城市土壤环境质量评价方法
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发布时间：2022-04-28 12:24
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时间：2023-10-09 02:48
一、土壤环境质量的评价原则
1.综合性和主导性原则
土壤环境是由各自然要素组成的自然综合体，各自然要素制约着土地的自然生产力水平，进行土壤环境质量评价时，应着重考虑土壤的自然属性。然而，土壤环境质量不仅是自然的产物，还受到人们长期利用和改造的影响。所以，评价时不仅要分别对各要素进行预测，还要注重分析其综合效应。
2.定量分析和定性分析相结合
定量的资料和非定量的信息相结合，有利于土壤环境评价的客观性和精确性。为实现定量评价，一般应尽量选择可度量或可测定的特征值，并使用数学模型来评价。但由于参评因素之间的相互关系十分复杂，有时难以用数学逻辑关系来表达，还需要用定性分析予以约束。
二、评价单元划分
评价单元是具有相同特性的最小地域单元，同一评价单元在土壤基本性质、利用与改造方面具有一致性，而不同的评价单元之间既有差异性，又有可比性。常用的划分方法有两种，即正方形网格单元划分法和不规则多边形网格单元划分法。
正方形网格单元划分法是以地理坐标来控制，根据具体情况，确定网格大小，可由0.01km2至数km2。这种划分方法对大区域的评价是比较合理的。
不规则多边形网格单元划分法是依据地形、土地利用功能等方面的差异划分单元这种方法适用于小范围的评价。因为小范围评价时，由于地形、功能分区变化大，因素离散性大，若仍采用正方形网格单元划分法，就可能会把评价因子性状相对不均一的区段划分在同一单元内，而把均一性较好的区段人为割离开，这点与小范围评价的要求和目的相违背。因此，对小范围评价适宜采用不规则多边形网格单元划分法，这种方法往往规定评价单元以0.5km×0.5km为上限。
三、评价指标的选取
(一)评价指标选取原则
土壤环境质量评价按照其评价目的和服务对象不同，指标体系各有特色，正确选择评价指标是科学地揭示土壤环境质量好坏的前提。为了全面科学合理地反映研究区土壤环境质量现状，在选取指标时应遵循以下原则。
(1)评价指标应具有特定性
选择对土壤污染有明显影响，且在研究区内有明显差异，并能出现临界值的指标作为评价指标。
(2)评价指标应有稳定性
即选择那些持续影响土地用途的较稳定的因子，使土地评价成果资料在较长一段时间内具有应用价值。
(3)评价指标数据采集的可能性
应尽量选择基础资料较完整，可进行计量或估量的指标，便于定量分析。
(4)评价指标之间的相关性原则
土壤作为特殊的研究对象，影响其质量的各项评价指标之间多有联系，评价指标做到完全不相关是不可能的，但应尽量选择那些相对独立的指标。
(二)评价指标选取
1.重金属污染物
重金属污染物主要是汞、铬、铅、镉等生物毒性显著元素，它们在土壤中的残留率较高，残留时间长，难以降解或消除［61］。
2.无机污染物
有些常量元素或微量元素是农作物生长所必需的，但是由于人类工农业活动影响，土壤中这些元素含量累积超出了农作物所必需的，也会造成土壤的污染，进而影响农作物生长和产品的质量。这些无机有毒指标主要是:氟、硒、氯、砷、磷、氮等。
3.有机污染物
随着农药的使用，土壤中有机污染物含量增加，如有机磷、有机氯、硫化物、石油类污染物等，这些有机污染物会对人体造成危害。如有机磷农药虽然能够生物降解，但需要一定的时间，蔬菜瓜果中的残余成分有毒，对人畜的生命安全构成威胁，土壤动物群落结构种类和数量也由于农药浓度的提高而减少［62］。
四、评价标准
