小清河济南段表层沉积物重金属和营养盐污染现状评价与来源分析

代静; 赵玉强; 李欣; 王泽明; 刘阳; 徐亚会; 刘善军; 冯成洪

doi:10.7524/j.issn.0254-6108.2020020403

小清河济南段表层沉积物重金属和营养盐污染现状评价与来源分析

1.
济南市环境研究院，济南，250100
2.
北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室，北京，100084

通讯作者: Tel：15253190369，E-mail：357729507@qq.com;

Pollution assessment and source analysis of heavy metals and nutrients in surface sediments of Jinan section of Xiaoqing River

1.
Jinan Environmental Research Academy, Jinan, 250100, China
2.
State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing, 100084, China

Corresponding author: DAI Jing, 357729507@qq.com ;

摘要: 本文分析评价了小清河济南段干流29个点位表层沉积物中有机碳、总氮、总磷以及8种重金属空间分布和风险特征，解析了重金属和营养盐污染来源。结果表明，8种重金属中，Hg未检出，7种重金属平均含量由高到低依次为，Zn＞Cr＞Cu＞Pb＞Ni＞As＞Cd；与《土壤环境质量——农用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB 15618—2018）中风险筛选值（pH＞7.5）为标准值比较，Zn和Cd两种重金属平均含量超标，其他5种重金属平均含量未超标；各重金属平均含量均高于背景值。地累积指数评价结果为Zn和Cd为偏中度污染，Cu、Pb、Cr为轻度污染，Ni和As为无污染。潜在生态风险为中度风险，其中Cd为较重风险，其他重金属均为低风险。Cd是综合生态危害指数构成的最主要的金属。有机氮和有机指数均为清洁水平。TN含量水平较低，TP污染水平较高。推测沉积物中Cd、Cr、Cu、Pb、Zn主要来源为工业源和城市交通源，营养物主要来源为城市生活源。因此，本研究可为开展小清河济南段环境管理的重金属和营养物的污染防治工作提供技术支撑。
- 小清河 /
- 重金属污染 /
- 营养物 /
- 风险评价 /
- 来源分析
Abstract: The spatial distribution and risk characteristics were analyzed including organic carbon, total nitrogen, total phosphorus and eight heavy metals of the surface sediments located 29 sites along the main stream of Xiaoqing River Jinan section. The results showed that among the 8 heavy metals, Hg was lower than detection limit, and the average content of other heavy metals was from high to low as Zn > Cr > Cu > Pb > Ni > As > Cd. Compared with the value under pH > 7.5 in Soil Environmental Quality---Risk Control Standard for Soil contamination of Agricultural Land (GB 15618—2018), the average content of each heavy metal was all higher than the background value, meanwhile, Zn and Cd exceeded the standard. The geoaccumulation index indicated that Zn and Cd were moderately polluted, Cu, Pb and Cr were slightly polluted, and Ni and As were non-polluted. Thus, the potential ecological risk was moderate, in which Cd was heavier and other heavy metals were low. Cd was the most important metal in the comprehensive ecological hazard index. Organic nitrogen and organic index were clean level. TN concentration was low, but TP pollution was high. It was speculated that Cd, Cr, Cu, Pb, Zn in the sediments were mainly from industrial sources and urban traffic sources, while nutrients were mainly from urban life. Therefore, it could provide technical support for the pollution control of heavy metals and nutrients in water environment of Jinan section of Xiaoqing River.
- Xiaoqing River /
- heavy metal pollution /
- nutrients /
- risk assessment /
- source analysis

我国北方大部分区域属于干旱半干旱区，地表水较少，而地下水由于分布广泛、变化稳定、水质优良的特点，已成为当地工、农业生活生产的主要用水^[1]. 但随着农药、化肥的广泛使用、污水的大量排放，地表水与地下水水质不断恶化，城市经济发展和生态良性循环受到严重制约^[2-3]. 开展流域水化学特征及水质评价研究，对明确水质现状、揭示水循演化规律、健全水污染防治与水资源管理制度具有重要意义^[4-5].

针对流域水化学特征及水质评价，国内外学者已开展了大量研究工作. 丁启振等^[6]通过对新疆博尔塔拉河上游河谷地区不同水体进行取样分析，揭示了该区水化学的控制作用，明确了水化学组分的主要来源及水质现状. 夏璐等^[7]运用多种水化学方法，对胶东半岛沿海地区的地下水进行分析，明确了区域水化学特征，并揭示了地下水污染主要是由人类活动引起的. Srilert等^[8]通过对泰国碧差汶府与披集府交界处的地下水进行取样分析，明确了研究区不同时期的水化学类型，并基于主成分分析揭示了自然因素和人类活动对水化学的影响. Bouselsal等^[9]基于多种水化学分析方法，揭示了阿尔及利亚地区地下水的水化学成因规律及主要离子反应，并使用电导率（EC）、钠吸附比（SAR）等不同参数，对饮用水源和灌溉水源分别进行了水质评价.

在以往的研究中，众学者主要集中于泉域地下水水化学特征沿流向的演化规律研究，或不同水体的水化学特征及成因机制研究，很少涉及对流域水化学在垂向的分布特征及成因规律研究. 而在该地区，也主要集中于对三姑泉域岩溶地下水的水化学特征研究，缺乏对丹河流域水化学特征及其成因规律的针对性探究. 因此，本文以丹河流域泽州段的地表水、浅层地下水、深层地下水及泉水等4种水体类型为研究对象，基于采样实测数据，结合流域水文地质条件，旨在查明流域水化学的垂向分布特征及成因规律，明确不同水体的水质现状，为丹河流域的水源保护及生态管理提供科学依据.

1. 材料与方法（Materials and methods）

1.1 研究区概况

丹河是沁河的最大支流^[10]，流经山西、河南两省，并在河南省沁阳县汇入沁河. 丹河全长162 km，平均坡降7.6‰，流域面积为3220 km². 丹河干流上建成的两座中型水库是任庄水库和东焦河水库；支流主要有白洋泉河、巴公河、北石店河及东大河. 河道常年有水，据任庄水库观测资料，多年平均流量为1.6 m³·s⁻¹. 由于受晋城—高平断裂构造的影响，河水在中上游任庄水库段补给地下水，地下水在泽州县小会以下河段以泉的形式补给河水. 流域内岩溶裂隙发育，地下水储量丰富，是我国岩溶水系统的代表区域.

本文以丹河流域泽州段为研究区（图1），属暖温带大陆性半干旱气候区，四季分明；自南向北气温逐渐递减，年平均气温为10—11 ℃. 区内多年平均降雨量625.2 mm，汛期6—9月的降雨量占全年降雨量的68%，7—8月雨量比较集中，多以强暴雨的形式出现. 区内多年平均蒸发量为1693 mm，其中最大蒸发量为398.3 mm，集中在6月；最小蒸发量为15.6 mm，一般在12月.

图 1 研究区采样点分布图

Figure 1. Distribution of sampling sites in the study area

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1.2 水样采集及测试

2022年6月在研究区共采集了29组水样（河水12组、浅层地下水6组、深层地下水10组、泉水1组），采样点分布见图1. 取样完成后放置于棕色水样瓶加冰保存，并于48 h内送至实验室检测. pH、温度、TDS、溶解氧和电导率由哈纳（HANNA）HI9829笔式测定仪现场测定；HCO₃⁻采用盐酸滴定法检测；K⁺、Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺、F⁻、Cl⁻、SO₄²⁻采用离子色谱法检测.

