简述土壤污染的特征范文1
由于磁测方法具有简单、快速、非破坏性的特点， 磁测作为土壤和沉积物重金属污染监测的方法已在国内外得到应用[58]，而磁化率和频率磁化率是两个最常用、最重要的环境磁学指标[8].Thompson 和Oldfield的研究指出靠近城市和工业中心地区的土壤磁化率要高于其他地区[1]；Hoffmann 等通过测定高速公路两侧土壤的磁化率来确定交通污染的分布范围[9].近年来，国内有关学者对污染土壤的磁化率指标作了大量的研究.旺罗等研究污染土壤的磁化率特征，发现其磁化率大，而频率磁化率小，污染表土的频率磁化率与磁化率呈负相关[10]；李晓庆等对城市土壤污染的磁学监测研究表明工业区土壤磁化异常增值[11]；琚宜太等对福建三明地区某钢铁厂和火电厂的土壤样品进行了系统磁学研究，发现污染表土中磁性矿物有磁铁矿、赤铁矿和磁黄铁矿；且其平均粒度较粗，明显大于成土作用产生的磁性颗粒；粗粒的磁性矿物是污染的主要磁性组合[12]；夏敦胜等对城市表土磁学特征和重金属污染的研究表明，城市表土磁学特征以低矫顽力亚铁磁性矿物为主导，且磁化率高于背景值[1315]；卢升高等发现杭州城区土壤的磁性矿物以磁铁矿和赤铁矿为主， 磁性矿物以假单畴—多畴（PSD—MD）颗粒存在， 粒度明显大于成土过程形成的磁性颗粒[16].综上所述，不同地区的城市表土和污染土壤都具有共同的磁学特征：磁化率高于背景值，而频率磁化率小，磁性矿物以磁铁矿和赤铁矿为主，且粒度明显大于自然成土过程形成的磁性颗粒，粗粒的磁性矿物是污染的主要磁性组合.
重庆市作为我国的中心城市、老重工业基地，其发展过程中产生污染是不可避免的.如何快速识别污染土壤，在重庆市还没有较为系统的研究.本文通过对重庆市不同类型污染土壤剖面的土壤磁化率和频率磁化率进行对比分析，提出了重庆市污染土壤的磁化率识别标志.
重庆市位于中国内陆西南部，地跨105°11′—110°11′ E、28°10′—32°13′N之间的青藏高原与长江中下游平原的过渡地带，属亚热带季风性湿润气候，年平均气温18 ℃左右.黑石子填埋厂位于重庆市江北区，负责处理江北区、渝北区、北部新区及渝中区的生活垃圾；铁山坪森林公园是重庆近郊的主要天然公园之一，位于市主城区东部；农化集团位于重庆市沙坪坝区井口镇经济桥，始建于1952年，以生产化学农药为主.
1 实验和材料方法
样品主要采自重庆市江北区和沙坪坝区两个不同污染地区的土壤表土、剖面和森林公园土壤剖面的样品，样品剖面的具体描述是：
（1）黑石子垃圾填埋厂剖面：采样主要针对填埋厂外的排水小河沟，在其上、中、下游各采一个剖面，分别记为LJCPM1、LJCPM2、LJCPM3，并在中游垂直小河沟以10 m间隔采表土样，记为LJCBT，共采表土样9个，PM1样7个、PM2样14个、PM3样7个；
（2）森林公园剖面：采自江北区铁山坪森林公园剖面，记为TSPGY，共20个，处理过程中损失剖面最上层土样6个，现有土样14个；
（3）农化集团土样：采集重庆农化集团厂区内土壤剖面，记为NHJT，共17个，其0～20 cm为黄褐色粘土层，20 cm～55 cm为黑色的沙壤土，55 cm以下为黑色的粘土层，并采集炉渣堆积区炉渣表土5个.
所有土壤样品磁化率测试在西南大学地理科学学院实验室完成，土壤样品自然风干，磨碎后过2 mm筛，用卡帕桥多频各向异性磁化率仪（MFK1FA）进行低频（976 Hz）和高频（15 616 Hz）磁化率（分别用χlf和χhf表示）测试，换算成质量磁化率.频率磁化率（χfd）的换算公式为：
χfd=（χlf-χhf）/ χlf×100%. （1）
其中，χlf为低频磁化率，χhf为高频磁化率[17].
2 结果与讨论
3地土壤剖面以及表土的低频磁化率和频率磁化率特征如表1所示.
磁化率为外磁场作用下物质磁化的能力，是指在弱磁场中（01 mT）样品的磁化强度与磁场强度之比[17]，它反映了样品中亚铁磁性矿物的富集程度[18].5个剖面相比，农化集团的χlf平均值最大，依次是PM1、铁山坪公园剖面、PM2、PM3，而所有样品中炉渣的χlf最大，垃圾场表土其次.剖面的χlf变化大多是最大值位于剖面的中上层土壤中.χlf变化幅度最大的是农化集团剖面，其他剖面变化幅度相对较小；垃圾场3个剖面变化趋势都不相同，且变化较为剧烈.从图1中可以看出，农化集团剖面χlf值呈现两头小、中间大的的趋势，且剖面中层土壤磁化率（χlf）出现急剧增大的趋势，最大值也是位于中间层土壤，而频率磁化率（χfd）最大值在表层土壤；黑石子垃圾场3个剖面中，PM1土壤磁化率的变化趋势是0～5 cm深度时增大，5～25 cm逐渐减小，而25 cm以下则急剧增大.PM3的变化趋势则跟PM1的基本相反；然而，PM2的则跟其他两个剖面的变化完全不同，0～5 cm其磁化率值呈现增大趋势，5 cm以下则呈现逐渐减小的趋势，到了底层其变化的幅度很小.表土样品的磁化率值随着与小河沟距离的增大而增大，尤其是50 m距离之后，χlf值急剧增大；铁山坪森林公园剖面的变化跟PM2较相似，但其值变化较PM2复杂，总体上呈现为小幅度波动的减小.垃圾场剖面、表层土χlf的急剧增大，可能是大量的污染物沉积于表层土壤，磁性颗粒积聚引起的.虽然PM2与铁山坪的变化基本相似，但是铁山坪剖面出现波动变化，而PM2则是较单一的变化，可能是由于铁山坪剖面的扰动因素较为复杂，从而导致其磁化率的波动变化.农化集团剖面在20～55 cm黑色沙壤层出现的急剧变化则是由于土壤受农化工业生产污染积淀的影响，大量的外来强磁性颗粒进入到了土壤中.从χlf平均值来看，垃圾场上、中、下游的3个剖面，其值从上游往下游减小，即从上游往下游方向，进入土壤中的外来磁性颗粒逐渐减少.说明从上 游到下游的污染程度逐渐减轻，流水对污染有稀释作用.χfd指示了样品中超顺磁（SP）和细粘滞性（FV）颗粒的相对重要性[1920]，根据Dearing 提出的应用χfd来估算SP颗粒的模式，χfd≤3%的样品基本没有SP颗粒，χfd在3%～10%的样品，SP和粗粒颗粒同时存在[21].黑石子垃圾场3个剖面、农化集团剖面以及垃圾场表土中，χfd平均值都小于10%，说明样品中SP颗粒含量比较少，SP颗粒对χlf的贡献很小，磁性颗粒以粗颗粒为主，粗颗粒是样品χlf的主导因素.铁山坪森林公园剖面中χlf较大，χfd也较大，说明其样品中含有相当数量的SP颗粒；炉渣样品的χlf平均值大于500×10-11m3/g，说明炉渣样品中含有相当数量的磁性物质，χfd>10%，说明样品中存在较多的SP颗粒.
3 结论
通过对重庆市两个不同类型污染地区以及一个公园剖面和表土磁化率的综合分析，得出以下结论：
（1）重庆市污染土壤的磁化特征为：研究区土壤磁化率值差异很大，剖面样品中，χlf平均值变化范围为21.452×10-11～60.685×10-11 m3/g，农化集团剖面的χlf最大，铁山坪第三，垃圾场3个剖面的χlf是从上游往下游减小，而表土的χlf平均值为61.688×10-11～544.442×10-11 m3/g.黑石子垃圾场3个剖面、农化集团剖面以及垃圾场表土中，χfd平均值都小于10%，说明样品中SP颗粒很少，磁性颗粒以粗颗粒为主，样品中χlf的变化主要来源于人为的污染物质的积累；炉渣和铁山坪样品中，χfd>10%，说明样品中存在较多的SP颗粒.
（2）研究区剖面χlf与χfd呈负相关关系，其中TSPGY、PM1、PM2负相关性显著，PM3、NHJT呈较弱的负相关性.样品的χlf与χfd也呈负相关关系，这与前人的研究结果相符，说明样品中χlf的变化主要来源于人为的污染.其中TSPGY的χlf的变化可能不完全是由污染造成的，而是在人为和自然的相互作用下导致的.
（3）通过分析重庆市污染土壤磁化率特征并与前人研究结论对比，说明磁化率与频率磁化率是识别土壤污染的有效手段，为有效识别监测土壤环境污染提供了一种简单易行的方法.
参考文献：
[1] THOMPSON R， OLDFIELD E. Environmental magnetism [M].London： Allenand Unwin， 1986：1227.
[2] HUNT A， JONES J， OLDFIELD F. Magnetic measurements and heavy metals in atmospheric particulates of anthropogenic origin[J].Sci Total Environ， 1984，33（14）：129139.
[3] CHAN L S， NG S L， DAVIS A M， et al. Magnetic properties and heavymetal contents of contaminated seabed sediments of Pennys Bay， Hong Kong [J]. Mar Pollut Bull， 2001，42（7）：569583.
. Phys Chem Earth， 1998，23（910）：11231126.
