EN中文

湿地科学 >

2025 , Vol. 23 >Issue 1: 48 - 58

DOI: https://doi.org/10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240020

湿地景观与生态安全

江苏如东近岸海域沉积物重金属污染特征与来源研究

  • 邓晓茜 , 1 ,
  • 毛龙江 , 1, * ,
  • 彭模 2 ,
  • 廖晨峰 1 ,
  • 周超凡 2 ,
  • 王婷 1
展开
毛龙江，教授。E-mail:

邓晓茜（1998—），女，江苏省盐城人，博士研究生，从事海洋沉积环境研究。E-mail:

收稿日期: 2024-01-15

  修回日期: 2024-04-01

  网络出版日期: 2026-03-12

版权

版权所有©《湿地科学》编辑部2025
邓晓茜, 毛龙江, 彭模, 等. 江苏如东近岸海域沉积物重金属污染特征与来源研究[J]. 湿地科学, 2025, 23(1): 48-58 [Deng X Q, Mao L J, Peng M, et al. Characteristics and source analysis of heavy metals pollution in sediments of Rudong coastal zone in Jiangsu Province[J]. Wetland Science, 2025, 23(1): 48-58
收起

Characteristics and source analysis of heavy metals pollution in sediments of Rudong coastal zone in Jiangsu Province

  • Deng Xiaoqian , 1 ,
  • Mao Longjiang , 1, * ,
  • Peng Mo 2 ,
  • Liao Chenfeng 1 ,
  • Zhou Chaofan 2 ,
  • Wang Ting 1
Expand

Received date: 2024-01-15

  Revised date: 2024-04-01

  Online published: 2026-03-12

Copyright

Copyright ©2025 Wetland Science. All rights reserved.
Fold

摘要

为了掌握不同年份江苏如东近岸海域沉积物重金属污染情况和来源结构的变化，于2011年和2018年，在江苏如东近岸海域采集表层沉积物，测定沉积物中7种重金属元素(Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、Hg和As)的含量，评价其污染程度并分析重金属来源。研究结果表明，2011年沉积物中Cd、Hg和As含量较高，2018年Hg、Pb和Cd含量较高。除As元素外，2018年沉积物中的重金属含量均高于2011年。2011年，江苏如东近岸海域沉积物中重金属污染程度为轻度–中度污染，其中Cd和As污染最严重；2018年，重金属污染程度为轻度–重度污染，其中Hg和Cd污染最严重。2011年，沉积物中Cu、Pb、Cd、Zn和Cr元素的来源为自然、陆港交通排放与工业废水排放的混合源(62.41%)，Hg和As主要受石化工业活动和农渔业活动共同影响(37.59%)；2018年，沉积物中Cu、Pb和Cr的来源为自然和陆港交通排放的混合源(44.83%)，Cd和Hg主要源于工业废水排放(31.03%)，Zn和As受石化工业活动和农渔业活动共同影响(24.14%)。重金属含量及其来源贡献率的变化与产业结构变化相关，第一产业中农渔业活动中产业模式的绿色转型导致As污染降低和对重金属来源的贡献率降低，第二产业中工业能源消耗的增加和第三产业中交通活动的频繁导致其它重金属元素污染程度升高。

本文引用格式

邓晓茜 , 毛龙江 , 彭模 , 廖晨峰 , 周超凡 , 王婷 . 江苏如东近岸海域沉积物重金属污染特征与来源研究[J]. 湿地科学, 2025 , 23(1) : 48 -58 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240020