1.3 研究方法

1.3.1 数据分析

利用SPSS Statistics软件分析水化学各检测指标的最大值（Max）、中值（Me）、最小值（Min）、均值（Mean）、方差（SD）及变异系数（CV），采用相关性分析、Piper三线图、Gibbs图、氯碱指数及主要阴阳离子比值等水化学方法，研究水体水化学特征及成因规律.

1.3.2 基于熵权法的模糊水质评价法

根据水质级别的确定原则，水质评价方法可分为确定性评价方法和不确定性评价方法，确定性评价方法包括单因子法、综合指数法、分级评价法等；不确定性评价方法包括模糊评价法、主成分分析法等^[11]. 但由于水质类别的一个区间范围，归属同一水质类别的不同水体，其污染状况也不全相同，尤其当指标浓度值靠近类别值的上限和下限时，确定性评价方法的评价结果会严重失真^[12]，因此，在实际应用过程中，不确定性评价方法的评价结果往往更加接近实际情况^[13]. 而模糊评价法基于隶属度理论能有效的解决模糊不清和量化困难的问题，适合将问题的定性描述转化为定量分析，相较主成分分析法更能体现不同评价因子对水质的综合影响^[14-15].

使用模糊评价法进行水质评价的过程中，关键问题是如何确定权重，这直接影响水质评价的结果^[16]. 污染加权法、专家评判法、层次分析法等都是较为常用的确定权重方法. 但污染加权法难以准确描述多个评价指标的相互联系，容易造成评价结果出现均化、失真；专家评判法和层次分析法过分依赖个人的意见，使结果受人为影响较大. 而熵权法是基于客观数学计算的一种赋权方法，既可以有效避免人为赋权的主观性，又可以考虑到不同指标的相对重要性^[17]，因此本文选用基于熵权法的模糊评价法，可以准确评价目标水体的水质状况.

（1）建立隶属函数和关系矩阵

水体的水质一般被分为5个等级，分别计算各项评价因子在不同水质等级的隶属度，再基于计算结果构建评价指标的模糊关系矩阵R^[18].

$第Ⅰ类： {x}_{i1}=\left\{\begin{array}{*{20}{c}}1&(n\le {c}_{1})\\ \dfrac{n-{c}_{1}}{{c}_{2}-{c}_{1}}&({c}_{1} \lt n \lt {c}_{2})\\ 0&(n\ge {c}_{2})\end{array}\right.$

$(1)$

$第Ⅱ类： {x}_{i2}=\left\{ \begin{array}{*{20}{c}}1&(n\le {c}_{1})\\ \dfrac{n-{c}_{1}}{{c}_{2}-{c}_{1}}&({c}_{1} \lt n \lt {c}_{2})\\ \dfrac{{c}_{3}-n}{{c}_{3}-2}&({c}_{2}\le n\le {c}_{3})\end{array}\right.$

$(2)$

$第Ⅲ类： {x}_{i3}=\left\{\begin{array}{*{20}{c}}1&n\le {c}_{2})\\ \dfrac{n-{c}_{2}}{{c}_{3}-{c}_{2}}&({c}_{2} \lt n \lt {c}_{3})\\ \dfrac{{c}_{3}-n}{{c}_{4}-{c}_{3}}&({c}_{3}\le n\le {c}_{4})\end{array}\right.$

$(3)$

$第Ⅳ类： {x}_{i4}=\left\{\begin{array}{*{20}{c}}1&n\le {c}_{3})\\ \dfrac{n-{c}_{3}}{{c}_{4}-{c}_{3}}&({c}_{3} \lt n \lt {c}_{4})\\ \dfrac{{c}_{4}-n}{{c}_{4}-{c}_{5}}&({c}_{4}\le n\le {c}_{5})\end{array}\right.$

$(4)$

$第Ⅴ类： {x}_{i5}=\left\{\begin{array}{*{20}{c}}1&(n\ge {c}_{5})\\ \dfrac{n-{c}_{4}}{{c}_{5}-{c}_{4}}&({c}_{4} \lt n \lt {c}_{5})\\ 0&(n\le {c}_{4})\end{array}\right.$

$(5)$

式中， ${x}_{i1}$ 、 ${x}_{i2}$ 、 ${x}_{i3}$ 、 ${x}_{i4}$ 、 ${x}_{i5}$ 为某一指标对应不同水质等级的隶属度；n为指标实测值； ${c}_{1}$ 、 ${c}_{2}$ 、 ${c}_{3}$ 、 ${c}_{4}$ 、 ${c}_{5}$ 该指标水质分类标准值.

（2）熵权法计算权重系

①构造判断矩阵 $\mathit{T}={\left({t}_{ij}\right)}_{m\mathrm{*}n}(i=\mathrm{1,2},\dots ,n;j=\mathrm{1,2},\dots ,m)$ . 其中m为评价对象个数，n为评价指标个数.

②对判断矩阵进行归一化处理，得到矩阵 $\mathit{B}={\left({b}_{ij}\right)}_{m\mathrm{*}n}(i=\mathrm{1,2}\dots n;j=\mathrm{1,2},\dots m)$ . 其中，数值越小水质越好的指标，其计算公式为：

${b}_{ij}=\frac{\mathrm{max}\left\{{t}_{ij}\right\}-{t}_{ij}}{\mathrm{max}\left\{{t}_{ij}\right\}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left\{{t}_{ij}\right\}}$

$(6)$

数值越大水质越好的指标，其计算公式为：

${b}_{ij}=\frac{{t}_{ij}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left\{{t}_{ij}\right\}}{\mathrm{max}\left\{{t}_{ij}\right\}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left\{{t}_{ij}\right\}}$

$(7)$

式中， ${t}_{ij}$ 为第m个评价对象的第n项指标检测值.

③指标熵（ ${H}_{i}$ ）的计算，公式如下：

${H}_{i}=-k\sum _{n=1}^{m}{f}_{ij}{\mathrm{l}\mathrm{n}f}_{ij}$

$(8)$

式中， ${f}_{ij}$ 为第m个评价对象的第n项指标检测值在所有评价对象中所占的比例. ${f}_{ij}={b}_{ij}/{\sum }_{n=1}^{m}{b}_{ij}$ ； $k=1/\mathrm{l}\mathrm{n}m$ ；当 ${f}_{ij}=0$ 时，令 ${f}_{ij}{\mathrm{l}\mathrm{n}f}_{ij}=0$

④指标熵权值（ ${w}_{i}$ ）的计算公式如下，且满足 ${\sum }_{n=1}^{n}{w}_{i}=1$ .

${w}_{i}=\frac{1-{H}_{i}}{n-\sum _{i=1}^{n}{H}_{i}}$

$(9)$

（3）确定评价等级

$\mathit{P}=\mathit{W}\times \mathit{R}$

$(10)$

式中，P为评价水体对应不同水质等级的隶属度，W为权重所构成的权重矩阵，R为模糊关系矩阵，基于计算结果，采用最大值原则进行水质等级评价.

