-
天津市七里海国家重要湿地是天津市唯一的国家级自然保护区,也是天津古海岸与湿地国家级自然保护区的重要组成部分,具有自然生境好、生物多样性丰富、生态系统完整等典型特征,对鸟类和其他野生保护动植物具有重要的生态环境价值,在维系区域内生态系统、抵御旱涝、调节气候、改善周边生态环境及周边居民生活也发挥了重要作用[1-4]。受湿地内鱼塘养殖、湿地外农业种植以及湿地公园建设等人为活动影响,七里海国家重要湿地水域面积萎缩、水域分隔、鸟类栖息环境减少、水源枯竭,湿地生态环境和功能受到严重影响[5-8]。为遏制湿地生态环境恶化趋势,“十三五”期间,天津市委市政府批准了《七里海湿地保护修复规划2017—2025年》[9],通过历史遗留清理、引水调蓄、土地流转、生态移民等方式,对七里海湿地实施多项保护修复工程[10]。截至2020年,修复工作取得一定成效,累计生态补水1 250×104 m3,核心区水域扩大10 km2,种植水生植物1.06 km2[5],但尚未对保护区的土地覆被和生境质量进行全面评估,后续跟踪监测研究也较少,缺乏自然保护区生态保护现状数据,难以为湿地后续保护修复提供指导。
本研究以七里海国家重要湿地为研究对象,分析水及土壤环境的污染水平、生态风险指数,并对可能存在的污染进行溯源,从宏观生态角度全面了解七里海湿地自然保护区的现状,旨在为提升保护区生态系统质量提供科学依据,为未来湿地保护修复工作提供参考。
-
七里海国家重要湿地属于天津古海岸与湿地国家级自然保护区,位于宁河区西南部,形成于距今7 000年前,誉有“京津绿肺”、“天然氧吧”美称。七里海国家重要湿地于2020年被列入国家重要湿地名录,其核心区、缓冲区位于宁河区七里海镇附近,面积约200 km2,水域面积较大(11.19 km2),湿地类型有泻湖湿地、养殖池塘湿地、稻田湿地,受河流影响较大,受潮水影响较弱[11]。七里海湿地是典型的生物多样性地区,孕育了丰富的湿地资源和多样的生态环境,具有水源涵养、优化水质、防旱蓄洪、气候调节、维护生物多样性的等重要作用[12-13]。
-
地表水和土壤监测点位覆盖七里海湿地的核心区、缓冲区、试验区,其中核心区和缓冲区为重点监测区。共布设地表水监测点位15个(点位编号为W1—W15)、土壤监测点位20个(点位编号为S1—S20),监测范围如图1所示。
-
1)地表水监测分析。地表水取样监测4次,分别是2021年9月和10月、2022年2月和7月。水质监测指标包括《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)表1中除水温、硒、阴离子表面活性剂、硫化物、粪大肠菌群等5项指标外的19项常规指标,以及透明度、电导率、总硬度和叶绿素a等4项指标,共计23项。检测方法执行国家标准《生活饮用水标准检验方法》(GB 5750—2006)及相关检验标准。
2)土壤监测与分析。土壤取样监测1次,时间为2022年5月。土壤监测指标除了pH值、全氮、总磷、土壤机械组成、有机质等基本理化指标外,重点监测钾、铬、砷、镉、铜、铅、汞等7项重金属。
-
1)地表水评价方法。地表水污染评价采用综合污染指数法,水质综合污染指数计算与分级标准参考文献[14]。对属于GB 3838—2002的指标,按V类标准采用单因子评价法进行评价;其它指标不参与评价。采用SPSS Statistics 26进行偏度、峰度等描述性统计分析。
2)土壤评价方法。土壤环境质量按照《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)中的第一类用地,以及《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)进行评价。采用SPSS Statistics 26进行偏度、峰度等描述性统计分析。
土壤重金属污染程度采用地累积指数进行评价,该指数将自然地质过程造成的背景值和人为活动的影响均纳入考虑范围内,可直观反映人为活动对环境的影响程度,目前广泛用于底泥重金属污染研究[15-18],其计算公式如式(1)所示。
式中:Igeo为重金属地累积指数;Ci为底泥中重金属元素的实际含量,mg∙kg−1;K为考虑各地底泥差异会引起的背景值的变化而取的系数(一般取值1.5);Bn为重金属地球化学背景值[19],mg∙kg−1;地累积指数法分级标准参见文献[20]。
重金属潜在生态风险指数评价方法及分级标准参见文献[18,21-23]。
3)污染源解析方法。运用主成分法分析法鉴定被测水体的主要污染来源。土壤重金属污染源解析采用PCA主成分法分析[24]。
-
在进行的4次水质监测中,pH等17项指标均达到地表水V类标准;五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、总氮、总磷、氟化物等7项指标出现劣于GB 3838中V类标准情况,这7项指标的超标率在1.61%~58.06%之间(表1)。
以地表水V类作为标准,基于《地表水环境质量标准》(GB
