太原市污灌区农田土壤中多环芳烃污染特征及生态风险评价
太原市污灌区农田土壤中多环芳烃污染特征及生态风险
评价
太原市污灌区农田土壤中多环芳烃污染特征及生态风险评价
摘要：多环芳烃（PAHs）是一类广泛存在于环境中的有机污染物，其在农田土壤中的富集与污灌区的农业活动密切相关。
本研究旨在调查太原市污灌区农田土壤中PAHs的污染程度和
分布特征，并评估其对生态系统的潜在风险。
结果显示，太原市污灌区农田土壤中PAHs污染普遍存在，平均含量为7.42
mg/kg。
不同农田土壤中PAHs的污染程度存在差异，主要受农业活动类型和农田管理措施的影响。
土壤中PAHs的主要组分
为4-环和5-环PAHs，其中菲、荧蒽和芘是主要污染源。
土壤PAHs的来源主要是农业活动废水和废弃物的直接排放。
在生
态风险评价方面，土壤PAHs的潜在生态风险较低，但风险评
价结果仍显示农田土壤中PAHs对生态系统的富集具有一定的
风险。
关键词：太原市，污灌区，农田土壤，多环芳烃，污染特征，生态风险评价
1.引言
多环芳烃（PAHs）是一类广泛存在于环境中的有机污染物，由燃烧和烟尘等过程中产生。
PAHs具有持久性、生物积累性和
生物毒性等特点，对环境和人类健康构成潜在威胁。
农田土壤是PAHs的重要汇集和累积地点，其污染程度和分布特征与农
业活动密切相关。
太原市位于山西省，是中国重要的能源和农业基地，但其污灌区农田土壤中PAHs的污染状况和生态风险
尚未得到深入研究。
因此，本研究旨在调查太原市污灌区农田
土壤中PAHs的污染特征及生态风险，并为减少农田土壤PAHs 污染提供科学依据。
2.方法
2.1 研究区域
本研究选择太原市污灌区的三个农田作为研究样点，包括水稻田、小麦田和果园。
2.2 采样和分析
在每个样点，选择代表性农田土壤样品进行采集。
采用气相色谱质谱联用技术（GC-MS）对土壤样品中PAHs的种类和含量进行分析。
3.结果与讨论
3.1 农田土壤中PAHs的污染程度和分布特征
结果显示，太原市污灌区农田土壤中PAHs污染普遍存在，平均含量为7.42 mg/kg。
不同农田土壤中PAHs的污染程度存在差异，其中水稻田土壤中PAHs含量最高，果园土壤中PAHs含量最低。
这与不同农田管理措施和农作物特性有关。
另外，不同环境因素对土壤中PAHs的富集和迁移也发挥着重要作用。
3.2 PAHs的来源和污染特征
土壤中PAHs的主要组分为4-环和5-环PAHs，其中菲、荧蒽和芘是主要污染源。
农业活动废水和废弃物的直接排放是太原市污灌区农田土壤PAHs的主要来源。
3.3 生态风险评价
在生态风险评价方面，土壤PAHs的潜在生态风险较低，但仍存在一定的风险。
PAHs在土壤中的目标风险值超过环境质量标准，暴露于土壤中的生物可能受到一定的生态毒性影响。
因此，应采取措施降低农田土壤中PAHs的污染，减少其对生态系统的潜在风险。
4.结论
太原市污灌区农田土壤中存在多环芳烃（PAHs）的广泛污染，其来源主要是农业活动废水和废弃物的直接排放。
不同农田类型和管理措施对土壤中PAHs的污染程度和分布特征有重要影响。
虽然土壤中PAHs的潜在生态风险较低，但仍存在一定的风险。
因此，应加强对农田土壤中PAHs污染的监测和管理，以保护生态环境和确保农产品的安全
综上所述，太原市污灌区农田土壤中的PAHs污染程度存在差异，水稻田土壤中的PAHs含量最高，果园土壤中的PAHs 含量最低。
这与不同农田管理措施和农作物特性有关。
农业活动废水和废弃物的直接排放是主要的污染源。
不同环境因素对土壤中PAHs的富集和迁移也起到重要作用。
尽管土壤中PAHs 的潜在生态风险较低，但仍存在一定的风险，可能对土壤生物产生生态毒性影响。
因此，应采取措施降低农田土壤中PAHs 的污染，减少对生态系统的潜在风险。
加强对农田土壤中PAHs污染的监测和管理，是保护生态环境和确保农产品安全的必要措施。
土壤多环芳烃污染根际修复
利用超积累植物或能耐受、降解多环芳烃的植物将污染物从土壤中 吸收并积累在植物体内。
联合修复
结合物理、化学和生物修复技术的优势，以提高修复效率和降低对环 境的二次污染。
03
土壤多环芳烃污染根际修复原 理
根际修复的原理
根际修复是指利用植物根系及其根际 微生物的降解作用，将土壤中的多环 芳烃等有机污染物进行转化、降解或 去除的过程。
案例二：某工业区土壤多环芳烃污染根际修复
污染源 污染程度 修复措施 修复效果
工业废水和废弃物排放。
土壤中多环芳烃含量较高，对周边环境和生态系统造成较大影 响。
采用活性炭吸附、化学氧化和植物降解等方法，选择适合的植 物和微生物品种进行根际修复。
经过一段时间的修复，土壤中多环芳烃含量明显降低，土壤质 量得到改善，周边环境和生态系统逐渐恢复。
根际微生物的降解作用是多环芳烃污染根际修复的重要环节之一，通过降解作用可 以将多环芳烃等有机污染物转化为二氧化碳和水等无害物质。
根际微生物的降解能力受到多种因素的影响，如微生物种类、土壤环境、温度、湿 度等。
植物-微生物联合修复
植物-ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ生物联合修复是指利用植物和微生物的联合作用， 对土壤中的多环芳烃等有机污染物进行修复的过程。
植物根系还能够吸收和富集土壤中的 有机污染物，通过自身的代谢作用将 其转化为无害或低毒性的物质，从而 达到修复土壤的目的。
植物根系能够为微生物提供良好的生 存环境，促进微生物的生长和繁殖， 进而提高微生物对有机污染物的降解 能力。
根际微生物的降解作用
根际微生物是指生长在植物根系周围的微生物群落，这些微生物能够降解土壤中的 有机污染物，并将其转化为无害或低毒性的物质。
南昌市周边农田土壤中多环芳烃的污染特征及来源分析
南昌市周边农田土壤中多环芳烃的污染特征及来源分析樊孝俊;刘忠马;夏新;左燕君;龚娴【期刊名称】《中国环境监测》【年(卷),期】2009(025)006【摘要】采集南昌市周边三个县的18个农田表层土壤样品,采用液固萃取-层析净化-高效液相色谱分析技术,研究了土壤中16种优控多环芳烃类物质的含量和组分特征,运用主成分因子荷载方法分析了其污染来源,并初步评价了其风险水平.结果表明,该区域内农田土壤33.3%轻度污染,最高污染样点PAHs含量为422.8ng/g,最低污染样点PAHs含量为75.2ng/g,平均含量为197.9ng/g,且远离城市的农田土壤残留水平明显低于靠近城市的农田土壤;PAHs的组分特征为以毒性水平较低的低环化合物为主;其污染来源主要是煤、天然气和汽油燃烧组成的混合源.【总页数】4页(P109-112)【作者】樊孝俊;刘忠马;夏新;左燕君;龚娴【作者单位】南昌市环境监测站,江西,南昌,330002;南昌市环境监测站,江西,南昌,330002;中国环境监测总站,北京,100012;南昌市环境监测站,江西,南昌,330002;南昌市环境监测站,江西,南昌,330002【正文语种】中文【中图分类】X825【相关文献】1.呼和浩特周边农田土壤中多环芳烃污染特征与生态风险评价 [J], 张欣昕;张福金2.某电子垃圾拆解园周边农田土壤中多环芳烃的污染特征及风险评估 [J], 刘劲松;朱国华;尹文华;巩宏平;周欣;王玲;李霂菲;陈贝3.辽宁典型污灌区及公路沿线农田土壤多环芳烃污染特征及来源分析 [J], 高昌源;刘丹;郭美霞4.生活垃圾堆填区周边农田土壤中多环芳烃的污染特征 [J], 韩晓君;李恋卿;潘根兴;胡忠良5.永久基本农田土壤中多环芳烃分布特征及来源分析 [J], 王倩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
污水灌溉对土壤环境的影响及防治对策
一 、污水灌溉的概念
污水灌溉：一般指使用经过一定处理的城市污水灌溉农田、 森林和草地。污水灌溉可分为纯污水灌溉、清污混灌和间 歇污水灌溉。
二 、国内外污水灌溉现状
2.1 中国的污水灌溉现状 我国自1957年开始污水灌溉试验工作，北京、天津、西安、 抚顺、石家庄等城市先后开辟了大型污水灌区。随着废污 水排放量El益增多，以及农业用水日渐紧张，许多大、中 城市近郊和工矿区附近的农田越来越多地利用污水灌溉。
2.2 国外的污水灌溉现状 国外一些缺水国家把城市污水再生利用作为解决水资源短 缺的重要途径。城市污水处理后，用于工业生产、农田灌 溉、牧草灌溉、市政绿化、生活杂用、回灌地下水及补充 地表水源等方面。美国、日本和以色列等国家污水灌溉技 术相对比较成熟。 美国是污水再利用最早的国家之一，20世纪70年代初开始 大规模建设污水处理厂，随后即开始回用污水。美国城市 污水处理等级基本在二级以上，再生水已ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ为城市水资源 的重要组成部分。
6.2 建立污水灌溉制度，加强科学管理 建立污水灌溉制度， 污灌区的布局要进行合理的规划，根据污灌水质、土壤类 型、作物品种和气候条件的不同，制定污水灌溉的管理办 法。根据土壤水分动态、土壤污染降解能力、作物耗水需 肥量、污染物在作物中的残留规律以及防渗要求，建立污 水灌溉制度。污水灌溉对作物中有害元素残留的影响一般 是后期，按照作物生育特性和需水、需肥临界期确定污水 灌溉时期。一般作物在幼苗期与花穗期均不能进行污灌。
③化学和光化学降解作用。污染物在土壤中经水解、氧化、 异构化等作用，使一些化学污染物降解。土壤表面受太阳 辐射，特别是紫外线辐射后，能使DDT 辐射，特别是紫外线辐射后，能使DDT 、除草剂发生光 化降解。 ④植物的吸收和代谢作用。
晋中某焦化企业周边农田表土中pahs污染特征及风险分析
行了风险分析遥 结果表明袁16 种优控 PA H s 含量的浓度范围为 215.0耀 826.8 ng/g袁7 种致癌性 PA H s 的平均含量约
占 16 种优控 PA H s 的 39% 曰采样点土壤中 PA H s 的含量高低与其距焦化企业的距离及盛行风向有关曰土壤中优势
PA H s 成分依次为 PH E 尧FLA 尧B bF尧IcdP尧C H R 尧N A P尧B ghiP 和 PY R 遥 研究结果可为该焦化企业周边农田土壤 PA H s
