徐 盛，張朝暉，吳啟美，吳 金

1.貴州省山地環(huán)境信息系統(tǒng)與生態(tài)環(huán)境保護重點實驗室，貴州 貴陽 550001 2.凱里實驗高級中學，貴州 凱里 556000

中國的錳礦資源以碳酸鹽型錳礦為主，錳礦物與其他重金屬元素的伴生礦物互鎖成簇，難以分離[1-2]。因此，錳礦開采會對地下水及居民生活環(huán)境造成復合污染，監(jiān)測錳礦的重金屬污染顯得尤為重要[3-5]。生物監(jiān)測廣泛用于指示或監(jiān)控環(huán)境污染，有時比理化監(jiān)測更有效，但礦山污染嚴重，植被匱乏，可供選擇的生物材料有限。不同于其他高等植物，苔蘚植物是由水生向陸生過渡的生物類群，是陸地環(huán)境的開拓者之一，在礦山環(huán)境中有較為廣泛的分布[6]。它們無蠟質(zhì)角質(zhì)層、體表面積比高、葉片由單層或少數(shù)幾層細胞構成，生理構造相對簡單，對重金屬的敏感程度約是種子植物的10倍，在過去至少40年間已被廣泛用于土壤、水及大氣污染的監(jiān)測[7-10]。

真蘚Bryumargenteum是叢集型苔蘚植物，矮小叢生，持水能力強。作為石漠化治理的模式物種，真蘚具有耐干旱、耐強光的特點，容易適應礦山干旱的環(huán)境[11-12]。陳肖鵬等通過研究貴州木油廠汞礦區(qū)苔蘚植物與土壤重金屬的關系得出，真蘚能吸收甚至富集土壤Pb、Cd、Cu[13]。汪琛穎等發(fā)現(xiàn)，真蘚能適應不同程度的Pb脅迫，且脅迫對自身葉綠素含量影響較小[14]。黃朝表等分析了浙江金華市郊苔蘚植物體的重金屬含量，結(jié)果表明真蘚對Pb、Cu、Cd、Cr有較好的吸收能力，且其體內(nèi)Mn、Zn、Pb、Cu、Cd、Cr的含量明顯高于同地區(qū)的種子植物和蕨類植物[15]。以往利用真蘚監(jiān)測環(huán)境重金屬污染的國內(nèi)研究多集中于探討其與土壤重金屬的關系，鮮少探討真蘚解析污染源的能力。目前，類似礦山重金屬污染的監(jiān)測多采用苔蘚群落或幾種苔蘚物種作為監(jiān)測材料[16-18]，但不同的苔蘚物種對重金屬的吸收具有差異性，筆者僅使用真蘚進行重金屬污染監(jiān)測更穩(wěn)定和可靠。

遵義錳礦是貴州最早發(fā)現(xiàn)的錳礦床，也是中國具有工業(yè)價值的錳礦基地之一，南茶錳礦是近年來遵義錳礦床發(fā)現(xiàn)的又一中型隱伏錳礦，是遵義錳礦的代表[19-20]。筆者以該錳礦為研究對象，利用真蘚對礦場內(nèi)的重金屬污染元素Mn、Fe、Zn、Cr、Cu、Ni、Mo、Ba、As、Pb、Cd、Sb、Tl、Co、Hg進行監(jiān)測。結(jié)合野外調(diào)查與室內(nèi)實驗，通過探究真蘚和土壤重金屬的關系，擬揭示南茶錳礦重金屬污染來源，探索苔蘚植物用于錳礦重金屬污染監(jiān)測的價值，為相似礦質(zhì)背景下的環(huán)境監(jiān)測提供科學參考。

