舟山近岸海域沉積物中重金屬分布與生態(tài)風險評估

蔡麗萍 金敬林 虞丹君 姜冰冰

摘要：為進一步摸清舟山近岸海域表層沉積物重金屬的分布特征及污染來源基礎情況，2018年8月對舟山近岸海域29個表層沉積物中7種重金屬（Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Hg、As）分布特征進行了調(diào)查，采用正定因子矩陣（PMF）探究舟山表層沉積物重金屬污染來源，并基于潛在生態(tài)風險指數(shù)法評價了重金屬的污染水平及潛在生態(tài)風險程度。結(jié)果表明：① 各重金屬含量的均值大小排列為Zn>Cr>Cu>Pb>As>Cd>Hg，分布大致由西往東含量逐漸降低，但部分區(qū)域存在高值區(qū)。各重金屬的空間波動程度依次為Pb>Cu>Cd>Cr>Zn>As>Hg。② PMF來源解析模型分析出3種主要污染源，分別為交通運輸活動、工業(yè)生產(chǎn)活動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。③ 各重金屬的潛在生態(tài)風險系數(shù)大小排列為Cd＞Hg＞Cu＞Pb＞As＞Cr＞Zn，其中Cd和Hg為舟山近岸海域的主要潛在生態(tài)風險因子。舟山近岸海域沉積物重金屬分布受人類活動影響顯著，需要開展更全面的風險評價以保護海洋環(huán)境和生態(tài)健康。

關 鍵 詞：舟山近岸海域; 表層沉積物；重金屬；正定因子矩陣；潛在生態(tài)風險

中圖法分類號：X55；X820.4

文獻標志碼：A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.05.008

0 引 言

沉積物是海洋的重要組成部分，相對于水相來說，沉積物具有更大的相對穩(wěn)定性，重金屬作為一種典型的積累型污染物，它們在環(huán)境中具有降解困難、化學毒性明顯、且持續(xù)時間較長等特點^［1-2］。沉積物中的重金屬含量往往表現(xiàn)出比較明顯的分布規(guī)律，通過分析評估其對環(huán)境質(zhì)量造成潛在的危害和生態(tài)風險，能較好地反映人類活動對特定海域生態(tài)環(huán)境的影響程度^［3-5］。

舟山市地處中國東南沿海，長江口南側(cè)，杭州灣外緣的東海洋面上。舟山島嶼眾多，海岸線長度超過2 300 km，港航物流、船舶修造等臨港工業(yè)發(fā)達，填海造地等海洋工程開發(fā)活動頻繁，同時承載錢塘江、甬江等江河沿岸上游大量工農(nóng)業(yè)活動排放的污染物，使得舟山海域受人為影響復雜，其沉積物積累的重金屬對近岸海洋環(huán)境的影響尚不明確^［6］。目前，已有學者對舟山附近海域沉積物的粒度特性、重金屬分布特征及重金屬的生物有效性等開展了一系列的基礎性研究。例如，張朝陽等^［7］對舟山群島朱家尖以東近岸海域沉積物粒度特征進行了分析；粟啟仲等^［8］研究了舟山近岸海域沉積物中重金屬的生物有效性；王姮等^［9］對寧波市舟山港北部海域沉積物重金屬進行了分析與評價研究。然而隨著工業(yè)和城市化發(fā)展，舟山近岸海域受人為污染程度存在不確定性，包括忽視氣候變化、未充分考慮潮汐和流動影響、缺乏全面的生態(tài)風險評估、缺乏人類活動對重金屬的影響研究，以及未廣泛應用多元化方法。這些因素限制了對舟山近岸海域沉積物重金屬污染特征及其環(huán)境效應開展系統(tǒng)全面的研究。

PMF全稱為正定因子矩陣分解法（Positive Matrix Factorization），PMF模型法根據(jù)受體（監(jiān)測站位）序列大量的化學組分數(shù)據(jù)進行源解析，其解析過程僅需通過對源類的化學組成數(shù)據(jù)信息進行分析即可識別實際的污染物源種類^［10］。本研究基于對重金屬分布特征和來源的分析，結(jié)合多元化方法的綜合運用，以全面了解重金屬在該海域中的生態(tài)風險。

