摘要：通過主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）和正定矩陣因子分析（Positive Matrix Factorization，PMF）模型，研究城市土壤中重金屬的空間分布及其污染源。相較于背景值，大部分元素的平均含量偏高。通過PCA識別出人為活動和自然母質(zhì)為兩個主要污染源，通過PMF進一步細化為交通活動、工業(yè)活動和自然來源3個污染因子。健康風(fēng)險評估表明，雖然兒童面臨更高的致癌風(fēng)險，但是所有評估的重金屬致癌風(fēng)險均未超過可接受水平，表明該地區(qū)土壤中的重金屬對公眾的致癌風(fēng)險是可接受的。

關(guān)鍵詞：土壤重金屬污染；健康風(fēng)險評價；城市土壤

中圖分類號：X53 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2024）08-0-03

DOI：10.3969/j.issn.1008-9500.2024.08.043

Spatial Distribution and Health Assessment of Heavy Metals in Urban Soil Based on PCA-PMF Model

YAO Yuanting， LIU Mingling

（Yunnan Chenqing Environmental Monitoring Co.， Ltd.， Kunming 650301， China）

Abstract： By using Principal Component Analysis （PCA） and Positive Matrix Factorization （PMF） models， the spatial distribution and pollution sources of heavy metals in urban soils were studied. Compared to the background values， the average content of most elements is relatively high. Through PCA， human activities and natural parent materials were identified as the two main sources of pollution， which were further refined into three pollution factors： transportation activities， industrial activities， and natural sources through PMF. The health risk assessment shows that although children face a higher risk of cancer， all assessed heavy metal cancer risks have not exceeded acceptable levels， indicating that the carcinogenic risk of heavy metals in the soil of the region to the public is acceptable.

Keywords： soil heavy metal pollution; health risk assessment; urban soil

土壤重金屬的積累不僅影響土壤質(zhì)量和作物安全，還可能通過食物鏈危害人類健康。傳統(tǒng)方法往往難以準確表征空間污染模式，限制了有效污染源識別和風(fēng)險管理。主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種統(tǒng)計方法，用于降維和數(shù)據(jù)可視化，能夠從大量變量中提取主要信息。正定矩陣因子分析（Positive Matrix Factorization，PMF）是一種多變量分析技術(shù)，用于識別數(shù)據(jù)中的潛在因子并估計它們的分數(shù)。將這兩種模型結(jié)合起來，可以有效地分析城市土壤中重金屬的空間分布模式，識別潛在的污染源，并對土壤污染進行評估。

1 研究內(nèi)容及研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

研究區(qū)域氣候溫和，年溫差較小，日溫差較大。云南省主要的有色金屬礦產(chǎn)有鋁、鋅、錫、銅及鎳等，黑色金屬礦產(chǎn)有鐵、錳、鈦、鉻及釩等。

1.2 樣品采集

研究區(qū)域劃分為1.5 km×1.5 km的網(wǎng)格單元，并在網(wǎng)格內(nèi)設(shè)置采樣點，所有采樣點均通過全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）進行定位。最終共采集64個表層土壤樣本，樣本深度為0～20 cm。在每個采樣點中心的10 m×10 m的正方形區(qū)域內(nèi)，選取對角線的中點作為主要采樣點，然后在對角線上選擇4個與中心點等距的點作為輔助采樣點[1]。

1.3 樣品分析

去除土壤樣品中的雜質(zhì)，經(jīng)過篩分后用研磨機打磨處理，獲得土壤粉末。準確稱取0.5 g土壤放入聚四氟乙烯燒杯，加入3 mL濃硝酸、1 mL濃鹽酸和氫氟酸試劑進行預(yù)消解。然后，在180 ℃的恒溫條件下消解處理3 h。消解完成后，將樣品置于電熱板上趕酸，直至體積變?yōu)? mL。使用0.5%的硝酸溶液將消解液稀釋至100 mL并搖勻。通過0.45 μm的微孔濾膜抽濾，得到澄清的待測液，每個樣品設(shè)置3份平行樣，以減少誤差。

1.4 研究方法

1.4.1 主成分分析

PCA是一種用于數(shù)據(jù)降維和特征提取的技術(shù)，通過提取原始數(shù)據(jù)集中的主要成分簡化數(shù)據(jù)，同時保留數(shù)據(jù)的主要信息[2]。主成分分析法的計算公式為