Abstract

In order to understand the variations in heavy metals pollution levels and source structures in surface sediments of Rudong coastal zone, Jiangsu Province, over different years, surface sediments were collected in 2011 and 2018. The concentrations of seven heavy metals (Cu, Pb, Cd, Zn, Cr, Hg, and As) were measured to assess pollution levels and identify their sources. The results showed that Cd, Hg, and As exhibited relatively high concentrations in 2011, while Hg, Pb, and Cd concentrations were more prominent in 2018. Except for As, the concentrations of heavy metals in 2018 were higher than those in 2011. In 2011, the heavy metal pollution levels in the sediments ranged from mild to moderate, with Cd and As being the most significant pollutants. In 2018, the pollution levels ranged from mild to severe, with Hg and Cd as the dominant pollutants. The sources of Cu, Pb, Cd, Zn, and Cr in 2011 were identified as a mixed contribution from natural sources, land-port traffic emissions, and industrial wastewater discharge (62.41%), while Hg and As were mainly influenced by petrochemical industrial activities and agricultural and fishery practices (37.59%). In 2018, Cu, Pb, and Cr were primarily attributed to a combination of natural sources and land-port traffic emissions (44.83%), Cd and Hg were mainly derived from industrial wastewater discharge (31.03%), and Zn and As were influenced by petrochemical industrial activities and agricultural and fishery activities (24.14%). The variations in heavy metal concentrations and their source contributions were closely linked to changes in the industrial structure. The green transformation of agricultural and fishery activities in primary industries have led to a reduction in As pollution and its source contribution. Meanwhile, the increased energy consumption in secondary industries and the intensification of transportation activities in tertiary industries have contributed to the heightened pollution levels of most heavy metals.

沿海地区是陆地和海洋相互作用的区域，其对环境变化和人类活动很敏感[1-2]。近几十年来，江苏省沿海地区经济和工业的发展加快，城市化和工业化水平迅速增长，导致沿海地区重金属污染程度增大，加剧了沿海海洋污染程度，并威胁到水生生态系统[2-4]。沉积物是沿海水生环境的重要组成部分，也是大多数污染物的汇，重金属最终会积聚在表层沉积物中[1-2,4]。因此，沉积物可以作为评价重金属污染程度的环境指标[2]。表层沉积物中重金属元素的积累源于自然过程(侵蚀、成岩作用等)和人为活动(工业活动、废水排放、能源燃烧、交通排放和农业活动等)，后者通常被认为是重金属污染的主要原因[2,4-5]。因此，评价表层沉积物中重金属的污染程度，定量识别重金属来源，对有效管理和保护沿海生态环境具有重要意义。
南通市地处长江下游，东临黄海，是江苏省最南部的城市，位于长江“黄金水道”与中国东部“黄金海岸”的交汇处。南通市的海岸线为281.31 km，海域面积约为9 145.74 km2[6-8]。南通市是长江三角洲的核心区域，是中国经济最发达的地区之一[6]。如东县是南通市海域面积最大的区域，其沿岸区域生态环境受河流输送、渔业活动、工业活动、农业活动和航运活动影响，生态环境极易受人类活动影响[9-10]。目前，对如东县沿岸海域重金属的研究主要在潮滩区域，且主要分析重金属的空间分布与污染评价[10-12]，对如东县海域表层沉积物中重金属的来源及其贡献率的分析较少。此外，研究表明重金属含量和污染程度的变化与社会经济发展和产业结构密切相关[13-14]，其中，制造业发达和高能源消耗的江苏省在经济发展过程中重金属排放量呈增加模式[13]。因此，测定江苏省如东近岸海域2011年和2018年沉积物中的重金属含量，分析不同年份重金属的污染程度和来源及其贡献率，结合产业结构变化等社会经济指标评估重金属污染来源结构的变化，将对江苏如东近岸海域重金属污染管理提供重要基础。

1 材料与方法

1.1 研究区

如东近岸海域(32°22′N~32°58′N，121°05′E~122°17′E)位于江苏省南部、西南黄海之滨、南通海域最北部(图1)。该区气候属亚热带季风气候，以规律的半日潮为主，平均潮差为3.9~5.5 m[9-10]。如东海岸线长92.42 km，海域面积为4 965 km2，占南通市海域面积的一半[10]。如东近岸海域表层沉积物的迁移和分布会受极其复杂的海洋动力的影响。如东海域有许多渔场和港口，其中著名的吕泗渔场，养殖面积为3.00×105 km2[[9-10]。南通市如东县沿海区域的土地利用类型主要为农业用地、城乡用地、草林用地和水域[10]。如东滩涂海域和养殖区均存在重金属污染，且来源主要是工业废水排放和交通航运排放[10-12]。
1 Location of sampling sites of Rudong coastal zone, Jiangsu Province

