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铬离子主要是通过铬盐生产行业及相关产业排放的废渣和废水流入环境中而引起污染. 其中的Cr(Ⅵ)具有强烈的毒性,可能造成遗传性基因缺陷,吸入可能致癌等,对环境危害极大并具有持久危险性[1]. 因此,Cr(Ⅵ)的污染治理已经引起研究者广泛关注. 对废水重金属铬污染的治理方法一般采用化学沉淀法[2]、氧化还原法[3]、离子交换法[4]和吸附法[5]等. 其中吸附法是使用较多的一种方法,而所选用的吸附剂的种类也很多,常用的有活性炭[1]、天然有机吸附剂[6]、无机吸附剂[7]和合成吸附剂[8]. 工业上最常用的吸附剂是活性氧化铝[9]、硅胶[10]、活性炭[11]和分子筛[12]. 在这种情况下,活性氧化铝因其对重金属离子的强亲和力而被认为是一种有前途的吸附剂. 一般来说,这些材料要么在其框架内提供大量官能团(如石墨烯氧化物和其他活性炭材料),要么晶格空位(如金属氧化物)可以有效去除废水中的污染物[13]. 废水中污染物富集的适宜材料应满足三个特点:(1)去除率快,对污染物的富集能力强;(2)环保、成本低;(3)结构稳定,可重复使用. 金属氧化物可以具备这些特性,各种金属氧化物由于其抗磨损的机械坚固性已被应用于废水中的污染物去除. Drisko等[14]发现,不同的大孔尺寸和形态的分层结构锆钛氧化物会极大地影响表面可进入性,从而影响扩散速率和U(Ⅵ)离子的空间容量. 为了提高材料的吸附速率和吸附容量,新的合成方法有望同时控制微/大孔特性(即孔体积和比表面积). 鉴于此,金属有机骨架(metal-organic frameworks, MOFs)合成金属氧化物为以简单、可控的方式合成定制功能材料提供了很大的可能性[15]. MOFs由与有机配体结合的金属离子簇或链组成[16],是一类具有超高比表面积和可调节孔径的新兴材料. MOFs经热煅烧后可生成孔隙均匀、比表面积高、结构有序的金属氧化物[17]. MOFs衍生的金属氧化物在电催化[18]和能量储存/转换[19]等方面都有很好的应用前景. 然而,目前废水中污染物的固定化应用还很少.
本研究针以MOFs为前驱体,在有氧条件下煅烧制备了多孔掺碳Al2O3材料,使用扫描电极(SEM)、X射线衍射仪(XRD)和孔隙度分析仪(BET)对该材料煅烧前后的表面形貌进行了表征分析,通过考察吸附剂投加量、初始浓度和共存阴离子等参数的影响分析其对水体中Cr(Ⅵ)的吸附能力,利用等温吸附模型和吸附动力学模型分析,揭示多孔掺碳Al2O3材料对水中Cr(Ⅵ)的去除提供新的途径.
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九水合硝酸铝(Al(NO3)3•9H2O)、N,N-二甲基甲酰胺(C3H7NO,DMF)、盐酸(HCl)、重铬酸钾(K2Cr2O7)、氯化钠(NaCl)和氢氧化钠(NaOH)由成都科隆化工有限公司提供;迈瑞尔有限公司生产的氨基对苯二甲酸(C8H7NO4),所有的试剂均为分析纯且没有经过纯化处理.
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a) 采用溶剂热法合成了NH2-MIL-53(Al)纳米晶体,将3.751 g九水合硝酸铝、1.81 g氨基对苯二甲酸和150 mL DMF加入到200 mL聚四氟乙烯内衬反应器中并进行搅拌,在150 ℃下反应24 h,冷却至室温,以10000 r·min−1高速离心分离得到固体产物. 将得到的固体产物在150 ℃下加入150 mL DMF活化12 h,再次高速离心分离得到黄色固体产物,用纯水反复洗涤3次,在60 ℃下真空干燥,得到黄色固体NH2-MIL-53(Al).
b) 将上述得到的NH2-MIL-53(Al)使用马弗炉在600 ℃下煅烧6 h,得到淡黄色多孔掺碳Al2O3粉末材料.
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采用扫描电子显微镜(德国的 ZEISS Sigma 300)观察材料的表面形貌. 粉末X射线衍射图(PXRD)记录在Bruker AXS D8-ADVANCE衍射仪上,使用经过滤波的CuKα辐射源,工作在40 kV和30 mA,扫描速率为5 min−1. 使用美国的Micromeritics ASAP 2460全自动快速比表面与孔隙度分析仪对材料的孔径结构进行表征.
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通过吸附平衡法测定多孔掺碳Al2O3对Cr(Ⅵ)的吸附等温线和动力学参数,取一定量的吸附剂加入到100 mL的不同浓度的重铬酸钾溶液中,振荡一定时间后过滤,通过二苯碳酰二肼分光光度法在波长540 nm处进行分光光度测定Cr(Ⅵ)的浓度. 根据式(1)计算吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附容量Qe(mg·g−1).
式中,C0 为Cr(Ⅵ)离子的初始浓度,mg·L−1;Ci 为吸附后剩余的Cr(Ⅵ)离子浓度,mg·L−1;V 为溶液体积L;m 为吸附剂的质量,g.
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从图1a中可以观察到,NH2-MIL-53(Al)表面粗糙,同时在其表面上覆盖着不规则的长矩形片状结构,其由聚集的纳米晶体组成,层叠状堆聚,煅烧后的多孔掺碳Al2O3材料(图1b)总体结构与形貌与NH2-MIL-53(Al)类似,呈层叠状堆聚,但很明显看出其表面要较煅烧前的NH2-MIL-53(Al)材料更加粗糙,覆盖表面的片状结构变成絮状结构.
通过XRD测定了制备的NH2-MIL-53(Al)和多孔掺碳Al2O3材料的化学组成和晶体结构(图2). NH2-MIL-53(Al)的XRD谱图可以看出制备样品有明显衍射峰且特征峰形尖锐,表明结晶度良好. 在2θ=8.5°时,存在(110)峰,单峰宽度对应于(211)和(220)的反射,其峰值较高,说明其晶体尺寸大. 由图可以看出,NH2-MIL-53(Al)材料的衍射峰与Qin等 [20]研究结果相吻合.
在图2可以看出,煅烧后的样品没有明显的衍射峰,表明样品以非晶形式存在,在20°和36°附近没有峰,说明不存在对应的α-Al2O3[21]. 2θ=26.3处的峰与θ-Al2O3有关,2θ=41.1°和65.2°处的板状峰是γ-Al2O3的特征[22]. 根据这些峰的位置和形状,可以得出多孔掺碳Al2O3材料由非晶态氧化铝基体中的θ-Al2O3和γ-Al2O3晶粒混合组成.