土壤环境质量评价时有两类评价标准:一类是单因子质量评价标准，即土壤评价中各评价因子的衡量标准;另一类是单元质量分级标准，用以表征各评价单元所处环境状况。
(一)常用土壤环境质量评价标准
土壤环境质量评价一般可根据评价目的不同，有下列不同的评价标准。
1)以土壤本底值作为评价标准:该标准需找到未污染的本底值，对于大多数研究区而言不易找到，而且由于自然变化和人类活动的影响，绝大多数研究区的元素含量都有变化。
2)以土壤清洁对照点含量做评价标准:该标准需寻找与研究区自然条件、土壤类型、利用方式均相同或相近的地区作为清洁对照点，要求严格，操作性较差。
3)根据土壤和作物中污染物累计的相关数量及函数，用粮食标准反推土壤评价标准。
4)以区域土壤背景值作为评价标准:一般可以将土壤环境背景值分为浅层背景值和深层背景值。
5)国家土壤环境质量标准。
6)生物指标。
7)污染起始值(均值加二倍标准差)。
综上所述，最容易获取和最常用的评价标准是区域土壤环境背景值和国标。国标(GB15618—1995)中各指标的分级标准见表1－5－1。
在国标中，根据土壤应用和保护的目的，划分为三类:Ⅰ类，主要适用于国家规定的自然保护区;Ⅱ类，主要适用于一般农田、蔬菜地、茶园、牧场等土壤;Ⅲ类，主要适用于林地土壤及污染物容量较大的高背景值土壤和矿产附近等地的农田土壤。Ⅰ类土壤环境质量执行一级标准;Ⅱ类土壤环境质量执行二级标准;Ⅲ类土壤环境质量执行*标准。
因各地区土壤环境背景值及污染状况不同，各地也制定了地方环境质量标准，但地方标准不能低于国标的要求。
表1－5－1 土壤环境质量标准值表(GB15618—1995)(单位:mg/kg)
续表
(二)土壤环境质量评价分级标准
目前，土壤环境质量评价等级主要有以下两种分级方式。
1.国标中土壤分级标准将土壤环境质量分为四级
小于国标一级标准为清洁，小于国标二级标准为警戒，小于国标*标准为轻度污染，其余为中度污染以上;按照综合指数的大小分为四级，见表1－5－2。
表1－5－2 土壤环境质量分级标准(四级标准)
2.五级
这是目前最常用的分级方式，其中最有权威的是中国绿色食品发展中心提出的［绿色食品产地环境质量评价纲要(试行)，1994］，其中，1级和2级适宜发展无公害食品生产。按照指数大小进行分级，见表1－5－3。
表1－5－3 土壤环境质量分级标准(五级标准)
五、土壤环境质量评价数学模型
20世纪80年代以前，我国的土壤环境评价模型主要采用定性模型，比如专家打分模型。由于定性模型随意性较大，因而进入80年代后，数值法土壤环境评价模型在各地逐渐开展起来，并已取得可喜的进展。数值法土壤环境评价模型种类很多，它们之间的主要区别是参评因素的选择及权重的确定不一样。就评价模型而言，初期多采用指数或分数的加权累加模型，后来则趋于采用多种模型的综合评价［63，64］。
常用的土壤环境质量评价模型主要有以下几类。
1.积分值模型
不需复杂计算，简单易行，分级依据明确。但该模型较粗糙，既不能对监测项目数不同的监测点之间的污染程度进行比较，也不能对监测项目数相同、超标项目也相同的属于同一级别的监测点之间的污染程度进行比较。
2.综合指数模型
具有等价性，便于对比，计算比较简单。既能明确指出各监测点的污染级别，又能对各监测点的污染程度进行排序，各点所属污染级别与综合指数取值范围有关，又与综合指数的计算方法有关，受人为因素影响颇大，但在同一区域内对比分析时，具有相对性，则影响稍小。
3.模糊综合评价模型
此模型可以对带有精确值、区间值和语言值的土地资源评价因素统一进行数值处理，然后进行土壤环境质量评价［65］，但由于这种模型还有待于进一步改进和完善。
4.灰色聚类模型
灰色聚类评价模型是土壤环境质量评价研究的一种简单易行的模型，避免了建立数学模式和计算综合指数等中间环节。该模型和模糊聚类相似，只是白化函数构造不同，并因构造方式不同可分为等斜率模型和宽域模型［66，67］。
