源解析方法,通過最小二乘法和迭代計算,不斷分解受體樣本矩陣從而得最優(yōu)解[17]。PMF模型的主要優(yōu)點是因子負(fù)荷和因子得分在運算中不為負(fù),易于管理丟失的數(shù)據(jù),避免了分解矩陣產(chǎn)生的負(fù)值,得到的源的成分譜和源貢獻(xiàn)具有可解釋性和明確的物理意義。利用EPA PMF5.0軟件對重金屬污染可能的來源進行解析,計算公式見文獻(xiàn)[18-21]。具體結(jié)果可根據(jù)數(shù)據(jù)的信噪比,實測值與模擬值相關(guān)系數(shù)和Q(目標(biāo)函數(shù))值進行綜合評估。

    2 結(jié)果與討論

    2.1 土壤重金屬的描述統(tǒng)計

    土壤中As、Hg、V、Cr、Mn、Co、Cu、Zn、Cd、Tl和Pb元素平均質(zhì)量濃度分別為4.47、1.33、71.88、56.82、508.52、8.51、39.89、210.83、0.16、0.51、25.43 mg/kg,是內(nèi)蒙古土壤背景值的0.60、33.20、1.41、1.42、0.98、0.83、2.83、3.57、2.96、0.92、1.48倍。如圖2所示,各元素平均含量均低于《土壤環(huán)境質(zhì)量 農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險管控標(biāo)準(zhǔn)》(GB 15618—2018)。土壤重金屬含量的變異系數(shù)從側(cè)面反映了元素受人為影響的程度,變異系數(shù)范圍為0.12~1.10,其中Hg、Cu和Cd變異系數(shù)均超過了1,變異強度大,說明人為活動已對該礦區(qū)土壤中部分金屬含量分布產(chǎn)生了明顯的影響。其中Hg的高變異性可能是由于礦區(qū)大氣中的Hg隨氣團運輸沉降在地表與塵埃結(jié)合,在降雨滲流的作用下浸入土壤,造成重金屬高積累,Cu的高變異性可能與礦區(qū)高頻度的交通運輸活動有關(guān)。

    2.3 土壤重金屬源解析

    2.3.1 PMF源解析貢獻(xiàn)率的實測值與預(yù)測值分析

    采用PMF模型識別重金屬的主要來源,將源因子的數(shù)量分別設(shè)為2、3和4,調(diào)試不同運行參數(shù),依據(jù)信噪比、擬合系數(shù)r2及Q值大小等綜合考慮。當(dāng)Hg與Cu去除時模型達(dá)到運行標(biāo)準(zhǔn),源解析范圍包括As、V、Cr、Mn、Co、Zn、Cd、Tl和Pb,最終發(fā)現(xiàn)因子數(shù)為3時,得到的Q值較低,且殘差集中分布在-3~3。圖3為利用PMF軟件模擬得出的重金屬實測值與預(yù)測值之間的相關(guān)系,擬合情況基本較好,只有Zn和Cd的擬合系數(shù)較低分別為0.73和0.66,其余元素的擬合系數(shù)均在0.8以上,相關(guān)性較強。因此以上結(jié)果均表明模型結(jié)果能滿足研究需要,3個因子足夠解釋原始數(shù)據(jù)所包含的信息。

    圖3 PMF源貢獻(xiàn)率的實測值與預(yù)測值的相關(guān)性Fig.3 Correlation between measured and predicted values of contribution rate of heavy metal sources in soil

    2.3.2 利用主成分分析進行源識別

    在實踐中,主成分分析(PCA)通常用于在進行PMF分析前選擇最佳因子數(shù)量[22],利用SPSS 25對研究區(qū)土壤中分布模式相似的重金屬進行了主成分分析,使用Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)與Bartlett法對數(shù)據(jù)進行檢驗,結(jié)果表明KMO檢驗值為0.801,Bartlett檢驗P值為0,數(shù)據(jù)滿足因子分析的條件。表1為從原始數(shù)據(jù)中去除Hg、Cu后的主成分分析方差累計百分比,最終發(fā)現(xiàn)最佳因子數(shù)為3,與PMF分析中保留的因子數(shù)一致,驗證了PMF因子選取的合理性。圖4為多元分析中提取的重金屬的因子載荷及重金屬元素自相關(guān)分析的熱點圖,分類結(jié)果與PMF基本相似。

    圖4 因子載荷累積及元素相關(guān)性熱點圖Fig.4 Factor loading accumulation and element correlation heat map

    表1 總方差解釋Table 1 Total variance explained

    2.3.3 基于PMF模型的土壤重金屬定量源分配

    由PMF模型法分析得到礦區(qū)重金屬源成分譜(圖5)和因子的相對貢獻(xiàn)率(圖6),可以看出, Cd作為因子1的標(biāo)志元素,受其影響的貢獻(xiàn)率達(dá)87%。研究區(qū)是中國重要的原煤產(chǎn)地,設(shè)計原煤處理能力達(dá)10 Mt/a,每年都要開采和運輸大量的原煤。根據(jù)已有研究表明煤炭開采會產(chǎn)生大量煤矸石,其在礦區(qū)內(nèi)大量堆積,受自然風(fēng)化、氧化,進而釋放有毒重金屬元素[23-24],并且受降雨淋溶及高溫自燃等過程Cd會被大量釋放,對礦區(qū)周邊土壤環(huán)境構(gòu)成潛在的風(fēng)險,由此可以概括因子1為煤炭開采源,其相對貢獻(xiàn)率為23.3%。

    圖5 礦區(qū)重金屬污染源譜圖Fig.5 Spectrum of heavy metal pollution sources in mining area

    圖6 因子相對貢獻(xiàn)率餅圖Fig.6 Factor relative contribution rate pie chart

    因子2在元素Co、V、Mn、Cr的貢獻(xiàn)率相對均衡,而Co、V元素濃度占比相對最高,可視為因子2的標(biāo)志元素。眾所周知,大部分的工業(yè)活動依賴于煤的燃燒,礦區(qū)不僅著力于煤炭開采,其正常生產(chǎn)生活也需要依靠煤的燃燒。已有研究表明煤、重油和石油等燃料均含有大量的釩[25],王文峰等[26]研究表明,燃煤釋放產(chǎn)物(底灰)中Co元素均比原煤中高,并且在爐渣或飛灰中,檢測出含量不低的Mn[27],各類污染物隨著燃燒后的灰渣大量富集,從而造成一定污染,因此可將因子2視為化石燃料燃燒源,其相對貢獻(xiàn)率為42.4%。

    燃煤過程產(chǎn)生大量的常規(guī)污染物的同時,一些痕量元素也會遷移釋放到大氣中如As、Pb等重金屬[28],同時Pb也被視為汽車尾氣污染的指示性元素,高溫下機動車金屬部件與潤滑油接觸氧化產(chǎn)生的有機化合物發(fā)生反應(yīng),使得重金屬元素釋放于環(huán)境中,而礦區(qū)運煤等大型車輛出入頻繁,尾氣排放較多,污染物以粉塵的形式逸散,通過重力或者雨水夾帶返回地面,造成土壤污染。運輸過程中汽車輪胎磨損也會產(chǎn)生含Zn粉[29],并隨著大氣降塵落至土壤表層,所以Zn污染也與機動車污染排放有關(guān),結(jié)合上述表明因子3受大氣與交通源的共同影響,可概括為大氣交通混合源[15],其相對貢獻(xiàn)率為34.3%。

    2.3.4 研究區(qū)土壤重金屬因子貢獻(xiàn)分布分析

    為了進一步明晰不同污染源的主要影響區(qū)域,運用ArcGIS10.2的反距離插值法對PMF模型計算出的各個源對樣點的貢獻(xiàn)率進行插值分析。由圖7可看出,因子1表征礦產(chǎn)資源開采貢獻(xiàn)源,該源的高值分布集中在礦區(qū)西北部,該地區(qū)為近年開采主井,連接礦區(qū)的還有運輸通道,整體土壤環(huán)境在煤炭開采的主要影響區(qū)內(nèi),其次礦區(qū)中上部也存在較明顯的分布,可能與該地是煤車運載地點有關(guān),與開采區(qū)有類似的影響因素;結(jié)合圖8可以看出作為礦區(qū),該地區(qū)整體點位土壤重金屬污染受煤炭開采的影響相對較大,并且今后可能會對周邊的環(huán)境繼續(xù)造成較大范圍的影響。因子2(化石燃料燃燒)的貢獻(xiàn)率分布主要覆蓋礦區(qū)與礦井開采的機械運輸?shù)?,而礦區(qū)工業(yè)場地存在供熱鍋爐,每年都需要自我消耗大量的煤炭,會有部分污染物對土壤環(huán)境造成影響,同時因子2對各地區(qū)的污染貢獻(xiàn)大小差距不明顯,說明化石燃料燃燒對該地區(qū)造成的污染影響較為均衡,但程度較深。因子3是大氣交通混合源,覆蓋面較廣,但主要集中在礦區(qū)南部,而南部有矸石臨時堆場和主要的運輸公路,車輛來往頻繁,并且受季風(fēng)季節(jié)影響,夏季多偏南風(fēng),含重金屬粉塵與大氣塵埃一起進入下風(fēng)向地區(qū),從而造成土壤中重金屬積累,結(jié)合圖7,大氣交通源影響范圍雖廣,但影響程度較淺。

    圖7 因子貢獻(xiàn)源的空間分布Fig.7 Spatial distribution of factor contribution sources

    圖8 標(biāo)準(zhǔn)化因子在個點位的貢獻(xiàn)分布Fig.8 Distribution of contribution of standardized factors at each point

    3 結(jié)論

    (1)研究區(qū)土壤重金屬Hg、V、Cr、Cu、Zn、Cd和Pb含量的平均值都高于背景值,分別是背景值的33.20、1.41、1.42、2.83、3.57、2.96、1.48倍。Hg、Cu和Cd的變異系數(shù)均超過1,說明該元素空間差異性大,受到明顯的人為活動干擾。

    (2)PMF模型解析結(jié)果表明研究區(qū)重金屬主要有3類污染來源,分別是煤炭開采源、化石燃料燃燒源和大氣交通混合源,相對貢獻(xiàn)率分別為23.3%、42.4%和34.3%。

    (3)通過ArcGIS對污染源貢獻(xiàn)值進行插值分析得,煤炭開采源對研究區(qū)西北部的影響較大,化石燃料燃燒源影響的范圍主要集中在研究區(qū)中下部;大氣交通源的影響分布較廣可能與當(dāng)?shù)丶竟?jié)性風(fēng)向有關(guān),整體分布是東南部受到的影響較大。

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