3838 —2002)表1中19项指标的数据,计算综合污染指数(图2)。4次监测(共60点·次)中,仅有1点·次的污染指数为1.38,水质分级标准为污染;其余59点·次综合污染指数均小于0.8,水质分级标准为合格,水质综合污染水平整体较好。目前Redfield比值被广泛地作为考察营养盐结构的主要指标[25-27],Redfield比值最初是用于海洋的比值,作为淡水的参考比值指标,氮磷摩尔比(N/P)在16附近通常认为氮磷基本平衡,也有文献以10~20作为氮磷比较均衡的一个范围。对水体进行各点位水样数据N/P比值分析,N/P比最小值7.81,最大值为225.31,平均值为37.76。72%的点位N/P比值大于16,磷为限制因子;28%的点位N/P比值小于16,氮为限制因子;2处点位的N/P比值(分别为15.36、16.95)比较接近16,即氮磷比比较平衡。
2021—2022年七里海湿地水质总氮、总磷平均浓度分别为2.79、0.29 mg∙L−1,与历史监测结果[5]基本持平,整体处于较高水平;高锰酸盐指数延续了2010年以来持续下降的趋势[5],2021—2022年平均浓度为8.26 mg∙L−1,达到了2010年以来的最低水平。七里海补水水源多来自潮白新河,因此七里海湿地水质主要受潮白新河水质变化影响。刘双爽等[8]在2013年对七里海湿地的研究发现,潮白新河等外围河流水质对七里海湿地的水环境质量有较大影响。河流中化学需氧量的污染贡献往往来自于工业点源或畜禽养殖。近几年天津市持续进行污染防治攻坚,相继进行了散乱污企业治理,工业点源或畜禽养殖污染得到了很好的控制,河流水体的化学需氧量或高锰酸盐指数得到有效降低[28]。但相比工业点源污染防治,农田径流污染控制较为滞后,尤其是潮白新河上、中游区域,农灌区面积较大,水稻插秧前稻田排水,使土壤中的肥料随水进入河流,导致河流中总氮和总磷质量浓度较高[29]。
-
1)湿地土壤基本理化性质与养分评价(见表2)。研究区pH值介于8.30~8.96之间,平均值为8.62,变异系数为2.19%,变异性弱,空间差异不大。有机质含量介于7.62~47.51 g∙kg−1之间,平均值为19.05 g∙kg−1,变异系数为51.64%,变异性强。29%的土壤粒径小于0.002 mm,54%的土壤粒径介于0.02~0.002 mm之间,17%的土壤粒径介于2.00~0.02 mm之间。根据全国第二次土壤普查养分分级标准[30],钾为1级水平,总氮和总磷为3级水平,有机质为4级水平,研究区土壤较肥沃。
2)土壤重金属污染评价(见表3)。①重金属含量。表层土壤重金属砷、汞、镉、铅、铜、铬的浓度均值是天津市土壤背景值的0.58、1.33、0.87、0.87、0.88、0.96倍,均低于《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)第一类用地筛选值及《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618—2018,pH值>7.5)风险筛选值。汞的变异系数为50%,属高度变异;铬的变异系数为11.61%,属于小变异;其它重金属属于中等变异。BALTAS等[31]、李伟等[32]中外学者的研究均表明,变异系数越大,重金属受人类活动的影响越强。汞的超标倍数及变异系数均最大,说明研究区土壤受到了人为污染影响。乔吉果等[11]也研究发现,七里海湿地土壤中汞元素变异系数高,含量变化较大,在湿地沉积物中分布极不均匀;砷等其它重金属含量变化幅度不大。
②地累积指数法评价。研究区湿地表层土壤重金属地累积指数计算结果示于图3。图3表明,5种重金属的地累积指数的平均值均小于0,为清洁。S3采样点位的汞的地累积指数为偏中度污染,汞的其它4处点位及镉的1处采样点的地累积指数为轻度污染,汞是引起污染的主要因子。
③潜在生态风险指数法评价。研究区土壤重金属生态风险指数计算结果示于图4。图4表明,铜、砷、镉、铬、铅等5项重金属的单因子潜在风险指数小于40,属于低污染。汞的单因子潜在风险指数大于40,属于中等污染。综合潜在生态风险指数大于80,小于160,属于轻微污染。朱青等[34]2022年研究发现,七里海湿地表层土壤重金属污染处于轻危害程度,综合生态风险较低。乔吉果等[11]2013年对七里海重金属富集程度的研究表明,七里海湿地汞、铜、锌、铅等4种重金属轻度富集,说明该区内已受到轻度污染,但尚未达到中度污染。整体来看,目前七里海湿地土壤中汞、铜、锌、铅等重金属处于轻度富集水平,但汞的潜在生态风险指数较高,汞的单因子潜在生态风险指数为中等水平。王娟娟等[35]研究发现,潮白新河各站位表层沉积物中镉和汞达到了极强生态危害,其余重金属指标则为轻微生态危害。说明潮白新河水对潮白新河底泥及七里海土壤造成了相似的重金属污染影响。
3)重金属溯源。①重金属含量与土壤理化性质的相关性分析。分析研究区土壤重金属的相关性(表4)。
表4表明,除了铬、砷与汞、镉、铅之间外、其他重金属间极显著相关(P<0.01)。相关性极显著(或显著)的重金属,具有一定的同源性,在土壤中的累积行为具有相似性。