. Water， Air， Soil Pollut， 2004，152（14）：279312.
.Phys Chem Earth， 2004，29（1314）：973984.
[7] GODDU S R， APPEL E， JORDANOVA D， et al. Magnetic properties of road dust from Visakhapatnam （India） relationship to industrial pollution and road traffic [J]. Phys Chem Earth， 2004，29（1314）：985995.
[8] 欧阳婷萍，万洪富，张金兰，等.珠江三角洲农业土壤磁化率空间分布特征及其影响因素分析[J].第四纪研究， 2012，32（6）：11991206.
[9] HOFFMANM V， KNAB M， APPEL E. Magnetic susceptibility mapping of roadside pollution [J].J Geochem Explor， 1999，66（12）：313326.
[10] 旺 罗，刘东生，吕厚远.污染土壤磁化率特征[J].科学通报， 2000，45（10）：10911094.
[11] 李晓庆，胡雪峰，孙为民，等.城市土壤污染的磁学监测研究[J].土壤， 2006，38（1）：6674.
[12] 琚宜太，王少怀，张庆鹏，等.福建三明地区被污染土壤的磁学性质及其环境意义[J].地球物理学报， 2004，47（2）：282288.
[13] 王 博，夏敦胜，余 晔，等.兰州城市土壤磁性特征及其对环境污染的指示[J].中国环境科学， 2013，33（6）：10331044.
简述土壤污染的特征范文2
摘 要：针对贵州省不同污染区进行土壤重金属污染特征对比、总结，探究导致土壤重金属受到污染的原因，以及影响污染程度的主要因素。本文首先对贵州省污染区做了简要介绍，具体分析了污染区土壤重金属污染特征，从而提供良好的解决措施。
关键词：贵州省；土壤；重金属
前言：近年来，我国耕地受重金属污染比例范围在逐渐扩大，一旦重金属受到污染，则土壤的稳定性会相应降低，同时，土壤肥力也会受到不利影响，农产品质量会随之下降。贵州省土壤重金属污染存在地区差异性，对此展开化学特征探究，能够在掌握污染现状、原因的基础上，提出有效治理措施，进而优化食物链结构，保障人体健康。
1污染区基本介绍
1.1研究区域
本文所选贵州省研究对象主要有毕节赫章野马川（a区）、开阳县金中镇（b区）、白云区曹关村（c区）、六盘水市水城县倮摩村（d区）、清镇市后午（e区）、幸福村（f区）、花溪区久安乡（g区）、大湾镇安乐村（h区）、青岩镇二关村（i区）、乌当区新庄（j区）。
1.2样品收集
由于样品采集存在明显的地域差异性，应用蛇形布点法进行样点采集活动，每一样点采集样品数量为8――17个，每一样品采集0――19厘米耕层土壤，选取最少6个点的混合样，应用四分法取1.5千克后放入标好号码的试验袋。然后使其自然风干，待风干后研磨、筛选、均匀混合，样品处理的过程中常用玛瑙、木质用具，同时避免用具污染[1]。
1.3样品分析
取0.11克样品数量于26毫升比色容器中，加入2.5毫升王水将其消溶，消融世间120分钟后，静置定容，然后用X2型号的ICP-MS对其进行重金属测量，样品回收率在91%――106%之间，证明回收率较好。在规格为55毫升的烧杯中加入6克过筛风干土，然后加入不含二氧化碳的纯净水，土水比例为1：4，将烧杯均匀摇晃，静置半小时后，用PUS-3C型酸度计检测。
2污染区土壤重金属污染特征分析
2.1含量水平及风险评估
不同区域土壤样品研究结构显示，不同区域土壤重金属Zn、Cr、Pb、Cu、Cd、As含量不相一致，并且超标情况也不尽相同。其中，超标情况最严重的为d区，Zn超标达10倍，Pb超标达5倍，Cd超标达75倍，Cu超标达4倍，As超标达5倍，d区不适宜种植农作物。应用内梅罗综合指标法进行风险评估，当单因子污染指数小于等于0.9时，则说明样品未被污染，反之，则证明样品已受污染。评估结果表示，b区受污染程度最小，污染因子为0.889，但是也应予以重视，该地土壤镉含量较高；C区、e区、g区、i区属于轻度污染区；j区属于中度污染区，该区域受污灌影响Cd含量较高；a区和d区主要受铅锌矿冶炼影响，Cd、Zn等含量较高；f区和h区的重金属含量均超耍主要受煤矿开采影响。从个别污染指数来讲，除e区和g区以外的其他区域的Cd含量较高[2]。
2.2聚类及成分分析
聚类分析：即对不同数据应用DPS软件进行分组，同组区域存在较多相似度，不同组别间相似度较少。其中，b区、c区、e区、g区、i区为一组，除g区外，其余四个区域的污染情况较轻，污染指数小于1.5；a区、d区、j区为一组，分别为中度污染、重度污染、重度污染，污染指数在2.5和9之间；f区和h区污染指数均大于9，分别受铅锌冶炼厂和煤矿开采影响。
成分分析：应用数学降维法进行成分分析，探究污染源以及污染变化情况。重金属主成分被分为两组，其中，Zn、Cr、Pb、Cu、As为一组，Cd元素为另一组。两组间的变化趋势存在差异性，第一组变化趋势呈现一致性，第二组则与外源污染存在联系。e区污染源来自土壤自身和煤灰堆放；g区主要污染源来自酸性矿山废水和煤矸石堆放，Pb含量较高；j区受生活污水以及养殖场排放废水影响严重。其余区域主要受工业冶炼和煤矿开采影响，导致重金属污染量增加。a区Cr较高主要烟气沉降影响；d区Pb含量较高主要受炼锌废渣影响；f区污染源主要来自煤矿开采[3]。
2.3污染区分布与土壤酸碱值关系分析
土壤酸碱度（PH）类型主要有五种，分别是强酸、强碱、中性、酸性、碱性。本研究参与研究的土壤PH值呈酸性，其中强酸性为16.2%、中性为23.3%、酸性为60.4%。g区PH值最低为3.0，属于强酸性，这主要是因为灌溉水来自酸性矿山；c区和j区PH值呈中性，分别受赤泥堆滤液和钙镁沉积影响较大；a区和f区PH值呈强酸性，后者主要是煤矿开采导致的。从不同区域酸碱值分析可知，重金属污染与其存在的相关性较小，在一定程度上受污染源影响较大。以污染源为中心，距离污染源由近到远的区域重金属污染数值分别为76.72/20.32/13.05/1.605mg/kg，并且Cd含量也随之减少。
结论：综上所述，贵州省不同区域存在重金属污染情况存在差异性，同时，主成分分析所得到的结果也有区域性，即研究区域不仅存在重金属背景值，而且还有叠加污染源。此外，重金属污染受污染源距离影响显著，即污染源越近，重金属污染情况越严重。
参考文献：
[1]朱恒亮，刘鸿雁，龙家寰，等. 贵州省典型污染区土壤重金属的污染特征分析[J]. 地球与环境，2014，04：505-512.
[2]郑丽萍，王国庆，林玉锁，等. 贵州省典型矿区土壤重金属污染对蚯蚓的毒性效应评估[J]. 生态毒理学报，2015，02：258-265.
[3]张清海，陆洋，林绍霞，等. 贵州省典型名优茶产区土壤重金属污染及在茶叶中的富集[J]. 江苏农业科学，2012，08：292-294.
简述土壤污染的特征范文3
关键词：土壤污染调查；地统计条件模拟；污染概率；局部空间变异；污染区范围；布点优化；
作者简介：谢云峰(1981—)，男，副研究员(博士)；E-mail：xieyf@craes.org.cn；
1引言(Introduction)
土壤采样调查是获取土壤污染物空间分布信息最重要的手段，采样调查结果的精度直接影响污染风险评价结果的准确性和风险管理决策的合理性.土壤污染调查包括土壤样点布设、样品采集、污染物含量分析等环节.实际工作中，通常认为污染物分析方法的准确性是影响污染物调查准确性的最主要因素(Crumblingetal.，2001)，而忽略了土壤采样布点方案的重要性.大量研究表明，污染物在土壤中的空间分布表现出明显的空间变异性，人类活动影响越大的区域，局部变异程度越大(Thompson，1996；丛鑫等，2009；杜平等，2006；张娟等，2014；郑一等，2003).针对空间变异性较大的环境要素，样点布设方案是影响调查结果准确性最主要的因素之一.Jenkins等(1997)对土壤中三硝基甲苯污染的调查结果表明，至少95%的变异度(统计方差)是由采样位置导致，而含量分析(室内分析和现场分析)手段对变异度的贡献不超过5%.其他类似研究也表明，土壤采样导致的不确定对污染物含量测定不确定性的贡献超过50%(Argyrakietal.，1997；Theocharopoulosetal.，2001；Jenkinsetal.，1999).因此，科学合理的土壤采样布点方案对保障污染调查结果的精度非常重要.现有的土壤污染调查布点方法主要包括判断性采样和非判断性采样(姜成晟等，2009)，其中，判断性采样主要根据已有先验知识设计采样布点方案，并在潜在的高污染风险区域加大采样密度(UKEnvironmentAgency，2000)；当缺乏场地污染物分布的背景信息时，就只能采取非判断性采样方法，如随机采样、均匀网格布点采样等(Thompsonetal.，1995；USEPA，1989).传统的土壤污染调查布点方法主要用于对污染物总体(平均含量)的最佳估计(Brusetal.，1999)，样本量主要取决于污染物含量的空间变异程度.土壤污染治理过程中，污染调查主要关注目标污染物的超标程度及污染区范围.因此，以总体估计为目标的传统土壤污染调查布点方法对土壤污染范围的估计精度通常不能满足修复决策的需求(刘庚等，2013；谢云峰等，2010).近年来，应用地统计学方法来提高土壤污染调查精度已成为研究热点之一(D'Or，2005；Demougeot-Renardetal.，2004；Juangetal.，2005；VanGroenigenetal.，1999；VanToorenetal.，1997)，该方法基于土壤污染物空间分布的自相关性，优化土壤调查布点空间布局，可提高土壤污染调查效率(Burgessetal.，1981；Demougeot-Renardetal.，2004；Englundetal.，1993；阎波杰等，2008；赵倩倩等，2012).虽然基于地统计学和条件模拟方法的样点布设方法效率最高(Jonesetal.，2003)，但在土壤污染调查过程中却很少用于土壤污染调查布点优化(Verstraeteetal.，2008).
