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摘 要：对北京市密云水库上游某流域周边土壤重金属（As、Hg、Zn、Cu、Cd、Pb、Ni、Cr）的空间分布、来源及污染现状进行评价。地累积指数法、单因子指数与内梅罗综合污染指数法、多元统计分析（相关性分析、主成分分析）表明，Cu、Pb、Zn、Cd和As五种元素主要来源于矿山开采、选矿以及运输等过程;Cr和Ni污染主要来源于旧金属垃圾及铁矿开采伴生元素;Hg元素污染主要来自于金矿的采选过程。Cr元素在该流域内污染比例较大，Hg与Cd两种元素变异程度较大，污染较为严重的区域主要集中在金矿和尾矿库附近。Pb和As两种元素污染程度处于相对安全水平。
关键词：土壤;重金属;空间分布;多元统计分析;污染评价
中图分类号：X825 文献标识码：A 文章编号：1007-1903（2019）02-0067-06
Abstract： The spatial distribution， source and pollution status of heavy metals （As， Hg， Zn， Cu， Cd， Pb， Ni， Cr） around a River Basin in the upper reaches of the Miyun Reservoir in Beijing are evaluated. Single factor index， Nemero comprehensive pollution index method and multivariate statistical analysis （correlation analysis， principal component analysis） show that Cu， Pb， Zn， Cd and As are mainly derived from mining， beneficiation， transportation and other processes; Cr and Ni pollution mainly from old metal garbage and iron mining process; Hg element pollution mainly from the gold mining process. The content of Cr in the basin is relatively high， and the two elements of Hg and Cd are highly variable. The areas with serious pollution are mainly concentrated in the vicinity of gold deposits and tailings ponds. The degree of contamination of both Pb and As is relatively low.
Keywords： Soil;Heavy metal elements;Spatial distribution;Multivariate statistical analysis;Pollution assessment
0 引言
土壤是金屬矿山选矿过程中最直接的收纳体，金属矿山选冶过程会造成矿区及附近的土壤中重金属累积（庹先国等，2007）。在选矿的过程中所产生的废弃尾砂及其氧化产生的大量酸性矿山排水通常会加剧矿区及周边地区土壤中重金属的积累（黄康俊等，2008）。积累在土壤中的重金属很容易通过食物链或地下水迁移进入植物或人体，进而影响人类的健康（陈同斌等，2004;钟晓兰等，2009;翟丽梅等，2008）。
近年来，由于矿冶活动造成的土壤重金属污染事件屡见不鲜，国内外学者针对不同矿区的土壤重金属污染进行了大量的研究（陈岩等，2012;高彦鑫等，2012）。密云水库上游金矿与铁矿资源丰富，矿石采选与冶炼所产生的废弃尾砂对土壤及水体造成了严重的危害。研究流域内存在较多的金矿与铁矿尾矿库，其水质状况直接关系到密云水库水质质量，因此对该地区土壤重金属现状、来源等污染特征及风险评价显得尤为重要。
本研究针对密云上游某流域矿区重金属污染问题，从环境地球化学角度出发按照河流流域的空间分布特征进行分区采样， 运用地累积指数法、单因子指数与内梅罗综合污染指数法、多元统计分析等方法，分析流域土壤重金属的空间分布格局及污染情况，全面了解该地区土壤环境质量。旨在为探索该流域重金属来源和迁移转化规律提供科学依据，为该流域环境实施治理、优化等措施提供坚实的理论支撑。