江苏如东近岸海域采样点位置

1.2 样品采集与测定

于2011年7月和2018年5月，分别在江苏省南通市如东近岸海域设置12个采样点。利用抓斗式采泥器，采集表层(0~5 cm)沉积物样品，样品去除杂质后，装入样品袋中并运至实验室，烘干样品，研磨过100目筛，最后将样品冷冻保存，直至实验分析。在每个采样点，采集3个平行沉积物样品，测定其重金属含量并取平均值。测定的重金属元素包括Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、Hg和As。采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)，测定Cu、Pb、Cd、Zn和Cr元素含量；采用原子荧光法，测定Hg和As元素含量。所测元素的相对标准偏差小于5%。采用近海海洋沉积物(GBW07314)和黄海海洋沉积物(GBW07333)标准样品控制质量误差[15-16]。标准样品中元素的回收率为100%±10%。

1.3 数据处理方法

采用污染负荷指数评价法和内罗梅综合污染指数法，评价重金属的污染程度[17]。采用相关分析、主成分分析、绝对因子分析–多元线性回归受体模型和Unmix模型，评估海域中重金属的污染源[17-18]。采用SPSS Statistics 25、EPA Unmix和Origin 2023软件，分析所有数据。

1.3.1 污染负荷指数评价法

污染指数可以直观地反映沉积物中微量元素污染的污染程度，被广泛用于沉积物中污染物的评价[17-19]。综合污染负荷指数是基于污染因子对采样点所有重金属污染物的综合评价[19]。其计算公式为：
\begin{document}$ \mathit{CF} _{ \mathit{i} } \mathrm= \mathit{C} _{ \mathit{i} } \mathrm{/} \mathit{B} _{ \mathit{i} } $\end{document}
\begin{document}$ \mathit{PLI} \mathrm{=(} \mathit{CF} _{ \mathrm{1}} \mathrm{\times } \mathit{CF} _{ \mathrm{2}} \mathrm{\times \cdots\times } \mathit{CF} _{ \mathit{n} } \mathrm{)}^{ \mathrm{1/} \mathit{n} } $\end{document}
公式(1)和(2)中，CF为污染指数；PLI为综合污染负荷指数；Ci和Bi分别为重金属元素i含量的实测值和背景值。根据污染指数和综合污染负荷指数，可以将污染程度分为4个等级[17-19](表1)。Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、Hg和As元素含量背景值分别为15.02 mg/kg、11.40 mg/kg、0.042 mg/kg、47.15 mg/kg、60.11 mg/kg、0.023 mg/kg和7.38 mg/kg[20]。
1 Evaluation standard of contamination factor (CF), comprehensive pollution load index (PLI) and nemerow index (NI)

污染指数、综合污染负荷指数和内罗梅综合污染指数的评价标准

污染指数CF综合污染负荷指数PLI污染程度内罗梅综合污染指数NI污染程度
≤1≤1清洁≤0.7清洁
>1~2>1~2轻度>0.7~1.0警戒
>2~3>2~3中度>1.0~2.0轻度
>3>3重度>2.0~3.0中度
>3.0重度

1.3.2 内罗梅综合污染指数法

内梅罗综合污染指数法是基于污染因子全面反映每个污染元素对研究区域的环境影响[17,21]。其计算公式为：
\begin{document}$ NI=\sqrt[2]{\frac{(CF_{i\max})^2+(CF_{i\mathrm{ave}})^2}{2}} $\end{document}
公式(3)中，CFimax和CFiave分别为CFi的最大值和平均值。内罗梅综合污染指数(NI)污染等级标准见表1。

