当前世界环境

简介

印度经济以农业为基础;雇佣了42%的人口，而印度人平均45%的支出都花在了食品上。¹哈里亚纳邦是印度增长最快的邦之一，也是该国经济重要的国家首都地区的一部分。该邦也被称为“印度粮仓”，因为它贡献了印度巴斯马蒂大米出口总额的60%。²该州的快速工业化导致大量人口移民到该地区，这导致了自然资源的不受管制的使用。近几十年来，这些因素导致了环境污染程度的增加。由于环境没有边界，污染物，如持久性有机污染物、颗粒物、挥发性有机化合物、多芳烃、重金属等，从一种介质传递到另一种介质。含铅汽油排放到大气中的铅残留在植物、土壤和水中。^{3 - 5}虽然所有的污染物都是有害的，但人体接触重金属可能会导致严重的健康问题。⁶重金属通过空气和水途径进入农业土壤，增加了人类接触它们的机会。⁷

随着人口的增加，工业通过固体和液体废物排放，在陆地和水体中排放重金属，在自然环境中发挥着重要作用。^8、9灌溉废水和在农田中使用污水污泥作为肥料导致了土壤中金属含量的增加。^10、11农业中施用动物粪便也会导致土壤中重金属的富集。¹²非法排放到自然水体和土壤生态系统中的废水在很大程度上是造成农业土壤重金属浓度过高的原因之一。¹³农业活动(如施用农药和化肥)也会增加农业土壤中的重金属。⁷

土壤是重要的自然资源，是粮食生产的基础。它还可以作为一个天然过滤器，从渗入地下水库的水中去除污染物。农业土壤中的重金属会渗入地下水;如果将这些被污染的地下水用于灌溉，将进一步增加蔬菜中重金属的浓度。^14、15在重金属污染土壤中种植的蔬菜，其可食用部位出现了金属积累现象。^16、17pH值和阳离子交换容量等物理因素随时间的变化可能会改变重金属对生长作物的生物利用度。¹⁸施用堆肥可以增加植物对金属的吸收。¹⁹这些重金属可能通过摄入受污染的食物进入人体。^20.蔬菜中的重金属可能会对神经系统和肾脏造成严重的健康问题。²¹本研究于2017-18年在印度德里的国家首都地区(NCR)进行。本研究对该地区农业土壤重金属污染进行了评价，因为该地区工业化程度高，农业活动密集。由于高度工业化，该地区处于高度发展阶段。高人口压力也导致亚穆纳河和附近用于灌溉的排水沟排放废物，这可能导致农业土壤中重金属含量高。有关该地区农业土壤重金属含量评价的文献非常有限。本研究旨在评价农业土壤中重金属的浓度及其潜在的生态风险。

材料与方法

研究区域的描述

印度的国家首都地区(NCR)是2^nd世界上最大的城市群。哈里亚纳邦贡献了48.93%(28545公里)²)的区域(58,332公里²)，设有13个区。²²德里NCR的工业化正在快速发展。德里NCR的四个地区(Panipat, Sonipat, Gurugram和Faridabad)被选为本研究的对象(表1，图1)。该地区位于该国的绿色革命带。近28.36%的研究区域从事园艺，在该区域种植的作物包括谷物、豆类、水果和蔬菜。研究区域拥有哈里亚纳邦60%以上的工业。位于该地区的不同类型的工业包括金属和矿产基础，农业基础，电机，工程单位，维修和服务，纺织，汽车零部件，橡胶，塑料，石油摩托车零件，柴油发动机等。²³这些工业的排放会导致周围地区的重金属污染显著集中。因此，有必要评估该地区工业化的影响。因此，考虑到这一点，本研究对农业土壤样品中的重金属浓度进行了评估。

图一:研究区地图24 - 26日 点击此处查看图

(位于工业区附近的地点在地图上用红色标注，国道用橙色标注，国道用粉色标注，住宅区用绿色标注，亚穆纳漫滩用蓝色标注，废水灌溉用黑色标注)

