2018, Vol. 38
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2. 四川农业大学环境学院, 成都 611130;
3. Center for Spatial Information Science and System, George Mason University, Fairfax, VA22030, USA
2. College of Environment, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130;
3. Center for Spatial Information Science and System, George Mason University, Fairfax, VA 22030, USA
城市化促使城市人口增多、城市面积扩张, 导致城市用地需求增加, 农业用地向城市用地转变(Bren et al., 2017).该种用地方式的转变必然会导致土壤重金属分布产生差异, 造成土壤重金属不同程度的累积, 并通过大气、水体、食物链直接或间接地影响人体健康, 同时对城市生态环境产生了巨大的影响(柳云龙等, 2015；Necat Ağca et al., 2015；Bai et al., 2017).因此, 了解城市绿地土壤重金属的分布特征及其影响因素, 可为城市土壤重金属污染治理, 土地资源的可持续利用提供科学依据(方淑波等, 2016).
人类活动、土地利用方式和距城市中心距离等是导致土壤重金属空间分布差异的主要因素(张连科等, 2016；郭伟等, 2013；Wu et al., 2008；杨蕊等, 2016).如Pouyat和McDonnell(1991)、郭广慧等(2015)的研究表明, 城市中心土壤重金属含量明显高于乡村地区.庄腾飞等(2012)研究表明上海市表层土壤中Cu、Zn、Pb在国家级开发园区和一些居民区、商业区富集, 并以该区域为中心向其他地区辐射状递减；刘亚纳等(2016)研究发现, 不同功能区土壤重金属含量具有明显差异, 工业区污染最为严重, 其次是城市主干道和商业区, 城乡结合处污染程度最轻.已有研究中以市中心为直线距离作为城乡梯度的度量方法得到了广泛运用(李风平等, 2008；柳云龙等, 2012), 然而随着城市化的不断发展, 在大城市地区的影响范围之内, 且与中心城具有一定距离, 衍生了承担一部分城市功能的新兴城镇, 通常被称为“卫星城”, 从而形成“中心城-郊区-卫星城”梯度带(MacGregor-Fors, 2011；李万峰, 2014).新兴梯度带的产生必然会导致区域内土壤重金属含量及分布异质性, 然而迄今对于该种梯度带下土壤重金属分布的异质性及其变化机制仍缺乏必要的了解.
本文以“中心城-郊区-卫星城”典型梯度带“成都-温江”为研究区域, 分析该梯度带上绿地土壤重金属Cu、Pb和Zn的空间分布特征, 并采用距城市中心距离、建筑密度和道路密度等城市化量化指标, 探究城市化对土壤重金属的影响；并通过分析居住绿地、公园绿地、交通绿地、工业绿地、附属绿地土壤中重金属的含量差异了解城市土壤重金属的污染状况, 为城市土地资源的持续利用和污染治理提供科学依据.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区概况研究区位于成都市西部, 东经102°54′~104°53′、北纬30°05′~31°26′, 区域面积约为315 km2.属亚热带湿润季风气候, 年平均气温16.2 ℃, 年均降水量918 mm, 区内地势平坦.成都市是西南地区重要的科技、贸易、金融中心.近20年, 成都市快速的经济发展和城市化, 导致城市不断向临域扩张, 扩张方向主要是向成都市西、西北、西南方向(Peng et al., 2015).朝西的城市扩张, 形成了温江区卫星城, 导致成都市中心到温江区之间形成“市中心-郊区-卫星城”梯度带.研究区内有一环、二环、三环和四环4条主要环城道路, 根据城市化程度, 将三环内区域划为中心城, 三环到郫温大道区域划为郊区, 温江城区为卫星城.
2.2 土样采集与分析根据成都市西部梯度分布情况, 将研究区划分为中心城、郊区和卫星城3个梯度带；再按照《城市绿地分类》对研究区域城市绿地划分为：公园绿地、居住绿地、工业绿地、道路绿地和附属绿地.根据不同环带中的各绿地类型, 确定77个采样区, 针对采样区的大小选择不同植被类型(草地、灌木、乔木)的土壤样点, 在每个样点区域10 m2范围内随机选取5处, 用土钻取表层土壤(0~20 cm), 分别将单个地块区域内的5个子样混匀, 作为该样点剖面上的混合样品.共采集公园绿地土壤62个, 附属绿地(学校、公共区域绿地)40个, 居住绿地37个, 工业绿地17个, 交通绿地21个, 共计采样点177个(图 1).野外采集后去除样品中的草根、石块、垃圾杂质等, 样品避光自然风干, 磨碎、过塞备用.采用HNO3-HF-HClO4对制备的土壤样品进行消煮, 采用火焰原子吸收分光光度法检测消解液中铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)的含量(邱孟龙等, 2015).检测过程所用试剂均为优级纯.检测过程加入国家标准土壤参比物质(GSS-3)进行质量控制, 各元素的回收率均在100%±5%.
