CN111080097A - 农业面源和重金属污染风险综合评估方法 - Google Patents
农业面源和重金属污染风险综合评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111080097A CN111080097A CN201911221998.7A CN201911221998A CN111080097A CN 111080097 A CN111080097 A CN 111080097A CN 201911221998 A CN201911221998 A CN 201911221998A CN 111080097 A CN111080097 A CN 111080097A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- soil
- equal
- less
- pollution
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 82
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000003900 soil pollution Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 claims abstract description 17
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 claims abstract description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 15
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 14
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 13
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 13
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 13
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 claims description 10
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 9
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 8
- 241000209140 Triticum Species 0.000 claims description 8
- 235000021307 Triticum Nutrition 0.000 claims description 8
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims description 8
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims description 8
- 229910052793 cadmium Inorganic materials 0.000 claims description 7
- BDOSMKKIYDKNTQ-UHFFFAOYSA-N cadmium atom Chemical compound [Cd] BDOSMKKIYDKNTQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229930002868 chlorophyll a Natural products 0.000 claims description 7
- ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M chlorophyll a Chemical compound C1([C@@H](C(=O)OC)C(=O)C2=C3C)=C2N2C3=CC(C(CC)=C3C)=[N+]4C3=CC3=C(C=C)C(C)=C5N3[Mg-2]42[N+]2=C1[C@@H](CCC(=O)OC\C=C(/C)CCC[C@H](C)CCC[C@H](C)CCCC(C)C)[C@H](C)C2=C5 ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M 0.000 claims description 7
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 claims description 7
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims description 7
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 235000003715 nutritional status Nutrition 0.000 claims description 7
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052785 arsenic Inorganic materials 0.000 claims description 6
- RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N arsenic atom Chemical compound [As] RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052804 chromium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 239000011651 chromium Substances 0.000 claims description 6
