珠三角某遗留造船厂场地土壤...属人体健康风险评估及源解析_陈敏毅.pdf

生态环境学报 2023,32(4):794-804 http:/ Ecology and Environmental Sciences E-mail: 基金项目：广州市科技计划项目（202103000018）作者简介：陈敏毅（1971 年生），男，高级工程师，研究方向为环境管理、土壤污染防治。E-mail:*通讯作者：杨巧玲（1985 年生），女，高级工程师，硕士，研究方向为环境管理。收稿日期：2022-10-13 珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险 评估及源解析 陈敏毅1，朱航海2，佘伟铎1，尹光彩2，黄祖照1，杨巧玲1*1.广州市环境技术中心，广东 广州 510235；2.广东工业大学环境科学与工程学院，广东 广州 510650 摘要：土壤重金属的人体健康风险评估和源解析是场地污染控制和风险防范的关键。以珠三角某造船厂场地土壤为研究对象，采集造船厂场地 169 个 50 cm 深度的表层土壤样品，测定土壤 pH 值及 8 种重金属 Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、Hg 和 As的含量；用反距离权重插值法（IDW）探究造船厂土壤重金属的空间分布规律，通过美国环保署（USEPA）推荐的人体健康风险评估方法量化不同人群暴露于造船厂土壤重金属的人体健康风险，并用主成分分析-多元线性回归模型（PCA-MLR）定量解析土壤重金属的来源。结果表明：（1）土壤重金属 Pb、Hg 和 As 在部分点位的含量超过一类建设用地风险筛选值，人体健康风险评估表明造船厂土壤重金属存在不同程度的非致癌和致癌风险，且 Pb 和 As 是主要贡献因子；（2）土壤 Cu、Zn和 As 的高值出现在造船坞和涂装车间，土壤 Ni 和 Cr 高值出现在管加新车间；（3）PCA-MLR 模型源解析表明造船厂场地土壤重金属来源主要有 3 种：Cu、Zn、As 和少部分的 Cd 来源于船体加工过程，Ni、Cr 和少部分 Cd 来源于自然源和管加新车间钢材的加工、堆放，Pb 和 Hg 来源于造船厂内部的交通运输过程，上述 3 种来源贡献率分别为 60.8%、14.8%、24.4%。为降低造船厂土壤重金属污染引起的人体健康风险，建议加强造船坞和涂装车间以及管加新车间等重点区域土壤 Cu、Zn、As、Cr 等污染物的风险管控。关键词：遗留造船厂场地；土壤重金属；人体健康风险评估；主成分分析-多元线性回归模型；源解析 DOI:10.16258/ki.1674-5906.2023.04.017 中图分类号：X53;X820.4 文献标志码：A 文章编号：1674-5906（2023）04-0794-11 引用格式：陈敏毅,朱航海,佘伟铎,尹光彩,黄祖照,杨巧玲,2023.珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析J.生态环境学报,32(4):794-804.CHEN Minyi,ZHU Hanghai,SHE Weiduo,YIN Guangcai,HUANG Zuzhao,YANG Qiaoling,2023.Health risk assessment and source apportionment of soil heavy metals at a legacy shipyard site in Pearl River Delta J.Ecology and Environmental Sciences,32(4):794-804.土壤是人类生存和发展的基础，同时也是人们进行生产活动的重要资源，土壤安全是维持生态平衡的根本保障（他维媛等，2021；Yu et al.，2021）。自然界中土壤重金属来源有自然源和人为源两大类，自然来源主要包括母岩的风化、水土流失等地质过程，受地质环境、土地利用类型和土壤酸碱度影响较大，最终造成不同区域土壤重金属含量存在较大差异。人为源复杂多样，主要包括工业活动、大气沉降、交通尾气排放、化肥使用等，已成为土壤重金属污染的主要来源（陈云飞等，2022；Ke et al.，2022；马杰等，2023）。土壤 8 大重金属 Cu、Zn、Ni、Cd、Pb、Cr、Hg 和 As 不仅严重影响生态环境的质量，还可能通过食物链的传递危害人体健康，已被美国环保署（USEPA）列为优先控制污染物（Wang et al.