
摘要:以安徽省旌德白茶产地土壤为研究对象,参照《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018)和潜在生态风险指数法,开展土壤环境质量评价及生态风险评价。结果表明,该地区土壤环境质量整体尚好,综合土壤环境质量以低于风险筛选值为主,潜在生态风险程度总体较低,但局部地区存在强潜在生态风险。
随着人们生活水平的提高,土壤环境的污染状况日益严重,环境污染导致的农作物质量安全问题频繁发生,其安全受到越来越多的关注[1]。茶树主要生长在酸性土壤中,但其中存在积累重金属影响土壤的质量,使得重金属更易在茶树上富集[2],严重威胁农产品的质量安全[3,4,5]。土壤是农产品生产的基质,其环境状况与农产品质量密切相关。因此,为有效地预防与治理产地土壤污染,需科学地判断农产品产地土壤环境质量并对生态风险进行评价[6]。
目前,对土壤重金属污染己有不少研究,主要集中在基本农田、菜地、污灌区、公园等,研究的重点是揭示不同土地利用类型的土壤重金属累积特征、土地利用方式对土壤重金属积累的影响及重金属的时空分布变化规律。为了研究土壤重金属含量对白茶的影响。我们结合前人研究成果[7,8]及在相关区域水文地质调查研究,参照GB15618-2018,选取Ca、B、Cu、Zn、Mo、Mn、K、Fe、P作为评价因子,安徽省旌德白茶产地土壤环境质量状况进行评价,为该地区特色农产品旌德白茶产业区划及区内生态农业发展提供技术支撑。
1、研究区概况
旌德白茶,是安徽省宣城市旌德县的特产,是国家农业部2017年全国名特优新农产品目录茶叶类农产品。主产区位于旌德县白地镇,目前旌德县白茶种植面积约4000余亩。主要分布在旌德县白地镇、版书乡、云乐乡等地。旌德优质白茶多位于海拔近千米的山坡上,常年云雾缭绕,昼夜温差大,山泉甘甜,独特的气候环境,孕育出的具有地方特色的优秀农产品旌德白茶。
工作区主要位于宣城市旌德县白地镇镇西一带(如图1所示),面积为20km2,位于旌德县的西南部,工作区总体地势表现为东北和西南高,中间低,下洋河呈北西向从工作区穿过,地形起伏较大,地形较陡,海拔一般230~690m,最大高差460m。区域地貌属皖南山地地貌单元,工作区微地貌主要有冲积平原、侵入构造剥蚀丘陵、断褶侵蚀低山等三类。
工作区属扬子地层区下扬子地层分区,出露有寒武纪、奥陶纪、志留纪及第四纪等地层。区内主要分布岩体有印支期旌德岩体(γδ51),侵入时代为晚三叠世。另有零星脉岩分布,岩性主要为花岗岩、花岗斑岩、花岗闪长斑岩、正长斑岩等。工作区主要有四类成土母质,分别是酸性结晶岩类风化物母质、泥质岩类风化物母质、灰岩风化物母质及山河冲积物风化物母质。土壤类型主要分为三类,如图2所示,分别为红壤、石灰土、水稻土。
2、材料与方法
2.1采样及分析方法
在区内开展1∶5万表层土壤测量,土壤样品平均采样密度为8.2个点/km2,主要采用网格化布点,兼顾地块形状、大小等因素进行调整,采集0~20cm的连续土壤柱,在区内共采集土壤样品共164件,并在白茶种植区域采集白茶样品及配套根系土20组。
依据《区域地球化学样品分析方法(DZ/T0279-2016)》对表层土壤及根系土中MgO、P、K2O、CaO、Cr、Mn、TFe2O3、Ni、Cu、Pb、Zn等21项指标进行测定分析。依据《森林土壤分析方法》(LY1210~1575-1999)对根系土中8种有效态(碱解氮、速效钾、有效磷、有效铁、有效锌、有效铜)和浸提性硒进行测定分析。依据《生态地球化学评价动植物样品分析方法》(DZ/T0253-2014),对白茶中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Pb、Zn等14项指标进行测定分析。
