СОДЕРЖАНИЕ И ПРОФИЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТЯЖЁЛЫХ МЕТАЛЛОВ И МЫШЬЯКА В ПОЧВАХ СЕВЕРНОГО ТАДЖИКИСТАНА

CONTENTS AND PROFILE DISTRIBUTION OF HEAVY METALS AND ARSENIC IN SOILS OF NORTHERN TAJIKISTAN

JOURNAL: «EKOSISTEMY», Issue 39, 2024

Publication text (PDF): Download

UDK: 551.521.3, 551.583

AUTHOR AND PUBLICATION INFORMATION

AUTHORS:

Nurmatzoda D.Kh.¹, Rakhmatzoda M.N.¹, Abdullozoda S.F.²

¹Khujand State University named after academician Bobojon Gafurov, Khujand, Tajikistan

²S.U. Umarov Physical-Technical Institute NAST, Dushanbe, Tajikistan

TYPE: Article

DOI: https://doi.org/10.29039/2413-1733-2024-39-105-118

PAGES: from 105 to 118

STATUS: Published

LANGUAGE: Russian

KEYWORDS: heavy metals, arsenic, technogenic pollution, X-ray fluorescence analysis, pollution levels, relative abundance of the elements, maximum permissible concentration.

ABSTRACT (ENGLISH):

On the basis of the results obtained using the methods of X-ray fluorescence analysis, the pollution levels of heavy metals and arsenic in the territory of Northern Tajikistan in the period from 2020 to 2022 were estimated. Pollution coefficients and complex pollution for the studied heavy metals and arsenic, as well as overall pollution indices in administrative centres or other settlements in the territories were calculated, taking into account elements belonging to 1, 2 and 4 hazard classes. The results of the calculations revealed slight contamination of the territory with the elements of the hazard classes 1and 4. Under the influence of technogenic load, elements of the hazard class 1 (zinc, arsenic and lead) accumulate to the greatest extent in the upper soil horizons of the studied areas. The content of the hazard class 2 elements (chromium, nickel and cobalt) is comparable to a relative abundance of the elements or lower it, except for copper, the average content of which is 2.6 times higher than the Clarke numbers. The obtained data were compared with the established standard for MPCs for heavy metals and arsenic, as well as with the results of the assessment of technogenic pollution calculated by the traditional method. The excess of the MPC for lead according to average values was recorded near the Digmai tailings dump (2.93 times) and Asht district (1.2 times); the highest average concentration of zinc in Konibodom district exceeds its MPC in soil by 11.4 times. It was revealed that the excess of the MPC for elements of the hazard class 1 (Zn, Pb and As) was mainly registered in the surface horizon, i.e., contamination was observed only in the upper layer of soil. The comparison of the concentrations of the studied elements with their proved that the average content of Zn in the upper soil horizons was 2.82 times higher than the Clarke number, As – 10 times, Pb – 1.8 times, Cu – 2.5 times. The contents of the remaining heavy metals under study in soil samples are within the relative abundance of the elements or below.

ВВЕДЕНИЕ

Загрязнение экосистемы тяжёлыми металлами является одной из наиболее значительных экологических проблем, требующих всестороннего и детального изучения (Корчагина, 2014; Горбов, Безуглова, 2020). Наиболее распространёнными источниками поступления тяжёлых металлов (ТМ) и мышьяка на поверхность почвенного покрова являются выбросами транспорта, промышленных предприятий, сельского хозяйства, миграцией из свалок и открытых карьеров, которые, в конечном итоге, при их дальнейшем распределении зависит от свойств исследуемой почвы (Васильев, Чащин, 2011; Корчагина, 2014). Значительная часть ТМ, образующихся при движении автотранспорта, накапливается на поверхности почвы.

Проблема загрязнения почвы тяжёлыми металлами актуальна для многих районов мира (Poh, Tahir, 2017 Adimalla, 2019), в том числе в Азии (Рахматов, Абдуллаев, 2021; Умаров, 2021), России (Корчагина, 2014; Шафигуллина и др., 2015; Горбов и др., 2020; Жарикова, 2021) и других странах (Turhan, 2020).

Автором отмечается (Корчагина, 2014), что в отличие от гомогенных сопредельных сред (вода, атмосфера) почва как существенно неоднородный сложноорганизованный с физической точки зрения профильной – распределённый объект не может быть репрезентативно охарактеризована только показателем концентрации ТМ в поверхностном слое.

Интерес к изучению тяжёлых металлов на территории Северного Таджикистана обусловлен серьёзной техногенной нагрузкой в виде транспорта, промышленной и сельскохозяйственной деятельности человека, выбросов отопительных систем, и прочими явлениями. Экологические последствия этих процессов привлекли наше внимание, поскольку ТМ перераспределяются не только между поверхностными почвами, но и аккумулируются в них.

В распространении выбросов промышленных предприятий также большую роль играют природные явления, как ветер, атмосферные осадки, в результате действия которых тяжёлые металлы перемещаются на огромные расстояния (Околелова и др., 2013; Авдощенко и др., 2021).

В высоких концентрациях ТМ вызывают опасность загрязнения почв и атмосферы и негативно воздействуют на экосистемы. Экологические проблемы, связанные с загрязнением окружающей среды Северного Таджикистана, рассматриваются в (Абдурахимов, 2014; Рахматов, Абдуллаев, 2021).