K ey w ords院PA H s;farm land;cultivated soil;pollution characteristics;risk analysis
多环芳烃渊 polycyclicarom atichydrocarbon袁PA H s冤 是一种持久性有机污染物袁具有半挥发性尧长期残 留性和高毒性袁可以通过多种环境介质长距离迁移袁 具有致癌尧致畸尧致突变和其他毒性效应[1-2]袁环境中 多环芳烃的污染已经引起社会的广泛关注遥 多环芳 烃主要汇集于土壤介质中[3]袁总共有 90豫 的多环芳 烃在土壤中积累[4]袁环境中的多环芳烃可通过大气 沉降尧污水灌溉尧污泥施用以及意外渗漏等方式直 接进入土壤遥 PA H s 具有亲脂性袁进入土壤后会被土 壤中有机质吸附袁不易降解袁因此会造成土壤污染遥 根据 PA H s 理化性质和分子量的不同袁可分为低分
山西农业科学 2020袁48渊 3冤 院416-419袁440 doi:10.3969/j.issn.1002-2481.2020.03.30
Journal of Shanxi A gricultural Sciences
晋中某焦化企业周边农田表土中 P A H s 污染特征及风险分析
土壤中多环芳烃衍生物污染特征及迁移转化
土壤中多环芳烃衍生物污染特征及迁移转化
程鹏飞;王泽铭;赵旭强;高彦征
【期刊名称】《中国环境科学》
【年(卷),期】2024(44)3
【摘要】本文综述了氯代多环芳烃(ClPAHs)和硝基多环芳烃(NPAHs)在不同区域和不同利用类型土壤中的污染水平和赋存形态,采用EPISuite软件和密度泛函理论计算获得了ClPAHs和NPAHs的极性、土壤吸附系数、快速生物降解性、轨道能级等性质,并分析了取代基种类、数量以及位置对PAHs衍生物性质和环境归趋的影响.重点总结了ClPAHs和NPAHs在土壤中的吸附-解吸、光降解、氧化还原、生物降解等迁移转化行为.最后,基于现有研究现状,希望未来能够优化检测方法、建立土壤污染数据库、丰富迁移转化数据和机理,为土壤PAHs污染特征和迁移转化研究提供更准确、全面信息.
【总页数】13页(P1562-1574)
【作者】程鹏飞;王泽铭;赵旭强;高彦征
【作者单位】江苏大学;南京农业大学;广东省科学院生态环境与土壤研究所
【正文语种】中文
【中图分类】X13
【相关文献】
1.硫酸盐还原条件下多环芳烃在土壤中的迁移转化
2.微生物作用下多环芳烃在土壤中的迁移特征
3.多环芳烃污染区域氧化多环芳烃的来源、迁移转化和毒性危害
4.
植烟土壤和烟叶中多环芳烃的污染特征及污染源解析5.南昌市某工业区表层土壤中多环芳烃污染特征及来源解析
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某电子垃圾拆解园周边农田土壤中多环芳烃的污染特征及风险评估
苯并 （ ａ ） 芘、 二苯并（ ａ ， ｈ ） 蒽、 苯并 （ ａ ） 蒽、 苯并（ ｂ ） 荧蒽 、 茚并 （ １ ， ２ ， ３ － ｃ ｄ ） 芘 致 癌 风 险 率 超 出百 万 分 之 一 的 样 本 比 例 分 别 为 ２ ０ ． ５ ３ ％、
６ ． ６ ２ 、 １ ． ９ ９ 、 ２ ． ６ ５ 、 ２ ． ６ ５ ， 其 中采 样 点 １ 、 ６ ８两 个 点 位 表 层 土 壤 的 苯 并 （ ｂ ） 荧 蒽 致 癌 风 险 率 超 过 了万 分 之一 。
ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｅｎ ｇｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｚｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｈａ ｎ ｇｚ ｈ ｏ ｕ Ｚｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ３ １ ０ ０ １ ４ ）
（ １ ． 浙 江 省 环 境 监 测 中心 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ５ ； ２ ． 环 境 保 护 部 华 南 环 境科 学研 究 所 ， 广 东 广 州 ５ １ ０ ６ ６ ５ ；
杭州 ３ １ ０ ０ １ ４ ） ３ ． 浙江工业大学化学工程学 院， 浙江
摘 要 研 究了某 电子垃圾拆解园周边 １ ５ １ 个 农 田土壤样品中 １ ６ 种多环芳烃 （ Ｐ Ａ Ｈｓ ） 的污染特征 和环境 风险 。结果表 明， １ ２ ５
关 键 词 多 环 芳 烃 电 子 垃 圾 拆 解 园 区 土 壤 风 险评 估
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ ５ ９ ８ ５ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ０ ０ Ｉ － ３ ８ ６ ５ ． ２ ０ １ ５ ． ０ ５ ． ０ ０ １
Ｐｏ ｌ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎｄ ｅ ｎｖ ｉ ｒ ｏ ｎｍ ｅ ｎｔ ｒ ｉ ｓ ｋ ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ＰＡ Ｈｓ ｉ ｎ ａ ｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ｏ ｉ ｌ ａ ｒ ｏ ｕ ｎｄ ａ ｎ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎｉ ｃ ｗａ ｓ ｔ ｅ ｄｉ ｓ ｍａ ｎｔ 。
多环芳烃污染农田土壤原位生物修复技术研究共3篇
多环芳烃污染农田土壤原位生物修复技术研究共3篇多环芳烃污染农田土壤原位生物修复技术研究1在农业生产中，土壤是重要的农业资源之一，而农田土壤的污染问题也很严重。
多环芳烃是一类具有强毒性、难降解的有机物，往往是农田土壤中的重要污染物。
如何改善受到多环芳烃污染的农田土壤质量，是一个亟需解决的问题。
传统的土壤修复方法既费时也费力，并且不一定能取得理想的效果。
然而，不断发展的生物修复技术为农田土壤的污染治理带来了新的思路和新的希望。
生物修复技术指通过生物降解，将有害物质转化为无害的物质，最终达到修复土壤质量的目的。
生物修复技术被广泛应用于各种有机化合物污染土壤的处理中，因为这种修复技术不仅能够达到高效率的修复、经济效益好、污染物基本得到彻底降解等优点，而且比较适合于多污染物的修复。
基于生物修复技术，研究者们开展了大量的研究，提出了不同的原位生物修复技术，其中之一是菌根菌原位生物修复技术。
菌根菌原位生物修复技术指通过菌根和土壤微生物的共生作用，加速土壤污染物的降解。
这种生物修复技术具有高效、经济、环境友好的特点。
研究结果表明，多环芳烃的降解需要特定微生物的介入。
菌根菌原位生物修复技术能够利用菌根的生长，吸附多环芳烃污染物，并将其转移到根系内部。
同时，菌根对于土壤真菌和细菌的生长有促进作用，能够增加对多环芳烃的降解速率。
因此，菌根菌原位生物修复技术被广泛应用于多环芳烃污染土壤的治理中，受到研究者和工程师的广泛关注。
菌根菌原位生物修复技术的配制方法也较为简单。
其中，菌根和土壤细菌的生长在设计菌根菌原位生物修复技术时经常会被加入到土壤中。
这些生长组分的结合作用可以使酶、菌群的数量不断增加，活性也不断提升。
同时，菌根菌与土壤细菌的生长可以防止农田土壤中出现污染物。
此外，菌根菌原位生物修复技术的DOI(Digit Object Identifier)、Nature Index和Impact Factor等指标也很好。
北京市郊农业土壤中多环芳烃的污染分布和来源
第32卷㊀第5期2013年㊀㊀5月环㊀境㊀化㊀学ENVIRONMENTAL CHEMISTRYVol.32,No.5May㊀㊀2013㊀2012年7月10日收稿.㊀∗国家自然科学基金(21077002)资助.㊀∗∗通讯联系人,E-mail:yshliu@DOI :10.7524/j.issn.0254-6108.2013.05.022北京市郊农业土壤中多环芳烃的污染分布和来源∗邹正禹㊀唐海龙㊀刘阳生∗∗(北京大学环境科学与工程学院,北京市固体废物管理与资源化重点实验室,北京,100871)摘㊀要㊀采集了3个北京市郊发展新区(昌平区㊁大兴区㊁房山区)共计20个不同类型表层农业土壤样品,通过微波萃取和高效液相色谱分析其中多环芳烃(PAHs)含量.结果显示,研究区表层土壤已受到不同程度的污染,16种优先控制的多环芳烃总含量为1.20 3.35μg ㊃g -1,表层土壤中的多环芳烃主要源于燃烧源,且受燃汽油型汽车尾气的影响更显著.关键词㊀北京,农业土壤,分布,多环芳烃.多环芳烃(Polycyclic Aromatic Hydrocarbon,简称PAHs)是一类广泛存在于环境中的有机污染物[1].其中,16种PAHs 已被美国环保局(EPA)列入优先控制的污染物名单[2],我国环保部第一批公布的68种环境优先监测污染物黑名单中,有7种PAHs [3].PAHs 在环境中的含量虽然微量但分布广泛,是环境中普遍存在的具有代表性的有毒有机污染物,具有致癌㊁致畸㊁致突变的 三致 作用.它们可以通过大气沉降作用经植物叶片进入植物体内或进入土壤中由植物根吸收,并在植物体内迁移㊁代谢和积累,进而通过食物链危及人类健康[4-6].土壤作为一种重要的环境介质,是多环芳烃(PAHs)在自然环境中的储库和中转站,承担着90%以上的多环芳烃环境负荷[7],由土壤中进入人体的多环芳烃数量要高于大气和水等其它环境介质[4].北京作为我国的政治文化中心,同时也曾是我国北方重要的工业城市,工业燃煤量大,交通发达,其辖区的西北部是石化区,西南部有大型的重工业,这些潜在的污染源造成北京城区土壤中PAHs 含量较高.研究北京PAHs 含量及分布特征对于北京市土壤安全具有重要意义.本研究选取3个城市发展新区(昌平区㊁大兴区和房山区)的几种典型农业表层土壤,研究PAHs 在表层土壤中的含量及其分布特征,探讨其可能来源及影响因素.1㊀样品采集和分析1.1㊀样品采集与预处理土壤样品采集于2011年8月份,选取北京市3个城市发展新区内具有代表性的农业作物的表层土壤,除麦地外,其它都是采集于生长期的土壤,分别为:大兴区9个(玉米地4个:D1㊁D3㊁D5㊁D7,麦地2个:D2㊁D4,西瓜地2个:D6㊁D9,白菜地1个:D8)㊁房山区6个(大豆地1个:F1,玉米地1个:F2,麦地1个:F3,花生地1个:F4㊁红薯地1个:F5,经济作物混种地1个:F6)㊁昌平区5个(玉米地2个:C1㊁C4,草莓地1个C3,葡萄地1个:C2,豇豆地1个:C5),总共20个土壤样品.样品采集于0 20cm 深度的耕作表层土壤(每个土壤样品均由同一片土地的3个不同点各取1kg 土壤混合均匀后,从中再取1kg 作为该取样点的待测样品).具体采样点地理位置如图1所示.土壤样本运回实验室后,经自然风干㊁人工压碎后,去除砾石和动植物残体,采用玛瑙研钵研磨并过80目筛,每个样品各准确称取3份1.0000g 备后续实验使用.1.2㊀分析仪器及试剂Agilent 1100高效液相色谱仪,系统配置:紫外可变波长检测器,自动进样器和Agilent 化学工作站;㊀5期邹正禹等:北京市郊农业土壤中多环芳烃的污染分布和来源875㊀液相色谱柱:Eclipse PAHs专用柱(4.6mmˑ250mm,5μm,Agilent,USA);微波萃取仪:(ETHOS one,意大利Milestone公司);PAHs0.2mg㊃mL-1混合标样(溶剂二氯甲烷ʒ甲醇=1ʒ1,百灵威化学公司)含16种多环芳烃:萘㊁苊烯㊁苊㊁芴㊁菲㊁蒽㊁荧蒽㊁芘㊁苯并(a)蒽㊁㊁苯并(b)荧蒽㊁苯并(k)荧蒽㊁苯并(a)芘㊁二苯并(a,h)蒽㊁苯并(g,h,i)芘㊁茚苯(1,2,3-cd)芘.乙腈为色谱纯试剂,二氯甲烷和丙酮为分析纯试剂.实验用水为高纯蒸馏水.图1㊀采样点位示意图Fig.1㊀Map of sampling sites1.3㊀样品分析土壤分析项目包括美国国家环保局所列出的16种优先控制PAHs:萘(Nap)㊁苊烯(Any)㊁苊(Ane)㊁芴(Fle)㊁菲(Phe)㊁蒽(Ant)㊁荧蒽(Fla)㊁芘(Pyr)㊁苯并(a)蒽(Baa)㊁(Chr)㊁苯并(b)荧蒽(Bbf)㊁苯并(k)荧蒽(Bkf)㊁苯并(a)芘(Bap)㊁二苯并(a,h)蒽(Daa)㊁苯并(g,h,i)芘(Bgp)㊁茚苯(1,2,3-cd)芘(Inp).微波萃取是一种快速㊁高效㊁节能㊁省溶剂㊁能同时处理多份试样并能保护一些热不稳定性物质免受分解的良好分离方法[8-9].近年来,微波萃取广泛应用于污染土壤中的多环芳烃的萃取及环境监测[10-11].本次研究的样品采用微波萃取法进行提取,萃取液为1ʒ1的二氯甲烷-丙酮混合溶剂,萃取液经4.5μm有机滤膜过滤后,液体在25ħ用氮气吹至近干,用1.0mL的乙腈-水(乙腈ʒ水=1ʒ1)复溶.将浓缩液移入自动进样瓶中,用高效液相色谱仪进行测定.相关参数如下.萃取温度为60ħ,萃取时间为30min,紫外检测波长220nm,色谱流动相A:水;流动相B:乙腈;线性梯度程序:0 0.66min,维持B的体积分数为40%;0.66 30min,B由40%线性增加至100%;30 46min,维持B为100%;46 46.01min,B立即回至40%,保持至47min,进样量为20μL.具体萃取和测定方法参见文献[12]. 1.4㊀质量控制与保证所用玻璃器皿用去污粉刷洗干净,自然晾干后,使用前在马弗炉中400ħ烘烤4h.对不宜高温灼烧的器皿,先用污粉刷洗干净,自然晾干后,于洗液中浸泡过夜,再依次用自来水㊁蒸馏水㊁丙酮洗涤数次,在烘箱中烘干.为保障检测仪器的稳定性和测试结果的可靠性,每个样品提取3个平行样,色谱分析时,每10个测试样之间设置1个空白样.定量用外标法进行,标样物质线性回归系数r分布范围为0．9178 0.9989,均值为0.9845,说明方法可信度较高.方法经回收率检验,回收率分布范围为68% 115%,该方法的检测限为4.5 22.4ng㊃g-1.2㊀结果与讨论2.1㊀多环芳烃质量分布的整体特征图2给出所有样品多环芳烃的浓度分布,房山区㊁大兴区和昌平区农业土壤表层中ðPAHs含量分876㊀环㊀㊀境㊀㊀化㊀㊀学32卷别分布于1.83 3.35μg㊃g-1㊁1.47 2.58μg㊃g-1和1.20 1.76μg㊃g-1之间.从图2可以看出,房山区和大兴区ðPAH含量明显高于昌平区.图2㊀ðPAH质量分布特征Fig.2㊀Mass distribution ofðPAH表1将北京市郊农业土壤中ðPAHs与国内其它城市农业土壤相比较,北京市郊农业土壤中ðPAHs要低于无锡市及天津污灌区;相对于东莞市㊁株洲市㊁福州市来说,尽管北京市郊农业土壤样品中ðPAHs极值较低,但均值明显偏高,这可能与采样点靠近公路有一定的关联.总体来说,北京市郊农业土壤样品中的ðPAHs浓度偏高,不容乐观,应引起足够重视.表1㊀国内不同区域农业土壤ðPAHs含量状况比较Table1㊀Comparison ofðPAH contents in agricultural soils from different regions区域检测年份ðPAHs/(μg㊃g-1)平均值/(μg㊃g-1)文献来源东莞市20020.029 4.0790.413张天彬等[13]株洲市2009ND 5.5210.280张光贵等[14]广州市20040.042 3.077陈来国等[15]无锡市2008 1.058 9.500倪进治等[16]福州市20080.100 1.2150.522韩志刚等[17]天津污灌区20010.181 21.015陈静等[18]北京市郊2011 1.200 3.350 1.980本研究㊀㊀注:ND表示低于检出线.2.2㊀不同环数的多环芳烃分布特征所检测到的PAHs按环数划分可以分为二㊁三环的低环芳烃,主要包括萘㊁苊烯㊁苊㊁芴㊁菲㊁蒽;四环芳烃,主要包括荧蒽㊁芘㊁苯并(a)蒽㊁;五环㊁六环芳烃,主要包括苯并(b)荧蒽㊁苯并(k)荧蒽㊁苯并(a)芘㊁二苯并(a,h)蒽㊁苯并(g,h,i)芘㊁茚苯(1,2,3-cd)芘.图3显示不同点表层土壤之间多环芳烃组分含量差异明显,F1㊁F3㊁D6㊁D7㊁D9表层土壤中四环芳烃的浓度明显高于其它点.从区域角度看,房山区和大兴区农业表层土壤中的四环芳烃浓度明显高于昌平区,而不同区域农业表层土壤中的二㊁三环低环芳烃浓度差异较小,房山区和大兴区略高于昌平区.图3㊀多环芳烃组分含量分布特征Fig.3㊀Distribution characteristics of PAHs㊀5期邹正禹等:北京市郊农业土壤中多环芳烃的污染分布和来源877㊀多环芳烃组分含量相对百分比例分布图(图4)显示,各点检测出的多环芳烃组分主要集中于二环㊁三环和四环芳烃,而五㊁六环芳烃相对百分比例非常低.不同点之间多环芳烃的相对百分比例存在较大差异,其中D6㊁D7㊁D9低环组分相对百分比例明显低于其它点,但不同区域农业表层土壤中的组分相对百分比例整体无明显差异.图4㊀多环芳烃组分质量百分比例分布特征Fig.4㊀Area graph of PAHs2.3㊀土壤中多环芳烃风险分析PAHs 具有亲脂性的特点,其亲脂性会随着苯环数量的增加而增强,并通过食物链的富集作用,威胁人类健康[4-5].目前,我国尚未制定PAHs 土壤环境质量标准,只是规定了农用污泥中PAHs 最高容许含量为3μg ㊃g -1.相对而言,荷兰的PAHs 治理和评价标准较为完善,政府建立了一套通用标准[19].参照荷兰的土壤修复标准,对北京市郊区农业表层土壤中多环芳烃的风险进行分析.从表2可以看出,土壤中各检出组分超标率为100%,且组分荧蒽最高超标倍数高达66.3倍.标准中苊烯㊁苯并(g,h,i)芘及茚苯(1,2,3-cd)芘组分,在所有土壤样品中均未检出.萘㊁菲及荧蒽检出率和超标率皆为100%,蒽㊁苯并(k)荧蒽及苯并(a)芘虽然检出率较低,但检出者同样全部严重超标.可以看出,与荷兰土壤修复标准相比,北京市土壤表层已经受到了比较严重的多环芳烃污染,其潜在的健康风险必须引起足够的重视.表2㊀多环芳烃各组分的污染状况及风险分析Table 2㊀Pollution and risks analysis of PAHs化合物W /(μg ㊃g -1)含量限值范围中位数几何均值检出率/%超标率/%最大超标倍数萘0.0150.07 0.160.120.121001009.9苊烯NS ND ND ND 0苊NS 0.04 0.100.070.0785芴NS 0.10 0.350.210.2095菲0.050.17 0.310.220.22100100 5.2蒽0.050.18 0.650.310.324510012.0荧蒽0.0150.19 1.010.380.4310010066.3芘NS 0.34 1.310.580.60100苯并(a)蒽0.02ND ND ND 000.02NDNDND苯并(b)荧蒽NS 0.29 0.360.310.3225苯并(k)荧蒽0.0250.14 0.250.200.19101009.0苯并(a)芘0.0250.19 0.190.190.1951006.5二苯并(a,h)蒽NS 0.05 0.120.090.0845苯并(g,h,i)芘0.02ND ND ND 00茚苯(1,2,3-cd)芘0.025ND ND ND 0总量NS1.20 3.352.01 1.97㊀㊀注:NS 表示无限制标准;ND 表示低于检出限.878㊀环㊀㊀境㊀㊀化㊀㊀学32卷Maliszewska根据欧洲农业土壤中PAHs含量与分布情况,将土壤PAHs的污染程度分成4个水平:无污染(<200μg㊃kg-1)㊁轻微污染(200 600μg㊃kg-1)㊁中等污染(600 1000μg㊃kg-1)和严重污染(>1000μg㊃kg-1)[20].