1.3.3 基于SAR-SSP的灌溉水质评价法

研究区内第一产业以农业为主，除居民生活用水外，区内水资源主要用于农田灌溉，而灌溉水质是影响土壤肥力的主要因素，当灌溉水中可溶性盐含量较高时，容易造成土壤盐碱化. 研究区内水体阴阳离子含量丰富，由TDS检测结果可知，部分水体已经属于微咸水，有造成土壤盐碱化的风险，而钠吸附比（SAR）和钠百分比（SSP）是我国北方碱性灌溉水质的重要参数，当土壤中钠离子含量过多就会改变土壤碱化性质、破坏团粒结构，导致土壤板结、透水性及透气性变差，最终影响作物正常生长发育^[19]. 因此本文基于SAR和SSP两个重要指标，对研究区内灌溉水源进行水质评价，用以描述水体中的钠含量，衡量水体对土壤盐碱化的影响程度^[20].

$\mathrm{S}\mathrm{A}\mathrm{R}=\frac{{[\mathrm{N}\mathrm{a}}^+]}{\sqrt{\left({[\mathrm{C}\mathrm{a}}^{2+}\right]+{[\mathrm{M}\mathrm{g}}^{2+}\left]\right)/2}}$

$(11)$

$\mathrm{S}\mathrm{S}\mathrm{P}=\frac{\left({[\mathrm{N}\mathrm{a}}^+]+{[\mathrm{K}}^+]\right)\times 100}{{[\mathrm{C}\mathrm{a}}^{2+}]+{[\mathrm{M}\mathrm{g}}^{2+}]+{[\mathrm{N}\mathrm{a}}^+]+{[\mathrm{K}}^+]}$

$(12)$

式中， ${[\mathrm{N}\mathrm{a}}^{+}]$ 、 ${[\mathrm{C}\mathrm{a}}^{2+}]$ 、 ${[\mathrm{M}\mathrm{g}}^{2+}]$ 、 ${[\mathrm{K}}^{+}]$ 均为以meq·L⁻¹为单位的离子浓度.

2. 结果与讨论（Results and discussion）

2.1 水化学特征分析

2.1.1 水化学特征参数统计特征

计算研究区水化学特征参数如表1所示，不同水体pH介于7.32—8.69之间，均值为7.96，标准差介于0.19—0.21之间，说明研究区水体呈弱碱性，不同采样点之间pH差异较小，变化稳定，且不同水体pH大小表现为地表水>深层水>浅层水. 区内水体TDS介于193—1051 mg·L⁻¹之间，按照水体矿化度的分类标准，地下水、泉水及多数地表水属于淡水，但地表水仍存在少量微咸水. TDS和F⁻浓度在垂向上呈现由上至下逐渐减小的趋势.

表 1 水化学特征参数统计

Table 1. Statistics of hydrochemical characteristic parameters

水体类型Water type	统计量Wtatistics	pH	TDS	Ca²⁺	Mg²⁺	Na⁺	K⁺	Cl⁻	SO₄²⁻	HCO₃⁻	F⁻
地表水Surface water（n=12）	Max	8.69	1051.00	155.80	56.60	205.21	9.90	224.60	667.74	270.44	2.66
	Me	8.23	709.50	94.29	40.47	102.71	7.33	116.24	369.21	215.36	0.40
	Min	7.81	193.00	53.47	28.34	50.99	3.59	58.73	211.02	178.80	0.21
	Mean	8.25	645.83	98.64	40.33	119.13	6.91	129.45	378.42	216.26	0.70
	SD	0.20	234.42	23.69	9.60	46.21	1.74	58.70	124.83	23.98	0.67
	CV	0.02	0.36	0.24	0.24	0.39	0.25	0.45	0.33	0.11	0.96
浅层地下水Shallow groundwater（n=6）	Max	7.88	780.00	231.52	32.70	99.56	5.04	89.23	570.97	375.49	0.90
	Me	7.54	601.50	180.17	31.92	84.18	3.43	59.16	292.09	306.05	0.32
	Min	7.32	512.00	130.27	21.12	19.41	1.24	31.56	215.04	250.33	0.15
	Mean	7.58	621.17	180.56	29.64	69.66	3.33	61.50	338.50	310.11	0.44
	SD	0.21	87.55	34.54	4.11	30.50	1.44	20.12	118.22	46.77	0.27
	CV	0.03	0.14	0.19	0.14	0.44	0.43	0.33	0.35	0.15	0.62
深层地下水Deep groundwater（n=10）	Max	8.34	677.00	158.74	42.82	55.40	1.74	141.54	266.20	330.79	0.57
	Me	7.81	435.00	99.50	28.49	29.79	1.07	50.37	140.42	297.26	0.33
	Min	7.67	252.00	77.80	19.13	1.32	0.75	14.43	51.40	248.09	0.21
	Mean	7.86	435.00	110.49	28.98	28.18	1.17	63.12	155.17	291.01	0.33
	SD	0.19	133.01	24.73	6.44	20.83	0.30	37.17	68.09	21.21	0.11
	CV	0.02	0.31	0.22	0.22	0.74	0.25	0.59	0.44	0.07	0.32

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通过对阳离子的检测发现，Ca²⁺含量表现为浅层水>深层水>地表水，Na⁺、Mg²⁺和K⁺含量表现为地表水>浅层水>深层水，且水体中的Na⁺含量在垂向下降最为严重. 其含量关系表现为，地表水：Na⁺>Ca²⁺>Mg²⁺>K⁺；浅层水和深层水：Ca²⁺>Na⁺>Mg²⁺>K⁺. 阴离子中，HCO₃⁻表现为浅层水>深层水>地表水，SO₄²⁻和Cl⁻含量表现为地表水>浅层水>深层水；其含量关系表现为，地表水与浅层水：SO₄²⁻>HCO₃⁻>Cl⁻；深层水：HCO₃⁻>SO₄²⁻>Cl⁻.

2.1.2 水化学类型

Piper三线图是最为广泛应用于的水化学分析方法之一^[21]，根据对研究区不同水体水化学组分的检测结果，绘制Piper三线图如图2所示. 由阳离子分析可知，地表水及部分浅层水主要以Ca-Na型水为主；深层水、泉水及部分浅层水主要以Ca型水为主；由阴离子分析可知，地表水和浅层水主要以重碳酸盐和硫酸盐型水为主；深层水主要以重碳酸盐型水为主. 泉水的水化学组分与深层水高度一致，说明泉水来源于深层地下水.

图 2 研究区水化学Piper三线图

Figure 2. Piper trilinear of water chemistry in the study area

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按照舒卡夫分类法，地表水水化学类型为SO₄-Ca·Na和SO₄·HCO₃-Ca·Na；浅层水为HCO₃·SO₄-Ca·Na和SO₄·HCO₃-Ca；深层水和泉水为HCO₃-Ca和HCO₃·SO₄-Ca；整体而言，在地表水下渗的过程中，阳离子倾向于由Ca-Na型向Ca型转变，阴离子倾向于由SO₄型向HCO₃型转变.

