Để đánh giá mức độ ô nhiễm các kim loại Cu trong các mẫu đất và trầm tích ở khu vực mỏ kẽm-chì làng Hích, Đồng Hỷ, Thái Nguyên, các kết quả đã nghiên cứu đã được so sánh và đánh giá dựa vào chỉ số tích lũy địa chất Igeo (Geoaccumulation index), chỉ số ô nhiễm cá nhân (ICF), chỉ số đánh giá mức độ rủi ro RAC đối với hệ sinh thái (Risk Asessment Code) và tiêu chuẩn của một số nước trên thế giới.
3.4.1. Chỉ số tích lũy địa chất (Geoaccumulation Index : Igeo)
Chỉ số tích lũy địa chất là chỉ số đánh giá các mức độ ô nhiễm dựa trên hàm lượng tổng của các kim loại. Từ các kết quả phân tích hàm lượng tổng các kim loại trong bảng 3.4, giá trị Igeo của các kim loại được tính theo công thức đã trình bày ở mục 2.4.1.1. Giá trị Bn của đồng theo Hamilton [43] là 55.
Kết quả tính Igeo của các kim loại nghiên cứu được thể hiện trong đồ thị từ hình 3.3 như sau:
Hình 3.3. Chỉ số Igeo của các mẫu đất phân tích đối với hàm lượng đồng
Dựa vào bảng phân loại các mức độ ô nhiễm (bảng 2.5) và theo đồ thị hình 3.3 cho thấy các giá trị Igeo của Cu ở tất cả các vị trí lấy mẫu đều nhỏ hơn 0 và nằm trong khoảng từ -0,5 đến -2,6. Do vậy, có thể kết luận là không có biểu hiện ô nhiễm Cu ở trong khu vực nghiên cứu theo chỉ số Igeo.
Tóm lại, qua đánh giá mức độ ô nhiễm của kim loại đồng theo chỉ số Igeo, tất các các mẫu đất phân tích đều không bị ô nhiễm ở tất cả các vị trí nghiên cứu, điều này chứng tỏ khu vực đất (bãi thải, suối và đất nông nghiệp) đều không bị ảnh hưởng tới mức ô nhiễm bởi hoạt động khai thác và thải ra nguyên tố Cu ra xung quanh địa bàn đó.
3.4.2. Nhân tố gây ô nhiễm cá nhân (ICF)
Nhân tố gây ô nhiễm cá nhân là một trong các chỉ số đánh giá các mức độ ô nhiễm dựa trên hàm lượng các dạng của kim loại. Từ các kết quả phân tích hàm lượng dạng của đồng trong các mẫu nghiên cứu, giá trị ICF của đồng được tính theo công thức đã trình bày ở mục 1.6.2.2. Kết quả được thể hiện trong bảng 3.5 và hình 3.4.
Bảng 3.5. Giá trị ICF của đồng trong các mẫu nghiên cứu
STT Mẫu ICF STT Mẫu ICF STT Mẫu ICF
1 BT1 1,69 7 RN1 1,70 15 TTS1 1,76 2 BT2 2,18 8 RN2 2,00 16 TTS2 0,78 3 BT3 1,25 9 RN3 1,53 17 TTS3 2,06 4 BT4 1,77 10 R_BT1 1,33 18 TTS4 0,92 5 BT5 2,14 11 R_BT2 2,19 19 TTS5 1,05 6 BT6 0,91 12 R_BT3 2,57 20 TTS6 0,77 13 R_BT4 2,19 21 R_S1 2,13 14 R_BT5 2,02 22 R_S2 1,81
Hình 3.4. Giá trị ICF của đồng trong các mẫu nghiên cứu so với các mức độ ô nhiễm
Dựa theo bảng phân loại các mức độ ô nhiễm (bảng 2.6) và đồ thị hình 3.4, cho thấy ở hầu hết các mẫu nghiên cứu đều có chỉ số ICF của đồng nằm trong khoảng 1÷3, do đó mức độ ô nhiễm đồng là trung bình, chỉ có các vị trí BT6, TTS2, TTS4 và TTS6 thì giá trị ICF <1 nên ở mức ô nhiễm thấp. Như
vậy mặc dù theo chỉ số Igeo thì đồng không gây ô nhiễm, nhưng do đồng tồn tại ở dạng F2 và F3 khá lớn nên dẫn đến chỉ số ô nhiễm cá nhân của đồng từ mức thấp đến trung bình.