为了考察NH2-MIL-53(Al)和多孔掺碳Al2O3材料的孔道类型和孔径大小,进行了NH2-MIL-53(Al)和多孔掺碳Al2O3材料的氮气吸脱附测试,如图3a、c为NH2-MIL-53(Al)和多孔掺碳Al2O3材料的氮气吸脱附曲线,图3b、d为采用BEJ模型计算得到的材料孔径分布曲线. 图3a显示NH2-MIL-53(Al)为Ⅰ型吸附等温线,推测为微孔材料. 在图3可以看出,多孔掺碳Al2O3材料在P/P0为0.1—0.4的范围内没有二次吸收,吸附等温线可归为Ⅴ型,而在高压P/P0为0.7—0.9的范围内出现H4型迟滞回线,表明多孔掺碳Al2O3材料存在复合孔[23]. 通过孔径分布曲线可以更详细地验证. NH2-MIL-53(Al)的孔径主要分布在2 nm以前,大量微孔的存在进一步证明了其为微孔材料,而多孔掺碳Al2O3材料的孔径分布以6.36 nm为中心,主要以介孔为主. 用BET方程计算出NH2-MIL-53(Al)的比表面积(116.73 m²·g−1)要明显小于多孔掺碳Al2O3材料(180.24 m²·g−1),与预期结果一致. 基于上述结果,多孔掺碳Al2O3材料成功合成且其更高的比表面积使其成为污染物富集的高效材料之一.
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pH值是影响吸附剂的吸附效果的主要因素之一,因为pH通过影响吸附剂的表面电荷和溶液中Cr(Ⅵ)的离子形态来控制吸附剂表面的吸附能力[24],不同溶液pH条件下多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附效果的影响和材料在不同pH下的Zeta电位如图4所示. 数据分析表明,pH对BPA吸附容量有显著影响,材料在酸性条件比在碱性条件下对Cr(Ⅵ)的去除效果好,Cr(Ⅵ)在多孔掺碳Al2O3吸附剂上的最大吸附容量在pH=4左右出现,最大吸附容量为60.71 mg·g−1. pH较低时,Cr(Ⅵ)主要以HCrO4−存在[25],材料在这个范围内的Zeta电位显示其时带正电荷,促进了吸附材料与HCrO4−的静电吸引作用. 溶液pH为碱性时,主要以CrO42−形式存在[26],此时吸附材料开始去质子化,表面带负电,与CrO42−存在静电排斥作用,且OH−会与CrO42−竞争吸附剂上的吸附位点[8],因此在碱性环境下吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附能力大幅下降.
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图5显示了Cr(Ⅵ)初始浓度对多孔掺碳Al2O3吸附剂的影响. 由图5可见,随着Cr(Ⅵ)初始浓度从100 mg·L−1增加到1400 mg·L−1,Cr(Ⅵ)在多孔掺碳Al2O3吸附剂上的吸附容量也越来越高,低浓度时,Cr(Ⅵ)初始浓度的增加显著提高了平衡吸附容量(qe),这是由于与活性吸附位点接触的Cr(Ⅵ)增加所致. 当Cr(Ⅵ)初始浓度超过800 mg·L−1时,qe值仍然可以缓慢增加. 这是因为高浓度可以提供更强的驱动力,克服了传质阻力,促进了吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附[27]. 当Cr(Ⅵ)初始浓度大于1000 mg·L−1时,由于吸附位点饱和,吸附容量保持不变[28]. 从图得到的Cr(Ⅵ)的qe值为671.56 mg·g−1.
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在实际生产中,工业废水的成分非常复杂. 因此,实验还应考虑不同离子类型对吸附的影响. 在本实验中制备了0、1、5、10 mmol·L−1 SO42−、CO32−、C2O42−、CH3COO−、Cl−和Cr(Ⅵ)的混合溶液. 研究多孔掺碳Al2O3吸附剂在混合溶液中对Cr(Ⅵ)的吸附效果. 实验数据如图6所示. 在CH3COO−和Cl−介质中,Cr(Ⅵ)的吸附量增加. 当SO42−存在时,多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附能力降低. 这可能是由于SO42−和Cr(Ⅵ)氧阴离子之间具有相似的化学性质,从而导致它们的竞争吸附,降低吸附容量[29],且SO42−与吸附剂竞争溶液中的H+,生成HSO4−,从而降低吸附剂表面的正电荷.
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图7为多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(VI)的吸附容量随时间的变化,可以看出初始浓度为25、50、100 mg·L−1的Cr(Ⅵ)随时间的增加,吸附容量的变化过程都是相似的,均随时间的增加而增加,在前10 h内吸附速率很快,然后逐渐减慢,在24 h达到了吸附平衡,最大吸附容量为60.75 mg·g−1. 反应前期,多孔掺碳Al2O3吸附剂材料表面的吸附位点较多并且溶液中的Cr(Ⅵ)此时浓度最高,吸附驱动力大,因此吸附速率快. 然而随着时间的推移,多孔掺碳Al2O3吸附剂表面的吸附位点逐渐被占据并且Cr(Ⅵ)浓度逐渐降低,因此吸附驱动力减弱.
将实验数据拟合在伪一级动力学模型、伪二级动力学模型中,方程见(2)及(3).
其中,K1为伪一阶动力学模型吸附速率常数,min−1;K2为伪二阶动力学模型吸附速率常数,g·(mg·min)−1;qe为平衡时的吸附量,mg·g−1;qt为t时刻的吸附量,mg·g−1.
拟合的图像及相关参数如图8和表1所示. 由表1可知,伪二阶动力学模型的回归系数(0.9999、0.9991、0.9997)均高于伪一阶动力学模型的回归系数(0.9685、0.9282、0.9733),且在100 mg·L−1 Cr(Ⅵ)下,伪二级动力学模型的吸附容量(60.75 mg·g−1)更接近实验吸附容量值,表明伪二阶动力学模型更适合多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附过程,同时也说明了该吸附过程是化学吸附[30],且化学键取代过程可能是限制该吸附过程的主要机理.
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Langmuir和Freundlich吸附等温线是经典的等温线模型,用于解释固体中疏水化合物吸附的非线性性质,因此在本研究中使用Langmuir和Freundlich吸附模型分析多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附等温线.