，2021；石文静等，2022）。随着中国“退二进三”、“退城进园”和“产业转移”等城市发展策略的实施，大批工业遗留场地如何处理成为迫在眉睫的问题，遗留场地因其工业生产活动时间长，存在较大的环境风险。造船业因其特殊的地理位置，需要在靠近海港等区域开展生产活动，因此中国造船厂数量不多，但由于造船过程中大量使用钢材制品以及焊接工艺，其对场地内及周边土壤环境造成的环境污染不容忽视。近年来，中国对场地土壤重金属污染的研究主要集中在重金属分布规律、赋存形态和来源解析等方面（吕律等，2021；Luo et al.，2022a；张雨菲等，2022）。刘丽丽等（2021）以华南典型重金属污染场陈敏毅等：珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 795 地为研究对象，评价超标污染物的环境风险。Huang et al.（2021）通过正定矩阵因子分解模型（PMF）和相关性分析，确定了上海市某公园土壤重金属污染主要有自然源、农业活动、工业生产和交通排放等 4 种来源，其贡献率分别为 48.2%、7.03%、13.0%和 31.7%，该公园对所有人群的非致癌性风险可以忽略不计，但总致癌风险不可忽略，且儿童比成人更容易受到影响。目前，各种受体模型，包括主成分分析-多元线性回归（PCA-MLR）、正定矩阵因子（PMF）和多元线性（UNMIX）模型等，已被用于量化土壤重金属的来源解析（Gao et al.，2021；刘昭玥等，2021；Sun et al，2022）。相比于 UNMIX 模型，PCA-MLR 和 PMF 受体模型不需要源配置文件，通常是源解析研究的主流方案，其不仅可以给出污染源个数，还能得到各污染源的贡献率。但 PMF受体模型对重金属含量变化更为敏感，重金属浓度细微变化可能导致 PMF 模型运行结果差异较大。对于元素质量分数空间变异较小的场地土壤重金属源解析，PMF 模型较稳定，而建设用地由于生产活动导致元素质量分数空间变异较大，则运用PMF 模型对该类型场地土壤重金属源解析时模型稳定性较差，并且容易出现把实际检测出来的重金属浓度高值当做异常值处理，最终影响健康风险评估结果的准确性。因此，在实际应用中，场地尺度的土壤重金属源解析，PCA-MLR 比 PMF 模型预测结果可能更准确。基于此，用 PCA-MLR 模型对珠三角某遗留造船厂土壤重金属的来源进行解析和量化，以期为造船厂行业场地土壤重金属污染风险管控和治理修复提供技术支撑。1 材料与方法 1.1 研究区概况 研究区位于广州市西部，濒临珠江，总面积近6.00104 m2，总体地势低洼，地块内整体地势由西向东逐渐降低。气候特点属于典型的亚热带季风气候，年平均温度为 21.8，年平均降雨量为1.60103 mm，主导风向为北风及东南风。研究地块造船厂于 1954 年建成投产，建有大坞、小坞等主厂房，地表硬化层分布广泛，部分区域有多层硬化的现象，硬化层平均厚度大于 20 cm。调查地块内除办公楼、船坞、船台、变电所、塔吊、龙门吊以外，其它建筑物均已全部拆除，大量破碎混凝土块覆盖在地块上，破碎混凝土厚度约 0.51.0 m 厚度。1.2 土壤样品处理及分析 根据中国建设用地土壤污染状况调查技术导则（HJ 25.12019）、建设用地土壤污染风险管控和修复监测技术导则（HJ 25.22019）、土壤环境监测技术规范（HJ/T 1662004）等有关要求，本次研究对造船厂场地内部布设 169 个采样点（050 cm），每个采样点面积约为 20 m2，并通过随机混合 45 个子样本，得到一个复合样本，采样点地理位置使用 GPS 进行定位（图 1）。采集后的混合土样置于室内自然风干，剔除石块等杂物，用木棒适当敲打、捣碎，然后用四分法取适量的土样用陶瓷研钵研磨，再过 100 目筛（0.15 mm）后装密封袋备用。土壤重金属测定：使用十万分之一天平准确称取土壤样品 0.200 g，置于微波消解管中，加入酸体系（9 mL HCl+3 mL HNO3+2 mL HF）后加盖按顺序放入微波消解仪，完成消解之后开盖将消解管放入赶酸仪 120 进行赶酸，当消解液剩余约 12 图 1 土壤采样点分布 Figure 1 Distribution of soil sampling site 796 生态环境学报 第32卷第4期（2023年4月）mL 时取出，过 0.45 m 滤膜移入 50 mL 容量瓶，定容待测。使用原子吸收分光光度仪（AAS）测定土壤 Cu、Zn、Ni、Cd、Cr 和 Pb 含量，土壤 Hg 和As 含量采用原子荧光光谱仪（AFS）测定。