2018年7月國務院發(fā)布《國務院關于加強濱海濕地保護嚴格管控圍填海的通知》（國發(fā)〔2018〕24號）。根據(jù)該通知精神，舟山海域嚴控新增圍填海造地，加強海洋生態(tài)保護修復，強化整治修復。為摸清舟山近岸海域表層沉積物重金屬的分布特征及污染來源基礎情況，并為舟山海域開展整治修復提供本底資料，于2018年對舟山近岸海域表層沉積物中7種重金屬開展了調(diào)查分析，采用正定因子矩陣（PMF）來探究表層沉積物重金屬的污染來源，并采用Hakanson潛在生態(tài)風險指數(shù)法進行了生態(tài)風險評價，旨在為舟山近岸海域生態(tài)環(huán)境修復及資源可持續(xù)利用提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 樣品采集與分析

2018年8月在舟山近岸海域布設29個站位進行表層沉積物樣品采集（圖1），調(diào)查項目為表層沉積物的Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、Hg、As，并同步采集沉積物粒度樣品?，F(xiàn)場采用抓斗式采泥器采集沉積物樣品，采樣深度不大于5 cm，樣品采集后帶回實驗室分析。樣品的采集、保存、預處理、分析均按照GB 17378-2007《海洋監(jiān)測規(guī)范》^［11］相關規(guī)定執(zhí)行。

1.2 正定因子矩陣（PMF）

該模型將重金屬元素含量視作i×j階的矩陣，將該矩陣拆分為3個因子矩陣，分別是因子貢獻矩陣G（i×k），因子成分矩陣F（k×j） 以及殘差矩陣E（i×j），其中X_ij為原始矩陣第i個樣品第j個化學元素，G_ik為第k個因子對于第i個樣品的因子貢獻度，F(xiàn)_jk為第k個因子對第j個元素的貢獻濃度，p則表示因子數(shù)^［12］。公式表示為

目前，最新的PMF軟件模型為EPA PMF 5.0版本，其利用樣品的濃度和不確定度，通過最小二乘法計算因子數(shù)，并得出各因子的貢獻率及因子譜。

當重金屬實際監(jiān)測濃度小于等于方法檢出限L_MDL時，一般用如下公式計算不確定度。

當重金屬實際監(jiān)測濃度大于方法檢出限L_MDL時，則采用式（3）計算：

式中：U_rel為監(jiān)測項目相對不確定度；C為監(jiān)測項目濃度。

本文將29個表層沉積物樣品的7種重金屬的濃度和不確定濃度用EPA PMF 5.0軟件進行分析。在基礎模式下，選擇不同的因子數(shù)隨機次數(shù)運行，當因子數(shù)為7時，各重金屬預測濃度與實際濃度線性擬合決定系數(shù)（R²）都最接近1，說明模型預測值與實際值的差異較小，模型預測結(jié)果較準確。并利用ArcGIS 10.8對PMF源貢獻率進行克里金插值，繪制出因子的源貢獻率分布圖。

1.3 生態(tài)風險指數(shù)

沉積物多種重金屬潛在生態(tài)風險指數(shù)RI的計算公式如下：

式中：RI為多種重金屬的綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)，Eⁱ_r為第i種重金屬的潛在生態(tài)風險系數(shù)，Tⁱ_r為第i種重金屬的毒性響應系數(shù)^［13］（表1），Cⁱ為第i種重金屬的實際監(jiān)測值，Cⁱ_n為第i種重金屬的背景值，本文采用東海區(qū)表層沉積物中重金屬的背景值^［14］（表1）。根據(jù)生態(tài)風險系數(shù)劃分相應的重金屬污染程度，具體見表2。