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| 图 1 研究区样点分布图 Fig. 1 Sample distribution in the study area |
本研究以成都市中心、卫星城(温江城区)作为城市中心, 基于ArcGIS10.2.2计算每个样点到城市中心的距离.中心城、郊区区域样点以成都市中心为城市中心点计算距离, 卫星城区域样点以温江城市中心为城市中心点计算距离.
2.4 建筑密度与道路密度计算基于ArcGIS1 0.2.2运用缓冲区分析计算建筑密度和道路密度.本文以采样点为中心建立0.1、0.3、0.5、0.7、1.0、1.3和1.5 km半径的圆形缓冲区, 计算7个不同尺度下缓冲区内的建筑密度, 同时采用专家评分法, 将高速公路、主要道路、普通道路和乡村道路的权重分别设置为0.4、0.3、0.2和0.1, 以此计算各缓冲区内道路密度(陈青松等, 2016；Liu et al., 2016).
2.5 统计分析描述性统计分析、线性回归分析和逐步回归分析通过SPSS22完成.其中不同绿地类型的土壤重金属含量差异显著性分析采用单因子方差分析(Oneway-AVOVA)和新复极差法(Duncan).逐步回归分析法是通过自变量的显著性选取最优变量的过程, 即定量判定城市化因子解释土壤重金属含量变异的能力(唐梦迎等, 2017), 本研究中影响土壤重金属空间部分的因素包括绿地类型、距城市中心距离、建筑密度和道路密度.其中绿地类型为定性变量, 将居住绿地作为参照变量, 引入D1、D2、D3和D4 4个虚拟变量对其进行重新编码, 使其参与逐步回归分析.D1表示附属绿地系数为1, 其他绿地系数为0；D2, 交通绿地系数为1, 其他绿地系数为0；D3, 工业绿地系数为1, 其他绿地系数为0；D4, 公园绿地系数为1, 其他绿地系数为0.采用Originpro9.0和ArcGIS10.2进行重金属空间特征和影响因素分析以及图形制作.
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 研究区土壤重金属含量的统计特征K-S检验结果表明, 土壤Cu、Pb、Zn呈对数正态分布.土壤Cu、Pb、Zn含量平均值分别为47.77、39.98、89.65 mg·kg-1, 均未超过国家二级标准(土壤环境质量标准, GB 15618—1995), 但有5个土样Cu含量超过国家二级标准, 存在点源污染.土壤Cu和Pb的平均值均超过姚廷伸(1987)提出的成都平原土壤背景值32.80和25.70 mg·kg-1, 采样点中有27%的土样Zn含量超过土壤背景值98.30 mg·kg-1, 说明Cu、Pb、Zn在表层土壤都存在不同程度的富集现象, 并且Cu和Pb的富集更为明显.变异系数反映了总体样本中各采样点的平均变异程度, 能在一定程度反映样品受人为影响的程度.Cu、Pb、Zn的变异系数分别为0.46、0.28、0.34, 根据Wilding提出的变异系数等级分类(Wilding, 1985), 土壤Cu属于高度变异, Zn和Pb属于中等变异, 这与吕建树等(2012)对日照市研究相似, 说明3种重金属均易受到外界环境的干扰, 其中Cu受外界环境影响最大, 这种变异可能由于受到城市发展中工业、交通、商业等人为活动影响(钟晓兰等, 2007).
| 表 1 研究区样点土壤重金属含量统计特征表 Table 1 Statistical characteristics of soil heavy metal contents in sample plots |
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“中心城-郊区-卫星城”梯度带土壤重金属含量的空间分布存在差异(图 2).土壤Cu、Pb、Zn 3种重金属含量的分布总体均呈东西部高、中部低的趋势, 且成都市中心高于温江城区.中心城到郊区土壤重金属含量呈递减趋势, Pouyat和McDonnell(1991)的研究也表明纽约城市土壤Cu、Ni、Pb的含量从市中区到乡村浓度逐渐降低, 说明城市化影响土壤重金属的空间分布.
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| 图 2 土壤重金属含量随经度变化 Fig. 2 Variation of soil heavy metal content with longitude |
土壤Zn和Pb的含量在温江城区明显高于绕城路到三环郊区, 但是低于成都市中心.这可能由于随着温江城市化发展, 人类活动增加导致重金属累积, 然而温江属于成都市卫星城, 城市兴起时间晚于成都市中心, 人类活动对土壤重金属的干扰时间相对较短, 因此表现出温江城区土壤重金属含量较成都市中心低.Cu的含量在温江城区没有表现出明显高于郊区, 这可能是因为土壤中Cu含量主要受自然和人为因素共同影响(Zhou et al., 2016), 温江城区土壤与郊区土壤母质相同, 而温江城市化程度低, 人类干扰强度小、时间短, 因此Cu含量在温江城区和郊区没有表现出显著差异.但是在温江城区和郊区之间有3个样点Cu含量偏高, 郊区内有一个样点Zn含量偏高, 这是因为这些样点属于工业绿地土壤, 采集于以铜像制造为主的金属制品厂和有色金属制厂, 受到工业排放影响, 土壤Cu和Zn含量明显高于其他样点, 说明Cu和Zn存在点源污染.