②多变量统计分析。KMO检验值为0.767,Bartlett的球形度检验P值<0.001,可对土壤重金属开展主成分,共提取2个成分,具体见表5和表6。主成分分析表明,前2个主成分的特征值大于1,分别可以解释总方差的60.858%和31.477%,累积方差解释率达92.335%,研究区土壤重金属主要由2个主成分F1和F2表达。主成分1中各金属的载荷均较高(汞、镉、铅、铜均>0.75),已有国内外文献研究表明[36-39],交通因素及渔业活动,会造成铅、铜等重金属污染。农业生产活动、交通尾气,常常会引起铅、铜、镉的超标。根据研究区现场情况,七里海湿地土壤中的重金属污染可能主要来自潮白新河补水。王娟娟等[35]研究发现潮白新河中砷等重金属均有不同程度超出天津市土壤背景值的现象,潮白新河水体中重金属存在污染。主成分2中砷、铬的载荷较高,分别为0.807、0.759。已有文献[40-41]报道,除含砷的现代工业产品外,农业生产活动也会带来土壤的砷污染;而农药和化肥中也会含有一定量的铬元素[42]。这说明,七里海湿地土壤中的砷和铬,除了来自潮白新河补水处,可能还受到周边农田种植或工业生产等人为活动影响。
-
总体来看,七里海湿地水及土壤环境质量目前仍处于较好状态,而补水水源水质是最主要的风险隐患。为进一步提升七里海湿地生态环境质量,可采取以下措施。
①优化现有水源补水时段(如加强汛期后半段水源补给),以更优质河水进行湿地用水补给。
②争取更优质补水水源,如蓟运河、引滦弃水等,进行湿地用水补给。
③改造部分区域形成前置净化库,对湿地补水进行水质净化提升。
④优化湿地内部水系统格局,改善水系流动,充分利用湿地芦苇植物,提升湿地水质净化能力。
⑤定期进行湿地水质、土壤重金属含量、植被多样性监测评估,及时掌握湿地环境质量状况及湿地植物群落变化,并及时进行措施应对。
-
1)五日生化需氧量等7项指标,劣于GB
3838 中V类标准比例约1.61%~58.06%;总氮、总磷整体处于较高水平,高锰酸盐指数较低,水质主要受潮白新河来水水质影响。2)钾为1级水平,土壤较肥沃;汞的积累及风险程度较高;主成分分析结果表明重金属污染可能主要来自潮白新河补水,砷和铬也受周边农田种植或工业生产等人为活动影响。
3)可通过优选补水时段、更新优质补水水源、构建补水前置库、改善湿地水系流动与自净能力等方式,提升七里海湿地水土壤环境质量;并加强跟踪监测评估,及时提出应对举措。
七里海国家重要湿地环境污染评价及源解析
Environmental pollution assessment and source analysis of the Qilihai National Important Wetland
-
摘要: 为了解七里海湿地自然保护区的现状,支撑七里海国家重要湿地生态修复与保护工作,于2021—2022年对七里海湿地重点区域开展了水和土壤环境调查评估和污染溯源研究。研究表明,研究区水体的五日生化需氧量、高锰酸盐指数、化学需氧量、氨氮、总氮、总磷、氟化物等7 项指标,均存在劣于GB
3838 中V类标准情况(1.61%~58.06%);水质综合污染水平整体较好,59点∙次的水质分级均为合格(综合污染指数均小于0.8),1点∙次监测水质分级属污染(综合污染指数为1.38)。水体氮磷水平较高,属磷限制,总氮、总磷平均浓度分别为2.79、0.29 mg∙L−1,氮磷摩尔比平均值为37.76,与历史监测结果基本持平;高锰酸盐指数呈持续下降的趋势,平均浓度为8.26 mg∙L−1,达到了2010年以来的最低水平。文献研究及现场勘察表明,七里海湿地水质主要受潮白新河来水水质影响。湿地土壤较肥沃,钾为1级水平,总氮和总磷为3级水平,有机质为4级水平。土壤重金属综合潜在生态风险指数为轻微污染,汞的变异程度最高,地累积指数(-0.346)及潜在生态风险指数也最高(51.53),其余6项重金属地累积指数为清洁状态。土壤重金属来源可以分为2个主成分,其中主成分1中各金属的载荷均较高(汞、镉、铅、铜均>0.75),主成分2中砷、铬的载荷较高(砷、铬>0.75)。这暗示七里海湿地土壤中的重金属污染可能主要来自潮白新河补水(主成分1),其中砷和铬又受周边农田种植或工业生产等人为活动影响。整体而言,七里海湿地的水环境质量及土壤质量仍处于较好状态,为提升七里海湿地水及土壤环境质量,可考虑建立构建补水前置库、优选补水时段、更新优质补水水源、优化湿地水系统等方式,提升七里海湿地水和土壤环境质量,并加强跟踪监测评估。本研究对七里海国家级重要湿地的水和土壤环境状况进行了评估,为其未来生态恢复和保护提供了一些思考。