1 實驗部分

1.1 研究區(qū)域概況

南茶錳礦(圖1)地理位置為27°37′34.04″～27°37′37.62″N，106°55′48.30″～106°55′49.76″E，海拔為916～928 m，位于貴州省遵義市以南約12 km處，是銅鑼井錳礦床黃土山脊剖面的一部分[21]。大地構造上位于貴州省中部的揚子準地臺西面和臺溝東北方[22]。從區(qū)域上看，位于銅鑼井背斜的南延。南茶錳礦形成于晚二疊世期，為碳酸鹽型錳礦為主的高鐵低磷沉積酸性礦，其成因為熱水沉積[23]。錳礦物多為菱錳礦，少量為方解石、錳方解石、錳白云石和少量錳氧化物。在中晚二疊世期，峨眉山地幔柱的活躍運動引發(fā)了一次大規(guī)模的玄武巖噴發(fā)，而玄武巖中富含鐵、錳、銅、鉛、鋅、銻、砷、汞、金、銀、氟、磷以及一些稀有元素和放射性元素，為南茶錳礦的形成提供了豐富的錳質(zhì)來源[24]。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Location of study area

1.2 樣品采集

經(jīng)野外實地調(diào)查，南茶錳礦內(nèi)的不同區(qū)域承載著不同的工廠職能，重金屬污染水平可能不同。因此將礦井隧道周圍區(qū)域劃分為礦井區(qū)，尾礦及廢石的堆積區(qū)為廢石區(qū)，分解和篩選礦石的區(qū)域為選礦區(qū)，精煉礦石的堆積區(qū)為蓄礦區(qū)。在不同功能區(qū)內(nèi)分別設置10個5 m×5 m的樣點，樣點間隔至少5 m，每個樣點隨機選取不同的真蘚密集處，用10 cm×10 cm的樣方框取2份真蘚及其下2 cm的表層土壤。

每個功能區(qū)分別采集20份真蘚和20份土壤，共計采集80份真蘚和80份土壤，去除雜質(zhì)后用樣袋封裝送往實驗室分別測定重金屬 (Fe、Mn、Cr、Cu、Zn、Tl、Sb、Co、Mo、Cd、Ni、Ba、As、Pb、Hg)含量。

1.3 樣品處理

在蒸餾水中手動緩慢沖洗樣品30 s，以避免真蘚細胞內(nèi)重金屬成分流失[25-26]。將所有樣品在60 ℃恒溫條件下干燥48 h，之后磨細、過0.15 mm篩[27]。稱取0.2 g真蘚樣本進行消解，消解管中加入5 mL硝酸。消解儀程序升溫至60 ℃，加熱回流1 h，再升溫至90 ℃，加熱回流1 h，冷卻至室溫，排出氮氧化物；用2%硝酸定容至50 mL待測。稱取0.2 g土壤樣本進行消解，向消解管中加入6 mL硝酸、3 mL氫氟酸和1 mL高氯酸。消解儀程序升溫至100 ℃，加熱回流1 h，再升溫至140 ℃，趕酸至消解液殘留0.5～1 mL；用2%硝酸定容至50 mL待測[28]。

使用AutoDigiBlock全自動消解儀(北京萊伯泰科儀器股份有限公司)和NexION 300X電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(美國鉑金埃爾默公司)對真蘚樣本和土壤樣本分別進行消解和重金屬元素含量測定。所用試劑為硝酸(蘇州晶瑞化學股份有限公司，68.0%～70.0%，UPS)，氫氟酸(蘇州晶瑞化學股份有限公司，48.8%～49.2%，UPS)，高氯酸(國藥集團化學試劑有限公司，70.0%～72.0%，GR)，氬氣(純度為99.99%)和超純水。

1.4 統(tǒng)計分析

土壤污染評價方法采用內(nèi)梅羅單因子污染指數(shù)法和綜合污染指數(shù)法。

單因子污染指數(shù)：

(1)

綜合污染指數(shù)：

(2)

式中：Ci為土壤中重金屬i的實測質(zhì)量濃度(mg/kg)；Si為重金屬i的背景標準值(mg/kg)；(Ci/Si)max為土壤重金屬中單因子污染指數(shù)的最大值；(Ci/Si)av為土壤重金屬中單因子污染指數(shù)的平均值。研究中背景標準值采用貴州省A層土壤背景值[29]。

變異系數(shù)用于反映數(shù)據(jù)的空間變異性。

(3)

式中：CV<15%表示低等變異程度，15%≤CV≤35%表示中等變異程度，CV>35%表示高等變異程度，SD為真蘚內(nèi)重金屬i的標準偏差，MN為真蘚內(nèi)重金屬i的均值[30]。