每个土壤样品重金属含量取 3 次重复分析的平均值，土壤重金属测试加标回收率在 80%120%之间。土壤pH 值用酸度计在水土质量比为 2.5:1 的去离子水中测定。1.3 人体健康风险评估 由美国环保部推荐的健康风险评估模型能确定土壤中重金属对不同人群（儿童、成年人）的潜在健康风险。该方法将土壤重金属对人体造成的风险分为两类：非致癌风险（NCR，Non-carcinogenic risk）和致癌风险（CR，Carcinogenic risk）。NCR被定义为人体经过长期接触产生遗传病或致畸效应的状况，而 CR是指人体因长期接触有毒化合物或混合物而患上癌症的状况（Huang et al.，2021）。考虑到成年人和儿童在行为和生理上的差异，分别评估两类人群的健康风险。一般来说，人体平均每日土壤重金属暴露剂量记为 D（Average daily doses，mgkg1d1），其中，通过口腔摄入剂量（Ddi，Average daily dietary doses）、通过皮肤接触剂量（Dde，Average daily dermal doses）和通过呼吸吸入剂量（Din，Average daily inhalation doses）的计算公式如(1)(3)所示，非致癌总危害系数（Hi，Hazard index）计算公式如（4）所示，总致癌风险（TCR，Total carcinogenic risk）计算公式如（5）所示：d6=10iiicRFtDmd（1）de6=10icGSFEtDmd（2）in=incRFtDmdp（3）q=ijiijAHHR（4）CRR=ijijTCAS（5）式(1)(5)中：Ddi人体平均每日通过口腔摄入的剂量，mgkg1d1；Dde人体平均每日通过皮肤接触吸入的剂量，mgkg1d1；Din人体每日通过呼吸吸入的剂量，mgkg1d1；Hi 非致癌总危害系数；TCR总致癌风险；ci 土壤重金属质量分数，mgkg1；Ri 口腔摄入（intake）速率，kgd1；F暴露频率，da1；t暴露时间，a；m平均体质量，kg；d接触污染土壤的平均暴露时间，d；G暴露的皮肤面积，cm2；S皮肤接触速率，kgd1；E皮肤吸收系数；Rn呼吸吸入速率，kgd1；p重金属排放因子；Hq非致癌风险指数；Aij 3 种暴露途径摄入的剂量，mgkg1d1；Rij 非致癌慢性参考剂量，mgkg1d1；CR总致癌风险；Sij 致癌斜率系数。式（4）、（5）中，危险商（Hq，Hazard quotients）为单一重金属的非致癌风险指数，将各种重金属的Hq之和相加得到非致癌总危害指数（Hi）。如果 Hi值小于或等于风险阈值 1 时，认为不存在非致癌作用；当 Hi值大于 1 时，表明存在潜在的健康风险。CR为单种致癌重金属对人体的健康风险，将各种致癌重金属的 CR值相加的总和为总致癌风险（TCR）。当 CR值处于（1.00106，1.00104）区间，表明该风险是可接受的；当超出 1.00104时，则表明人体有极高的致癌风险；当小于 1.00106时，该风险可忽略不计。计算公式(1)(5)中各个参数的描述说明和具体参考值如表 1 所示，与土壤重金属相对应的非致癌慢性参考剂量（Rf，Non-carcinogenic reference doses，mgkg1d1）和致癌斜率系数（Sf，Carcinogenic 表 1 人体健康风险评价计算参数 Table 1 Parameter values of the model for probabilistic risk assessment 参数 单位 儿童 成人 暴露频率(F)da1 180 口腔摄入速率(Ri)mgd1 100 200 皮肤接触速率(S)mgcm2 0.200 呼吸吸入速率(Rn)m3d1 7.63 14.7 暴露时间(t)a 6 24 重金属排放因子(p)m3kg 1.36109 1.36109 平均体质量(m)kg 15.9 62.0 接触污染土壤的 平均暴露时间(d)d 365t(非致癌)36570(致癌)暴露的皮肤面积(G)cm2 2.80103 1.60104 皮肤吸收系数(E)0.001(非致癌)0.01(致癌)陈敏毅等：珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 797 slope factor，kgdmg1）的参考值如表 2 所示。