Актуальность настоящей работы определяется прежде всего проведёнными исследованиями загрязнения окружающей среды ТМ и важной ролью почв в изучении её экологического состояния. Проблема загрязнения ТМ особенно актуальна для экологически неблагополучных регионов, к числу которых можно отнести Северную Таджикистана (Абдурахимов, 2014). Поэтому исследование данных территорий на предмет их экологического состояния является актуальной задачей (Рахматов, Абдуллаев, 2021).

Почва Северного Таджикистана до настоящего времени остаётся слабо изученной, возможно, вследствие труднодоступности (из-за отсутствия технических возможностей, дорогостоящих процедур (аппаратура и анализ, нехватка опыта и специалистов), хотя в последнее время она является объектом внимания многих специалистов: радиоэкологов (Назаров и др., 2019), химиков (Муротова и др., 2022), географов (Абдурахимов, 2014). Информация об элементном составе почв Северного Таджикистана в литературе практически не встречается.

Цель настоящей работы – исследовать вертикальное и горизонтальное распределения содержания тяжёлых металлов и мышьяка в почвах, взятых в различных районах северной части Таджикистана. Задачи исследования: оценить уровни загрязнения почв, обследуемых территории на основе расчётов различных комплексных показателей загрязнения и коэффициентов загрязнения для изучаемых элементов; сравнить полученные данные с установленными нормативами оценки техногенного воздействия; охарактеризовать профиль распределения и уровень загрязнения ТМ и мышьяком на изучаемой территории; провести статистический и корреляционный анализ содержания ТМ и мышьяка в составе почв.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Исследования проводились на территории Северного Таджикистана (рис. 1). Северный Таджикистан (Согдийская область) расположен между 39°04′ и 41°08′ северной широты и 69°25′ и 70°34′ восточной долготы он занимает территорию в 25400 км². Доля сельскохозяйственной площади – менее 6 %. С севера область ограничивают Кураминский хребет и горы Моголтау, с юга – Туркестанский хребет и Зеравшанские горы. Северная часть области расположена на северо-западе Ферганской долины. По Ферганской долине загрязнения атмосферы переносятся ветром, как по трубе. Основной почвенный тип почв –

Рис. 1. Обзорная карта расположения точек отбора проб почв, взятых на территории Северного Таджикистана

1 – Шахристан, 2 – Деваштич, 3 – Зафарабад, 4 – село Мехнатобод, 5 – Спитамен,
6 – Джабборрасуловский район, 7 – вблизи Дигмайского хвостохранилища, 8 – Худжанд, 9 – Истиклол (Табошар), 10 – Матчинский район, 11 – Ашт, 12 – Канибадом, 13 – Исфара.

серозёмы. На плодородных серозёмах горных долин из водораздела рек Сыр-Дарья и Зеравшан выращиваются фрукты, овощи, зерно, хлопок. Климат континентальный, сухой и зависит от высоты над уровнем моря. Лето без осадков, зима тёплая. По оценке Агентства по статистике при Президенте Республики Таджикистан численность постоянного населения Согдийской области на 1 января 2022 года составила около 2 823 900 человек, и только четверть из них горожане.

Исследования проб почв, отобранных в различных районах Согдийской области, проводились в период 2020–2022гг. Отбор пробы почв из обследуемых районов, собранных в административных центрах или других селениях территориальных, проводили со стенки разреза методом почвенных ключей. Каждый ключевой обследуемых участок состоял из пяти точек пробоотбора (в центре – полнопрофильный разрез) по углам «конверта» – полуямы. В данном случае почвенные образцы отбирали по слоям 0−5, 5−25, 25−50, 50−100 см. К анализам пробы подготавливали общепринятыми методами. Анализы выполнены в лаборатории физики атмосферы ФТИ имени С.У.Умарова НАНТ. В отобранных пробах определяли следующие элементы: Zn, Pb, Cr, Ni, Co, Cu, V, MnO, TiO₂, Sr, Fe₂O₃. Кроме того, в качестве объекта исследования был выбран полуметалл–мышьяк (As) как элемент, обладающий высокой токсичностью.

В лаборатории почву очищали от инородного материала, измельчали до порошокообразного состояния и просеивали через сито с размером ячейки 1 мм. Порошокообразная проба впрессовывалась в кювет покрывалась плёнкой из полиэтилентерефталата и устанавливалась в прибор (по девять проб одновременно). Определение тяжёлых металлов и мышьяка было выполнено методом рентгенфлуоресцентного анализа с использованием спектрометра «Спектроскан МАКС-G» (ООО «СПЕКТРОН», Россия) (Рахматов, Абдуллаев, 2021; Умаров, 2021). Метод основан на сборе и анализе спектра, возникающего при облучении исследуемого материала рентгеновским излучением. Содержание элементов с высоким содержанием в земной коре – диоксид титана (TiO₂) и оксид железа (Fe₂O₃), – приведены в процентах, все остальные в – мг/кг (ppm), 1 мг/кг (ppm) = 0,0001 %. Концентрации оксидов марганца, железа и титана определялись прибором автоматически по установленной программе. Статистическая обработка данных была выполнена с помощью программного обеспечения MS Exel.

Методы оценки степени загрязнения почв исследуемой территории тяжелыми металлами и мышьяком. Для комплексной оценки степени загрязнения обследуемых почв тяжелыми металлами и мышьяком были использованы следующие общепринятые российские и зарубежные эмпирические показатели: коэффициент опасности (K_o), суммарный показатель загрязнения (Z_c), индекс геоаккумуляции (I_geo), коэффициент концентрации (CF), индекс нагрузки загрязнения (PLI) и интегрированный индекс загрязнения Немерова (NPI) (Poh, Tahir, 2017; Трифонова и др., 2018; Adimalla et al., 2019; Жарикова, 2021).

