Взаимоотношение между валовыми и подвижными формами тяжелых металлов

В ходе проведения статистической обработки полученных данных по содержанию металлов в городских почвах отмечены явные корреляции между различными формами ионов (Pb, Cd, Zn, Ni). Регрессионные модели криволинейных и прямолинейных зависимостей между ионами валовых и подвижных форм металлов представлены в (Таблица 3.4).

Таблица 3.4

Регрессионные модели зависимости между валовыми и подвижными формами тяжелых металлов в поверхностном горизонте почв г. Курска

тм

Диапазон концентраций ТМ, мг/кг почвы

Уравнение регрессии

Коэффициент детерминации R“

Объем выборки

Валовые

Подвижные

Zn

37,7-251,2

0,4-66,4

у=29,787с'МШ72х

0,95

158

Pb

26,5-255,0

0,5-80,9

у=18,115е"'и4У,х

0,92

146

Ni

13,5-69,4

0,1-8,0

у=7,0801 х +12,67

0,99

125

Ni

85,7-148

10,3-19,1

у=1,6839 х +83,547

0,95

51

Cd

0,5-1,8

0,04-0,83

у=0,5052е"'и"

0,96

71

Cd

2,3-5,3

1,1-2,9

у=0,0022x^+0,0739х+3,0714

0,89

64

Регрессионное уравнение зависимости между валовыми и подвижными формами цинка представляет собой экспоненту (Рисунок 3.2)

Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Zn2+

Рис. 3.2. Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Zn2+

При увеличении подвижного свинца в почве так же, как и у цинка, отмечается экспоненциальный рост концентраций валовых форм этого металла (Рисунок 3.3). Показатели достоверности данной модели ниже, чем в случае с цинком, но в целом довольно высокие и приемлемы для моделей данного типа.

Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм РЬ2+

Рис. 3.3. Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм РЬ2+

Для разработки моделей расчета валовых концентраций по содержанию подвижных форм никеля и кадмия имело смысл разбить получившийся тренд на несколько интервалов. Затем, локально, для каждого интервала выводилось регрессионное уравнение зависимости между формами металлов. Эта необходимость возникла ввиду нечеткой закономерности, отмеченной при описании всей выборки (Рисунок 3.4).

Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Ni2+ при концентрации подвижного никеля в почве

Рис. 3.4. Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Ni2+ при концентрации подвижного никеля в почве: A) (CNi2+) ? 8 мг/кг; В) (CNi2+) ? 10мг/кг

Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Cd2+ при концентрации подвижного кадмия

Рис. 3.5. Графическая зависимость между концентрациями валовых и подвижных форм Cd2+ при концентрации подвижного кадмия: A) (CCd2+) ? 1 мг/кг; В) (GCd2+) ? 1 мг/кг

Регрессионное уравнение зависимости между валовыми и подвижными формами ионов кадмия при концентрации подвижных форм ионов металла, не превышающей 1 мг/кг, имеет линейный вид, а при концентрации подвижных форм выше 1 мг/кг - квадратичный (Рисунок 3.5).

Отметим, что регрессионные модели у никеля при низких и высоких концентрациях, а также у кадмия при концентрации подвижной формы менее 1 мг/кг имеют самые высокие показатели достоверности.

В целом заметим, что все шесть вышеуказанных моделей имеют высокий уровень достоверности и значимости, применение этих моделей позволит подбирать меры по детоксикации загрязненных почв г. Курска. Причем при определении уровня валового загрязнения почв ТМ при отборе проб в весенний период времени можно руководствоваться, только данными по содержанию подвижных форм и полученными регрессионными уравнениями. Для установления подвижных форм применяется достаточно простая методика пробоподготов- ки - ацетатно-аммонийная почвенная вытяжка. В таком случае можно избежать весьма трудоемкого лабораторного измерения концентраций валовых форм металлов в почвах.

Важно отметить, что данные регрессионные модели применимы для городских почв, функционирующих на основе как серых лесных (Greyic Phaeozems), так и черноземов (Voronic Chernozems) и в целом могут быть адаптированы для других городов Центрального Черноземья.

Для меди отчетливые корреляционные связи между валовыми и подвижными формами металла не обнаружены, то есть при определении уровня загрязнения недостаточно руководствоваться только содержанием подвижной меди, а следует определять также и валовое содержание меди в загрязненной почве.

Соотношение валовых и подвижных форм ТМ в почвах г. Курска подчиняется приведенным в работе регрессионным моделям независимо от величин концентраций цинка и свинца, т.е. данные модели применимы как на загрязненных почвах, так и на почвах с фоновым содержанием металлов. Для кадмия и никеля при выборе модели расчета валовых концентраций металлов необходимо учитывать концентрацию подвижных форм в почве, так как при росте концентраций подвижных форм изменяется градиент валовых форм или происходит смена линейного роста валовых форм на экспоненциальное приближение. В тоже время нельзя считать эти модели универсальными, т.к. на соотношение форм металлов будет влиять большое количество факторов (гранулометрический состав почв, pH, Eh, количество и качество гумуса) и их сочетаний. Однако при учете физико-химических свойств почв полученные модели можно адаптировать и для почв других городов Центрального Черноземья.

Результаты мониторинга свидетельствуют о положительной динамике накопления валовых и подвижных форм ТМ в поверхностном слое почв г. Курска. Однако по отношению к никелю и кадмию темпы депонирования их почвой либо довольно низкие, либо депонирование не происходит вообще.

При оценке степени многокомпонентного загрязнения почв помимо превышения над фоном стоит учитывать еще и коэффициент токсичности элементов. Такой подход позволяет наиболее правильно классифицировать почвы по степени их загрязненности, так как во внимание принимается не только количественные параметры, но и качественные характеристики загрязняющего элемента. Применение среднего геометрического значения коэффициентов концентрации загрязняющих веществ исключает влияние чрезмерно высоких коэффициентов концентрации одного из учитываемых тяжелых металлов и, таким образом, значительно занижает общий уровень загрязнения. Поэтому целесообразность его использования довольно спорна. Результаты исследований свидетельствуют о том, что почвы САО г. Курска испытывают наибольшую техногенную нагрузку ввиду максимального сосредоточения действующих промышленных предприятий.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >