Page 296 - 《环境工程技术学报》2023年第1期

· 292 · 环境工程技术学报 第 13 卷

图 4 土壤重金属潜在生态风险评价结果
Fig.4 Results of potential ecological risk assessment of soil heavy metals

表 5 土壤重金属元素相关性分析 表 6 主成分分析结果
Table 5 Soil heavy metal element correlation analysis Table 6 Results of principal component analysis
元素 Pb Zn Cr Ni Cd As Hg 主成分
元素
Cu 0.286** 0.934** −0.232* −0.184 0.927** 0.930** 0.176 PC1 PC2 PC3
Pb 1 0.388** 0.507** 0.452** 0.315** 0.313** 0.339** Cu 0.966 0.005 −0.017
Zn 1 −0.174 −0.115 0.971** 0.909** 0.073 Pb 0.356 0.773 0.013
Cr 1 0.832** −0.226* −0.246** 0.146 Zn 0.968 0.071 −0.162
Ni 1 −0.180 −0.197* 0.172 Cr −0.272 0.883 −0.214
Cd 1 0.954** 0.082 Ni −0.226 0.87 −0.204
As 1 0.207* Cd 0.978 0.003 −0.124
Hg 1 As 0.972 0.009 0.024
注：**表示在0.01级别相关性显著；*表示在0.05级别相关性显著。 Hg 0.185 0.418 0.881
初始特征值 4.058 2.314 0.907
A 与 s C 呈显著负相关，表明这些重金属之间存在拮
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方差贡献率/% 50.730 28.924 11.338
抗作用。
累计方差贡献率/% 50.730 79.654 90.992
2.4.2 主成分分析
为进一步了解研究区土壤重金属来源，对土壤 第二主成分方差贡献率 为 28.92%，主要变量由
中 8 种重金属元素进行主成分分析。 经 KM O 以及 Cr、N 和 i P 组成， 种元素载荷分别 为 0.88、0.87、
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Bartlett 球形检验（KM O 为 0.655，Bartlett 球形检验 0.77，均大 于 0.75；表明 这 3 种元素具有相似同源
为 0.000），表明研究数据适用于主成分分析，结果见 性。有研究表明，元 素 P 和 N 与汽车尾气排放有
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表 6。 关，是机动车污染源的标识元素 [43] ，C 主要来源于车
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共 提 取 3 个 特 征 值 ， 累 计 解 释 了 总 方 差的 体磨损等 [44] 。结合土壤重金属浓度空间分布可知，
90.99%。第一主成分（PC1）方差贡献率 为 50.73%， Cr、N 和 i P 富集区主要分布于乡村居民地以及矿
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主要变量包 括 Cu、Zn、C 和 A 元素， 种元素载荷 业生产区等人口密集交通发达地区，由此可推断
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均大 于 0.9，这表明， 这 4 种元素具有高度相似的同 Cr、N 和 i P 主要来源于矿业以及交通运输在内的
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源性；结合土壤重金属浓度空间分布（ 图 2）可知， 人类生活活动；因此，PC 解释为工业与生活污染源。
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Cu、Zn、C 和 A 富集区主要分布在矿区附近。有 第三主成分方差贡献率 为 11.33%，H 元素具有
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研究表明，A 是燃煤污染源的标识元素 [39-41] ，矿业活 较高的载荷， 为 0.88。 据 H 浓度分布可知，土壤
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动是导 致 A 污染的重要原因之一， 而 C 一般被认 H 分布较均匀且浓度较低，H 浓度超出湖南省土
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[42]
为来源于工业三废、工业生活用品、化肥农药等 。 壤背景值 2.6 倍，但与 GB 15618—2018（pH>7.5）
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综上，Cu、Zn、C 和 A 主要来源于矿产开采和冶炼 标准限值相比，未超出标准限值，由此推断土壤
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等矿业活动，因 此 PC 可解释为矿业污染源。 H 来源主要受母岩的风化以及成土作用影响。因
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