1 材料与方法
1.1 区域概况
河流位于北京市怀柔区内，主流全长43km，流域面积242km2 。属于暖温带半湿润气候，全年光照时间数约2800h，年平均气温为9℃～13℃，年平均降水在600～700mm的范围内，且降水时间主要集中在6—8月。流域内分布较多的采矿点，包括铁矿与金矿等以及诸多矿山尾矿库均分布在该流域内。
1.2 样品的采集与分析测试
土壤样品采集时间为2018年8月份，采集土壤样品深度为0～20cm，共采集土壤样本72个 。采样点的选择主要考虑土壤类型、土地利用类型和地理地貌，且地形相对平坦、稳定、植被良好的地块且采样点远离公路、村庄等污染源（ 300m以上），避免在水土流失严重或表土被破坏处，沿河流及矿山周边布置采样点（图1）。采样时，按照对角线法（李祖驹，2015）每个采样点采集3次，将采集的3件样品均匀混合，以中心点的样品为定点位置，所有的样品保存在塑料袋中，依次编号，样品带回实验室后先进行风干，再经过粗磨过20目尼龙筛后保存在塑料封口袋中待测。 分析内容为土壤重金属总量的测定，其中重金属铅（Pb）、铜（Cu）、镉（Cd）、锌（Zn）、镍（Ni）总量用电感耦合等离子发射光谱法（ICP-OES）测定（孙友宝等，2013）。土壤样品中的Cr、Hg和As元素，采用原子荧光光谱仪分析。
1.3 重金属污染的评价方法与数据处理
重金属污染评价采用两种评价方法，即地累积指数法、单因子指数与内梅罗综合污染指数法。研究数据采用SPSS24.0进行相关性分析，主成分分析采用ArcGis10.2软件进行空间分析，运用反距离插值法制作重金属的空间分布图;采用Origin9.0绘图，其他数据分析均采用Excel 2010进行分析。
2 结果与讨论
2.1 土壤重金属基本参数统计分析
从表1可以看出，样本中各种金属元素的平均值均高于该地区土壤金属含量的背景值，表明该地区矿产资源冶炼活动导致重金属富集程度较高。除Hg和Cd元素外，其他元素的变异系数均在1以下，变异程度较小，说明实测数据离散个数较小，分布较为平均。Hg与Cd元素变异程度较大，空间分布不均匀，说明部分样点重金属富集严重，可能存在点源输入。与对密云水库上游金矿区研究相比（黄兴星等，2012），本研究重金属含量明显偏低;从土壤重金属基本参数统计描述中可以看出，流域内8种重金属元素的平均值均高于北京市土壤背景值，Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、As、Hg和Cd元素分别是北京市土壤背景值的4.38、1.87、1.59、1.19、1.76、1.03、1.27、2.55倍，这表明该流域8种重金属元素存在不同程度的积累，其中Cr与Cd重金属元素的积累明显。
2.2 地累积指数
据72份土壤样本中重金属含量分析结果计算得到其地累积指数（Igeo）。通过统计分析，其结果如表2所示。土壤中8种重金属的平均值均小于1，其中Ni、Pb、As和Hg元素平均值均小于0，处于无污染程度，其余各元素处于轻度污染程度。从土壤样本污染比例分析中可以得知，Cr元素污染比例最大，其污染比例达到90.4%，50.7%的土壤样本处于轻度—中度污染的程度，24.7%的土壤样本处于中等污染，15%的土壤样本处于中等—强污染程度，说明流域内Cr元素重金属污染较为严重，存在面源污染。从各元素的统计分析中可知，Hg和Cd元素的标准差值较大，表明这两种元素的地累积指数（Igeo）的离散程度较大，即两种元素的变异程度较高。
2.3 单因子指数与内梅罗综合污染指数
研究区分布着大量的农田等，因此 Si参照国家土壤环境质量二级标准（GB 15618-1995）取值，图2为单因子指数和内梅罗综合污染指数评价结果。
从图2中可以看出所有土壤样品中，As和Pb两种重金属元素的单因子指数值均小于1，说明As和Pb含量在评价标准之内，该区域土壤环境中这些元素没有受到人为污染。所有土壤样品中，Cu与Zn元素仅有一到两个样本点单因子指数值大于1，表明大部分土壤均处在二级评价标准以内。Cd元素样本单因子指数值大于1样本点分布较为分散，表明该流域大部分地区Cd元素均受到人为污染;Cr与Ni两种元素单因子指数值大于1的样本点离散度较高，主要集中在村落附近;Hg元素单因子指数值大于1的样本点与金矿区位置较为相似。从内梅罗综合污染指数可以看出，接近53%的样本处于清洁程度，接近5.5%的样本处于中度污染，41.5%的样本处于警戒与轻微污染的程度;此外，污染程度较高的样本点主要集中在矿区与尾矿库附近。