2.2 水化学成因分析

2.2.1 相关性分析

本文基于相关性分析来描述水化学组分之间相关程度^[22]，当相关性系数越接近1时，表示两组元素间相关性越大^[23]. 不同水体水化学组分的相关性分析如表2所示，水体中TDS与除F⁻和pH外的其他7种离子具有正相关关系，其中与Ca²⁺、Na⁺、SO₄²⁻及Cl⁻相关性较高，说明这几种离子对TDS影响较大. 地表水和深层水中SO₄²⁻与Ca²⁺、Na⁺、Mg²⁺等3种离子均具有较高的相关性，说明其具有相同的离子来源，可能来源于石膏、硫酸盐岩的溶解. 地表水和浅层水中K⁺与Na⁺具有高度相关性，其相关系数大于0.9，说明其主要来源于蒸发盐岩溶解.

表 2 水体主要水化学组分相关性

Table 2. Correlation of main hydrochemical components of water body

水体类型Water type		Ca²⁺	Mg²⁺	Na⁺	K⁺	Cl⁻	SO₄²⁻	HCO₃⁻	TDS	F⁻	pH	水体类型Water type
地表水Surface water	Ca²⁺	1	−0.04	−0.42	−0.62	0.03	0.68	0.11	0.72	−0.77	0.12	浅层地下水Shallow groundwater
	Mg²⁺	0.55	1	−0.57	0.47	−0.61	0.39	−0.49	0.23	0.22	0.35
	Na⁺	0.73	0.58	1	0.91	0.81	−0.94	0.79	0.72	0.33	−0.31
	K⁺	0.74	0.71	0.94	1	−0.76	0.14	−0.80	0.53	0.49	0.38
地表水Surface water	Cl⁻	0.71	0.81	0.92	0.88	1	−0.69	0.98	0.88	−0.23	−0.52	浅层地下水Shallow groundwater
	SO₄²⁻	0.86	0.67	0.95	0.90	0.85	1	−0.64	0.71	−0.48	0.34
	HCO₃⁻	0.14	−0.50	−0.14	−0.11	−0.33	0.04	1	0.62	−0.24	−0.38
	TDS	0.63	0.09	0.73	0.59	0.64	0.76	0.16	1	−0.74	−0.58
	F⁻	0.72	0.57	0.67	0.60	0.65	0.79	−0.01	0.64	1	0.09
	pH	−0.59	−0.13	−0.37	−0.32	−0.37	−0.42	−0.02	−0.48	−0.29	1
深层地下水Deep groundwater	Ca²⁺	1
	Mg²⁺	0.80	1
	Na⁺	0.24	0.21	1
	K⁺	0.19	−0.05	0.73	1
	Cl⁻	0.76	0.59	0.68	0.56	1
	SO₄²⁻	0.88	0.75	0.66	0.45	0.67	1
	HCO₃⁻	0.48	0.25	−0.59	−0.54	0.11	0.09	1
	TDS	0.67	0.42	0.68	0.60	0.84	0.69	0.12	1
	F⁻	−0.15	0.24	−0.18	−0.29	−0.34	0.02	−0.19	−0.28	1
	pH	0.12	0.11	0.42	0.50	0.09	0.41	−0.55	−0.04	0.14	1

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2.2.2 水化学控制作用分析

Gibbs图通过TDS与Na⁺/（Na⁺+Ca²⁺）、Cl⁻/（Cl⁻+HCO₃⁻）的比值关系，判断水化学特征主要控制作用是岩石风化、大气降水还是蒸发浓缩^[24]. 如图3所示，不同水体的TDS与Na⁺/（Na⁺+Ca²⁺）、Cl⁻/（Cl⁻+HCO₃⁻）的比值主要分布于岩石风化作用控制的区域内，并远离大气降水作用控制的区域. 说明该区水化学特征主要受岩石风化用控制，区域气候干、降雨少，雨水所携带的可溶性离子极少可忽略不计^[25]. 地表水取样点分布向蒸发浓缩作用控制区域靠近，说明地表水还受到蒸发浓缩作用的影响.

图 3 研究区水体Gibbs图

Figure 3. Gibbs diagram of water body in the study area

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2.2.3 阳离子交换作用分析

氯碱指数一般用于判断研究区内水体是否存在阳离子交换作用^[26]，且当CAI-1和CAI-2的绝对值越大时，证明水体中的阳离子交换作用就越强^[27]. 如图4所示，地表水和浅层水的取样点主要位于坐标系中第三象限，说明该两类水发生正向阳离子交换作用，水体中的Ca²⁺和Mg²⁺将含水介质中的Na⁺和K⁺置换出来^[27]；而深层水和泉水的取样点主要位于第一象限，说明该两类水发生反向阳离子交换作用，水体中的Na⁺和K⁺将含水介质中的Ca²⁺和Mg²⁺置换出来^[27]，导致在地表水下渗过程中，Na⁺含量减少，Ca²⁺含量增加. 且水体阳离子交换作用强度表现为：浅层水和地表水>泉水和深层水.

图 4 研究区水体Scholler图

Figure 4. Scholler diagram of water body in the study area

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2.2.4 水化学组分来源分析

为进一步了解水化学组分的来源，可对水体的主要阴阳离子比值进行分析. 如图5绘制离子比值端元图，可以看出，硅酸盐岩区域附近取样点分布较为集中，说明研究区水化学组分主要来源为硅酸盐岩风化溶解^[28]；而地表水取样点分布靠近蒸发盐岩端元，泉水及深层水取样点分布靠近碳酸盐岩端元，说明地表水的水化学组分还来源于蒸发盐岩风化溶解，深层水及泉水的水化学组分还来源于碳酸盐岩风化溶解.

图 5 研究区水体离子比值端元图

Figure 5. End element diagram of water ion ratio in the study area

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当水体中Na⁺含量与Cl⁻含量的比值接近于1时，表示水化学组分受到蒸发盐岩溶解的影响^[29]. 如图6（a）所示，地表水及浅层水的取样点主要分布在y=x直线上方，说明Na⁺含量大于Cl⁻含量，蒸发盐岩的溶解不是水体中的Na⁺的唯一来源，Na⁺还来源于硅酸盐矿物的溶解，如钠长石. 此外，阳离子交换作用也会导致Na⁺含量增多. 深层水及泉水的取样点主要分布于y=x直线的下方，其原因主要是深层水发生反向阳离子交换作用，使得Na⁺含量小于Cl⁻含量.

图 6 水体中主要阴阳离子比值关系图(a) Na⁺, (b) Ca²⁺+Mg²⁺, (c)SO₄²⁻+Cl⁻ , (d) Ca²⁺

Figure 6. Ratio relationship of main cation and anion in water

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当水体中（Ca²⁺+Mg²⁺）含量与（HCO₃⁻+SO₄²⁻）含量的比值大于1时，表示水化学组分主要受钙镁硅酸盐岩和蒸发盐岩溶解的影响，反之则为碳酸盐岩^[7]. 如图6（b）所示，不同水体的取样点主要分布在y=x直线上方，说明研究区水化学组分主要受到钙镁硅酸盐岩和蒸发盐岩溶解的影响.

当水体中（SO₄²⁻+Cl⁻）含量与HCO₃⁻含量的比值小于1时，表示水化学组分主要受碳酸盐岩溶解的影响，反之则主要受蒸发盐岩溶解影响^[30]. 图6（c）显示，研究区内地表水、浅层水及部分深层水的取样点均分布于y=x直线上方，说明其水化学组分主要来源于蒸发盐岩溶解. 而泉水及多数深层水的取样点分布于y=x直线下方，说明其水化学组分主要受到碳酸盐岩溶解的影响.