为了获得准确的土壤中污染物空间分布信息，土壤污染调查通常包括污染初步调查、污染详查等多个阶段.初步调查的主要目的是识别土壤主要污染物及潜在污染区域，通常样本量较少.污染详查是在初步调查基础上，在潜在的污染区域增加样点，确定污染区的范围及其污染程度.土壤污染调查方案的误差主要包括污染区被低估和清洁区被高估(Marchantetal.，2013；Ramseyetal.，2002)，其中，前者会导致污染区面临的污染风险不能得到有效控制，后者会导致不必要的修复投入.为了获取准确的污染区信息，通常需要增加样本量，但这会导致采样分析成本的增加.高效的采样方案是将采样调查成本与调查不确定性导致的经济损失的总成本降到最低(Ramseyetal.，2002).采样方案优化的目的就是要寻求降低污染修复不确定性的最佳样本量(Demougeot-Renardetal.，2004).土壤污染物的空间分布受污染来源、环境条件、污染物性质等因素的综合影响，其在空间上表现出不同程度的空间相关性和变异性，对土壤污染物空间变异性的描述准确与否是影响调查结果的关键.本研究结合土壤污染调查的特定需求，提出基于污染概率和污染物局部空间变异特征的土壤污染调查加密布点方法，以提高土壤污染调查方法对污染区范围和污染程度的估计精度，并为土壤污染调查提供方法学支持.
2土壤污染调查加密布点方法(Samplingdesignoptimizationprocedurefordetailedsoilpollutioninvestigation)
土壤污染调查结果的不确定性主要出现在污染物含量过渡区域(刘庚等，2013；谢云峰等，2010；Xieetal.，2011)，为此，该研究针对污染调查结果的不确定性，提出土壤污染调查加密布点的工作流程和方法(见图1).土壤污染调查加密布点的2个核心问题分别为确定需要加密布点区域和样点布设方法.
2.1加密布点区域的确定方法
由于土壤污染治理仅关注污染物含量超过相关环境标准或修复目标值的区域，因此，提高污染区范围的估计精度就显得尤为重要，加密布点法正是基于这一需求而提出.由于初步调查阶段已经获得了一定的污染物分布信息，所以在加密详查阶段只需要针对污染分布信息不确定性较大的区域进行补充调查即可，其中，不确定性区域是指污染物空间分布精度低于修复决策需求精度的区域.
为了定量评估土壤污染调查的不确定性，该研究引入土壤污染概率方法.基于初步调查数据，利用概率制图方法预测土壤污染物超过环境标准或修复目标值的概率，常用的概率制图方法有地统计条件模拟方法、指示克里格方法等.其中，地统计条件模拟方法包括多种模拟算法，如序贯高斯模拟、序贯指示模拟等.污染概率的取值范围为0~1，概率值越高，可优先判定为污染土壤；相反，污染概率值越低，可优先判定为清洁土壤.概率制图结果中，概率值介于高值和低值之间者即为不确定性区域，需要进一步补充调查确认.假定某污染土壤地统计条件模拟的污染概率阈值范围为0.1~0.8，设定污染概率阈值和清洁概率阈值分别为0.5和0.3，则污染概率为0.5~0.8者为污染区域，0.1~0.3者为清洁区域，0.3~0.5者即是需要加密调查的区域.
不确定性区域污染概率值较低的可能原因为：①区域内污染物含量较低；②区域属污染区域，并且样本量较少.为了进一步探究其具体原因，该研究引入局部变异特征方法.基于初步调查数据，分析土壤污染物含量的局部变异特征(包括变异系数、方差、自相关性等)，如果局部变异性较大，表明土壤中污染物含量空间分布差异较大；反之，则表明污染物含量空间分布差异较小.对于局部变异性较大者，通常是污染物含量高值区向低值区的过渡区域，也是调查结果不确定性较大的区域；对于变异性较小者，通常是高值集中或低值集中的区域，调查结果的可靠性较高.因此，根据土壤污染物的局部变异系数，将土壤污染调查结果划分为不确定性区域和确定性区域.假定某污染土壤局部变异系数为20%~200%，设定变异系数阈值为100%，则变异系数为100%~200%者为不确定性区域；低于100%者为确定性区域.
综合污染概率和局部空间变异系数确定的污染调查不确定性区域，即为污染调查加密布点的目标区域.
2.2不确定性区域样点布设方法
不确定性区域样点布设包括加密样点的数量和样点的空间位置.其中，加密样点数量主要与不确定性程度相关，不确定性较大的区域，加密布设的样本量也较大；样点的空间位置主要与污染物含量空间变化趋势相关，主要利用趋势分析方法分析土壤污染物空间变化规律，沿着土壤污染物含量变化的方向布设加密样点.
本研究提出的污染调查加密布点方法的主要目的是为提高污染区范围的估计精度.在初步调查结果的基础上，结合污染概率和局部变异系数方法确定加密布点的目标区域，再根据土壤污染物含量分布的空间变异性及其变化趋势，确定加密样点的布设方案.该方法可优化加密布点的位置，降低加密布点的数量，提高加密布点的效果，从而在保证调查精度的前提下，降低调查成本.
3加密布点方法案例验证(Validationofthesamplingdesignoptimizationprocedurefordetailedsoilpollutioninvestigation)
3.1案例区概况
案例数据来源于某重金属污染场地，场地面积约14.50km2.按照200m间隔进行均匀采样，在部分高污染区域适当增加样本量，共采集359个土壤样品.土壤污染调查结果表明，土壤重金属Cu、Pb、As、Cd等污染物都存在不同程度的污染.以该场地土壤Cd污染为例，开展土壤污染调查详查加密布点优化方法研究.
3.2样点加密布点方案
案例验证研究过程中并不实际开展土壤污染初步调查布点取样，以及初步调查结果分析和详查加密布点工作.而是利用案例场地已有的359个调查数据，采用空间抽样的思路，模拟开展土壤污染初步调查和加密详查布点过程.具体操作步骤为：首先基于案例数据的359个样点数据，进行模拟的土壤污染初步调查.根据图1的工作流程可知，土壤污染物空间变异特征研究和土壤污染不确定性区域确定是土壤详查加密布点的2个最重要的环节.地统计学的半方差分析方法是最常用的空间变异特征研究手段之一，为了获取比较准确的土壤污染物的空间分布规律，需要有足够的样本量.因此，在初步调查阶段，将研究区域划分为10×10的网格，落在网格内的土壤样点作为初步调查样点，当网格内有多个土壤样点时，随机选取其中一个，由此共获得土壤初步调查样点97个，样点间平均距离约为386m.在初步调查的97个样点数据的基础上，利用本研究提出的加密布点方法进行加密布点.具体步骤为：基于初步调查数据，利用地统计学方法分析场地土壤Cd含量(w(Cd))的空间分布规律.利用条件模拟方法预测该场地土壤Cd污染概率(图2a).基于污染概率预测结果，设定污染概率阈值(Pt)和清洁概率阈值(Ct)，污染区域确定方法如式(1)所示.土壤Cd污染概率阈值和清洁概率阈值分别设定为0.8和0.2，基于污染概率划定的不确定性区域见图2b；在此基础上，结合土壤污染局部变异特征(图2c)，将局部变异性大于变异系数阈值(CVt)的区域划定为不确定性区域(图2d)，变异系数阈值设定为局部变异系数最大值的75%(式(2)).综合污染概率和局部变异系数的结果，即为土壤污染详查布点的优先区域，根据土壤污染物空间结构分析结果，沿着污染物含量变化的方向确定加密样点的位置(图3a).由于该研究是模拟研究，如果在最佳的采样位置没有样点数据，就选择邻近样点作补充，土壤详查加密样点为57个，布点方案见图3b.将加密布点后的污染调查结果与案例场地359个数据获得的结果进行对比，评价加密布点的效果.
式中，Rp为污染概率分区，Z(x)为条件模拟预测的土壤污染物含量，Zc为土壤污染评价标准，Pt为污染概率阈值，Ct为清洁概率阈值，Rcv为污染变异系数分区，CVx为局部变异系数，CVt为变异系数阈值.
3.3数据处理方法
利用GS+7.0软件进行土壤污染物含量的空间结构特征分析.样点污染物含量局部变异特征是在样点VORONOI图的基础上，借助ArcGIS10.1的GeostatisticalAnalyst工具，计算每个样点及其邻近样点的变异系数.采样网格、初步调查样点设计及所有空间制图均在ArcGIS10.1软件中实现.土壤污染物含量条件模拟及污染概率计算在GSLIB(GeostatisticalSoftwareLibrary)中实现(Journeletal.，1998).地统计学条件模拟方法较多，该研究采用最常用的算法之一序贯高斯模拟方法(SequentialGaussianSimulation，SGS)(谢云峰等，2015)，该方法算法简单、灵活、计算方便，其基本思路为：根据现有样点数据计算待模拟点污染物浓度的条件概率分布，从该分布中随机取值作为模拟实现；将得到的每一个模拟值，连原始样点数据一起作为条件数据，进入下一个点的模拟.