表1:研究区描述

土壤样品的采集和分析

从德里NCR的选定农业领域共收集了84个农业土壤样本，这样可以考虑各种工业、国道(NH)、国道(SH)、亚穆纳冲积平原(NY)、住宅综合体(Res.)等对蔬菜污染的影响。采样时间为2017年5月至2018年2月。挖掘一块10 × 10 × 15厘米的巨石，从一块田地的五个不同位置收集土壤样本。^一个大约2公斤的农业土壤被收集在拉链锁塑料袋中，并被带到实验室。¹⁷

图2:用于重金属分析的土壤样品消解。 点击此处查看图

为了分析，制备了1:2.5的土壤-水悬浮液，用数字pH计的pbobe浸入悬浮液中测量pH值。²⁷采用Walkley Black湿氧化法测定土壤有机碳。²⁸土壤重金属分析的程序如图2所示。^3.用原子吸收分光光度计(Lab India AAS 8000)测定滤液中不同重金属的浓度。实验用的玻璃器皿用10%的HNO清洗_3.然后用双蒸馏水(DDW)。所使用的分析级化学品和试剂均购自德国默克公司。仪器使用表2所示的不同浓度的重金属空白和参考标准进行校准。每10个样品后运行空白和标准，以保证质量;所有的分析都是一式三份。

表2:原子吸收光谱分析中重金属标准的波长和浓度。

污染源评估

通过计算污染因子、富集因子和变异系数来估计本研究采集的土壤样品中重金属的污染水平。^29、30

污染系数(CF)

污染系数是特定金属含量(C_我)与背景值(C_b)，计算结果如下:

CF = C_我/ C_bEq。(1)

本研究采用了哈里亚纳印度恒河平原的重金属背景浓度(Fe、Pb、Cu、Mn、Co、Cr、Zn和Ni)和世界平均值(Al和Cd)。表3给出了不同重金属采用的背景浓度。CF被分为6类，如表3所示。²⁹

表3:污染因子分类。

富集因子(EF)

EF是阐明农业土壤重金属潜在污染源的有效工具。用公式2计算德里NCR采集的土壤样品中重金属的EF值。



其中C_我=农业土壤样本中特定重金属的浓度。

C_菲=农业土壤样品和大陆地壳中铁的浓度(大陆地壳中铁的浓度作为参考元素)。EF的分类见表4。

表4:富集因子分类^30.

变异系数

变异系数用于解释人为干预的程度。CV与人为干预成正比，即人类活动范围越大，变异系数越高。分为低变异(CV < 0.15)、中变异(0.15 < CV < 0.36)和高变异(CV > 0.36)三类，计算方法如式3所示。^30.

CV=标准差/均值(3)

土壤污染评估

利用潜在生态风险指数(PERI)评价农业土壤污染状况。生态风险评估是一种用于确定土壤中重金属对环境影响的技术，使用公式4和5计算。R_我为生态风险指数，定义为潜在生态风险指数(E_我)土壤中存在的各种金属。^30.表5给出了PERI的分类。

Ri =∑e_我Eq。(4)

E_我= T_我(C_我/ C₀式(5)

E_我为土壤中存在的单个重金属的潜在生态风险指数T_我为重金属的毒性反应因子，(T_我Cd (30)， Pb, Cu和Ni (5)， Cr (2)， Zn (1))， C_我土壤中重金属i的浓度为C₀是印度农业土壤中重金属的背景浓度。

表5:潜在生态风险指数分类。

统计分析

采用SPSS 22.0软件进行Pearson相关系数(r)、主成分分析和层次聚类分析。

结果

物理化学和重金属分析“，

pH值和有机碳是农业土壤的重要参数，因为它们控制着土壤中重金属的生物有效性。在本研究中，农业土壤的pH值为微碱性，平均值为7.79±0.49。农业土壤样品有机碳(%)含量平均值为0.53±0.21%。