利用Ca²⁺与Mg²⁺关系图可以判断出水体中钙、镁离子是否来源于白云石和方解石的溶解^[31]. 图6（d）显示，地表水取样点主要分布于y=x和y=2x直线之间，说明，水体中Ca²⁺与Mg²⁺同时来自于方解石和白云石的溶解. 浅层水、深层水及泉水的取样点主要位于y=2x直线上方，表明其Ca²⁺除了来源于方解石和白云石溶解外，还来来源于反向阳离子交换作用.

2.3 水质评价

2.3.1 饮用水源水质评价

由于研究区内，居民生活饮用以地下水为主，地表水主要用于灌溉，因此本文选择对浅层水、深层水及泉水进行饮用水质评价. 根据对水体的18项水质指标的检测结果可知，氨氮和硫酸盐超标最为严重，选取超标风险较高的pH、NH₃-N、NO₃-N、NO₂-N、F⁻、SO₄²⁻、TDS作为评价指标进行水质评价. 首先分别计算以上7项指标在5个水质等级的隶属度，并构建模糊关系矩阵；然后使用SPSSPRO软件计算各水质指标的权重，构造权重矩阵；最后将两矩阵相乘得到评价水体对应不同水质等级的隶属度，并按照最大隶属度的原则进行水质等级判定，结果如表3所示. 浅层水中适宜人体饮用（Ⅰ、Ⅱ类）的水样有4个，占比66.7%；不适宜人体饮用（Ⅳ、Ⅴ类）的水样有2个，占比33.3%. 深层水中适宜人体饮用（Ⅰ、Ⅱ类）的水样有9个，占比90%；基本适宜人体饮用的水样（Ⅲ类）有1个，占比10%；不存在不适宜人体饮用的水样. 总的来说，研究区水质类别以Ⅰ类和Ⅱ类为主，水质较好.

表 3 水质综合评价结果表

Table 3. Comprehensive evaluation results of water quality

水体类型Water type	取样点Water sample	Ⅰ	Ⅱ	Ⅲ	Ⅳ	Ⅴ	水质Water quality
浅层地下水Shallow ground water	B1	0.032	0.138	0.277	0.37	0.183	Ⅳ
	B2	0.047	0.105	0.253	0.406	0.189	Ⅳ
	B3	0.257	0.389	0.337	0.017	0	Ⅱ
	B4	0.437	0.262	0.294	0.007	0	Ⅰ
	B5	0.208	0.394	0.283	0.105	0.009	Ⅱ
	B6	0.252	0.285	0.321	0.125	0.017	Ⅰ
深层地下水Deep ground water	C1	0.497	0.323	0.179	0	0	Ⅰ
	C2	0.638	0.253	0.109	0	0	Ⅰ
	C3	0.246	0.536	0.218	0	0	Ⅱ
	C4	0.528	0.347	0.126	0	0	Ⅰ
	C5	0.269	0.423	0.309	0	0	Ⅱ
	C6	0.351	0.38	0.243	0.027	0	Ⅱ
	C7	0.343	0.491	0.166	0	0	Ⅱ
	C8	0.793	0.138	0.069	0	0	Ⅰ
	C9	0.275	0.352	0.372	0	0	Ⅲ
	C10	0.449	0.432	0.119	0	0	Ⅰ
泉水Spring water	S	0.47	0.32	0.178	0.032	0	Ⅰ

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绘制研究区饮用水源水质分布图，如图7所示，丹河下游水质整体好于上游，其原因主要为流域上游为平原丘陵区，人类活动明显，且村庄多沿河道分布，生活污水和农业污染对水质影响较重；而流域下游为高山区，河道从峡谷穿过，无污染源输入，因而水质较好. 在丹河上游，浅层水主要为Ⅳ类水，而深层水主要为Ⅰ类水，说明上游深层水与浅层水之间没有水力联系，深层水主要来源于侧向补给，水质不受上层污染影响；而在丹河中游，浅层水与深层水水质具有一致性，说明两水存在补给关系.

图 7 饮用水源水质分布图

Figure 7. Water quality distribution map of drinking water source

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2.3.2 灌溉水源水质评价

研究区内的地表水、浅层水、深层水及泉水均用于农业灌溉，因此对区内4种类型的水体采用基于SAR-SSP的灌溉水质评价法，评估其用于灌溉引起的土壤盐碱危害. 如图8，USSL图^[32]的全区被划分为16个子区域，左下角水质最好，右上角水质最差^[7]；Wilcox图^[32]的全区被划分为5个区域，分别为水质优秀区、良好区、可接受区、保留区及不适宜区^[33].

图 8 灌溉水质分类USSL图（a）和Wilcox图（b）

Figure 8. USSL diagram（a）and Wilcox diagram（b）of irrigation water quality classification

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以水体EC值（盐害）为横坐标，SAR值（碱害）为纵坐标，绘制灌溉水质分类USSL图，如图8（a）所示，1个地表水、4个深层水和1个泉水取样点位于C2-S1区域，其余取样点均位于C3-S1区域，表明研究区内水样碱度危害很低，但盐度危害以中、高为主，且地表水和浅层水的盐度危害风险明显高于深层水和泉水，其中盐度危害最严重的分别为A1和A2水样点，长期用于农业灌溉可能会有土壤盐害风险^[34]. 根据马贵仁等^[35]的研究发现，适当施加有机肥和生物肥可降低土壤盐害. 以水体EC值（盐害）为横坐标，SSP（碱害）为纵坐标，绘制灌溉水质分类Wilcox图，如图8（b）所示，1个地表水、4个深层水和1个泉水取样点位于水质优秀区，10个地表水、6个浅层水和6个深层水取样点位于水质良好区，只有1个地表水取样点位于水质保留区，表明研究区内绝大多数水体水质较好，可直接用于灌溉. Wilcox图中A1和A2水样点相对其他水样点水质最差，与USSL图分析结果一致，说明研究区上游的地表水不符合灌溉用水需求，应当优先采用地下水进行农田灌溉.

3. 结论（Conclusion）

通过对丹河流域泽州段地表水、地下水及泉水的水化学特征及水质研究，得出以下结论：

（1）研究区不同水体pH均呈弱碱性，且大小关系为地表水>深层水>浅层水. 水体TDS介于192—1051 mg·L⁻¹之间，绝大多数属于淡水，但地表水仍存在少量微咸水. TDS和F⁻浓度在垂向上呈现由上至下逐渐减小的趋势.

（2）地表水主要阳离子含量关系为Na⁺>Ca²⁺>Mg²⁺>K⁺；浅层水和深层水为Ca²⁺>Na⁺>Mg²⁺>K⁺. 地表水与浅层水阴离子含量关系为SO₄²⁻>HCO₃⁻>Cl⁻；深层水为HCO₃⁻>SO₄²⁻>Cl⁻. 地表水和浅层水的水化学类型主要为HCO₃·SO₄-Ca·Na；深层水和泉水主要为HCO₃·SO₄-Ca；整体而言，在地表水下渗的过程中，阳离子倾向于由Ca-Na型向Ca型转变，阴离子倾向于由SO₄型向HCO₃型转变.