3.4结果与讨论
3.4.1土壤Cd统计特征的估计精度
由表1可见，土壤Cd污染初步调查样点(97个)与污染详查样点加密后(154个)的统计特征很相似，平均值差异仅为0.01mg·kg-1.加密详查后样本的变异系数降低.与总体样本相比，初步调查和加密详查这2个阶段采样的Cd平均值都偏高，误差为5.40%.变异系数较总体分别降低2.79%和6.71%.初步调查平均值的估计精度较高，而加密详查并没有进一步提高平均值的估计精度.在污染详查阶段，由于在土壤污染空间变异较大的区域增加了样点，因此，其变异系数降低.
3.4.2土壤污染区面积的估计精度
土壤污染调查重点关注的是污染信息的识别精度.初步调查和加密详查阶段，根据样点w(Cd)超标率(表2)估算的污染区面积所占比例分别为68.04%和70.13%，比所有样本的估算结果分别高3.14%和5.23%.污染概率预测结果表明，当污染概率阈值为0.8时，污染概率预测的污染区面积所占比例在53.58%~57.84%之间，比样点超标率估计结果低7.06%~16.39%.基于超标率估算污染区面积，意味着当某个采样网格内的土壤样点污染物含量超标时，则判定该网格超标.样点加密详查后，增加的样点都位于污染概率较高的区域，因此，总体样点中污染区域样点的比例增加，导致污染面积估计结果增大.
初步调查和加密详查这2个阶段估计的污染区面积非常接近，样点加密后污染概率预测的污染区面积仅增加0.16%，初步调查与加密详查估算的面积均小于总体样本的估计结果，污染面积低估4.10%.为了评价污染区范围空间位置的预测精度，将不同采样阶段预测的污染区范围与总体样本预测的结果进行空间差值运算，并根据差值结果将污染区空间位置预测精度分为相同、低估和高估3种情况.相同表示污染程度预测结果一致，低估表示污染区被预测为清洁区，高估表示清洁区被预测为污染区(图4).从污染区的空间位置精度来看，初步调查污染区面积预测的准确度为79.35%，分别有12.45%的区域污染程度被低估，8.20%的区域污染程度被高估.加密详查后，污染区面积预测的准确度提高到86.10%，污染程度被低估和被高估的面积分别降至9.00%和4.90%.
土壤Cd平均值估计结果表明，在初步调查阶段，其估计精度就已达到94.00%以上，而污染区的估计精度仅为79.35%.表明在土壤污染调查过程中，平均值或土壤污染统计特征的估计精度，并不能反映污染区范围的估计精度.土壤污染治理过程中，污染区空间分布信息比平均值更重要，直接影响到修复成本的估计.本研究提出的土壤污染详查加密布点方法，在保证土壤污染总体平均含量估计精度的前提下，显著提高了污染区面积的估计精度；加密详查后，污染区面积的估计误差为4.10%，空间位置精度为86.10%，比初步调查精度提高了6.75%；土壤污染调查的样本量显著降低，初步调查和加密详查的样本量仅为总体的42.90%.
本研究的样点优化思路是在不确定性较大的区域内增加样点，不确定性区域的界定标准为条件模拟的污染概率和局部变异系数.从图2可知，不确定性区域主要分布在污染区边缘，在这些区域增加样点密度，能显著提高污染区空间位置精度.初步调查过程中，污染程度被低估时，污染区域被误判为清洁区域(见图4左下角和左上角的绿色区域)；样点优化过程中，清洁区域不会补充调查样点，因此，优化后的结果仍然是被低估.污染程度被低估与初步调查布点、污染概率阈值选择有关.由于没有污染物分布相关的背景信息，网格随机采样布点法对总体平均含量和变异程度的预测精度较高，对局部污染信息的预测精度较低.在初步调查前，收集场地污染源排放、土地利用方式、土壤理化性质、水文地质条件等影响污染物空间分布的相关信息，辅助调查样点设计，可以提高对污染区识别的精度(Falketal.，2011).污染概率阈值选择对加密点的空间分布有较大影响，如果选择的污染概率阈值过低，就会导致被高估的区域不能被识别；概率阈值过高，则会导致不确定性区域增大，需加密的样本过多，从而降低加密效率.本研究为了获取较大的不确定性区域，选择了较高的污染概率阈值和较低的清洁概率阈值，用于检验样点优化方案的效率.在具体应用中，应结合研究区的特点和调查目标，选择适宜的污染概率阈值，进一步提高样点优化方案的效率.加密详查样点优化过程中，基于污染概率和局部变异系数筛选出不确定性较大的区域，该研究并没有在这些区域增加样点，而是根据已有的样点数据，基于距离邻近原则，用邻近样点替代最佳位置的样点.增加的样点在空间位置上并不是最优化的，这可能会降低样点优化的效率.实际应用中在最佳的空间位置补充样点，应该会取得更好的调查效果.
本研究提出的加密布点方法的核心是在污染预测结果不确定性的区域，根据污染物空间分布规律补充调查样点.如图1所示，在污染物空间分布、污染概率预测、预测结果不确定性评价等阶段都应用了地统计学方法.根据地统计学方法的基本假设，应用该方法时要求污染物空间分布具有显著的空间自相关性.大量的研究结果表明，重金属、多环芳烃等污染物在土壤中的空间分布都表现出明显的空间相关性(胡克林，2004；郑一等，2003).因此，地统计学方法是适用的.对某些污染物，如化工场地的氯代烃污染等，这类污染物主要是通过泄漏释放到土壤中，然后通过土壤孔隙进一步向下迁移.在水平空间上，存在泄漏的区域就会检出污染物，没有泄漏的区域就不存在污染(韩春梅等，2009)，因此，这类污染物在空间上自相关性较差，本研究提出的加密布点方法就不适用.土壤中污染物空间分布受污染源分布及释放特征、区域环境条件、污染物性质及环境行为特点等多种因素的综合影响，在不同尺度上会表现出不同的空间分布规律.针对具体区域开展污染调查时，需综合考虑污染物空间分布的影响因素，同时可借鉴前期研究和其它类似研究的成果，初步分析土壤中污染物的空间分布特征，在此基础上，进行初步调查布点.基于初步调查结果，应用地统计学方法研究污染物空间分布规律，如果污染物具有较好的空间自相关性，就可以采用本研究的方法进行加密布点优化，否则，本研究的方法就不适用.加密布点是在初步调查结果的基础上，通过辨识污染物的空间分布规律，结合污染调查的要求，开展详查布点优化.因此，初步调查的可靠性会直接影响加密布点的效果.地统计学应用半方差分析研究污染物的空间自相关性.相关研究表明，样点数量和空间分布会直接影响半方差分析结果的准确性(Goovaerts，1999).从样点数量来看，由于污染物类型、研究区域条件的差异，不同研究的结论不太一致，通常认为样点数小于60时，难以获得较准确的半方差(秦耀东，1998).在具体应用时，可根据半方差函数的拟合效果，评估样点数是否足够.从样点空间分布来看，为评估污染物在不同距离和不同方向上的空间分异规律，初步调查样点应尽可能在研究区域内均匀分布，在不同距离和方向上都有足够的样点数用于分析污染物的空间分布规律，可帮助提高加密布点优化的效率.
4结论(Conclusions)
1)土壤污染调查布点方法对土壤污染物含量的估计精度较高，案例场地土壤中Cd平均值的预测误差为5.40%，变异系数的预测误差为6.71%.