Langmuir吸附等温线表明,吸附剂表面会形成均匀的单分子吸附层,能量均匀,吸附分子之间在不同位置没有相互作用[31]. Langmuir方程的非线性形式用(4)方程表示. 而Freundlich等温线是已知最早描述吸附平衡的关系式,用来描述非均相能量吸附剂表面对多层吸附的非理想可逆吸附过程,非线性形式的Freundlich等温方程如(5)所示.
式中,qm为最大吸附量,mg·g−1;b为Langmuir吸附平衡常数,L·mg−1;Kf为Freundlich吸附容量常数,mg·g−1;n为Freundlich亲和常数.
不同等温吸附模型的拟合参数如表2和图9所示. 由表2可知,使用Langmuir等温吸附模型拟合R2(0.9963—0.9901)值大于Freundlich等温吸附模型的R2(0.9912—0.9830)值,说明Langmuir等温吸附模型更适合描述多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附过程,说明该吸附是单层吸附[32]. 由Langmuir等温吸附模型拟合得到的理论最大吸附量与实际测得的吸附量接近,说明其具有可信度. 此外,Freundlich等温吸附模型拟合得到的n值可以很好的反应多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附能力,n<1,说明吸附较难;n>1,说明吸附能力较强. 本研究中的Freundlich等温吸附模型中的n(1.0503—1.2450)值均大于1,说明多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附能力较强.
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在250 mL的锥形瓶中配制100 mL水溶液,加入1 g·L−1的多孔掺碳Al2O3吸附剂和纳米氧化铝吸附剂,并用1 mol·L−1的HCl或者NaOH溶液调节pH为1和12,溶液振荡反应24 h后,使用0.22 μm滤膜分离剩下的吸附剂,取25 mL分离得到的液体于50 mL比色管中,利用铬天青s检测溶液中Al3+的析出量,其反应变化如图10所示,水样1为纯水样,水样2、4分别为多孔掺碳Al2O3在pH为1和12条件下Al3+的析出量,水样3、5分别为纳米氧化铝在pH为1和12条件下Al3+的析出量. 在酸性条件下Al3+和铬天青s反应生成蓝绿色的四元胶束,碱性条件下生成紫红色. 从图10可以明显看出,多孔掺碳Al2O3在酸碱条件下产生的絮状物要明显少于纳米氧化铝,说明多孔掺碳Al2O3在酸碱条件下的稳定性要明显优于纳米氧化铝.
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吸附剂的再生对吸附剂的实用性和可行性至关重要. 通过连续5次吸附脱吸实验,评价多孔掺碳Al2O3吸附剂的重复使用性. 将100 mg 多孔掺碳Al2O3吸附剂与100 mL Cr(Ⅵ) (100 mg·L−1)结合,振荡24 h进行吸附实验,固液分离后测定Cr(Ⅵ)浓度. 脱附液100 mL与吸附剂混合,振荡24 h得到脱附上清. 脱附液由10%的硫脲和2%的盐酸组成. 图11a为5次循环中Cr(Ⅵ)的吸附速率. 各吸附率分别为98.4%、97.6%、96.5%、95.1%和94.5%. 多孔掺碳Al2O3吸附剂在5次循环后仍具有较强的吸附势. 值得注意的是,吸附率的轻微下降可能是由于未洗Cr(Ⅵ)的积累或实验过程中不可避免的活性位点的损失. 为了确定是否将污染物完全脱附以及脱附后是否有改变吸附剂的结构,使用傅立叶变换红外光谱仪对多孔掺碳Al2O3吸附剂脱附前后的光谱进行分析,如图11b所示,脱附再生后的多孔掺碳Al2O3与原多孔掺碳Al2O3相似. 从图中可以观察到,877 cm−1的峰值代表了吸附Cr(Ⅵ)之后多孔掺碳Al2O3上的C—H伸缩振动在脱附后的多孔掺碳Al2O3上消失了,说明脱附液洗涤吸附的Cr(Ⅵ)被成功清除. 结果验证了多孔掺碳Al2O3的稳定性和可重复使用性.
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吸附Cr(Ⅵ)后的多孔掺碳Al2O3红外光谱如图11b所示,3453 cm−1处为OH 的伸缩振动,羟基与Cr(Ⅵ)结合后,νOH相对强度减弱,并发生约12 cm−1的位移,表明结合Cr(Ⅵ)后羟基的振动峰强减弱. 同样的位于615 cm−1左右处的Al—O键晶格振动的相对强度减弱,并发生约15 cm−1的位移. 红外分析结果表明,多孔掺碳Al2O3具有较高的吸附能力是由于大量羟基的存在,这些羟基能有效地与阳离子结合并形成表面复合物.
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(1)本研究将水热法合成的NH2-MIL-53(Al)作为原材料进行碳化,利用碳化开发制备出一种新型制备多孔掺碳Al2O3吸附材料,并将其用于吸附水中的Cr(Ⅵ)污染物. 根据经过XRD、SEM、BET的测试方法分析,XRD、SEM结果表明多孔掺碳Al2O3成功合成,呈低石墨化状态,晶体结构稳定;SEM则表明多孔掺碳Al2O3材料表面呈絮状结构,但其结构没有受到破坏;通过BET测试表明,多孔掺碳Al2O3的比表面积为180.24 m²·g−1,其比表面积要大于煅烧前,其孔径主要为介孔.
(2)探究了吸附过程中各因素对多孔掺碳Al2O3吸附剂吸附Cr(Ⅵ)的影响,结果表明,多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附平衡时间为48 h,平衡吸附量最大可达为671.56 mg·g−1;pH值为4时,多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(Ⅵ)的吸附容量达到最大;同时,SO42−和Cr(Ⅵ)氧阴离子之间具有相似的化学性质,因此增加SO42−会导致它们的竞争吸附,降低吸附容量在吸附剂表面竞争活性位点,抑制吸附过程.
(3)通过吸附模型结果表明,多孔掺碳Al2O3吸附剂对Cr(VI)的吸附过程与Langmuir等温线模型和伪二阶动力学模型拟合更好,说明吸附是单层的化学吸附.