2 結(jié)果與討論

2.1 沉積物粒度分布特征

舟山近岸海域表層沉積物類型以黏土質(zhì)粉砂為主，黏土質(zhì)粉砂、粉砂、粉砂質(zhì)砂、砂站位占比分別為68.97%，17.24%，10.34%和3.45%。舟山近岸海域表層沉積物以粉砂和黏土為主，砂、粉砂和黏土的含量分別為0.28%～80.22%，18.62%～81.88%，4.72%～47.11%，平均值分別為15.28%，59.06%和25.81%。其中砂含量高值位于舟山釣梁區(qū)域和嵊泗東南部海域，分別為80.22%和70.61%；粉砂含量高值位于舟山六橫島西南部海域，為81.88%；黏土含量高值位于舟山魚山島北部海域和定海西北部海域，分別為47.11%和45.68%（圖2）。

2.2 重金屬含量及空間分布

舟山近岸海域29個站位表層沉積物的重金屬監(jiān)測結(jié)果見表3。各重金屬的平均值由大到小排列為Zn（（76.9±11.6）mg/kg）>Cr（（51.5±10.9）mg/kg）>Cu（（25.2±6.7）mg/kg）>Pb（（24.8±7.7）mg/kg）>As（（5.65±0.76）mg/kg）>Cd（（0.11±0.02）mg/kg）>Hg（（0.047±0.003）mg/kg），其含量分布不均勻。除了個別站位Cu含量以外，其他站位的重金屬含量均符合第一類海洋沉積物質(zhì)量標準^［15］。與舟山近海沉積物重金屬背景值^［16］相比，有部分站位的重金屬Cu、Zn、Cd、Pb、Hg存在超標現(xiàn)象；與全國海岸帶重金屬背景值^［17］相比，舟山近岸海域表層沉積物的Cr、Cu、Zn、Pb存在不同程度的超標現(xiàn)象。舟山近岸海域表層沉積物中Cr、Cd、As的含量小于渤海灣海域，Cu、Zn、Cd、Pb、Hg的含量明顯小于珠江口海域，Cr、Cu、Cd、Pb、Hg、As的含量小于北部灣海域，舟山海域表層沉積物重金屬含量總體處于較低狀態(tài)（表4）。

變異系數(shù)（CV）可以判斷該重金屬的空間離散性和富集情況，從而可以推斷其受人為影響程度的大小。當重金屬含量超標時，CV值大小也可以作為判斷區(qū)域是受點源污染（指有固定排放點的污染源）或者面源污染的依據(jù)，一般來說，CV值越大，受點源污染的可能性更大^［21］。計算公式為

CV= SD/MN（5）

式中：CV為變異系數(shù)；SD表示各站位重金屬含量的標準偏差；MN表示各站位重金屬含量的平均值。

舟山近岸海域表層沉積物重金屬的變異系數(shù)結(jié)果表明，各重金屬的空間波動程度依次為Pb>Cu>Cd>Cr>Zn>As>Hg。其中，Pb的變異系數(shù)最大為0.31，其次為Cu、Cd和Cr，分別為0.27，0.22和0.21，再次為Zn和As，分別為0.15和0.14，Hg的變異系數(shù)最小為0.07。表明舟山近岸海域表層沉積物中Pb、Cu、Cd和Cr含量的空間分布相對不均勻，Pb含量分布最為分散，Hg分布較均勻，空間離散性較小?？傮w而言，這7種重金屬的均值接近背景值，部分站超出背景值，CV值屬于中低變異程度，部分站遭受面源污染或污染源類似的可能性較大。