简述土壤污染的特征范文4
（ 1．广西农垦甘蔗良种繁育中心，广西 龙州 532415； 2．广西南亚热带农业科学研究所，广西 龙州 532415）
摘要：在复合重金属污染耕地种植条件下，对甘蔗的苗期与拔节期吸收和富集土壤重金属的能力是否因品种不同而有差异进行了研究，以期筛选出重金属超低积累及适合当地种植的甘蔗品种。结果表明，各品种对于重金属的富集量从苗期到拔节期发生较大变化，差异性也有变化。在苗期各品种富集量最大的是As，最少的是Zn；而到拔节期则相反，富集量最大的是Zn，最少的是As。在复合重金属污染耕地条件下，相对于重金属Zn，在该土壤区域最适合种植园林9号；相对于重金属Cd，在该土壤区域最适合种植赣－18号；相对于重金属Pb，在该土壤区域最适合种植园林9号；相对于重金属As，在该土壤区域最适合种植园林17号。综上所述，园林9号、赣－18号、园林17号这3个品种比较适合在当地污染地上种植，其中以园林9号为相对最适合。
关键词 ：甘蔗；品种；污染土壤；重金属；
中图分类号：X53；S566．1 文献标识码：A 文章编号：0439－8114（2015）04－0810-04
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.04.011
收稿日期：2014－05－15
基金项目：广西科学研究与技术开发计划项目（桂科攻1347013－7）
作者简介：彭 崇（1988－），男，广西龙州人，助理农艺师，主要从事甘蔗选育与高产栽培工作，（电话）13507888827（电子信箱）442670063＠qq．com；通信作者，李恒锐（1988－），男，广西南宁人，助理农艺师，主要从事甘蔗选育与木薯杂交育种工作，（电子信箱）lihengtui88＠163．com。
重金属污染是土壤污染中面积最广、危害最大的环境污染之一［1］，已受到人们的广泛关注。2001年，广西地区环江县遭遇特大洪水，使农田遭受严重污染，洪水携带含硫尾沙进入农田，还原态硫氧化产酸导致土壤酸化［2］。甘蔗作为当地的主要经济作物之一，种植面积达1．233万hm2，甘蔗产业已成为该县经济发展的重要支柱和农民增收的主要来源［3］，然而土壤重金属污染是制约该县甘蔗增产的主要原因之一。翟丽梅等［4］研究了环江县铅锌矿尾沙坝坍塌对农田土壤的污染及其特征，结果表明，矿区下游污染区农田遭受As、Pb、Zn和Cd污染，致使土壤硫铁含量高、土壤酸性强、重金属活性强；土壤养分严重流失，导致土壤板结；同时还存在不同程度的反酸现象，使农作物成活率低、生长慢、品质低下，部分农作物歉收甚至绝收。
本试验研究了在复合重金属污染耕地种植条件下对甘蔗的苗期与拔节期吸收和富集土壤重金属的能力是否因品种不同而有差异，并根据土壤污染程度及当地的种植习惯，通过对不同甘蔗品种进行种植和筛选，以期筛选出重金属超低积累及合适当地种植且具有一定经济效益的甘蔗品种［5］，为当地农业生产种植及植物修复研究提供一定的理论依据。
1 材料与方法
1．1 供试品种
试验选用8个甘蔗品种：桂糖02467（A）、粤糖96／86（B）、台糖88／99（C）、赣－18号（D）、园林18号（E）、园林17号（F）、福农15号（G）、园林9号（H）。
1．2 试验方法
试验设在环江县大安乡塘房村下吴江屯进行，供试土壤采自试验地的复合重金属污染农田，土壤质地为红壤土，其土壤理化性质及土壤重金属含量如表1、表2所示。
从表2可以看出，污染农田土壤中Cd、Zn、Pb含量均大于广西地区土壤的Cd、Zn、Pb背景值，分别是其相应背景值的598.3倍、5.0倍、6．1倍。与国家土壤环境质量标准值（GB 15618－1995）比较，污染农田土壤中Cd含量大于国家三级标准，Zn含量介于国家二级和三级标准间，As含量介于国家一级和二级标准间，Pb含量超过国家一级标准。可见4种重金属中除As、Pb外，Cd含量严重超标，Zn含量超过土壤中重金属的二级标准，对植物生长有一定的危害。
1．3 试验方法
1．3．1 试验设计 试验采用随机区组排列设计，共8个品种，设4次重复，共32个小区，每小区6行，小区面积15 m2。于2011年3月开始下种，按双行顶接法种植，每一区域撒石灰3 kg，施基肥复合肥0．5 kg（复合肥N∶P∶K＝21∶11∶13），田间管理与大田一致。
1．3．2 测定项目与方法 土壤样品的采集采用“S”形取样，主要测定土壤的理化性质及土壤重金属含量，包括有机质、速效磷、水分含量、全磷、全钾、全氮、速效氮、机械组成、阳离子交换、速效钾、重金属Pb、As、Cd、Zn的含量等。甘蔗重金属测定先用微波消解仪消解植物样品，然后再用电感耦合等离子光谱发生仪（ICP）测定重金属的含量。
1.3.3 数据处理 数据处理与分析采用Excel 2007及软件进行，数据表示为平均数±标准差。
2 结果与分析
2．1 不同甘蔗品种苗期重金属Zn、Cd、Pb和As含量及富集系数分析
重金属的富集系数是指植物中某一部位元素含量与土壤中该元素含量的比值，反映植物对重金属富集程度的高低或富集能力的强弱，说明重金属在植物体内的富集情况［6］。由于种植甘蔗主要是收获地上部，因此，本研究中富集系数采用植物地上部重金属含量与土壤中该重金属含量之比来表示。由表3可知，在甘蔗苗期，各品种的重金属含量均超过了一般作物的正常含量，重金属复合污染会导致作物体内重金属含量的升高。As是一种剧毒重金属元素，其含量以B的地上部最低，为49．45 mg／kg，A含量最高，达53．76 mg／kg，A具有较高As富集特征，各品种As含量差异不明显，富集系数在2．46～2．67；Zn含量以B的地上部含量最低，为20．13 mg／kg，D含量最高，达38．20 mg／kg，D、E与其他品种间存在明显差异；Pb含量以E的地上部最低，为53．52 mg／kg，G含量最高，达62．28 mg／kg，各品种间Pb含量差异不明显，富集系数在0．46～0．54；Cd含量以B的地上部最低，为3．14 mg／kg，C含量最高，达3．50 mg／kg，各品种间Cd含量差异不明显，富集系数在1．98～2．26。研究表明，Cd的含量低时，对作物没有毒害作用，但含量高时，Cd能阻止植物根的生长和细胞分裂［7］。
2．2 不同甘蔗品种拔节期茎、叶重金属含量及富集系数分析
甘蔗拔节期主要分析茎和叶两个部分，各品种的重金属含量相对于苗期变化很多，差异性也有变化，不同时期、不同品种、不同器官对重金属的吸收富集作用明显不同［8］。对于重金属As，各品种间茎含量以C与H含量较高，与其他品种均存在明显差异；对于重金属Zn，各品种间茎含量存在明显差异，D含量最高，H含量最低；对于重金属Pb，各品种间茎含量G与A差异最明显，而叶含量G与F差异最明显；对于重金属Cd，各品种间茎含量B与D、H差异最明显，而叶含量C与D差异最明显（表4）。
在甘蔗拔节期各品种对土壤重金属吸收和富集量不同［9］。对于重金属的富集量最大的是Zn，其次是Pb，再次是Cd，最小的是As。相对于重金属Zn，地上部（茎和叶）富集量最大的是C，说明该品种对Zn具有超强的吸收和富集能力［10］，富集量最小的是H；相对于重金属Pb，地上部（茎和叶）富集最大是G，富集量最小是H，H与其他品种甘蔗差异不明显；相对于重金属Cd，地上部（茎和叶）富集量最大是C，富集量最小是D；相对于重金属As，地上部（茎和叶）富集最大的是C，富集量最小是F。
2．3 苗期与拔节期各品种甘蔗对重金属富集量比较分析
对表3、表4比较可知，各品种对重金属的富集量从苗期到拔节期发生较大变化，在苗期时各品种富集量最大的是As，最少的是Zn，而到拔节期则相反，富集量最大的是Zn，最少的是As。相对于重金属Zn，在苗期富集量最少的品种是B，而拔节期是H。由于Zn是必需营养元素，在苗期各品种对Zn的富集差异较明显，而到拔节期对Zn的富集量差异不明显。种植任何品种差异不大，最适合种植H，因为它富集量最少；相对于重金属Cd，在苗期富集量最少的是B，拔节期富集量最少的是D，由于苗期各品种对Cd的富集量差异不明显，而拔节期各品种间差异明显，在该土壤区域最适合种植D；相对于重金属Pb，在苗期富集量最少的是A，拔节期富集量最少的是H，在苗期各品种对Pb的富集量差异不明显，而拔节期各品种间差异明显，在该土壤区域最适合种植H；相对于重金属As，在苗期富集量最少的是B，拔节期富集量最少的是F，在苗期各品种对As的富集量差异不明显，而拔节期各品种之差异明显，在该土壤区域最适合种植F。
3 结论
通过对试验结果处理分析得出，各品种对于重金属的富集量从苗期到拔节期发生较大变化，差异性也有变化。在苗期各品种富集量最大的是As，最少的是Zn，依次排列为As＞Cd＞Pb＞Zn；而到拔节期则相反，富集量最大的是Zn，最少的是As，依次排列为Zn＞Cd＞Pb＞As。在复合重金属污染耕地条件下，相对于重金属Zn，在该土壤区域最适合种植园林9号；相对于重金属Cd，在该土壤区域最适合种植赣－18号；相对于重金属Pb，在该土壤区域最适合种植园林9号；相对于重金属As，在该土壤区域最适合种植园林17号。综合上述，园林9号、赣－18号、园林17号这3个品种比较适合在当地污染地上种植，其中以园林9号为相对最适合的品种。
参考文献：