综合地累积指数与单因子指数分析可以看出Cr重金属元素在该区域污染较为严重，且污染严重的地区主要集中在矿区附近。
2.4 土壤重金属空间分布
图3所示为区域土壤重金属分布情况，其中Cu、Pb、Zn、As和Cd元素的分布情况极为相似，主要集中在该流域的西南部;Cr与Ni两种元素的分布较为相似，主要集中在支流附近，且周围居民较多，因此两种重金属元素可能由于废旧金属垃圾随意丢弃产生的;Hg元素与其他几种元素分布位置不同，集中在金矿点附近。
2.5 土壤重金属含量相关性分析
相关性分析可以显示不同土壤重金属之间的物源性和地球化学性质并推测其可能的来源，目前广泛应用于环境评价领域，分析重金属来源（Li Fei et al，2013;Yuan Hezhong et al，2014）。表3为研究区域内土壤重金属之间的相关情况。研究结果表明，Cr与Ni元素具有显著的正相关性（P<0.01），且两种重金属的相关系数达到0.9以上，说明Cr与Ni两种元素可能来自相同的污染源;Cu、 Pb、Zn、As和Cd元素彼此间的相关系数均在0.7以上（P<0.01），说明该5种元素具有显著的正相关性，可能来自相同的污染源;此外，相关研究表明自然界中不存在单独的Cd矿藏，Cd重金属元素是采矿与选矿过程相伴生的元素。Hg元素与其他元素的相关系数均在0.1以下，表明Hg元素与其他元素的污染来源不同，主要来自于金矿的采集工艺。
2.6 土壤重金属含量主成分分析
流域内土壤中8 种重金属运用最大方差旋转法进行主成分分析（图4），土壤中这 8 种重金属元素被提取出3个主成分，且3个主成分累积贡献率达到了 95.609%，特征值小于0則不予展示，表4反映全部数据的大部分信息。第一主成分（PC1）反映了Cu、Pb、Zn、Cd和As的组成信息，贡献率是57.644%;第二主成分（PC2）反映Cr和Ni的组成信息，贡献率为24.439%;第三主成分（PC3）反映Hg的组成信息，贡献率是12.526%。
2.7 重金属来源识别
综合对研究区内重金属元素相关分析，将研究区内土壤重金属含量与北京市重金属背景值对比，结合分析结果可将重金属划分为3个来源。 第一主成分中Cu、Pb、Zn、Cd和As具有较高的正载荷，在相关性分析中5种重金属元素表现出显著的正相关性，彼此相关系数均在0.7以上。从该流域重金属元素空间分布来看，Cu、Pb、Zn、Cd和As元素分布较为相似，西南部含量较高。采矿活动和运输过程产生的废气废物均会导致矿区周围的土壤中出现Cu、As和Cd元素的积累（李卫平等，2017），此外，Cd元素的富集和污染不仅来自于运输过程，其主要受铁矿开采的过程的影响（贾莲等，2018），Zn元素主要来源于汽车轮胎磨损过程，Pb元素主要来源于原油及含铅汽油的燃烧。流域内分布较多的金矿和铁矿，推测5种元素可能来源于矿山开采、选矿、以及运输过程。
第二主成分表现在Cr和Ni具有较高的正载荷，从相关性分析中可以看出，二者具有显著的相关性，相关性系数为0.92（P<0.01）。Cr与Ni元素的含量平均值，明显高于各自的土壤背景值，表明人为因素影响较明显。Cr与Ni两种元素的空间分布格局较为相似，均在河道下游村落聚集地含量较高，研究表明，废旧金属垃圾等均会造成Cr与Ni污染，此外该地区铁矿开采过程可能伴生Cr与Ni两种重金属元素，因此Cr、Ni元素的污染很可能来源于含重金属垃圾处理不当或铁矿开采过程。
第三主成分中Hg元素表现较高的正载荷，Hg元素与其他元素间的相关性系数均在0.1以下，说明Hg元素与其他元素来源具有较大的区别，从Hg元素的空间分布来看，Hg含量较高的地区主要集中在支流附近的金矿附近，黄兴星等人也指出在密云水库上游地区金矿的采选过程中曾采用混汞及氰化物法，所以推断Hg元素污染主要来自于金矿的采选过程。
3 结论
（1）土壤重金属参数统计分析、单因子指数和内梅罗综合指数法指出，Cr元素在该流域内污染比例较大，积累较显著;Hg与Cd两种元素变异程度较大，污染较为严重的区域主要集中在金矿和尾矿库附近。Pb和As两种元素污染程度处于相对安全水平。
（2）从相关性分析和主成分分析可以得出Cu、Pb、Zn、Cd和As元素主要来源于矿山开采、选矿以及运输等过程;Cr和Ni污染主要来源于旧金属垃圾等;Hg元素污染主要来自于金矿的采选过程。