Коэффициенты опасности (K_o) рассчитывались по формуле:

,

где: – содержание металла и мышьяка в точке опробования; ПДК – предельно-допустимая концентрация металла согласно ГН 2.1.2041-06.

При значении коэффициента K_o>1 опасность загрязнения высокая.

Суммарный показатель загрязнения (Z_c), позволяющий определить степень негативного воздействия на окружающей среду одновременно несколькими загрязнителями (Шабанов, Стрекулев, 2021) – расчёты производились по модифицированной формуле, взятой в работах (Васильев, Чащин, 2011; Корчагина, 2014; Шабанов, Стрекулев, 2021). Данный показатель представляет собой сумму коэффициентов концентрации (CF) каждого элемента:

,

где: CF – коэффициенты концентраций металлов и мышьяка; число изучаемых суммируемых элементов с CF>1.

Индекс геоаккумуляции (I_geo), рассчитывался по формуле:

,

где: – содержание металла и мышьяка в составе обследуемых почв района, полученное в результате измерений; – фоновое содержание металла, которое определяют в результате специальных исследований, учитывая особенности рассеивания металла и мышьяка в данном районе; 1,5 – коэффициент, учитывающий различные варианты природных концентраций элемента (Poh, Tahir, 2017; Adimalla et al., 2019; Шабанов, Стрекулев, 2021).

Коэффициент концентрации (CF) определяли отношением фактического содержания изучаемого металла и мышьяка в почве исследуемого района к его содержанию в почве фонового района (Poh, Tahir, 2017; Adimalla et al., 2019; Шабанов, Стрекулев, 2021).

,

где: – содержание изучаемого элемента в точке опробования; – содержание веществ на фоновом участке.

Индекс нагрузки загрязнения (PLI) рассчитывается как среднее арифметическое от CF

,

При значении PLI<1 исследуемых почв, относящихся к категории незагрязнённых, при PLI=1 – степень загрязнения незначительная, PLI>1 – почва точки опробования загрязнена.

По данным исследователей (Adimalla et al., 2019; Авдощенко, Климова, 2021; Новиков, 2022) интегрированный индекс загрязнения Немерова (NPI) оценивает загрязнение почвы, а также её качество. NPI рассчитывается по формуле:

,

где: – среднее значение CF среди анализируемых металлов; – самое высокое значение CF среди анализируемых металлов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

При исследовании загрязнённости поверхностного слоя почвы (0−10 см) районов Северного Таджикистана установлено, что средние показатели K_o имеют наибольшее значение по мышьяку (K_o=25,18) и хрому (K_o=11,08), то есть содержание которых выше ПДК, соответственно, в 25,18 и 11,08 раза. По другим содержаниям элементов был выявлен локальный характер загрязнения (табл. 1), за исключением свинца, высокое содержание которого обнаружено в почве вблизи Дигмайского хвостохранилища превышающее ПДК в 3 раза.

Величина суммарного показателя загрязнения по району объективно характеризует уровень загрязнения территории и зависит от близости источника загрязнения. Анализ территории с помощью суммарного показателя загрязнения почв (Z_c) показал, что в Согдийской области высокий уровень загрязнения свинцом наблюдался в двух местах пробоотбора, к этим точкам относятся, что расположены вблизи Дигмайского хвостохранилиа и Аштский район. Значение Z_c в Канибадамском районе по цинку превышает 32 (Z_c =34), и почвы по уровню загрязнённости относятся к 4 и 5 группам. Руководствуясь шкалой опасности суммарного загрязнения (ПДК,2006), приходим к выводу, что концентрации остальных тяжёлых металлов в обследуемых почвах, взятых в административных центрах или других селениях районов северного Таджикистана, соответствуют умеренно опасному уровню (Z_c<16).

Исходя из выполненного нами, анализ значений I_geo позволил установить закономерности концентрации исследуемых веществ в верхнем слое почв различных районов области. По шкале Мюллера рассчитанные значения I_geo изученных элементов находятся в широком диапазоне, то есть значение I_geo варьировалось от незагрязнённых до умеренно и сильно загрязнённых. По полученным данным видно, что средние значения I_geo по всей исследуемой территории установлены для свинца – он относится к классам 2 и 3 (достаточно сильная степень загрязнения) (табл. 1). В Дигмайском хвостохранилище, Аштском и Канибадамском районах отмечено накопление свинца и цинка, для обоих металлов степень загрязнения варьируется от средней до сильной на этих участках. В отношении других

Таблица 1

Средние величины показатели загрязнения верхнего слоя почв (0−10 см) на территории Северного Таджикистана

ТМ	Среднее значения показатели загрязнения
	Ko	Zc	Igeo	CF	PLI	NPI
Zn	1,41	43,22	0,69	6,40	2,04	24,4
As	25,18	10,43	0,37	1,83	1,64	2,64
Pb	0,58	245,88	2,84	25,32	10,10	70,39
Cr	11,08	1,82	-0,50	1,07	1,06	1,33
Ni	0,59	19,69	0,75	2,53	2,31	3,04
Co	0,24	17,19	0,71	2,38	1,99	3,3
Cu	0,93	1,61	-0,52	1,05	1,05	1,28
V	0,069	12,54	0,42	1,99	1,80	2,77
MnO	0,037	1,19	-0,56	1,02	1,01	1,25
TiO2	0,45	2,33	-0,45	1,11	1,10	1,35
Sr	—	9,41	-0,21	1,36	1,28	1,68
Fe2O3	—	13,42	0,33	2,00	1,88	2,28

веществ почвы данной территории и всей области характеризуются как чистые. Почвы № 1–№ 4, № 9, № 10 и № 13 характеризуются средним индексом геоаккумуляции свинца, что соответствует среднему загрязнению (рис. 1).