［1］ 杨天周．EDTA对污染土壤中金属解吸的影响［J］．污染防治技术，2008，21（3）：46－49．
［2］ 王德光，宋书巧，蓝唯源，等．环江县大环江沿岸土壤重金属污染特征研究［J］．广西农业科学，2009（3）：2－4．
［3］ 李 艺，李明顺，赖燕平，等．广西思荣锰矿复垦区的重金属污染影响与生态恢复探讨［J］．农业环境科学学报，2008，27（6）：2172－2177．
［4］ 翟丽梅，陈同斌，廖晓勇，等．广西环江铅锌矿尾沙坝坍塌对农田土壤的污染及其特征［J］．环境科学学报，2008（6）：1206－1211．
［5］ 莫良玉，阮 莉，陈 军，等．复合重金属污染土壤对甘蔗产量和质量的影响［J］．广东农业科学，2012（6）：33－37．
［6］ 杨景辉．土壤污染与防治［M］．北京：科学出版社，1995．1－3．
［7］ 亢希然，范稚莲，莫良玉，等．超富集植物的研究进展［J］．安徽农业科学，2007，35（16）：4895－4897．
［8］ 罗 慧，范稚莲，莫良玉，等．广西矿区植物重金属富集特征［J］．南方农业学报，2011，42（7）：765－767．
［9］ 陈 军，莫良玉，阮 莉，等．不同黄、红麻对土壤重金属的积累和分布特性研究［J］．广东农业科学，2012（10）：25－28．
简述土壤污染的特征范文5
关键词：土壤污染；土壤修复；修复责任；修复基金；
作者简介：幸红(1966~)，女，广东梅县人，广东财经大学法学院教授，广东财经大学法治与经济发展研究所兼职研究员，主要从事环境法教学与研究工作。
一、问题的提出
国家环保部门和国土部门曾于2014年4月联合了《全国土壤污染状况调查公报》，该公报显示：中国的土壤污染占比16.1%，其中耕地污染又占比19.4%。且通过对南北方土壤污染情况进行调查，发现南方问题更为突出，尤其是在长三角、珠三角等区域，而在西南、中南地区则主要表现为土壤重金属超标。公报称，当前中国的土壤环境“总体不容乐观，部分地区土壤污染较重，耕地土壤环境质量堪忧，工矿业废弃地土壤环境问题突出”。[1]作为改革开放前沿的广东，由于经济起飞早、发展快，比其他地区更早遭遇土壤污染环境问题。2013年7月广东省人大组织全国人大代表就土壤污染治理专项调研，提供数据显示，珠三角地区近三成的土壤属于三类、劣三类，不适宜种植农作物。由土壤污染引发的农产品安全质量问题逐年增加，其中广东番禺区金山村农田使用“垃圾肥种菜”曾引起全国广泛关注，对民众身体健康和社会稳定因素造成不良影响。但当地依然在种菜，污染土壤未见修复，未有任何污染土壤监测数据。广佛及周边经济较为发达的地区是广东土壤重金属严重污染主要分布区，佛山、南海、新会和广州白云区超标率达到50%。[2]尽管大部分污染企业已搬迁，但残留于土壤的重金属元素如同一颗颗“化学定时炸弹”，成为生态环境安全隐患。由于土壤污染检测标准滞后，广东省环保厅、国土厅、农业厅三个主管部门表示目前对广东土壤污染程度的数据掌握还不够全面和深入，主要涉及全省土壤环境质量状况，污染土壤范围、种类和层级，重点污染区域和污染的危害程度等。
人类活动产生各种污染物，一些污染物进入土壤后，在一定范围内能被土壤自我净化。但进入土壤污染物的数量和速度超出土壤的净化能力时，就会造成土壤内部生态环境失衡，导致土壤的结构组成和功能失常，破坏土壤正常功能，降低土壤环境质量。土壤处于大气圈、水圈、岩石圈和生物之间的过渡地带，是有机界和无机界的重要环节，是环境各介质的重要纽带，土壤不仅在本系统内进行能量和物质的循环，而且与水域、大气和生物之间进行物质交换，一旦发生土壤污染，污染物质在各环境介质之间相互传递，形成“交叉感染”，威胁整个生态环境安全，危害人体健康、土壤生态环境和经济、社会可持续发展。在土壤污染修复技术的研究上，中国起步较晚，与发达国家相比，无论是在研发水平还是在应用经验上都有较大差距。表现在：一是中国目前没有将土壤看作一个独立的环境要素给予立法保护，尚未制定土壤污染防治的专门法律，土壤污染修复法律法规分散，缺乏针对性和操作性。虽然中国现行的一些法律法规对土壤污染防治做出了一些规定，对改善中国土壤污染状况也发挥了一定的积极作用，但其重点关注的是土地管理和利用、土地规划及权属等问题，其规范无法满足现实的需要，特别是在防范土壤污染、划分不同功能土地污染、选择土壤污染控制方式及分担责任等方面均未做出明确的规定，缺乏系统性和可行性，操作起来难于形成合力。二是土壤污染修复管理标准滞后，场地调查、风险评估缺失。目前，中国污染土壤风险识别和风险预测的质量标准尚未明确，相关风险管理方法体系和法规保障体系也未做规定。三是土壤修复责任不明确。承担土壤污染责任的主体界定模糊、污染者承担的修复义务缺乏具体明确的规定。四是土壤环境保护管理体制不健全。中国的国土、环保、农业等部门管理职权均涉及土壤环境管理，造成监管职权不集中，各部门之间缺少协调联动制度保障和约束机制，无法对污染者进行强有力的惩治，违法成本较低。五是尚未形成一条土壤环境保护产业链。由于缺乏统一的监管机构，导致土壤污染修复产业未能形成一条良性的产业链。
中国20世纪90年代末开始开展一系列环境修复工作，其中“国家973项目———东北老工业基地环境污染形成机理与生态修复”项目在中国土壤修复方面取得了实践和技术进展。但由于中国没有专门的《土地污染防治法》，目前的政策法规体系中虽然有一些关于土壤污染防治的规定，如2010年环境保护部完成的《污染场地环境管理暂行办法》、2011年国家批准的第一个“十二五”规划———重金属污染防治规划、2013年国务院办公厅的“关于印发近期土壤环境保护和综合治理工作安排的通知”等，提出明确中国的土壤环境保护和治理目标，严格把控新增土壤污染、加强被污染土壤的环境风险控制、开展土壤污染治理与修复等主要任务。2014年3月环境保护部制定了《污染场地土壤修复技术导则》等5项污染场地系列环保标准，明确了土壤污染评估和修复标准，规范了土壤修复市场技术标准，但仍未涉及法律、管理要求，也未提及土壤修复的质量标准。2015年1月《土壤环境质量标准》(GB618-1995)修订草案已向社会公开征求意见，业界期待更具操作性的规范出台。
一些地方政府相继出台专门的污染土壤修复的地方政策和法规。例如2007年北京市印发的《场地环境治理及修复管理办法》、沈阳市出台的《污染场地环境治理及修复管理办法(试行)》和2008年重庆市印发的《关于加强我市工业企业原址污染场地治理修复工作的通知》。2015年湖北省率先开展试点，首部土壤污染防治地方性法规《湖北省土壤污染防治条例(草案)》进入审议阶段。上述政策、标准实施，为中国制定专门的土壤环境保护立法提供了重要的科学依据。但由于文件层级较低，条文过于原则，操作性不强，规范约束力滞后，法律强制力不强，存在一定的局限性，无法为土壤污染修复提供强有力的法律支持。
当前学术界在土壤污染修复研究的主要代表作有：王欢欢的《城市历史遗留污染场地治理责任主体之探讨》剖析了城市历史遗留污染场地治理责任原则和不同主体承担责任事由。[3]李挚萍的《环境修复法律制度探析》指出应将环境修复作为一项新的管制工具和救济工具进行设计，应采取切实可行的环境损害的救济措施对受损害的生态系统的功能和结构进行修复，对受到破坏的生态系统内外关系进行修复。[4]王江、黄锡生的《我国生态环境恢复立法析要》强调对已经破坏的生态环境进行事后救济，根据生态环境退化程度进行事后恢复。[5]王树义的《关于制定中华人民共和国土地污染防治法的几点思考》指出中国目前的土地污染防治法律规定不能满足土地污染防治的需要，需制定专门的土地污染防治法规，调整土地污染防治活动。[6]周启星、宋玉芳的《污染土地修复原理与方法》对土壤污染区别于大气污染和水污染特点作了详尽的阐述，[7]盘志凤的《广州市环境修复立法条件研究》从特定区域角度提出土壤污染修复原则和框架。[8]
综上所述，中国土壤修复研究，正经历着由理论、实践研究向实用阶段的过渡，由于中国土壤污染修复机制还处于探索阶段，指导性规定较多，可操作性不强，缺乏具有强力约束机制的政策体系和法律规制，带有较强的片面性和人为性。专门研究污染土壤修复所涉及的法律问题鲜有书籍提及，观点多放在修复方法和技术层面上，而非法律制度的具体构建，从而造成实践中土壤污染修复无法可依、无章可循的障碍。
二、中国土壤污染修复面临的主要困境
目前中国土壤污染修复面临土壤污染标准缺失、信息不清，治理责任主体不明，治理修复基金无法保障等问题。表现在：
(一)土壤环境质量评估标准滞后，评估系统不健全
中国的土壤环境质量标准存在诸多缺陷，未能结合中国土壤多样性、区域差异性、土地利用方式多样性和污染物多种性等特质制定相应的土壤环境质量标准。表现在：
1.现有的土壤环境质量标准缺乏科学性。过于强调全国限制标准的统一性而忽略了不同区域地球化学条件差异性。中国1995年出台的《土壤环境质量标准》已不能适应现行土壤的现状，没有根据土壤的用途对土壤进行分类，监测指标少(只包括8种重金属，2种有机物残留指标)，标准宽松，无法与其他领域指标对接，例如一些区域的土壤虽然没有超标，但蔬菜铅含量超标，是因为食品卫生标准对铅含量的定值较低。几十年来，中国的土壤已经发生了翻天覆地的变化，不仅重金属污染，还增加多种有机污染，由于没有制定监测标准而无法进行监测，从而威胁土壤环境质量和人体健康。
