污染控制与植物修复:垂直植物多样性在矿区重金属治理中的互补作用

《Journal of Environmental Sciences》:Containment and phytoremediation: Complementary roles of vertical plant diversity for heavy metals mitigation in mining areas

【字体: 时间:2026年02月17日 来源:Journal of Environmental Sciences 6.3

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  云南矿区土壤重金属污染研究表明,锰矿贡献最大(71.8%),垂直植被多样性显著降低污染(C_deg降低3.5倍,PERI显著下降)。草本植物有效处理多种重金属,树木阻挡扩散。

  
饶江波|艾哈迈德·齐山|张文福|赵建丽|刘金阳|杨杰
中国科学院西双版纳热带植物园植物多样性与特色作物国家重点实验室,中国云南勐拉666303

摘要

尽管数十年来采矿活动导致了严重的污染,但垂直植物多样性在减轻重金属风险方面的综合作用仍尚未得到充分研究。来自采矿的重金属对环境构成了重大威胁,而在中国西南地区的矿山中,这些金属的来源及其通过植被的缓解机制仍不甚清楚。本研究调查了中国西南边境铅锌矿、锰矿和石灰石矿周边土壤中重金属的来源和环境风险,以及垂直植被在控制重金属方面的作用。锰矿开采(24.2%)、铅锌矿开采(22.9%)、农业活动加上石油燃烧(17.4%)和石灰石矿开采(11.4%)是主要的重金属来源,占总浓度的96%。污染程度(C-deg)、污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(PERI)显示,受影响地区的土壤污染程度较高,生态风险也较大,同时土壤质量显著下降。我们的研究结果表明,自然植被能够显著降低污染程度和生态风险(p < 0.05)。不同垂直层中的植物多样性在减轻土壤重金属污染方面起到了互补作用:更多样化的树种可以有效阻挡重金属的扩散,而更多样化的草本植物则能有效修复多种重金属污染。与相邻的裸露土壤相比,植被覆盖的土壤污染程度降低了约3.5倍(p < 0.05),潜在生态风险也显著降低。这些结果强调了本地植被作为减轻采矿活动带来的土壤重金属环境风险的重要策略,以及保护不同层次植物多样性的必要性。

引言

矿物是不可再生的重要资源,对工业化和经济发展至关重要。然而,其不可持续和无序的开采导致了严重的环境问题,包括土壤质量下降、生物多样性丧失以及对人类健康的重大威胁(Sun et al., 2021; Wu et al., 2024b)。采矿和矿物加工是人类活动中对生态系统破坏最严重的行为之一(Moreno-Mateos et al., 2017; Xiang et al., 2021)。与采矿相关的最严重问题之一是重金属在环境中的释放和积累。重金属是天然存在的金属元素,具有高毒性、持久性和不可降解性,对生态系统和人类健康构成重大威胁(Ali et al., 2019)。由于采矿活动,这些金属的浓度升高显著改变了生态系统的结构和功能。例如,Liu et al.(2022)报告称,采矿周边地区的土壤中镉(Cd)浓度有30%超过了中国土壤环境质量标准允许的限值。采矿加速了重金属向相邻生态系统的扩散,加剧了环境风险。全球有超过1000万处地点受到污染,其中重金属占污染总量的50%以上(Khalid et al., 2017)。这些污染物每年导致超过900万人死亡,并造成约4.6万亿美元的经济损失(Fuller et al., 2022)。鉴于其广泛的环境和社会影响,识别污染源并制定有效的缓解策略是污染生态学中的关键挑战。特别是,了解植被在控制重金属扩散中的作用对于设计可持续解决方案以减轻采矿相关污染和恢复生态平衡至关重要。垂直植物多样性的概念指的是在一个群落中,分布在树木、灌木和草本植物等不同层次上的植物的多样性和功能互补性(Coverdale and Davies, 2023)。垂直多样性反映了植被的分层生态组织及其在生态系统功能中的综合作用,这与仅考虑物种总数或结构组成的传统生物多样性不同(Wang and Brose, 2018)。树冠层主要负责拦截和容纳大气中的重金属颗粒。这些层次共同构成了一个综合的垂直系统,有助于减轻重金属的迁移和生态风险(Kazemi and Jozay, 2024)。
污染源的识别和管理对于受污染环境的管理至关重要(Jia et al., 2020; Wu et al., 2024b)。基于污染源和受体中污染物的化学和物理特性,使用绝对主成分得分-多元线性回归(APCS-MLR)和正定矩阵分解(PMF)方法来识别和量化污染源的贡献是最常用的方法(Haji Gholizadeh et al., 2016)。这类分析有助于确定特定区域内重金属污染的主要来源(Liu et al., 2025a; Yan et al., 2024)。鉴于采矿区域复杂的人类活动导致土壤重金属来源的多样性和复杂性,许多研究证实APCS-MLR方法在分析这些地区的土壤重金属污染源方面更为可靠(Gong et al., 2024; Huang et al., 2018; Liu et al., 2024b)。定量评估采矿影响区域的污染程度及其相关风险是土壤重金属管理的基本方面(Li et al., 2022)。通常使用污染因子和富集因子来评估污染程度和每种金属的人为污染程度(Gupta et al., 2021; Sinex and Helz, 1981; Yasar Korkanc et al., 2024)。污染程度(C_deg)、污染负荷指数(PLI)和潜在生态风险指数(PERI)是最常用的综合污染指数,用于评估和模拟土壤金属的生态风险。C_deg提供了重金属污染的一般程度(Hakanson, 1980),PLI整合了多种有毒元素的污染水平以验证污染的存在和规模(Zerizghi et al., 2022),PERI涵盖了生态、毒理学和环境化学等多个方面的影响(Zhao et al., 2024)。这些指数提供了污染程度和相关生态风险的精确估计,从而有助于环境管理策略的精准实施。
有多种生物、物理和化学技术可用于修复采矿区的重金属污染(Liu et al., 2024a; Yin et al., 2022)。然而,由于重金属在土壤中的持久性和低降解性(Bolan et al., 2014; Xu et al., 2021),所有这些修复方法都存在效率低、引起二次污染和成本高昂等缺点(Shen et al., 2022; Shi et al., 2022)。因此,采取环境管理措施预防未来污染比事后修复更为经济和实际(Hou et al., 2020; Hu et al., 2016)。物理挡墙是最常用的屏障,但它对容易被雨水侵蚀带走的重金属颗粒的拦截效果较差(Li et al., 2024a)。现有研究表明,建立植被缓冲带可以有效减少污染物扩散(Ding et al., 2017; Feng et al., 2021)。Zeng et al.(2023)发现,森林由于具有较高的落叶回归能力和树冠拦截作用,可以吸收更多的大气沉降重金属。植被多样化的根系有助于减少土壤侵蚀,从而限制重金属的广泛迁移(Vannoppen et al., 2017)。它们还可以促进化学化合物的提取或释放,改变根际微生物群落,推动土壤团聚,从而固定重金属(Wu et al., 2024a)。植物修复是一种高效的方法,其对环境的不利影响可以忽略不计(Shen et al., 2022; Shi et al., 2022)。本地植物在重金属污染区域表现出较高的适应性和修复能力(Ahmad et al., 2021)。但目前尚不清楚本地植物群落在缓冲带中作为有效植被屏障的作用机制。
因此,本研究结合了植被与重金属关联的观察分析以及物种水平上的植物修复参数(生物富集因子、迁移因子和生物累积系数)的定量测量,以确定主要本地植物在减轻重金属污染中的相对作用。虽然社区层面的分析是关联性的,但特定物种的数据直接证明了植物稳定化和植物提取机制的存在。我们研究了铅锌矿、锰矿和石灰石矿周边土壤中重金属的来源和环境风险,特别关注植被动态如何缓解污染扩散。为了确保区域生态安全,深入研究本地植物作为减轻重金属污染物释放的生态策略至关重要。具体而言,本研究探讨了以下问题:1)在采矿场地附近检测到的重金属在多大程度上可归因于采矿活动?2)本地植被能否减轻重金属污染和风险?3)具有更高多样性的植物群落是否更有效地对抗土壤重金属污染?本研究提供了指导受污染生态系统生态恢复和环境管理的证据。

