摘要
土壤重金属污染会危害生态环境，也会威胁到人体健康。通过土壤重金属生态风险评价和人体健康风险评价，能够明确土壤重金属的危害程度。通过土壤重金属含量预测分析，能够掌握土壤重金属的变化趋势。本文基于污染指数法、地累积指数法、内梅罗综合污染指数法，探究天津市近郊某地区土壤重金属的污染特征、农作物重金属积累状况。利用箱式预测模型，分析土壤重金属含量变化趋势，为土壤重金属污染防治和管控工作提供科学依据。结果表明：研究区土壤重金属含量元素高于土壤背景值，说明Cd、Hg、 As、Pb、Cr共 5种重金属都有不同程度的累积；研究区农作物中重金属元素 Hg和 Cr在白菜、芹菜、南瓜等作物中存在超标现象，土壤污染与农作物重金属累积具有直接关系；研究区土壤Cd元素的增长速度较高，以研究区整体估测，Cd再过 52年达到《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB 15618- 2018）筛选值。因此本研究在提前制定土壤修复或管控措施，避免耕地退化，保障农业生产的可持续性等方面具有非常重要的意义。
Abstract
Soil heavy metal contamination constitutes a substantial threat to both ecological systems and human health. Ecological risk assessment and human health risk evaluation of soil heavy metals can clarify their hazard levels, while predictive analysis of soil heavy metal content helps track their changing trends. This investigation examines the contamination characteristics of heavy metals in soil and their bioaccumulation in crops within a suburban area of Tianjin, using the Pollution Index Method, Geo-accumulation Index Method, and Nemerow Comprehensive Pollution Index Method. By utilizing a box prediction model, the study analyzes the temporal variations in soil heavy metal concentrations, thereby providing a scientific foundation for pollution prevention and control strategies. The results indicate that the heavy metal content in the study area's soil exceeds the background value, with Cd, Hg, As, Pb, and Cr accumulating to varying degrees. In crops like Chinese cabbage, celery, and pumpkin, Hg and Cr levels surpass standards, directly linking soil pollution to heavy metal accumulation in crops.The growth rate of Cd in the soil is particularly pronounced, with projections indicating that it will reach the screening value stipulated in the "Soil Environmental Quality Risk Control Standard for Soil Contamination of Agricultural Land" (GB 15618-2018) within 52 years. This study highlights the urgency of implementing preemptive soil remediation or control measures to prevent irreversible farmland degradation and ensure sustainable agricultural production.