1.3.3 绝对因子分析–多元线性回归受体模型

绝对因子分析–多元线性回归受体模型(APCS-MLR)采用绝对主成分因子得分和重金属元素浓度作为多元线性回归，用回归系数来计算每个源对受体中重金属元素的贡献[18,22]。该模型广泛用于追踪空气、水和土壤中重金属污染的来源[18]。其计算公式为：
\begin{document}$ C_{m}=b_{j}+\sum\limits_{i = 1}^n {({a_{mi}} \times APC{S_i})} $\end{document}
公式(4)中，Cm为重金属元素i浓度；bj为常数项；ami为回归系数；APCSi为绝对主成分因子得分；ami×APCSi表示重金属元素i的贡献率；\begin{document}$\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^n ({a_{mi}} \times APC{S_i}) $\end{document}为该污染源的贡献率。

1.3.4 Unmix模型

Unmix模型是美国国家环境保护局(Environmental Protection Agency, EPA)为源分析开发的模型。Unmix模型主要将每个样本视为一个多维空间，通过主成分分析降维，估算出污染源的数量、组成和贡献[18,23]。其计算公式为：
\begin{document}$ C_{pi}=\sum\limits_{k = 1}^m {{F_{pk}}{D_{ki}} + E} $\end{document}
公式(5)中，Cpi为重金属元素i在样品中p的浓度；Fpk为在第k个污染源对样品中p的质量分数；Dki为重金属元素i第k个污染源的贡献率；E为标准偏差。

2 结果与分析

2.1 沉积物重金属含量

2011年，江苏如东近岸海域沉积物中重金属Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、Hg和As质量比的平均值分别为3.75 mg/kg、8.70 mg/kg、0.07 mg/kg、43.09 mg/kg、25.13 mg/kg、0.03 mg/kg和12.25 mg/kg(图2)。2018年，沉积物中重金属Cu、Pb、Cd、Zn、Cr、Hg和As质量比的平均值分别为13.72 mg/kg、20.08 mg/kg、0.08 mg/kg、52.48 mg/kg、66.49 mg/kg、0.06 mg/kg和3.32 mg/kg(图2)。2011年和2018年沉积物中重金属的含量均低于《海洋沉积物质量》(GB18668-2002)[24]中的第一类标准值。相较于2011年，2018年沉积物中的As含量降低，但其他重金属元素的含量增大。如东县地区生产总值从2011年的431.19亿元增长至2018年的952.29亿元[7-8]，进一步说明了江苏省沿海城市的社会经济发展使重金属污染排放增加[13]。
2 Heavy metal concentrations in sediments of Rudong coastal zone, Jiangsu Province in 2011 and 2018

2011年和2018年江苏如东近岸海域沉积物中重金属含量

与2013年江苏省近岸海域表层沉积物中重金属含量相比[5]，2011年如东近岸海域沉积物中的重金属含量相对较低，但是在2018年，除As元素外，如东近岸海域沉积物中的其他重金属元素含量都相对较高。此外，2018年沉积物中的Hg和Cr元素含量高于2016年启东海域沉积物中的含量[25]。与江苏省海涂土壤自然背景值相比[20]，2011年沉积物中的Cd、Hg和As元素含量均超过背景值，2018年沉积物中的重金属Pb、Cd、Zn、Cr和Hg元素含量均超过背景值，这说明2018年沉积物中重金属污染更严重。由于重金属在自然环境中的背景值不同，其污染程度不能仅通过含量判定，需结合背景值使用不同评价方法评估重金属的污染程度。