數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析、Pearson相關分析、k-means聚類分析、層次聚類分析、主成分分析、Wilcoxon秩和檢驗均在R語言(4.0.3版本)的相關工具包中完成，圖表的繪制采用R語言和Excel 2016。k-means聚類分析和主成分分析排序圖中，軸1和軸2分別代表第一和第二個主成分，軸特征值的百分數(shù)為對應主成分的方差貢獻率，累積方差貢獻率定義為第一和第二主成分的方差貢獻率之和[31]。

2 結(jié)果分析

2.1 各功能區(qū)重金屬污染水平

對表層土壤樣本的重金屬含量(Fe、Mn、Cr、Cu、Zn、Tl、Sb、Co、Mo、Cd、Ni、Ba、As、Pb、Hg)進行k-means聚類分析和內(nèi)梅羅污染指數(shù)計算，如圖2所示。

圖2(a)中聚類結(jié)果表明將4個功能區(qū)的土壤樣本分為3類最合適，第一類為礦井區(qū)和廢石區(qū)樣本，第二類為選礦區(qū)樣本，第三類為蓄礦區(qū)樣本。2個特征軸的累積方差貢獻率為92.1%，聚類結(jié)果能反映大部分土壤重金屬分布上的相似和差異性。

在圖2(b)中，根據(jù)內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)的變化，可將各功能區(qū)按污染程度排序為礦井區(qū)<廢石區(qū)<選礦區(qū)<蓄礦區(qū)。內(nèi)梅羅單因子污染指數(shù)顯示各重金屬在不同功能區(qū)的污染程度不同，除Co、Hg外，其他重金屬均造成不同程度的土壤污染(Pi≥1)，F(xiàn)e、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo、Cd在各功能區(qū)均屬于重度污染且污染水平遠高于Pb、Tl、As、Sb。在不同功能區(qū)，重金屬的污染指數(shù)具有規(guī)律性變化，F(xiàn)e、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo在蓄礦區(qū)污染最重，選礦區(qū)次之，礦井區(qū)和廢石區(qū)較低；Pb、Cd、Tl、As、Sb在蓄礦區(qū)污染最重，礦井區(qū)和廢石區(qū)次之，選礦區(qū)最低。

注：圖(a)中，括號內(nèi)數(shù)值表示對應軸特征值的百分數(shù)(方差貢獻率)；圖(b)中，黑色虛線的數(shù)字代表污染 評級標準，Pi≤1為無污染，13為重污染。圖2 土壤樣本的內(nèi)梅羅污染指數(shù)及k-means聚類排序圖Fig.2 Nemerow pollution index and k-means clusteringsequencing diagram of soil samples

2.2 真蘚的重金屬聚類特征及變異情況

選擇真蘚中的重金屬元素進行主成分分析和層次聚類分析。主成分分析如圖3(a)所示，2個主成分軸的累積方差貢獻率為89.3%，能反映大部分重金屬在不同功能區(qū)真蘚樣本中的分布特征。Fe、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo集中于第一主成分軸的正半軸，且相互呈正相關關系；Tl、Pb、Cd、Sb、As集中分布于第二主成分軸的正半軸，相互間為正相關；而Co、Hg分布于第二、三象限，與2個主成分軸距離較遠。秩和檢驗結(jié)果顯示，不同功能區(qū)的真蘚樣本對第一主成分軸的得分貢獻具有顯著差異(P<0.05)，且蓄礦區(qū)>選礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)，而對于第二主成分得分，蓄礦區(qū)顯著高于其他區(qū)域(P<0.05)，礦井區(qū)與廢石區(qū)次之(P>0.05)，選礦區(qū)最低(P<0.05)。圖3(b)中，聚類分析表明將真蘚內(nèi)重金屬按Pearson相關系數(shù)分為4類較為合適，F(xiàn)e、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo為第二類，Tl、Pb、Cd、As、Sb為第四類，Co和Hg分別為第一類和第三類，各類中的重金屬互相呈正相關性，與主成分分析結(jié)果一致。