各重金屬含量空間分布見圖3?？傮w來講，2018年舟山近岸海域表層沉積物中Cr、Cu、Zn、Pb、Cd、Hg、As的含量分布大致由西往東逐漸降低，高值區(qū)主要集中位于嵊泗洋山附近海域和定海海域。Cr的含量最高值出現(xiàn)在嵊泗洋山附近海域的21號站，含量為72.9 mg/kg；其次為定海北部海域的3號站，含量為70.6? mg/kg；再次為衢山島北部海域的16號站，含量為64.4 mg/kg；Cr在嵊泗洋山附近海域、定海北部海域及衢山島北部海域形成高值區(qū)。Cd的含量最高值出現(xiàn)在嵊泗洋山附近海域的21、22號站，含量均為0.15 mg/kg，其次為定海北部海域的3號站和14號站，含量均為0.14 mg/kg；Cd的高值區(qū)主要集中在嵊泗洋山附近海域及定海北部海域。Cu的含量最高值出現(xiàn)在定海北部海域的3號站，含量為35.5 mg/kg，高于第一類海洋沉積物質(zhì)量標準；其次為定海北部附近海域的14號站，含量為34.3 mg/kg；再次為衢山島北部海域的16號站，含量為34.1 mg/kg；Cu的高值區(qū)主要集中在定海北部海域、衢山島北部海域。Zn的含量最高值出現(xiàn)在嵊泗洋山附近海域的21號站，含量為99.2 mg/kg；其次為定海北部海域的14、3號站，含量分別為97.0 mg/kg和92.0 mg/kg；嵊泗洋山附近海域的23號站含量為91.9 mg/kg；Zn的高值區(qū)主要集中在嵊泗洋山附近海域及定海北部海域。Pb的含量最高值出現(xiàn)在岱山西霍山附近海域的19號站，含量為50.3 mg/kg；其次為嵊泗洋山附近海域的21號站，含量為33.6 mg/kg；再次為定海北部海域的3號站，含量為30.5 mg/kg；Pb的高值區(qū)主要集中在定海西北部海域。Hg的含量最高值出現(xiàn)在定海北部海域的4號站，含量為0.056 mg/kg；其次為岱山西北部海域的25號站，含量為0.053 mg/kg；再次為岱山北部海域的15號站，含量為0.052 mg/kg；Hg的高值區(qū)主要集中在定海北部-岱山西北部海域。As的含量最高值出現(xiàn)在衢山東部海域的27號站，含量為7.41 mg/kg；其次為定海西部海域的2號站，含量為7.20 mg/kg；再次為六橫西北部海域的8號站，含量為6.78 mg/kg；As的高值區(qū)主要集中在定海西部-六橫西北部海域、衢山東部海域。

2.3 重金屬與沉積物粒徑的相關性分析

本文利用SPSS統(tǒng)計軟件對舟山近岸海域表層沉積物中各重金屬含量與沉積物類型進行了相關統(tǒng)計分析，見表5。分析可知，2018年表層沉積物中重金屬與砂之間存在負相關性；除As外，各重金屬與粉砂之間存在一定的正相關性；Cr、Zn、Cd、Hg、As與黏土之間存在正相關性，Cu、Pb與黏土之間存在負相關性?？梢姶蟛糠种亟饘俸侩S著沉積物粒徑的減小，其含量越高。該重金屬與沉積物類型的分布規(guī)律與丁喜桂^［22］、趙晨輝^［23］等的研究相一致，即不同粒徑沉積物對同種重金屬的吸附量隨粒徑減小而增大，沉積物粒徑越細，表面積越大，更容易吸附重金屬，致使表層沉積物中重金屬含量增加。因此舟山近岸海域表層沉積物重金屬相對富集。

2.4 PMF溯源分析

PMF軟件分析結(jié)果如圖4所示。各污染源因子占比依次為因子2（25.5%）>因子4（19.5%）>因子3（19.0%）>因子5（10.4%）>因子1（9.2%）>因子6（8.3%）>因子7（8.1%）。由圖5可知，因子2對Pb來源的貢獻率達到66%，因子3對Cr和Cu的貢獻率分別為34.11%和30.36%，因子4對這7種重金屬的貢獻率均在10%～30%之間。因此因子2、3、4是舟山近岸海域表層沉積物重金屬污染的主要貢獻來源。

因子2的最主要荷載重金屬為Pb，已有研究發(fā)現(xiàn)Pb和Zn在交通污染中占比較高^［24］，舟山近岸海域附近港口和碼頭密布，各種貨輪和漁船的流通量很大，因此船舶航運排放出的Pb、Cd、Cu、Zn 等重金屬可能會在近岸海域沉積物中聚積。從因子2的源貢獻率分布圖（圖6）中可以看出，因子2的貢獻高值主要分布在沿岸高速、港口碼頭和跨海橋梁附近海域，推測因子2可能為交通運輸排放。

