DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-58673-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38740813
تاريخ النشر: 2024-05-13
المؤلف: Cang Gong وآخرون
الموضوع الرئيسي: الاشعاع وقياسات الرادون
نظرة عامة
تدرس الدراسة تلوث التربة بالعناصر السامة المحتملة (PTEs) في الحديقة الزراعية الوطنية في تشنغدو، مقاطعة سيتشوان، باستخدام 788 عينة تربة. تم تقييم مستويات التلوث باستخدام عوامل التلوث ومؤشر الحمل التلوث، بينما تم إجراء تحديد المصدر من خلال تحليل المصفوفة الإيجابية (PMF)، وتحليل الحواف (UNMIX)، وتحليل المكونات الرئيسية المطلقة-الانحدار الخطي المتعدد (APCS-MLR). كشفت النتائج أن متوسط تركيزات Cu و Pb و Zn و Cr و Ni و Cd و As و Hg تجاوزت القيم الخلفية لمقاطعة سيتشوان، باستثناء As. ظهر نموذج APCS-MLR كنموذج مستقبل الأكثر فعالية، حيث نسب أجزاء كبيرة من PTEs إلى مصادر مختلفة: انبعاثات المرور والصناعة (Cu 82.7%، Pb 61.6%، Zn 75.3%، Cr 91.9%، Ni 89.4%)، انبعاثات النقل المنزلي (Hg 60.9%)، المصادر الزراعية (Cd 57.7%)، والمصادر الطبيعية (As 89.5%).
بالإضافة إلى ذلك، حددت طريقة الجيو-كاشف (GDM) العوامل الرئيسية المؤثرة على تلوث PTEs، بما في ذلك القرب من الطرق السريعة، وكثافة السكان، واستخدام الأراضي، ومحتوى البوتاسيوم الكلي، مع قيم q المعنية التي تشير إلى تأثيرها. تؤكد الدراسة على تعقيد تراكم PTE في التربة، المتأثر بعدة عوامل بيئية. يُوصى بإجراء أبحاث مستقبلية لتضمين متغيرات إضافية مثل هطول الأمطار، والناتج المحلي الإجمالي، واستخدام الأسمدة، ومواد التربة الأم، جنبًا إلى جنب مع تحليل شامل لبيانات الانبعاثات للتحقق من النتائج المستخلصة من نموذج المستقبل وطريقة GDM. يوفر هذا العمل أساسًا لاستراتيجيات تهدف إلى التخفيف من تلوث PTE في التربة الزراعية.
الطرق
في قسم “الطرق”، توضح البحث المواد والأساليب المستخدمة لتفسير البيانات المستمدة من تقنيات متنوعة. تؤكد الدراسة على نهج متعدد الجوانب، يدمج طرق تحليلية متنوعة لتعزيز قوة النتائج. يسمح هذه الاستراتيجية الشاملة بفهم أكثر دقة للبيانات، مما يسهل تحديد الأنماط والعلاقات التي قد لا تكون واضحة من خلال طريقة واحدة.
من المحتمل أن يتضمن القسم تقنيات محددة مستخدمة لجمع البيانات وتحليلها، على الرغم من أن النص المقدم لا يحدد هذه الطرق. إن دمج مصادر وأساليب متعددة أمر حاسم للتحقق من النتائج وضمان موثوقية التفسيرات المستخلصة من البيانات. بشكل عام، تدعم هذه الإطار المنهجي استنتاجات الدراسة وتساهم في مصداقية نتائج البحث.