（1）

式中：aik為成分7在第i個元素的載荷因子；ckj為j樣本在k成分的得分；p為數(shù)據(jù)的維度。

1.4.2 PMF模型

PMF為多變量分析方法，使用加權(quán)最小二乘法進行迭代計算，以分解樣本數(shù)據(jù)矩陣xij為兩個因子矩陣gik和fkj，以及殘差矩陣eij[3]。xij的計算公式為

（2）

PMF模型通過反復(fù)計算實現(xiàn)原始矩陣的最優(yōu)解，該最優(yōu)解通過最小化目標函數(shù)Q實現(xiàn)，計算公式為

（3）

（4）

式中：n為元素的總數(shù)量；m為樣本總數(shù)量；uij為不確定度；σj為相對標準偏差；M為元素檢出限。

2 結(jié)果與分析

2.1 重金屬描述性分析

如表1所示，相較于背景值，大部分元素的平均含量偏高。在樣本點中，65.57%的Zn含量和61.47%的As含量超過背景值，而Cu和Hg元素有57.37%的樣本點含量超標。由于受到顯著的外源影響，As的變異系數(shù)最大，其次為Cu，Ti的變異系數(shù)最小。

2.2 重金屬污染水平

不同元素的富集因子和地質(zhì)積累指數(shù)如圖1、圖2所示。通過計算富集因子和地質(zhì)累積指數(shù)，所有元素的富集因子為1～3，表明整體存在富集現(xiàn)象。其中，As、Zn、Cu和Pb的富集因子較高，可能受到人為活動的顯著影響。根據(jù)所有元素的地質(zhì)積累指數(shù)，結(jié)合相關(guān)標準判斷為無污染。

2.3 土壤重金屬來源分析

2.3.1 PCA分析

如表2所示，對于主成分1（PCA1），As、Cu、Hg、Pb及Zn的正載荷高，表明元素間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。各元素的富集因子大于1.3，說明明顯受外界污染。主成分2（PCA2）的正載荷主要與Co、Cr、Ni及Ti元素相關(guān)，這些元素的大部分采樣點未受到明顯污染。這些元素的受外界污染程度較小，因此PCA2主要為自然母質(zhì)污染。

2.3.2 PMF分析

9種元素在3個因子中的含量如表3所示，9種元素對3個因子的貢獻率如表4所示。

從表4可以看出，因子1的歸一化占比為43.82%，貢獻率最大的元素是Hg、Pb和Zn，交通活動為主要污染源。因子2的歸一化占比為19.56%，As的富集因子在所有元素中最高，表明其在該區(qū)域顯著富集并受人為活動影響。因子3的歸一化占比為36.61%，元素的地質(zhì)積累指數(shù)小于0，表明未受明顯污染。

2.4 健康風(fēng)險評價

非致癌風(fēng)險主要通過攝入途徑產(chǎn)生，兒童面臨的風(fēng)險顯著高于成人，特別是Cr、Pb、Ni、Cd、Cu及Zn。Ni的致癌風(fēng)險最高，其次是Cr、Cd及Pb。雖然兒童面臨更高的致癌風(fēng)險，但是所有評估的重金屬致癌風(fēng)險均未超過可接受水平，即1×10-6，表明該地區(qū)土壤中的重金屬對公眾的致癌風(fēng)險是可接受的。

3 結(jié)論

土壤中As、Hg、Cu、Pb和Zn等重金屬的濃度普遍偏高，與工業(yè)活動、礦產(chǎn)開發(fā)和交通密切相關(guān)，表明人為活動是主要影響因素。部分區(qū)域元素富集，存在潛在污染源。PCA和PMF分析表明污染源的多樣性，而Cr、Pb、Ni、Cd、Cu和Zn對兒童尤其構(gòu)成較高風(fēng)險，需關(guān)注Ni、Cr、Cd和Pb的致癌風(fēng)險。

參考文獻

1 張錦明，張建澤，王洲瑜，等.基于PMF模型的吉木薩爾縣土壤重金屬空間分布特征與來源解析[J].新疆大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2024（3）：354-363.

2 劉 安，于聰靈，王立平，等.河北省典型鉛鋅礦區(qū)重金屬來源解析及生態(tài)風(fēng)險評價[J].地質(zhì)科技通報，2024（2）：307-317.

3 李雨晨，鄭劉根，陳 星，等.基于PMF模型的礦區(qū)土壤重金屬來源解析[J].環(huán)境監(jiān)測管理與技術(shù)，2024（1）：17-22.