参照该划分标准,北京市郊农业土壤样品全部属于严重污染.2.4㊀土壤中多环芳烃来源分析研究表明[21],当低环(二㊁三环)/高环(四㊁五㊁六环)<1时,多环芳烃主要来源于燃烧源,而当低环/高环>1时,多环芳烃主要来源于油类污染.图5显示,除F6和C1点外,各点低环/高环比值都明显小于1,表明北京郊区农业表层土壤中的多环芳烃主要源于燃烧源,不同点之间存在比较明显的差异,如房山区F1㊁F3两个样点以及大兴区D4㊁D6㊁D7和D9样点,低环/高环比值明显低于其它采样点,表明该6个样点受燃烧源影响更显著.图5㊀低环/高环比值分布图Fig.5㊀Ratio of low circle/high circle PAHs同分异构体比率,又可称为分子比率(Mofecularratios),是另外一种常用的PAHs污染源诊断的方法.Yunker[22]等提出,W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]的大小能反映出煤㊁木材或矿物油燃烧产物与矿物油挥发产物来源的多环芳烃的区别.当比值大于0.5时,表明这类化合物主要来源于化石燃料或木材的燃烧产物,尤其与煤或木材的燃烧产物的排放有关;当比值在0.4 0.5之间时,表明受汽油燃烧影响较大;当比值小于0.4时,表明污染主要源于油类污染.W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]也常用于PAHs的源分析,当比值小于0.1时,表明土壤中的PAHs主要来源于石油类污染,当比值大于0.1时,表明土壤中PAHs主要来源于燃烧源.本研究采用W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]和W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]质量比值参数对目标样品作了进一步分析.图6为W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]和W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]比值分布图,W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]比率为0.37 0.51,平均值为0.45,W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]比率为0．17 0.68,平均值为0.33.图6㊀W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]和W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]比值分布图Fig.6㊀PAH cross plot for the ratios of W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)and W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]从图6可以看出,质量比值参数W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]绝大多数介于0.4 0.5(F4和D4点除外),质量比值参数W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]全部大于0.1,表明北京郊区农业表层土壤中的多环芳烃主要源于燃烧源,且受汽油燃烧影响更显著,燃油型汽车尾气是北京市郊农业土壤中PAHs的重㊀5期邹正禹等:北京市郊农业土壤中多环芳烃的污染分布和来源879㊀要源头.3㊀结论北京郊区农业表层土壤中检测到的PAHs总含量非常高,其检测值最高达到3.35μg㊃g-1.各采样点检测出的多环芳烃组分主要集中于二环㊁三环和四环芳烃,而五㊁六环芳烃相对百分比例非常低.与荷兰的土壤修复标准比较,北京郊区农业表层土壤受PAHs污染较严重,土壤中各检出组分超标率为100%,其中组分荧蒽最高超标倍数高达66.3倍.通过低环/高环以及W(Fla)/[W(Pyr)+W(Fla)]㊁W(Ant)/[W(Ant)+W(Phe)]等比值分析表明,北京郊区农业表层土壤中的多环芳烃主要源于燃烧源,且受燃汽油型汽车尾气的影响更显著.参㊀考㊀文㊀献[1]㊀戴树桂.环境化学[M].北京:高等教育出版社,2000[2]㊀Keith L 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the20collected soil samples in three urbanizing areas in the suburb of Beijing were determined using microwave assisted extraction and liquid chromatography.The results showed that the soils of the selected areas have been contaminated with PAHs in different levels.The concentrations of sixteen prior pollutants PAHs ranged from 1．20μg㊃g-1to3.35μg㊃g-1in the samples.The PAHs in agriculture soils in Beijing suburbs was mainly from the pyrogenic source,which contributed dominantly by emissions from vehicle exhaust.Keywords:polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs),agricultural soil,distribution,Beijing.ʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏʏ赛默飞推出HPLC Troubleshooting App在一套新的HPLC方法开发过程中,往往会发生意想不到的状况,如除进样峰以外的所有色谱峰均为倒峰.即使伴随着色谱技术的发展,许多问题得以解决,但一些出乎意料的问题还是会发生.您该怎样查明是哪里出现了问题,并快速解决呢?尽管在互联网上充斥着许多关于高效液相色谱的疑难解答,但其中很大一部分是长达几十页的长篇大论.这些文章可能会对如何系统性地解决问题有所帮助,但当需要一份快速的解决方案时,通过探究这些资料来获得所需要的内容,往往费时又费力.赛默飞推出的HPLC Troubleshooting App,通过智能手机几个简单的按键,选择问题,HPLC Troubleshooting 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河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价
生态毒理学报Asian Journal of Ecotoxicology第18卷第2期2023年4月V ol.18,No.2Apr.2023㊀㊀基金项目:国家自然科学基金资助项目(41701360);河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(212102110109)㊀㊀第一作者:余雪巍(1998 ),女,硕士研究生,研究方向为土壤有机污染生物修复,E -mail:********************㊀㊀*通信作者(Corresponding author ),E -mail:**********************㊀㊀#共同通信作者(Co -corresponding author ),E -mail:*******************DOI:10.7524/AJE.1673-5897.20220210001余雪巍,阎洁,冯衍,等.河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价[J].生态毒理学报,2023,18(2):373-383Yu X W,Yan J,Feng Y ,et al.Pollution and risk assessment of polycyclic aromatic hydrocarbons in central separate belt of expressway in Henan Province [J].Asian Journal of Ecotoxicology,2023,18(2):373-383(in Chinese)河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价余雪巍1,阎洁1,冯衍1,郭盈2,顾海萍1,*,董晓星3,#1.河南农业大学林学院,郑州4500002.河南省交通运输发展集团有限公司少洛分公司,郑州4500003.