卡塔尔萨尔瓦湾海洋沉积物重金属污染综合评估：污染指数与多元分析揭示生态风险与人为源贡献

《Marine Pollution Bulletin》：Integrated risk assessment of heavy metals in marine sediments from Salwa Bay, Qatar using pollution indices and multivariate analysis

本研究针对卡塔尔萨尔瓦湾海岸沉积物中重金属污染问题，通过系统采样与多指标分析（EF、CF、Igeo、PERI），结合多元统计方法（PCA、相关性分析），揭示了Cd、Cr等元素的显著富集与生态风险，为半封闭海湾环境污染治理与区域政策制定提供科学依据。

　　

海洋沉积物中的重金属污染是全球沿海环境面临的严峻挑战，尤其在半封闭海湾区域，污染物易积累且难扩散，对生态系统和人类健康构成长期威胁。卡塔尔萨尔瓦湾作为阿拉伯湾的一部分，周边工业化程度高，但该区域沉积物重金属污染的系统评估仍较缺乏。为此，研究人员开展了针对萨尔瓦湾卡塔尔沿岸44个站位的表层沉积物调查，旨在厘清重金属分布特征、污染程度及潜在来源。

本研究发表于《Marine Pollution Bulletin》，团队通过采集沉积物样本，分离<63 μm细颗粒组分，利用微波消解系统（MARS 6）和电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）分析了锌（Zn）、镉（Cd）、铬（Cr）、砷（As）、钴（Co）、锰（Mn）、铝（Al）、铁（Fe）等8种重金属浓度。质量控制采用标准参考物质（NIST SRM 2711a）验证，回收率控制在90–110%。数据分析综合运用污染指数（包括富集因子EF、污染因子CF、地累积指数Igeo、潜在生态风险指数PERI）和多元统计方法（Pearson相关性分析、主成分PCA），以区分自然来源与人为输入。

3.1. 重金属浓度与分布

结果显示，萨尔瓦湾沉积物中重金属浓度范围差异显著：Fe为79.63–4947.85 mg/kg，Al为0.14–4545.20 mg/kg，Cd为0.26–4.79 mg/kg，Cr为2.69–81.99 mg/kg。Cd平均浓度（1.59 mg/kg）远超背景值（大陆地壳0.2 mg/kg，页岩0.3 mg/kg），且在43个样本中EF值>40，属于极高度富集。热点站位（如14、26、35、39号）呈现多元素协同升高，暗示人为活动影响。

3.2. 污染评估

3.2.1. 富集因子（EF）

Cd的EF值高达75.95–2725（平均367），属于极高度富集等级；Cr（平均EF=9.03）和Zn（平均EF=5.62）为显著富集。As的EF均值为31.23，部分站点达175.56，反映人为输入叠加自然背景。

3.2.2. 污染因子（CF）

Cd的CF值0.20–15.96（平均5.31），19个样本属高度污染（CF≥6）；Zn和Cr的CF均值分别为0.10和0.24，属低度污染。

3.2.3. 地累积指数（Igeo）

Cd的Igeo平均值为1.55，18个样本属中度至强污染（Igeo 2–3）；其余元素（Al、As、Co、Zn、Mn、Fe）均处于未污染状态。

3.2.4. 潜在生态风险指数（PERI）

Cd是主要风险驱动因子，其单元素生态风险系数（Er）在56%样本中属高风险（Er>160），3个样本达严重风险（Er>320）。整体潜在生态风险指数（RI）为8.01–486.36（平均164.94），属中度风险水平。

3.2.5. 沉积物质量指南对比

100%样本的Zn、Cr浓度低于加拿大ISQG和NOAA的ERM阈值；但56.81%样本的Cd浓度超过ISQG和ERL，提示可能对底栖生物产生不利影响。

3.3. 多元分析

PCA提取两个主成分（累计方差75.56%）：PC1（54.52%）以Fe、Cr、Co、Zn、Mn、Al为主，反映地质来源；PC2（21.03%）以Cd、As为主，指示人为来源（工业排放、海运活动）。相关性分析显示Cd与Co显著相关（r=0.795），进一步支持其人为输入特征。

3.4. 空间分布与源解析

热点站位（14、26、35、39）集中于海湾水动力滞留区，暗示污染物易在此积累。尽管卡塔尔沿岸无直接工业源，但Cd、As富集可能源于区域传输（如沙特沿岸工业活动、大气沉降或船舶排放）。

3.5. 生态与健康意义

Cd的高富集与生态风险值得警惕，因其可通过生物积累进入鱼类和底栖生物，进而威胁人类膳食安全。研究呼吁加强区域协同监测（如通过ROPME框架），严格限制Cd排放，并开展水动力模型预测污染物迁移。

结论表明，萨尔瓦湾沉积物中Cd污染为核心问题，其来源以区域性人为输入为主，叠加海湾半封闭环境导致的积累效应。该研究为阿拉伯湾沿岸环境管理提供了关键基线数据，强调了跨边界污染治理的必要性。