1.4 PCAMLR 模型 PCA-MLR 模型是一种研究源未知的受体模型，将主成分分析（principal component analysis）和多元线性回归（multivariate linear regression）两种方法联用识别污染源类型，并且能够得到各类污染源的平均贡献率。该模型是基于特征分析提取受体样品的因子载荷矩阵 F 及因子得分矩阵 A，因子载荷用来污染源识别，因子得分用来计算源平均贡献率（Iakovides et al.，2021；Wu et al.，2021）。第一步是基于原始数据的均值和标准差，用式（6）对所有的数据进行标准化处理，使所有的组分处于同一水平。,o,()=s rss rsCCZ（6）式中：s样品中的组分数量；r测量的样品数量；Zs,r第 m 个样品中第 n 个组分的标准化数值；Cs,r第m个样品中第n个组分的质量分数，mgkg1；Cs,o所有样品中第 n 个组分的质量分数，mgkg1；s所有样品中第 n 个组分的质量分数标准偏差。第二步，采用最大方差旋转，将标准化数据进行主成分分析，其核心是用较少的主成分反应原始变量的大部分信息。数学模型可以表示为式（7）：X=AF+（7）式中：原有变量不能被解释的部分，其均值为0。第三步，对得到的主成分进行多元线性回归，得到方程式（8）：1=PhhhYaXb=+（8）式中：Y污染物的总浓度，mgkg1；p由主成分分析提取的因子数；ah第 h 个因子的标准化回归系数；Xh由主成分分析提取的第个因子的得分；b回归常数项。将自变量和因变量标准化，对标准化的等式进行回归分析如式（9）所示：1=piiZBX（9）式中：Z标准化数值；Bi 源 i 多元线性回归系数；Xi 源 i 因子得分变量。用 IBM SPSS Statistics 25 软件对造船厂场地土壤重金属质量分数进行主成分分析（PCA），筛选出主成分，再利用经方差极大旋转后的化学组分主因子载荷识别污染源的类别，通过多元线性回归分析（MLR）计算得到几个主要污染源的多元线性回归方程，根据方程（10）计算各污染源（i）对 土 壤 重 金 属 的 平 均 贡 献 率（Cri，Average contribution rate）。Cri=(Bi/Bi)100%（10）式中：Cri 源 i 对土壤重金属的平均贡献率（%）；Bi 源 i 多元线性回归系数。1.5 数据处理 土壤重金属质量分数描述性统计用 IBM SPSS Statistics 25 软件进行，用 ArcGIS 10.2 软件绘制土壤重金属反距离（IDW）插值空间分布图，其余图件用 Origin 2022b 软件绘制。2 结果与讨论 2.1 土壤重金属质量分数 造船厂场地内土壤 8 种重金属（Cu、Pb、Zn、Cd、Ni、Cr、Hg 和 As）的质量分数平均值分别为1.02102、2.19102、3.84102、0.59、18.7、55.9、0.67 mgkg1和 12.6 mgkg1，其中，土壤 Pb、Hg 和As 在部分点位的质量分数超过一类建设用地土壤风险筛选值。8 种土壤重金属质量分数的变异系数较大，表明 8 种土壤重金属质量分数的空间异质性较大（Ma et al.，2016）。其中，Cu、Pb、Zn、Cd 和表 2 非致癌慢性参考剂量（Rf）和致癌斜率系数（Sf）参考值 Table 2 Corresponding reference dose(Rf)and slope f actors(Sf)重金属 Rf/(mgkg1d1)Sf/(kgdmg1)口腔 摄入 呼吸 吸入 皮肤 接触 口腔 摄入 呼吸吸入皮肤接触Cu 4.00102 4.02102 1.20102 1)Ni 2.00102 2.06102 5.40103 0.84 Pb 3.50103 3.52103 5.25104 8.50103 Cd 1.00103 1.00105 1.00105 6.10 6.3020.0As 3.00104 1.23104 1.23104 1.50 15.13.66Hg 3.00104 8.57105 2.10105 1)“”表示“无致癌斜率系数”798 生态环境学报 第32卷第4期（2023年4月）Hg 的质量分数表现出强烈正偏度和正峰度，初步推断造船大量使用钢材对重金属的质量分数影响较大，可能是主要的人为源（表 3，图 2）。2.2 土壤重金属空间分布特征 对 8 种土壤重金属进行反距离权重插值（IDW）后分析其空间分布特征（图 3）。