Как видно из табл. 1, почвы исследуемой территории практически не загрязнены этими элементами: Cr, Ni, Co, Cu, V, MnO, TiO₂, Sr, Fe₂O₃ – индексы геоаккумуляции имеют минимальное или отрицательное значения, в которых содержание указанных веществ находится на уровне фонового.

В таблице 1 также приведены CF для исследуемых ТМ и мышьяка в почвах, взятых в различных районах Северного Таджикистана, а на рисунке 1 показана их точка опробования. В почвах всех обследуемых районов коэффициент концентрации (CF) для некоторых изучаемых веществ составил цифру в пределах единицы: Cr, Cu, MnO, TiO₂ и Sr. Это свидетельствует об отсутствии накопления элементов в верхней части профиля. Для Pb выявлено наиболее высокое значение CF (25,32) среди исследуемых тяжёлых металлов.

Диапазон значений CF для Zn составляет 1–34,32; As: 0,99–3,21; Pb: 0,99–99,28; Cr: 0,99–1,17; Ni: 1–3,66; Co: 1–4,12; Cu: 1–1,08; V: 0,99–3,36; MnO: 1–1,04; TiO₂: 1–1,19; Sr: 1–1,94; Fe₂O₃: 1,04–2,52. Самые высокие средние значения коэффициента загрязнения в пробах почв отмечены для Zn, Pb, Ni и Co, что указывает на загрязнение почвы этими элементами, что может быть связано с влиянием антропогенной нагрузки, происходящей на исследуемой территории.

Индекс загрязнения окружающей среды (PLI) широко используется для оценки относительной степени загрязнения почв тяжёлыми металлами. Таким образом, индекс загрязнения окружающей среды может быть рассчитан для набора загрязняющих металлов как средняя геометрическая концентрация всех исследуемых металлов. Если концентрация значения PLI близка к 1, это означает, что концентрации исследуемых металлов близки к фоновой концентрации, если концентрации PLI выше 1, то это значение свидетельствует о загрязнении почвы. Результаты значения PLI почв исследованной территории приведены в таблице 1.

Результаты расчета значения PLI показали, что наибольшие высокие значения PLI по всей области для Zn составляли (2,04), Pb (10,1), Ni (2,31), Co (1,99), соответственно, т. е. больше 1. Рассчитанное значение PLI для других элементов отмечено в пределах единицы или меньше единицы, что указывает на отсутствие загрязнения этими элементами. Значения PLI для исследуемых почв имеет следующую последовательность: Pb_10,1 > Ni_2,31 > Zn_2,04 > Co_1,99 > Fe₂O_3(1,88) > V_1,8 > As_1,64 > Sr_1,28 > TiO_2(1,1) > Cr_1,06 > Cu_1,05 > MnO_1,01. Высокое значение индекса PLI указывает на то, что Zn, Pb, Ni и Co являются основными элементами, способствующими загрязнению исследуемой почвы, что может быть антропогенным и естественным влиянием на экологическое состояние местности (выветривание, наличие промышленных источников загрязнений, полигонов бытовых отходов горнорудных предприятий, орографической структуры местности, сельскохозяйственной деятельности человека).

В таблицах 2–5 представлены результаты исследований содержания и профильного распределения некоторых тяжёлых металлов и мышьяка в изученных районах Северного Таджикистана по данным рентгенофлуоресцентного анализа (РФА). Также в таблицах приведены значения ПДК и кларка для каждого элемента. Данные, приведённые в таблицах 2–5, позволяют заключить, что максимальные, средние, минимальные и среднеквадратичные отклонения концентрации разных элементов зафиксированы в разных глубинах, взятых в Северном Таджикистане. Следует отметить, что превышение ПДК для элементов I класса опасности (Zn, Pb и As) основном отмечено в поверхностном горизонте, то есть загрязнение наблюдается только в верхнем слое почв. Среднее содержание Zn в верхних горизонтах (0−5 см) составило 141,3 ppm. ПДК этого элемента 100 ppm и среднее содержание Zn превышает его в 1,14 раза. Как можно видеть, среднее содержание Zn во всех представленных глубинах плавно уменьшается, что свидетельствует о стабильности данного элемента и слабой миграции по профилю. Самые высокие значения содержания цинка в верхнем слое почв (1141,94 ppm) были отмечены в Канибадамском районе, где наблюдалось заметное превышение ПДК (в 11, 41 раз). Среднее содержание свинца и мышьяка в верхнем слое составляет 18,44±7,59 и 50,36±5,53 ppm, соответственно. Для этих веществ существенных различий по глубине почвенного профиля не установлено, но прослеживаются уменьшения концентрации в более глубоких слоях.

Содержание мышьяка в верхнем слое исследуемых почв районов Северного Таджикистана варьируется в пределах 29,18−93,78 ppm, свинца − 0,93−93,33, цинка − 33,27−1141,94.

В обследуемых почвах Северного Таджикистана наблюдается высокое содержание мышьяка, превышающее значения ПДК по всему профилю.

В ходе исследований установлено, что максимальная концентрация элементов 1 класса опасности (Zn, Pb и As), поступивших в исследуемые почвы региона, закрепляется в верхней части профиля; содержание элементов в почвенном профиле региона уменьшается, то есть, загрязнение носит нисходящий характер. Данный вывод указывает на то, что высокое содержание элементов 1 класса опасности в верхней части профиля имеет техногенную характер.