（3）综合上述多种分析结果可知，矿山开采及运输等使得该地区土壤重金属严重富集，若不采取措施，土壤重金属可能向水体中迁移，进而造成河流重金属含量上升，对密云水库水质质量造成威胁，所以应加强对相关矿区土壤质量监测及重金属修复治理，避免对下游密云水库水体造成污染。
参考文献
陈同斌，郑袁明，陈煌，等，2004. 北京市土壤重金属含量背景值的系统研究[J]. 环境科学，（1）： 117-122.
陈岩，季宏兵，朱先芳，等，2012. 北京市得田沟金矿和崎峰茶金矿周边土壤重金属形态分析和潜在风险评价[J]. 农业环境科学学报，（11）： 2142-2151.
高彦鑫，冯金国，唐磊，等，2012. 密云水库上游金属矿区土壤中重金属形态分布及风险评价[J]. 环境科学，（5）： 1707-1717.
黄康俊，谢淑云，鲍征宇，等，2008. 大冶铜绿山铜铁矿床尾矿砂中重金属与微量元素环境地球化学特征研究[J]. 地球化学，（3）： 213-222.
黄兴星，朱先芳，唐磊，等，2012. 北京市密云水库上游金铁矿区土壤重金属污染特征及对比研究[J]. 环境科学学报，（6）： 1520-1528.
贾莲，刘盼盼，吕琳琳，等，2018. 鞍山某铁矿区土壤重金属污染评价[J]. 矿产保护与利用，（4）： 118-123.
李祖驹，2015. 喀斯特地区土壤空间异质性及采样方法研究[D]. 贵州大学.
李卫平，王非，杨文焕，等，2017. 包头市南海湿地土壤重金属污染评价及来源解析[J].生态环境学报，26（11）： 1977-1984.
孙友宝，李剑，马晓玲，等，2013. 电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-OES）测定锌精矿中的多种金属元素[J]. 中国无机分析化学，（1）： 5-6.
庹先国，徐争启，滕彦国，等，2007. 攀枝花钒钛磁铁矿区土壤重金属地球化学特征及污染评价[J]. 礦物岩石地球化学通报，（2）： 127-131.
翟丽梅，陈同斌，廖晓勇，等，2008. 广西环江铅锌矿尾砂坝坍塌对农田土壤的污染及其特征[J]. 环境科学学报，（6）： 1206-1211.
钟晓兰，周生路，黄明丽，等，2009. 土壤重金属的形态分布特征及其影响因素[J]. 生态环境学报，（4）： 1266-1273.
关键词：土壤;重金属;空间分布;多元统计分析;污染评价
中图分类号：X825 文献标识码：A 文章编号：1007-1903（2019）02-0067-06
Abstract： The spatial distribution， source and pollution status of heavy metals （As， Hg， Zn， Cu， Cd， Pb， Ni， Cr） around a River Basin in the upper reaches of the Miyun Reservoir in Beijing are evaluated. Single factor index， Nemero comprehensive pollution index method and multivariate statistical analysis （correlation analysis， principal component analysis） show that Cu， Pb， Zn， Cd and As are mainly derived from mining， beneficiation， transportation and other processes; Cr and Ni pollution mainly from old metal garbage and iron mining process; Hg element pollution mainly from the gold mining process. The content of Cr in the basin is relatively high， and the two elements of Hg and Cd are highly variable. The areas with serious pollution are mainly concentrated in the vicinity of gold deposits and tailings ponds. The degree of contamination of both Pb and As is relatively low.