结果表明，土壤重金属在不同的生产区域分布差异显著，场地内土壤Cu、Zn 和 As 的高值出现在造船坞和涂装车间，Ni和 Cr 在整个场地内分布较为分散，其高值出现在管加新车间，Pb 的高值区域主要集中在甲装部和船坞南侧风雨棚，Cd 的高值出现在造船坞车间，Hg的高值出现在船台区域和涂装车间，其余区域土壤重金属相对均匀分布，这表明造船活动对土壤重金属有较大影响。2.3 人体健康风险评估 2.3.1 非致癌风险评估 造船厂土壤重金属非致癌健康风险（Hq）评估结果见表 4。不同重金属 Hq平均值由高到低的顺序为：PbAsCrHgCuZnCdNi，场地内土壤 Pb的非致癌健康风险相对较高，是主要的非致癌因子。对儿童而言，Pb 的 Hq平均值为 0.396，大于 1 的点位占比为 8.28%；对成人而言，Pb 的 Hq平均值为6.05102，大于 1 的点位占比为 0.59%。此外，2.37%的采样点 As 的 Hq值大于 1，存在非致癌风险。其它 6 种重金属的 Hq值均小于 1，非致癌健康风险可忽略（图 4）。2.3.2 致癌健康风险评估 造船厂人体致癌风险评估结果见表 5。研究区 图 2 土壤重金属质量分数 Figure 2 Mass fraction of soil heavy metals 表 3 土壤重金属质量分数描述性统计 Table 3 Descriptive statistics mass fraction of soil heavy metals 重金属 最小值/(mgkg1)最大值/(mgkg1)均值/(mgkg1)标准偏差偏度 峰度 变异系数/%一类建设用地风险筛选值/(mgkg1)Cu 8.00 1.39103 1.02102 1.861025.45 33.6 1.82 2.00103 Pb 14.6 4.70103 2.19102 4.531026.64 58.3 2.07 4.00102 Zn 19.0 7.48103 3.84102 7.591026.48 52.5 1.98 1.50104 Cd 0.01 16.6 0.59 1.34 10.3 12.1 2.27 20.0 Ni 4.0 79.0 18.7 11.1 2.56 9.33 0.60 11.5102 Cr 5.00 2.40102 55.9 36.7 2.81 12.0 0.55 7.51104 Hg 0.016 14.4 0.67 1.59 7.39 60.3 2.37 8.00 As 0.21 1.10102 12.6 14.4 4.14 22.0 1.14 60.0 pH 5.35 11.9 8.47 0.94 0.08 1.52 0.11 n=169 陈敏毅等：珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 799 As 元素的致癌健康风险相对较高，是主要的致癌风险因子。对儿童而言，CR平均值为 1.33105，As大于 1.00105的点位占比为 95.27%；对成人而言，CR平均值为 2.04105，As 大于 1.00106的点位占比为 100%，其中还有 1.78%的占比大于 1.00104（图 4）。因此，需要重视造船厂土壤重金属对人体产生的致癌风险。2.4 基于多元统计的重金属来源解析 2.4.1 Pearson 相关性分析 相关性分析是土壤元素来源分析中常用的方法之一，通过土壤各元素之间的相关性即可大致推测元素来源途径的相似性（Yu et al.，2021）。不同元素之间的相关性越显著，表明其来源途径就越接近。土壤 8 种重金属质量分数的 Pearson 相关性分析结果表明，部分土壤重金属之间的相关性并不显著（图 5），表明土壤重金属可能有不同来源：自然源、人为源等。场地内 3 组土壤元素之间呈显著性正相关（P0.01）：Cu 与 Zn、As、Cd，Ni 与 Cr、Cd 以及 Pb 与 Hg（图 5），这些具有显著正相关的重金属可能来自相同污染源，初步推断造船活动对表 4 重金属非致癌健康风险指数 Table 4 Human non-carcinogenic health risk assessment of heavy metals 项目 人群 As Cd Cu Pb Hg Ni Zn Cr 口服 摄入 儿童 0.261 3.66103 1.59102 0.389 1.38102 5.79103 7.93103 0.115 成人 3.34102 4.70104 2.03103 4.99102 1.77103 7.43104 1.02103 1.48102 皮肤 接触 儿童 1.78103 1.03103 1.48104 