因子3的最主要荷載重金屬為Cr和Cu，從因子3貢獻比的空間分布（圖7）可以看出，因子3相對高貢獻值區(qū)域集中在杭州灣沿岸及六橫區(qū)域，上述區(qū)域沿岸有各種企業(yè)、船舶修造廠等工業(yè)生產(chǎn)活動較為密集，且Cu、Cr的共同來源為工業(yè)生產(chǎn)，同時伴有部分As、Zn、Cd等重金屬，推測因子3為工業(yè)生產(chǎn)活動源的可能性較大。

因子4對7種重金屬的貢獻率均在10%～30%之間。根據(jù)文獻資料，農(nóng)藥和肥料中的重金屬含量較高，As、Cu和Pb常被用于制作無機抗菌劑，而Cd則被大量添加于氮肥、磷肥等^［25］，As、Hg、Pb、Cr在生物有機肥中含量較高，常造成農(nóng)業(yè)環(huán)境的重金屬污染^［26］。推測因子4可能為農(nóng)業(yè)活動。

2.5 重金屬生態(tài)風險評價結(jié)果

舟山近岸海域表層沉積物重金屬的潛在生態(tài)風險系數(shù)和綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)見表6。評價結(jié)果表明，舟山近岸海域各監(jiān)測站位表層沉積物的Cr、Cu、Zn、Pb、Hg、As的潛在生態(tài)風險程度較低。舟山近岸海域有37.9%監(jiān)測站位Cd的潛在生態(tài)風險系數(shù)等于或大于40，表明該海域部分站位Cd的潛在生態(tài)風險程度為中等。各重金屬的潛在生態(tài)風險系數(shù)大小排列為Cd＞Hg＞Cu＞Pb＞As＞Cr＞Zn，Cd為該海域的最大潛在生態(tài)風險因子。

舟山近岸海域表層沉積物重金屬各監(jiān)測站位的綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)為40.2～80.1，均值為60.3，綜合潛在生態(tài)風險水平為低。從舟山近岸海域潛在生態(tài)風險指數(shù)空間分布圖（圖8）可看出，舟山近岸海域綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)高值區(qū)位于定海西北部附近海域及嵊泗洋山附近海域，在中街山列島以東至馬鞍列島東部海域呈現(xiàn)最低值。

舟山近岸海域沉積物中的Cd對綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)RI的貢獻率最大，平均貢獻率達到58.4%，其次為Hg，其平均貢獻率為17.9%，兩者的貢獻率達76.3%，表明舟山近岸海域表層沉積物中主要風險因子為Cd和Hg，這與舟山近岸海域陸源排污、人為活動的影響較大有關。譚賽章等^［27］研究表明長江口及其鄰近海域表層沉積物中Cd污染主要存在3個可能來源，分別為工業(yè)污染、陸地徑流輸入、生物活動等自然因素。張懷靜^［28］研究表明影響沉積物中Hg的因素主要包括人為污染、海流體系、粒度組成、有機質(zhì)含量和硫酸鹽還原菌活性等，閩浙沿岸海域沉積物中Hg的含量分布和受污染程度與人類活動之間存在很好的正相關關系。

2.6 重金屬分布影響分析

相關研究表明，首先，沉積物的物理化學性質(zhì)（如粒度、有機質(zhì)含量等）對重金屬的分布和形態(tài)具有顯著影響，這需要詳細研究以了解其相互關系^［29］。其次，沉積物中的重金屬含量與人為擾動（如工業(yè)排放和城市發(fā)展）密切相關，因此，必須綜合考慮人類活動的影響以進行全面的風險評估^［30］。最后，重金屬的形態(tài)也是生態(tài)風險的關鍵因素，因為不同形態(tài)的重金屬對生物可利用性和毒性具有不同影響，因此需要進一步研究其轉(zhuǎn)化過程^［31］。