Keywords： Soil;Heavy metal elements;Spatial distribution;Multivariate statistical analysis;Pollution assessment
0 引言
土壤是金屬矿山选矿过程中最直接的收纳体，金属矿山选冶过程会造成矿区及附近的土壤中重金属累积（庹先国等，2007）。在选矿的过程中所产生的废弃尾砂及其氧化产生的大量酸性矿山排水通常会加剧矿区及周边地区土壤中重金属的积累（黄康俊等，2008）。积累在土壤中的重金属很容易通过食物链或地下水迁移进入植物或人体，进而影响人类的健康（陈同斌等，2004;钟晓兰等，2009;翟丽梅等，2008）。
近年来，由于矿冶活动造成的土壤重金属污染事件屡见不鲜，国内外学者针对不同矿区的土壤重金属污染进行了大量的研究（陈岩等，2012;高彦鑫等，2012）。密云水库上游金矿与铁矿资源丰富，矿石采选与冶炼所产生的废弃尾砂对土壤及水体造成了严重的危害。研究流域内存在较多的金矿与铁矿尾矿库，其水质状况直接关系到密云水库水质质量，因此对该地区土壤重金属现状、来源等污染特征及风险评价显得尤为重要。
本研究针对密云上游某流域矿区重金属污染问题，从环境地球化学角度出发按照河流流域的空间分布特征进行分区采样， 运用地累积指数法、单因子指数与内梅罗综合污染指数法、多元统计分析等方法，分析流域土壤重金属的空间分布格局及污染情况，全面了解该地区土壤环境质量。旨在为探索该流域重金属来源和迁移转化规律提供科学依据，为该流域环境实施治理、优化等措施提供坚实的理论支撑。
1 材料与方法
1.1 区域概况
河流位于北京市怀柔区内，主流全长43km，流域面积242km2 。属于暖温带半湿润气候，全年光照时间数约2800h，年平均气温为9℃～13℃，年平均降水在600～700mm的范围内，且降水时间主要集中在6—8月。流域内分布较多的采矿点，包括铁矿与金矿等以及诸多矿山尾矿库均分布在该流域内。
1.2 样品的采集与分析测试
土壤样品采集时间为2018年8月份，采集土壤样品深度为0～20cm，共采集土壤样本72个 。采样点的选择主要考虑土壤类型、土地利用类型和地理地貌，且地形相对平坦、稳定、植被良好的地块且采样点远离公路、村庄等污染源（ 300m以上），避免在水土流失严重或表土被破坏处，沿河流及矿山周边布置采样点（图1）。采样时，按照对角线法（李祖驹，2015）每个采样点采集3次，将采集的3件样品均匀混合，以中心点的样品为定点位置，所有的样品保存在塑料袋中，依次编号，样品带回实验室后先进行风干，再经过粗磨过20目尼龙筛后保存在塑料封口袋中待测。 分析内容为土壤重金属总量的测定，其中重金属铅（Pb）、铜（Cu）、镉（Cd）、锌（Zn）、镍（Ni）总量用电感耦合等离子发射光谱法（ICP-OES）测定（孙友宝等，2013）。土壤样品中的Cr、Hg和As元素，采用原子荧光光谱仪分析。
1.3 重金属污染的评价方法与数据处理
重金属污染评价采用两种评价方法，即地累积指数法、单因子指数与内梅罗综合污染指数法。研究数据采用SPSS24.0进行相关性分析，主成分分析采用ArcGis10.2软件进行空间分析，运用反距离插值法制作重金属的空间分布图;采用Origin9.0绘图，其他数据分析均采用Excel 2010进行分析。
2 结果与讨论
2.1 土壤重金属基本参数统计分析