7.26103 5.52104 6.01105 1.11104 1.62102 成人 2.61103 1.50103 2.17104 1.06102 8.09104 8.80105 1.63104 2.37102 呼吸 吸入 儿童 1.78105 1.03105 4.43107 1.08105 1.36106 1.58107 2.22107 3.40104 成人 8.82106 5.08106 2.19107 5.36106 6.70107 7.79108 1.10107 1.68104 各重金属非致癌 风险(Hq)儿童 0.263 4.70103 1.60102 0.396 1.44102 5.85103 8.04103 0.132 成人 3.61102 1.98103 2.25103 6.05102 2.58103 8.31104 1.18103 3.87102 非致癌 风险(Hi)儿童 0.840 成人 0.144 图 3 土壤重金属空间分布 Figure 3 Spatial distribution of soil heavy metals 800 生态环境学报 第32卷第4期（2023年4月）土壤重金属有一定贡献（Oral et al.，2019）。2.4.2 主成分分析 主成分分析（PCA）能够有效降低变量的维度，将多个实测的变量简化为较少的变量，有助于我们 揭示不同变量间并不显著的关系（Duan et al.，2020；Zhuo et al.，2020；肖凯琦等，2023）。为进一步确表 5 重金属致癌健康风险指数 Table 5 Human carcinogenic health risk assessment of heavy metals 项目 人群 As Cd Pb Ni Cr 口服摄入 儿童 1.01105 1.92106 9.92107 0.00 2.52107 成人 1.51105 2.87106 1.48106 0.00 3.78107 皮肤接触 儿童 6.87108 1.76108 成人 4.03107 1.03107 呼吸吸入 儿童 2.84109 5.551011 2.341010 3.50108 成人 5.61109 1.101010 4.621010 6.91108 各重金属 致癌风险(CR)儿童 1.01105 1.93106 9.92107 2.341010 2.87107 成人 1.55105 2.97106 1.48106 4.621010 4.47107 总致癌 风险(TCR)儿童 1.33105 成人 2.04105“”表示“无致癌健康风险指数”图 4 重金属暴露人体非致癌和致癌健康风险评估各等级样品占比 Figure 4 Proportion of samples of different grades for non-carcinogenic and carcinogenic health risk assessment of heavy metal exposure 陈敏毅等：珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 801 定造船厂场地土壤重金属的来源，对上述 8 种重金属进行主成分分析，经 Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）和 Bartlett 球形检验后（KMO 值为 0.6490.500，Bartlett 球形测试检验值为 00.05），采用 Kaiser 标准化的正交旋转法进行 PCA 分析，提取旋转后特征值大于 1 的前 3 个主成分（图 6，表 6），这 3 个主成分对各变量的方差贡献分别为 29.3%、22.4%、16.4%，其累积贡献率达到 68.1%，可以解释这 8 种重金属含量的大部分信息。由旋转后因子载荷可知：第一主成分（PC1）主要由 Cu、Zn、As 和少部分 Cd 组成，这些元素在 PC1 上有较高的正载荷，分别达到了 0.834、0.906、0.761 和 0.325，所以 PC1可以反映这些元素的富集程度；PC2 主要由 Ni、Cr和少部分 Cd 组成，3 种元素的因子载荷分别达到了 0.911、0.865 和 0.332；PC3 主要由 Pb 和 Hg 元素组成，因子载荷分别达到了 0.707 和 0.838（表7），且 PCA 分析（表 7）与 Pearson 相关性分析结果（图 5）一致。