2.6.1 陸源入海及海上活動影響分析

從上述分析可知，舟山近岸海域表層沉積物重金屬的含量分布基本上由近岸至遠岸逐漸降低，綜合潛在生態(tài)風險指數(shù)高值區(qū)位于定海西部及北部附近海域、嵊泗洋山附近海域，在中街山列島以東至馬鞍列島東部海域呈現(xiàn)最低值。舟山海域地處長江口南側(cè)，杭州灣外緣，因其特殊的地理位置，受甬江、錢塘江的影響較大。定海西部及北部海域正處于甬江及錢塘江的出口處，根據(jù)《2017年浙江省海洋環(huán)境公報》^［32］統(tǒng)計，甬江攜帶入海的重金屬39 t，其中As有4 t，錢塘江攜帶入海的重金屬652 t，其中As有74 t?？梢婐㈠X塘江所攜帶入海的重金屬是導致定海西部及北部海域重金屬含量高的原因之一。洋山附近海域有洋山深水港區(qū)，是中國最大的集裝箱港區(qū)，2021年洋山港集裝箱吞吐量超2 200萬標箱。葉然等^［33］研究表明，陸源工業(yè)、船舶航運排污以及有機質(zhì)降解是洋山深水港區(qū)海域Pb、Cd、Zn的主要來源，農(nóng)業(yè)污染、碼頭貨物裝卸殘留及建筑垃圾是Cu、As、Hg來源的支配?？梢娫谘笊礁劢ㄔO及碼頭裝卸過程中不可避免的人為因素可能會導致附近海域污染物濃度增高。因此，舟山近岸海域表層沉積物中重金屬含量在定海西部及北部海域和嵊泗洋山附近海域相對較高同陸源排污及洋山附近海域海上活動的影響有關。PMF溯源分析表明舟山近岸海域表層沉積物主要來源為交通運輸活動、工業(yè)生產(chǎn)活動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，可見此模型的分析結(jié)果與舟山實際情況相吻合。

2.6.2 水文動力影響分析

徐國鋒等^［34］認為顆粒物質(zhì)在向海底沉降的同時，在自然因素、生物擾動以及人為因素等作用下，海洋表層沉積物會再懸浮，因此水文動力也會對沉積物中重金屬產(chǎn)生一定的影響。李伯根等^［35］認為在島嶼分布疏散區(qū)，潮汐通道水域顯得開闊，潮動能相對減弱，潮流速較緩。定海西部及北部海域相對而言島嶼分布較分散，所排放的污染物質(zhì)不易被擴散、稀釋。因此，舟山近岸海域重金屬的高值區(qū)大部分集中在定海西部及北部海域。嵊泗洋山附近海域?qū)儆陂L江和錢塘江徑流入海擴散的范圍內(nèi)。郭亞茹等^［36］研究表明，夏季長江沖淡水向外海的淡水通量以東北方向為主，其次是東南方向，在8月所占的比例分別為60%和32%，在長江沖淡水的作用下，使得杭州灣沿岸排污的重金屬向洋山附近海域匯集。因此，在嵊泗洋山附近海域也形成了一個高值區(qū)。

2.6.3 海洋開發(fā)活動影響分析

2018年7月后舟山海域填海造地工程已嚴格管控，但隨著現(xiàn)代化城市建設的不斷發(fā)展，其他海洋開發(fā)活動如碼頭、海洋疏浚、橋梁工程、海上風電、海底管線鋪設等海岸/海洋工程不斷推進建設。雖然單個海洋開發(fā)活動可能對海洋沉積物重金屬影響不顯著，但多個海洋開發(fā)活動對沉積物中重金屬的影響存在一定的累積性。為更好地了解海洋開發(fā)活動對海洋沉積物中重金屬的影響，2018～2020年對舟山近岸海域部分在建海洋工程附近海域表層沉積物重金屬進行了采樣分析，統(tǒng)計結(jié)果見表7。與2018年8月舟山近岸海域表層沉積物重金屬含量相比，在建海洋工程附近海域表層沉積物中As、Zn含量明顯較高，其余重金屬含量處在一個波動狀態(tài)。在建的海洋工程距離陸地較近，As含量高可能是其附近海域受陸源排污的影響，而Zn含量高可能與在建海洋工程使用施工船舶有關，可見海洋開發(fā)活動對舟山近岸海域表層沉積物重金屬分布有一定的影響。這些重金屬的存在可能對近岸海洋生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生潛在風險，因此需要開展更全面的風險評價以保護海洋環(huán)境和生態(tài)健康^［37］。