河南农业大学园艺学院,郑州450000收稿日期:2022-02-10㊀㊀录用日期:2022-06-08摘要:为了解高速公路中央分隔带多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)的污染现状和潜在风险,本研究采集了河南省3条高速公路中央分隔带11个样点的土壤,测定了其中16种PAHs 的含量,分析了PAHs 的污染特征,探讨了PAHs 的生态风险㊂结果表明,高速公路中央分隔带土壤中PAHs 总浓度范围为5253.33~65072μg ㊃kg -1,平均值为19873.1μg ㊃kg -1;其中,低环PAHs 占总PAHs 的42.46%,高环PAHs 占总PAHs 的57.54%;此外,2号和7号采样点比其他9个采样点PAHs 污染严重㊂生态风险评价结果显示,高速公路中央分隔带土壤均被PAHs 污染,且72.72%的污染土壤属于中等以上生态风险㊂健康风险评价结果表明,高速公路中央分隔带土壤PAHs 对儿童和成人均存在较大的致癌风险,主要暴露途径为皮肤接触和摄食㊂PAHs 组分特征结合来源分析结果表明,低环PAHs 主要来源于重型车的柴油燃烧;高环PAHs 主要来源于小型轿车的汽油燃烧㊂相关性分析结果显示,大部分高速公路中央分隔带土壤中的PAHs ,尤其是高环PAHs ,与有机质(soil organic matter,SOM)呈显著正相关,与阳离子交换量(cation exchange capacity,CEC)㊁全氮(total nitrogen,TN)和pH 呈显著负相关㊂关键词:多环芳烃;高速公路;中央分隔带;风险评价;来源分析文章编号:1673-5897(2023)2-373-11㊀㊀中图分类号:X171.5㊀㊀文献标识码:APollution and Risk Assessment of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Central Separate Belt of Expressway in Henan ProvinceYu Xuewei 1,Yan Jie 1,Feng Yan 1,Guo Ying 2,Gu Haiping 1,*,Dong Xiaoxing 3,#1.College of Forestry,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450000,China2.Henan Province Transportation Development Group Co.Ltd.ShaoLuo Branch,Zhengzhou 450000,China3.College of Horticulture,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450000,ChinaReceived 10February 2022㊀㊀accepted 8June 2022Abstract :In order to analyze the pollution status and potential risk of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs)in the central separate belt of expressways,11soil samples were collected from 3expressways in Henan Province,and374㊀生态毒理学报第18卷the amounts of16PAHs were determined.In addition,the pollution characteristics and ecological risk of PAHs were also evaluated.The results showed that the total PAHs content in the central separate belt of expressways soils ranged from5253.33to65072μg㊃kg-1,with a mean value of19873.1μg㊃kg-1.Among them,low and high-ring PAHs accounted for42.46%and57.54%,respectively.In addition,sampling sites2and7were more polluted by PAHs than the other9sampling sites.The ecological risk assessment results indicated that the soils in the central separate belt of expressways are polluted by PAHs,with72.72%of the polluted soils posing medium or higher ec-ological risks.The health risk assessment showed that the soil posed a greater risk of carcinogenicity to both chil-dren and adults,and the main exposure routes were skin contact and ingestion.The characteristics of PAHs compo-nent combined with the source analysis showed that low-ring PAHs are mainly from diesel engine combustion of heavy vehicles,and high-ring PAHs are from gasoline engine combustion of small cars.The correlation analysis in-dicated that the PAHs,especially high-ring PAHs,were significantly positively correlated with soil organic matter and negatively correlated with cation exchange capacity,total nitrogen,and pH.Keywords:polycyclic aromatic hydrocarbons;expressway;central separate belt;risk assessment;source analysis㊀㊀多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)是一类重要的持久性有机污染物,包含2个或2个以上的苯环,主要是由化石燃料㊁木柴和煤炭等含碳物质不完全燃烧产生的,因其在环境中的广泛分布和潜在毒性而备受关注㊂美国环境保护局(United States Environmental Protection Agency,US EPA)将16种PAHs确定为优先控制的污染物[1],早在1961年就有学者开始对土壤PAHs进行研究[2]㊂随着城市化进程的快速发展,日益便捷的道路交通对生态系统构成了巨大的威胁,使得环境污染问题逐渐凸显[3]㊂已有研究表明,河南省公路土壤已经受到PAHs的污染[4],但是关于河南省高速公路中央分隔带土壤中PAHs的研究几乎还是空白㊂高速公路环境特殊,高风高旱㊁土壤贫瘠;另外,高速公路上车辆尾气㊁轮胎碎屑和沥青路面等交通排放是土壤污染物的来源之一[5],这些特点导致高速公路中央分隔带和护栏两侧的绿化植物长势较差,从而影响高速公路生态景观的效果㊂此外,作为农业大省,河南省耕地资源有限,高速公路沿线保留有大量农田,交通排放的污染物可通过大气扩散和路面径流等途径积累在农田土壤中,进而通过食物链从农作物转移至人体,具有较高的粮食安全和生态环境风险㊂目前常用的PAHs风险评价方法有内梅洛综合污染指数法和质量基准法(SQGs)㊂然而,内梅洛指数没有考虑各污染物的权重,过于强调高浓度PAHs 对环境质量的影响,导致结果差异较大[6]㊂相对于污染程度指数(CSI指数),SQGs的敏感性较低㊂鉴于此,本文选用CSI指数对土壤PAHs进行生态风险评价[7]㊂本文以河南省内3条高速公路中央分隔带土壤为研究对象,测定了11个采样点土壤中16种PAHs 的含量,分析了采样点土壤中PAHs的污染特征;评估了PAHs的生态风险;探讨了污染土壤中PAHs的来源㊂为该研究区域内选取耐干旱㊁耐瘠薄㊁抗污染和观赏性强的树种提供参考,同时为道路养护㊁农业环境保护提供科学依据㊂1㊀材料与方法(Materials and methods)1.1㊀研究区概况选取河南省内3条高速公路,即南北走向的G55二广高速,东西走向的S28长济高速(G3511荷宝高速路段)和S85郑少洛高速(G1516盐洛高速路段),这3条高速公路在车流量㊁建设时期和地形地势上均有差异,在一定程度上能够反映高速公路上PAHs的污染情况㊂采样时间为2021年7月16日,沿线随机选取了11处中央分隔带土壤,记录11个采样点的高速公路路桩号并用GPS仪记录经纬度,如图1所示㊂1.2㊀样品采集采用五点混合法获取0~20cm的中央分隔带表层土壤,用自封袋保存㊂采集的土壤样品经自然风干后,去除砂砾㊁玻璃和动植物残体等杂物,分别过2㊁0.25和0.15mm筛后于棕色玻璃瓶中4ħ密封保存备用㊂1.3㊀土壤理化性质测定土壤pH采用电位法测定[8],含盐量采用土壤水溶性盐总量的测定[9],速效磷采用碳酸氢钠浸提-钼锑抗分光光度法[10],速效钾采用乙酸铵浸提法[11],有第2期余雪巍等:河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价375㊀图1 高速公路中央分隔带采样点示意图Fig.1㊀Schematic diagram of sampling points in central separate belt of expressway机质(soil organic matter,SOM)采用重铬酸钾-硫酸溶液氧化法测定[12],阳离子交换量(cation exchange ca -pacity,CEC)采用三氯化六氨合钴浸提-分光光度法测定[13],总氮(total nitrogen,TN)采用凯氏法[14]㊂1.4㊀样品PAHs 测试及质量控制本研究检测了US EPA 优先控制的16种PAHs ,分别是萘(Nap)㊁苊烯(Acy)㊁芴(Flu)㊁苊(Ace)㊁菲(Phe)㊁蒽(Ant)㊁荧蒽(Fla)㊁芘(Pyr)㊁(Chr)㊁苯并[a]蒽(BaA)㊁苯并[b]荧蒽(BbF)㊁苯并[k]荧蒽(BkF)㊁苯并[a]芘(BaP)㊁二苯并[a,h ]蒽(DahA)㊁苯并[ghi]苝(BghiP)和茚苯[1,2,3-cd]芘(IcdP)㊂本研究用到的试剂丙酮㊁正己烷和乙腈均为色谱纯,购买于天津市科密欧化学试剂有限公司㊂称取10g 样品于加压流体萃取仪HPFE06(厦门睿科集团股份有限公司,中国)的萃取池中,加入丙酮和正己烷(1ʒ1,V ʒV )的混合溶液,在100ħ下萃取10min ,置于高通量真空平行浓缩仪MPE (厦门睿科集团股份有限公司,中国)中,浓缩至1mL 以下,然后使用硅酸镁固相萃取小柱(Thermo Fisher Scientific,USA)进行净化后用乙腈定容至1mL ㊂采用配有色谱柱Inertsil TM ODS -3(5μm ,4.6mm ˑ250mm)(岛津企业管理(中国)有限公司)的高效液相色谱LC -100(配备紫外检测器LC -P100Plus ,上海伍丰科学仪器有限公司,中国)进行检测㊂流动相为乙腈-水,采用梯度淋洗,流速为1.0mL ㊃min -1,柱温为35ħ,进样量是10μL ㊂紫外检测器吸收波长为220~290nm ㊂1.5㊀风险评价1.5.1㊀生态风险评价为评估高速公路中央分隔带土壤中的PAHs 是否会造成不良的生物效应,本研究采用CSI 指数对农田土壤进行生态风险评价㊂基于先前研究,该指376㊀生态毒理学报第18卷数提出了效应区间低值(effects range -low ,ERL)和效应区间中值(effects range -medium,ERM)㊂ERL 和ERM 估计了单个PAH 对生物体可能产生的不良影响,以及总PAHs 产生的累积毒性影响㊂当PAHs 含量低于ERL 时,很少发生不良生态效应;当含量高于ERM 时,代表着经常发生不良生态效应;当含量在二者之间时,偶尔会发生不良生态效应[15]㊂CSI 的计算公式如下:CSI =ðni =1W i [(C i ERL i )12+(C i ERM i)2](1)式中:W i 是第i 个污染物的权重;ERL i 和ERM i 分别为第i 个污染物的ERL 值和ERM 值;C i 是污染物含量(μg ㊃kg -1);CSI 指数的分级标准参考Peng 等[16]的研究㊂利用主成分分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)/因子分析(Factor Analysis,FA)的结果获得每种污染物的W i ,该方法能较好地解释研究区污染物的来源㊂因此,W i 可以作为一个具体的场地因子应用于CSI 中㊂此外,在计算W i 时,只考虑人为因素㊂每种污染物权重计算公式如下:W i =(载荷值i ˑ特征值)ðni(载荷值i ˑ特征值)(2)1.5.2㊀健康风险评价在人类暴露于环境PAHs 污染源的研究中,本文选用终生癌症风险增量模型(ILCR)来评估PAHs 对成人和儿童通过不同暴露途径(摄食㊁呼吸吸入和皮肤接触)造成的健康风险㊂其计算公式如下:ILCR 摄食=CS ˑCSF 摄食ˑ3BW70ˑIR 摄食ˑEF ˑED BW ˑAT ˑ106(3)ILCR 呼吸吸入=CS ˑCSF 呼吸吸入ˑ3BW70ˑILCR 呼吸吸入ˑEF ˑED BW ˑAT ˑPEF (4)ILCR 皮肤接触=CS ˑCSF 皮肤接触ˑ3BW70ˑSA ˑAF ˑABS ˑEF ˑED BW ˑAT ˑ106(5)CS =ð(PAHs i ˑTEF i )(6)CR =ð(ILCR 摄食+ILCR 呼吸吸入+ILCR 皮肤接触)(7)式中:CS 是采样点土壤单体PAHs 基于BaP 的毒性当量换算的单体PAHs 之和(mg ㊃kg -1);TEF 是单体PAHs 相当于BaP 的毒性系数;CSF 是致癌斜率因子,CSF 摄食㊁CSF 呼吸吸入和CSF 皮肤接触分别为7.3㊁3.85和25kg ㊃d ㊃mg -1;CR 是摄食㊁呼吸吸入和皮肤接触这3种暴露途径的总风险㊂CR 的致癌风险等级划分标准为:存在风险在可接受的安全范围(CR <10-6),存在人体可耐受的潜在风险(10-6<CR <10-4),存在较大的潜在风险(CR >10-4)㊂公式中其他涉及的参数及取值参考前人的研究[17-19]㊂1.6㊀数据处理土壤采样点分布在ArcGIS 10.7软件中分析,描述性统计在Excel 2016中完成,主成分分析在SPSS 25软件分析中完成,相关性分析在R 语言4.1.2中的 corrplot 包中完成[20-21],绘图在Origin 2019b 和R 语言4.1.2中完成㊂2㊀结果与讨论(Results and discussion )2.1㊀土壤理化性质及PAHs 污染情况采样点土壤pH 值呈碱性7.99~8.49,含盐量浓度范围为2.08~13.87g ㊃kg -1,速效磷浓度范围为0.04~0.48mg ㊃kg -1,速效钾浓度范围为10.44~43.62mg ㊃kg -1,SOM 浓度范围为15.17~39.80mg ㊃kg -1,TN 浓度范围为1.13~7.33mg ㊃kg -1,CEC 浓度范围为7.14~16.27cmol ㊃kg -1㊂采样点土壤中各个单体PAHs ㊁低环PAHs (L -PAHs)㊁高环PAHs (H -PAHs)以及7种致癌性PAHs(7carPAHs)的含量如表1所示㊂其中,L -PAHs 包括2环和3环PAHs ,H -PAHs 包括4~6环PAHs ,7carPAHs 包括Chr ㊁BaA ㊁BbF ㊁BkF ㊁BaP ㊁DahA 和IcdP ㊂由表1可知,研究区土壤除Nap ㊁Phe 和DahA 检出率为100%外,其余13种PAHs 均为部分检出㊂土壤中PAHs 总浓度范围为5253.33~65072μg ㊃kg -1,平均值为19873.1μg ㊃kg -1,变异系数为1.07,属于强变异,表明该高速公路土壤中PAHs 受人为因素影响较大[7]㊂单体PAHs中含量最高的是Nap ,浓度范围为2785~12696μg ㊃kg -1,平均值为4242.44μg ㊃kg -1;其次为DahA(平均值为1318.76μg ㊃kg -1)㊁Pyr(平均值为944.34μg ㊃kg -1)和BbF(平均值为819.21μg ㊃kg -1)㊂L -PAHs 的浓度范围为3952.67~26182μg ㊃kg -1,平均值为8437.86μg ㊃kg -1,占总PAHs 的42.46%㊂H -PAHs 的浓度范围为1300.67~46010μg ㊃kg -1,平均值为11435.24μg ㊃kg -1,占总PAHs 含量的57.54%㊂7carPAHs 的总浓度范围为1260.67~36130μg ㊃kg -1,平均值为8207.52μg ㊃kg -1,占总PAHs 含量的41.30%,其中致癌性最强的BaP 浓度范围为ND ~9560μg ㊃kg -1,平均值为739.55μg ㊃kg -1㊂第2期余雪巍等:河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价377㊀按照我国2018年国家市场监督管理总局与生态环境部联合发布的‘土壤环境质量-建设用地土壤污染风险管控标准(试行)“(GB36600 2018),本研究采样点BaP最大值已远超过国家规定的第二类用地风险筛选值(1500μg㊃kg-1)㊂根据Maliszews-ka-Kordybach[22]提出的PAHs污染4个划分等级:未污染(<200μg㊃kg-1)㊁弱污染(200~600μg㊃kg-1)㊁污染(600~1000μg㊃kg-1)和重污染(>1000μg㊃kg-1),本研究中取样点土壤样品PAHs含量均属于重污染等级㊂高速公路上汽车尾气排放㊁车轮胎和公路磨损等产生的PAHs会以飞溅㊁喷溅和径流的形式从空气中的微粒㊁灰尘转移到土壤中,往往越靠近公路边缘污染越严重[23]㊂据Chen等[24]的报道,吉林某公路沿线土壤样品PAHs总含量随距离的增加呈现出明显的负相关性㊂本实验的取样点均位于高速公路中央分隔带,距交通源位置约1m,因此,本文的研究结果高于很多已报道的交通道路土壤中PAHs 的浓度,如:上海市公路旁土壤16种PAHs总浓度为553~17800μg㊃kg-1[25];乌鲁木齐市公路旁土壤中16种PAHs总浓度为331~15799μg㊃kg-1[26];德惠市公路沿线土壤中16种PAHs总浓度为197.65 ~5544.10μg㊃kg-1[5]㊂2.2㊀PAHs组成特征由图2(a)可知,16种PAHs中Nap百分含量最高,为20.93%,其次是Pyr㊁BaP㊁Chr和DahA,百分含量在7.13%~7.79%之间㊂Nap主要来源于化石燃料和木材的燃烧㊁煤焦油㊁石油等的蒸馏㊁泄露[27]㊂已有的研究表明,柴油机排放的尾气样品中,Nap占较大比例[28]㊂因此,本研究中含量最高的Nap可能主要来源于高速公路往来的大巴车㊁大型货车等重型车在行驶过程中柴油的不完全燃烧,随后经大气沉降积累到中央分隔带土壤中㊂表1㊀高速公路中央分隔带土壤多环芳烃(PAHs)含量Table1㊀Content of polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs)in central separate belt of expresswayPAHs种类PAHs type PAHs缩写PAHsabbreviaton环数RingsTEF含量/(μg㊃kg-1)Content/(μg㊃kg-1)极大值Max极小值Min均值Average标准差Standarddeviation变异系数/%Coefficientof variation/%检出率/%Detectablerate/%萘Naphthalene Nap20.0011269627854242.441759.7341.48100苊烯Acenaphthylene Acy30.0011360ND362.14294.9381.4476芴Fluorene