1 - VÚMOP

Ministerstvo vnitra ČR projekt č.VG20102014026 "Dopady povodní na kontaminaci půd a potravních řetězců rizikovými látkami"
Ministerstvo zemědělství ČR Výzkumný záměr č. MZE0002704902 "Integrované systémy ochrany a využití půdy, vody a krajiny v zemědělství a rozvoji venkova"
1
Publikace vznikla v rámci:
Projektu Ministerstva vnitra ČR č. „VG20102014026“ - Dopady povodní na kontaminaci půd a potravních řetězců rizikovými látkami
Výzkumného záměru Ministerstvo zemědělství ČR č. MZE0002704902 - "Integrované systémy ochrany a využití půdy, vody a krajiny v zemědělství a rozvoji
venkova"
Kolektiv autorů: Skála Jan1, Sáňka Ondřej2, Čechmánková Jarmila1, Vácha Radim1, Horváthová Viera1, Sáňka Milan2, Mikeš Ondřej2
1
Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i.
2
Masarykova univerzita - RECETOX Centrum pro výzkum toxických látek v prostředí
Recenzovali:
Prof. Dr. Ing. Luboš Borůvka, Česká zemědělská univerzita v Praze
Ing. Ivo Hauptman, Ministerstvo životního prostředí ČR - oddělení ochrany půdy
Vydavatel: Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i
Tisk: Powerprint, s.r.o
ISBN: 978-80-87361-40-5
Náklad: 40 ks
První vydání, 2014
1 Úvod .................................................................................................................................................. 5
2 Metodická struktura .......................................................................................................................... 6
2.1
Prostorové vymezení vzorkovacích lokalit ............................................................................................................................................................................. 6
2.2
Datové zdroje......................................................................................................................................................................................................................... 6
2.2.1
Digitální báze vodohospodářských dat (DIBAVOD) – Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka, v.v.i. ........................................................................................ 6
2.2.2
Bonitační informační systém - Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i ......................................................................................................................................... 7
2.2.3
LPIS – Land Parcel Identification system – Ministerstvo zemědělství České republiky ............................................................................................................................... 10
2.3
Odběr a úprava vzorků. ...................................................................................................................................................................................................... 10
2.4
Analytické postupy .............................................................................................................................................................................................................. 15
2.5
Vizualizace výsledků vzorkování .......................................................................................................................................................................................... 16
3 Hodnocení zátěže půd říčních niv rizikovými prvky ........................................................................... 16
3.1
Arzen.................................................................................................................................................................................................................................... 17
3.2
Kadmium ............................................................................................................................................................................................................................. 17
3.3
Měď ..................................................................................................................................................................................................................................... 18
3.4
Rtuť ...................................................................................................................................................................................................................................... 18
3.5
Nikl ....................................................................................................................................................................................................................................... 18
3.6
Olovo ................................................................................................................................................................................................................................... 19
3.7
Zinek .................................................................................................................................................................................................................................... 19
3.8
Thalium ................................................................................................................................................................................................................................ 19
4 Literatura: ........................................................................................................................................ 20
Mapové listy ......................................................................................................................................... 23
1
Úvod
Údolní nivy jsou dynamickým ekosystémem s neustálou interakcí mezi terestrickým a vodním prostředím. Systém údolních niv a nivní půdy jsou součástí
obecného transportně-akumulačního cyklu a globálních biogeochemických cyklů, zahrnující procesy zvětrávání, eroze, říčního transportu, sedimentace,
redistribuce sedimentů či pedogeneze. Charakteristickým znakem těchto systému je přirozeně vysoká heterogenita projevující se v prostoru i v čase (Ward
kol. 1998), tato časoprostorová diverzita je udržována prostřednictvím vztahů mezi procesy eroze, transportu a depozice materiálu, zároveň je významně
ovlivňována antropogenními zásahy. Významné a dlouhodobě působící antropogenní činnosti v důsledcích vysoké populační hustoty v údolních nivách vedly
k mnohým změnám tohoto ekosystému, včetně zvýšených rizik potencionální kontaminace rizikovými látkami. Jak uvádí Tockner & Stanford (2002), 79 %
břehových zón evropských řek je dnes intenzivně využíváno. Široké zemědělské využití půd údolních niv společně s potencionálně vyšším zatížením těchto půd
může představovat rizika pro potravní bezpečnost. Tato problematika je v současnosti řešena grantem Ministerstva vnitra ČR č. „VG20102014026“ - Dopady
povodní na kontaminaci půd a potravních řetězců rizikovými látkami. Jedním z výstupů projektu je mapové vyjádření obsahu rizikových látek podél významných
vodních toků v České republice. V této publikaci jsou prezentovány výsledky projektu pro obsahy vybraných rizikových prvků v půdách záplavových oblastí
České republiky. Cílem projektu bylo vymezit oblasti, kde jsou plošně významné území zaplavovaných zemědělských půd doprovázeny zvýšenými obsahy
rizikových prvků v půdě a mohou představovat rizika pro zemědělskou produkci či zdroje pro další redistribuci těchto látek v říčních systémech.
Introduction
Floodplains are dynamic ecosystem where the interaction among various environmental media occurs including potential contamination pathways between
terrestrial and aquatic ecosystems. River – floodplains system is a part of transport-deposition system of rivers and global biogeochemical cycles – rock
weathering – erosion process – riverine transport – sedimentation – sediment redistribution – pedogenesis. High spatio-temporal heterogeneity is
characteristic feature of floodplain systems (Ward et al. 1998). The heterogeneity is reproduced by the interactions among processes of erosion
transportation and accumulation of material together with anthropogenic landscape transformation. High and long term anthropogenic alteration of
floodplains in the consequence of high population density resulted in enhanced risks following the floodplain contamination by risky substances (risky
elements and persistent organic pollutants). According to Tockner & Stanford (2002), 79 % of the riparian area of European rivers is intensively cultivated.
The broad agriculture utilisation of floodplains soils with elevated risky substances concentrations can pose some threats to food safety. The mentioned
issue has been researched in the project of the Ministry of the Interior of the Czech Republic - „VG20102014026“ Effects of floods on soil and food chain
contamination by risky substances. The cartographical visualisation of risky substances contents has been one of the crucial results of the project. In this
study, there has been assessed the results for selected risky elements in floodplain soils in the Czech Republic. The aim of the study was spatial delineation
of floodplain areas where the high soil productivity and agricultural utilization meets higher levels of contamination and evaluation the consequences for
food safety or for redistribution of pollution in riverine systems.