Распределение элементов 2 класса опасности (Cr, Ni, Co и Cu) по профилю почвы носит слабовыраженный аккумулятивный характер, высокое содержание их отмечается в верхних горизонтах профиля и с возрастанием глубины их содержание постепенно уменьшается. Как видно из представленных результатов, превышение предельно допустимой концентрации для Cr составляет 11 раз. Содержание остальных металлов (Ni, Co и Cu) находится в пределе их установленных ПДК и даже меньше. Влияние антропогенных источников на содержание хрома невелико, поэтому высокое содержание Cr для почв региона характерно.

Накопление никеля наблюдается на поверхности почвы или антропогенно-изменённых горизонтах, вниз по профилю содержание элемента снижается во всех выбранных глубинах (см. табл. 2).

Среднее содержание никеля в пробах почв, отобранных с пробных площадок районов области, составило: для горизонта 0–5 см − 23,64±2,20 ppm; для горизонта 5–25 см − 20,97±2,13 ppm; для горизонта 25–50 см − 19,93±2,08 ppm; для горизонта 50–100 см − 18,53±2,34 ppm. Этих значений не достигает уровень ПДК и его кларк.

Профильное распределение кобальта в горизонтах изученных почв региона показывает плавное снижение концентрации данного металла с глубиной в довольно узком диапазоне величин, что свидетельствует о стабильности соединений этих веществ и их слабой миграции вниз по профилю (см. табл. 2).

Таблица 2

Содержание и профильное распределение элементов I класса опасности в почвах

Северного Таджикистана

Глубина	As
отбора, см	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0–-5	29,18	93,78	50,36±5,53
05–25	27,93	96,21	49,04±5,37
25–50	33,97	120,27	53,70±7,58
50–100	24,97	129,07	52,10±7,74
Кларк	5
ПДК	2
Глубинаотбора, см	Pb
	Cmin	Cmax	C> ±σ
0–5	0,93	93,33	18,44±7,59
05–5	2,54	17,18	14,79±3,11
25–50	1,13	31,36	14,80±3,61
50–100	0,28	50,09	12,23±4,19
Кларк	10
ПДК	32
Глубинаотбора, см	Zn
	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0–5	33,27	1141,94	141,30±91,71
05–25	29,09	76,01	52,11±4,31
25–50	32,19	125	56,27±7,63
50–100	31,88	68,84	47,04±3,42
Кларк	50
ПДК	100

Примечание к таблице. <C>, C_max, C_min и σ − среднее, максимальное, минимальное и среднеквадратичное отклонение содержание элементов в пробе. Значения ПДК по стандартам России ГН 2.1.7.2041-06 [ПДК,2006].

Таблица 3

Содержание и профильное распределение элементов 2 класса опасности

Глубинаотбора,см	Cr			Ni
	Cmin	Cmax	<C> ± σ	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0–5	62,53	73,48	66,47±0,97	9,70	35,54	23,64 ± 2,20
05–25	61,70	69,13	65,55±0,71	8,46	31,45	20,97 ± 2,13
25–50	62,35	70,12	65,02±0,67	10,57	33,04	19,93 ± 2,08
50–100	62,08	69,07	64,99±0,62	8,47	30,23	18,53 ± 2,34
Кларк	200			40
ПДК	6			85
Глубинаотбора,см	Co			Cu
	Cmin	Cmax	<C> ± σ	Cmin	Cmax	<C> ± σ
0–5	6,04	6,78	6,41±0,05	49,11	53,45	51,41±0,94
05–25	—	—	—	49,68	54,32	51,70±0,97
25–50	0,34	1,2	0,75±0,7	49,71	54,60	51,94±1,06
50–100	0,22	7,36	3,79±0,44	49,26	56,74	52,33±1,29
Кларк	10			20
ПДК	5			55

Таблица 4

Содержание и профильное распределение элементов 4 классов опасности

Глубинаотбора,см	V
	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0–5	5,44	18,32	10,28±1,04
05–25	5,81	22,32	11,15±1,63
25–50	3,78	23,76	12,09±1,88
50–100	5,77	28,58	13,37±1,80
Кларк	150
ПДК	150
Глубинаотбора,см	MnO
	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0–5	88,19	91,90	89,46±0,28
05–25	87,99	91,14	89,49±0,56
25–50	88,30	90,68	89,33±0,47
50–100	87,55	90,15	89,26±0,23
Кларк	850
ПДК	2374
Глубинаотбора,см	TiO2
	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0-5	0,33	0,39	0,36±0,01
05-25	0,33	0,38	0,36±0,004
25-50	0,32	0,38	0,35±0,02
50–100	0,33	0,38	0,35±0,01
Кларк	4,2
ПДК	0,8 %

Примечание к таблице. н/у – не установлено; ПДК для марганца (1500 ppm) и титана (0,048 %) пересчитаны в соответствующие ПДК для оксидов.

Таблица 5

Содержание и профильное распределение элементов 4 классов опасности

Глубинаотбора,см	Sr			Fe2O3
	Cmin	Cmax	<C> ±σ	Cmin	Cmax	<C> ±σ
0-5	95	184,66	126,94±14,32	1,77	4,47	3,46±0,55
05-25	98,99	107,30	102,76±1,74	1,69	4,32	3,33±0,56
25-50	99,56	108,30	102,89±2,91	1,73	4,54	3,06±0,65
50-100	99,13	109,97	102,78±3,98	1,79	4,36	3,09±0,53
Кларк	300			3,8
ПДК	н/у			н/у

Примечание к таблице: н/у – не установлено; ПДК для марганца (1500 ppm) и титана (0,048 %) пересчитаны в соответствующие ПДК для оксидов.