Abstract: In order to understand the current situation of the Qilihai National Important Wetland and support its ecological restoration, a comprehensive study was conducted from 2021 to 2022. The research involved water and soil environment investigation, assessment, and pollution tracing in key areas of the Qilihai Wetland. Results revealed that concentrations of seven indicators, including five-day biochemical oxygen demand, permanganate index, chemical oxygen demand, ammonia nitrogen, total nitrogen, total phosphorus and fluoride, exceeded by 1.61%~58.06% compared to Class V standards specified in GB 3838. Overall, the comprehensive pollution level of the water quality was relatively good, with 59 sampling sites classified as qualified (with comprehensive pollution indices below 0.8), and one sampling site classified as polluted (with a comprehensive pollution index of 1.38). The nitrogen and phosphorus levels in the water were relatively high, with phosphorus being the limiting factor. The average concentrations of total nitrogen and total phosphorus were 2.79 and 0.29 mg∙L−1, respectively. The average nitrogen phosphorus molar ratio was 37.76 and it showed no difference with historical monitoring results. The permanganate index showed a continuous downward trend, with an average concentration of 8.26 mg∙L−1, reaching the lowest level since 2010. Literature research and on-site investigation indicated that the water quality of the Qilihai Wetland was mainly affected by the Chaobaixin River inflow. The wetland soil was relatively fertile, with potassium at the first-class level, total nitrogen and total phosphorus at the third-class level, and organic matter at the fourth-class level. The comprehensive potential ecological risk index for soil heavy metals was classified as slightly polluted. Mercury had the highest degree of variation, the highest geo-accumulation index (-0.346) and the highest potential ecological risk index (51.53). The geo-accumulation indices for other six heavy metals indicated a clean state. The sources of heavy metals in soil could be divided into two principal components, with high loadings for all metals in Principal Component 1 (mercury, cadmium, lead, copper>0.75) and high loadings for arsenic and chromium in Principal Component 2 (arsenic, chromium>0.75). This suggests that heavy metal pollution in the soil of the Qilihai Wetland may mainly