以NH2-MIL-53(Al)为前驱体制备多孔掺碳Al2O3吸附剂及其对水中Cr(Ⅵ)的吸附性能
Porous carbon-doped Al2O3 derived from metal organic frameworks and its adsorption performance for Cr(Ⅵ) from water
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摘要: 铬是污染性金属元素,铬含量是水质污染控制的一项重要指标,其中Cr(Ⅵ)的毒性最大,且易被人体吸收. 本研究以水中的Cr(Ⅵ)吸附传质分离为目标,利用以铝为金属源水热法合成的铝基MOFs为前驱体,600 ℃煅烧后制备了多孔掺碳Al2O3吸附材料,利用现代分析技术对其进行微观结构表征,探究了其吸附作用能力与机制. 研究结果表明,XRD、SEM、BET等表征手段证明了NH2-MIL-53(Al)与多孔掺碳Al2O3结构的成功合成. 前驱体NH2-MIL-53(Al)和煅烧后的衍生物多孔掺碳Al2O3,在形貌上相似,且多孔掺碳Al2O3材料(180.24 m2·g−1)的比表面积要大于NH2-MIL-53(Al)(116.73 m2·g−1). 多孔掺碳Al2O3材料对Cr(Ⅵ)的平衡吸附量最大可达到671.56 mg·g−1. 吸附动力学模型拟合结果显示,多孔掺碳Al2O3材料对Cr(Ⅵ)的吸附行为与Langmuir等温线模型和伪二阶动力学模型更加拟合. 研究显示,多孔掺碳Al2O3材料可以作为除Cr材料实现对Cr(Ⅵ)的高效去除.Abstract: Chromium is a pollutant metal element, and its content is an important index of water pollution control, among which Cr(Ⅵ) is the most toxic and easily absorbed by the human body. In this study, the adsorption and mass transfer separation of Cr(Ⅵ) in water was taken as the goal, and the porous carbon-doped Al2O3 adsorption material was prepared by calcination at 600℃ using aluminum-based MOFs synthesized by hydrothermal method with aluminum as metal source. The microstructure was characterized by modern analytical technology, and the adsorption capacity and mechanism were explored. The results showed that XRD, SEM, BET and other characterization methods proved the successful synthesis of NH2-MIL-53(Al) and porous carbon-doped Al2O3 structure. The precursor NH2-MIL-53 (Al) and the calcined derivative porous carbon-doped Al2O3 are similar in morphology, and the specific surface area of porous carbon-doped Al2O3 material (180.24 m2·g−1) is larger than that of NH2-MIL-53 (Al) (116.73 m2·g−1). The maximum equilibrium adsorption capacity of Cr(Ⅵ) on porous carbon-doped Al2O3 material is 671.56 mg·g−1. The fitting results of the adsorption kinetics model show that the adsorption behavior of porous carbon doped Al2O3 material for Cr(Ⅵ) is more consistent with the Langmuir isotherm model and pseudo-second-order kinetics model. The study shows that porous carbon-doped Al2O3 material can be used as a Cr removal material to achieve effective removal of Cr(Ⅵ).
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Key words:
- MOFs derivatives /
- adsorption /
- metal Cr(Ⅵ) /
- adsorption kinetics.
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重金属作为环境重点监控污染物,其来源广、难去除、易富集,对动物和人体具有一定毒性。它广泛存在于各种环境介质中,具有持久性、致癌性、生物富集和生物放大等特点,极易对生态环境和人体健康造成不可逆损害[1-3]。水体和土壤重金属污染已引起广泛关注。进入水体的重金属大部分被悬浮物吸附[4],当悬浮物负荷量超过其搬用能力时,将沉降、蓄积于沉积物中[5]。在土壤中,重金属不断积累,当超过土壤自净能力时,将会导致土壤微生物活性、组成、结构和功能等发生改变[6]。因此,研究水体沉积物和土壤重金属含量、分布特征,进而准确评估其生态风险并探明其污染源,对污染控制与防治具有重要的理论和现实意义。
剑湖流域包含了云南省剑川县主要饮用水水源地满贤林水库、玉华水库及格美江源头。流域内设有省级湿地自然保护区,是越冬候鸟的主要栖息地,是滇西北高原最具代表性的湿地类型之一[7]。近年来,剑川县大力发展种植业,剑湖流域内分布大量农田,同时,各种工业活动(如木雕)日益频繁,导致流域污染加剧。流域内重金属通过地表河流、地下径流、壤中流等形式汇入湖泊;剑湖是流域内重金属重要的汇,但其自身环境容量小、敏感性强、稳定性差、抵抗外界干扰能力差,生态环境极其脆弱,在人为活动的强烈干扰下,湖泊功能衰减,生态环境已逐渐恶化[8],已严重影响剑川县的经济和社会发展。Cd、Cr、Cu、Zn、Pb是土壤重金属污染的主要元素[9],Cu、V、Zn、V等是人体健康必需的微量元素,其在人体中含量过多或缺乏时,会对人体健康产生威胁[10-11]。此外,剑湖周边居民生活以煤炭为主要燃料,V是煤炭燃烧产生的主要重金属污染物[12]。
本研究选取剑湖流域为研究区,通过测定流域土壤及河流与湖泊沉积物中Cd、Cr、Cu、Zn、Pb和V 等6种重金属含量,分析其空间分布特征,进行潜在生态风险评价,并探明其污染来源,为剑湖流域重金属污染防治提供基础数据和科学依据。
1. 材料与方法(Materials and methods)
1.1 研究区概况
