基于富集因子法与MLR-APCS模型应用的农田土壤重金属人为来源定量识别研究

作者：李延雪; 张梦竹; 舒莎莎; 邹君晗; 焦伟; 周峻宇

来源：环境工程, 2022, 1-9.

• 重金属
• 人为来源
• 富集因子
• MLR-APCS模型
• 农田土壤

准确定量识别农田土壤重金属的人为污染来源对于后续实施精准防控具有重要意义。本研究通过采集典型农业区土壤样品，基于富集因子法和多元线性回归-绝对主成分得分（MLR-APCS）模型进行农田表层土壤重金属的人为来源定量识别研究。结果表明，研究区农田表层土壤中Pb、Cu、Zn、Cr、Ni五种重金属均受到了不同程度的人为污染影响，其平均含量相比当地背景土壤分别提高了112.37%、71.21%、59.38%、69.67%、64.54%。各重金属富集因子大小依次为Pb＞Cu＞Cr＞Ni＞Zn。其中，Pb总体已达到中等富集水平，来自人为污染源的含量百分比超过50%。基于人为源重金属含量，大气沉降和有机肥施用被识别为该研究区的两种主要人为重金属污染来源。MLR-APCS模拟进一步表明，大气沉降对Pb、Cr、Ni三种重金属的污染贡献率分别为42.41%、37.58%、37.26%，而有机肥施用对Cu、Zn的污染贡献率分别为41.67%和39.39%。总体上，本研究提供了一种可靠的农田土壤重金属人为来源定量识别方法，可推广应用于其它相似区域。

• 单位
  临沂大学; 湖南省土壤肥料研究所