Flu30.0012860ND809.34765.0294.5272苊Acenaphthene Ace30.0015580ND348.411078.97309.6866菲Phenanthrene Phe30.001628052642.721139.74177.33100蒽Anthracene Ant30.018600ND426.841647.28385.9266荧蒽Fluoranthene Fla40.0011980ND621.86587.8094.5272芘Pyrene Pyr40.0019760ND944.341798.95190.5072Chrysene Chr40.018660ND747.521781.23238.2966苯并[a]蒽Benz[a]anthracene BaA40.15680ND538.861062.82197.2366苯并[b]荧蒽Benzo[b]fluoranthene BbF50.12310ND819.21669.6581.7486苯并[k]荧蒽Benzo[k]fluoranthene BkF50.17230ND661.451575.09238.1383苯并[a]芘Benzo[a]pyrene BaP519560ND739.551914.30258.8590二苯并[a,h]蒽Dibenz[a,h]anthracene DahA5127303721318.76640.3448.56100苯并[ghi]苝Benzo[ghi]perylene BghiP60.015800ND469.481166.67248.5086茚苯[1,2,3-cd]芘Indeno[1,2,3-cd]pyrene IcdP60.13960ND296.31810.30273.4676ð16PAHs650725253.3319873.121329.71 1.07L-PAHs H-PAHs 7carPAHs 2~34~62618246010361303952.671300.671260.678437.8611435.248207.526440.9215576.7511410.350.761.361.39注:ND表示未检出;TEF表示单体PAHs相当于BaP的毒性系数㊂Note:ND means no detection;TEF means the toxicity coefficient of monomeric PAHs equivalent to BaP.378㊀生态毒理学报第18卷㊀㊀根据PAHs芳香环数分类,本研究中各类PAHs 的贡献率不同(图2(b)):5环PAHs(26.01%)>4环PAHs(23.57%)>3环PAHs(21.53%)>2环PAHs(20. 93%)>6环PAHs(7.96%)㊂柴油车尾气通常是L-PAHs的来源[29],排放的主要PAHs为Nap㊁Flu㊁Acy㊁Phe和Ant,因此本文中L-PAHs主要来自柴油燃烧[30]㊂而通常汽油车尾气中H-PAHs占有较高比例,如Nielsen[31]对丹麦哥本哈根市中心公路两侧PAHs的研究表明,Chr㊁BaA㊁BbF和BkF是汽油燃烧的主要指示物;Kong等[32]对中国辽宁省5个典型城市的PAHs进行研究发现,4环的PAHs(Pyr㊁BaA和Chr)主要来源于煤炭燃烧,5环或6环PAHs(BaP㊁BbF㊁IcdP㊁DahA和BghiP)主要来源于汽油车尾气㊂此外,路面㊁刹车片和轮胎磨损过程中也会形成H-PAHs[29]㊂2.3㊀PAHs空间分布特征从采样点PAHs空间分布特征来说,2号和7号采样点PAHs污染尤为严重,而其他9个采样点PAHs污染水平较低(图3(a))㊂经过地图分析以及实地考察发现,2号采样点位于重要交通公路交叉口,且公路附近有小学㊁农场以及中国石化加油站等人口活动较为频繁的场所;7号采样点所在的G55二广高速路段横穿孟津县会盟镇,同样位于人为活动更加频繁的城镇附近㊂相比之下,其他9个采样点均位于人烟稀少的村庄附近,所以表现出较低的PAHs污染水平㊂就各采样点PAHs的环数占比(图3(b))而言,2号和7号采样点的L-PAHs占比低于H-PAHs占比,尤其是2环的Nap,这表明2号和7号采样点附近由于人口活动频繁可能使得小型车的汽油燃烧更多[32]㊂而其他9个采样点的L-PAHs占比几乎均高于H-PAHs占比,这可能与高速公路上往来大型车的柴油燃烧有关[29]㊂2.4㊀风险评价2.4.1㊀生态风险评价利用SPSS25.0软件对该高速公路中央分隔带土壤中16种PAHs进行主成分分析,提取特征值>1的主要成分,第一主成分解释为人为源,按照式(2)计算各种污染物的权重,如表2所示㊂由式(1)计算得到该土壤CSI指数范围为0.77 ~56.52,再根据CSI值的划分可知,9.09%的采样点土壤属于非常低风险,18.18%的采样点土壤属于低等至中等风险,18.18%的采样点土壤属于中等风险,27.27%的采样点土壤属于高等风险,27.27%的采样点土壤属于超高风险㊂由此可见,本研究采样点土壤均具有潜在的生态风险,且72.72%的采样点土壤属于中等以上生态风险,其风险主要来自载荷值较高的H-PAHs,如Chr(0.95)㊁BghiP(0.93)㊁IcdP (0.93)和BaP(0.92)的贡献(表2)㊂鉴于此,采样区高速公路中央分隔带土壤中可能存在PAHs污染的生态风险,有必要采取相关措施降低污染的生态风险,为环境健康和粮食安全提供保障㊂2.4.2㊀健康风险评价按照式(3)~(7)计算得到高速公路中央分隔带土壤PAHs对儿童和成人经过3种不同暴露途径得到的ILCRs和CR值(表3)㊂由表3可知,对于儿童和成人来说,3种暴露途径的总风险CR值均远> 10-4,存在较大的风险㊂其中,通过呼吸吸入的致癌风险为10-7~10-5,数量等级低于其他2种途径4~ 6个数量级㊂因此,摄食和皮肤接触是本研究区域PAHs对人体健康影响的主要暴露途径,呼吸吸入可忽略不计,这是由于经土壤挥发至大气中的PAHs 较少[33],该结论与以往的研究结果相一致[7,18,34]㊂儿童通过摄食和皮肤接触的暴露途径致癌风险相差不大,表明这2种途径极大地增加了儿童致癌的风险㊂此外,儿童通过摄食途径的ILCR值比成人的更高,这是由于儿童经口-手活动比成人更为频繁,因此摄入到体内的PAHs含量就更多[19]㊂而相较于儿童来说,成人通过皮肤接触的ILCR值略高于儿童,这是由于成人的皮肤接触面积比儿童大,且接触时间更长[19]㊂因此对于成人而言,经皮肤接触造成的致癌风险比儿童更高㊂2.5㊀来源分析PAHs来源分析能够有效降低PAHs污染生态风险,许多研究表明特征比值法在PAHs来源鉴定中具有重要作用[35-37]㊂根据该方法,当Ant/(Ant+ Phe)>0.1时,可认为是燃烧源,当该比值<0.1时,表明以石油输入源为主;Fla/(Fla+Pyr)<0.4表示为石油输入源,处于0.4~0.5之间表示为石油燃烧(特别是液态化石燃料㊁汽车和原油)源,>0.5则表示为生物质和煤炭的燃烧源[38-40]㊂以Fla/(Fla+Pyr)为横坐标,Ant/(Ant+Phe)为纵坐标绘制的PAHs来源判别图如图4所示㊂采样点中,Fla/(Fla+Pyr)值在0~0.5298之间,其中68.97%来自燃烧源(37.93%来自石油燃烧源,31.04%来自煤炭及生物质燃烧源);Ant/(Ant+Phe)值在0~ 0.6505之间,其中72.41%来自石油输入源㊂因此,第2期余雪巍等:河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价379㊀土壤样品中PAHs 主要来源于石油输入和燃烧,表明石油燃烧是该研究区土壤PAHs 的主要来源㊂此外,高速公路中央分隔带土壤为回填土,其中的PAHs 可能来源于木炭㊁煤炭及其他生物质的不完全燃烧㊂该分析结果与2.2部分的研究结果基本吻合㊂图2㊀高速公路中央分隔带土壤中单个(a )和不同环数(b )PAHs 的含量分布Fig.2㊀Content distributions of single (a)and different ring numbers (b)of PAHs in central separate belt ofexpressway图3㊀高速公路中央分隔带11个采样点PAHs 含量(a )和不同环数PAHs 占比(b )Fig.3㊀Contents (a)and proportions of PAHs with different ring numbers (b)at 11samplingpoints in the central separate belt of expressways表2㊀主成分分析Table 2㊀Principal component analysisNapAcy Flu Ace Phe Ant Fla Pyr Chr BaA BbF BkF BaP DahA BghiP IcdP 载荷值Loading score 0.040.670.740.850.820.830.680.820.950.850.620.910.920.450.930.93特征值Eigenvalue 9.82-1)--------------权重Weight0.000.060.060.070.070.070.060.070.080.070.050.080.080.040.080.08注:1) - 表示文中没有相关数据㊂Note:1) - indicates that there is no relevant data in the test.380㊀生态毒理学报第18卷表3㊀儿童和成人3种暴露途径的致癌风险Table3㊀Carcinogenic risk of three exposure pathways in children and adults儿童Children 成人AdultILCR摄食ILCR ingestion ILCR呼吸吸入ILCR inhalationILCR皮肤接触ILCR dermalCRILCR摄食ILCR ingestionILCR呼吸吸入ILCR inhalationILCR皮肤接触ILCR dermalCR最大值Maximum0.2184 4.23419E-060.27220.49060.1705 1.32232E-050.30290.4734最小值Mininum0.0120 2.33087E-070.01450.02700.00937.27923E-070.01670.0261平均值Average0.0060 1.16122E-070.00740.01350.0047 3.62646E-070.00830.0130注:ILCR表示终生癌症风险增量模型,CR表示癌症风险㊂Note:ILCR stands for incremental lifetime cancer risk,and CR stands for carcinogenicrisk.