农业土壤重金属平均浓度为Fe > Al > Mn > Zn > Ni > Cr > Cu > Pb > Co > Cd，研究区Fe、Al、Mn、Zn、Ni、Cr、Cu、Pb、Co、Cd的平均浓度和标准差为14916.92±5221.93 mg kg^－1，13538.87±4307.73 mg kg^－1， 277.16±128.96 mg kg^－1， 74.53±42.88 mg kg^－1，35.34±30.48 mg kg^－1， 33.68±21.47 mg kg^－1， 22.94±14.62 mg kg^－1， 18.45±17.62 mg kg^－1， 1.88±1.49 mg kg^－1， 0.92±0.41 mg kg^－1,分别。采集的土壤样品中金属的浓度范围为5631-27109.99 mg kg^－1Al为6640.09-32650.23 mg kg^－1Fe为16.45-221.88 mg kg^－1Zn为73.80-735.72 mg kg^－1Mn为9.65-127.21 mg kg^－1Cr为7.63-192.63 mg kg^－1Ni为5.12-70.43 mg kg^－1Cu为0.31-80.13 mg kg^－1为0.15 ~ 1.96 mg kg^－1Cd, ND-7.82 mg kg^－1有限公司。不同采样点重金属浓度的详细描述见表6。本研究结果与印度土壤中重金属(Fe、Pb、Cu、Mn、Co、Cr、Zn和Ni)的背景浓度和世界平均土壤重金属浓度(Al和Cd)进行了比较。

表6:德里NCR收集的农业土壤重金属浓度。 按此查看表格

In为从各地点收集的样本数目，＊由于印度土壤中缺乏这些重金属的相关数据，本文以世界土壤中Al的平均浓度和页岩中Cd的平均浓度作为背景值。^32、33

讨论

本研究采集的农业土壤样品的pH值为碱性。过度使用有机肥料和连续种植作物可能会增加农业土壤的pH值。³⁴一般情况下，重金属在低pH下具有较高的溶解度，因此本研究中的碱性pH应降低重金属在农业土壤中的溶解度。一种特定重金属的有效性由许多因素决定，比如Cd在碱性土壤中可以在钙和锌存在的情况下成为生物有效性，钙和锌可以从土壤颗粒中解吸金属。³⁵这里报告的pH值与从印度哈里亚纳邦和北方邦收集的其他农业土壤样品中的pH值非常一致。^36、37

农业土壤样品有机碳(%)含量平均值为0.53±0.21%。这表明作物残渣、牛粪和腐烂的动物粪便在田间的应用较少。³⁴土壤有机碳含量低会降低土壤养分矿化，从而降低土壤微生物多样性和生物量。土壤有机质与重金属形成复合物，从而控制重金属对植物的有效性。³⁸农业土壤中有机质含量低会增加作物对金属的吸收。本研究中有机质含量值与尼日利亚农业土壤中有机质含量百分比水平基本一致。³⁹

铁

所有农业土壤中铁的浓度都在印度农业土壤的背景范围内，除了从S1地点收集的一个样品。土壤铁含量为32650.23 mg kg^－1．土壤中铁的高浓度可能是由于位于高速公路附近的钢铁制造业和机械制造业。农业土壤中铁的高浓度可能是农业领域持续使用无机肥料的结果。⁴⁰堆肥和肥料的施用也增加了生长中的作物对铁的吸收。⁴¹这里报告的铁浓度高于印度Morabadad地区的农业土壤中Punetha和Tewari报告的浓度。⁴²从帕尼帕特亚穆纳漫滩地区的农田收集的土壤样品中的铁浓度也与早期的研究很好地一致。⁴³

铝

所有土壤样品中的铝浓度都低于世界金属的平均本底浓度。铝的最大浓度为27209.99 mg kg^－1来自国道(S1)附近采集的农业土壤样本，这可能是由于高速公路上存在钢铁制造业和机械制造业。²³磷化铝在印度也是一种农业使用的注册农药，它可能是农业用地中铝的潜在来源。⁴⁴

锰

除居民区附近采集的土壤样品外，其他农业土壤样品锰含量均高于印度农业土壤锰背景浓度。位于国道附近的农田土壤锰含量高出2倍。高速公路附近采集的土壤样品中Mn的高浓度可能与该地区的钢铁行业、弹簧行业、无纺布制袋机械行业、预制混凝土结构行业、机械零部件行业等多个行业有关。²³化石燃料的燃烧也会向环境中排放锰。Mn是杀菌剂(代森锰锌)和MnSO的组成部分₄在农业中用作肥料。⁴⁵这里报告的锰浓度高于Panipat农业土壤中观察到的浓度和瓦拉纳西。^15日,46