Metodická struktura
2
2.1
Prostorové vymezení vzorkovacích lokalit
Výběr vhodných odběrových modelových lokalit je založen na prostorovém vyhodnocení ploch orné půdy a travních porostů v nivních oblastech pravidelně
ovlivňovaných zaplavením. Použity byly metody mapových překryvů vrstev v prostředí ESRI ArcGIS. Potencionální plochy zájmu pak byly vytvořeny
překrytím vrstev zemědělských půd (LPIS) a vrstev záplavového území pětileté vody a dvacetileté vody (DIBAVOD – Digitální báze vodohospodářských dat).
Výsledkem je vektorová vrstva půdy zpravidla každoročně zemědělsky obdělávané, a na níž je četnost výskytu povodně rovna nebo větší než průměrně
jedenkrát za pět let resp. jedenkrát za dvacet let. Tato vrstva vytvořila základní vymezení zájmových ploch, ze kterých jsou typové lokality vybírány na
základě dalších kritérií. Byla vytvořena metodika a odběrový plán prací VÚMOP v.v.i a Masarykovy univerzity, kde byly stanoveny další kritéria výběru lokalit.
Dle zkušeností s monitoringem cizorodých látek v zemědělských půdách na obou pracovištích bylo rozhodnuto o odběru směsného vzorku z deseti
bodových odběrů na rozloze přibližně jednoho hektaru. Proto byly v další fází prostorového vymezení odběrových lokalit vybrané ze základní vrstvy plochy o
rozloze 1 ha a více.
V první fázi bylo vytipováno 150 nejvhodnějších lokalit, přičemž pro vlastní terénní práce byl následně výběr zúžen na 50 lokalit v povodí českých a 50 v povodí
moravských toků na základě následujících kritérií:
2.2

Zastoupení kultur zemědělské půdy přibližně odpovídající jejich rozloze v ČR (cca 71% lokalit na orné půdě, 28% na travních porostech),

přednostní umístění vzorkovacích lokalit na velkých plochách fluvizemních půd (nejlépe velké nivy významných vodních toků),

přibližně rovnoměrné zastoupení odběrových lokalit v povodích i v rámci ČR,

přednostní zařazení lokalit s vyšší pravděpodobností potenciální kontaminace,

homogenita plochy – lokality vybírány tak, aby vzorkovací plocha byla co nejvíce homogenní z hlediska půdních vlastností, využívání či zpracování
půdy.
Datové zdroje
2.2.1 Digitální báze vodohospodářských dat (DIBAVOD) – Výzkumný ústav vodohospodářský T. G. Masaryka, v.v.i.
Vybrané datové vrstvy objektů DIBAVOD byly použity jednak jako podkladové vrstvy pro výběr vzorkovacích území a jednak jako podklad pro vizualizaci dat v
mapových listech. Využity byly následující objekty DIBAVOD (zdroj – dibavod.cz):
1) Vodní tok (tokový model)
Definice typu objektu: Model říční sítě vektorově orientovaný po směru proudění a definovaný počátečním (pramen toku) a koncovým (ústí) bodem.
2) Záplavová území pětileté vody
Definice typu objektu: Návrhová záplavová čára návrhové povodně s periodicitou 5 (výskyt povodně, který je dosažen nebo překročen průměrně
jedenkrát za 5 let), která se odvozuje z nejvyšší hladiny vody v jednotlivých profilech vodního toku při návrhové povodni, přičemž její nadmořské výšky
jsou stanoveny hydraulickým výpočtem (dle vyhlášky MŽP podle § 66 odst.3 zákona č. 254/2001 Sb.).
3) Záplavová území dvacetileté vody
Definice typu objektu: Návrhová záplavová čára návrhové povodně s periodicitou 20 (výskyt povodně, který je dosažen nebo překročen průměrně
jedenkrát za 20 let), která se odvozuje z nejvyšší hladiny vody v jednotlivých profilech vodního toku při návrhové povodni, přičemž její nadmořské
výšky jsou stanoveny hydraulickým výpočtem (dle vyhlášky MŽP podle § 66 odst.3 zákona č. 254/2001 Sb.).
4) Záplavová území stoleté vody
Definice typu objektu: Návrhová záplavová čára návrhové povodně s periodicitou 100 (výskyt povodně, který je dosažen nebo překročen průměrně
jedenkrát za 100 let), která se odvozuje z nejvyšší hladiny vody v jednotlivých profilech vodního toku při návrhové povodni, přičemž její nadmořské
výšky jsou stanoveny hydraulickým výpočtem (dle vyhlášky MŽP podle § 66 odst.3 zákona č. 254/2001 Sb.).
2.2.2 Bonitační informační systém - Výzkumný ústav meliorací a ochrany půdy, v.v.i
Byla využita data Bonitačního informačního systému VÚMOP v.v.i. - celostátní databáze Hlavních půdních jednotek (HPJ) agregované z genetickoagronomického hlediska do 13 základních půdních skupiny (Mašát a kol. 2002). Právním předpisem, kterým se stanovuje charakteristika bonitovaných půdně
ekologických jednotek a postup pro jejich vedení a aktualizaci, je Vyhláška Ministerstva zemědělství ČR č. 327/1998 Sb. v platném znění (vyhláška 546/2002
Sb.). Vzorky byly přednostně umisťovány do lokalit z následujících skupin (preferenční pořadí):
1. fluvizemě (skupina půd nivních poloh)
Půdy v rovinatém území na nevápnitých i vápnitých usazeninách podél vodních toků, včetně glejových a oglejených subtypů a variet. Vnitřní třídění je založeno
na zrnitostním složení, na hloubce hladiny vody spojené s tokem a na výskytu v klimatických regionech. Jsou to většinou půdy bezskeletovité. Z této skupiny
HPJ byly půdy na 76 vzorkovaných lokalitách.
