我国东部地区农田土壤重金属污染概况

随着经济和社会的高速发展，农田土壤重金属污染对粮食安全及人类的身体健康构成巨大威胁。为 了解我国东部地区农田土壤重金属的污染现状，基于东部地区农田土壤重金属污染数据，采用半方差函数分 析及克里金( Kriging) 插值手段，通过内美罗( Nemerow) 综合污染指数和地累积指数等土壤重金属评价方法， 对我国东部地区农田土壤重金属砷( As) 、铬( Cr) 、镉( Cd) 、汞( Hg) 及铅( Pb) 的污染概况进行综合分析。结 果表明东部地区重金属 Hg 污染最为严重，均值为中国土壤 Hg 元素背景值的 2．8 倍，近 30%东部地区处于 Hg 中度污染水平; 其次为 Cd，均值为背景值的 2 倍，50%以上东部地区处于镉污染（Cd污染）警戒线，半方差分析结果显 示 Cd 污染受人类活动影响最强; 广东省农田土壤重金属综合污染最为严重，内美罗综合污染指数高达 0．854， 克里金插值结果显示 As、Cd、Hg 及 Pb 的高值区域均在广东省有所分布。

关键词: 土壤重金属; 农田; 中国东部; 空间变异; 重金属污染评价

随着中国工业化、城市化进程的快速推进，土壤重金属污染问题日益突出。农田土壤作为农业 生产的重要资源，重金属一旦进入土壤会影响作物产量和质量，进而通过食物链富集对人体健康 产生直接或间接危害［1，2］。据农业部调查，我国 每年因重金属污染减产和受重金属污染的粮食分别为 1 000 万 t 和 1 200 万 t，合计造成的经济损 失高达 200 亿元。近年来，为确保我国粮食安全， 农田土壤重金属污染问题已受到社会广泛关注。

东部地区包括 3 个直辖市( 北京、天津和上 海) 和 7 个省份( 河北、山东、江苏、浙江、广东、福 建和海南) ，农业产值 19108.2 亿元，耕地面积 2 621．41万 hm2，粮食产量 14 949．6 万 t，经济总量 占全国的 50%以上，是我国城市化程度先锋和经济最发达的区域［3，4］，然而其农田土壤正承受巨大的重金属污染负荷。

安玉琴等［5］发现河北省 部分农田土壤已受到镉污染; 李瑞平等［6］研究了 山东 省 泰 安 市 农 田 土 壤 铜 ( Cu) 、镉 ( Cd) 、锌 ( Zn) 、镍( Ni) 、铅( Pb) 和铬( Cr) 含量，发现除 Pb 外均已超过当地背景值; 陈京都等［7］研究发现 Cd 为江苏省典型地震带农田土壤重金属污染的主要 因子; 杨国义等［8］研究指出广东典型区域农业土壤重金属污染的主要原因为成土母质和不同流域 水质差异。从研究尺度看，多针对县级和省级尺 度，由于缺乏相关土壤重金属含量信息，而难以在 我国东部大尺度上开展土壤重金属污染调查与评价，这使得我们无法全面了解我国东部整体农田 土壤重金属的污染状况。河北省、山东省及江苏 省作为我国重要的粮食生产地，广东省、山东省、 江苏省及浙江省作为人口大省，综合考虑，研究东 部地区农田土壤重金属的空间分布特征及污染概况，对保障全国粮食安全及促进区域土壤、环境相关研究的开展具有重要意义。

内美罗综合污染指数能突出高浓度污染物对土壤环境质量的影响，同时反映出各种污染物对 土壤质量的作用，近年来常被用于土壤重金属综 合污染评价［9，10］。地累积指数法考虑到自然成岩 作用可能引起背景值变动，弥补了其他评价方法 的不足，近年来常被国内用于评价土壤重金属的 污染程度［11～ 13］。鉴于此，本文对东部地区农田土 壤重金属含量数据进行统计，利用半方差函数和 克里金插值获得东部农田土壤砷( As) 、铬( Cr) 、 镉( Cd) 、汞( Hg) 、铅( Pb) 5 种重金属的空间变异 及分布特征，并采用内美罗综合污染指数及地累 积指数对东部地区农田土壤重金属污染进行综合 评价，以期为改善东部地区农田土壤生态环境及 加强食品安全保障提供参考依据。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据收集和整理

基于 2007－2017 年公开发表的文献，对我国 东部地区农田土壤重金属相关数据进行收集和统 计( 表 1) ，并构建在一定程度上能反映东部地区 农田土壤重金属污染情况的数据库。文献和数据 的选取原则: ①调查区域以地级行政市为单位，兼 顾县级单位; ②采集土壤为 0 ～ 20 cm 耕作层土 壤，采集样点较多; ③避开金属矿区及污灌区等特 殊采样区案例; ④将每个案例中重金属的平均值作为该点位的值。数据整理后剔除异常值，选用三倍标准差法: 平均值±3 标准差。

1.2 研究方法

1.2.1地统计方法

半方差函数是基于区域化 变量满足二阶平稳和本征假设的前提下，描述土壤空间异质性的重要函数。Matheron［14］ 将其定 义为随机函数 Z( X) 的增量［Z( X+h) －Z( X) ］方 差的 1 /2，公式为:

克里金( Kriging) 插值是在区域化变量的原 始数据和半变异函数的基础上，对未采样点的区 域化变量进行线性最优无偏估计［16］。根据半方 差模型参数进行克里金插值，得到土壤重金属的 空间分布图。