图4㊀高速公路中央分隔带土壤PAHs特征比值Fig.4㊀Characteristic ratio of soil PAHs in centralseparate belt of expressway2.6㊀PAHs和土壤理化性质相关性分析土壤中持久性有机污染物的含量与土壤自身的理化性质也有重要关系㊂本文对研究区土壤样品的16种PAHs㊁SOM㊁CEC㊁TN和pH进行了相关性分析,结果如图5所示㊂该研究区土壤中SOM的范围在14.8~41.4g㊃kg-1之间,与多数PAHs存在显著的正相关性(图5),表明SOM在PAHs等持久性有机污染物的分配㊁储存中起着关键作用[41]㊂根据Agarwal等[42]的报道, PAHs在土壤-大气中的分配情况与其蒸气压有重要关系,该参数决定了PAHs经大气沉降到SOM的气-颗粒相分配㊂H-PAHs蒸气压较低,更易以颗粒形式沉降到土壤被SOM吸附,因此SOM与H-PAHs相关性普遍高于与L-PAHs相关性,这与Du-an等[43]的研究结果相类似㊂而部分PAHs单体,如Nap㊁Ace㊁Phe㊁Ant和BaA,与SOM无显著相关性,可能是土壤中SOM对这些PAHs的非平衡吸附所致[44],因为SOM吸附PAHs未达到平衡时往往不具有相关性[43]㊂此外,SOM的吸附能力与pH呈负相关性,当土壤处于较低pH(<7.0)环境下,SOM的酸性官能团被质子化,表现出较高的疏水性,能吸附较多的PAHs[4]㊂本研究中,采样点土壤pH范围在7.99~8.49之间,属于碱性环境,因此,SOM与部分PAHs无显著相关性可能是较高的pH环境所致[45]㊂这也是本研究中大部分PAHs单体含量与pH呈显著负相关的一个重要原因㊂土壤结构与质地影响其中CEC㊁TN含量,由于采样点土壤为砂壤土和砂土,该类土壤孔隙大㊁质地粗且保肥能力差,随着污染物PAHs不断输入,土壤结构被破坏,CEC㊁TN含量降低,致使CEC㊁TN与PAHs呈显著负相关性㊂本研究所测得的各土壤理化性质指标与H-PAHs的相关性多数高于其与L-PAHs的相关性(图5),表明土壤理化性质对高速公路车辆排放出的H-PAHs的影响更大,这是由于H-PAHs的辛醇-水分配系数和疏水性均高于L-PAHs,加之H-PAHs具有更高的分子质量,导致H-PAHs经大气沉降后更易吸附在土壤颗粒中[46]㊂此外,由图4可知,土壤中Nap的含量与所测得的各项土壤理化性质指标均无相关性,可能与汽车尾气中大量的Nap经大气沉降积累到中央分隔带土壤中有关㊂本研究对河南省内3条高速公路中央分隔带土壤中的PAHs进行分析,发现汽车尾气排放是研究区内PAHs的主要来源,其中L-PAHs主要来源于重型车的柴油燃烧,H-PAHs主要来源于小型轿车的汽油燃烧;另外,该采样点土壤均已被PAHs污染,且72.72%的污染土壤属于中等以上生态风险,2号和7号采样点污染较为严重;土壤PAHs存在严重的健康风险,对儿童和成人的致癌风险已远超过人类可接受的安全范围㊂土壤SOM㊁CEC㊁TN㊁pH与第2期余雪巍等:河南省高速公路中央分隔带土壤多环芳烃污染特征及风险评价381㊀图5㊀高速公路中央分隔带土壤PAHs 含量与理化性质相关性分析注:颜色由蓝变红表示相关系数从负到正,颜色越深显著性越高;*表示P <0.05,**表示P <0.01㊂Fig.5㊀Correlation analysis of PAHs contents and physicochemical properties of soil in central separate belt of expresswayNote:The color changes from blue to red,which indicates that the correlation coefficient changes from negative to positive,and the darker the color,the higher the significance;*means P <0.05,**means P <0.01.H -PAHs 含量的相关性多高于其与L -PAHs 含量的相关性㊂该研究结果可为高速公路中央分隔带及沿线树种的选取提供理论依据㊂鉴于研究区内土壤偏碱性,含盐量较高,速效养分缺乏,土壤板结严重,存在PAHs 污染等特性,可选用侧柏㊁黄杨㊁刺柏和桧柏等耐干旱㊁耐瘠薄㊁抗污染的河南省乡土树种;此外,每隔一定距离可选择紫丁香㊁木槿㊁榆叶梅和水蜡等观赏性强的灌木,创造功能和景观相结合的高速公路中央隔离带㊂高速公路是线性污染源,影响范围广,对周边农田土壤的粮食生产安全意义重大,然而本研究中高速公路中央分隔带采样点土壤PAHs 污染严重㊂因此,健全养护管理制度㊁应用先进养护设备及技术等确保高速公路的使用和维护,最大限度减少对农田土壤的污染风险,创建 生态高速公路 势在必行㊂通信作者简介:顾海萍(1988 ),女,博士,副教授,主要研究方向为土壤有机污染微生物修复㊂共同通信作者简介:董晓星(1986 ),女,博士,讲师,主要研究方向为设施结构优化与环境调控㊂参考文献(References ):[1]㊀Kimbrough K L,Commey S,Apeti D A,et al.Chemicalcontamination assessment of the Hudson -Raritan Estuary as a result of the attacks on the World Trade Center:A -nalysis of trace elements [J].Marine Pollution Bulletin,2010,60(12):2289-2296[2]㊀Boonyatumanond R,Wattayakorn G,Togo A,et al.Dis -tribution and origins of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs)in riverine,estuarine,and marine sediments in Thailand [J].Marine Pollution Bulletin,2006,52(8):942-956[3]㊀Buc'ko M S,Magiera T,Johanson B,et al.Identification of magnetic particulates in road dust accumulated on roadside snow using magnetic,geochemical and micro -morphological analyses [J ].Environmental Pollution,2011,159(5):1266-1276[4]㊀李琦路,吴锦涛,张颖,等.新乡市机动车排放对道路灰尘中重金属与多环芳烃污染的影响[J].环境科学,2019,40(12):5258-5264Li Q L,Wu J T,Zhang Y,et al.Effects of vehicle emis -。
土壤多环芳烃数据集
土壤多环芳烃数据集一、引言土壤是地球表面重要的自然资源之一，承载着植物生长和生态系统的运行。
然而，随着城市化和工业化的快速发展，土壤受到了各种污染物的侵害，其中多环芳烃是一类常见的有机污染物。
多环芳烃具有稳定性高、毒性大的特点，对环境和人类健康造成严重影响。
因此，了解土壤中多环芳烃的分布情况及其浓度对环境保护和土壤修复具有重要意义。
二、数据集介绍本数据集包含了一份关于土壤多环芳烃含量的详细数据，共包括1000个样本点。
其中，每个样本点包含了如下信息：1. 样本编号：每个样本点的唯一标识符；2. 土壤类型：包括农田土壤、林地土壤、园林土壤等不同类型的土壤；3. 土壤pH值：反映土壤酸碱性的指标；4. 多环芳烃含量：包括苯并[a]芘、苯并[a]蒽、芘等多种多环芳烃的含量。
通过对这些数据的分析，可以帮助我们了解土壤中多环芳烃的分布情况、不同土壤类型中多环芳烃的含量差异以及土壤pH值对多环芳烃含量的影响等信息，为土壤污染治理和环境保护提供科学依据。
三、数据处理与分析1. 数据清洗：首先对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值等情况，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据统计分析：对多环芳烃含量进行统计分析，计算其平均值、标准差等指标，以了解其分布情况。
3. 土壤类型分析：对不同土壤类型中多环芳烃含量进行比较分析，观察其差异性并探讨可能存在的原因。
4. pH值影响分析：通过相关性分析等方法，探讨土壤pH值对多环芳烃含量的影响，分析其潜在机制。
5. 数据可视化：利用图表展示数据结果，直观地呈现多环芳烃分布情况和其与土壤类型、pH值的关系。
四、结论与展望通过对土壤多环芳烃数据集的分析，我们可以得出以下结论：1. 土壤中多环芳烃的含量存在一定的空间分布差异，不同土壤类型受多环芳烃污染的程度不同；2. 土壤pH值对多环芳烃的含量有一定的影响，酸性土壤中多环芳烃含量较高。
未来，我们将进一步完善数据集，加入更多的样本和指标，以获取更加全面的土壤多环芳烃信息。