注：圖(a)中，M、W、O、S分別代表礦井區(qū)、廢石區(qū)、選礦區(qū)、蓄礦區(qū)；上方和右方的箱型圖分別代表不同功能區(qū) 真蘚樣本的第1、2主成分得分；不同字母表示秩和檢驗具有顯著差異性(P<0.05)；括號內(nèi)數(shù)值表示對應 軸特征值的百分數(shù)(方差貢獻率)。圖3 各功能區(qū)真蘚樣本的主成分分析及層次聚類Fig.3 Principal component analysis and hierarchical clustering ofBryum argenteum samples from different functional areas

重金屬的變異系數(shù)能夠反映其空間變異程度，F(xiàn)e、Mn、Cu、Zn、Ba、Ni、Pb、Cd、Tl、Mo、As、Sb的變異系數(shù)分別為86%、64%、38%、62%、60%、61%、41%、82%、57%、54%、41%、46%，屬于高等變異(CV>35%)；Cr的變異系數(shù)為32%，屬于中等變異(15%≤CV≤35%)；Co、Hg的變異系數(shù)分別為9%和3%，屬于低等變異(CV<15%)。

2.3 真蘚與土壤的重金屬含量變化及相關關系

對真蘚和土壤中各重金屬含量進行比較和相關分析，見圖4。結(jié)果顯示兩者的Fe、Mn、Zn、Cr、Ni、Ba、Co、Hg、Pb、Cd、Cu、Tl含量在不同功能區(qū)均顯著正相關(P<0.05)；兩者的As、Sb含量僅在選礦區(qū)顯著正相關(P<0.05)；Cd含量在礦井區(qū)和廢石區(qū)顯著正相關(P<0.05)，在選礦區(qū)和蓄礦區(qū)無相關性(P>0.05)；Mo含量在選礦區(qū)、蓄礦區(qū)顯著正相關(P<0.05)，在礦井區(qū)和廢石區(qū)無相關性(P>0.05)；Pb含量僅在廢石區(qū)無相關性(P>0.05)；Tl含量僅在礦井區(qū)無顯著相關性(P>0.05)。

注：“A”“B”和“NA”分別表示極顯著正相關(P<0.05)、顯著正相關(P<0.01)和相關性不顯著； 真蘚及土壤中重金屬含量均進行對數(shù)轉(zhuǎn)換以消除數(shù)量級上的差異。圖4 各功能區(qū)真蘚和土壤重金屬含量Fig.4 Heavy metals content of Bryum argenteum and soil in all functional areas

在真蘚和土壤中，各重金屬的含量具有一定差異，F(xiàn)e含量最高，Mn次之，Hg最低。土壤和真蘚中各重金屬在不同的功能區(qū)含量也不同，按照不同功能區(qū)重金屬含量的變化規(guī)律可分為4個類型：Fe、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo含量表現(xiàn)為蓄礦區(qū)>選礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)；Pb、Cd、Tl、As、Sb含量表現(xiàn)為蓄礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)>選礦區(qū)；Co含量為蓄礦區(qū)>選礦區(qū)>礦井區(qū)>廢石區(qū)；Hg為選礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)>蓄礦區(qū)。

3 討論

3.1 功能區(qū)重金屬污染情況

蓄礦區(qū)的內(nèi)梅羅綜合污染指數(shù)最高，且k-means聚類分析顯示其土壤樣本與第一特征軸相關性最高，表明蓄礦區(qū)貢獻了約62.7%的土壤重金屬，是污染最嚴重的功能區(qū)；選礦區(qū)土壤樣本與第二特征軸相關性最高，貢獻了約29.4%的土壤重金屬，綜合污染指數(shù)僅低于蓄礦區(qū)，污染較嚴重；而礦井區(qū)和廢石區(qū)與2個特征軸距離較遠，綜合污染指數(shù)較低，污染最輕。功能區(qū)因職能不同，受重金屬污染的程度也可能不同，離核心污染源越近污染越嚴重[6]。礦井區(qū)為錳礦石的開采區(qū)域，礦口隧道深處的作業(yè)點污染較重，而礦井口周圍多為碎石殘留，廢石區(qū)為礦石廢料(其他成分的白云石和方解石)的聚集地，這2個區(qū)域污染最輕[32]。選礦區(qū)主要進行礦石廢料的分離并通過傳送帶向蓄礦區(qū)輸送精煉錳礦石，重金屬殘留較多，污染較重。蓄礦區(qū)是精煉錳礦石的堆積地，污染最重。