2.2 沉积物中重金属污染程度

通过CF、PLI和NI值，可以综合评估沉积物中重金属的污染程度[17,19,21](表1)。2011年，根据重金属CF平均值(图3a)，污染程度最高的重金属元素为As(1.67，轻度污染)，其次为Cd(1.62，轻度污染)和Hg(1.32，轻度污染)。所有采样点沉积物中Cu和Cr元素的CF值均小于1，为清洁程度。采样点L7和L9沉积物中Pb均表现为轻度污染，其他采样点均为清洁。采样点L7和L9沉积物中Cd均表现为中度污染，采样点L8为清洁，其他采样点为轻度污染。Zn仅在3个采样点(采样点L2、L7和L9)表现为轻度污染。Hg在采样点L2、L3和L6表现为清洁程度，在其他采样点均表现为轻度污染。所有采样点沉积物中As都呈现轻度污染。根据PLI平均值(图3b)，沉积物中重金属整体上处于清洁程度，但是在采样点L7和L9的PLI值大于1，属于轻度污染。采样点L7和L9均位于海域南部(图1)，说明江苏如东近岸海域南部的重金属污染程度较高。南部近岸海域附近的土地利用类型为城乡用地(图1)，人类活动频繁，说明重金属污染与人类活动密切相关。沉积物中重金属的NI值(图3c)从高到低依次为Cd(2.04，中度污染)、As(1.81，轻度污染)、Hg(1.58，轻度污染)、Zn(1.55，轻度污染)、Pb(1.08，轻度污染)、Cr(0.61，清洁)和Cu(0.42，清洁程度)。
3 Evaluation standard of contamination factor (CF), comprehensive pollution load index (PLI) and nemerow index (NI) of heavy metals in sediments of Rudong coastal zone, Jiangsu Province

江苏如东近岸海域沉积物中重金属元素的污染指数(CF)、综合污染负荷指数(PLI)和内罗梅综合污染指数(NI)

2018年，根据重金属CF平均值(图3d)，沉积物污染程度最高的重金属元素为Hg(2.66，中度污染)，其次为Cd(1.95，轻度污染)和Pb(1.76，轻度污染)；Zn(1.11)和Cr(1.11)表现为轻度污染，Cu(0.91)和As(0.45)表现为清洁程度。所有采样点沉积物中As的CF值均小于1，为清洁程度。所有采样点沉积物中Hg的污染程度处于轻度–重度污染，Pb处于轻度–中度污染，Cd处于清洁–中度污染，Cu、Zn和Cr处于清洁–轻度污染。根据重金属PLI平均值(图3e)，沉积物中重金属整体上处于轻度污染，仅2个采样点(采样点R2和R5)处于清洁程度。重金属的NI值(图3f)从高到底依次为Hg(3.25，重度污染)、Cd(2.29，中度污染)、Pb(2.16，中度污染)、Zn(1.35，轻度污染)、Cu(1.27，轻度污染)、Cr(1.21，轻度污染)和As(0.63，清洁程度)。
根据污染评价结果发现，2011年沉积物中重金属的污染程度为清洁–中度污染，污染最严重的重金属元素为Cd和As；2018年重金属污染程度为清洁–重度污染，污染最严重的重金属元素为Hg和Cd。这与2017年和2019年的如东海域沉积物重金属评价结果基本一致[11]。值得注意的是，2011年江苏如东近岸海域沉积物中As元素污染程度较高，但是在2018年污染程度为清洁，这一变化可能与不同产业结构变化有关，因此需重点分析重金属来源。

2.3 沉积物中重金属的来源识别

2011年，沉积物中Cu含量分别与Pb、Cd、Zn、Cr含量显著正相关(n=12，p<0.01)，相关系数均大于0.70(图4a)，表明这些元素可能具有相同或相似的来源[26]。Cu含量与As含量显著负相关(n=12，p<0.05)。2018年，沉积物中Pb含量与Cr含量之间显著相关(n=12，p<0.05)(图4b)。
4 Correlation heatmap and factor loading diagram of heavy metals in sediments of Rudong coastal zone, Jiangsu Province

江苏如东近岸海域沉积物中重金属元素相关分析热力图和因子载荷

**表示在p<0.01水平显著相关；*表示在p<0.05水平显著相关。n=12。]]>

对江苏如东近岸海域沉积物中重金属元素含量进行主成分分析，以特征值大于1的原则，提取重金属元素含量的主成分。2011年，重金属元素含量可以提取2个主成分，占总方差的83.33%，因子旋转载荷值见图4c。在第一主成分(P1)中，Cu、Pb、Cd、Zn和Cr为强正载荷值(载荷值大于0.8)，占总方差的63.98%，这与相关分析的结果一致。结合CF和NI值(图3a和图3c)，沉积物中Cu和Cr的污染程度为清洁，且其含量低于背景值，说明存在自然来源；Pb、Cd和Zn污染程度为轻度–中度，说明存在人为污染，因为这些元素与人类活动密切相关[2,18,27]。在第二主成分(P2)中，Hg和As表现出较强的正载荷(载荷值大于0.7)，占总方差的19.35%，Hg和As表现为轻度污染，说明也受人类活动影响[28-29]。2018年，重金属元素含量可以提取3个主成分，占总方差的76.44%(图4d)。Cu、Pb和Cr在第一主成分(F1)中旋转载荷值(载荷值大于0.6)较高，占总方差的30.66%，这些元素在沉积物中的含量高于背景值，且污染程度为轻度–中度，说明污染来源于人类活动[2,18]。这也与相关分析的结果一致。第二主成分(F2)由Cd和Hg组成，占总方差的25.58%；Cd和Hg是沉积物中污染程度最严重的重金属元素，尤其是Hg，污染程度为轻度–中度，说明Cd和Hg来源也受人为活动影响[27-28]。第三主成分(F3)由Zn和As组成，占总方差的20.21%；As污染程度较低且低于背景值，Zn的污染程度为轻度，但As极少来自自然源[2,29]，因此Zn和As受一定程度的人类活动影响。2011年，沉积物中的重金属可以分为2类，第一类是Cu、Pb、Cd、Zn和Cr，第二类是Hg和As。2018年，重金属可以分为3类，第一类是Cu、Pb和Cr，第二类是Cd和Hg，第三类是Zn和As。因子分析结果可以评估重金属的分类情况，但是每一类对重金属的贡献情况无法判定[18]，因此，需要通过其他模型计算贡献率。

2.4 重金属来源定量分析

采用APCS-MLR模型和Unmix模型进行协同分析，避免单一模型造成的分析误差[18]。APCS-MLR模型计算结果中R2值均大于0.70，表明模型的结果具有可靠性[18,22]。2011年，沉积物中的重金属来源分析结果(图5a)显示，第一主成分(P1)对Cu、Pb、Cd、Zn和Cr含量影响显著，其贡献率分别为72.20%、88.03%、71.61%、86.24%和78.97%；第二主成分(P2)对Hg和As的影响最明显，其贡献率分别为86.17%和74.01%。2011年，P1和P2对重金属的总贡献率分别为62.41%和37.59%。2018年，沉积物中的重金属来源分析结果(图5b)显示，第一主成分(F1)中Cu、Pb和Cr的贡献率最高，分别为87.62%、85.79%和57.20%；第二主成分(F2)中Cd和Hg的贡献率最高，分别为78.16%和63.99%；第三主成分(F3)中Zn和As的贡献率最高，分别为46.56%和74.20%。2018年，F1、F2和F3对重金属的总贡献率分别为44.83%、31.03%和24.14%。这一结果与因子旋转载荷结果基本一致。
5 Contribution rates of each principal component to heavy metal elements based on APCS-MLR and Unmix model