以因子得分变量为自变量，以标准化的总重金属含量为因变量，经 SPSS 软件进行主成分分析-多元线性回归分析（PCA-MLR），得：Z=0.862FS1+0.210FS2+0.346FS3（r2=0.910），式中 FSi为成分 i 的因子得分变量，经式（10）计算，各主成分贡献率分别为 PC1（60.8%），PC2（14.8%），PC3（24.4%）（图 7）。通过对以上数据分析，结合重金属含量的空间分布特征和相关性分析可以推断重金属的来源。第一主成分（PC1）解释了 60.8%的重金属来源，主要由 Cu、Zn、As 和少部分的 Cd 贡献。由空间分布可知 Cu、Zn 和 As 的高值出现在造船坞和涂装车间，由于在造船和涂装的过程中涉及到船体的除锈、清洁、修补涂装、喷砂、焊接及设备组装、堆放等工艺，特别是喷丸除铸过程中散发大量金属氧化物粉尘，并且船体机械的设备维护打磨也会产生大量重金属粉末，使得该区域重金属超筛选值点位较多。Cu、Zn 等重金属在钢材中大量存在，其随着造船过程钢材的焊接、加工进入场地土壤中。因此可知，PC1 主要是来源于船体的加工过程。图 5 土壤重金属 Pearson 相关性分析 Figure 5 Pearson correlation analysis of heavy metals in soil 图6 土壤重金属主成分分析空间散点 Figure 6 Principal component analysis of spatial scatter of heavy metals in soil 表 6 土壤中不同重金属元素的主成分分析 Table 6 Principal component analysis of different heavy metals 成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和 总计 方差百分比/%累积/%总计 方差百分比/%累积/%总计 方差百分比/%累积/%1 3.07 38.3 830 3.07 38.3 38.3 2.35 29.3 29.3 2 1.24 15.5 53.9 1.24 15.5 53.9 1.79 22.4 51.7 3 1.14 14.2 68.1 1.14 14.2 68.1 1.31 16.4 68.1 4 0.936 11.7 79.8 5 0.629 7.86 87.6 6 0.553 6.91 94.6 7 0.253 3.18 97.7 8 0.183 2.29 100 802 生态环境学报 第32卷第4期（2023年4月）第二主成分（PC2）解释 14.8%的重金属来源，主要由 Ni、Cr 和少部分 Cd 贡献，且在 8 种重金属中，Ni、Cr 的含量最接近广东省土壤背景值，Cd 的含量高于土壤背景值，表明它们一部分来源于自然源。广州地区长期处于高温多雨的环境，对重金属固定和滞留能力有限，降雨对土壤重金属有淋溶作用，重金属受到降水淋溶或地表径流作用，进入地表水和地下。在这种环境下使得广州地区土壤的风化和物质的分解、淋溶、积累以及生物繁衍变得更为活跃。研究表明，土壤中不同元素的含量主要取决于成土母岩的矿物成分、历史风化作用和在没有人类活动影响下的缓慢成土过程（Jin et al.，2019），场地内成土母岩以玄武岩为主，其次是松散堆积的第四纪沉积岩。同时，华南地区充沛的水热条件加速了区域内母岩的风化，Ni、Cr 与母岩共生，而母岩中的 Ni、Cr在此过程中得以释放，所以土壤 Ni、Cr 部分来源于自然源。值得注意的是，虽然场地内土壤重金属元素背景值较高，高速发展的工业活动向土壤排污加剧了造船厂土壤 Ni、Cr 的污染，这也说明Ni、Cr 有部分来自人为源。调查地块历史发现，Ni、Cr 含量的高值出现在管加新车间区域，管加新车间涉及到金属加工、焊接和切割工艺，同时也是钢材边角料及焊材废弃物的临时堆放场地，而钢材中含有大量的 Ni、Cr 重金属（Wang et al.，2023），且 Cd 在 PC1 和 PC2 均有较大的载荷，分别为 0.325 和 0.332，说明土壤 Cd 除了自然源外，造船厂管加新车间钢材的加工、堆放等也可能导致 Cd 元素渗入到场地土壤。因此，PC2 主要来源于自然源和管加新车间钢材的加工、堆放。第三主成分（PC3）解释了 24.4%的土壤重金属来源，其中 Pb、Hg 占较高负荷，这可能由造船厂频繁的交通运输产生，并通过大气干湿沉降进入土壤。Pb 作为交通运输的主要标志物，汽车尾气中 Pb 含量约占全球铅排放量的三分之二（Cui et al.