Keywords
0 引言
土地是一种重要的自然资源，随着农业现代化的不断推进，中国农用地土壤重金属污染问题日益严峻（郭宇等，2023；李文达等，2024；周墨等， 2025）。土壤的自然生态环境不断遭到破坏，土壤污染问题日益突出。农用地土壤重金属污染问题将会影响农产品的质量和安全，危害人类健康（蔡奎等，2016；鲍丽然等，2020），影响人体的消化系统、神经系统、造血功能等，甚至诱发癌症等严重病症（李硕等，2023；唐晖等，2023）。根据统计，中国耕地土壤中重金属污染达到中—重度的点位占比为 2.5%，覆盖了全国 3488万亩耕地，重金属污染达到轻微—轻度污染的点位占比为5.7%，覆盖了全国 7899 万亩耕地（中国地质调查局，2015①）。重金属具有较强的稳定性和不可降解性，进入土壤后可长期存在并通过食物链富集进而影响生态系统及人体健康。因此对农业土壤重金属污染及其在土壤作物体系中的富集，以及对人体健康的潜在风险进行研究具有重要意义（郭钰颖等，2022；张娟等， 2023）。
天津市作为传统的工业城市，多年来的工业生产不可避免地带来了一系列的重金属污染问题。彭皓等（2019）研究发现天津市武清区部分农用地土壤中存在大量的重金属超标现象，统计中有将近 30% 的 Cd 超过了土壤环境质量二级标准（GB 15618-2018）；张慧等（2023）研究了天津市 10 个区设施农用地土壤重金属的污染情况，结果显示Cd是天津市设施农用地土壤中最主要的污染元素，平均含量达到了 0.55 mg/kg，超过天津市背景值近 6 倍； 张又文等（2019）分析了天津市近郊农用地土壤重金属的污染情况，结果表明一些农用地土壤存在Cd 污染问题，个别农用地土壤存在Pb和As污染问题； 纪冬丽等（2019）也发现，天津市近郊农田部分土壤中Zn或Cr存在明显富集，污染等级为中度或严重。
本文以天津市某典型农产品生产基地农用地表层土壤（0~20 cm）为研究对象，分析土壤中主要重金属 Cd、Hg、As、Pb、Cr 的含量特征，通过多样的表征方式，如：污染指数法、地累积指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态风险指数法和美国国家环境保护局健康风险评价模型等方法对土壤重金属的污染特征、农作物重金属积累状况及其对人体健康的危害进行分析；利用箱式模型，定量预测土壤重金属变化趋势。以期为农用地土壤重金属污染的控制及农产品安全提供一定的理论指导。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
研究区位于天津市西北部地区，地理坐标介于 116°52'~117°0'E，39°1'~39°7'N。研究区地貌多为海积冲积低平原，耕地面积约为 36.67 km2。研究区的土壤类型主要为普通潮土、盐化潮土以及湿潮土等。区内第四系地层自上而下分别为：全新统天津组，上更新统塘沽组，中更新统佟楼组以及下更新统杨柳青组。研究区的成土母质以第四系全新世上部的冲积物为主。
1.2 样品采集与处理
本研究共采集土壤样品 119 份。采样过程中，根据不同条件的地块，分别采用了梅花点法、棋盘法、蛇形法或对角线法布点采样。每个样点分别等量采集 5 个子样，组成 1 个混合样。土壤样品主要采集 A层（耕作层）的土柱，深度为地表至地表下 20 cm，样品的原始重量大于 1500 g。本研究共采集农作物样品79件，包括青萝卜、菜花、大葱、白菜、芹菜等。采样过程中同样采取多点取样的方式进行采集，选取 5~20 个植株，各植株均匀分布于地块范围内，选择无病害、虫害的农作物等量混匀组成1件组合样品，原始重量大于 2.0 kg（鲜重样）。其他样品有：下渗水样品 2 件，干湿沉降样品 2 件，地表径流样品 2件，肥料样品 17件（有机肥 10件，化肥 7件）。采样点的分布情况如图1所示。
采集的土壤样品及时送至实验室，经过低温（<60℃）烘干、研磨后过筛（200 目）备用，样品在加工过程中严格按照《土地质量地球化学评价规范（DZ/ T 0295-2016）》中的规范方法来进行。加工后的土壤样品用酸度计测量 pH。分别依据 GB/T5009.268-2016、HJ/T491-2019 和 HJ/T680-2013 等规范进行土壤和植物样品中重金属的消解。Hg和As元素采用原子荧光光谱仪测定，Cd、Pb和 Cr元素采用等离子体质谱仪测定。
图1研究区采样点位分布图
1.3 元素分析检出限、准确度和精确度
准确度控制方法：在样品中密码插入GBW标准物质进行分析，每种元素的每次分析结果单独计算测定值与标准值对数差（ΔlgC），对数差的允许限参考《多目标区域地球化学调查规范（1∶250000）》。
