淮河流域四省地下水砷抽樣檢測與GIS預(yù)測模型結(jié)果分析.pdf

1、淮河流域地處中國東部，介于長江和黃河兩流域之間。淮河發(fā)源于河南省桐柏山，大體自西向東流，途徑河南、安徽、山東、江蘇四省，流域面積達27萬平方公里，人口占全國的16.2％，平均人口密度是全國的人口密度4.8倍?；春恿饔蛩Y源占全國的3.4％，水資源利用率超過60％。
　　在環(huán)境污染物中，砷是重要污染毒物之一，位居污染有毒元素黑名單之首，特別是對地下水的天然污染。經(jīng)世界衛(wèi)生組織下屬的國際癌癥研究中心(IARC)、美國環(huán)境衛(wèi)生研究院(N

2、1EHS)、美國環(huán)保局(USEPA)等諸多權(quán)威機構(gòu)認定，砷是人類確認的致癌物，可以通過呼吸道、消化道等途徑進入人體，危害到很多系統(tǒng)的正常功能。為了保證人體健康，世界衛(wèi)生組織推薦飲用水砷標(biāo)準(zhǔn)為0.01mg/L，歐盟和美國均采用了此標(biāo)準(zhǔn)。依據(jù)2006年12月29日我國頒布的《生活飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)》(GB5749-2006)，我國的生活飲用水砷含量標(biāo)準(zhǔn)也由0.05mg/L改為0.01mg/L。
　　在我國，尤其在農(nóng)村地區(qū)，地下水是主要的飲

3、用水水源。由于地下水砷污染屬于砷的天然溶出，受多種因素的影響，如何判定某個地區(qū)是否高砷污染，一直受到該領(lǐng)域眾多學(xué)科的研究者所關(guān)注。2013年8月，我國與瑞士聯(lián)邦水研究所(EAWAG)進行了深入的合作研究，共同開發(fā)了地理信息系統(tǒng)(GIS)地下水砷污染預(yù)測模型并在Science發(fā)表。該模型利用實際地下水檢測數(shù)據(jù)、地質(zhì)學(xué)以及水文地理化學(xué)參數(shù)作為影響地下水含水層中砷溶解的解釋變量，以1km2的精確度精準(zhǔn)定位天然的地下水砷污染區(qū)域和非污染區(qū)域，對

4、地下水含砷量超標(biāo)區(qū)域做出初步判斷，大大節(jié)省了以往地下水砷調(diào)查工作的人力、物力。GIS模型預(yù)測出我國受高砷地下水污染的區(qū)域超過58萬平方公里，涉及暴露人口高達近2000萬之多，同時精確地指出了在已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的地方性砷中毒區(qū)域水砷濃度明顯升高。
　　為了應(yīng)用該模型驗證所預(yù)測的砷污染區(qū)域，本次研究我們以淮河流域四省為研究區(qū)域，應(yīng)用UNICEF和地下水砷抽樣調(diào)查的“十一五”轉(zhuǎn)移支付項目中的檢測資料，驗證該模型的實用性。本研究從四省中隨機選取共

5、計103個縣的2781個自然村進行抽樣調(diào)查，共檢測61817口水井中砷濃度，與GIS模型所預(yù)測的我國地下水高砷地區(qū)分布情況進行擬合對比，分析了解淮河流域水砷污染的大致分布情況。
　　研究方法：
　　一、抽樣方法
　　通過“10％抽樣法”，即以自然村為單位，對該村所有的管井總數(shù)的10％井水抽樣，在該村管井分布的東西南北中的部位平均隨機抽取，然后檢測水砷濃度。在被抽取的全部樣品中，只要有一口井水砷濃度超過我國飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)

6、(0.01mg/L)，則確定該村為砷污染村，并需對所有管井進行拉網(wǎng)篩查，最終確定超過上述標(biāo)準(zhǔn)的井?dāng)?shù)、超標(biāo)率以及最高污染數(shù)值。
　　二、樣本收集
　　本次研究選取了山東、河南、安徽以及江蘇這四個位于淮河流域的省份作為調(diào)查現(xiàn)場，收集UNICEF課題和“十二五”轉(zhuǎn)移支付項目中山東省博興、曹縣等28個縣區(qū)共計599個自然村的15858口水井，河南省長葛、長垣等44個縣區(qū)共計424個自然村的9977口水井，安徽省阜南、懷遠等14個縣區(qū)

7、共計268個自然村的3368口水井，以及江蘇省洪澤、淮陰等17縣區(qū)共計1490個自然村的32614口水井的水砷檢出樣品數(shù)據(jù)。
　　三、檢測與分析
　　對收集的共計61817份水樣檢測數(shù)據(jù)，采用Excel、SPSS等統(tǒng)計學(xué)軟件對所有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析;以GIS預(yù)測模型所預(yù)測的概率大于0.3為標(biāo)準(zhǔn)，將抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果與GIS模型預(yù)測結(jié)果進行對比，分析擬合度。
　　結(jié)果：
　　1、本次在淮河流域四省采集的61817

8、份水樣中，有2983份水樣中砷濃度大于0.01mg/L，占所有水樣的4.83％;山東的15858份水樣中，砷濃度大于0.01mg/L的水樣占所有水樣的1.72％;河南的9977份水樣中，砷濃度大于0.01mg/L的水樣占所有水樣的5.75％;安徽的3368份水樣中，砷濃度大于0.01mg/L的水樣占所有水樣的17.31％;江蘇的32614份水樣中，砷濃度大于0.01mg/L的水樣占所有水樣的4.76％。各省數(shù)據(jù)之間相比，差異都具有統(tǒng)計學(xué)

9、意義。
　　2、四省總樣品數(shù)分布于2781個自然村中。確認高砷污染村(＞0.01mg/L)有474個，總檢出率為17.04，其中山東、河南、安徽、江蘇四省高砷村檢出率分別為13.19％、23.82％、74.25％和6.38％，各省之間的檢出率差異具有統(tǒng)計學(xué)意義
　　3、以縣（區(qū)）為單位，在共計103個縣（區(qū)）中，由GIS預(yù)測模型所預(yù)測的概率大于0.3的高砷縣有72個，占總數(shù)的69.90％，其中山東、河南、安徽、江蘇四省地下水

10、高砷預(yù)測概率大于0.3的分別有67.86％、61.36％、85.71％和82.35％;
　　4、在103個縣（區(qū)）中，抽樣超標(biāo)的縣（區(qū)）有62個，其中經(jīng)GIS模型預(yù)測地下水高砷概率大于0.3的有42個，靈敏度為67.74％;未超標(biāo)檢出的縣（區(qū)）有41個，經(jīng)GIS模型預(yù)測地下水高砷概率小于0.3的有11個，特異度為26.83％;山東、河南、安徽、江蘇四省GIS模型預(yù)測結(jié)果靈敏度分別為57.89％、59.09％、84.62％、87.5

11、0％。
　　5、在2781個自然村中，地下水砷濃度超標(biāo)村有474個，其中經(jīng)GIS模型預(yù)測地下水高砷概率大于0.3的有342個，靈敏度為72.15％;地下水砷濃度正常村有2307個，經(jīng)GIS模型預(yù)測地下水高砷概率小于0.3的有667個，特異度為28.91％;山東、河南、安徽、江蘇四省地下水砷濃度超標(biāo)自然村GIS模型預(yù)測結(jié)果靈敏度分別為39.24％、71.29％、80.90％、82.11％。
　　結(jié)論：
　　1、淮河流域四