النتائج
تكشف نتائج تحليل توزيع المصادر عن اختلافات كبيرة بين نماذج المستقبل المختلفة، تحديدًا APCS-MLR و PMF و UNMIX. بالنسبة لنماذج APCS-MLR و PMF، تأثرت المصدر S1 بشكل كبير بالمعادن الثقيلة مثل Cu و Pb و Zn و Cr و Ni، مع معدلات مساهمة تتراوح من 31.7% إلى 91.9%. كانت المصدر S2 مرتبطة بشكل أساسي بـ Hg، حيث أظهرت معدلات مساهمة تتراوح من 60.9% إلى 73.1%، بينما أظهر Pb حمولة معتدلة بجانب S2. كانت المصدر S3 مرتبطة بشكل رئيسي بـ Cd، مع معدلات مساهمة تتراوح بين 50.9% و 57.7%، وأظهرت S4 ارتباطًا قويًا بـ As، بمساهمة تتراوح بين 9.5% و 65.3%. في المقابل، أشار نموذج UNMIX إلى أن S1 كانت مهيمنة بشكل أساسي بواسطة Cu، وكانت S2 مرتبطة بمجموعة أوسع من المعادن بما في ذلك Pb و Cr و Ni و Cd و As و Hg، وكانت S3 مرتبطة بشكل رئيسي بـ Zn، مما يبرز النتائج المميزة التي أنتجها هذا النموذج مقارنة بـ APCS-MLR و PMF.
بشكل عام، تؤكد النتائج على التباين في نتائج توزيع المصادر اعتمادًا على نموذج المستقبل المستخدم، مما يبرز الحاجة إلى اختيار دقيق للنماذج في التقييمات البيئية للعناصر السامة المحتملة (PTEs).
المناقشة
تقع منطقة الدراسة في المنطقة المركزية من سهل تشنغدو، مقاطعة سيتشوان، وتغطي 80 كم² مع عدد سكان يقارب 75,100. المنطقة مسطحة في الغالب، حيث يتم تصنيف 90% من التربة على أنها تربة رملية زيتية سوداء، وتتميز بمناطق حماية مصادر المياه الكبيرة وطرق النقل الرئيسية. يتم استخدام الأراضي بشكل رئيسي للزراعة (46.5%)، تليها الغابات (24.1%) والمناطق السكنية (13.9%). تم جمع عينات التربة بشكل منهجي عبر أنواع الأراضي المختلفة، مع تحليل إجمالي 788 عينة تربة سطحية للعناصر السامة المحتملة (PTEs) باستخدام طرق جيوكيميائية معتمدة.
كشفت التحليلات أن تركيزات عدة PTEs، بما في ذلك Cu و Pb و Zn و Cr و Ni و Cd و Hg، تجاوزت القيم الخلفية لمقاطعة سيتشوان، مما يشير إلى مستوى ملحوظ من التلوث. على وجه التحديد، كانت متوسط تركيزات هذه العناصر في التربة المزروعة والغابات أعلى بكثير من القيم الخلفية، على الرغم من أنها ظلت تحت عتبات الفحص المخاطر لصحة الإنسان والمحاصيل. ومع ذلك، تجاوزت نسبة صغيرة من العينات هذه العتبات، مما يشير إلى مخاطر تلوث محلية. استخدمت الدراسة نماذج مستقبلية متنوعة (APCS-MLR و UNMIX و PMF) لتقييم مصادر PTEs، مع الإشارة إلى أن الأنشطة البشرية، وخاصة انبعاثات المرور والصناعة، كانت المساهمين الرئيسيين في تلوث التربة. كما حددت طريقة الجيو-كاشف ارتباطات مكانية كبيرة بين مصادر التلوث ومختلف العوامل البيئية، مما يبرز التفاعل المعقد بين التأثيرات الطبيعية والبشرية على جودة التربة في المنطقة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-58673-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38740813
Publication Date: 2024-05-13
Author(s): Cang Gong et al.
Primary Topic: Radioactivity and Radon Measurements
Overview
The study investigates the contamination of soil with potentially toxic elements (PTEs) in the National Agricultural Park of Chengdu, Sichuan Province, utilizing 788 soil samples. The contamination levels were assessed using pollution factors and the pollution load index, while source identification was conducted through positive matrix decomposition (PMF), edge analysis (UNMIX), and absolute principal component score-multiple linear regression (APCS-MLR). The findings revealed that the average concentrations of Cu, Pb, Zn, Cr, Ni, Cd, As, and Hg exceeded the background values for Sichuan Province, except for As. The APCS-MLR model emerged as the most effective receptor model, attributing significant portions of PTEs to various sources: traffic-industrial emissions (Cu 82.7%, Pb 61.6%, Zn 75.3%, Cr 91.9%, Ni 89.4%), domestic-transportation emissions (Hg 60.9%), agricultural sources (Cd 57.7%), and natural sources (As 89.5%).