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时间：2023-10-09 02:48
一、土壤环境质量的评价原则
1.综合性和主导性原则
土壤环境是由各自然要素组成的自然综合体，各自然要素制约着土地的自然生产力水平，进行土壤环境质量评价时，应着重考虑土壤的自然属性。然而，土壤环境质量不仅是自然的产物，还受到人们长期利用和改造的影响。所以，评价时不仅要分别对各要素进行预测，还要注重分析其综合效应。
2.定量分析和定性分析相结合
定量的资料和非定量的信息相结合，有利于土壤环境评价的客观性和精确性。为实现定量评价，一般应尽量选择可度量或可测定的特征值，并使用数学模型来评价。但由于参评因素之间的相互关系十分复杂，有时难以用数学逻辑关系来表达，还需要用定性分析予以约束。
二、评价单元划分
评价单元是具有相同特性的最小地域单元，同一评价单元在土壤基本性质、利用与改造方面具有一致性，而不同的评价单元之间既有差异性，又有可比性。常用的划分方法有两种，即正方形网格单元划分法和不规则多边形网格单元划分法。
正方形网格单元划分法是以地理坐标来控制，根据具体情况，确定网格大小，可由0.01km2至数km2。这种划分方法对大区域的评价是比较合理的。
不规则多边形网格单元划分法是依据地形、土地利用功能等方面的差异划分单元这种方法适用于小范围的评价。因为小范围评价时，由于地形、功能分区变化大，因素离散性大，若仍采用正方形网格单元划分法，就可能会把评价因子性状相对不均一的区段划分在同一单元内，而把均一性较好的区段人为割离开，这点与小范围评价的要求和目的相违背。因此，对小范围评价适宜采用不规则多边形网格单元划分法，这种方法往往规定评价单元以0.5km×0.5km为上限。
三、评价指标的选取
(一)评价指标选取原则
土壤环境质量评价按照其评价目的和服务对象不同，指标体系各有特色，正确选择评价指标是科学地揭示土壤环境质量好坏的前提。为了全面科学合理地反映研究区土壤环境质量现状，在选取指标时应遵循以下原则。
(1)评价指标应具有特定性
选择对土壤污染有明显影响，且在研究区内有明显差异，并能出现临界值的指标作为评价指标。
(2)评价指标应有稳定性
即选择那些持续影响土地用途的较稳定的因子，使土地评价成果资料在较长一段时间内具有应用价值。
(3)评价指标数据采集的可能性
应尽量选择基础资料较完整，可进行计量或估量的指标，便于定量分析。
(4)评价指标之间的相关性原则
土壤作为特殊的研究对象，影响其质量的各项评价指标之间多有联系，评价指标做到完全不相关是不可能的，但应尽量选择那些相对独立的指标。
(二)评价指标选取
1.重金属污染物
重金属污染物主要是汞、铬、铅、镉等生物毒性显著元素，它们在土壤中的残留率较高，残留时间长，难以降解或消除［61］。
2.无机污染物
有些常量元素或微量元素是农作物生长所必需的，但是由于人类工农业活动影响，土壤中这些元素含量累积超出了农作物所必需的，也会造成土壤的污染，进而影响农作物生长和产品的质量。这些无机有毒指标主要是:氟、硒、氯、砷、磷、氮等。
3.有机污染物
随着农药的使用，土壤中有机污染物含量增加，如有机磷、有机氯、硫化物、石油类污染物等，这些有机污染物会对人体造成危害。如有机磷农药虽然能够生物降解，但需要一定的时间，蔬菜瓜果中的残余成分有毒，对人畜的生命安全构成威胁，土壤动物群落结构种类和数量也由于农药浓度的提高而减少［62］。
四、评价标准
土壤环境质量评价时有两类评价标准:一类是单因子质量评价标准，即土壤评价中各评价因子的衡量标准;另一类是单元质量分级标准，用以表征各评价单元所处环境状况。