3.2 真蘚對重金屬污染源的指示

研究中，真蘚內(nèi)重金屬的主成分分析和層次聚類分析顯示南茶錳礦重金屬有4個污染源。Fe、Mn、Zn、Cr、Ni、Cu、Ba、Mo相互呈正相關，代表第一主成分軸，貢獻了真蘚中71.7%的重金屬含量，且單因子污染指數(shù)遠高于其他重金屬，是主要污染源；Tl、Pb、Cd、As、Sb相互呈正相關，代表第二主成分軸，貢獻了真蘚中17.6%的重金屬含量，單因子污染指數(shù)相對較低，是次級污染源；Co、Hg離2個主成分軸較遠，單因子污染指數(shù)最低，代表2個無污染類(Pi≤1)。不同功能區(qū)真蘚樣本在2個主成分軸上的得分不同，第一主成分得分表現(xiàn)為蓄礦區(qū)>選礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)，與土壤樣本的聚類分析一致，表明主要污染源決定了不同功能區(qū)總體污染的差異，而第二主成分得分顯示，污染較嚴重的選礦區(qū)得分卻遠低于其他3個區(qū)域，表明次級污染源主要來自礦井區(qū)、廢石區(qū)和蓄礦區(qū)。重金屬的變異系數(shù)一定程度上可以反映其來源，中等(15%≤CV≤35%)或高等(CV>35%)變異源于人為干擾(如工業(yè)污染物排放、運輸污染排放、采礦冶煉活動等)，低等(CV<15%)變異受控于自然因素[33-34]。因此，主要污染源和次級污染源為2個不同的人為干擾源，Co、Hg為自然的土壤本底含量。研究中，F(xiàn)e、Mn含量明顯高于其他重金屬，這可能歸因于南茶碳酸鹽型錳礦特殊的礦質(zhì)背景。相關研究表明，南茶錳礦具有高Fe低P的礦質(zhì)特征，并且在二疊世中晚期，玄武巖的噴發(fā)曾為南茶錳礦提供了豐富的Mn、Cu、Zn等礦質(zhì)來源[34-35]。因此，主要污染源可能來自經(jīng)采礦活動而外露于地表的錳礦石成分。在研究區(qū)域內(nèi)發(fā)現(xiàn)廢石運輸車往返于礦井區(qū)和廢石區(qū)，精煉錳礦運輸車從蓄礦區(qū)出入，而選礦區(qū)鮮有車輛經(jīng)過。一般而言，汽車抗爆劑和剎車襯中可能含有Pb，車輛的排放和制動磨損也可能是Pb的另一個來源[36]。Tl通常用于制作鉈合金、電子元件、發(fā)動機等，As是制作半導體、蓄電池柵板、二極管等的材料，Sb是阻燃劑的重要成分，也可以用于制造合金。次級污染源在選礦區(qū)的污染水平最低，除采礦活動造成污染外，可能主要歸因于運輸車輛的排放和磨損?？傮w而言，真蘚能夠很好地識別重金屬污染并預測其來源。

3.3 真蘚監(jiān)測重金屬污染的優(yōu)勢

相關分析顯示，真蘚的重金屬含量與土壤大部分重金屬間顯著正相關，兩者含量具有很強的共變性。FIGUEIRA等研究表明地面上的苔蘚植物與土壤之間存在深入的相互作用，能從土壤中吸附重金屬，與筆者研究結(jié)果一致[37]。隨著重金屬污染加重(礦井區(qū)過渡到蓄礦區(qū))，真蘚與土壤的重金屬含量共變性沒有減弱，表明重金屬濃度適宜的梯度變化不會影響真蘚對其的吸收。有研究表明，苔蘚不同于其他植物，其細胞壁蛋白質(zhì)含量更高，纖維含量更少，具有大量無需生理調(diào)節(jié)的金屬陽離子交換位點[38-39]。因此，真蘚依靠細胞壁累積重金屬的機制確保了其體內(nèi)重金屬含量與土壤保持趨同變化。