3.3 土壤重金属空间分布的影响因素 3.3.1 不同绿地类型对土壤重金属的影响研究区不同绿地类型下土壤重金属的含量具有差异(表 2).工业绿地土壤Cu含量与交通绿地、公园绿地具有显著性差异(p < 0.05), 其含量高低为工业绿地>附属绿地>居住绿地>公园绿地>交通绿地, 说明工业对绿地土壤Cu的含量有较大的影响.不同绿地类型中土壤Pb含量无显著性差异(p>0.05), 交通绿地土壤Pb含量最高, 公园绿地最低.这是因为Pb主要来源于交通污染源和生活废弃物的堆放(郭伟等, 2013), 而汽车尾气排放颗粒物中Pb含量较高的缘故(方晰等, 2010).居住绿地、附属绿地、工业绿地土壤中Zn含量差异不显著(p>0.05), 但显著高于交通绿地、公园绿地(p < 0.05).工业绿地土壤中Zn含量最高, 说明Zn的来源主要是工业排放等人类活动(Liang et al., 2017), 公园绿地Zn含量最低, 究其原因是因为公园绿地土壤环境质量较好, 受工业污染小, 因此公园绿地Zn含量最低.
| 表 2 不同绿地类型土壤重金属含量分布特征 Table 2 Distribution characteristics of soil heavy metals in different types of green land |
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研究区土壤重金属与距城市中心距离回归分析结果表明(图 3), 土壤Cu、Pb、Zn含量随距城市中心距离增加而显著降低(p < 0.01), 且随距城市中心距离增加, 土壤Cu、Pb、Zn含量降低趋势明显减小.随着距城市中心距离的增加, 城市建设年龄越小, 土壤重金属Cu、Pb、Zn含量逐渐减少, 吴绍华等(2011)研究也表明, 宜兴市土壤Cd、Cu、Pb和Zn含量沿城市扩张方向均表现出明显的递减趋势, 土壤重金属含量随着城市建设时间的增长逐渐增高.Wang等(2017)的研究也表明, 北京城市土壤中的Pb、Cu和Zn浓度与城市年龄线性相关.而道路密度、建筑密度、人口密度等存在的差异是导致重金属元素空间分布的梯度差异的主要原因(吴绍华等, 2011).在距城市中心距离10000 m左右, 存在一个样点Cu和Zn含量异常高于同等距离下的其他样点值, 这是因为该样点采集于郊区的金属制品厂绿地, 受到工业污染影响, 说明工业分布也会影响土壤重金属的空间分布.
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| 图 3 距城市中心距离与土壤重金属Cu、Pb、Zn含量回归分析 Fig. 3 Correlation between distance from the urban center and soil Cu, Zn, Pb concentrations |
不同缓冲区内建筑密度与绿地土壤Cu、Pb、Zn含量线性回归分析结果表明(表 3), 土壤Cu含量随各个缓冲区内建筑密度增加而显著增加(p < 0.01), 其中, 1 km范围内的建筑密度对土壤Cu含量变异的独立解释能力最高(R2=0.170).土壤Pb含量随0.5~1.5 km缓冲区内建筑密度增加而极显著增加(p < 0.01), 且1 km范围内的建筑密度对土壤Pb含量变异的独立解释能力最高(R2=0.104).土壤Zn含量随各个缓冲区内建筑密度增加而显著增加(p < 0.05), 且1.3 km范围内的建筑密度对土壤Zn含量变异的独立解释能力最高(R2=0.116).建筑密度的增加必然会导致城市绿地减少, 人工封闭地面的增加, 一方面城市土壤封闭材料会蓄积重金属(魏宗强等, 2014)；另一方面建筑密度的增加会促使人口密度相应增加, 人类活动增强, 燃煤排放和生活废弃物堆放随之增加, 造成土壤重金属累积(戴彬等, 2015；银燕春等, 2015), 因此土壤重金属含量随建筑密度增加而显著增加.
| 表 3 不同距离缓冲区建筑密度与重金属回归分析 Table 3 Building density and heavy metal regression analysis under different distance buffer |
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道路的增加, 一方面导致人工封闭土壤增加；另一方面交通量增加, 汽车尾气排放和轮胎磨损粉尘增加, 造成重金属污染(魏宗强等, 2014；De et al., 2016；Liu et al., 2016).已有研究表明, 道路密度显著影响土壤重金属空间分布, 并且呈现出尺度效应(方淑波等, 2015).