（3）研究区水化学特征的主控作用为岩石风化，且地表水还受到蒸发浓缩作用的影响. 水化学组分主要来源于硅酸盐岩溶解；且还存在蒸发盐岩溶解、碳酸盐岩溶解及阳离子交换作用.

（4）研究区水质主要受到氨氮和硫酸盐超标的影响，饮用水水质评价结果显示，66.7%的浅层水、100%的深层水和泉水符合Ⅲ类水标准，适合人体饮用. 灌溉水水质评价结果显示，研究区内绝大多数地表水的水质较好，可直接用于灌溉；少量地表水的盐害风险较高，可适当施加有机肥和生物肥.

图 1 研究区域和监测点位分布图

Figure 1. Distribution of research area and monitoring sites

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图 2 各点位聚类分析树状图

Figure 2. Dendrogram of Cluster Analysis of Points

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图 3 各点位重金属 ${I}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{o}}$ 的箱体图

Figure 3. Box diagram of heavy metal ${I}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{o}}$

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图 4 各点位潜在生态风险指数及各重金属构成

Figure 4. Potential Ecological Risk Index and composition of heavy metals at each site

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图 5 各点位S_TN、S_TP和C_TOC

Figure 5. S_TN, S_TPand C_TOC at each site

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表 1 监测点位描述汇总表

Table 1. Summary of monitoring point location descriptions

采样点Sampling point	经纬度Longitude and latitude	描述Description	采样点Sampling point	经纬度Longitude and latitude	描述Description
1	N 36° 39′47.000″E 116° 49′54.000″	睦里庄（源头点）	16	N 36° 42′17.390″E 117° 02′59.226″	二环东路
2	N 36° 41′01.451″E 116° 50′52.001″	位里庄	17	N 36° 43′15.635″E 117° 04′46.464″	华山大沟入河口下游100 m处
3	N 36° 41′23.687″E 116° 52′26.551″	京福高速	18	N 36° 43′35.377″E 117° 05′00.953″	洪园闸上游50 m
4	N 36° 41′31.866″E 116° 54′17.770″	腊山河入河口下游100 m处	19	N 36° 44′03.619″E 117° 05′39.714″	大辛河入河口下游100 m处
5	N 36° 41′25.440″E 116° 56′08.250″	兴济河入河口下游100 m处	20	N 36° 45′36.472″E 117° 07′08.243″	赵王河入河口下游100 m处
6	N 36° 41′47.807″E 116° 57′51.413″	曹家圈虹吸干渠入河口下游100 m处	21	N 36° 46′30.729″E 117° 09′10.645″	龙脊河入河口下游100 m处
7	N 36° 41′42.883″E 116° 56′58.767″	北太平河入河口下游100 m处	22	N 36° 46′39.428″E 117°10′31.959″	石河入河口下游100 m处
8	N 36° 42′11.555″E 116° 59′25.358″	西工商河入河口下游100 m处	23	N 36° 48′39.387″E 117° 12′16.540″	机场路桥以东
9	N 36° 42′09.301″E 117° 00′12.431″	东工商河入河口下游100 m处	24	N 36° 48′51.156″E 117° 13′1.546″	临港污水厂排口下游100 m处
10	N 36° 42′06.205″E 117° 00′41.321″	生产路桥东南侧溢流口下游50 m	25	N 36° 49′05.874″E 117° 13′54.317″	巨野河入河口下游100 m处
11	N 36° 42′09.403″E 117° 00′57.185″	裕兴东沟下游50 m	26	N 36° 51′23.861″E 117° 15′44.303″	柴村闸
12	N 36° 42′05.031″E 117° 01′06.960″	西泺河入河口下游100 m处	27	N 36° 53′03.502″E 117° 19′08.809″	梨珩大桥
13	N 36° 42′02.383″E 117° 01′48.059″	东泺河入河口下游100 m处	28	N 36° 54′35.216″E 117° 21′37.362″	S321省道
14	N 36° 42′01.283″E 117° 02′21.974″	柳行河入河口下游100 m处	29	N 36° 56′39.950″E 117° 23′38.654″	辛丰庄（出境断面）
15	N 36° 42′08.551″E 117° 02′50.308″	全福河入河口下游100 m处

采样点Sampling point	经纬度Longitude and latitude	描述Description	采样点Sampling point	经纬度Longitude and latitude	描述Description
1	N 36° 39′47.000″E 116° 49′54.000″	睦里庄（源头点）	16	N 36° 42′17.390″E 117° 02′59.226″	二环东路
2	N 36° 41′01.451″E 116° 50′52.001″	位里庄	17	N 36° 43′15.635″E 117° 04′46.464″	华山大沟入河口下游100 m处
3	N 36° 41′23.687″E 116° 52′26.551″	京福高速	18	N 36° 43′35.377″E 117° 05′00.953″	洪园闸上游50 m
4	N 36° 41′31.866″E 116° 54′17.770″	腊山河入河口下游100 m处	19	N 36° 44′03.619″E 117° 05′39.714″	大辛河入河口下游100 m处
5	N 36° 41′25.440″E 116° 56′08.250″	兴济河入河口下游100 m处	20	N 36° 45′36.472″E 117° 07′08.243″	赵王河入河口下游100 m处
6	N 36° 41′47.807″E 116° 57′51.413″	曹家圈虹吸干渠入河口下游100 m处	21	N 36° 46′30.729″E 117° 09′10.645″	龙脊河入河口下游100 m处
7	N 36° 41′42.883″E 116° 56′58.767″	北太平河入河口下游100 m处	22	N 36° 46′39.428″E 117°10′31.959″	石河入河口下游100 m处
8	N 36° 42′11.555″E 116° 59′25.358″	西工商河入河口下游100 m处	23	N 36° 48′39.387″E 117° 12′16.540″	机场路桥以东
9	N 36° 42′09.301″E 117° 00′12.431″	东工商河入河口下游100 m处	24	N 36° 48′51.156″E 117° 13′1.546″	临港污水厂排口下游100 m处
10	N 36° 42′06.205″E 117° 00′41.321″	生产路桥东南侧溢流口下游50 m	25	N 36° 49′05.874″E 117° 13′54.317″	巨野河入河口下游100 m处
11	N 36° 42′09.403″E 117° 00′57.185″	裕兴东沟下游50 m	26	N 36° 51′23.861″E 117° 15′44.303″	柴村闸
12	N 36° 42′05.031″E 117° 01′06.960″	西泺河入河口下游100 m处	27	N 36° 53′03.502″E 117° 19′08.809″	梨珩大桥
13	N 36° 42′02.383″E 117° 01′48.059″	东泺河入河口下游100 m处	28	N 36° 54′35.216″E 117° 21′37.362″	S321省道
14	N 36° 42′01.283″E 117° 02′21.974″	柳行河入河口下游100 m处	29	N 36° 56′39.950″E 117° 23′38.654″	辛丰庄（出境断面）
15	N 36° 42′08.551″E 117° 02′50.308″	全福河入河口下游100 m处