剑湖流域(26°28′N,99°55′E)位于青藏高原与云贵高原交界处的横断山脉中段东侧,地貌类型多样,结构复杂,主要地貌类型包括山地、河谷和盆地[13]。流域属澜沧江流域漾濞江水系,有永丰河、金龙河、格美江和狮河等主要河流汇入湖中,剑湖出水口进入黑惠江后流入漾濞江,最终进入澜沧江[13]。剑湖流域总面积为883 km2,土壤类型复杂多样,共有红壤、红棕壤、紫色土、暗棕壤、黄棕壤、高山草甸土、亚棕色针叶林土、冲积土、沼泽土等多个土类。但对剑湖影响较大的为周边海拔2500 m以下汇水面内的土壤类型,主要为铁铝土、初育土、潮湿土的3个土纲,冲积土、红壤、水稻土、沼泽土的4个土类,潜育型水稻土、红壤、山地红壤、暗色冲积土、暗红壤、泥炭沼泽土的6个亚类[14]。
1.2 采样点布设与样品采集
据研究表明,对剑湖有影响的主要为海拔2500 m以下区域[14]。周边平原对剑湖影响强烈,平原区用地类型丰富,且附近居民地较多,人口密集。而剑湖流域边缘区域,人口较少且主要为林地(图1A),用地类型单一,故本研究选择剑湖周边平原为主要布点区(图1C),边缘区域为辅助布点区。
此外,依据剑湖流域综合状况,按照典型取样方式,使用ArcGIS 10.2软件,以地理空间数据云2018年3月15日ANDSAT8-OI影像为底图,在剑湖流域范围内布设72个采样点(图1B),于2018年6月完成研究区样品采集。采样点来源如表1所示。湖泊、河流使用定深泥炭钻(Eijkelkamp0423SA,荷兰)采集表层10 cm沉积物,陆地使用鹰嘴锄、不锈钢勺挖取表层10 cm土壤,每个采样点随机采集5个平行样,搅拌均匀后自然风干、研磨、过筛(100目)、备用。
表 1 采样点来源Table 1. Source of sampling points采样点来源Sources of sampling points 样点号Sampling point number 河流(湖泊及水库) 47、1、5、14、16、20、23、22、25、27、28、31、32、35、42、41、44、53、50、51、49、52、56、57、58、59、63、64、65、68、72 工业用地及养殖场 11、21、30、9、15、18、19、26、33、38、48、62、66 居民地 8、13、36、40、55、61 农地 2、6、7、12、17、24、29、37、39、43、45、54、60、67、69、71 森林 3、4、10、34、46、70 1.3 样品分析与数据处理
重金属含量分析采用微波辅助消解—电感耦合等离子体原子发射光谱法。具体步骤为:万分之一天平称取0.13–0.15 g经预处理的土样于微波消解管中,加入5 mL硝酸、5 mL盐酸、5 mL氢氟酸,置于电热板上120℃、30 min,再用微波消解仪(Multiwave PRO,Austria)消解,其温度控制程序见图2。之后再次于电热板上加热(120℃,4 h),前2 h静置,后2 h每隔0.5 h摇晃一次冲下管壁附着固体,待消解液剩余1 mL后取下消解管,转移至50 mL比色管中,用1%硝酸定容至刻度,充分混匀,过滤(0.45 µm)备用。重金属含量采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES;ICPE-9820,Japan)测定。使用Excel 2010进行数据处理分析,利用Surfer 11空间插值功能,将经纬度及重金属含量数据导入软件,绘制剑湖流域重金属(Cd、Cr、V 、Cu、Pb、Zn)含量水平空间分布图。使用SPSS23.0对重金属含量数据进行Pearson相关性分析(双侧检验)和主成分分析。
1.4 单因子污染指数和内梅罗综合污染指数法
单因子污染指数是最简单的环境质量评价方法之一,该方法是将测得重金属含量与其背景值对比,适用于单一因子污染特定区域的评价[15]。其公式为:Pi=Ci/Si,Pi为重金属元素i的单因子污染指数,Ci为样品中污染物i的实测含量(mg·kg−1),Si为污染物参比值(以云南省土壤背景值[16]为参考)(表2)。
表 2 Pi的分级标准Table 2. Grading standards of Pi污染水平Pollution level 清洁Clean 轻污染Light pollution 中污染Medium pollution 重污染Heavy pollution Pi Pi <1 1≤Pi <2 2≤Pi <3 Pi≥3 环境中多种重金属并存,内梅罗指数法既可体现单因子重金属的污染程度,亦可反映多种重金属的综合污染程度,同时还兼顾了重金属浓度的平均水平和最大值,能较全面反映沉积物/土壤的重金属总体污染特征,是目前应用较多的一种评价方法[17]。其计算公式为:
P=√(¯Pi)2+(Pimax)22 式中,P为重金属的综合污染指数,
为各金属单因子污染指数的平均值,Pimax为重金属单因子污染指数的最大值。按照P值,可将污染划分5个污染等级[17](表3)。¯Pi 表 3 内梅罗污染指数(P)及风险分级Table 3. Nemerow Pollution Index (P) and the associated risk classification内梅罗污染指数(P)Nemerow Pollution Index 等级标准Risk levels P ≤ 0.7 安全 0.7 < P ≤ 1.0 警戒 1.0 < P ≤ 2.0 轻度污染 2.0 < P ≤ 3.0 中度污染 P > 3.0 重度污染 1.5 地累积指数法
地累积指数法被广泛用于评价沉积物中重金属污染程度,后又被广泛用于土壤重金属的污染评价[18]。该方法通过利用土壤或沉积物中重金属含量与其地球化学背景值的关系,直观反映外源性重金属在区域土壤或沉积物中的富集程度[19]。通常分为 7个等级(表4),其计算公式为:
Igeo=log2(Cn1.5×Bn) 式中,Igeo为地累积指数;Cn为重金属元素n的实际含量;1.5为考虑到成岩作用引起背景值的变动而设定的常数,Bn为当地重金属元素n的背景值(选择云南省A层土壤元素算术平均值作为背景值)。
表 4 地累积指数与污染程度分级Table 4. Index of geoaccumulation and classification of pollution degreesIgeo 级数Pollution degree 污染程度Contamination level <0 0 无污染 0—1 1 轻度 1—2 2 偏中度 2—3 3 中度 3—4 4 偏重度 4—5 5 重度 5—6 6 严重 1.6 潜在生态风险评价法
由瑞典学者Hakanson提出的潜在生态风险评价法[20],可直观、便捷地评估污染元素对生态环境的潜在风险。该方法既可反映某种重金属在特定环境中的单一风险,亦可反映多种重金属的复合风险。此外,该方法以定量方式对潜在生态危害程度进行分类[21],因此应用广泛。具体计算公式[22]如下:
Cif=CiCin Eir=Tir×Cif RI=m∑i=1Eir 式中,
为单项污染系数,Ci为样品中污染物i的实测含量(mg·kg−1),Cif 为污染物的参比值,Cin 为污染物i的单项潜在生态风险指数,Eir 为污染物的毒性系数,RI为综合潜在生态风险指数。Tir 由公式可知,