HPJ
55
56
57
58
59
Vzorků
7
41
1
22
5
Genetické půdní představitele
Fluvizem psefitická (FLy, Fluvizem arenická (FLr), Fluvizem stratifikovaná, (FLi), Černice arenická (CCr)
Fluvizem modální eu a mesobazická (FL me, ,FLma,),Fluvizem kambická eu-a mesobazická(FLke,FLka,), Koluvizem modální (KOm)
Fluvizem pelická(FLp),Fluvizem kambická(FLk) vždy eu-amesobazická (FLke´, FLk a´)
Fluvizem glejová (FLq) a oglejená (FLg)
Fluvizem glejová (FLq) a oglejená (FLg)
2. regozemě (skupina půd na píscích a štěrkopíscích a substrátech jim podobných, včetně slabě oglejených variet)
Skupina, která sdružuje všechny půdy na uvedených substrátech, popř. s podložím méně propustným, lehkého nebo lehčího středně těžkého zrnitostního
rázu, značně závislé na srážkách během vegetačního období. Do této skupiny HPJ spadalo celkem 14 vzorkovaných půd.
HPJ
21
22
Vzorků
5
9
Genetické půdní představitele
Regozemě arenické (RGr),pararendziny arenické (PRr), kambizemě arenické (KAr), fluvizemě arenické(FLr) – lehké v celém profilu
Regozemě arenické (RGr),pararendziny arenické (PRr), kambizemě arenické (KAr), fluvizemě arenické(FLr) – lehčí, středně těžké
3. gleje (skupina hydromorfních půd)
Výskyt těchto půd je ve značně složitém reliéfu, proto bylo při vymezení HPJ použito kromě genetického třídění i třídění podle charakteru reliéfu. Vedle reliéfu
je druhým nejdůležitějším znakem stupeň hydromorfismu. Do této skupiny HPJ spadalo celkem 5 vzorkovaných půd.
HPJ
65
67
70
72
Vzorků
1
1
2
1
Genetické půdní představitele
Glej akvický (GLq), Glej histický (GLo), Glej modální zrašelinělý (GLmo,), Organozem glejová(ORq) – gleje kultivované
Glej modální (GLm) - gleje depresí a širokých rovinných celků Glej modální (GLm) Glej fluvický (GLf) Fluvizem glejová (FLq) – gleje při terasových částech niv
Gleje fluvické zrašelinělé (GLfo,), Gleje fluvické histické(Glfo) - (GL) GLr,GLrš,RŠ nivních poloh
4. černice (skupina lužních půd)
Skupina je charakteristická hlubokými mocnými humusovými horizonty, vždy přesahující hloubku 30 cm, s vyšším až vysokým obsahem humusu. Hladina
podzemní vody zpravidla v hloubce 1-2 m. Černice se vyskytují v rovinatých částech niv, v depresních polohách plošin v klimatickém regionu velmi teplém a
teplém. V rámci výběrového souboru vzorkovaných půd byly 4 půdy z této skupiny.
HPJ
61
62
63
Vzorků
2
1
1
Genetické půdní představitele
Černice pelické (CCp),černice pelické karbonátové (CCpc)
Černice glejové (CCq), černice glejové karbonátové (CCqc'), černice arenické glejové (CCqpc')
Černice pelické glejové(CCqp),černice pelické glejové karbonátové (CCqpc')
5. hnědozemě
Do této skupiny patří převážně hnědozemě a slabě oglejené hnědozemě s méně výrazným procesem ilimerizace. Půdy této skupiny jsou středně těžké až těžké,
většinou bez skeletu, velmi hluboké. Vlhkostní poměry jsou převážně příznivé. Do této skupiny jsou v rámci bonitačního systému řazeny také fluvizemní
půdy s vrstevnatým profilem. Jedna lokalita v rámci vzorkovací kampaně projektu zastihla tyto půdy.
HPJ
Vzorků
13
1
Genetické půdní představitele
Hnědozem modální (HNm), hnědozem luvická (HNl), luvizem modální (LUm), fluvizem modální (FLm), fluvizem stratifikovaná (FLi) - včetně
slabě oglejených variet
Zastoupení jednotlivých skupin HPJ v rámci souboru odebraných vzorků je zobrazeno na obrázku 1. Podíváme-li se na srovnání zastoupení jednotlivých skupin
půd dle Bonitačního informačního systému mezi celým vzorkem půd v záplavových zónách všech vodních toků ČR a mezi půdami vzorkovaných lokalit lze
konstatovat, že se jedná o reprezentativní vzorek půd v záplavových územích, a především pak fluvizemí.
Obr.1
Hodnocení reprezentativnosti souboru vzorkovacích lokalit z hlediska zastoupení půdních skupin a zastoupení kultur ZPF (orná půda – R,
travní porost – T, ovocný sad – S, vinice – V, chmelnice – C, zelinářské zahrady – Z, jiná kultura - O
2.2.3 LPIS – Land Parcel Identification system – Ministerstvo zemědělství České republiky
Pro vymezení zemědělsky využívaných půd byly využity datové vrstvy LPISu. Lokality pro vzorkování zemědělsky využívaných půd říčních niv byly umisťovány
pouze do kultur orné půdy nebo travních porostů. Celkové zastoupení těchto kategorií je zobrazeno na Obr. 1. Z hlediska zastoupení 2 dominantních kultur
byly lokality vybírány tak, aby zastoupení kultur zemědělské půdy přibližně odpovídalo jejich poměrnému zastoupení v ČR (cca 71% lokalit na orné půdě,
28% na travních porostech) a také v záplavových zónách (v pětileté záplavové zóně – 60 % orná půda, 39 % travní porosty, resp. ve stoleté záplavové zóně –
71 %/ 28 %). Z tohoto hlediska lze konstatovat, že byly dodrženy podmínky reprezentativního výběru lokalit také z hlediska zemědělského využití a
zastoupení hlavních kultur ZPF v odebíraných vzorcích.
2.3
Odběr a úprava vzorků
Vzorek se odebírá jako směsný vzorek 10 individuálních odběrů. Individuální vzorky jsou rozmístěny na ploše 1 ha, vzorkovací schémata - příklady viz Obr. 2.