基于APCS-MLR模型和Unmix模型的各主成分对重金属元素的贡献率

根据Unmix模型分析结果，2011年和2018年重金属来源中最小相关系数平方(Rsp)分别为0.97和0.93，最小信噪比(SNR)分别为3.81和1.94，各元素的R2值范围为0.58～0.87，说明Unmix结果具有可靠性[18,23]。2011年，P1的主要元素为Cu(68.00%)、Pb(56.00%)、Zn(59.00%)和Cr(59.00%)，P2的主要元素为Cd(51.00%)、Hg(66.00%)和As(67.00%)，其中P1和P2对重金属元素的总贡献率分别为54.00%和46.00%(图5c)。2018年，Cu(66.00%)、Pb(64.00%)、Cd(55.00%)、Cr(48.00%)和Hg(66.00%)是F1的主要贡献元素，Zn(65.00%)是F2的主要贡献元素，As(64.00%)是F3的主要贡献元素，其中F1、F2和F3对重金属的总贡献率为19.00%、37.00%和44.00%(图5d)。
根据2018年的重金属污染评价结果发现，Unmix模型结果存在一定不合理性。2018年，沉积物中Hg存在重度污染，Cd和Pb存在中度污染，且其含量分别高于背景值1.67倍、0.95倍和0.76倍。而这3种元素所在的F1对重金属元素的贡献最低，仅19.00%。F3只有As为主要贡献元素，As含量远低于背景值，呈清洁程度，但是其对重金属贡献为44.00%。这些结果与重金属含量和污染程度的分析结果不符。此外，考虑因子分析结果和2种模型的R2值，APCS-MLR模型的结果更可靠。因此，江苏如东近岸海域沉积物中重金属不同来源的贡献采用APCS-MLR模型的结果。
2011年，P1的主要贡献元素主要是Cu、Pb、Cd、Zn和Cr。沉积物中Cr含量平均值低于背景值，表明Cr可能来自土壤母质[18,30]，说明重金属污染存在自然源。由于如东县交通运输和港口贸易发达，研究表明，Pb通常作为汽油中的防爆添加剂[18,31]，而港口船舶使用的多为含Pb的柴油[9]。因此，Pb可以作为陆港交通污染源的代表元素。此外，车辆刹车磨损产生的粉尘中常含有Cu和Zn[18,32-33]，这进一步表明交通运输活动也可能导致Cu和Zn污染。如东县沿海地区有许多工业[9]，其生产废水常排放至近岸海域。特别是钢铁冶炼和金属加工的工业废水中通常含Cu和Cd[28,34]，大型化工企业(中石化、中石油等企业)的污水排放是江苏沿海Zn污染的主要来源[2,35]。因此，P1代表自然源、陆港交通排放源和工业废水排放源，这些对重金属的总贡献率为62.41%(图5a)。P2的主要贡献元素为Hg和As，其含量高于背景值。As通常与农渔业活动有关，如农药和肥料的使用[2,29]；如东海域有著名的吕泗渔场，As污染可能与近海养殖有关[29]。Hg可被视为石化工业活动的重要指标[28]。因此，P2代表重金属来源于石化工业活动和农渔业活动，其对重金属的总贡献率为37.59%(图5a)。
2018年，F1的主要贡献元素主要由Cu、Pb和Cr构成。Pb主要是汽车尾气排放、石油燃烧的指示剂[32]，车辆粉尘中会含有Cu[18]，Cr为土壤母质的指标[30]，因此，F1代表自然源和陆港交通排放源，贡献率为44.83%(图5b)。F2由Cd和Hg组成。Cd往往来源于钢铁冶炼和金属加工的废水[34]，Hg来源于石化工业活动[28]。因此，F2来源主要是工业废水排放，其贡献率为31.03%(图5b)。F3由Zn和As组成。Zn主要来自石化工业的废水排放[35]。2018年As含量较低，但As很少来自自然源，As是杀虫剂、除草剂和肥料的重要组成部分，肥料可用于养殖[2,29]。因此，F3代表来源是石化工业活动和农渔业活动，贡献率为24.14%(图5b)。与2011年相比，2018年的陆港交通活动和工业废水排放对重金属的贡献率在增大，石化工业活动和农渔业活动对重金属来源的贡献率在减小，这与As含量减少有关。