originate from water replenishment of the Chaobaixin River (Principal Component 1), while arsenic and chromium are also affected by anthropogenic activities such as farmland cultivation or industrial production nearby. Overall, the water and soil quality of the Qilihai Wetland was still in a good condition. To further improve the water and soil environmental quality of the Qilihai Wetland, potential strategies such as establishing a replenishment pre-reservoir, selecting optimal water replenishment periods, supplementing high-quality replenishment water sources, or improving the micro-circulation capacity of the wetland water system could be considered, so as to enhance the water and soil quality of the Qilihai Wetland. Meanwhile, regular monitoring and evaluation is necessary to be conducted in the future. This study provides a comprehensive assessment for the environment status of the Qilihai National Important Wetland in the fields of water and soil, offering valuable insights for future ecological restoration and protection.-
Key words:
- Qilihai /
- national important wetland /
- pollution assessment /
- source apportionment /
- heavy metal
-
-
表 1 7项超标水质指标统计分析结果
Table 1. Statistical analysis results for 7 water indicators exceeding Class V standard specified in GB
3838 N 指标 最小值/
(mg∙L−1)最大值/
(mg∙L−1)均值/
(mg∙L−1)标准差/
(mg∙L−1)偏度 峰度 V类/
(mg∙L−1)超标比例 1 五日生化需氧量 2.30 78.00 9.91 10.07 5.28 34.81 10.00 32.26% 2 高锰酸盐指数 2.60 33.00 8.25 4.40 3.17 16.08 15.00 3.23% 3 化学需氧量 8.00 141.00 29.56 18.16 3.98 23.33 40.00 17.74% 4 氨氮 0.04 3.04 0.51 0.54 2.46 7.66 2.00 1.61% 5 总氮 0.89 9.53 2.78 1.67 1.75 4.26 2.00 58.06% 6 总磷 0.06 2.79 0.29 0.38 5.11 32.26 0.40 16.13% 7 氟化物 0.46 3.13 0.94 0.54 3.01 9.80 1.50 6.45% 表 2 七里海湿地土壤基础理化指标描述性统计结果
Table 2. Statistical analysis results for soil physical and chemical indicators of the Qilihai Wetland
序号 指标 最小值 最大值 平均值 偏度 峰度 标准差 变异系数 1 pH值 8.30 8.96 8.62 −0.13 −0.81 0.19 2.19% 2 全氮/(mg∙kg−1) 410.00 2 050.00 1 185.80 0.34 −0.57 440.96 37.19% 3 总磷/(mg∙kg−1) 498.00 937.00 690.95 0.72 0.63 105.04 15.20% 4 钾/(mg∙kg−1) 16 700.00 27 500.00 25 045.00 −2.53 7.86 2 380.51 9.50% 5 有机质/(g∙kg−1) 7.62 47.51 19.05 1.54 2.76 9.84 51.64% 6 土壤含水率 4.70% 14.70% 8.55% 0.95% 0.35% 2.66% 31.18% 7 土壤机械组成(2.00~0.02 mm) 0% 34.90% 17.03% 0.16% −1.47% 12.55% 73.73% 8 土壤机械组成(0.02~0.002 mm) 41.40% 70.50% 54.09% 0.72% 0.66% 7.59% 14.03% 9 土壤机械组成(<0.002 mm) 13.60% 44.80% 28.94% −0.07% −1.36% 10.38% 35.86% 表 3 七里海湿地土壤重金属含量统计结果