Každý směsný vzorek je identifikován souřadnicemi JTSK – střed plochy 1 ha pro odběr směsného vzorku. Odběr vzorků se provádí nerezovým rýčem, na
každém místě individuálního odběru je individuální vzorek vytvořen z několika vrypů tak, aby v celé mocnosti bylo odebráno stejné množství. Vzorky jsou v
terénu homogenizovány kvartací, rozděleny a následně převáženy v PE sáčcích k laboratornímu stanovení. Vzorky byly převáženy v chladicím boxu, zajišťující
stabilizovanou teplotu v rozsahu 2 až 5°C , do laboratoře byly dopraveny v technologicky nejkratším možném čase. S ohledem na rozsah projektu byly
odběry z níže položených horizontů a odběry rostlin realizovány na omezeném počtu stanovišť. Z níže uloženého horizontu se vzorek odebírá půdním
vrtákem typu Edelman. V případě odběru rostlin jsou vzorky odebírány ve stejném vzorkovacím schématu jako půdy - z každého místa odběru individuálního
vzorku půdy se odebere individuální vzorek rostliny pro vytvoření směsného vzorku. Technika vzorkování je příslušná podle typu vzorkované rostliny (typ
plodin - Obr. 5):
Pšenice ozimá
Vzorky byly odebírány v době sklizně: červenec až srpen. Sbírány byly pouze klasy s co nejvíce zralými zrny. Palice se nechaly vyschnout na vzduchu (pokud
zrna ještě nedozrála) a poté se provedl výdrol zrn pro vlastní chemické analýzy.
Kukuřice na zeleno, zrno
Pro stanovení byly odebírány rostliny stáří mezi 80-110 dní. Odebráno bylo 10 - 15 rostlin, z nich v případě kukuřice na zeleno je připraven směsný vzorek ze
zelených částí, které se nakrájí a vysuší. V případě kukuřice na zrno, byl proveden výdrol zrn z klasu.
Řepa cukrová
Odebrané bulvy byly omyty a následně bylo provedeno vertikální vykrojení tak, aby vnitřní řezná plocha probíhala středem bulvy. Výřezy z bulev byly
nakrájeny na menší části a řádně promíchány. Z tohoto materiálu pak byl připraven vzorek o hmotnosti cca 3 kg pro přípravu na chemické stanovení.
Travní porost
Směsný vzorek z bodových odběrů byl vysušen. Byly určeny dominantní druhy ve směsi. Stejně jako u kukuřice byly vzorky řezány tak, aby nebyly brány
vzorky rostlin i s půdou a nedocházelo tak k druhotné kontaminaci vzorku vlivem manipulace.
Zelenina
Preferenčně byly vyhledávány a odebírány druhy určené pro přímou spotřebu. Odebírány byly zralé rostliny. U listové zeleniny byly přímo na lokalitě
odstraněny první vnější listy. Dále byly rostliny nakrájeny a usušeny. V průběhu projektu byly odebrány následující vzorky – petržel, zelí, cibule.
Obr.2
Příklady vzorkovacích schémat pro odběr směsného vzorku z plochy 1 ha
Obr.3
Přehled a lokalizace odebraných vzorků - FP/XX – lokality vzorkoval VÚMOP, FB/XX – lokality vzorkoval RECETOX
Obr.4
Diferenciace vzorkovaných lokalit z hlediska typu odběru – standartní odběr = humusový horizont (stanovení TK a POPs), komplexní odběr =
odběr ze dvou horizontů (stanovení TK a POPs) a odběr rostliny (stanovení TK a POPs)
Obr.5
Odebrané rostliny
2.4
Analytické postupy
Všechny analýzy obsahu rizikových prvků v půdách a rostlinách byly prováděné v Centrálních laboratořích Výzkumného ústavu meliorací a ochrany půdy
s využitím akreditovaných metod. Pro vlastní analýzy se používá půdní vzorek na vzduchu vysušený při teplotě nižší než 40oC, frakce < 2 mm (jemnozem I)
připravený dle ČSN ISO 11464 a dále natřený na analytickou jemnost (jemnozem II) na achátové misce.
Extrakce půd lučavkou královskou
Do 250 ml Erlenmayerovy baňky se zábrusovým hrdlem se naváží 2g vzorku (jemnozem II) s přesností na 3 desetinná místa. Přidá se 7 ml HNO3 a nechá se stát
přes noc při laboratorní teplotě. Pak se přidá 21 ml HCl a směs se nechá stát do ukončení vývinu plynů. Baňka se uzavře zpětným chladičem a přemístí se na
topnou desku, kde se vaří 2 hodiny. Po ochlazení se obsah kvantitativně převede (chladič se rovněž spláchne střičkou) do 100 ml odměrné baňky, doplní po
značku, promíchá a zfiltruje do plastových nádobek přes filtr, přičemž prvý podíl se vylévá. Takto připravený mineralizát je stálý několik měsíců.
Extrakce 1M NH4NO3 (ISO/DIS 19730)
Do 100 ml PE lahve se s přesností na 2 desetinná místa naváží 20 g suché zeminy, přidá se 50 ml 1M NH4NO3 a třepe se 2 hodiny při pokojové teplotě na
horizontální třepačce. Dekantát se zfiltruje přes hustý filtr a před měřením se uchovává v chladu. Dusičnan amonný c(NH4NO3) = 1 mol/l – 80,04g NH4NO3 se
rozpustí v demineralizované vodě a doplní na objem 1000 ml.
Rozklad rostlinného materiálu HNO3 – HClO4
Do 100 ml kádinky se naváží 1 g jemně umleté na vzduchu vyschlé rostlinné hmoty s přesností na 3 desetinná místa a přelije se 10 ml konc. HNO3. Takto
připravený vzorek se nechá smáčet přes noc, aby došlo k oxidaci organické hmoty. Poté se přidá 5 ml konc. HClO4, kádinka se přikryje hodinovým sklem a
zahřívá na topné desce, až objem kapaliny v kádince činí asi 2 ml (nesmí se odpařit do sucha!!). Odpařování trvá několik hodin. Pak se nechá mineralizát
vychladnout, opláchne se sklíčko a přidá cca 40 ml horké vody, nechá se zchladnout, přidají se 4 ml HNO3, doplní vodou do 100 ml odměrné baňky a důkladně
promíchá. Takto připravený mineralizát je stálý několik měsíců.