研究区域

本研究在中国云南省西南部进行,该地区是高黎贡山脉南端的关键部分(图1)。该区域位于腾冲-盈江有色金属矿带内,这一地区以其有利于成矿的地质条件和丰富的矿产资源而闻名。在三个具有代表性的采矿区进行了实地研究,以识别不同采矿区之间的普遍模式。

采矿活动对土壤金属浓度的影响

不同类型采矿区土壤中金属的浓度总结在附录A 表S4中。根据采矿污染生态系统中重金属的平均浓度,排序为:Fe > Mn > Ti > Zn > Pb > V > Ni > Cr > Cu > Co > Cd > Tl > Hg。铅锌矿区的土壤中铬和铅的平均浓度高于其他采矿污染生态系统。汞的浓度显著更高,超出了区域标准

采矿区土壤重金属污染的来源和模式

本研究证实,采矿活动是土壤重金属污染的主要来源,占总污染量的96%,具体来源解释见补充材料附录A 文本S2。在这四个确定的来源中,锰矿开采是主要贡献者,占土壤锰浓度的71.8%,同时镉(Cd)、钴(Co)、镍(Ni)和铜(Cu)也做出了显著贡献。这些发现与

结论

本研究得出结论,包括铅(Pb)、锌(Zn)、锰(Mn)和镉(Cd)在内的多种金属浓度超过了背景水平和国际安全阈值,带来了显著的生态风险。APCS-MLR模型确定采矿相关活动(即铅锌矿、锰矿、石灰石开采和石油燃烧)是重金属污染的主要来源,占重金属污染总量的96%。现场观察与定量植物修复相结合

作者贡献声明

饶江波:撰写——初稿、软件、方法论、调查、数据分析、数据管理。艾哈迈德·齐山:撰写——审稿与编辑、软件、调查、数据分析、数据管理。张文福:撰写——审稿与编辑、资源获取、方法论、调查、数据管理。赵建丽:监督、方法论、调查、数据管理。刘金阳:调查。杨杰:撰写——审稿与编辑、监督、项目管理、方法论、资金支持

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了中国国家重点研发计划(编号2022YFF1302401)、云南省振兴人才支持计划云岭学者计划、国家自然科学基金中美生物多样性维度项目(编号DEB: 32061123003)、西部之光区域发展基金以及中国科学院西双版纳热带植物园“十四五”规划(编号XTBG-1450101和XTBG-1450102)的支持。作者感谢昆明植物园的王志友
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