所有样品均送至安徽省地质实验研究所分析测定,按《多目标区域地球化学调查规范(1∶250000)(DZ/T0258-2014》中的有关规定,经分析国家一级标准样核定分析误差,结果均满足规范(DZ/T0258-2014)的要求。
2.2评价方法
2.2.1评价单元赋值
本次评价单元采用第二次土地调查形成的土地利用现状图斑。当1个图斑中有2个以上数据时,用平均值进行评价单元的指标赋值。当图斑中没有评价数据时,采用Kring泛克里格插值法进行赋值。
2.2.2土壤环境质量评价方法
根据《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018),对土壤As、Cd等八种重金属进行单元素环境质量及土壤环境质量综合分级评价。区内土地利用现状以林地为主,所以各元素均采用GB15618-2018中其他分级标准[9]。
为了全面衡量区内土壤环境质量,根据GB15618-2018对土壤As、Cd等八种重金属元素含量进行单指标分级统计。不同土壤环境质量执行标准及等级含义见表1。土壤环境质量综合分级采取“一票否决”法,即按照“从劣不从优”的原则。土壤环境质量综合等级含义及执行标准与单指标环境质量等级一致。
表1土壤环境质量分级标准表
2.2.3潜在生态风险评价方法
潜在生态危害指数(RI)评价方法,不仅反映了某一特定环境中各种污染物的影响,也反映了多重污染物的综合影响,并以定量的方法划分出潜在危害程度[10]。
依据单因子生态危害系数计算公式结合重金属元素的毒性相应系数计算值,单因子潜在生态危害系数公式:
式中:Ti——毒性相应系数;
Ci——测定浓度,mg/kg;
Cn——参比浓度,mg/kg。
依据单因子生态危害系数的结果和综合生态风险指数计算公式,计算研究区土壤重金属综合生态风险指数RI值公式:
式中:Ei——某一因子潜在生态危害系数。
本次评价参比浓度选取《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618-2018)小于风险筛选值[9]。
金属毒性系数揭示了重金属对人体的危害和对水生生态系统的危害,反映了其毒性水平和生物对其污染的敏感程度,以Hakanson制定的标准化重金属毒性系数为评价依据,设定了8种重金属毒性响应系数,具体数值为Hg40、As10、Cd30、Pb5、Cu5、Zn1、Cr2、Ni2。根据Ei和RI大小,将土壤重金属潜在生态风险危害程度进行分级,相关分级标准见表2。
3、评价结果
表2生态危害系数、指数与危害程度分级
3.1土壤环境质量单元素评价
单元素土壤环境质量统计表见表3,As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb等六类元素含量均小于风险筛选值,属安全类别。
Cd元素以低于风险筛选值为主,如图3所示,分布于工作区大部,分布面积16.12km2,占工作区总面积82.24%;其筛选—管控值主要分布于工作区西北部一带及白茶基地一带,分布面积3.46km2,占工作区总面积17.64%;高于风险管控值主要分布于工作区西南局部,分布面积0.023km2,占工作区总面积0.11%。
Zn元素以低于风险筛选值为主,如图4所示,分布于工作区大部,分布面积19.58km2,占工作区总面积99.91%;其高于风险筛选值分布极少,仅分布上兰塘以北局部,分布面积0.02km2,占工作区总面积0.09%。
3.2土壤环境质量综合评价
环境质量综合评价采用“一票否决”法,评价结果如图5所示。综合评价显示工作区土壤重金属元素以低于风险筛选值为主,分布于工作区大部,分布面积16.12km2,占工作区总面积82.24%;其筛选—管控值主要分布于工作区西北部一带及白茶基地一带,分布面积约为3.46km2,占工作区总面积17.64%;高于风险管控值主要分布于工作区西南局部,分布面积为0.023km2,占工作区总面积0.11%。