2.评估主体不明确，导致执行不力。中国现行法律中，对土壤环境质量的评估仅是原则性规定，没有明确专门的土壤质量评估机构。由于评估工作涉及事项多、耗时长、花费大，在专业和技术方面要求较高，加上中国土壤类型繁多，污染物种类复杂多样，环保、草原、国土、农业、林业、建设、卫生等多部门参与其中，出现各管理部门之间相互推诿的现象。
3.评估程序不清晰，土壤数据信息模糊。土壤评估工作顺利进行的前提是合理设计土壤评估程序。实践中土壤环境质量评估程序为：首先进行土壤污染源调查，其次是土壤环境质量现状评估，最后是土壤环境质量分级认定。但由于中国目前尚未制定专门的土壤污染防治法，对于土壤环境质量评估的规定只是散见于法律法规中。当前的《土壤环境质量标准》配套性文件也仅仅在技术层面上笼统规定了土壤环境质量的评估工作，而关于评估程序的启动条件、评估工作的后续跟踪监测、公众参与程度却均未涉及，初始的土壤数据库信息真实性令人质疑。
(二)修复土壤污染的责任主体不明确
土壤污染责任主体的确定是修复土壤污染的重点和核心问题。虽然《中华人民共和国宪法》对于合理利用土地以及防止土壤污染做了原则性的规定，但是在《中华人民共和国固体废弃物污染防治法》《中华人民共和国土地管理法》《土地复垦条例》这些专门的法律条款中未确立土壤污染责任追究和相关的赔偿机制，对责任主体、污染者应尽的义务缺乏明确的规定。中国环境污染治理责任长期贯彻“谁污染，谁治理”原则，但当污染者不明、无力或不愿承担责任时其实效大打折扣，实务中出现多个污染者之间相互推诿的现象。局限性表现：其一，在当前价格体系下，部分资源价格偏低，无法承担环境污染治理的全部费用；其二，土壤污染从产生到造成损害滞后时间较长，具有隐蔽性、长期性和累积性等特点，而且土壤污染对人体健康产生损害的途径较为复杂。同一区域如有若干土壤污染责任主体时无法合理分配土壤修复治理费用，在实务操作中遭遇困境；其三，中国很大一部分土壤污染是老工业企业历史遗留原因造成的，责任认定与污染发生的时间相距甚远，土地使用权频繁更迭但缺失用地记录和土地污染历史数据、企业发生变更或消亡但难于确定债务的继承者等因素，使得真正的污染者或责任者难于确定或查找。[3]无法依据现有的“污染者负担”原则追究责任人。现任企业受自身规模、经济实力和技术水平限制，修复能力有限，再加上土壤污染修复耗资巨大，目前土壤修复责任大部分由政府承担。
(三)土壤污染修复的基金管理模式滞后
中国土壤污染修复资金的主要模式是政府性基金。由于土壤污染责任人存在特殊性，加之土壤污染具有长期性和潜伏性的特点。政府性资金是“污染者付费”失灵在土壤修复问题上的必要补充。[9]数据显示，中国环境修复资金超过75%的比例是由政府承担的。而政府资金多来源于财政拨款和行政收费，资金来源较为稳定和持久。但政府性基金资金主体和来源单一，没有吸引私人资金投入，造成资金投入不足，加大了政府治理土壤修复的财政负担。且缺乏独立核算系统，不具备即时支付功能，面临土壤污染可能引发突发性事件所需的大量资金缺乏救济的及时性，造成土壤修复资金使用效率低下。此外，由于基金管理办法缺乏责任管理体系，对于产权模糊而需确定的土壤污染责任人缺失追责功能，使政府性基金执行法律强制力较低，追究污染者及其应当赔付法律执行力不强。
三、相关国家土壤污染修复制度的比较和启示
(一)域外相关土壤污染修复机制介绍
一些经济发达的国家较早凸显出土壤环境恶化问题，在20世纪80年代已经开始关注土壤污染，在生态修复技术日益发展的支持下，许多国家逐步将生态环境修复要求制度化，形成一套较为完善的土壤污染防治机制体系，例如德国、英国、美国、荷兰、欧盟等纷纷开展了土壤环境保护法律体系的制定或完善，不仅有效遏制了土壤污染，还整治和修复了已污染土壤，为中国土壤污染修复机制构建提供借鉴和参考。
德国针对土壤污染制定了专门的《联邦土壤保护法》，并整合涉及土壤领域的其他法律，实现了土壤污染防治系统化、专门化。法律一方面规定要减少和避免土壤污染；另一方面还明确规定需清理被遗弃的污染场地，形成了一套完善的污染场地管理体系，明确要求事先对污染场地进行调查、识别、风险评估以及修复，才可以重新投入使用。“德国近期关于土壤污染防治的法律实践主要包括法院的司法判例发展以及土壤污染防治政策的整合两个方面。”[10]
根据英国《环境保护法》规定，污染场地修复资金实行等级责任制，由土壤污染“适宜人”负担清理整治费用。具体分为两个层级的责任主体：第一层级是排放污染物至土地的公司或者个人，或明知会发生土地污染行为而又允许其发生的人，其承担土壤污染治理第一责任；第二层级主要是当前土地所有者或者业主。当无从找出原始污染者，则由第二层级责任主体承担。
欧盟《土壤框架指令》草案规定，各成员国防止土壤污染，列明污染场地清单并对这些污染场地进行修复。另外，草案还要求成员国需采取措施针对修复含有持久性有机污染物(POPS)场地的技术进行交流，寻求最佳解决方案。
荷兰是较早为保护土壤立法的国家之一。其在1983年颁布了《土壤修复临时法案》，1994年出台了《土壤保护法》及土壤质量规则和标准。确立了土壤修复的目标值和干预值。其中，低于或处于目标值水平的土壤质量是符合标准的，是安全的、可持续的，具备生命所需的全部功能特征。若超过目标值水平，说明土壤功能特征已受到严重破坏或威胁，必须受到强制干预。
美国对修复污染场地实行的是超级基金责任制度，其最显著的特色是设定排污企业的可回溯的严格责任与连带责任。是基于污染者付费原则建立的，授权美国环保署对全国污染土地进行全面管理，并责令责任者必须对污染特别严重的场地加以修复。明确规定了污染责任人和被追索污染责任人对土壤进行修复的义务，从而保证了修复污染土壤的追索权利与执行力度。只有发生不可抗力、战争、第三方作为以及以上三种原因综合情况下，上述责任主体才可以不承担治理费用，而由超级基金来支付治理费用。[11]这从根本上解决了污染者之间相互推诿问题，确保受污染土地得到及时修复。
据调查：美国只有15%的污染土壤场地修复费用是依靠超级基金本身解决的，80%以上的场地是通过对污染者进行追责，使其支付了修复费用。因此，只有建立污染追责体系，才能让更多的污染场地找到为之付费的责任者。
(二)发达国家土壤污染修复经验对中国的借鉴
上述各国在各自相关土壤环境保护机制的约束和指引下，积极开展工作，使土壤污染得到了有效的遏制，被污染的土壤得到了有序的治理。其先进经验与治理措施为解决中国土壤污染修复存在的问题，提供以下启示：
1.土壤环境质量标准名称和功能各异，但共同点是与相关法律法规相配套，建立专门的土壤污染治理法律机制，为保护土壤、治理污染场地提供相应依据。设立土壤保护和污染治理咨询与指导相关机构，建立污染土壤公共信息管理数据库。
2.土壤修复理念是保护土壤的特殊功能，根据土地的特殊功能和风险等级，确定污染区域，区分不同污染地区和污染类型的特点，采取相应的修复标准。
3.实行污染责任追溯制度，即“谁受益，谁治理”“谁开发，谁付费”。建立污染者的追责体系，让尽可能多的污染场地找到应当为之付费的责任者。
4.实施土壤污染动态监测评估机制。近几年，发达国家加强了对于土壤污染防治与风险评估的关注，特别是系统研究了土壤重金属污染风险评估，对土壤环境质量不是简单地做出“达标”或“不达标”的评价，而是采用基于风险评估方法实施土壤污染管控和土壤修复措施。加强土壤污染常态化监管。建立污染场地信息库，对修复中和修复后的场地以及再开发情况进行公示，包括土壤污染面积、水平、种类、重点区域和对污染隐患的危害程度等数据信息。
5.建立污染土壤修复基金机制。促使排污企业形成只要排污便有风险的理念，无论当初是故意违法排污还是达标排放，均要对环境事故隐患进行治理和赔偿，从而强化企业的责任与义务。
四、完善中国土壤污染修复法律机制的思考
中国土壤污染修复产业处于探索和技术示范阶段，相关法规、标准和制度尚在完善中。未来出台的《土壤污染防治法》中应结合中国土地所有权归国家所有、土地经营权人混杂(包括合资和独资)、土地资源稀缺等现实情况，针对与土壤污染相关的土地利用项目建设、土壤环境影响评价与质量控制、土壤污染风险评估与治理及其修复等进行规定。修复污染土壤不应以达标为目的，而应该以可持续再利用为终极目标。因此，污染土壤的修复，必须针对未来的土地使用目的，评估未来的使用人、土地周遭居民、生态环境所可能面临的污染风险，促使土地可以重复再利用。[12]
(一)完善土壤环境质量标准体系和风险评估体系
从保护人体健康角度科学区分不同土壤类型与不同污染成因，修订土壤环境标准质量和土壤污染风险评估体系(包括土壤污染对生态环境的影响及其对人体、动植物健康风险的评估)。建立国家和地区污染土地和场地信息档案，根据土壤类型分布的自然规律、土壤利用方式差异性以及潜在环境健康风险，对土壤环境按照污染程度实行“分级、分类、分区”方式管理，建立自然土壤、农业土壤、工业建设用地土壤的环境质量标准体系。