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 claims description 5
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N Zinc Chemical compound [Zn] HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000010949 copper Substances 0.000 claims description 4
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000011701 zinc Substances 0.000 claims description 4
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 7
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 3
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 8
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 238000012851 eutrophication Methods 0.000 description 5
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 5
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 description 5
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 3
- 231100000584 environmental toxicity Toxicity 0.000 description 3
- 230000012010 growth Effects 0.000 description 3
- 239000003802 soil pollutant Substances 0.000 description 3
- 238000002798 spectrophotometry method Methods 0.000 description 3
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000007705 chemical test Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000007873 sieving Methods 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 2
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 102000004190 Enzymes Human genes 0.000 description 1
- 108090000790 Enzymes Proteins 0.000 description 1
- 239000004677 Nylon Substances 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 235000019804 chlorophyll Nutrition 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000029087 digestion Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004459 forage Substances 0.000 description 1
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 1
- 231100001240 inorganic pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 1
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- MEFBJEMVZONFCJ-UHFFFAOYSA-N molybdate Chemical compound [O-][Mo]([O-])(=O)=O MEFBJEMVZONFCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 229920001778 nylon Polymers 0.000 description 1
- USHAGKDGDHPEEY-UHFFFAOYSA-L potassium persulfate Chemical compound [K+].[K+].[O-]S(=O)(=O)OOS([O-])(=O)=O USHAGKDGDHPEEY-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000010865 sewage Substances 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
Abstract
本发明提供一种农业面源和重金属污染风险综合评估方法,所述方法包括根据以下I~IV共4个指标对农业面源和重金属污染风险进行评级,指标I~IV分别为:土壤污染指数Pi、农产品污染指数Ei、生态毒害指数Ti和面源污染指数Si。本发明提供的污染风险综合评价方法适用于农用地农业面源和重金属污染的风险评估、分类和分级。在现行农田系统污染风险评估方法的基础上,提出了一套新的综合考量土壤、农产品、生态受体及面源污染等方面的综合评估方法,在一定程度上提升了农田系统面源和重金属污染风险评估的整体性、综合性、准确性和可靠性,对整个农田系统污染预警、防治和管理有实质性的指导作用。
Description
技术领域
本发明属于农业及环境科学技术领域,具体地说,涉及一种农业面源和重金属污染风险综合评估方法。
背景技术
近年来,农业面源和重金属污染问题已成为我国广泛关注的重大生态环境问题,也是全球农业与环境科学的研究热点。对现代农业和社会经济的可持续发展、农业生态环境安全和农产品质量安全构成了严重威胁。为夯实我国质量管理和风险防范的科学基础,亟待提出污染风险评估与分级分类的新方法,为环境管理提供支撑。
发明内容
本发明的目的是提供一种农业面源和重金属污染风险综合评估方法。
为了实现本发明目的,本发明提供一种农业面源和重金属污染风险综合评估方法,所述方法包括根据以下I~IV共4个指标对农业面源和重金属污染生态风险进行评级,指标I~IV分别为:土壤污染指数Pi、农产品污染指数Ei、生态毒害指数Ti和面源污染指数Si。
具体评级标准如下:
具体定性评级标准如下:
①无风险:Pi≤Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,Si≤1;
②低风险:
Pi≤1,1<Ei≤2,Ti≤0.15,Si≤1;或
Pi≤1,Ei≤1,0.15<Ti≤0.5,Si≤1;或
Pi≤Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,1<Si≤1.4;
③中风险:
Pi≤Gi,Ei≤1,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Pi≤Gi,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,Si≤1;或
Pi≤Gi,1<Ei≤2,Ti≤0.15,1<Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,Si≤1.4;或
Pi≤1,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4
④高风险:
Pi>1,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei>2,Ti≤0.5,Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei≤2,Ti>0.5,Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤1,Ti≤0.5;或
Pi>Gi,Ti≤0.15,Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤2,Si≤1;
⑤极高风险:
Pi>Gi,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Ei>2,Ti>0.5;或
Ei>2,Si>1.4;或
Ti>0.5,Si>1.4;
其中,
指标I:土壤污染指数P的计算公式为:
P=MAX(Pi)
式中:P—土壤中多项污染物的污染指数;
Pi—土壤中污染物i的单因子污染指数;
Pi的计算公式为:
Ci—土壤中污染物i的含量;
Si—土壤污染物i的评价标准,即《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》GB15618-2018中规定的土壤污染风险筛选值。
指标II:农产品污染指数Ei的计算公式为:
式中:Ei—农产品中重金属i的单因子指数;
Ai—农产品中重金属i的浓度;
Soi—农产品中重金属i的限量标准值。
指标III:生态毒害指数Ti的计算公式为:
Ti=1-Bi/Bs
式中:Ti—土壤重金属的生态毒害指数;
Bi—污染土壤条件下小麦根长或土壤农作物产量;
Bs—标准人工土小麦根长或周边区域未污染土壤农作物产量。
指标IV:面源污染指数Si的计算公式为:
Si=TLI(∑)/50
式中:Si—面源污染生态风险指数;
TLI(Σ)—综合营养状态指数;
50—达到富营养状态的TLI(Σ)最小值。
前述的方法,对于指标I,测试的内容包括:农用地土壤中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬、总铜、总镍、总锌的含量。
所述土壤风险筛选值和土壤风险管制值的参考标准以及土壤中污染物含量的测定方法参见GB15618-2018。
对于指标II,测试的内容包括:农产品中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬的浓度。
农产品中重金属限量标准以及农产品中重金属浓度的测定方法参见GB2762-2017。
对于指标III,测试的内容包括:农产品产量增减率或根伸长抑制率。
测定方法为:农产品产量增减率计算公式:Ti=1-Bi/Bs。其中,Ti为农作物的减产程度或根伸长抑制程度;Bs为农作物在无污染土壤上正常生长产量(t/hm2)或指示生物小麦的根长(cm);Bi为农作物在污染土壤上生长的产量(t/hm2)或指示生物小麦的根长(cm)。产量按照常规方法称重测定,根伸长测试方法参考陆生植物生长试验(化学品测试方法-生态系统效应,方法208)。
对于指标IV,测试的内容包括:水体中叶绿素a含量、总磷含量、总氮含量、透明度、高锰酸盐指数共五项参数。
测定方法为:叶绿素a含量采用分光光度法测定(HJ897-2017);高锰酸盐指数测定按照(GB11892-89);总磷含量采用钼酸氨分光光度法(GB 11893-89);总氮含量采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法(GB 11894-89);透明度采用塞氏盘法测定。
借由上述技术方案,本发明至少具有下列优点及有益效果:
本发明提供的污染风险综合评价方法适用于农用地农业面源和重金属污染的风险评价、风险分类和分级。与现有技术相比,本发明提出的评价方法指标更为全面,包括土壤、农产品、生态受体及面源污染等,在一定程度上提升了农田系统面源和重金属污染风险评估的整体性和综合性;其次,评价结果更为准确和可靠。本发明通过对单项指标评价进行优化和更新,如土壤评价参照最新国家污染风险管控标准,提出了风险管制系数概念,更为实用的评价土壤重金属的污染程度,生态毒性指数与面源污染指数也综合考虑了各项相关指标,单项评价结果更为可靠。综合评价结果通过各单项指标的大小,进一步综合指示农业面源和重金属污染总体风险,对整个农田系统污染预警、防治和管理有实质性的指导作用。