工作区8类重金属元素环境质量除Cd有少量筛选—管控值土壤分布外,其他7类均以低于风险筛选值为主,单元素环境质量评价除Cd元素外均较好。综合评价结果显示,工作区绝大部分土壤重金属环境质量低于风险筛选值,并存在少部分高于风险管控值值,总体上工作区土壤环境质量较好。
3.3重金属潜在生态风险评价
工作区土壤重金属元素潜在生态风险评价结果如表4所示。从重金属潜在单因子生态危害系数(Ei)可以看出,工作区8种重金属潜在单因子生态危害系数平均值由大到小的排列顺序为Cd>Hg>Pb>Cu>As>Ni>Cr>Zn,均属轻微分级。但部分采样点Cd元素潜在单因子生态危害系数已达到很强危害程度,其中有1.25%的样品达到很强危害程度,2.5%的样品达到强危害程度,6.88%的样品达到中等危害程度,剩余89.38%的样品均为轻微危害程度。其他7类重金属元素潜在单因子生态危害系数均属等级。
潜在综合生态风险评价结果显示,部分采样点综合生态风险指数已达到强危害程度,其中0.63%的样品达到强危害程度,1.25%的样品达到中等危害程度,剩余98.13%的样品均为轻微危害程度。
综上所述,工作区综合土壤环境质量以低于风险筛选值为主,占82.24%,主要影响元素为Cd。潜在生态风险危害总体较轻,局部存在中等生态风险危害。研究区潜在生态风险程度总体较低,大部分均为轻微风险等级,占工作区总面积98.13%,但局部地区存在强潜在生态风险,潜在生态风险主要影响元素为Cd,尚未构成农产品生态安全风险。
4、总结
本研究表明,安徽省旌德白茶产地土壤无严重重金属污染,符合国家对农作物生产基地的基本要求,适合种植白茶。但研究也表明了供试土壤中个别样点的Cd、Zn含量超过风险管控值,这可能白茶在种植过程中化肥与农药的使用以及污水灌溉中Cd、Zn含量过高有关。因此应加强对该地土壤Cd、Zn的关注,了解其来源,及早防治,避免向更严重方向发展,并且在种植过程中尽量避开相关区域,在后续过程中对土壤质量进行优化。
表3旌德白茶产地土壤环境质量等级统计表
表4工作区土壤中重金属潜在生态风险指数评价结果
参考文献:
[1]宋启道,方佳,李玉萍,等.农业产地环境污染与农产品质量安全探讨[J].农业环境与发展,2008(2):61-64.
[2]向素雯,刘素纯.茶叶中重金属铅、镉的研究进展[J].食品工业科技,2015,36(15):386-389.
[3]王爽,李荣华,张增强,等.陕西潼关农田土壤及重金属污染及潜在风险[J].中国环境科学,2014,34(9):2313-2320.
[4]李小平,徐长林,刘献宇,等.宝鸡城市土壤重金属生物活性与环境风险[J].环境科学学报,2015,35(4):1241-1249.
[5]王玉军,吴同亮,周东美,等.农田土壤重金属污染评价研究进展[J].农业环境科学学报,2017,36(12):2365-2378.
[6]李雪芳.王文岩.上官宇先,等.西安市郊菜地土壤重金属污染及其与蔬菜重金属质量分数的相关[J].西北农业学报,2014,23(8):173-181.
[8]刘子龙,赵政阳,张翠花.陕西苹果主产区果园土壤重金属含量水平及评价[J].干旱地区农业研究,2009,27(1):21-25.
[9]生态环境部.GB15618-2018土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)[S].北京:中国标准出版社,2018.
张笑蓉,陶春军,周天健.安徽省旌德白茶产地土壤环境质量及生态风险评价[J].西部探矿工程,2020,32(05):95-99+103.
基金:安徽省公益性地质调查项目:皖江经济带特色农产品地质环境背景调查及产业区划(编号:2015-g-17).
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