3.4.3. Chỉ số đánh giá mức độ rủi ro RAC (Risk Assessment Code)
Chỉ số RAC là chỉ số đánh giá mức độ rủi ro đối với hệ sinh thái dựa theo hàm lượng phần trăm của hai dạng trao đổi và liên kết với cacbonat (dạng F1 và F2). Dựa vào các bảng kết quả phân tích hàm lượng dạng của các kim loại trong đất và trầm tích, giá trị RAC được thể hiện trong bảng 3.6 và đồ thị hình 3.5.
Bảng 3.6. Giá trị RAC (%) của đồng trong các mẫu nghiên cứu
STT Mẫu RAC STT Mẫu RAC STT Mẫu RAC
1 BT1 50,87 7 RN1 32,32 15 TTS1 39,03 2 BT2 43,96 8 RN2 36,75 16 TTS2 32,77 3 BT3 33,91 9 RN3 33,29 17 TTS3 53,94 4 BT4 39,62 10 R_BT1 39,17 18 TTS4 34,58 5 BT5 53,13 11 R_BT2 44,10 19 TTS5 35,66 6 BT6 18,29 12 R_BT3 47,07 20 TTS6 33,86 13 R_BT4 50,32 21 R_S1 47,91 14 R_BT5 30,80 22 R_S2 43,75
Hình 3.5. Giá trị RAC (%) của đồng trong các mẫu nghiên cứu so với các mức độ ô nhiễm
Dựa theo bảng phân loại các mức độ ô nhiễm (bảng 2.7) và đồ thị hình 3.5, chỉ có một mẫu đất thuộc khu vực bãi thải (BT6) có giá trị RAC nằm trong khoảng 10 ÷ 30 nên có mức độ rủi ro đối với hệ sinh thái là trung bình, tất cả các mẫu còn lại đều có giá trị RAC > 30 thậm chí mẫu tại các vị trí mẫu BT1, BT5, R-BT4 và TTS3 còn có giá trị RAC > 50 như vậy các mẫu còn lại này đều có mức rủi ro đối với hệ sinh thái của đồng là cao và rất cao.
Kết quả đánh giá cho thấy, nếu dựa theo hàm lượng tổng của đồng và chỉ số Igeo thì các mẫu đất và trầm tích không bị ô nhiễm, tuy nhiên khi đánh giá mức độ ô nhiễm của đồng theo kết quả phân tích dạng liên kết dựa theo chỉ số ICF và RAC thì cho thấy mức độ ô nhiễm Cu đều từ thấp đến trung bình, đặc biệt mức độ rủi ro đối với hệ sinh thái hầu hết là cao, kết quả này là do đồng tồn tại khá nhiều ở dạng cacbonat, đây là dạng kém bền vững và rất dễ giải phóng ra môi trường khi pH của đất và trầm tích thấp.
3.5. Hàm lượng cho phép kim loại Cu trong đất theo tiêu chuẩn của một số quốc gia
Theo tiêu chuẩn một số nước trên thế giới về chất lượng của đất nông nghiệp và công đã được trình bày trong các bảng từ 1.3 đến 1.5. Để thuận tiện, chúng tôi phân ra thành hai loại mẫu đất là đất nông nghiệp và đất công nghiệp (đất bãi thải và trầm tích) để so sánh với các tiêu chuẩn giới hạn. Dựa trên hàm lượng tổng của các kim loại đã thu được ở trên, và các tiêu chuẩn giới hạn của một số nước, chúng tôi có bảng so sánh các giá trị phân tích được với các tiêu chuẩn của các nước như ở bảng 3.7 và 3.8.
Theo như số liệu ở bảng 3.7 thì hàm lượng Cu trong các mẫu đất nông nghiệp phân tích đều nằm trong khoảng từ 13,642 mg/Kg ÷ 23,904 mg/Kg và nằm trong khoảng thấp hơn so với tiêu chuẩn giới hạn của Việt Nam (100 mg/Kg) và các nước Áo, Nhật, Anh và Đức. Như vậy, là so sánh với các tiêu chuẩn giới hạn của các nước thì hàm lượng Cu trong các mẫu đất nông nghiệp được phân tích đều nằm ở mức an toàn và không bị ô nhiễm.