附图说明
图1为本发明实施例1中农业面源和重金属污染生态风险综合评价技术流程图。
具体实施方式
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段,所用原料均为市售商品。
本发明中涉及的术语:
农田土壤:用于种植各种粮食作物、蔬菜、水果、纤维和糖料作物、油料作物及农区森林、花卉、药材、草料等作物的农业用地土壤。
土壤环境:地球环境由岩石圈、水圈、土壤圈、生物圈和大气圈构成,土壤位于该系统的中心,既是各圈层相互作用的产物,又是各圈层物质循环与能量交换的枢纽。受自然和人为作用,内在或外显的土壤状况称之为土壤环境。
土壤污染风险筛查:指以土壤污染物总量对照农用地土壤污染风险筛选值,初步筛查土壤污染的环境风险。
土壤污染风险管制系数:指《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》GB15618-2018中规定的土壤污染风险管制值与筛选值的比值。
农产品超标程度评价:以某种食用农产品中污染物含量对照食品安全国家标准,评判食用农产品超标程度。
面源污染:在农业生产活动中,氮和磷等营养物质以有机或无机污染物的形式,通过地表径流和农田渗漏形成的水环境污染以及其他形式的污染。
实施例1农业面源和重金属污染生态风险综合评价方法
农业面源和重金属污染生态风险综合评价技术流程见图1。首先,需明确评价对象和范围,主要为可能存在农业面源和重金属污染的区域。通过搜集基础资料,包括土壤重金属含量数据、土壤pH、农产品重金属含量数据、本区域及周边未污染区农产品产量数据、水体透明度、中叶绿素a含量、总磷含量、总氮含量、高锰酸盐指数。如以上数据缺失,则需采集样品进行测试分析。数据完整之后,分别计算土壤污染指数Pi、农产品污染指数Ei、生态毒害指数Ti及面源污染指数Si,最终按照表13的结果对风险进行分级。
农业面源和重金属污染生态风险综合评价指标包括:土壤重金属含量(土壤污染指数Pi)、农产品重金属含量(农产品污染指数Ei)、农作物产量(生态毒害指数Ti)以及水体面源污染物含量(面源污染指数Si)。所需获取的测试内容包括:农用地土壤中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬、总铜、总镍、总锌含量;农产品中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬的浓度;农产品产量增减率、根伸长抑制率;水体检测指标包括叶绿素a、总磷、总氮、透明度、高锰酸盐指数共五项参数。
1、土壤污染指数
土壤指数用Pi表示。对某一点位,若仅存在一项污染物,采用单因子污染指数法。
计算公式为:
式中:
Pi—土壤中污染物i的单因子污染指数;
Ci—土壤中污染物i的含量;
Si—土壤污染物i的评价标准,即《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》GB15618-2018中规定的土壤污染风险筛选值。
对某一点位,若存在多项污染物,分别采用单因子污染指数法计算后,取单因子污染指数中最大值。公式如下:
P=MAX(Pi)
式中:P—土壤中多项污染物的污染指数;
Pi—土壤中污染物i的单因子污染指数。
农用地土壤8种重金属污染风险筛选值见表1,农用地土壤5种重金属污染风险管制值见表2,农用地土壤重金属污染风险管制系数见表3,农用地土壤安全水平分级见表4。
表1农用地土壤8种重金属污染风险筛选值
表2农用地土壤5种重金属污染风险管制值
表3农用地土壤重金属污染风险管制系数
表4农用地土壤安全水平分级
土壤污染指数 | 风险等级 |
P<sub>i</sub>≤1 | 无 |
1<P<sub>i</sub>≤Gi | 中低风险 |
P<sub>i</sub>>Gi | 高风险 |
上述土壤风险筛选值和土壤风险管制值的参考标准以及土壤中污染物含量的测定方法可参见GB15618-2018。
2、农产品污染指数
农产品污染指数用Ei表示。计算公式为:
式中:Ei—协同监测的农产品中重金属i的单因子指数;
Ai—协同监测的农产品中重金属i的实测浓度;
Soi—农产品中重金属i的限量标准值;农产品评估依据参考我国现行有效的《食品中污染物限量》(GB2762-2017)中重金属限量标准(表5)。
农产品安全水平分级标准见表6。
表5农产品中重金属限量标准值(mg/kg)
表6农产品安全水平分级
农产品污染指数 | 风险等级 |
E<sub>i</sub>≤1 | 无 |
1<E<sub>i</sub>≤2 | 中低风险 |
E<sub>i</sub>>2 | 高风险 |
农产品中重金属限量标准以及农产品中重金属浓度的测定方法可参见GB2762-2017。
3、生态毒害指数
生态毒害指数用Ti表示。主要针对土壤中污染物的综合效应,采用根伸长抑制评估或产量评估法,根据不同污染程度土壤的产量(根伸长)抑制效应试验。抑制率小于15%为无风险,大于15%小于50%为中低风险,大于50%为高风险(表7)。
农产品产量增减率、根伸长抑制率的具体测定方法为:农产品产量增减率计算公式:Ti=1-Bi/Bs。其中,Ti为农作物的减产程度或根伸长抑制程度;Bs为农作物在无污染土壤上正常生长产量(t/hm2)或指示生物小麦的根长(cm);Bi为农作物在污染土壤上生长的产量(t/hm2)或指示生物小麦的根长(cm)。产量按照常规方法称重测定,根伸长测试方法参考陆生植物生长试验(化学品测试方法-生态系统效应,方法208)。
表7生态安全水平分级
生态毒害指数 | 风险等级 |
T<sub>i</sub>≤0.15 | 无 |
0.15<T<sub>i</sub>≤0.5 | 中低风险 |
T<sub>i</sub>>0.5 | 高风险 |
4、面源污染指数
面源污染指数用Si表示。主要根据中国环境监测总站制定的湖泊(水库)富营养化评价方法及分级技术规定,选取叶绿素a(Chlorophyll a,Chla)、总磷(Total Phosphorus,TP)、总氮(Total Nitrogen,TN)、透明度(Secchi Depth,SD)、高锰酸盐指数(CODMn)共五项参数综合计算面源污染指数Si。