Table 3. Statistical analysis results for soil heavy metals of the Qilihai Wetland
重金属 最小值/
(mg∙kg−1)最大值/
(mg∙kg−1)均值/
(mg∙kg−1)标准偏差/
(mg∙kg−1)偏度 峰度 变异系数/
%天津土壤背景值[33]/
(mg∙kg−1)建设用地土壤
污染风险筛选值/
(mg∙kg−1)农用地土壤
污染风险筛选值/
(mg∙kg−1)砷 3.70 9.60 6.96 1.33 −0.42 1.01 19.11 12.00 20.00 25.00 汞 0.02 0.11 0.04 0.02 2.66 8.70 50.00 0.03 8.00 3.40 镉 0.08 0.27 0.13 0.04 2.18 5.87 30.77 0.15 20.00 0.60 铅 17.60 35.80 21.66 3.69 3.13 12.32 17.04 25.00 400.00 170.00 铜 15.00 35.00 26.25 4.27 −0.29 1.89 16.27 30.00 2 000.00 100.00 铬 55.00 95.00 79.10 9.18 −0.53 1.62 11.61 82.00 250.00 250.00 表 4 七里海湿地土壤重金属Pearson相关性分析
Table 4. Pearson analysis for soil heavy metals of the Qilihai Wetland
重金属 砷 汞 镉 铅 铜 汞 -0.038 镉 0.213 0.844** 铅 0.087 0.858** 0.867** 铜 0.657** 0.591** 0.739** 0.719** 铬 0.850** 0.038 0.248 0.209 0.744** 注:**表示在0.01级别(双尾),相关性显著。 表 5 七里海湿地土壤重金属总方差解释
Table 5. Explanation of total variance for soil heavy metals of the Qilihai Wetland
成分 初始特征值 提取载荷平方和 总计/
(mg∙kg−1)方差
百分比累积 总计/
(mg∙kg−1)方差
百分比累积 1 3.652 60.858% 60.858% 3.652 60.858% 60.858% 2 1.889 31.477% 92.335% 1.889 31.477% 92.335% 3 0.188 3.135% 95.470% 4 0.126 2.094% 97.565% 5 0.094 1.572% 99.137% 6 0.052 0.863% 100.000% 注:提取方法为主成分分析法。 表 6 七里海湿地土壤重金属成分矩阵
Table 6. Component matrix for soil heavy metals of the Qilihai Wetland
重金属 成分1 成分2 砷 0.514 0.807 汞 0.775 -0.562 镉 0.890 -0.335 铅 0.862 -0.417 铜 0.948 0.241 铬 0.593 0.759 注:提取方法为主成分分析法,提取了2个成分。 -
[1] 李相逸, 曹磊. 基于景观环境综合评价的七里海湿地恢复研究[J]. 天津大学学报(社会科学版), 2017, 19(3): 241-247. [2] 贺梦璇, 李洪远, 祁永, 等. 七里海古泻湖湿地植被群落分类与排序及多样性研究[J]. 南开大学学报(自然科学版), 2015, 48(3): 104-111. [3] 秦磊. 天津七里海古泻湖湿地环境演变研究[J]. 湿地科学, 2012, 10(2): 181-187. doi: 10.3969/j.issn.1672-5948.2012.02.009 [4] 胡蓓蓓, 徐利淼, 李兆江, 等. 天津市七里海湿地价值评估[J]. 安徽农业科学, 2012, 40(21): 11001-11004. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2012.21.088 [5] 仝磊, 熊红霞, 王晓丽, 等. 天津七里海湿地核心区生态修复工程效果评估[J]. 