【摘要】 土壤重金属污染是一个备受关注的问题，可以通过环境和多元统计分析对其进行综合评价。

土壤重金属污染是一个备受关注的问题，可以通过环境和多元统计分析对其进行综合评价。在R. K. Bux · A. R. Solangi等人[1]的研究中，测量了Jamshoro区Sehwan Sharif表层土样本中的重金属浓度。实验过程中是在30-80°C的控制温度下，通过超声波酸消化法用HCl、HNO3、HClO4的混合物消化样品，同时将消化的样品加热至干燥，然后在稀HNO3中补充，并进行电感耦合等离子体发射光谱（ICP-OES）处理，以测定Cr、Cd、Cu、Ni、Zn等元素，As、Pb、B、Fe和Mn。中国土壤标准物质（GSS-1）用于验证准确性，除此之外，所有样品都进行了三份分析。As、Cd、Cr、Cu、Mn、Ni、B、Fe、Pb和Zn的回收率为100±10%，保证了本研究的适当准确性。研究中通过使用层次树状图、Pearson相关和主成分分析（PCA）的统计分析产生三组元素。第一组包括As、Cd、Ni和Zn，第二组包括B、Mn、Cu和Fe，第三组包括Pb和Cr。较大的RSD值和其他统计分析的异常分布证实了Cd、Ni、As、Cr、Pb和Zn的来源是人类活动造成的，而Fe、B、Mn和Cu则是自然丰度造成的。随后，计算出的Cd、Ni和Pb的污染指数（PI）分别为1.08、1.11和1.02，均>1。空间图是通过GIS软件中的逆距离加权（IDW）插值技术生成的，该技术显示了由于不同的环境来源而导致的金属浓度热点，例如市中心存在最高含量的锌（157.07ppm），表明其因交通排放而受到污染。此外，对潜在生态风险进行了定量估算，并生成了风险指数图，结果表明，在所研究的元素中，Cd表现出较高的潜在生态风险。

[1] Bux, R.K., Batool, M., Shah, S.M. et al. Mapping the Spatial distribution of Soil heavy metals pollution by Principal Component Analysis and Cluster Analyses. Water Air Soil Pollut 234, 330 (2023). https://doi.org/10.1007/s11270-023-06361-1

 

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