综合营养状态指数法计算公式为:
式中,TLI(Σ)为综合营养状态指数;TLI(j)为第j种参数的营养状态指数;Wj为第j种参数的营养状态指数的相关权重。
以Chla作为基准参数,第j种参数归一化的相关权重计算公式为:
式中,rij为第j种参数与基准参数Chla的相关系数;m为评价参数的个数。中国湖泊的Chla与其他参数之间的相关关系rij、rij 2如表8所示。
表8中国湖泊(水库)部分参数与Chla的相关关系rij、rij 2值
参数 | Chla | TP | TN | SD | COD<sub>Mn</sub> |
r<sub>ij</sub> | 1 | 0.84 | 0.82 | -0.83 | 0.83 |
r<sub>ij</sub> | 1 | 0.7056 | 0.6724 | 0.6889 | 0.6889 |
营养状态指数计算公式:
TLI(Chla)=10(2.5+1.086lnChla)
TLI(TP)=10(9.463+1.624lnTP)
TLI(TN)=10(5.453+1.649lnTN)
TLI(SD)=10(5.118+1.94lnSD)
TLI(CODMn)=10(0.109+2.66lnCODMn)
营养状态分级标准见表9。
表9营养状态分级
富营养状态指数 | 级别 |
TLI(Σ)<30 | 贫营养 |
30≤TLI(Σ)≤50 | 中营养 |
TLI(Σ)>50 | 富营养 |
50<TLI(Σ)≤60 | 轻度富营养 |
60<TLI(Σ)≤70 | 中度富营养 |
TLI(Σ)>70 | 重度富营养 |
以富营养状态指数的最小值为基准值,进行生态风险指数的计算,公式如下:
Si=TLI(∑)/50
式中,Si为面源污染生态风险指数;TLI(Σ)为综合营养状态指数;50为达到富营养状态的TLI(Σ)最小值。
面源污染分级标准见表10。
表10面源污染分级
面源风险指数 | 风险等级 |
S<sub>i</sub>≤1 | 无风险 |
1<S<sub>i</sub>≤1.4 | 中低风险 |
S<sub>i</sub>>1.4 | 高风险 |
评价方法,根据表10中所列不同情境的风险水平,确定不同评价单元的风险大小。
实施例2农业面源和重金属污染生态风险综合评价方法的具体应用
于山西省太原市小店区选取4个地点采集了相关样品。4个采样点分别位于城西村、东桥村、宋环和流涧村。土壤样品按照五点法采集0~20cm表层土壤,且均为混合样。采集的土壤原样在暗室自然风干,剔除石块、根系等杂物外,研磨处理并分别过尼龙筛,并测定土壤基本理化性质及重金属含量。植株样品(仅采集地上部分,不包含根系)分离茎叶、穗粒,清洗并经105℃杀青20min,70℃烘干;穗粒脱壳,舍去颖壳,保留籽粒,将茎叶合籽粒粉碎并过0.25mm筛,测定重金属含量。土壤生态毒性采用小麦根伸长抑制率进行计算。采集周边水体样品,测试叶绿素a、总磷、总氮、透明度和高锰酸盐指数。
根据检测结果,土壤总体偏碱性偏碱性,pH在7.44-8.69之间。在测定的重金属总量中,首要污染物为镉,浓度在0.59-0.72mg/kg之间,小麦Cd含量在0.08-0.15之间。区域土壤生态毒性及面源污染差异较大,具体评价结果见表11。
表11评价结果
根据评价结果,对山西省太原市小店区城西村、东桥村、宋环和流涧村四个地方的污染情况风险评估,发现土壤及农作物Cd均为首要污染物。城西村样点土壤未超筛选值,但农作物Cd轻度超标,同时存在较低的生态毒害和面源污染风险,综合风险等级为中(P无E低T低S低)。东桥村样点尽管土壤Cd含量不是最高,但土壤pH<7.5,筛选值为0.3,因此土壤风险指数较高。尽管农作物Cd轻度超标,生态毒害风险较低,但面源污染风险较高,综合风险等级为高(P低E低T低S高)。宋环村样点土壤超过筛选值,但农作物安全。生态毒害和面源污染风险等级为中,综合风险等级为中(P低E无T中S中)。流涧村样点土壤和水体污染均较重,综合风险也相应就高。土壤超过筛选值,农作物也相应超标。生态毒害和面源污染风险等级为高,综合风险等级为极高(P低E中T高S高)。
目前综合考虑农业面源及土壤重金属的评估方法尚未见报道。本污染评估方法在评估指标方面加入了农业面源,更能反映整个农田系统的污染危害程度。对于土壤重金属污染风险评估部分,本发明相比表12所列各种方法在科学性和操作性上均有很大提升。与土壤-植物双指标评估法(参见《全国农产品产地土壤重金属安全评估技术规定》)相比,本发明增加了生态毒害指数用于辅助判定重金属污染风险,其优势在于:在如铜、锌、镍等金属含量高的地方或是污灌区等,会优先产生生态风险,对农产品安全的影响次之,而双指标法可能会低估风险。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之做一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (6)
1.农业面源和重金属污染风险综合评估方法,其特征在于,所述方法包括根据以下I~IV共4个指标对农业面源和重金属污染风险进行评级,指标I~IV分别为:土壤污染指数Pi、农产品污染指数Ei、生态毒害指数Ti和面源污染指数Si;
具体定性评级标准如下:
①无风险:Pi≤Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,Si≤1;
②低风险:
Pi≤1,1<Ei≤2,Ti≤0.15,Si≤1;或
Pi≤1,Ei≤1,0.15<Ti≤0.5,Si≤1;或
Pi≤Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,1<Si≤1.4;
③中风险:
Pi≤Gi,Ei≤1,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Pi≤Gi,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,Si≤1;或
Pi≤Gi,1<Ei≤2,Ti≤0.15,1<Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤1,Ti≤0.15,Si≤1.4;或
Pi≤1,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4