Stanovení obsahu prvků v půdě v extraktech
V mineralizátech půdních vzorků byly pak měřeny obsahy rizikových prvků - metodou plamenné atomové absorpce FAAS na přístroji Varian AAS 240 FS (Cu,
Ni, Pb, Zn) a metodou elektrotermické atomizace (ETA AAS) na přístroji Varian AAS 240 Z (Cd). Obsah arsen v mineralizátu půdních vzorků byl měřen
hydridovým systémem. V mineralizátech rostlinných vzorků jsou všechny dané prvky kromě As, Hg, Zn měřeny metodou elektrotermické atomizace (ETA AAS)
na přístroji Varian AAS 240 Z. Zinek byl stanovován technikou FAAS na přístroji Varian AAS 240 FS a arsen byl stanovován metodou AAS s generováním hydridu.
Obsahy rtuti byly stanoveny na přístroji AMA 254 (Advanced Mercury Anylyzer), stanovující celkový obsahu rtuti na principu generování par kovové rtuti
tepelným rozkladem vzorku ve spalovací trubici s následným zachycením a zakoncentrováním na zlatém amalgamátoru, opětovným tepelným vypuzením a
detekcí.
2.5
Vizualizace výsledků vzorkování
V souboru map jsou výsledky terénních a analytických prací vizualizovány formou lokalizovaných bodových kartodiagramů, kde kartografickým vyjadřovacím
prostředkem je plocha znaku, jejíž velikost odpovídá stanovené koncentraci daného prvku. V této části najdeme také vždy na protější straně k mapovému listu
základní statistické údaje o výsledcích a vizualizován je zde také podélný gradient daného prvku na lokalitách podél nejvýznamnějších toků ČR – Labe, Moravy,
Ohře, Odry, Berounky a Bečvy. Nálezy pod mezí detekce jsou při výpočtech charakteristik souborů nahrazovány poloviční hodnotou meze detekce. V souborech
obsahujících relativně značný podíl takovýchto výsledků je vypovídací schopnost vypočtených charakteristik snížena a při jejich interpretaci je tedy nutno k
této skutečnosti přihlédnout. Mapové výstupy byly zpracovány v programu ArcGIS Desktop 10.2 (ESRI, Redlands, CA) a statistické a grafické hodnocení
charakteristik souboru v prostředí programu R (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) a Microsoft Excel (Microsoft, Redmond, Washington).
3
Hodnocení zátěže půd říčních niv rizikovými prvky
Fluvizemě v nivních pásmech vodních toků jsou půdami vysoce produkčními, přitom však byla prokázána jejich zvýšená zátěž rizikovými prvky a
perzistentními organickými polutanty. Řada zahraničních studií potvrdila, že jak říční sedimenty, tak břehové, záplavové sedimenty jsou velmi často
obohaceny o řadu rizikových látek a většina nivních půd je do určité míry kontaminována (Cebula a kol. 2005, Csiki a kol. 2008, Macklin a kol. 1994,
N'Guessan a kol. 2009, Podlešáková a kol. 1994, Stachel a kol. 2002, Taylor 1996, Vácha a kol. 2004, Wolfenden a kol. 1977), kdy byly prokázány zvýšené
obsahy jednak rizikových prvků, a jednak perzistentních polutantů. V rámci výzkumného projektu VG20102014026 - "Dopady povodní na kontaminaci půd a
potravních řetězců rizikovými látkami" byly získány konkrétní poznatky o zatížení fluvizemí rizikovými látkami. Nejvyšší koncentrace RP a překročení limitních
hodnot byly sledovány u rizikových prvků v pořadí Cd > Zn > Hg > Ni, As, Pb, tyto výsledky jsou v souladu s předchozími výzkumy v nivních oblastech Labe
(Podlešáková a kol. 1994). Pro hodnocení zátěže zemědělsky využívaných půd v záplavových zónách byly využívány maximální přípustné obsahy rizikových
prvků dané Vyhláškou č. 13/1994 Sb. (kterou se upravují některé podrobnosti ochrany zemědělského půdního fondu), a to včetně členění na lehké a ostatní
půdy (některé vzorkované půdy byly z hlediska zrnitostních charakteristik kategorizovány jako lehké). V mapových výstupech jsou tyto lokality označeny
vlastním symbolem a v grafech je tato skutečnost také zaznamenána příslušnou změnou limitní hodnoty. Obsahy v nižších horizontech byly porovnávány
také s limity v uvedené vyhlášce, ačkoliv toto hodnocení není z hlediska legislativního významu vyhlášky relevantní, neboť vyhláška vymezuje maximálně
přípustný obsah pro humusové horizonty (tj. v hloubkách 0–25 cm). Obsahy v zemědělských plodinách byly hodnoceny s ohledem na směrnici Evropského
parlamentu a Rady 2002/32/ES o nežádoucích látkách v krmivech. Pro hodnocení celkové zátěže záplavových území na základě vzorkování a stanovení
jednotlivých rizikových prvků byl použit také agregátní ukazatel – index zátěže znečištění (pollution load index) dle Tomlinnson a kol. (1980), kteří definují
ukazatel následovně:
1
𝑃𝐿𝐼 = (𝐶𝐹1 × 𝐶𝐹2 × … 𝐶𝐹𝑛 )𝑛
𝐶𝐹 =
𝐶𝑟𝑖𝑧𝑖𝑘𝑜𝑣ý 𝑝𝑟𝑣𝑒𝑘
𝐶𝑝𝑜𝑧𝑎ď𝑜𝑣á ℎ𝑜𝑑𝑛𝑜𝑡𝑎
𝐶𝑟𝑖𝑧𝑖𝑘𝑜𝑣ý 𝑝𝑟𝑣𝑘𝑒𝑘 . . … . 𝑘𝑜𝑛𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒 𝑟𝑖𝑧𝑖𝑘𝑜𝑣éℎ𝑜 𝑝𝑟𝑣𝑘𝑢 𝑣 𝑝ů𝑑ě 𝑣 𝑧á𝑝𝑙𝑎𝑣𝑜𝑣é 𝑧ó𝑛ě, 𝑛 … 𝑝𝑜č𝑒𝑡 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑜𝑣𝑒𝑛ý𝑐ℎ 𝑟𝑖𝑧𝑖𝑘𝑜𝑣ý𝑐ℎ 𝑝𝑟𝑣𝑘ů
𝐶𝑝𝑜𝑧𝑎ď𝑜𝑣á ℎ𝑜𝑑𝑛𝑜𝑡𝑎 . . 𝑝𝑜𝑧𝑎ď𝑜𝑣é ℎ𝑜𝑑𝑛𝑜𝑡𝑦 𝑜𝑑𝑣𝑜𝑧𝑒𝑛é 𝑧𝑒 𝑠𝑣𝑟𝑐ℎ𝑛í 𝑚𝑒𝑧𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑜𝑏𝑠𝑎ℎ𝑢 𝑟𝑖𝑧𝑖𝑘𝑜𝑣ý𝑐ℎ 𝑝𝑟𝑣𝑘ů 𝑣 𝑝ů𝑑á𝑐ℎ Č𝑅 (𝑃𝑜𝑑𝑙𝑒šá𝑘𝑜𝑣á 𝑎 𝑘𝑜𝑙. 1996).