研究区内土壤重金属Cu、Pb、Zn含量与不同缓冲区(0.1~1.5 km)内道路密度线性回归分析表明(表 4), 土壤Cu和Zn含量随各个缓冲区内道路密度增加而显著增加(p < 0.05).其中, 1 km缓冲区内道路密度对土壤Cu和Zn含量变异的独立解释能力最高(Cu, R2=0.119; Zn, R2=0.110).土壤Pb含量随0.3~1.5 km缓冲区内道路密度增加而显著增加(p < 0.05), 且1.5 km缓冲区内道路密度对土壤Pb含量变异的独立解释能力最高(R2=0.111).研究结果表明, 城市区域土壤Cu、Pb、Zn含量受局部范围内的道路密度的影响, 不同重金属含量受到不同范围内道路密度影响, 进一步了解道路密度对重金属含量的影响范围及原因, 对城市土壤管理及重金属污染治理具有重要意义.
| 表 4 不同距离缓冲区道路密度与重金属回归分析 Table 4 Road density and heavy metal regression analysis under different distance buffer |
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结合缓冲区分析, 选取最优缓冲半径内的建筑密度、道路密度, 以及绿地类型、距城市中心距离与重金属含量进行逐步多元回归分析(表6).剔除不显著变量后, Cu的回归模型中只包含了建筑密度, 并解释了Cu在“中心城-郊区-卫星城”梯度带17%的空间变异, 说明城市土壤Cu主要受建筑密度的影响.道路密度和绿地类型一同解释了城市土壤Pb含量在梯度带16%的空间变异, 说明城市土壤Pb含量主要受道路密度的影响, 同时也受到城市格局即不同绿地类型分布的影响, 这与方淑波等(2015)的研究结果一致, Pb的浓度分布不仅响应于城乡的梯度格局, 也与城市化特殊的格局分布相关.绿地类型、道路密度和建筑密度一同解释了城市土壤Zn含量在梯度带43%的空间变异, 其中受绿地类型的影响最大, 说明Zn受人为因素影响较大(Liang et al., 2017).城市化因子解释了土壤Cu、Pb、Zn含量在梯度带16%~43%的空间变异, 说明除绿地类型、距城市中心距离、建筑密度和道路密度外, 土壤重金属的空间分布还受到其它城市化因子的影响.吴绍华等(2011)和方淑波等(2015)研究表明, 城市建设时间、人口密度、交通密度、工业活动以及反映城市化扩张过程的景观形状指数均影响土壤重金属的空间分布.
| 表 5 城市化因子与土壤重金属含量关系的逐步多元回归分析 Table 5 Stepwise multiple regression analysis of the relationships between urbanization factors and soil heavy metal |
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研究区绿地土壤3种重金属统计结果表明, Cu属于高度变异, Pb和Zn属于中等变异, 土壤中Cu和Pb平均含量高于成都土壤背景值, Zn有27%的样点超过背景值, 3种重金属平均含量均未超过国家二级标准, 但有5个土样Cu含量超过国家二级标准, 说明城市化已经造成土壤重金属在一定程度上的累积, 且存在点源污染.
“中心城-郊区-卫星城”梯度带土壤重金属Cu、Pb、Zn含量的空间分布存在差异, 在梯度带上呈现先降低后增加的趋势.卫星城兴起时间晚于中心城, 受人类活动干扰时间较短, 因此表现出卫星城土壤重金属含量低于中心城.郊区人类活动干扰强度较小, 土壤重金属含量低于城市, 但存在点源污染.随距城市中心距离增加土壤重金属含量显著降低(p < 0.01), 城市化影响土壤重金属的空间分布.
城市绿地土壤重金属含量受不同城市化因子影响.研究区不同绿地类型土壤重金属含量具有明显差异, 土壤Zn、Cu在工业绿地含量最高, Pb在交通绿地平均含量高于其他绿地.土壤Cu、Pb、Zn含量受局部范围内的建筑密度、道路密度影响, 且随道路密度、建筑密度增加而显著增加(p < 0.05).逐步回归分析显示, Cu主要受建筑密度影响, Pb主要受道路密度和绿地类型影响, Zn受绿地类型、道路密度、建筑密度影响.
在城市化进程下, 不同绿地类型、距离城市中心距离、建筑密度和道路密度在一定程度上影响“中心城-郊区-卫星城”梯度带土壤重金属的空间分布, 进一步了解城市化进程下“中心城-郊区-卫星城”梯度带土壤重金属来源和去向, 可为城市土壤重金属污染治理、土地资源的可持续利用和生态城市建设提供科学依据.
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