④高风险:
Pi>1,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei>2,Ti≤0.5,Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei≤2,Ti>0.5,Si≤1.4;或
Pi≤Gi,Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤1,Ti≤0.5;或
Pi>Gi,Ti≤0.15,Si≤1.4;或
Pi>Gi,Ei≤2,Si≤1;
⑤极高风险:
Pi>Gi,1<Ei≤2,0.15<Ti≤0.5,1<Si≤1.4;或
Ei>2,Ti>0.5;或
Ei>2,Si>1.4;或
Ti>0.5,Si>1.4;
其中,
指标I:土壤污染指数P的计算公式为:
P=MAX(Pi)
式中:P—土壤中多项污染物的污染指数;
Pi—土壤中污染物i的单因子污染指数;
Pi的计算公式为:
Ci—土壤中污染物i的含量;
Si—土壤污染物i的评价标准,即GB15618-2018中规定的土壤污染风险筛选值;
指标II:农产品污染指数Ei的计算公式为:
式中:Ei—农产品中重金属i的单因子指数;
Ai—农产品中重金属i的浓度;
Soi—农产品中重金属i的限量标准值;
指标III:生态毒害指数Ti的计算公式为:
Ti=1-Bi/Bs
式中:Ti—土壤重金属的生态毒害指数;
Bi—污染土壤条件下小麦根长或土壤农作物产量;
Bs—标准人工土小麦根长或周边区域未污染土壤农作物产量;
指标IV:面源污染指数Si的计算公式为:
Si=TLI(∑)/50
式中:Si—面源污染生态风险指数;
TLI(Σ)—综合营养状态指数;
50—达到富营养状态的TLI(Σ)最小值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于指标I,测试的内容包括:农用地土壤中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬、总铜、总镍、总锌的含量。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对于指标II,测试的内容包括:农产品中总镉、总汞、总砷、总铅、总铬的浓度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,农产品中重金属限量标准以及农产品中重金属浓度的测定方法参见GB2762-2017。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,对于指标III,测试的内容包括:农产品产量增减率或根伸长抑制率。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,对于指标IV,测试的内容包括:水体中叶绿素a含量、总磷含量、总氮含量、透明度、高锰酸盐指数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911221998.7A CN111080097A (zh) | 2019-12-03 | 2019-12-03 | 农业面源和重金属污染风险综合评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911221998.7A CN111080097A (zh) | 2019-12-03 | 2019-12-03 | 农业面源和重金属污染风险综合评估方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111080097A true CN111080097A (zh) | 2020-04-28 |
Family
ID=70312742
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911221998.7A Pending CN111080097A (zh) | 2019-12-03 | 2019-12-03 | 农业面源和重金属污染风险综合评估方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111080097A (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111599418A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-08-28 | 北京嘉博文生物科技有限公司 | 一种有机废弃物资源的农业面源污染的评估方法和应用 |
CN111707490A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-25 | 湘潭大学 | 一种农用地土壤污染调查分阶段分区采样的方法 |
CN111710368A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-25 | 神华准能资源综合开发有限公司 | 一种计算铝电解质体系电导率的方法 |
CN111815184A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-23 | 农业农村部农业生态与资源保护总站 | 一种耕地土壤环境质量类别划分方法 |
CN112541678A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-23 | 农业农村部环境保护科研监测所 | 一种受污染耕地限制性因子快速筛查及靶向调控方法 |
CN115774953A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-03-10 | 安徽新宇环保科技股份有限公司 | 一种基于数据处理的污染时空风险监管评估系统及方法 |
CN115825393A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-21 | 云南大学 | 一种重金属污染土壤生态风险评估方法 |