Na základě tohoto ukazatele lze hodnotit celkovou míru znečištění rizikovými prvky v záplavových zónách vodních toků. Hodnoty indexu vyšší než 1 indikují
znečištěné lokality. Z výsledků vyplývá, že tyto hodnoty vykazují jednak lokality zemědělských půd v záplavové zóně Ohře – především pak na středním toku,
a dále lokality, kde k znečištění dochází pod dlouhodobým vlivem historických důlních a metalurgických aktivit (Mže za Stříbrem, Litavka u Příbrami či
Klejnárka u Kutné Hory). Zvýšené hodnoty indexu byly také pozorovány v záplavových zónách Labe, především pak v oblasti soutoku s Ohří, za Neratovicemi
a na středním toku za Pardubicemi. Zvýšené hodnoty indexu jsou také v zemědělsky využívaných nivních půdách podél Odry. Vyšší hodnoty indexu byly
sledovány také v hydromorfních půdách u Lužnice, kde souvisely především s vazbou polutantů na vyšší obsahy organické hmoty. Obsahy rizikových prvků v
záplavových zónách tak reflektují jednak historické vstupy z metalogenních ložisek, a jednak existenci průmyslových antropogenních zdrojů v povodí.
3.1
Arzen
Zvýšená zátěž arzenem byla sledována především v povodí Ohře, kde byly zvýšené obsahy naměřeny podél celého vodního toku s mírným nárůstem na
dolním toku. Na dolním toku Ohře byly zvýšené obsahy sledovány také v nižších hloubkách vzorkovaných půd a zároveň byly zvýšené hodnoty v humusovém
horizontu doprovázeny zvýšenou rozpustností arzenu, a tedy potencionálně zvýšenou mobilitou. Z obecného hlediska byly naměřeny vyšší obsahy arzenu na
vodních tocích v povodí Labe, v povodí Moravy a Odry byly pak sledovány nižší obsahy arzenu. Významněji (nadlimitně) zvýšené obsahy arzenu byly
sledovány lokálně ve vazbě na potencionální zdroje. Jedná se především o záplavové zóny Klejnárky s potencionálním antropogenním vstupem z lokality
Kaňk u Kutné Hory, která je bývalou důlní oblastí bohatou na rudy zinku a arzenu. Zde byly sledovány zvýšené obsahy arzenu, zinku a kadmia v půdě, ve
vzorcích zemědělské produkce však nebyly zvýšené obsahy rizikových látek potvrzeny. Zvýšené obsahy arzenu byly také sledovány ve vzorcích půd ze
záplavových oblastí Otavy - mírně vyšší obsahy byly sledovány jak v humusovém horizontu, tak v nižších hloubkách půdního profilu. Zvýšené obsahy nebyly v
tomto případě doprovázeny zvýšenou rozpustností. Vyšší obsahy ve vertikálním profilu s nižšími hodnotami rozpustnosti indikují, že potencionálním zdrojem
je depozice záplavového materiálu vzniklého denudací hornin s geogenně vyššími obsahy arzenu (arzenopyrit doprovázející zlatonosné křemenné žíly v
povodí Otavy).
3.2
Kadmium
Kadmium bylo potvrzeno jako nejzávažnější těžký kov kontaminující nivní půdy v záplavových oblastech vodních toků České republiky. U kadmia byl
zaznamenán nejvyšší počet překročení limitních hodnot pro půdu dané vyhláškou č. 13/1994 Sb. Nejvyšší hodnoty obsahu kadmia byly naměřeny v zemědělsky
využívaných půdách v záplavových zónách řeky Ohře. Zvýšené hodnoty byly zaznamenány také v záplavových oblastech Labe za významnějšími průmyslovými
zdroji – oblast mezi Pardubicemi a Kolínem, mezi Neratovicemi a Mělníkem. Zvýšené obsahy kadmia byly potvrzeny také v záplavových zónách Berounky a
jejích zdrojnic. Zvýšené obsahy provázely rovněž záplavové zóny vodních toků v severomoravském regionu – především pak podél Odry, ale pod vlivem
imisního severomoravského regionu byly zaznamenány také zvýšené hodnoty kadmia na zdrojnicích Bečvy (Vsetínské a Rožnovské Bečvě), obsahy v povodí
Bečvy nejsou provázeny zvýšenou rozpustností kadmia a projevují se i v nižších hloubkách půdního profilu a zůstává otázkou, zda se neprojevuje geochemická
anomálie, kdy rezidua zvětrávání vápenců a některých břidlic mohou být charakterizovány vyššími obsahy Cd (Podlešáková a kol. 1994). Při sledování profilové
distribuce byly sledovány zvýšené obsahy mobilního kadmia především na antropicky významněji ovlivněných lokalitách – soutok Berounky a Litavky, kde se
projevuje vliv významného přísunu znečištění z kontaminované nivy řeky Litavky (Borůvka a kol. 1996, Vaněk a kol. 2005, 2008). V době extrémních
hydrologických událostí se tato oblast stává významným zdrojem kontaminace pro povodí Berounky v důsledku eroze kontaminovaných nivních sedimentů
na horním toku Litavky – především pak mezi Trhovými Dušníky a Bratkovicemi (Navrátil a kol. 2008, Žák a kol. 2009). Vertikální distribuce obsahu Cd
extrahovaného v dusičnanu amonném potvrdila také zvýšenou rozpustnost Cd v nižších hloubkách profilu na antropicky ovlivněných lokalitách fluvizemí
(soutok Berounky a Litavky, povodí dolní Odry – severomoravský imisní region).