Значения интегрированного индекса загрязнения Немерова NPI для элементов 1 класса опасности: Zn, Pb и As составили 24,4, 70,39, 2,64 соответственно; для элементов 2 класса опасности: Cr, Ni, Co и Cu – 1,33, 3,04, 3,3, 1,28, соответственно; для других элементов: V, MnO, TiO₂, Sr и Fe₂O₃ – 2,77, 1,25, 1,35, 1,68, 2,28, соответственно.

Уровень кобальта в пробах почв изучаемой территории был в пределах его ПДК и составил: 6,41±0,05 ppm для горизонта 0–5 см; не отмечено для горизонта 5–25 см; 0,75±0,7 ppm для горизонта 25–50 см; 3,79±0,44 для горизонта 50–100 см.

Рис. 2. Вертикальное распределение среднее содержание элементов в слое 0–100 см

Рис. 3. Вертикальное распределение среднее содержание элементов в слое 0–100 см

Распределение Cu по профилю исследуемых почв региона носит иной характер по сравнению с распределением Co. Анализ профильного распределения Cu в исследуемых почвах показал, что содержание меди в всех глубинах находится практически на одном уровне.

По меди средние величины в пробах почвы для исследуемой территории составили: 51,41 ±0,94 ppm, 51,70±0,97 ppm, 51,94±1,06 ppm и 52,33 ±1,29 ppm, соответственно для 0–5 см-, 5–25 см-, 25–50 см — и 50–100 см − горизонтов.

Эти величины находится в пределах ПДК и ниже. Отсюда видно, что содержание меди в верхних слоях почвы было несколько выше, чем в нижнем.

Содержание ванадия значительно ниже, чем остальных элементов. Содержание ванадия в почвах поверхностных горизонтов исследуемой территории колеблется в пределах 5,44–18,32 ppm. В нижних горизонтах почв ванадий содержится в небольших количествах, по сравнению верхними. Превышения уровня ПДК по этому элементу во всех исследуемых пробах почв, взятых в различных районах Северного Таджикистана, не обнаружено. Вниз по профилю среднее содержание ванадия плавно снижается, что продемонстрировано на рисунке 2.

Содержание MnO значительно ниже ПДК, причем его содержание по профилю во всех глубинах распределено практически равномерно. В свою очередь, исследование показало, что профильные распределения TiO₂ и Fe₂O₃ во всех глубинах однородны, то есть, распределение данных веществ по профилю практически равномерное, без резкого изменения концентрации.

В профильном распределении всех исследуемых элементов в почвах изученной территории можно отметить уменьшение их концентрации с глубиной, причём более монотонным распределением тяжёлых металлов и мышьяка в разных почвах местности отличаются друг от друга (рис. 2 и 3).

Ещё одним эталоном для сопоставления является среднее содержание элемента в земной коре (Кларк) (Виноградов, 1957). Анализ отношений среднего содержания ТМ и мышьяка в почвах к их кларкам показал, что среднее содержание Zn в верхних горизонтах антропогенно-изменённых почв в 2,82 раза выше кларка, но вниз по профилю его содержание значительно уменьшается и практически лежит в пределах Кларка, то есть это убедительное свидетельство антропогенного происхождения рассматриваемого элемента. Содержание As выще в 10 раз, Pb – в 1,8 раза, Cu – в 2,5 раза. Содержание остальных исследуемых ТМ в пробах почв лежит в пределах Кларка или ниже.

Загрязнение свинцом – традиционным токсикантом исследуемой территории — отмечено в двух местностях – это вблизи Дигмайского хвостохранилища и в Аштском районе в поверхностном горизонте, а загрязнение мышьяком отмечено во всех пробах почв, что обусловлено атмосферным переносом или другими антропогенными источниками. Помимо этого, загрязнения почв элементов 1 класса опасности, видимо, зависит от природы почв или вклада антропогенных источников, о чем свидетельствует накопление в поверхностных горизонтах таких элементов, как цинк, свинец и мышьяк.

Если сравнивать средние значения ТМ и мышьяка для верхних и нижних
почвенных горизонтов исследуемой территории, то полученные значения находятся приблизительно на одном и том же уровне, независимо от изучаемой местности, за исключением элементов 1 класса опасности.

При этом распределение таких веществ, как Zn, Pb и As, в профиле имеет общие черты: среди максимумов наивысшее содержание элементов характерно для верхних горизонтов, вниз по профилю наблюдается снижение их концентрации.

Данные профильного распределения представлены на рисунках 2–3. Из рисунков 2–3 видно, что наиболее высокое содержание металлов отмечено в слое 0–5 см, вниз по профилю почв происходило их постепенное снижение. Наибольшее накопление элементов в верхних слоях почв свидетельствует об антропогенном характере их загрязнения. Исключением в этом отношении являются Cr, Cu, MnO, TiO₂, содержание их в почвенном профиле практически не меняется. Распределение по почвенному профилю этих элементов равномерно. Содержание снижается с глубиной, не превышает ПДК и их кларк. Видимо, это связано с высоким содержанием данного металла в материнской породе. Иная картина наблюдается по ванадию. Содержание элемента растёт вниз по профилю. Превышения ПДК и кларка по ванадию в нижних горизонтах не наблюдалось.