CN117556984A (zh) * | 2023-10-13 | 2024-02-13 | 生态环境部环境规划院 | 一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102565294A (zh) * | 2011-02-01 | 2012-07-11 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 水源地监测评价方法 |
CN103425885A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-04 | 山东大学 | 石油-重金属-盐渍化三元复合污染土壤的环境质量评价方法 |
CN104699944A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-06-10 | 山东省科学院新材料研究所 | 一种河流、湖泊底泥重金属污染的综合评价方法 |
CN108108915A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-01 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种农田重金属污染风险评估方法 |
CN109325612A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-02-12 | 东莞理工学院 | 一种湖泊富营养化状态发展趋势的预测方法 |
CN109784769A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-05-21 | 北京市农林科学院 | 一种农业面源污染风险识别方法 |
-
2019
- 2019-12-03 CN CN201911221998.7A patent/CN111080097A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102565294A (zh) * | 2011-02-01 | 2012-07-11 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 水源地监测评价方法 |
CN103425885A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-04 | 山东大学 | 石油-重金属-盐渍化三元复合污染土壤的环境质量评价方法 |
CN104699944A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-06-10 | 山东省科学院新材料研究所 | 一种河流、湖泊底泥重金属污染的综合评价方法 |
CN108108915A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-01 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 | 一种农田重金属污染风险评估方法 |
CN109325612A (zh) * | 2018-08-20 | 2019-02-12 | 东莞理工学院 | 一种湖泊富营养化状态发展趋势的预测方法 |
CN109784769A (zh) * | 2019-02-19 | 2019-05-21 | 北京市农林科学院 | 一种农业面源污染风险识别方法 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111599418B (zh) * | 2020-06-16 | 2023-06-13 | 北京嘉博文生物科技有限公司 | 一种有机废弃物资源的农业面源污染的评估方法和应用 |
CN111599418A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-08-28 | 北京嘉博文生物科技有限公司 | 一种有机废弃物资源的农业面源污染的评估方法和应用 |
CN111707490A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-09-25 | 湘潭大学 | 一种农用地土壤污染调查分阶段分区采样的方法 |
CN111707490B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-12-26 | 湘潭大学 | 一种农用地土壤污染调查分阶段分区采样的方法 |
CN111710368A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-09-25 | 神华准能资源综合开发有限公司 | 一种计算铝电解质体系电导率的方法 |
CN111815184A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-10-23 | 农业农村部农业生态与资源保护总站 | 一种耕地土壤环境质量类别划分方法 |
CN111815184B (zh) * | 2020-07-13 | 2021-04-16 | 农业农村部农业生态与资源保护总站 | 一种耕地土壤环境质量类别划分方法 |
CN112541678B (zh) * | 2020-12-11 | 2022-03-11 | 农业农村部环境保护科研监测所 | 一种受污染耕地限制性因子快速筛查及靶向调控方法 |
CN112541678A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-23 | 农业农村部环境保护科研监测所 | 一种受污染耕地限制性因子快速筛查及靶向调控方法 |
CN115774953A (zh) * | 2022-11-09 | 2023-03-10 | 安徽新宇环保科技股份有限公司 | 一种基于数据处理的污染时空风险监管评估系统及方法 |
CN115774953B (zh) * | 2022-11-09 | 2024-04-26 | 安徽新宇环保科技股份有限公司 | 一种基于数据处理的污染时空风险监管评估系统及方法 |
CN115825393A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-21 | 云南大学 | 一种重金属污染土壤生态风险评估方法 |