水力发电, 2021, 47(5): 1-6+35. doi: 10.3969/j.issn.0559-9342.2021.05.001 [6] 彭士涛, 张光玉, 赵益栋, 等. 七里海湿地生物多样性现状及其保护对策[J]. 水道港口, 2009, 3030(2): 135-138. doi: 10.3969/j.issn.1005-8443.2009.02.012 [7] 杨会利, 袁振杰, 高伟明. 七里海泻湖湿地演变过程及其生态环境效应分析[J]. 湿地科学, 2009, 7(2): 118-124. [8] 刘双爽, 陈诗越, 姚敏, 等. 天津地区团泊洼水库和七里海沼泽水质研究[J]. 湿地科学, 2014, 12(2): 257-262. [9] 天津市七里海湿地自然保护区管理委员会. 2023年度七里海管委会法治政府建设情况报告 [EB/OL]. [2024-05-01]. https://www.tjnh.gov.cn/zwgk/pcjgjg/qlhgwh/FDZDGKNR151034/QBGSWJ151074/202401/. (t20240109_6503498. html, 2024. t20240109_6503498. html, 2024.
[10] 张征云, 李莉, 罗航, 等. 2015—2020年天津湿地自然保护区的宏观生态状况变化[J]. 天津师范大学学报(自然科学版), 2023(4): 48-56. [11] 乔吉果, 龙江平, 詹华明, 等. 天津市七里海滨海湿地沉积物重金属元素的空间分布特征[J]. 湿地科学与管理, 2013, 9(04): 46-50. [12] 仝磊. 七里海湿地保护区生态修复工程效果评估[D]. 天津: 天津理工大学, 2021. [13] 天津市水务局, 天津市宁河县水务局. 宁河县水务志[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2015: 1994-2010. [14] 徐祖信. 我国河流综合水质标识指数评价方法研究[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2005(4): 482-488. doi: 10.3321/j.issn:0253-374X.2005.04.012 [15] 范婷婷, 杨敏, 李群, 等. 黑臭水体底泥重金属生态风险评价与污染源解析[J]. 生态与农村环境学报, 2022, 38(12): 1621-1628. [16] MULLER G. Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine River[J]. GeoJournal, 1969, 2(3): 109-118. [17] 王雪纯, 白波, 胡娜, 等. 黑臭水体底泥污染评估及治理技术[J]. 应用化工, 2021, 50(5): 1439-1443+1448. doi: 10.3969/j.issn.1671-3206.2021.05.056 [18] 张海霞, 蔡昂祖, 赵海萍, 等. 基于PMF和APCS-MLR模型的工业城市大气降尘金属源解析及综合污染评价[J]. 环境工程学报, 2022, 16(11): 3816-3827. doi: 10.12030/j.cjee.202205110 [19] 成杭新, 李括, 李敏, 等. 中国城市土壤化学元素的背景值与基准值[J]. 地学前缘, 2014, 21(3): 265-306. [20] Forstner U. Lecture notes in earth sciences(contaminated sediments)[J]. Berlin: Springer-Verlag, 1989, 107-109. [21] NIU Y, JIANG X, WANG K, et al. Meta analysis of heavy metal pollution and sources in surface sediments of Lake Taihu, China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 700(13): 4509. [22] 文竹, 李江, 王兴, 等. 贵州省污水处理厂污泥中重金属形态分布及其潜在生态风险评价[J]. 中国农村水利水电, 2016(12): 67-73+78. doi: 10.3969/j.issn.1007-2284.2016.12.015 [23] 李清芳, 姚靖, 黄晓容, 等. 黔江区污水处理厂污泥中重金属生态风险评价与健康风险评估[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2019, 41(3): 120-129. [24] 李军, 高占栋, 马利邦, 等. 黄河兰州段城市饮用水源地土壤重金属污染及其溯源的多指标综合分析[J]. 环境科学, 2024, 4: 1-15. [25] 彭云辉, 孙丽华, 陈浩如. 