В таблице 6 представлены коэффициенты корреляции между концентрациями некоторых исследуемых ТМ и мышьяка, входящих в состав верхних горизонтов почв Северного Таджикистана. Высокое значение коэффициента позволяет предположить одинаковое происхождение соответствующих элементов. В данном случае оценки сделаны по достаточно широкому набору проб, многие из которых имеют различное происхождение, поэтому критерием служит критический коэффициент корреляции.

Таблица 6

Коэффициенты корреляции между концентрациями некоторых ТМ в пробах почв

ТМ	Zn	As	Pb	Cr	Ni	Co	Cu	V	MnO	TiO2	Sr	Fe2O3
Zn	1	-0,02	0,09	0,11	0,11	0,44	0,10	-0,18	0,02	0,06	-0,20	0,01
As		1,00	0,64	-0,35	-0,49	0,51	-0,05	0,29	-0,40	-0,48	0,30	-0,47
Pb			1,00	-0,35	-0,58	0,55	0,12	0,08	-0,12	-0,43	0,04	-0,41
Cr				1,00	0,72	-0,09	-0,08	-0,36	0,29	0,76	-0,41	0,43
Ni					1,00	-0,21	-0,41	-0,62	0,37	0,93	0,08	0,80
Co						1,00	-0,36	-0,08	0,28	-0,17	0,22	-0,03
Cu							1,00	0,58	-0,53	-0,41	-0,78	-0,55
V								1,00	-0,72	-0,79	-0,27	-0,85
MnO									1,00	0,54	0,07	0,76
TiO2										1,00	0,02	0,86
Sr											1,00	0,20
Fe2O3												1,00

Примечание к таблице. Полужирным выделены коэффициенты корреляции с уровнем достоверности более 99,9 %.

Проведённый корреляционный анализ между концентрациями тяжёлых металлов и мышьяка по местам отбора для уровней значимости 95 и 99,9 % составили 0,17 и 0,29 соответственно. Из 66 коэффициентов корреляции, представленных в таблицах 4, 47, коэффициентов оказалось ниже критического значения для уровня значимости 95 %, что говорит об отсутствии статистической связи между соответствующими ТМ и мышьяком; 15 коэффициентов корреляции оказались выше критического значения для уровня значимости 99,9 %.

Средняя положительная корреляционная зависимость наблюдалась между Pb и As (r=0,64), Co и As (r=0,51), Co и Pb (r=0,55), V и Cu (r=0,58), TiO₂ и MnO (r=0,58). Обнаружена значимая корреляционная связь между концентрациями Ni и Cr (r=0,72), TiO₂ и Cr (r=0,76), TiO₂ и Ni (r=0,93), Fe₂O₃ и Ni (r=0,80), Fe₂O₃ и MnO (r=0,76), Fe₂O₃ и TiO₂ (r=0,86). Исходя из этого, можно предположить, что такие элементы, как Pb, As, Co, V, Cu, TiO₂, MnO, Ni, Cr, Fe₂O₃ и MnO, поступают в исследуемую почву из одного источника.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Распределение тяжёлых металлов и мышьяка в профиле исследуемых почв проявляет стабильные закономерности. Применение различных индексов загрязнения, хоть и различается в отношении загрязнения отдельными элементами, позволило выявить более детальное исследование профильного распределения тяжёлых металлов и мышьяка в почвах, взятых в различных районах Северного Таджикистана.

Почвы некоторых этих местностей находятся под влиянием антропогенной нагрузки. Оценка загрязнённости обследуемых почв тяжёлыми металлами и мышьяком с использованием различных индексов загрязнения (Z_c, I_geo, CF) позволяет отнести их преимущественно к слабым или сильным загрязнениям. Наибольшие значения I_geo отмечены в почвах для Pb. Средние значения комплексных коэффициентов загрязнения PLI и NPI свидетельствуют о деградации поверхностного слоя обследуемых почв и сильной степени загрязнения элементов I классом опасности. В целом же в верхних слоях почв загрязнённость элементами выше, чем вглубь почвенного профиля, что связано с более интенсивной техногенной нагрузкой. Высокое содержание тяжёлых металлов и мышьяка выявлено в верхних горизонтах почв, превышение фона (минимальные значения) – в сотни раз для элементов I класса опасности на глубине 0-5 см, что свидетельствует об их техногенном происхождении. Обнаружены территории с опасно высоким уровнем загрязнения тяжелыми металлами/мышьяком. По величинам суммарного загрязнения (Z_c=1,19÷245,88) почвы относятся к категории от слабого до высокого загрязнения.

Более высокие значения как индивидуальных (Z_c, I_geo, CF), так и комплексных показателей загрязнения (PLI и NPI), выявлены для цинка, мышьяка и свинца в верхних горизонтах почв, взятых вблизи Дигмайского хвостохранилища, в Канибадаме и Аштском районе, что связано с наличием источников техногенного воздействия.

На территории Северного Таджикистана все выбросы и сбросы загрязняющих веществ в окружающую среду остаются в регионе. Кроме того, Таджикистан расположен в глобальном поясе, в котором передвигается пыль с крупнейших пустынь Африки и Азии, и эти аэрозольные частицы издалека также частично оседают в этой области.

Результаты исследования указывают на высокий уровень трансграничного переноса загрязнений и на необходимость дальнейших комплексных исследований этой проблемы.

Благодарности. Выражаем благодарность сотрудникам и студентам физико-технического факультета Худжандского государственного университета за большую помощь в полевых работах, сотрудникам Лаборатории физики атмосферы ФТИ имени С. У. Умарова НАНТ за помощь в организации и проведении аналитических работ.