CN115825393B (zh) * | 2022-12-13 | 2024-03-15 | 云南大学 | 一种重金属污染土壤生态风险评估方法 |
CN117556984A (zh) * | 2023-10-13 | 2024-02-13 | 生态环境部环境规划院 | 一种基于机器学习的场地地下水和土壤污染风险诊断与管控方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111080097A (zh) | 农业面源和重金属污染风险综合评估方法 | |
Ping et al. | Analysis of heavy metal sources for vegetable soils from Shandong Province, China | |
Smith et al. | Measurement and use of pH and electrical conductivity for soil quality analysis | |
CN111257250B (zh) | 陆地农产品产地高风险区域识别方法及差异化处理方法 | |
CN106508540A (zh) | 在镉污染土壤中生产低镉含量水稻的方法 | |
CN106903160A (zh) | 一种铜矿废弃地土壤重金属污染修复方法 | |
CN114107091B (zh) | 一种具有钝化重金属镉并促进植物生长功能的嗜碱贪铜菌菌株ky678及其应用 | |
Jiachun et al. | Spatial heterogeneity of pH and heavy metal Cd in the soils of tea gardens in the plateau mountain regions, PR China | |
Sun et al. | Study on Risk Model of Heavy Metals and Risk Element Pollution in Surface Farmland Soil in Cold Black Soil Region of China-Qianjin Town as an Example. | |
CN116310771A (zh) | 一种耦合遥感的面源污染源识别方法 | |
Sukiasyan et al. | Ecological evaluation of heavy metal pollution of different soil-climatic regions of Armenia by biogeochemical coefficients | |
CN108037248B (zh) | 富硒谷子的鉴定方法 | |
Cao et al. | Ecotoxicity of cadmium to maize and soybean seedling in black soil | |
Rutkowska et al. | Mineral nitrogen as a universal soil test to predict plant N requirements and ground water pollution–case study for Poland | |
CN109885602A (zh) | 一种重金属积累蔬菜品种的筛选方法及系统 | |
Siddique et al. | Macronutrient assessment in apple growing region of Punjab | |
Zhang et al. | Spatial distribution and pollution assessment of potentially toxic elements in urban forest soil of Nanjing, China | |
Uwah | Concentration levels of some heavy metal pollutants in soil, and carrot (Daucus carota) obtained in Maiduguri, Nigeria | |
Otu et al. | Seasonal and inter-annual variability of phytoplankton in central Lake Diefenbaker (Saskatchewan, Canada) proximal to a large commercial aquaculture farm | |
Waller et al. | Bi-weekly changes in phytoplankton abundance in 25 tributaries of Lake St. Francis, Canada: evaluating the occurrence of nuisance and harmful algae | |
Oshunsanya et al. | Water quality and crop contamination in peri-urban agriculture | |
Cholarajan et al. | Status of micronutrients in terrestrial soils of Thanjavur district, Tamilnadu, India | |
Navvabzdeh et al. | Development of DRIS norms for potato in the calcareous soils of Iran | |
CN115647024A (zh) | 油葵、玉米轮作植物修复重金属污染土壤的方法 | |
Lu et al. | Enrichment condition and security risk assessment of heavy metals in soil-crops system around the gangue dumps |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200428 |