和RI分级与重金属元素种类有关。Hakanson潜在生态风险依据河流底泥中PCBs(多氯联苯)、Hg、Cd、Pb、As、Cr、Cu、Zn等8种污染物确定,本研究涉及Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn 6种重金属,故根据研究的重金属元素种类将潜在生态风险评价等级进行调整[23-24]。调整后的Cd、Cr、Cu、Pb、Zn重金属毒性系数Eir 仍采用Hakanson系数取值,V使用徐争启等[25]的推荐值。使用云南省A层土壤重金属含量算术平均值作为评价计算过程的参比值[16]。重金属毒性系数和参比值见表5。Tir 表 5 重金属毒性系数及参比值Table 5. Heavy metals toxicity coefficients and reference valuesCd Cr V Cu Pb Zn 毒性系数 30 2 2 5 5 1 参比值/(mg·kg-1) 0.218 65.2 155 46.3 40.6 89.7 Eri最低值上限为参评重金属中的最大毒性系数(30),其余级别上限依次加倍;RI分级标准的最低级由各重金属毒性系数之和取10位整数(30+5+2+5+2+1≈50),其余级别上限依次加倍[26],调整后潜在生态风险评价分级标准见表6。
表 6 潜在生态风险评价分级标准Table 6. Grading standards of potential ecological risk evaluation风险程度Risk level 轻微Slight 中等Medium 强High 很强Extremely high Eir <30 30—60 60—120 >120 RI <50 50—100 100—200 >200 1.7 富集因子法
富集因子法是1974年Zoller等[27]为研究南极上空大气颗粒物中的元素是来源于地壳还是海洋而提出。通过选择满足一定条件的元素作为参比元素,样品中污染物的含量与参比元素含量的比值与背景区中二者含量比值的比率即为富集因子[28],常被用作判断污染物质来源途径,其计算公式为:
EF=Cs/RbMs/Nb 式中,EF为富集因子;Cs为样品中重金属s的实测值;Rb为样品中参比元素b的实测值;Ms为重金属元素s的背景值;Nb为参比元素b的背景值。
富集因子法一般以Al或Fe作为参比元素,因为Fe在地壳中大量存在,且稳定性好、不易迁移[29]。采用云南省A层土壤元素含量算术平均值作为评价计算过程中的背景值。其中,EF值越大,表明富集程度越高。通常情况下,EF<1.5,表明重金属富集程度没有超过自然水平;EF>1.5,表明重金属富集程度超过自然水平,人为污染成为重金属的主要来源[30]。
2. 结果与讨论(Results and discussion)
2.1 剑湖流域土壤/沉积物重金属含量及分布特征
剑湖流域重金属(Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn)含量如表7所示,各重金属含量均值表现为:Zn>V>Cr>Cu>Pb>Cd,与云南省土壤背景值[16](Zn:89.7 mg·kg−1;V:155 mg·kg−1;Cr:65.2 mg·kg−1;Cu:46.3 mg·kg−1;Pb:40.6 mg·kg−1;Cd:0.22 mg·kg−1)排序基本一致,浓度范围分别为:Cd 0.04–0.58 mg·kg−1,Cr 5.0–221 mg·kg−1,V 9.41–742 mg·kg−1,Cu 4.7–161 mg·kg−1,Pb 3.5–45.9 mg·kg−1,Zn 17.4–2152 mg·kg−1。Cd、Cr、Cu、V、Zn浓度均值均高于云南省土壤背景值(0.218、65.2、46.3、155、89.7 mg·kg−1)(表7),分别是背景值的1.02、1.25、1.02、1.05、1.40倍,说明此5种重金属在该研究区存在一定富集。
表 7 重金属含量、变异系数及云南省土壤背景值Table 7. Descriptive statistical analysis results of heavy metals元素Element 最大值/(mg·kg−1)Maximum 最小值/(mg·kg−1)Minimum 平均值/(mg·kg−1)Average 标准差/(mg·kg−1)Standard deviation 变异系数Variable coefficient 云南省土壤背景值/(mg·kg−1)Background values in Yunnan soils Cd 0.58 0.04 0.22 0.12 52% 0.22 Cr 221 5.0 81.5 45.4 56% 65.2 V 742 9.41 163 105 64% 155 Cu 161 4.7 47.1 22.6 48% 46.3 Pb 45.9 3.5 21.9 8.9 41% 40.6 Zn 2152 17.4 125 255 203% 89.7 注:云南省土壤背景值使用云南省A层土壤元素算术平均值含量[16],mg·kg−1。 变异系数反映各样点重金属浓度的平均变异程度,变异系数>50%,表明重金属浓度空间分布不均匀,可能存在点源污染,有外源物质输入贡献[31]。Cu、Pb变异系数相对较低,分别为48%和41%;Cd、Cr和V变异系数分别为52%、56%和64%,为中等变异,表明人为因素对重金属积累具有一定影响;Zn变异系数为203%,为强变异(>100%),表明Zn浓度存在显著的空间差异性,对影响的敏感度高,受某些局部污染源的影响较明显。高重金属含量及较高的变异系数通常表明重金属积累易受人为因素影响,说明该区域Zn积累受外部人为因素影响最为强烈[32]。
剑湖流域Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn水平空间分布情况如图3所示。整体上,该流域受出入湖河流分布、农业、人为活动等综合影响,其土壤Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn水平空间分布呈现不同规律。其中,Cd、Cr、V、Cu含量总体均表现为东高西低,可能与流域中部多为居民地与农地,东部为离散农地,而流域中下部有剑湖,周围各种河流较多,人为扰动大,而西部多为森林,仅少量农地,人为干扰小有关。Pb在整个流域内分布较均匀,可能与其较低的含量有关(低于云南省土壤背景值;表7)。Zn除个别点含量较高外,其他分布较均匀,在流域中下部、东北部以北、东南部以东含量较高,其他区域含量较低。
72个采样点中,Cd含量最高值为河流(27#采样点),可能源于附近汽车维修厂的汽车轮胎和润滑油,Cd是含锌添加剂的杂质成分[33],此外,刹车系统磨损也可导致Cd释放[34]。Cr、V含量最高值均出现在森林(70#采样点),一般而言,Cr、V含量主要受成土母质、土壤质地等因素影响[35-36],两种元素在该处含量高可能与区域成土母质、土壤质地等有关,具体原因有待进一步探究。Cu含量最高值出现在农地(69#采样点),可能与附近农地大量使用杀虫剂有关,研究表明杀虫剂是Cu污染的一个重要人为来源[37]。Pb含量最高值低于云南省土壤背景值,表明剑湖流域无明显Pb富集。Zn含量最高值出现在奶牛养殖场(38#采样点),Zn是动物机体必需的微量元素之一,在养殖过程中,为了让动物更好地生长繁殖,通常在饲料中加入大量Zn[38]。
2.2 剑湖流域土壤/沉积物重金属污染程度与生态风险评价
2.2.1 单因子污染指数和内梅罗综合污染指数