3 讨　论

在本研究中，与2011年相比，2018年江苏如东近岸海域表层沉积物中，除As外，其他重金属元素含量显著增大，尤其是Hg和Cr元素。这一变化可能与该地区经济增长密切相关[13]。污染评价结果显示，如东近岸海域南部沉积物污染程度较高，这与该区域人类活动频繁、土地利用类型集中的特点相吻合，进一步证明了重金属污染与人类活动之间的密切关联。
2011年江苏省如东县第一产业、第二产业和第三产业的生产总值比例分别为11.86%、52.45%和35.69%[7]，2018年分别为0.08%、46.11%和45.99%[8]。第一产业包含农业和渔业。As代表农渔业活动，与2011年相比，2018年的农渔业活动强度减小。此外，江苏省在农业和渔业活动中持续推动养殖业的绿色生态转型，逐渐使用有机肥并对其进行无害处理和资源化利用[36, 37]。这与As含量和污染程度降低的情况对应。第二产业包含制造业和石化工业等各种工业活动，虽然第二产业生产总值所占比例在下降，但是如东县工业活动所消耗的原煤消耗量从2011年的81.50万t[7]增加到100.44万t[8]，间接说明工业活动强度在增大，工业废水排放量也在增加。第三产业包含港口运输与陆地交通活动，如东县机动车数量持续增长，2018年达到27.11万辆[8]。2018年，如东县航道总里程达到778.96 km，公路总里程达到2 867.3 km[8]，说明交通活动日益频繁，造成Pb等元素污染程度增加。这些产业结构与经济指标的变化对应重金属元素含量、污染程度和来源分类及其贡献率的变化，进一步说明社会经济指标的变化可导致来源结构的变化。
如东近岸海域的重金属污染受自然源和人为源的共同影响，其中人为源主要包括陆港交通排放源、工业源、农渔业源。近年来，如东县工业发展迅速，特别是钢铁和化工等行业，其废水排放显著增加了重金属污染负荷[2,9,28,34-35]。同时，交通网络密度和机动车数量的持续增长进一步加剧了重金属污染程度[7-8,18,31]。因此，2011年和2018年如东近岸海域沉积物重金属污染来源结构的变化，与经济发展和产业结构调整密切相关。已有多项研究表明，海域沉积物重金属污染负荷与其沿岸社会经济发展和产业结构相关[13-14]，比如根据环境库兹涅茨曲线(Environmental Kuznents Curve，EKC)对数模型可以分析经济发展与重金属污染水平的联系[38]，或使用荟萃分析方法探索重金属污染风险与产业关联关系[13]，这些方法的使用需要多年的重金属实测数据，因此，未来需要持续收集和监测江苏如东近岸海域表层沉积物中重金属数据，结合相关模型，进一步探讨重金属污染负荷与社会经济发展及产业结构变化的关系。针对江苏省如东县及其他类似地区的重金属污染防控，必须加强污染源的精细化管理，同时应强化政府主导下的生态环境保护措施，科学规划产业结构，减少人类活动对近岸海域环境的负面影响，以实现区域经济发展与生态环境保护的协调统一。

4 结　论

与2011年相比，2018年江苏如东近岸海域表层沉积物中As元素含量降低，Cu、Pb、Cd、Zn、Cr和Hg元素含量均升高。2011年，重金属污染程度较高的元素为Cd和As，为轻度–中度污染；2018年，污染程度最严重的元素为Hg、Pb和Cd，为轻度–重度污染，其中As污染程度降低。
APCS-MLR模型的分析结果更适用于江苏如东近岸海域沉积物中重金属的来源分析。与2011年相比，2018年沉积物中重金属的来源更复杂。其中，2018年农渔业活动对重金属污染的贡献率降低，这与As含量降低有关；工业废水源和陆港交通源对重金属污染的贡献率升高，这与其他重金属含量增大有关。
产业结构变化与重金属含量及其来源贡献率密切相关。第一产业中农渔业的绿色发展导致As含量降低，第二产业、第三产业中工业活动强度的增加和陆港交通频繁导致2018年其他重金属污染程度升高。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
Options
文章导航

/

〈 〉