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表 2 各重金属监测方法汇总表

Table 2. Summary of methods for monitoring heavy metals

	分析方法Analysis method	最低检出限Minimum detection limit	检测仪器Detection instrument
Cu	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.003 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
Pb	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.001 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
Zn	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.003 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
Hg	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.001 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
Ni	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.005 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
As	原子荧光法（HJ 694-2014）	0.03 μg·L^{− 1}	PF52原子荧光光度计
Cd	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.003 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
Cr	高分辨率电感耦合等离子体质谱法（HR-ICP-AES）	0.02 μg·L^{− 1}	SPECTRO ARCOS EOP
TOC	元素分析仪测定法	0.01 mg·kg^{− 1}	元素分析仪
TN	碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法	0.05 mg·kg^{− 1}	TU-19紫外可见光光度计
TP	微波消解ICP-AES法	0.01 mg·kg^{− 1}	电感耦合等离子体原子发射光谱

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表 3 地累积指数污染分级表

Table 3. ${I}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{o}}$ pollution classification table

污染程度Contamination degree	无污染No pollution	轻度污染Light pollution	偏中度污染Moderate pollution	中度污染More than moderate pollution	偏重污染Heavy pollution	重度污染More than heavy pollution	严重污染Severe pollution
级别Degree	0	1	2	3	4	5	6
${I}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{o}}$	≤0	（0，1]	（1，2]	（2，3]	（3，4]	（4，5]	>5

污染程度Contamination degree	无污染No pollution	轻度污染Light pollution	偏中度污染Moderate pollution	中度污染More than moderate pollution	偏重污染Heavy pollution	重度污染More than heavy pollution	严重污染Severe pollution
级别Degree	0	1	2	3	4	5	6
${I}_{\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{o}}$	≤0	（0，1]	（1，2]	（2，3]	（3，4]	（4，5]	>5

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表 4 沉积物中重金属背景值和毒性系数

Table 4. Background values and toxicity coefficients of heavy metals in sediments

	Cu	Pb	Zn	Hg	Ni	As	Cd	Cr
${C}_{\mathrm{n}}^{i}1$	24.0	23.6	68	0.030	29.2	10.0	0.150	72.8
${C}_{\mathrm{n}}^{i}2$	18.45	23.18	57.87	0.019	27.21	8.79	0.047	52.75
${T}_{\mathrm{r}}^{i}$	5	5	1	30	5	10	30	2

	Cu	Pb	Zn	Hg	Ni	As	Cd	Cr
${C}_{\mathrm{n}}^{i}1$	24.0	23.6	68	0.030	29.2	10.0	0.150	72.8
${C}_{\mathrm{n}}^{i}2$	18.45	23.18	57.87	0.019	27.21	8.79	0.047	52.75
${T}_{\mathrm{r}}^{i}$	5	5	1	30	5	10	30	2

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表 5 沉积物重金属污染程度和潜在生态风险指数划分标准

Table 5. Standards for classification of heavy metal pollution degree and potential ecological risk index in sediments

生态风险水平	${E}_{r}^{i}$	总生态风险水平	$\mathrm{R}\mathrm{I}$
低Light	<40	低度Light	<150
中Medium	[40,80)	中度Medium	[150,300)
较重Strong	[80,160)	重度Strong	[300,600)
重Very strong	[160,320)	严重Extremely strong	≥600
严重 Extremely strong	≥320

生态风险水平	${E}_{r}^{i}$	总生态风险水平	$\mathrm{R}\mathrm{I}$
低Light	<40	低度Light	<150
中Medium	[40,80)	中度Medium	[150,300)
较重Strong	[80,160)	重度Strong	[300,600)
重Very strong	[160,320)	严重Extremely strong	≥600
严重 Extremely strong	≥320

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表 6 沉积物有机指数与有机氮评价标准

Table 6. Sediment evaluation standards by organic index and organic nitrogen

有机指数Organic index	描述Description	等级Level	有机氮Organic nitrogen	描述Description	等级Level
<0.05	清洁 Clean	Ⅰ	<0.033	清洁 Clean	Ⅰ
[0.05，0.20)	较清洁 Comparative clean	Ⅱ	[0.033，0.066)	较清洁 Comparative clean	Ⅱ
[0.20，0.50)	尚清洁 Still clean	Ⅲ	[0.066，0.133)	尚清洁 Still clean	Ⅲ
≥0.50	有机污染 Organic pollution	Ⅳ	≥0.133	有机氮污染 Organic nitrogen pollution	Ⅳ

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表 7 各金属含量描述性统计

Table 7. Descriptive Statistics of Metal Contents

	极小值/ （mg·kg⁻¹）Minimum	极大值/ （mg·kg⁻¹）Maximum	均值/ （mg·kg⁻¹）Mean value	标准差/ （mg·kg⁻¹）Standard deviation/	变异系数/%Coefficient of variation	${C}_{\mathrm{n}}^{i}1$ /（mg·kg⁻¹）	${C}_{\mathrm{n}}^{i}2$ /（mg·kg⁻¹）	风险筛选值（pH>7.5）/ （mg·kg⁻¹）Risk screening values
As	7.15	22.15	11.10	3.41	30.69	10	8.79	25
Cd	0.09	1.31	0.62	0.25	40.58	0.15	0.047	0.6
Cr	54.60	878.17	171.61	163.00	94.98	72.8	52.75	250
Cu	20.33	116.75	62.77	24.38	38.84	24	18.45	100
Ni	21.73	41.52	31.99	4.66	14.56	29.2	27.21	190
Pb	23.84	136.32	49.06	20.96	42.72	23.6	23.18	170
Zn	91.22	701.89	314.24	137.59	43.78	68	57.87	300

	极小值/ （mg·kg⁻¹）Minimum	极大值/ （mg·kg⁻¹）Maximum	均值/ （mg·kg⁻¹）Mean value	标准差/ （mg·kg⁻¹）Standard deviation/	变异系数/%Coefficient of variation	${C}_{\mathrm{n}}^{i}1$ /（mg·kg⁻¹）	${C}_{\mathrm{n}}^{i}2$ /（mg·kg⁻¹）	风险筛选值（pH>7.5）/ （mg·kg⁻¹）Risk screening values
As	7.15	22.15	11.10	3.41	30.69	10	8.79	25
Cd	0.09	1.31	0.62	0.25	40.58	0.15	0.047	0.6
Cr	54.60	878.17	171.61	163.00	94.98	72.8	52.75	250
Cu	20.33	116.75	62.77	24.38	38.84	24	18.45	100
Ni	21.73	41.52	31.99	4.66	14.56	29.2	27.21	190
Pb	23.84	136.32	49.06	20.96	42.72	23.6	23.18	170
Zn	91.22	701.89	314.24	137.59	43.78	68	57.87	300

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表 8 3类点位各金属均值

Table 8. Mean value of each metal at three types of points

	As	Cd	Cr	Cu	Ni	Pb	Zn
A类	8.49	0.22	58.21	23.37	24.82	26.72	113.95
B类	10.50	0.67	132.40	68.65	33.08	47.31	323.77
C类	15.97	0.85	434.00	79.83	35.02	78.08	478.33

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表 9 TOC、TN、TP含量描述性统计

Table 9. Descriptive Statistics of TOC,TN,TP

	极小值/ （mg·g⁻¹）Minimum	极大值/ （mg·g⁻¹）Maximum	均值/ （mg·g⁻¹）Mean value	标准差/ （mg·g⁻¹）Standard deviation	变异系数/%Coefficient of variation
TOC	0.04	6.87	2.55	1.65	64.84
TN	0.04	0.98	0.36	0.22	61.99
TP	0.59	8.29	2.72	1.68	62.03