一般而言，直接使用土壤表層重金屬含量反映區(qū)域污染情況具有諸多不確定性。土壤重金屬在物理、化學擾動作用下會發(fā)生遷移擴散，可能造成區(qū)域分布的不均勻性，導致誤判污染評估的結(jié)果。NGOC等研究表明，土壤中有機質(zhì)和黏粒含量會造成較嚴重的重金屬遷移[40]。在諸如礦山等生態(tài)脆弱區(qū)，土壤表層存在大量的空隙和裂縫，可移動的土壤膠體將加快重金屬向土壤更深處遷移和轉(zhuǎn)化[41]。此外，雨水沖刷等易產(chǎn)生淋溶作用，也會使重金屬發(fā)生橫向或縱向遷移[42]。相較于直接用土壤的重金屬含量反映區(qū)域污染情況，采用真蘚的重金屬含量更穩(wěn)定可靠。首先，蓄積在真蘚細胞壁上的重金屬不受物理、化學等因素影響而發(fā)生遷移。其次，短期采集的土壤重金屬具有較大的不確定性，不能表征區(qū)域污染情況，但長期收集土壤重金屬數(shù)據(jù)將耗費大量的人力、物力。絕大多數(shù)苔蘚植物是多年生植物，它們的細胞分化程度較低且生長勢能旺盛，莖端生長點凋落后，莖葉下部的分生組織繼續(xù)促進新枝條發(fā)育，保持生長活力，非常適合重金屬污染的季節(jié)性監(jiān)測、全年監(jiān)測和連續(xù)多年監(jiān)測[8,43]等。RICHARDSON等指出，苔蘚植物通過離子交換的形式(與離子樹脂交換或微粒捕獲相似)將重金屬吸附并留存于細胞壁中，從而避免其侵害自身細胞結(jié)構[44]。CRIST等表明，苔蘚植物對重金屬的離子交換是迅速且主動的物理化學過程，幾乎不受苔蘚生理代謝的影響[45]。因此，真蘚內(nèi)的重金屬含量是長期積累且相對穩(wěn)定的結(jié)果，其反映的區(qū)域重金屬污染時間跨度更長，更具有代表性。研究中，土壤As、Sb、Tl、Cd、Pb與對應真蘚中含量的相關性較不穩(wěn)定，而這些元素主要來源于車輛運輸產(chǎn)生的污染排放。類似尾氣排放和制動磨損造成的重金屬污染都受到強烈的人為干擾，這些重金屬不均勻地散布于土壤表層，直接分析土壤重金屬含量可能得出污染偏高或偏低的結(jié)論。相反，苔蘚植物除了能從土壤中吸收重金屬外，還能通過大氣沉降的方式來反映受干擾程度強、波動性較大的重金屬污染。在歐洲，苔蘚植物監(jiān)測大氣重金屬污染的體系已較為完善，涉及區(qū)域、跨國和多國聯(lián)合的監(jiān)測。RIELEY等對威爾士森林苔蘚的生態(tài)功能進行研究后指出,大氣沉降是該區(qū)域苔蘚植物的主要重金屬來源[46]。在意大利Piedmont地區(qū)，ACETO等發(fā)現(xiàn)真蘚中的Mn、Zn、As、Ba、Cd、Co、Cr、Cu、Ni、Pb與區(qū)域大氣污染密切相關[47]。在西班牙Galicia地區(qū)，CARBALLEIR等基于苔蘚植物中的Hg含量確定了火電廠周圍區(qū)域的Hg沉積[48]。因此，真蘚的重金屬含量能更好地表征車輛運輸污染源(As、Sb、Tl、Cd、Pb)。綜上所述，用真蘚代替土壤對礦山重金屬污染進行監(jiān)測具有重要的現(xiàn)實意義。

4 結(jié)論

不同功能區(qū)的污染程度依次為蓄礦區(qū)>選礦區(qū)>廢石區(qū)>礦井區(qū)?？傮w而言，礦石殘留多的功能區(qū)污染較嚴重，礦石殘留較少的功能區(qū)污染較輕。

錳礦的重金屬來源較為復雜，采礦活動是主要的污染來源，但研究類似礦區(qū)時還應納入車輛污染排放等因素。

真蘚能通過大氣沉降或從土壤基質(zhì)吸附重金屬的方式更好地表征礦山重金屬來源，可代替表層土壤用于分析區(qū)域重金屬污染情況。