，2018；Luo et al.，2022b）。该造船厂运输货物的主要交通工具为汽车，汽车尾气和含 Pb 汽油的燃烧产生的 Pb 会随大气颗粒物沉降至表层土壤，从而增加土壤中 Pb 含量。此外，原油中痕量Hg 也可能随汽油燃烧而释放出来（Yang et al.，2018），潜在生态风险评估结果也表明该场地的高生态风险基本由土壤 Hg 贡献。Hg 和 Pb 作为交通源的重金属，主要来源于汽车尾气的排放、油料泄露、水泥路面磨损、橡胶轮胎以及刹车片的磨损等（Dietrich et al.，2018；Men et al.，2020）。由此可见，PC3 主要由造船厂内的交通运输产生。由此可见，为降低造船厂土壤重金属污染引起的人体健康风险，建议加强造船坞和涂装车间以及管加新车间等重点区域土壤 Cu、Zn、As、Cr 等污染物的风险管控。3 结论 评估了珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属的人体健康风险和主要来源，结果表明存在不同程度的非致癌和致癌风险，且 Pb 和 As 是主要贡献因子。场地内土壤 Cu、Zn 和 As 的高值出现在造船坞和涂装车间，Ni 和 Cr 在整个研究区的分布较为分散，其高值出现在管加新车间。造船厂场地土壤重金属主要有 3 种来源，Cu、Zn、As 和少部分的 Cd来源于船体的加工过程，占总来源贡献率的 60.8%；Ni、Cr 和少部分 Cd 来源于自然源和管加新车间钢材的加工、堆放，占总来源贡献的 14.8%；Pb 和 Hg来源于造船厂内部的交通运输过程，占总来源贡献率的 24.4%。建议加强造船坞和涂装车间以及管加新车间等重点区域土壤 Cu、Zn、As、Cr 等污染物的风险管控。表 7 土壤中不同因子载荷 Table 7 Loading of different factors in soil 重金属 初始因子载荷 旋转后因子载荷 PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3 Cu 0.812 0.228 0.223 0.834 0.208 0.148 Pb 0.526 0.326 0.486 0.305 0.162 0.707 Zn 0.797 0.286 0.349 0.906 0.121 6.60102Cd 0.514 0.010 0.156 0.325 0.332 0.268 Ni 0.657 0.612 0.242 0.163 0.911 9.40102Cr 0.578 0.645 0.136 0.139 0.865 3.10102Hg 0.137 0.409 0.725 8.40102 5.601020.838 As 0.670 0.209 0.318 0.761 0.119 2.00102 图 7 不同主成分占比 Figure 7 The proportion of different principal components 陈敏毅等：珠三角某遗留造船厂场地土壤重金属人体健康风险评估及源解析 803 参考文献：CUI Z W,WANG Y,ZHAO N,et al.,2018.Spatial distribution and risk assessment of heavy metals in paddy soils of Yongshuyu irrigation area from Songhua river basin,Northeast China J.Chinese Geographical Science,28:797-809.DIETRICH M,HULING J,KREKELER M P S,2018.Metal pollution investigation of Goldman Park,Middletown Ohio:Evidence for steel and coal pollution in a high child use setting J.Science of the Total Environment,618:1350-1362.DUAN X C,YU H H,YE T R,et al.,2020.Geostatistical mapping and quantitative source apportionment of potentially toxic elements in top-and sub-soils:A case of suburban area in