从表1可以看出，样本中各种金属元素的平均值均高于该地区土壤金属含量的背景值，表明该地区矿产资源冶炼活动导致重金属富集程度较高。除Hg和Cd元素外，其他元素的变异系数均在1以下，变异程度较小，说明实测数据离散个数较小，分布较为平均。Hg与Cd元素变异程度较大，空间分布不均匀，说明部分样点重金属富集严重，可能存在点源输入。与对密云水库上游金矿区研究相比（黄兴星等，2012），本研究重金属含量明显偏低;从土壤重金属基本参数统计描述中可以看出，流域内8种重金属元素的平均值均高于北京市土壤背景值，Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、As、Hg和Cd元素分别是北京市土壤背景值的4.38、1.87、1.59、1.19、1.76、1.03、1.27、2.55倍，这表明该流域8种重金属元素存在不同程度的积累，其中Cr与Cd重金属元素的积累明显。
2.2 地累积指数
据72份土壤样本中重金属含量分析结果计算得到其地累积指数（Igeo）。通过统计分析，其结果如表2所示。土壤中8种重金属的平均值均小于1，其中Ni、Pb、As和Hg元素平均值均小于0，处于无污染程度，其余各元素处于轻度污染程度。从土壤样本污染比例分析中可以得知，Cr元素污染比例最大，其污染比例达到90.4%，50.7%的土壤样本处于轻度—中度污染的程度，24.7%的土壤样本处于中等污染，15%的土壤样本处于中等—强污染程度，说明流域内Cr元素重金属污染较为严重，存在面源污染。从各元素的统计分析中可知，Hg和Cd元素的标准差值较大，表明这两种元素的地累积指数（Igeo）的离散程度较大，即两种元素的变异程度较高。
2.3 单因子指数与内梅罗综合污染指数
研究区分布着大量的农田等，因此 Si参照国家土壤环境质量二级标准（GB 15618-1995）取值，图2为单因子指数和内梅罗综合污染指数评价结果。
从图2中可以看出所有土壤样品中，As和Pb两种重金属元素的单因子指数值均小于1，说明As和Pb含量在评价标准之内，该区域土壤环境中这些元素没有受到人为污染。所有土壤样品中，Cu与Zn元素仅有一到两个样本点单因子指数值大于1，表明大部分土壤均处在二级评价标准以内。Cd元素样本单因子指数值大于1样本点分布较为分散，表明该流域大部分地区Cd元素均受到人为污染;Cr与Ni两种元素单因子指数值大于1的样本点离散度较高，主要集中在村落附近;Hg元素单因子指数值大于1的样本点与金矿区位置较为相似。从内梅罗综合污染指数可以看出，接近53%的样本处于清洁程度，接近5.5%的样本处于中度污染，41.5%的样本处于警戒与轻微污染的程度;此外，污染程度较高的样本点主要集中在矿区与尾矿库附近。
综合地累积指数与单因子指数分析可以看出Cr重金属元素在该区域污染较为严重，且污染严重的地区主要集中在矿区附近。
2.4 土壤重金属空间分布
图3所示为区域土壤重金属分布情况，其中Cu、Pb、Zn、As和Cd元素的分布情况极为相似，主要集中在该流域的西南部;Cr与Ni两种元素的分布较为相似，主要集中在支流附近，且周围居民较多，因此两种重金属元素可能由于废旧金属垃圾随意丢弃产生的;Hg元素与其他几种元素分布位置不同，集中在金矿点附近。
2.5 土壤重金属含量相关性分析
相关性分析可以显示不同土壤重金属之间的物源性和地球化学性质并推测其可能的来源，目前广泛应用于环境评价领域，分析重金属来源（Li Fei et al，2013;Yuan Hezhong et al，2014）。表3为研究区域内土壤重金属之间的相关情况。研究结果表明，Cr与Ni元素具有显著的正相关性（P<0.01），且两种重金属的相关系数达到0.9以上，说明Cr与Ni两种元素可能来自相同的污染源;Cu、 Pb、Zn、As和Cd元素彼此间的相关系数均在0.7以上（P<0.01），说明该5种元素具有显著的正相关性，可能来自相同的污染源;此外，相关研究表明自然界中不存在单独的Cd矿藏，Cd重金属元素是采矿与选矿过程相伴生的元素。Hg元素与其他元素的相关系数均在0.1以下，表明Hg元素与其他元素的污染来源不同，主要来自于金矿的采集工艺。