流域各重金属单因子污染评价结果见表8。由表可见,Zn累积效应最为显著。均值表明,除Pb为清洁程度,其余5种重金属均呈轻污染。污染程度空间分布方面,大部分样点Cr呈轻污染,Cd、V、Cu、Pb、Zn为清洁程度。Cd、V、Cu、Pb、Zn表现为清洁的样点占比为分别为54.2%、52.8%、50%、94.4%、63.9%,轻污染占比分别为40.3%、41.7%、48.6%、5.6%、19.4%;Cr表现为清洁、轻污染和中污染的占比分别为40.3%、43.1%和15.3%。此外,Cr、V、Cu均有1个样点(70#、70#、69#)达到重污染程度。Zn单因子污染指数最大值与最小值相差较大,超过120倍,这与Zn的高变异系数结果一致。Cd、Pb无重污染样点。
表 8 剑湖流域重金属单因子和综合污染指数Table 8. Single factor and comprehensive pollution index of heavy metals in Jianhu basinCd Cr V Cu Pb Zn 单因子污染指数Pi 最大值 2.68 3.39 4.80 3.48 1.14 24.0 最小值 0.19 0.07 0.06 0.10 0.09 0.19 平均值 1.02 1.25 1.05 1.02 0.54 1.40 综合污染指数P 2.03 2.55 3.47 2.56 0.89 17.0 依据公式,Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn综合污染指数分别为2.03、2.55、3.47、2.56、0.89、17.0, Cd、Cr、Cu为中度污染,V、Zn为重度污染,Pb处于警戒。剑湖是周边居民的重要生活水源地,不仅关系到居民饮水安全,亦制约该地区的经济发展和生态安全。土壤和沉积物重金属Pi均值表现为Zn>Cr>V>Cd>Cu>Pb。综上,剑湖流域Cd、Cr、V、Cu、Zn表现出不同程度污染,Pb污染处于警戒线,需引起关注。
2.2.2 地累积指数法
剑湖流域重金属地累积指数见表9,Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn地累积指数均值分别为−0.77、−0.54、−0.77、−0.72、−1.62、−0.84。参照表4中Igeo等级与重金属污染程度划分法则,Zn在一个样点地累积指数高达4,达偏重度污染,6.9%(5个样点)呈偏中度污染,12.5%(9个样点)呈轻度污染,79.2%样点均呈无污染。其次,Cr、V、Cu均有1个样点表现为偏中度污染程度,并有31.9%(23个样点)、15.3%(11个样点)、9.7%(7个样点)表现出轻度污染,其余为无污染。Cd在14个样点表现出轻度污染程度,其余样点为无污染。Pb的地累积指数均<0,表明在剑湖流域土壤、河流与湖泊无Pb污染。综上,按地累积指数均值,剑湖流域土壤和沉积物中各重金属污染等级大小顺序为Cr>Cu>V>Cd>Zn>Pb。
表 9 剑湖流域重金属地积累指数及污染等级Table 9. Accumulation index and pollution grade of heavy metals in Jianhu basinCd Cr V Cu Pb Zn Igeo值 级数 Igeo值 级数 Igeo值 级数 Igeo值 级数 Igeo值 级数 Igeo值 级数 最大值 0.84 1 1.18 2 1.68 2 1.21 2 −0.41 0 4.00 4 最小值 −2.94 0 −4.29 0 −4.63 0 −3.88 0 −4.12 0 −2.95 0 均值 −0.77 0 −0.54 0 −0.77 0 −0.72 0 −1.62 0 −0.84 0 2.2.3 潜在生态风险评价
剑湖流域重金属潜在生态风险评价结果如表10所示。结果表明,流域单项潜在生态风险指数均值顺序为:Cd>Cu>Pb>Cr>V>Zn,其值分别为:30.6、5.09、2.69、2.50、2.10、1.40。除Cd在部分采样点达到中等至强潜在生态风险外,其余5种重金属单项潜在生态风险的最大值均<30,属轻微潜在生态风险。72个采样点中Cd单项潜在生态风险>30占比高达45.8% ,其中有4个采样点(5#、27#、29#、38#)的单项潜在生态风险系数>60,呈强潜在生态风险。27#样点Cd单项潜在生态风险系数最高,与其含量结果一致(图3),可能源于附近汽车维修厂。整个流域Cd的潜在生态风险最高,这是由于Cd毒性最大,毒性系数最高。因此,剑湖流域需控制Cd污染源输入,防止其生态风险及危害加剧。其余重金属的单项潜在生态风险系数均较低,表明Cr、V、Cu、Pb、Zn流域生态环境危害较低。
表 10 剑湖流域重金属潜在生态风险评价结果Table 10. Potential ecological risk assessment results of heavy metals in Jianhu Basin重金属潜在生态风险指数( )Potential ecological risk index of heavy metalsEir 综合指数(RI)Composite index Cd Cu Cr Pb V Zn 最大值 80.3 17.4 6.78 5.66 9.58 24.0 144 最小值 5.86 0.51 0.15 0.43 0.12 0.19 7.26 平均值 30.6 5.09 2.50 2.69 2.10 1.40 44.4 贡献率a 69% 11.5% 5.6% 6.1% 4.7% 3.2% 100% 注:a单元素潜在生态风险指数值占综合生态风险指数值的百分比. 根据综合潜在生态风险指数RI值(表10),72个采样点的重金属生态风险综合指数为7.26–144(均值44.4)。其中,轻微生态风险(RI<50)点位占比65.3%(47个点位),中等生态风险(50 ≤ RI < 100)点位占比31.9%(23个点位),强生态风险(100 ≤ RI < 200)点位占比2.8%(2个点位)。6种重金属中,Cd、Cu对流域重金属综合生态风险指数的贡献率最高,占综合指数RI的平均百分比为80.4%,其中Cd的贡献率高达69%,表明Cd、Cu是剑湖流域的主要重金属污染物,具有极强的生态风险性,需引起重视。
2.3 剑湖流域土壤/沉积物重金属来源分析
2.3.1 富集因子法
由表11可知,剑湖流域Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn平均富集因子系数分别为4.03、3.85、3.12、3.45、2.36、4.84,Zn平均富集因子系数最大,Pb平均富集因子系数最小。6种重金属平均富集系数均>1.5,说明均以人为因素的富集为主,人为污染输入是主要原因,其中Zn人为影响最严重,72.2%样点富集因子系数>1.5,其次为Cd、Cr、Cu和V,占比分别为87.5%、94.4%、100%、98.6%,Pb人为富集较轻,51.4%样点富集因子系数>1.5。剑湖流域Zn在38#采样点富集因子系数最高(74.2),由2.1可知,可能与该处位于奶牛养殖场有关。同时,Zn早在20 世纪90年代就被我国列入环境优先污染物,其人为污染来源广泛。
表 11 剑湖流域富集因子系数Table 11. Enrichment factor coefficient in Jianhu basin富集因子 Enrichment factor Cd Cr V Cu Pb Zn 最大值 30.8 9.80 8.05 24.9 12.8 74.2 最小值 0.44 1.06 0.92 1.60 0.18 0.64 平均值 4.03 3.85 3.12 3.45 2.36 4.84 2.3.2 主成分分析