REFERENCES

1. Абдурахимов С. Я. Инновационно-геоэкологические проблемы природно-техногенного разнообразия Таджикистана. – Худжанд: Изд-во Нури маърифат, 2014. – 432 с.
2. Авдощенко В. Г., Климова А. В. Тяжёлые металлы в почве и растениях города Петропавловска-Камчатского (Камчатский край). – Петропавловск-Камчатский: Камчат ГТУ, 2021. – 127 с.
3. Авдощенко В. Г., Климова А. В. Оценка загрязнения тяжёлыми металлами почв города Петропавловска-Камчатского, Камчатский край // Вестник Камчатского государственного технического университета. – 2021. – № 61. – C. 65–81.
4. Васильев А. А., Чащин А. Н. Тяжёлые металлы в почвах города Чусового: оценка и диагностика загрязнения. Монография. – Пермь: ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, 2011. – 197 с.
5. Виноградов А. П. Геохимия редких и рассеянных элементов. – М.: Изд-во АН СССР, 1957. – 238 с.
6. Горбов С. Н., Безуглова О. С. Тяжёлые металлы и радионуклиды в почвах Ростовской агломерации. Монография. – Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет: Изд-во Южного федерального университета, 2020. – 124 с.
7. Жарикова Е. А. Тяжёлые металлы в городских почвах: оценка содержания и экологического риска // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 1. – C. 164–173.
8. Корчагина К. В. Оценка загрязнения городских почв тяжёлыми металлами с учётом профильного распределения их объёмных концентраций: дис. … канд. биол. наук: спец. 03.02.13 Почвоведение. – Москва: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2014. – 145 с.
9. Муротова Д. А., Азизов Р. О., Тиллобоев Х. И., Шарифов С. К. Тяжелые металлы как фактор загрязнения водной среды в поселке Адрасман Северного Таджикистана // Ученые записки Худжандского государственного университета им. академика Б. Гафурова. Серия: Естественные и экономические науки. – 2022. – Т. 62, № 3. – С. 94–99.
10. Назаров, Х. М., Эрматов К. А., Бахронов С. М., Мухамедова С. Г., Мирсаидов У. М. Оценка потенциальной радиационной опасности хвостохранилища Дигмай (Таджикистан) для населения, проживающего вокруг него // Радиационная гигиена. – 2019. – Т. 12, № 1. – С.115–121.
11. Новиков С. Г. Оценка уровня загрязнения тяжелыми металлами почв г. Кондопога и г. Костомукша (Республика Карелия) // Бюллетень Почвенного института имени В. В. Докучаева. – 2022. – Вып. 111. – С. 157–184.
12. Околелова А. А., Желтобрюхов В. Ф., Егорова Г. С., Рахимова Н. А., Кожевникова В. П. Содержание и нормирование тяжёлых металлов в почвах Волгограда. Монография. – Волгоград: ФГБОУ ВПО. Волгоградский ГАУ, 2013. – 144 с.
13. Предельно допустимые концентрации (ПДК) химических веществ в почве. Гигиенические нормативы ГН 2.1.7.2041–06. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора, 2006. – 16 с.
14. Рахматов М. Н., Абдуллаев С. Ф. Содержание тяжёлых металлов в пылевом аэрозоле и почвах Северного Таджикистана // Оптика атмосферы и океана. –2021. – № 3. – С. 212–221.
15. Трифонова Т. А., Подолец А. А., Селиванов О. Г., Марцев А. А., Подолец А. А. Оценка загрязнения почв рекреационных территорий промышленного города соединениями тяжёлых металлов и мышьяка // Теорeтическая и прикладная экология. – 2018. – № 2. – C. 94–101.
16. Тяжёлые металлы в агроценозах: миграция, действие, нормирование / [Ред. чл.-корр. РАН Н.И. Санжаровай, к.б.н. П. Н. Цыгвинцева]. – Обнинск: ФГБНУ ВНИИРАЭ, 2019. – 398 с.
17. Умаров Н. Н. Распределение содержания тяжёлых металлов в полыни горькой и почве Согдийской области Республики Таджикистан // Химическая безопасность. 2021. – Т. 6, № 1. – С. 79–84.
18. Шабанов М. В. Стрекулев Г. Б. Геохимические процессы накопления тяжёлых металлов в ландшафтах Южного Урала // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2021. – Т. 332, № 1. – C. 184–192.
19. Шафигуллина Г. Т., Удачин В. Н., Филиппова К. А., Аминов П. Г. Геохимические характеристики техногенных почв горнопромышленных ландшафтов Южного Урала // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. – 2015. – Т. 20, № 4. – С. 93–101.
20. Adimalla N., Qian H., Wang H. Assessment of heavy metal (HM) contamination in agricultural soil lands in northern Telangana, India: an approach of spatial distribution and multivariate statistical analysis // Environmental monitoring and assessment. – 2019. – Vol. 191, N 126. − P. 1–15.
21. Poh S-C., Tahir N. The common pitfall of using Enrichment Factor in assessing soil heavy metal pollution // Malaysian Journal of Analytical Sciences. – 2017. – Vol. 21, N 1. – P. 52–59.
22. Turhan Ş., Garad A. M. K., Hançerlioğulları A., Kurnaz A., Gören E., Duran C., Karataşlı M., Altıkulaç A., Savacı G., Aydın A. Ecological assessment of heavy metals in soil around a coal-fred thermal power plant in Turkey // Environmental Earth Sciences. – 2020. – Vol. 79. – P. 1–15.