3.3
Měď
Z výsledků vzorkovacích prací vyplývá, že z hlediska obsahu mědi jsou významné především záplavové zóny Ohře, kde lokálně dochází k překročení limitních
hodnot vyhlášky č. 13/1994 Sb. Zvýšené obsahy mědi v záplavových zónách Ohře lze vysvětlit především jako důsledek zvýšeného obsahu mědi na
hydrotermálních ložiscích stříbronosných měděných rud v Krušných horách. Zvýšené obsahy v humusovém horizontu jsou na lokalitách Ohře doprovázeny
zvýšenou rozpustností, která se na některých lokalitách projevuje i v nižších partiiích profilu, v případě nárůstu mobility mědi směrem do hloubky, byl tento
doprovázen poklesem hodnoty pH. Mírně zvýšené obsahy mědi byly naměřeny také na lokalitách podél Odry, na dolní Svratce či dolní Moravě.
3.4
Rtuť
Rtuť patří k významným kontaminantům, které lze v půdách záplavových oblastí najít ve zvýšeném množství (Kowalik a kol. 2003, Overesch a kol. 2007,
Rinklebe a kol. 2010). Z hlediska obsahu rtuti je situace nejzávažnější na záplavových terasách Labe, kde obsah rtuti odráží průmyslové zdroje na vodním toku.
Zvýšené obsahy lze sledovat za Pardubicemi, a především pak za Neratovicemi a Mělníkem, a dále v oblasti soutoku Ohře a Labe. Mírně zvýšené hodnoty lze
také sledovat na lokalitách potencionálně ovlivněných historickými rudními oblastmi (povodí Litavky a následně Berounky, povodí Mže za Stříbrem). Z hlediska
dalších oblastí byly zvýšené obsahy rtuti také potvrzeny na středním toku Svitavy, kde byly zaznamenány i vyšší hodnoty rtuti v rostlinách. Vyšší hodnoty rtuti
v rostlinách (obilovinách) byly sledovány také v zemědělské produkci v povodí Moravy. Mírně zvýšené hodnoty rtuti lze také sledovat v půdách záplavových
oblastí Odry.
3.5
Nikl
Z hlediska zátěže záplavových oblastí těžkými kovy patří nikl spíše ke skupině méně významných kontaminantů. Zvýšené obsahy, které však nepřekračují limity
vyhlášky č. 13/1994 Sb. byly sledovány na dolním toku Jihlavy, tyto zvýšené obsahy jsou pravděpodobně geogenního původu a jejich zdrojem jsou ultrabazické
horniny v povodí Jihlavy (Mohelno, Biskoupky). Výskyt geochemicky anomálních substrátu v povodí Jihlavy se projevuje pak na dolním toku vyšším obsahem
niklu (extrakt lučavky královské) v humusovém horizontu, ale také v nižších hloubkách profilu, zátěž je charakteristická také nízkými obsahy v extraktu
dusičnanem amonným. Podobného původu je pravděpodobně také mírně navýšený obsah niklu na horním toku Vltavy před Českými Budějovicemi, kde
dochází k interferenci urbánní imisní zátěže s geogenně podmíněnými obsahy v důsledku výskytu ultrabazických hornin v oblasti Křemže. Quantitn a kol. (2008)
studovali geochemickou pozici niklu a chromu v půdách ultrabazik České republiky a dospěli k závěrům, že nikl je v těchto oblastech vázán především na oxidy
manganu a amorfní oxidy železa, což ukazuje na jeho potencionální zvýšenou mobilitu. Mírně zvýšené byly také obsahy niklu na dolním toku Moravy, kde se
spíše projevuje pozvolný podélný gradient obsahu niklu od horního toku směrem na dolní tok. Výsledky obsahu niklu v povodí Odry ukazují na mírně zvýšené
obsahy v důsledku imisní situace v severomoravském regionu, což se projevuje jednak vyšší rozpustností niklu (vyšší obsahy v extraktu dusičnanu amonného),
a jednak vyššími obsahy niklu v rostlinném materiálu.
3.6
Olovo
Zvýšené obsahy olova byly nalezeny v půdách záplavových oblastí vodních toků, kde dochází vlivem fluviálních pochodů k šíření kontaminace z oblastí historické
důlní a hutnické činnosti – jedná se především o oblast soutoku Berounky a Litavky, kde se projevuje vliv významného přísunu znečištění z kontaminované
nivy řeky Litavky (Borůvka a kol. 1996, Navrátil a kol. 2008, Vaněk a kol. 2005, 2008, Žák a kol. 2009), a dále o záplavové zóny v oblasti Mže, kde se projevuje
vliv historického důlního revíru Stříbro s polymetalickým zrudněním (Pb-Zn-Ag rudy). Obdobně lze předpokládat souvislost zvýšených hodnot na lokalitě
Hlízov v povodí Klejnárky s dotací rizikových prvků z historického rudního revíru Kutné Hory. Zvýšené hodnoty v oblasti Ohře lze vysvětlit prostorovou
koincidencí imisní zátěže spolu s výskytem polymetalického zrudnění v Krušných Horách. Vysoké hodnoty obsahu olova byly také naměřeny v rašelinném
gleji na lokalitě Třeboň, zvýšené obsahy jsou dány vysokou afinitou olova na vysoké obsahy Cox, nicméně primární zdroj těchto vysokých obsahů nebyl
určen (lze předpokládat kumulativní vliv v rašelinném profilu na předpolí Rožumberského rybníka s hypotetickým a neověřeným vlivem historické činnosti
sklárny Chlum u Třeboně, vyrábějící olovnaté sklo, jako potencionální zdroj nabohacení třeboňských písků olovem).