锌

所有土壤样品锌含量均较高，特别是废水灌溉农田土壤锌含量高于背景值9倍。研究区用于灌溉的排水正在接收城市污水和不同行业的废水。土壤中锌含量高的另一个原因可能是施用硫酸锌肥料。⁴⁰这里报告的锌浓度高于以前的研究报告的浓度。^16日,47

镍

大部分农业土壤Ni含量高于印度农业土壤背景浓度。这可能是由于无机肥料、污水和工业废水在农业土壤中的应用。⁴⁸Ni的浓度为23.9 mg kg^－135.67毫克千克^－1在国道和国道附近的农田中含量为157.15 mg / kg^－1在废水灌溉领域。这里报告的土壤样品中的镍浓度高于印度和中国报告的浓度。^47岁,49

铬

高浓度Cr (127.21 mg kg^－1)在污水灌溉农田S7的土壤样本中发现。第一次世界大战土壤中高浓度的铬可能是由于印刷和化学工业将废物倾倒在排水沟中造成的。研究区农业土壤中Cr的平均浓度高于印度和中国东部地区。^30、50

铜

除一个用废水灌溉的站点(S7)外，大多数农业土壤样品的铜浓度都在印度农业土壤的背景值范围内。该地区铜的存在可能是由于使用含铜杀菌剂(硫酸铜和氯化氧铜)和污水灌溉所致。^44岁的51本研究报告的铜浓度比印度恰蒂斯加尔邦贾格达尔普尔和摩洛哥马拉喀什的农业土壤中报告的铜浓度高几倍。^10日,52

引领

从国道和国道采集的土壤样品中铅的浓度超过了印度农业土壤中铅的本底浓度。国道农用土壤中铅的平均浓度比背景浓度高近3倍，国道农用土壤中铅的平均浓度比背景浓度高近2倍，这表明铅除了自然来源外，还有人为输入。铅的其他来源可能是位于国道附近的不同类型的工业，如汽车、油漆、冶金和电池制造业。⁵³铅在高温下挥发，从源到汇的距离很长。铅还存在于磷矿和过磷酸矿中，与有机质结合较强，降低了其迁移能力。⁵⁴在我们的研究中，铅的浓度高于中国淮南市和印度旁遮普省阿姆利则市的农业土壤中的铅浓度。^55、56

镉

研究区农田土壤镉的平均浓度高于世界平均值。近4.5倍的高浓度Cd (1.54 mg kg^－1)，与世界平均值相比，在污水灌溉区S7的土壤样品中发现了。土壤中高浓度的Cd是由于通过排水沟灌溉，排水沟接收来自印刷、化学工业和城市污水的水。此前的一项研究报告称，污水灌溉是印度土壤中Cd输入的原因。⁵⁷农业土壤中镉的另一个潜在来源可能是田间使用含镉肥料。⁵⁸本研究报告的Cd浓度高于中国农业土壤中报告的浓度。⁴⁷这里报道的结果也与德里城郊和中国西南部报道的结果相似。^59、60

钴

所有采集的农业土壤样品中钴的浓度均低于印度农业土壤中钴的背景值。这里报告的钴浓度高于瓦拉纳西报告的值。⁴⁹

重金属污染评估

污染因素

计算了农业土壤样品的污染因子，如图3所示。所有的农业土壤样本都被不同类型的重金属污染。从工业区、国道和国道采集的样品分别被中度到重度的Cd、Pb和Zn污染。从亚穆纳漫滩收集的土壤样本中发现了中等到相当程度的镉污染，而废水灌溉的土壤样本则被发现受到Cd、Ni和Zn的高度污染。由于施用锌肥，住宅区附近的农业土壤样品也被中度污染。

图3:农业土壤样品中不同重金属浓度的污染因子。 点击此处查看图

富集因子

农业土壤富集因子(EF)统计如图4所示。农业土壤样品EF均值依次为Zn > Cd > Pb > Mn > Ni >，均值分别为7.94、5.82、3.27、3.12和2.78。因此，研究区农业土壤具有较高的Zn、Cd富集，中等的Pb、Mn、Ni富集。这些金属的高EF值表明这些金属在农业土壤中的人为输入。中国东部农业土壤也表现出Zn、Cd、Pb的富集。^30.