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表 10 Pearson相关性分析

Table 10. Pearson correlation analysis

	As	Cd	Cr	Cu	Ni	Pb	Zn	TOC	TN	TP
As	1.000	0.680**	0.785**	0.638**	0.643**	0.756**	0.551**	0.27	0.21	0.411*
Cd		1.000	0.645**	0.893**	0.696**	0.827**	0.762**	0.524**	0.459*	0.547**
Cr			1.000	0.541**	0.427*	0.880**	0.420*	0.045	-0.139	0.088
Cu				1.000	0.759**	0.759**	0.714**	0.734**	.614**	0.633**
Ni					1.000	0.521**	0.556**	0.482**	.464*	0.598**
Pb						1.000	0.609**	0.299	0.091	0.213
Zn							1.000	0.461*	0.465*	0.602**
TOC								1.000	.876**	0.686**
TN									1.000	0.869**
TP										1.000
** P<0.01, *P<0.05.

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表 11 沉积物重金属和营养物主成分分析的总方差解释

Table 11. Total variance of heavy metals and nutrients in sediments explained using principal component analysis

	初始特征值Initial eigenvalue		提取平方和载入Extract square sum load		旋转平方和载入Rotate square sum load
	合计Total	累积/%Accumulate	合计Total	累积/%Accumulate	合计Total	累积/%Accumulate
1	6.021	60.213	6.021	60.213	4.397	43.969
2	2.219	82.407	2.219	82.407	3.844	82.407
3	0.528	87.689
4	0.471	92.404
5	0.357	95.978
6	0.174	97.721
7	0.110	98.818
8	0.053	99.346
9	0.041	99.761
10	0.024	100.000

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表 12 沉积物各成分主成分分析的因子载荷矩阵

Table 12. Loadings of components in sediments based on principal component analysis

	成份矩阵Component matrix		旋转成份矩阵Rotation component matrix
	成份1Component 1	成份2Component 2	成份1Component 1	成份2Component 2
As	0.773	−0.407	0.852	0.197
Cd	0.923	−0.152	0.798	0.488
Cr	0.616	−0.729	0.943	−0.149
Cu	0.951	0.044	0.691	0.655
Ni	0.803	0.026	0.591	0.544
Pb	0.784	−0.545	0.949	0.100
Zn	0.803	0.011	0.601	0.533
TOC	0.687	0.575	0.144	0.884
TN	0.624	0.753	−0.020	0.978
TP	0.722	0.548	0.188	0.887
提取方法: 主成份。旋转法: 具有Kaiser标准化的正交旋转法。旋转在3次迭代后收敛。

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图( 5) 表( 12)

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1. 材料与方法（Materials and methods）
1.1 研究区概况
1.2 水样采集及测试
1.3 研究方法
2. 结果与讨论（Results and discussion）
2.1 水化学特征分析
2.2 水化学成因分析
2.3 水质评价
3. 结论（Conclusion）

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沉积物为水生态系统重要部分，是流域重金属和营养物的源或汇。一方面，水中重金属主要富集在沉积物中^[1]，沉积物中重金属浓度比水中的高且有明显分布规律，可指示水环境中重金属的污染程度^[2]。另一方面，当界面条件发生变化时，沉积物中的重金属会释放到水体中^[3]，成为二次污染源。此外，营养物元素也主要蓄积在沉积物种，界面特性改变可释放营养成分，影响水环境的质量^[4]。因此，研究河流沉积物的重金属和营养盐的污染状况对流域水环境管理具有重要意义。

小清河是济南市中心城唯一的排水水道，流域污染治理工作形势严峻。相关研究表明，小清河干支流河段沉积物存在不同程度的重金属累积和生态风险^[5-7]。但现有研究主要针对重点支流或某段干流重金属污染，对小清河济南段干流全段的重金属污染状况分析、评估和污染来源分析研究尚属空白；且对小清河济南段干流全段营养盐的分析讨论也是鲜有报道。

为此，本研究采样分析了小清河济南段干流29个点位表层沉积物的8种重金属以及有机碳、总氮、总磷的含量及其空间分布特征，并利用地累积指数法和生态风险评价指数法对沉积物中的重金属进行生态风险评价，解析了重金属和营养盐的来源，以期为小清河济南段水环境管理提供技术支撑。

小清河济南段表层沉积物重金属和营养盐污染现状评价与来源分析

通讯作者: Tel：15253190369，E-mail：357729507@qq.com;

Pollution assessment and source analysis of heavy metals and nutrients in surface sediments of Jinan section of Xiaoqing River

Corresponding author: DAI Jing, 357729507@qq.com ;

1. 材料与方法（Materials and methods）

1.1 研究区概况

1.2 水样采集及测试

1.3 研究方法

1.3.1 数据分析

1.3.2 基于熵权法的模糊水质评价法

1.3.3 基于SAR-SSP的灌溉水质评价法

2. 结果与讨论（Results and discussion）

2.1 水化学特征分析

2.1.1 水化学特征参数统计特征

2.1.2 水化学类型

2.2 水化学成因分析

2.2.1 相关性分析

2.2.2 水化学控制作用分析

2.2.3 阳离子交换作用分析

2.2.4 水化学组分来源分析

2.3 水质评价

2.3.1 饮用水源水质评价

2.3.2 灌溉水源水质评价

3. 结论（Conclusion）

计量

出版历程

小清河济南段表层沉积物重金属和营养盐污染现状评价与来源分析

通讯作者: Tel：15253190369，E-mail：357729507@qq.com;

English Abstract

Pollution assessment and source analysis of heavy metals and nutrients in surface sediments of Jinan section of Xiaoqing River

Corresponding author: DAI Jing, 357729507@qq.com ;

全文HTML

1.1. 研究区域概述

1.2. 样品采集和检测

1.3. 数据处理

1.4. 沉积物中重金属污染评价方法

1.4.1. 地累积指数法

1.4.2. 潜在生态风险指数法

1.5. 沉积物营养物污染评价方法

1.5.1. 有机指数和有机氮评价

1.5.2. 氮、磷污染评价

2.1. 重金属分布及评价

2.1.1. 重金属分布特征

2.1.2. 地累积指数法评价

2.1.3. 潜在生态风险评价

2.2. 营养物分布特征和污染评价

2.3. 污染物来源分析

2.3.1. 相关性分析

2.3.2. 主成分分析

目录

全文HTML

1.1. 研究区域概述

1.2. 样品采集和检测

1.3. 数据处理

1.4. 沉积物中重金属污染评价方法

1.4.1. 地累积指数法

1.4.2. 潜在生态风险指数法

1.5. 沉积物营养物污染评价方法

1.5.1. 有机指数和有机氮评价

1.5.2. 氮、磷污染评价

2.1. 重金属分布及评价

2.1.1. 重金属分布特征

2.1.2. 地累积指数法评价

2.1.3. 潜在生态风险评价

2.2. 营养物分布特征和污染评价

2.3. 污染物来源分析

2.3.1. 相关性分析

2.3.2. 主成分分析