Bảng 3.7. Hàm lượng Cu trong các mẫu đất nông nghiệp so với giới hạn trong đất nông nghiệp theo tiêu chuẩn của các nước [38]
Mẫu
Hàm lượng
Cu
Tiêu chuẩn Cu trong đất nông nghiệp
Áo Việt Nam Nhật Anh Đức
RN1 19,059 100 100 125 50 (100) 50(200) RN2 14,879 RN3 18,008 R_BT1 16,316 R_BT2 14,450 R_BT3 13,642 R_BT4 14,445 R_BT5 19,930 R_S1 30,035 R_S2 23,904 Đơn vị: mg/Kg
Tương tự, đối với các mẫu đất bãi thải và trầm tích ở suối, chúng tôi so sánh với các tiêu chuẩn đất công nghiệp và trầm tích nước ngọt được trình bày ở bảng 3.6.
Ở bảng 3.6 thì tất cả các mẫu đất bãi thải và trầm tích đều có hàm lượng Cu thấp hơn nhiều so với tiêu chuẩn giới hạn hàm lượng Cu trong trầm tích nước ngọt và trong đất công nghiệp của Việt Nam. Điều này chứng tỏ các mẫu đất bãi thải và các mẫu trầm tích ở suối đều không bị ô nhiễm Cu.
Bảng 3.8. Hàm lượng Cu trong các mẫu đất bãi thải và trầm tích so với giới hạn trong đất công nghiệp theo tiêu chuẩn của Việt Nam [39][40]
Mẫu Hàm lượng Cu
Giới hạn cho phép của Cu trong đất công nghiệp và trầm tích nước ngọt
TCVN (đất công nghiệp) TCVN (trầm tích nước ngọt) BT1 36,619 300 193 BT2 20,147 BT3 21,184 BT4 19,010 BT5 28,765 BT6 22,260 TTS1 25,050 TTS2 57,065 TTS3 40,792 TTS4 28,597 TTS5 31,793 TTS6 35,692 (Đơn vị: mg/Kg)
Tóm lại, qua việc đánh giá mức độ ô nhiễm của Cu theo các chỉ số ô nhiễm (Igeo) và tiêu chuẩn giới hạn của một số quốc gia cho thấy hàm lượng Cu trong các mẫu đất và trầm tích đều nằm trong phạm vi an toàn và các mẫu đất và trầm tích phân tích đều không bị ô nhiễm Cu.
KẾT LUẬN
Qua quá trình khảo sát, thực nghiệm và phân tích, chúng tôi rút ra một số kết luận sau:
1.Đã xây dựng đường chuẩn cho phép phân tích xác định lượng vết Cu bằng phương pháp ICP-MS. Phương trình đường chuẩn là y = 3034,5.x + 1034,4. Các giá trị LOD và LOQ để xác định đồng lần lượt là 0,0012 (ppb) và 0,0017 (ppb)
2.Đã phân tích và xác định được các dạng tồn tại và hàm lượng Cu trong 22 mẫu đất và trầm tích ở gần mỏ kẽm-chì làng Hích, Đồng Hỷ, Thái Nguyên. Hàm lượng Cu trong các mẫu này từ 23,642 mg/Kg ÷ 57,065 mg/Kg. Trong các mẫu đất và trầm tích phân tích thì đồng tồn tại chủ yếu ở dạng liên kết với dạng cặn dư (F5), dạng cacbonat (F2), dạng liên kết với Fe- Mn oxit (F3) và tồn tại ít nhất ở dạng trao đổi (F1) và dạng liên kết với các chất hữu cơ (F4).
3.Đã đánh giá được mức độ ô nhiễm của kim loại Cu trong 22 mẫu đất và trầm tích nghiên cứu ở khu vực mỏ kẽm- chì, làng Hích, huyện Đồng Hỷ, tỉnh Thái Nguyên theo chỉ tiêu Igeo, ICF và RAC(%). Kết quả theo chỉ số Igeo
thì đồng không gây ô nhiễm, nhưng theo chỉ số ICF thì ô nhiễm đồng ở mức thấp đến trung bình và theo chỉ số RAC(%) thì mức độ rủi ro đối với hệ sinh thái của đồng đa số là cao.
4.Đã so sánh được hàm lượng đồng trong các mẫu đất và trầm tích với các tiêu chuẩn giới hạn cho phép của Việt Nam và một số nước. Kết quả cho thấy, các mẫu đất/trầm tích đều không có hàm lượng Cu vượt quá giới hạn cho phép của các nước.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bùi Thị Kim Anh, “Nghiên cứu sử dụng thực vật ( dương xỉ ) để xử lý ô nhiêm Asen trong đất vùng khai thác khoáng sản.” 2011.