3 結(jié) 論

（1）舟山近岸海域表層沉積物類型以黏土質(zhì)粉砂為主，粒徑較小，更容易吸附重金屬，致使舟山近岸海域表層沉積物重金屬相對富集。

（2）舟山近岸海域表層沉積物綜合潛在生態(tài)風險水平為低，主要風險因子為Cd和Hg，舟山海域存在局部潛在污染現(xiàn)象，具有一定的生態(tài)風險。建議海洋管理部門加強對Cd和Hg的污染治理。

（3）舟山近岸海域表層沉積物中7種重金屬的含量分布大致由西往東逐漸降低，重金屬含量在定海西部及北部海域和嵊泗洋山附近海域相對較高，同陸源排污及洋山附近海域海上活動的影響有關。PMF溯源分析表明，舟山近岸海域表層沉積物主要污染源為交通運輸活動、工業(yè)生產(chǎn)活動、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，可見此模型的分析結(jié)果與舟山實際情況相吻合，可知舟山近岸海域表層沉積物中重金屬潛在來源的結(jié)論是可靠的。

（4）2018年7月后舟山嚴格管控圍填海造地，依法處置違法違規(guī)圍填海項目，開展生態(tài)損害賠償和生態(tài)修復，積極推進完成了舟山區(qū)域2018～2020年海岸線整治及“藍色海灣”等整治生態(tài)修復工程，改善了舟山海域生態(tài)環(huán)境。

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（編輯：劉 媛）

Distribution and ecological risk assessment of heavy metals in surface sediments

in Zhoushan coastal areaCAI Liping^1.2，JIN Jinglin^1.2，YU Danjun³，JIANG Bingbing⁴

（1.Ningbo Marine Center of Ministry of Natural Resources，Ningbo 315000，China；2.Oceanic Environmental Monitoring and Forecasting Center of Zhoushan City，Zhoushan 316022，China；3.Zhoushan Ecology Environment Protection Technical Center，Zhoushan 316022，China；4.School of Fishery，Zhejiang Ocean University，Zhoushan 316022，China）

Abstract：To gain a deeper understanding of the distribution characteristics and underlying sources of heavy metal pollution in the surface sediments in the Zhoushan coastal area，Zhejiang Province，an investigation was conducted in August 2018.The study examined the distribution of 7 heavy metals （Cu，Zn，Pb，Cd，Cr，Hg，As）across 29 surface sediment samples collected from the Zhoushan coast.The positive definite factor matrix （PFM）was employed to elucidate the origins of heavy metal contamination in the surface sediments of Zhoushan City，while the pollution levels and potential ecological risks associated with these heavy metals were assessed using the potential ecological risk index method.The findings revealed the following key points：① The average concentrations of the heavy metals followed the order Zn>Cr>Cu>Pb>As>Cd>Hg.While the concentrations generally decreased from west to east，certain areas exhibited high values.The spatial variability of the heavy metals was ranked as follows Pb>Cu>Cd>Cr>Zn>As>Hg.② Three primary pollution sources were identified by PFM source apportionment model，which were transportation activities，industrial production activities，and agricultural production activities.③ The results of ecological risk index method indicated that the potential ecological risk coefficients of the heavy metals were ranked as follows：Cd>Hg>Cu>Pb>As>Cr>Zn.Cd and Hg emerged as the predominant potential ecological risk factors in the Zhoushan coastal area.These results underscore the significant influence of human activities on the distribution of heavy metals in the surface sediments of the Zhoushan coastal area，highlighting the need for more comprehensive risk assessments to safeguard marine environments and ecological health.

Key words：Zhoushan coastal area；surface sediments；heavy metals；positive definite factor matrix；potential ecological risk