图4:农业土壤样品中不同重金属浓度的富集因子。 点击此处查看图

变异系数

变异系数依次为Pb > Ni > Co > Cu > Cr > Zn > Mn > Cd > Fe > Al，变异系数为0.96 > 0.86 > 0.79 > 0.64 b> 0.637 > 0.58 > 0.47 > 0.45 > 0.35 > 0.32。重金属(Pb, Zn, Ni, Cr, Co, Mn, Cu和Cd)的变化较大，表明这些金属在研究区有显著的人为贡献。Al和Fe的变化中等，说明人为因素对Al和Fe的输入最小。Pb、Ni、Cu、Cr的CV值高于中国农业土壤的CV值。^30.

潜在生态风险指数(PERI)

在所研究的金属中，计算了Cd, Pb, Cu, Ni, Cr, Zn的PERI，结果如图5和6所示。在所有样品中，Cd的PERI值最高。中度至相当大的潜在生态风险(E_我)在从国道、国道、亚穆纳洪泛平原和工业区收集的农业土壤样本中观察到，而第一次世界大战的土壤样本显示出相当大的潜在生态风险(E_我生态风险指数(R_我由于Cd、Pb、Cu、Ni、Cr和Zn的存在，75%的废水灌溉土壤样品的镉含量较高。Chen等人在2019年观察到中国东部农业土壤中镉造成的相当大的生态风险，这与目前的研究相似。^30.

图5:不同重金属浓度农业土壤样品的生态风险。 点击此处查看图

图6:选址累积潜在生态风险。 点击此处查看图

相关、聚类和因子分析

重金属之间进行Pearson相关分析，各重金属之间存在密切的相关性(表7)。Cd、Fe、Al之间存在较强的正相关关系，说明它们的共同来源为地壳。Ni与Cr、Zn、Cu呈显著正相关，表明这些金属在农业土壤中的潜在来源是人为的。Pb与Mn、Co呈显著正相关，密切关系着它们的载体来源。不同农业用地主成分分析(PCA)、负荷、方差归一化矩阵和因子得分累积百分比的比较见表8。经反复旋转后，有3个组分的特征值大于1，说明NCR中存在多种重金属来源。主成分分析和树状图分析表明，形成三个主要聚类对是Ni-Cr-Zn-Cu、Fe-Al-Cd和Pb-Mn-Co(图7)。在主成分分析中，因子1对总方差的贡献为34.71%，且Ni、Cr、Zn和Cu含量较高，表明它们具有共同的工业来源。因子2对总方差的贡献率为23.68%，其中高负荷的Fe、Al和Cd表明其来源为农业和地壳。因子3在Pb、Mn和Co含量高的情况下占总方差的22.49%，表明是车辆来源。

表7:皮尔逊相关矩阵。

**相关性在0.01水平上显著。

表8:主成分分析(Kaiser归一化)

图7:显示重金属在NCR，德里，印度聚集的树状图。 点击此处查看图

资金来源

作者在这篇文章的研究、撰写和/或出版中没有得到任何财政支持。

利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突。

致谢

作者要感谢Deenbandhu Chhotu Ram科技大学，Murthal, Sonepat授予博士研究工作。

结论

除居民区附近采集的土壤样品外，几乎所有农业土壤样品都存在显著的潜在生态风险。由于重金属的存在，废水灌溉土壤的污染水平最高。所有土壤样品均富集Zn、Mn、Pb、Cd和Ni等重金属，污染程度为中度至重度。从Sonepat地区S7地点采集的土壤样品被Cd、Ni和Zn严重污染。因此，我们可以说，利用城市排水灌溉导致土壤样品中重金属(Zn, Cd, Ni, Cu, Cr)浓度较高，在这种土壤中种植蔬菜/谷物可能导致重金属在其中的生物积累。由于Cd的影响，潜在生态风险指数(Potential Ecological risk index)相当大。基于EF、CV和统计分析，可以认为研究区人为重金属来源(金属工业、污水、磷肥的使用等)对农业土壤重金属的贡献很大。从本研究结果可以得出结论，需要一个大规模的水平监测计划来评估NCR, DELHI农业土壤中的金属浓度水平。政府机构应制定一些策略，以减少人为来源的重金属在农业土壤中的输入。强烈建议进一步研究在这类地区种植的蔬菜中的重金属含量。

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