[2] B. T. K. Anh, D. D. Kim, T. Van Tua, N. T. Kien, and D. T. Anh, “Phytoremediation potential of indigenous plants from Thai Nguyen province, Vietnam,” J. Environ. Biol., vol. 32, no. 2, pp. 257–262, 2011. [3] H. T. T. Pham, “Nghiên cứu phân tích dạng một số kim loại nặng trong
cột trầm tích thuộc lưu vực sông cầu trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên. Luận án tiến sĩ,” 2016.
[4] D. L. Vu, T. Van Nguyen, H. Q. Trinh, V. T. Dinh, and T. T. H. Pham, “Phân tích dạng một số kim loại nạng trong trầm tích hồ Trị An,” Tap chi phan tich Hoa, Ly va Sinh hoc, vol. 20, no. 3. pp. 161–172, 2015. [5] T. T. A. Duong and V. H. Cao, “Nghiên cứu sự phân bố kim loại nặng
trong trầm tích thuộc lưu vực sông Cầu,” Tap chi phan tich Hoa, Ly va Sinh hoc, vol. 20, no. 4, pp. 36–43, 2015.
[6] P. T. T. Hà, “Nghiên cứu phân tích dạng một số kim loại nặng trong cột trầm tích thuộc lưu vực sông Cầu trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên,” 2016. [7] H. Fathollahzadeh, F. Kaczala, A. Bhatnagar, and W. Hogland,
“Speciation of metals in contaminated sediments from Oskarshamn Harbor, Oskarshamn, Sweden,” Environmental Science and Pollution Research, vol. 21, no. 4. pp. 2455–2464, 2014, doi: 10.1007/s11356- 013-2173-0.
[8] A. R. Mokhtari, P. R. Rodsari, D. R. Cohen, A. Emami, A. A. D. Bafghi, and Z. K. Ghegeni, “Metal speciation in agricultural soils adjacent to the Irankuh Pb-Zn mining area, central Iran,” J. African Earth Sci., vol. 101, pp. 186–193, 2015, doi: 10.1016/j.jafrearsci.2014.09.003.
[9] Z. Y. & C. Da Houqi Liu, Guijian Liu, Chuncai Zhou, “Geochemical speciation and ecological risk assessment of heavy metals in surface soils collected from the Yellow River Delta National Nature Reserve, China,” Hum. Ecol. Risk Assess. An Int. J., 2017.
[10] M. C. Fernandes and G. N. Nayak, “Speciation of metals and their distribution in tropical estuarine mudflat sediments, southwest coast of India,” Ecotoxicol. Environ. Saf., vol. 122, pp. 68–75, 2015, doi: 10.1016/j.ecoenv.2015.07.016.
[11] G. Akinci and D. E. Guven, “Assessment of chemical fractionations and mobilization potentials for heavy metals in wastes and other solid matrices in a mining site in the inland Aegean Region in Turkey,”
Environ. Monit. Assess., vol. 191, no. 1, 2019, doi: 10.1007/s10661- 018-7158-5.
[12] K. Nemati, N. K. A. Bakar, M. R. Abas, and E. Sobhanzadeh, “Speciation of heavy metals by modified BCR sequential extraction procedure in different depths of sediments from Sungai Buloh, Selangor, Malaysia,” J. Hazard. Mater., vol. 192, no. 1, pp. 402–410, 2011, doi: 10.1016/j.jhazmat.2011.05.039.
[13] A. Ibragimow, B. Walna, and M. Siepak, “Effects of flooding on the contamination of floodplain sediments with available fractions of trace metals (western Poland),” Polish J. Environ. Stud., vol. 22, no. 1, pp. 131–140, 2013.
[14] D. M. TEMPLETON et al., “Clinical Chemistry Section , Commission on Toxicology Guidelines for Terms Related To Chemical Speciation and Fractionation of Elements . Definitions , Structural Aspects , and Methodological Approaches,” Pure Appl. Chem., vol. 72, no. 8, pp. 1453–1470, 2000.
[15] P. B. Tchounwou, C. G. Yedjou, A. K. Patlolla, and D. J. Sutton, “Molecular, clinical and environmental toxicicology Volume 3: Environmental Toxicology,” Mol. Clin. Environ. Toxicol., vol. 101, pp. 133–164, 2012, doi: 10.1007/978-3-7643-8340-4.
[16] D. Hou et al., “Distribution characteristics and potential ecological risk assessment of heavy metals (Cu, Pb, Zn, Cd) in water and sediments from Lake Dalinouer, China,” Ecotoxicol. Environ. Saf., vol. 93, pp. 135–144, 2013, doi: 10.1016/j.ecoenv.2013.03.012.
