中国环境科学

作者：付融冰, 胡建, 许大毛, 徐则林, 郭小品, 温东东, 马栋, 黄理辉

单位：1. 同济大学环境科学与工程学院, 水污染控制与资源绿色循环全国重点实验室, 土壤及地下水环境风险管控与修复中心, 上海 200092;2. 中国矿业大学环境与测绘学院, 江苏 徐州 221116;3. 上海同济检测技术有限公司, 上海 201900;4. 司法鉴定科学研究院, 司法部司法鉴定重点实验室, 上海市司法鉴定专业技术服务平台, 上海 200063;5. 山东大学环境科学与工程学院, 生态环境损害鉴定研究院, 山东 青岛 266237

关键词：质地指纹特征,外源土壤识别,矿物学特征,有机质特征,污染物赋存特征

基金：国家重点研发计划(2023YFC3707700,2019YFC1805200)

基于土壤质地的固有属性,提出了土壤质地指纹特征的概念,通过协同耦合土壤粒径分布、矿物学特征、有机质特征以及污染物赋存特征四类指标,构建了一基础三辅助多维度综合指纹识别体系.通过电子探针(EPMA)、自动矿物分析系统(MLA)和X射线光电子能谱(XPS)等技术手段,分析不同来源土壤的质地特征差异.土壤粒径分析显示,S1样品在0.01mm以下细颗粒区间的累积百分比显著低于S2和S3,不均匀系数差异明显,可快速筛查外源土壤.矿物学分析表明,不同土壤中石英、铁氧化物、硅酸盐矿物及重金属宿主矿物的种类、含量和嵌布形态具有高度特异性,如SS样品中高岭石含量达60.33%,而SSA中以黑云母(25.86%)和石英(25.38%)为主,SSB中则以含镁铝钙铁硅酸盐(73.28%)为标志性矿物.有机质特征上,原始土壤中胡敏酸、富里酸和胡敏素比例均衡,而受废渣入侵后富里酸和胡敏素分别上升至35.7%和39.5%,显示外源输入对有机质组成的干扰.污染物赋存形态分析进一步强化识别可靠性,如As在SS中以残渣态(63.1%)和铁锰氧化物结合态(20.4%)为主,而在SSA和SSB中,残渣态占比超过94.8%,XPS则揭示Fe、S、As的化学种态分布差异,如Fe(Ⅱ)/Fe(Ⅲ)及As(III)/As(V)形态比例可作为入侵判别指标.最后通过实际铅锌冶炼遗留场地的案例验证,该技术能够有效区分原生土壤与外源入侵物质,在复杂污染场景中表现出良好的适用性和可靠性.

来源：2026年第4期

《中国环境科学》期刊编辑部

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