大亚湾海区营养盐的变化及富营养化研究[J]. 海洋通报, 2002(3): 44-49. doi: 10.3969/j.issn.1001-6392.2002.03.007 [26] 林智涛, 陈海坚, 梁家模. 广东省近岸海域氮磷比的时空演变特征与原因分析[J]. 广东化工, 2022, 49(24): 4. doi: 10.3969/j.issn.1007-1865.2022.24.003 [27] 高伟, 程国微, 严长安, 等. 1988—2018年滇池氮磷比的时空演变特征与原因解析[J]. 湖泊科学, 2021, 33(1): 64-73. doi: 10.18307/2021.0105 [28] 中华人民共和国中央人民政府. 中共中央国务院关于深入打好污染防治攻坚战的意见[EB/OL]. [2024-05-01]. https://www.gov.cn/xinwen/2021-11/07/content_5649656.htm, 2021. [29] 杨亚男, 张晓惠, 陈红, 等. 我国北方闸控河流水质变化特征研究[J]. 安全与环境学报, 2017, 17(2): 740-745. [30] 中国土壤调查办公室. 全国第二次土壤普查养分分级标准[M]. 北京: 中国农业出版社, 1979. [31] BALTAS H, SIRIN M, GÖKBAYRAK E, et al. A case study on pollution and a human health risk assessment of heavy metals in agricultural soils around Sinop Province, Turkey[J]. Chemosphere, 2020, 241: 125015. doi: 10.1016/j.chemosphere.2019.125015 [32] 李伟, 孙晶, 熊健, 等. 西藏拉鲁湿地表层土壤重金属分布特征和风险评价[J]. 环境科学与技术, 2023(01): 92-100. [33] 成杭新, 李括, 李敏, 等. 中国城市土壤化学元素的背景值与基准值[J]. 地学前缘, 2014(3): 265-306. [34] 朱青, 张琪, 薛亚楠, 等. 七里海湿地表层土壤污染特征分析[J]. 环境科技, 2022, 35(1): 40-45. doi: 10.3969/j.issn.1674-4829.2022.01.009 [35] 王娟娟, 张丹娜, 易伟, 等. 天津市潮白新河和独流减河重金属污染现状调查[J]. 河北渔业, 2018(11): 38-45. doi: 10.3969/j.issn.1004-6755.2018.11.013 [36] 孙晶. 拉萨河流域下游湿地土壤重金属分布特征和生态风险评价[D]. 拉萨: 西藏大学, 2022. [37] KARIM Z, QURESHI B, MUMTAZ M, et al. Heavy metal content in urban soils as an indicator of anthropogenic and natural influences on landscape of Karachi: A multivariate spatial-temporal analysis[J]. Ecological Indicators, 2014, 42: 20-31. doi: 10.1016/j.ecolind.2013.07.020 [38] WANG G X, YAN X D, ZHANG F, et al. Traffic-related trace element accumulation in roadside soils and wild grasses in the Qinghai-Tibet Plateau, China[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2013, 11(1): 456-472. doi: 10.3390/ijerph110100456 [39] 梁立成, 余树全, 张超, 等. 浙江省永康市城区土壤重金属空间分布及潜在生态风险评价[J]. 浙江农林大学学报, 2017, 34(6): 972-982. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2017.06.002 [40] 马丽, 郭学良, 么秀颖, 等. 豫东黄河故道湿地土壤重金属污染评价及生态风险评估[J]. 中国土壤与肥料, 2022(6): 213-220. doi: 10.11838/sfsc.1673-6257.21138 [41] 张娜, 熊健, 李伟, 等. 巴嘎雪湿地土壤理化性质及其重金属风险评价[J]. 高原科学研究, 2023, 7(2): 38-50. [42] 杨永猛, 陶玉龙, 窦华山, 等. 农药与重金属复合污染的生态毒理学研究进展[J]. 农药学学报, 2021, 23(1): 10-21. -