[17] A. Tessier, P. G. C. Campbell, and M. Bisson, “Sequential Extraction Procedure for the Speciation of Particulate Trace Metals,” Analytical Chemistry, vol. 51, no. 7. pp. 844–851, 1979, doi: 10.1021/ac50043a017. [18] F. M. Tack and M. G. Verloo, “Chemical Speciation and Fractionation
in Soil and Sediment Heavy Metal Analysis: A Review,” Int. J. Environ. Anal. Chem., vol. 59, no. 2–4, pp. 225–238, 1995, doi: 10.1080/03067319508041330.
[19] U. Förstner, G. T. W. Wittmann, U. Förstner, and G. T. W. Wittmann, “Metal Transfer Between Solid and Aqueous Phases,” Met. Pollut. Aquat. Environ., pp. 197–270, 1979, doi: 10.1007/978-3-642-96511-1_5.
[20] S. L. Simpson, D. Ward, D. Strom, and D. F. Jolley, “Oxidation of acid- volatile sulfide in surface sediments increases the release and toxicity of copper to the benthic amphipod Melita plumulosa,” Chemosphere, vol. 88, no. 8, pp. 953–961, 2012, doi: 10.1016/j.chemosphere.2012.03.026. [21] L. Järup, “Hazards of heavy metal contamination,” Br. Med. Bull., vol.
68, pp. 167–182, 2003, doi: 10.1093/bmb/ldg032.
[22] M. Lei, Y. Zhang, S. Khan, P. F. Qin, and B. H. Liao, “Pollution, fractionation, and mobility of Pb, Cd, Cu, and Zn in garden and paddy soils from a Pb/Zn mining area,” Environ. Monit. Assess., vol. 168, no. 1–4, pp. 215–222, 2010, doi: 10.1007/s10661-009-1105-4.
[23] L. Honglei, L. Liqing, Y. I. N. Chengqing, and S. Baoqing, “Fraction distribution and risk assessment of heavy metals in sediments of Moshui Lake,” J. Environ. Sci., vol. 20, no. 4, pp. 390–397, 2008.
[24] M. Wang, K. Hu, D. Zhang, and J. Lai, “Speciation and Spatial Distribution of Heavy Metals (cu and Zn) in Wetland Soils of Poyang Lake (China) in Wet Seasons,” Wetlands, vol. 39, no. December, pp. 89–98, 2019, doi: 10.1007/s13157-017-0917-1.
[25] J. Meng, M. Tao, L. Wang, X. Liu, and J. Xu, “Changes in heavy metal bioavailability and speciation from a Pb-Zn mining soil amended with biochars from co-pyrolysis of rice straw and swine manure,” Sci. Total Environ., vol. 633, pp. 300–307, Aug. 2018, doi: 10.1016/J.SCITOTENV.2018.03.199.
[26] Y. Lu, X. Liang, C. Niyungeko, J. Zhou, J. Xu, and G. Tian, “A review of the identification and detection of heavy metal ions in the environment by voltammetry,” Talanta, vol. 178, no. July 2017, pp. 324–338, 2018, doi: 10.1016/j.talanta.2017.08.033.
[27] G. Zhao, Y. Si, H. Wang, and G. Liu, “A Portable Electrochemical Detection System based on Graphene/Ionic Liquid Modified Screen- printed Electrode for the Detection of Cadmium in Soil by Square Wave Anodic Stripping Voltammetry,” Int. J. Electrochem. Sci., vol. 11, no. 1, pp. 54–64, 2016.
[28] J. J. Dytrtová, I. Šestáková, M. Jakl, J. Száková, D. Miholová, and P. Tlustoš, “The use of differential pulse anodic stripping voltammetry and diffusive gradient in thin films for heavy metals speciation in soil solution,” Cent. Eur. J. Chem., vol. 6, no. 1, pp. 71–79, 2008, doi: 10.2478/s11532-007-0060-6.
[29] O. Abollino et al., “Stripping voltammetry for field determination of traces of copper in soil extracts and natural waters,” Microchem. J., vol. 149, no. June, p. 104015, 2019, doi: 10.1016/j.microc.2019.104015. [30] M. L. Alonso Castillo, I. Sánchez Trujillo, E. Vereda Alonso, A. García
de Torres, and J. M. Cano Pavón, “Bioavailability of heavy metals in