2.6 土壤重金属含量主成分分析
流域内土壤中8 种重金属运用最大方差旋转法进行主成分分析（图4），土壤中这 8 种重金属元素被提取出3个主成分，且3个主成分累积贡献率达到了 95.609%，特征值小于0則不予展示，表4反映全部数据的大部分信息。第一主成分（PC1）反映了Cu、Pb、Zn、Cd和As的组成信息，贡献率是57.644%;第二主成分（PC2）反映Cr和Ni的组成信息，贡献率为24.439%;第三主成分（PC3）反映Hg的组成信息，贡献率是12.526%。
2.7 重金属来源识别
综合对研究区内重金属元素相关分析，将研究区内土壤重金属含量与北京市重金属背景值对比，结合分析结果可将重金属划分为3个来源。 第一主成分中Cu、Pb、Zn、Cd和As具有较高的正载荷，在相关性分析中5种重金属元素表现出显著的正相关性，彼此相关系数均在0.7以上。从该流域重金属元素空间分布来看，Cu、Pb、Zn、Cd和As元素分布较为相似，西南部含量较高。采矿活动和运输过程产生的废气废物均会导致矿区周围的土壤中出现Cu、As和Cd元素的积累（李卫平等，2017），此外，Cd元素的富集和污染不仅来自于运输过程，其主要受铁矿开采的过程的影响（贾莲等，2018），Zn元素主要来源于汽车轮胎磨损过程，Pb元素主要来源于原油及含铅汽油的燃烧。流域内分布较多的金矿和铁矿，推测5种元素可能来源于矿山开采、选矿、以及运输过程。
第二主成分表现在Cr和Ni具有较高的正载荷，从相关性分析中可以看出，二者具有显著的相关性，相关性系数为0.92（P<0.01）。Cr与Ni元素的含量平均值，明显高于各自的土壤背景值，表明人为因素影响较明显。Cr与Ni两种元素的空间分布格局较为相似，均在河道下游村落聚集地含量较高，研究表明，废旧金属垃圾等均会造成Cr与Ni污染，此外该地区铁矿开采过程可能伴生Cr与Ni两种重金属元素，因此Cr、Ni元素的污染很可能来源于含重金属垃圾处理不当或铁矿开采过程。
第三主成分中Hg元素表现较高的正载荷，Hg元素与其他元素间的相关性系数均在0.1以下，说明Hg元素与其他元素来源具有较大的区别，从Hg元素的空间分布来看，Hg含量较高的地区主要集中在支流附近的金矿附近，黄兴星等人也指出在密云水库上游地区金矿的采选过程中曾采用混汞及氰化物法，所以推断Hg元素污染主要来自于金矿的采选过程。
3 结论
（1）土壤重金属参数统计分析、单因子指数和内梅罗综合指数法指出，Cr元素在该流域内污染比例较大，积累较显著;Hg与Cd两种元素变异程度较大，污染较为严重的区域主要集中在金矿和尾矿库附近。Pb和As两种元素污染程度处于相对安全水平。
（2）从相关性分析和主成分分析可以得出Cu、Pb、Zn、Cd和As元素主要来源于矿山开采、选矿以及运输等过程;Cr和Ni污染主要来源于旧金属垃圾等;Hg元素污染主要来自于金矿的采选过程。
（3）综合上述多种分析结果可知，矿山开采及运输等使得该地区土壤重金属严重富集，若不采取措施，土壤重金属可能向水体中迁移，进而造成河流重金属含量上升，对密云水库水质质量造成威胁，所以应加强对相关矿区土壤质量监测及重金属修复治理，避免对下游密云水库水体造成污染。
参考文献
陈同斌，郑袁明，陈煌，等，2004. 北京市土壤重金属含量背景值的系统研究[J]. 环境科学，（1）： 117-122.
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