中国虽然已出台多个规范性和指导性的调查评估导则，然而实践中的土壤质量环境仍具有较强的异质性和不确定性。土壤环境标准应该与各区域土壤母质结合起来，根据不同区域地球化学条件差异性，评价不同的土壤环境质量。结合区域具体情况，针对特定区域土壤污染不同情况、土地利用功能不同和土壤水文地质的差异，鼓励地方政府制定《土地环境质量标准》的地方标准，提高指标严格度，增加指标包含的元素，以满足各地不同的土壤保护需要。例如广东一些喀斯特地貌特征的场地，因水文地质条件复杂性影响采样密度，无法精准确定具体的污染边界。针对环境敏感区或重金属本底值较高、污染较重的地区因地制宜地严格实施，执行更加严格的地方环境标准。2014年5月15日颁布的《广东省土壤环境保护和综合治理方案》是地方立法中率先提出按照耕地受污染程度实施分类管理的地方性法规。对未受污染的耕地土壤，采取有效的措施保护；对受污染程度较低，尚可作为耕地的土壤，采取调整种植结构、调控农艺、治理土壤污染和修复等措施，确保耕地的安全利用；对受污染严重且难于修复的耕地，及时调整种植结构，不适宜种植的土地，列为农产品禁止生产区。
此外，应建立土壤环境质量信息档案制度。对土壤环境系统进行调查、监测、质量评估分析后，将获取的受污染土壤面积、污染物种类、数量、污染程度、污染扩散的范围等信息和资料成果进行汇集、整理、立卷归档，记录跟踪土壤的使用变化，尤其重点勘查曾发生污染事故的区域和危险物质作业场所涉及的土壤高污染风险的敏感区域，明确责任主体，实施污染责任追责和土壤修复。
(二)设立责任认定规则，针对不同责任主体规定相应的法律责任
土壤污染修复责任机制在“谁污染，谁治理；谁投资，谁受益”的前提下，灵活运用“污染者付费，受益者分担，所有者补偿”的原则。以法律形式确立责任主体，明确其对污染损害承担连带责任和与之相关联的追偿责任，且具有溯及既往的法律效力。由于历史原因，中国土壤污染修复治理责任人较为分散，可能涉及多个责任人。许多污染是由于企业、工厂对土壤污染的忽视造成，但一些企业经历了改制、合并等过程，使历史遗留的责任识别十分困难，如果要进行严格的归责，将花费大量的时间和巨额的执法成本，因此无法照搬美国超级基金法，将沉重的治理责任加在经济实力并不稳固的国内企业上。
依照“污染者付费”原则，污染者(污染物的生产者、利用者和处置者)应承担土壤污染的“无过错责任”，如果他们共同实施环境侵权行为，造成损害，应承担连带责任。而污染物的运输者、土地开发利用者和使用人承担“过错责任”，地方人民政府承担“补充责任”。当污染责任方无法识别或无力支付土壤修复费用时，地方人民政府应当承担“兜底补充”性质的修复责任。
(三)建立土壤污染专项修复基金，完善多渠道的融资机制
土壤污染修复投资大，耗时长，技术难度大，花费较高的社会和经济成本，需持续专门的资金支持。借鉴美国超级基金机制和结合中国的具体国情，优先建立部级和省级的土壤污染修复专项基金，完善其功能，支持修复被污染的土壤。为经济实力不足的企业暂时分担部分修复费用，使其逐步偿付应该承担修复费用。当污染者不明或无力承担责任时，先由专项修复基金支付，再向污染者进行追偿。从而避免因漫长的诉讼或寻找责任人的过程而延误了土地修复工作进程。
简述土壤污染的特征范文6
关键词：多氯联苯；清运流程；检测方法
1 工程背景
1.1 清运目标
由于该储存点功能规划为工商用地，按环履办函【2008】23号文件的要求，执行14mg/kg的土壤清运标准。
1.2 地理位置及周边环境
该储存点位于浙江省某市供电局原场址，毗邻市中心某大型公园。周边三面为绿化带，西面有一南北走向电缆沟。周边环境：该储存点附近有良好的道路及施工水电接入点，根据场地调查资料，PCBs污染电力设备封存于某钢筋混凝土密封的石棺内，石棺位置不明，施工场地有后铺的水泥路面。
2 清运流程
2.1 清运施工流程
储存点的清运施工流程为：临时设施搭建-施工区域划分-挖掘降水井-寻觅钢筋混凝土石棺（污染源）-清运PCBs电力设备及石棺-清运低浓度PCBs污染土壤-自检-第三方送检-验收-回填。
2.2 施工关键步骤
施工区域划分：根据功能不同划分为黑区和白区，其中临时办公室、员工休息室规划为白区；挖掘施工区、污染物包装区、暂存区规划为黑区。黑区与白区间用警戒带隔离，黑区与白区间设立专用通道，通道上铺设双层防渗膜。黑区作业人员必须穿戴C级防护服，从黑区进入白区的工作人员必须先在更衣间清洗并进行衣物整理，然后从更衣间出口进入白区。
根据收集的相关天气水文资料，地下水位高于施工挖掘深度，为避免地下水导致污染扩散，在施工挖掘区附近挖掘降水井，通过实时降低地下水位以避免施工过程中基坑出现地下水。
寻觅钢筋混凝土石棺（污染源）：挖掘机凿开水泥路面，潜挖细刨，逐步寻找石棺位置。因该储存点历史上有三次场地变迁，污染源位置不确定，通过耐心挖掘发现石棺位置。
PCBs电力设备清运：为避免PCBs污染物扩散导致二次污染，施工人员使用钉锤耐心敲开石棺盖与石棺体之间的缝隙。石棺盖开启后发现有积水，用水泵将积水抽取至聚氯乙烯水桶储存。施工人员使用套索配合挖掘机将PCBs电力设备吊装进1.44m3钢制容器内。
含PCBs污染土壤清运：根据该储存点施工方案，首先将石棺四周及底部1米内的土壤挖掘装入运输车辆。随后采用L2000DX快速检测仪进行自检，自检检测的终止值为25mg/kg。经过两轮自检检测及挖掘清运后，自检检测结果均小于终止值，遂停止含PCBs污染土壤清运施工，并采集样品送至监理单位（D'Appolonia-ISAF）认可的第三方检测机构进行检测。
2.3 技术措施
PCBs电力设备：用双层聚乙烯袋包装扎紧，再放入内衬聚乙烯包装袋的1.44m3钢质容器，PCBs电力设备放入前，在钢制容器衬袋内铺撒约10cm厚的木屑，PCBs电力设备装满后，在上部再撒入一定量的木屑，盖上容器盖板，贴好标签后转移至暂存区。
施工废水：施工废水包括基坑内出现的积水、施工机械清洗用水，使用水泵收集入内衬塑料袋的200L广口铁桶，贴好标签后转移至暂存区存放。
其他污染物：主要包括更换的防护用品、分析监测废弃物、防渗膜等废弃物。污染物整理后装入200L广口钢桶，桶内衬聚乙烯衬袋，装满后扎紧衬袋，桶盖用紧固螺栓进行密封，贴好标签转移至暂存区。
个人防护：白区工作人员穿戴要求为穿工作服，硬质劳保鞋，戴3M口罩，劳保手套；黑区工作人员穿戴要求为戴全面罩呼吸器，安全帽，穿C级防护服，穿防化靴，戴防化手套。
运输车辆防护：运输车辆车厢底部铺设防渗膜和土工布，土壤装至预定量后上部加盖防渗膜防护，起运前捆扎耐水防雨布，防止雨水渗入车厢。
3 常用检测方法及施工快速自检
3.1 常用PCBs检测方法
PCBs现有多种成熟的检测方法，其中气相色谱法、薄层色谱法应用较为普遍。气相色谱法是一种物理化学分离的分析方法，采用气体作载体，基于物质溶解度、蒸气压、吸附能力等物理化学性质的微小差异，使其在流动相和固定相之间分配系数不同而使物质分离的技术。薄层色谱法是应用一液体作流动相和一厚度大致为100～250mm的固体吸附剂作固定相的色谱方法。
3.2 施工快速自检
出于对工期和成本的要求，该储存点采用了美国环保局认可的进口L2000DX快速检测仪进行自检。L2000DX便携式PCB快速检测仪能在野外快速检测土壤、水和油中的PCB，该方法获得美国环保局的认可，编号USEPA SW-846方法9078。美国大量超级基金项目中的应用经验表明，该设备可以有效降低总成本、节省时间、且检测结果准确度可以和气相色谱法媲美。
4 第三方检测及验收检测
采用L2000DX检测仪自检，样品数据均小于终止值25mg/kg后，将同源样品送至上海SGS实验室进行第三方检测。检测结果显示，所有样品均低于14mg/kg的土壤清运指标。
根据上海SGS实验室检测数据提交验收申请，浙江省环境监测中心站进行了验收采样。根据环保部《污染场地风险评估技术导则（征求意见稿）》和美国EPA颁布的场地修复评价文件[3]，浙江省环境监测中心对该储存点清运处置进行修复评价，判定该储存点符合验收条件。
5 热脱附简介
热脱附作为一种成熟技术广泛应用于国外的PCBs处置工程之中。热脱附是用直接或间接的热交换，加热土壤中有机污染组分到足够高的温度，使其蒸发并与土壤媒介相分离的过程。可有效处理包括挥发性有机物（VOCs）、半挥发性有机物（SVOCs）、高沸点和氯代有机物如多氯联苯（PCBs）、二 英等有机污染组分。
浙江省PCBs清运示范项目采用间接燃烧热脱附系统处置含PCBs污染土壤。该系统工作原理简述如下：经预处理的污染土壤通过土壤传送器稳定、定量地送至热脱附器，同时储罐中的柴油通过油泵定量进入间接燃烧干燥器的外层，鼓风机提供足够空气，通过点火装置使燃料充分燃烧，提供尽可能高的土壤接触壁温度。污染土壤在内筒体旋转的状况下，和筒内的热气体以及筒内壁接触和热交换，污染土壤里的水分、污染有机物和其他中、低沸点的有机气体在高温度的传热条件下充分蒸发，筒体内保持低氧气浓度，避免生成其他有毒有机物。完全蒸发脱附的土壤，经土壤出口排放，后经土壤调节器冷却和水化，得到清洁土壤。
6 结束语
根据该PCBs储存点的施工经验，场地调查应着重关注污染源位置、污染边界、水文地质情况以及场地历史沿革，为后续清运处置施工提供指导；PCBs污染场地存在污染分布不均匀的特点，相近位置的土壤样品检测结果却有可能存在很大差异。PCBs在土壤中向下渗透的程度往往甚于向周边水平渗透的程度。
参考文献
[1]陈正夫，等.环境激素的分析与评价[M].北京：化学工业出版社， 2004.