不同重金属的含量相关性可反映元素间的空间变化趋势,能在一定程度上反映元素的矿物来源、存在形式和污染状况等[39-40]。剑湖流域重金属含量的相关性矩阵分析结果见表12。结果表明,Cd、Cr、Cu、V等 4种元素两两间呈显著正相关,相关系数为0.427(Cd vs. Cu,P<0.01)–0.769(Cr vs. V,P<0.01),表明4种重金属具有相似来源;Pb、Zn呈显著正相关,相关系数为0.330(P<0.01),表明Pb、Zn有相似来源。
表 12 剑湖流域重金属相关性分析Table 12. Correlation analysis of heavy metals in Jianhu basinCd Cr Cu Pb Zn V Cd 1 Cr 0.615** 1 Cu 0.427** 0.548** 1 Pb 0.614** 0.242* 0.096 1 Zn 0.223 0.180 0.077 0.330** 1 V 0.472** 0.769** 0.668** 0.122 0.308** 1 注:*P<0.05,相关性显著;**P<0.01,相关性显著。 为进一步分析剑湖流域Cd、Cr、V、Cu、Pb、Zn 6种重金属的污染来源,采用主成分分析方法,过程中Bartlett球形度检验的相伴概率为0.000,小于显著性水平0.05,说明该数据适合做主成分分析[41],分析结果见表13。提取前2个主成分,可解释变量总方差的71.2%,表明这2个主成分(特征值:3.141+1.129=4.27个变量)基本可代表6个金属元素的完整信息。
表 13 剑湖流域重金属主成分分析Table 13. Principal component analysis of heavy metals in Jianhu basin因子载荷 Factor loading PC1 PC2 Cd 0.808 0.262 Cr 0.870 −0.303 Cu 0.822 −0.301 Pb 0.458 0.780 Zn 0.394 0.535 V 0.832 −0.322 特征值 3.14 1.25 累计贡献率 52.4% 73.2% 第一主成分贡献率为52.4%,特征表现为因子变量在Cd、Cr、Cu、V元素上有较高载荷,分别为0.808、0.870、0.822、0.832,表明这些元素可能具有相同来源,该结果与相关性分析结果一致(表12)。V主要来源于矿产开发和化石燃料燃烧[42],剑湖流域采石和采煤较多,尤其是金龙河上游地区,采石、采煤频繁。采煤活动和煤炭运输产生的废气废物可导致煤矿区周边土壤出现Cd、Cu等重金属积累。此外,煤矸石长期受风蚀作用向周边土壤缓慢释放重金属,导致土壤重金属积累[43]。Cd是施用农药和化肥等农业活动的标志性元素[44],剑湖流域内存在大量农田,沉积物和土壤Cd积累同时受到工业污染和农业的影响。邓红艳[45]等对Cr污染的研究表明,磷肥是Cr污染的重要来源,剑湖流域受到农业活动过程中磷肥的污染。综合来看,第一主成分主要代表化石能源和农业污染源。
第二成分贡献率为20.8%,主要表现在Zn、Pb上具有较高载荷,分别为0.535、0.780。由含量数据可知,Pb含量均值低于云南省土壤背景值(图3),且Pb污染程度和潜在生态风险均较低(表10),说明Pb为自然源,主要受背景值影响,反映自然环境的影响。Zn主要来源于生活污水[46],城市生活污水通过永丰河不断输入到剑湖,其他各入湖河流也流经大面积农村居民聚居地,汇集的生活污水通过地表或地下径流等形式流经整个流域。因此,第二主成分主要代表自然源和居民生活污染源。
3. 结论(Conclusion)
(1)剑湖流域72个采样点土壤与河流、湖泊沉积物中Cd、Cr、Cu、V和Zn含量均高于云南省土壤背景值。
(2)土壤与河流、湖泊沉积物重金属水平空间分布各异:Cd、Cr、V、Cu表现为东高西低;Pb在整个流域内分布较均匀,Zn含量表现为除个别点含量较高外其他分布较均匀。6种金属水平空间变异系数均>40%,且Zn变异系数高达200%,属强变异,其他均为中等变异。
(3)单因子污染指数和内梅罗综合污染指数表明Cd、Cr、Cu为中度污染,V、Zn为重度污染,Pb达到警戒线。
(4)地累积指数结果表明,除Pb表现为无污染外,其余5种金属均有不同程度污染。
(5)重金属潜在生态风险指数顺序为Cd>Cu>Pb>Cr>V>Zn;重金属综合潜在生态风险指数RI结果表明,剑湖流域Cd、Cu生态风险最高。
(6)富集因子法结果表明,6种重金属均以人为富集为主。
(7)主成分分析和相关性分析表明,V、Cd、Cu源于化石能源;Cd、Cr源于农业活动;Zn源于居民生活;Pb源于自然活动。
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图 3 NH2-MIL-53(Al)的氮气吸附脱附等温线图(a),孔径分布图(b);多孔掺碳Al2O3的的氮气吸附脱附等温线图(c),孔径分布图(d)
Figure 3. Nitrogen adsorption and desorption isotherm of NH2-MIL-53(Al) (a), pore size distribution of NH2-MIL-53(Al) (b); Nitrogen adsorption and desorption isotherm of Porous carbon-doped Al2O3 (c), pore size distribution of Porous carbon-doped Al2O3 (d)
表 1 多孔掺碳Al2O3吸附剂吸附Cr(VI)的动力学模型参数
Table 1. Kinetic model parameters of Cr(VI) adsorption on Porous carbon-doped Al2O3
C0/(mg·L−1) 伪一阶动力学模型Pseudo-first-order model 伪二阶动力学模型Pseudo-second-order model Qe/(mg·g−1) R2 k1/(min−1) Qe/(mg·g−1) R2 k2/ (g·(mg·min)−1) 25 24.28 0.9685 2.45×10−3 24.32 0.9999 4.09×10−2 50 44.46 0.9282 1.23×10−3 45.10 0.9991 2.18×10−2 100 59.60 0.9733 1.30×10−2 60.75 0.9997 1.61×10−2 表 2 多孔掺碳Al2O3吸附剂吸附Cr(Ⅵ)的等温吸附模型参数
Table 2. Parameters of the isotherm adsorption model for Cr(Ⅵ) adsorption on Porous carbon-doped Al2O3
温度/℃ Langmuir 模型 Freundlich 模型 Qm/(mg·g−1) R2 b/(L·mg−1) R2 Kf/(mg·g−1) n 15 122.10 0.9963 2.31×10−4 0.9912 0.7836 1.0503 25 130.02 0.9883 2.17×10−5 0.9876 0.7254 1.0221 35 133.65 0.9889 2.31×10−4 0.9830 1.1342 1.1125 45 148.39 0.9853 2.58×10−3 0.9782 2.2831 1.2636 55 157.98 0.9901 2.42×10−3 0.9830 2.2828 1.2450 -
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