通过结合APCS-MLR,UNMIX,PMF和GDM来确定土壤潜在有毒元素的来源和驱动因素分配
Cang Gong1,2, Xiang Xia3, Mingguo Lan4
1Research Center of Applied Geology of China Geological Survey, Chengdu, China.
Scientific reports
|May 13, 2024
概括
在成都的潜在有毒元素 (PTEs).
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 土壤科学 土壤科学
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 土壤被潜在有毒元素 (PTEs) 污染对农业生产力和环境健康构成风险.
- 了解PTE污染源和驱动因素对于有效控制土壤污染至关重要.
- 之前的研究已经确定了PTE的各种来源,但对农业园区的来源和驱动因素的综合分析并不常见.
研究的目的:
- 评估农业公园土壤中PTE污染水平.
- 使用多个受体模型识别PTE污染的主要来源.
- 确定影响PTE污染的关键驱动因素.
主要方法:
- 分析了成都国家农业公园788个土壤样本的PTE含量.
- 使用污染因子和污染负载指数评估污染.
- 使用正矩阵分解 (PMD),UNMIX和绝对主要组件分数多重线性回归 (APCS-MLR) 来识别源.
- 利用地质探测器方法 (GDM) 分析PTE污染的驱动因素.
主要成果:
- 确定了Cu,Pb,Zn,Cr,Ni,Cd,As和Hg的平均度,其中大多数超过了省级背景值.
- 确定APCS-MLR是最适合源分配的受体模型.
- 确定的主要来源:交通-工业排放 (Cu,Pb,Zn,Cr,Ni),国内运输 (Hg),农业 (Cd) 和自然来源 (As).
- 关键的驱动因素包括距离高速公路的距离,人口密度,土地使用和总含量.
结论:
- 交通-工业活动和农业实践是研究地区PTEs的重要人为来源.
- 自然来源有助于污染.
- 社会经济和环境因素显著影响PTE污染分布.
- 这些发现为农业用地有针对性的土壤污染控制战略提供了基础.