Additionally, the geo-detector method (GDM) identified key driving factors influencing PTEs pollution, including proximity to highways, population density, land utilization, and total potassium content, with respective q values indicating their impact. The study underscores the complexity of PTE accumulation in soil, influenced by multiple environmental factors. Future research is recommended to incorporate additional variables such as precipitation, GDP, fertilizer usage, and soil parent material, alongside a thorough analysis of emissions data to validate the findings from the receptor model and GDM approach. This work provides a foundation for strategies aimed at mitigating PTE contamination in agricultural soils.
Methods
In the “Methods” section, the research outlines the materials and methodologies employed to interpret data sourced from various techniques. The study emphasizes a multi-faceted approach, integrating diverse analytical methods to enhance the robustness of the findings. This comprehensive strategy allows for a more nuanced understanding of the data, facilitating the identification of patterns and relationships that may not be evident through a singular method.
The section likely details specific techniques used for data collection and analysis, although the provided text does not specify these methods. The integration of multiple sources and methodologies is crucial for validating results and ensuring the reliability of interpretations drawn from the data. Overall, this methodological framework underpins the study’s conclusions and contributes to the credibility of the research outcomes.
Results
The results of the source apportionment analysis reveal significant differences between various receptor models, specifically APCS-MLR, PMF, and UNMIX. For the APCS-MLR and PMF models, source S1 was predominantly influenced by heavy metals such as Cu, Pb, Zn, Cr, and Ni, with contribution rates ranging from 31.7% to 91.9%. Source S2 was primarily associated with Hg, showing contribution rates of 60.9% to 73.1%, while Pb exhibited a moderate load alongside S2. Source S3 was mainly linked to Cd, with contribution rates between 50.9% and 57.7%, and S4 showed a strong correlation with As, contributing between 9.5% and 65.3%. In contrast, the UNMIX model indicated that S1 was primarily dominated by Cu, S2 was associated with a broader range of metals including Pb, Cr, Ni, Cd, As, and Hg, and S3 was mainly related to Zn, highlighting the distinct outcomes produced by this model compared to APCS-MLR and PMF.
Overall, the findings underscore the variability in source apportionment results depending on the receptor model employed, emphasizing the need for careful selection of models in environmental assessments of potentially toxic elements (PTEs).
Discussion
The study area, located in the central zone of Chengdu Plain, Sichuan Province, encompasses 80 km² with a population of approximately 75,100. The region is predominantly flat, with 90% of the soil classified as black oil-sand soil, and is characterized by significant water source protection areas and major transportation routes. Land use is mainly agricultural (46.5%), followed by forest (24.1%) and residential (13.9%) areas. Soil samples were collected systematically across various land types, with a total of 788 topsoil samples analyzed for potentially toxic elements (PTEs) using established geochemical methods.
The analysis revealed that the concentrations of several PTEs, including Cu, Pb, Zn, Cr, Ni, Cd, and Hg, exceeded the background values for Sichuan Province, indicating a notable level of contamination. Specifically, the average concentrations of these elements in cultivated and forest soils were significantly higher than the background values, although they remained below the risk screening thresholds for human health and crops. However, a small percentage of samples did exceed these thresholds, suggesting localized pollution risks. The study employed various receptor models (APCS-MLR, UNMIX, PMF) to assess the sources of PTEs, with findings indicating that anthropogenic activities, particularly traffic and industrial emissions, were the primary contributors to soil contamination. The Geo-detector method further identified significant spatial correlations between pollution sources and various environmental factors, underscoring the complex interplay of natural and human influences on soil quality in the region.