(一)常用土壤环境质量评价标准
土壤环境质量评价一般可根据评价目的不同，有下列不同的评价标准。
1)以土壤本底值作为评价标准:该标准需找到未污染的本底值，对于大多数研究区而言不易找到，而且由于自然变化和人类活动的影响，绝大多数研究区的元素含量都有变化。
2)以土壤清洁对照点含量做评价标准:该标准需寻找与研究区自然条件、土壤类型、利用方式均相同或相近的地区作为清洁对照点，要求严格，操作性较差。
3)根据土壤和作物中污染物累计的相关数量及函数，用粮食标准反推土壤评价标准。
4)以区域土壤背景值作为评价标准:一般可以将土壤环境背景值分为浅层背景值和深层背景值。
5)国家土壤环境质量标准。
6)生物指标。
7)污染起始值(均值加二倍标准差)。
综上所述，最容易获取和最常用的评价标准是区域土壤环境背景值和国标。国标(GB15618—1995)中各指标的分级标准见表1－5－1。
在国标中，根据土壤应用和保护的目的，划分为三类:Ⅰ类，主要适用于国家规定的自然保护区;Ⅱ类，主要适用于一般农田、蔬菜地、茶园、牧场等土壤;Ⅲ类，主要适用于林地土壤及污染物容量较大的高背景值土壤和矿产附近等地的农田土壤。Ⅰ类土壤环境质量执行一级标准;Ⅱ类土壤环境质量执行二级标准;Ⅲ类土壤环境质量执行*标准。
因各地区土壤环境背景值及污染状况不同，各地也制定了地方环境质量标准，但地方标准不能低于国标的要求。
表1－5－1 土壤环境质量标准值表(GB15618—1995)(单位:mg/kg)
续表
(二)土壤环境质量评价分级标准
目前，土壤环境质量评价等级主要有以下两种分级方式。
1.国标中土壤分级标准将土壤环境质量分为四级
小于国标一级标准为清洁，小于国标二级标准为警戒，小于国标*标准为轻度污染，其余为中度污染以上;按照综合指数的大小分为四级，见表1－5－2。
表1－5－2 土壤环境质量分级标准(四级标准)
2.五级
这是目前最常用的分级方式，其中最有权威的是中国绿色食品发展中心提出的［绿色食品产地环境质量评价纲要(试行)，1994］，其中，1级和2级适宜发展无公害食品生产。按照指数大小进行分级，见表1－5－3。
表1－5－3 土壤环境质量分级标准(五级标准)
五、土壤环境质量评价数学模型
20世纪80年代以前，我国的土壤环境评价模型主要采用定性模型，比如专家打分模型。由于定性模型随意性较大，因而进入80年代后，数值法土壤环境评价模型在各地逐渐开展起来，并已取得可喜的进展。数值法土壤环境评价模型种类很多，它们之间的主要区别是参评因素的选择及权重的确定不一样。就评价模型而言，初期多采用指数或分数的加权累加模型，后来则趋于采用多种模型的综合评价［63，64］。
常用的土壤环境质量评价模型主要有以下几类。
1.积分值模型
不需复杂计算，简单易行，分级依据明确。但该模型较粗糙，既不能对监测项目数不同的监测点之间的污染程度进行比较，也不能对监测项目数相同、超标项目也相同的属于同一级别的监测点之间的污染程度进行比较。
2.综合指数模型
具有等价性，便于对比，计算比较简单。既能明确指出各监测点的污染级别，又能对各监测点的污染程度进行排序，各点所属污染级别与综合指数取值范围有关，又与综合指数的计算方法有关，受人为因素影响颇大，但在同一区域内对比分析时，具有相对性，则影响稍小。
3.模糊综合评价模型
此模型可以对带有精确值、区间值和语言值的土地资源评价因素统一进行数值处理，然后进行土壤环境质量评价［65］，但由于这种模型还有待于进一步改进和完善。
4.灰色聚类模型
灰色聚类评价模型是土壤环境质量评价研究的一种简单易行的模型，避免了建立数学模式和计算综合指数等中间环节。该模型和模糊聚类相似，只是白化函数构造不同，并因构造方式不同可分为等斜率模型和宽域模型［66，67］。