精确度控制方法：每个标准物质计算测量值与监控值的对数标准偏差（λ），用以衡量样品分析精确度，其允许限同样参考《多目标区域地球化学调查规范（1∶250000）》。
对本研究的 5 种元素数据分析的检出限，准确度和精确度情况进行了整理统计，统计结果如表1所示。从中可知，5 种元素准确度和精确度的合格率均为100%。
表1元素分析检出限、准确度和精确度
1.4 分析方法及评价标准
土壤重金属污染评估采用单因子污染指数法、内梅罗污染指数法、地累积指数法进行评估。统计研究区农作物样品的重金属含量特征，利用箱式预测模型开展土壤重金属含量预测分析。
（1）单项污染指数
单因子评价是以土壤污染实测值和评价标准相比来计算土壤各项污染物的污染指数（陈锦和郭锦，2020），其计算方法如式（1）所示。评价标准采用《土壤质量农用地土壤污染风险管控标准（试行） （GB 15618-2018）》中的筛选值。单项污染等级划分为5个等级（表2）。
(1)
式（1）中，Pi为污染物i的污染指数；Ci为污染物i 的实测浓度（mg/kg）；Si 为污染物i的评价标准（mg/kg）。
表2单项污染指数评价等级
（2）内梅罗综合污染指数
内梅罗综合指数法是一个用于评价土壤环境质量的综合方法，通过将土壤中污染物监测结果与环境质量标准值进行比较来评价土壤污染程度（云冠群和李国庆，2023），采用不同的指数进行描述，即土壤分级用不同浓度值表征（式 2、式 3），污染等级划分为5个等级（表3）。
(2)
(3)
式（2、3）中，P 综为污染物i的内梅罗综合污染指数；Pi为式（1）计算出的污染物i的单项污染指数。
表3综合污染指数评价等级
（3）地累积指数
德国学者穆勒于 20世纪 60年代后期提出了地累积指数法，是研究土壤单个重金属污染的定量指标，目前在研究沉积物、土壤重金属污染评价中被广泛应用（王坤等，2020）。地累积指数Igeo的计算公式为式（4），污染等级划分为7个程度（表4）。
(4)
式（4）中，Igeo为地累积指数；Ci为重金属 i 含量 （mg/kg）；Bi为单项重金属的地球化学背景值（表4； 单位为mg/kg）；k称作修正系数，代表背景值变动幅度范围，通常取1.5。
表4重金属地积累指数法污染等级分类
（4）箱式预测模型
参照中国地质调查局《生态地球化学预警技术要求》（DD 2014-09），进行研究区的元素通量统计和计算，利用箱式预测模型，将研究区的表层土壤作为预测对象。元素在农田生态系统的主要输入途径主要包括：大气干湿沉降、灌溉、施肥、农药。农药的施用量小，且不同农用地施用的农药差异较大，本研究略过该途径。元素的输出途径包括作物收割、地表径流、下渗水和挥发性元素蒸发。元素蒸发采集难度大、精度不高、主要针对汞元素，因此本研究略过该途径。
随着重金属的生物地球化学循环，土壤中重金属的浓度是处于动态平衡的。本研究元素 i的净输入通量（Qi）可以用下式计算：
(5)
1.5 数据处理
采用 Excel 2023、Qrigin 2021 软件进行数据处理、分析和图件编制。
2 结果与分析
2.1 农用地土壤重金属的污染评价
（1）土壤重金属含量水平
研究区耕地土壤重金属含量统计结果见表5。土壤 Cd、Hg、As、Pb 和 Cr 均值分别超土壤背景值的 5.14、29.09、1.36、2.82 和 1.05 倍，其中 Hg 含量超出背景值倍数最大，其次是 Cd 和 Pb。变异系数反映了样本总体中各样点的平均变异程度。土壤中不同金属元素的变异系数大小不一，Hg 最大达 94.40%，Cd 也达到 54.77%，反映出研究区耕地土壤 Hg 和 Cd 空间变异性较大，或受到了人类生产活动的影响。
（2）内梅罗综合污染指数
内梅罗综合污染指数计算结果见表6。结果表明，研究区土壤存在重金属污染情况，污染指数最高为 3.04，平均指数为 1.42，污染率 62.95%，其中，污染程度为中度的有 3.7%，污染程度为轻度的有 44.44%。单因子污染指数也显示，研究区存在Cd污染情况的占比达到 59.26%。计算结果显示研究区土壤普遍存在Cd污染情况。
（3）地累积指数
地累积指数计算结果也表明，研究区土壤重金属的风险等级从大到小依次为：Hg＞Cd＞Pb＞As＞ Cr（图2）。由于引入了土壤重金属的地球化学背景值（研究区深层土壤数据）进行参比分析，其结果与内梅罗综合污染指数的结果有所差异。研究区耕地土壤样点中重金属 Hg存在极严重污染情况，4级以上污染占比为 75.92%，说明 Hg 相对背景值存在更显著的积累情况；Cd主要为1~3级污染，其中3级污染占比最高，为 42.59%；Pb 和 Cd 的情况类似，也主要为 1~3 级污染，不过 Pb 主要是 1 级污染占比最高，为 53.70%；As和 Cr主要以清洁—轻度污染水平为主。综合分析认为，研究区耕地土壤重金属不同程度上受到外源物质的影响，不同元素的积累程度差别明显。
综合分析地积累指数计算结果可知，研究区耕地土壤普遍受重金属污染，其中又以Hg元素污染最为明显，Cd和Pb的污染程度次之。
2.2 农作物重金属含量分析
研究区主要农作物的重金属累积水平根据《食品安全国家标准食品中污染物限量（GB 2762-2017）》中的农作物限量值进行分析研究，计算结果见表7。研究发现，在研究区农作物样品中5种重金属元素均被检出。其中，Hg 在白菜样品中超标，12 件样品中有一件样品超标，超标率为8.33%，最大超标倍数为 1.09；Cr在白菜、芹菜、南瓜样品中均存在超标情况，在白菜中超标率为8.33%，最大超标倍数为 1.30，在芹菜中超标率为 12.50%，最大超标倍数为 1.69，在南瓜中超标率为 11.11%，最大超标倍数为 1.07。农作物重金属含量的变异系数均超过 60%，最高达到 110.6%，属于强变异，各重金属的变异程度从大到小依次为 Hg＞Cd＞Pb＞As＞Cr，这与耕地土壤重金属的变异程度具有很好的相关性，说明农作物重金属累积与土壤重金属污染具有直接关系。虽然Cd在研究区土壤中存在超标现象，但在农作物中 Cd 却并没有超标，而 Cr 元素在土壤中并不超标，但在白菜、芹菜、南瓜等样品中却存在超标现象。在中国洞庭湖区、川东北区、辽河流域也发现土壤重金属含量与农作物重金属含量对应不一致的现象（余涛等，2008；成杭新等，2012；刘才泽等，2022；周墨等，2025）。说明仅依照规范评价，在实际情况中存在一定的误判现象，无法准确达到保护食品安全生产和保障人体健康的目的，在指导耕地土壤重金属污染评价及治理中具有一定的局限性。
表5土壤重金属含量（mg/kg）
注：*表示土壤背景值选取研究区深层土壤数据。
表6土壤重金属污染指数统计
图2土壤重金属地累积指数
表7农作物中重金属元素的含量统计
注：食品中污染物限量标准参照国家标准《食品安全国家标准食品中污染物限量》（GB 2762-2017）中蔬菜的限量标准值。
2.3 农用地重金属预测分析评价
参照中国地质调查局《生态地球化学预警技术要求》（DD 2014-09），进行研究区的元素通量统计和计算。
研究区的耕地以设施农用地居多，且以蔬菜种植最为突出，规模大、面积大，因此通量计算以研究区的种植状况为依据，按一年三季，计算通量，重金属输入通量的计算结果如表8所示，重金属输出通量的计算结果如表9所示，重金属年净输入通量和达到农用地土壤污染风险管控标准时间的预测结果如表10所示。
灌溉水中，5种重金属元素均未检出，其他输入途径中，Hg、As、Pb、Cr 以有机肥为主，Cd 以大气干湿沉降为主，占比达 62.87%，这与周边工业企业排放的粉尘、烟气有关。
下渗水中，5种重金属元素均未检出，其他输出途径中，Cd、Hg、As、Pb、Cr的输出途径均以作物收割为主，作物收割输出占比大小关系为：Cr>Pb>As>Cd >Hg。
表8研究区不同元素的输入通量统计
表9研究区不同元素的输出通量统计
表10重金属年净输入通量和达到农用地土壤污染风险管控标准的时间
Cd是研究区土壤超标率最高的污染元素，照此趋势发展，土壤 Cd 污染还将进一步恶化，这一结论也符合农用地土壤监测反映的趋势。预测结果显示，Cd元素再经过 52年就将达到《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB 15618-2018）的筛选值。因此，需要制订管理措施来控制研究区农用地土壤 Cd污染。预测结果还显示，Hg、 As、Pb、Cr在未来很长一段时间内不会有污染风险。但是需要注意的是，土壤重金属浓度受多种因素影响，这些影响因素是不可预见的。所以准确预测土壤重金属浓度是很难的，甚至是几乎不可能的。但是研究重金属地球化学累积及预测预警对于研究区的环境风险评估是有意义的。
3 结论
（1）研究区农用地表层土壤中重金属元素 Cd、 Hg、As、Pb 和 Cr 均值分别超天津市土壤背景值的 5.14、29.09、1.36、2.82 和 1.05 倍，且 5 种重金属元素变异系数大小不一，反映出研究区土壤受到了人类生产活动的影响。
（2）研究区农作物中重金属元素 Hg 和 Cr 在白菜、芹菜、南瓜等作物中存在超标现象，农作物中各重金属含量变异程度与耕地土壤重金属的变异程度具有很好的相关性，说明农作物重金属累积与土壤重金属污染具有直接关系。
（3）以研究区为整体估测，农用地表层土壤中重金属元素 Cd 再过 52 年就能达到《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准（试行）》（GB 15618-2018）的筛选值。因此，应进一步加强研究区内耕地土壤重金属的调查和研究工作，保障蔬菜安全。
注释
① 中国地质调查局 .2015. 中国耕地地球化学调查报告（2015）[R]. 北京：中华人民共和国国土资源部.