3.7
Zinek
Zinek patří spolu s kadmiem a rtutí k významným kontaminantům fluviálních systémů. Zvýšené obsahy zinku (nadlimitní) byly sledovány především v povodí
Ohře, zvýšené obsahy byly naměřeny podél celého vodního toku. Zvýšené obsahy souvisí s výskytem geogenních zdrojů v povodí (polymetalická zrudnění
Krušných Hor) spolu s vyšší zátěží v důsledku antropického tlaku na krajinu (imisní zátěž, urbánní území). Nárůst obsahu zinku byl sledován také za
průmyslovým centrem Pardubic, v povodí Klejnárky (levostranný přítok Labe) se také projevil vliv historické důlní činnosti na polymetalickém rudném
ložisku v oblasti Kutné Hory, podobně byly vysoké hodnoty zinku zaznamenány také v záplavových oblastech v povodí Berounky – oblast Mže či na soutoku
Berounky a Litavky, které jsou výsledkem výskytu zinku v historických rudních revírech v Příbrami a Stříbře. Nadlimitní obsahy zinku byly také naměřeny v
půdách záplavových oblastí Odry, které lze dát do souvislosti s imisní zátěží metalurgického průmyslu Slezska, kdy poměrně vysokých koncentrací dosahuje
zinek v železných rudách, a mohlo tak dojít k vyšším vstupům do půd imisemi z metalurgického průmyslu širší oblasti Slezské pánve.
3.8
Thalium
Obsahy thália v zemědělských půdách záplavových zón byly v rozmezí 0,05 – 1,56 mg.kg-1 a medián 0,17 mg.kg-1. Uvedené hodnoty korespondují s
pozaďovými hodnotami obsahu thallia v případových studiích z Číny (medián 0,3 mg.kg-1 – Xiao a kol. 2004), z Francie (medián 0,29 mg.kg-1- Tremel a kol.
1997) či ze středoevropského Euroregionu Nisa s vyšší depoziční zátěží (medián 0,5 mg.kg-1- Heim a kol. 2002). Z regionálního hlediska byly nejvyšší hodnoty
zaznamenány na dolním toku Ohře a na Labi za soutokem s Ohří, zde jsou zvýšené obsahy výsledkem kumulace thalia z půd pod vlivem spalování hnědého
uhlí v Severočeském regionu. V popílcích ze spalování uhlí byly prokázány vysoké obsahy Tl, který je vázán především na sulfidy v hnědém uhlí (de
Albuquerque  Shaw 1972, Davison a kol. 1974, Linton a kol. 1976, Voskresenskaya 1968). Mírně zvýšené byly také obsahy thalia na soutoku Berounky a
Litavky, kde lze předpokládat antropogenní dotaci z povodí Litavky. Zvýšené hodnoty thalia (  0,5 mg.kg-1) byly sledovány také v zemědělských půdách v
záplavových zónách Jihlavy, což lze vysvětlit především výskytem magmatických substrátů bohatých na obsah draslíku v tomto povodí (především pak oblast
Třebíčského masívu s výskytem durbachitu a četnými pegmatity) – tyto geologické substráty jsou typické litogenními obsahy thalia (de Albuquerque  Shaw
1972, Kemper  Bertram 1991, Tremel a kol. 1997, Vaněk a kol. 2009). V této oblasti byly zvýšené obsahy sledovány i v nižších hloubkách v půdním profilu,
což koresponduje s litogenním původem thalia. Za zmínku stojí mírně navýšené hodnoty obsahu thalia v půdách záplavových zón v povodí Lužnice, ačkoliv
nejde o vysoké hodnoty, zmiňujeme tuto oblast především z toho důvodu, že tyto lokality byly jediné, kde byly detekovány mobilní obsahy thalia nad limitem
detekce.
4
Literatura:
BORŮVKA, L., HUANWEI, C., KOZÁK, J., KRIŠTOUFKOVÁ, S. (1996): Heavy contamination of soil with cadmium, lead and zinc in the alluvium of the Litavka river. Rostlinná
Výroba 42 (12): 543–550.
CEBULA, E., CIBA, J. (2005): Effects of flooding in southern Poland on heavy metal concentrations in soils. Soil Use Management 21: 348–351.
CSIKI, S.J.C., MARTIN, C.W. (2008): Spatial Variability of Heavy-Metal Storage in the Floodplain of the Alamosa River, Colorado. Journal Physical Geography 29 (4): 306–319.
DAVISON, R.L, NATUSCH, D.F.S., WALLACE, J.R. (1974): Trace-elements in fly ash - dependence of concentration on particle-size. Environmental Science & Technology 8 (13):
1107–1113.
DE ALBUQUERQUE, C.A.R., SHAW, D.M. (1972): Thallium. In: Wedepohl, K.H. (editor): Handbook of Geochemistry, Section 81B-81O. Berlin: Springer-Verlag, 81-D-1–81-D-18.
HEIM, M., WAPPELHORST, O., MARKERT, B. (2002): Thallium in terrestrial environments occurrence and effects. Ecotoxicology 11: 369–377.
KEMPER, F.H., BERTRAM, H.P. (1991): Thallium. In: Merian, E. (Ed.), Metals and their Compounds in the Environment. Occurence, Analysis and Biological Relevance. VCH
Verlagsgesellschaft mbH, Weinheim-New York-Basel-Cambridge, s. 1227–1241.
KOWALIK, C., KRAFT, J., EINAX, J.W. (2003): The situation of the German Elbe tributaries – development of the loads in the last 10 years. Acta hydrochim hydrobiol. 31
(4-5): 334–345.
LINTON, R.W., LOH, A., NATUSCH, D.F., EVANS, C.A., WILLIAMS, P. (1976): Surface predominance of trace elements in airborne particles. Science 27: 852–854.
MACKLIN, M.G., RIDGWAY, J., PASSMORE, D.G., RUMSBY, B.T. (1994): The use of overbank sediment for geochemical mapping and contamination assessment - results
from selected English and Welsh floodplains. Applied Geochemistry 9 (6): 689–700.
MAŠÁT, K., NĚMEČEK, J., TOMIŠKA, Z. (2002): Metodika vymezování a mapování bonitovaných půdně ekologických jednotek. Výzkumný ústav meliorací a ochrany půd,
Praha, 113 s.
N´GUESSAN, Y.M., PROBST, J.L., BUR, T., PROBST, A. (2009): Trace elements in stream bed sediments from agricultural catchments (Gascogne region, S-W France): where
do they come from? Sci. Total Environ. 407 (2009) 2939–2952.
NAVRÁTIL, T., ROHOVEC, J., ŽÁK, K. (2008): Floodplain sediments of the 2002 catastrophic flood at the Vltava (Moldau) River and its tributaries: mineralogy, chemical
composition, and post-sedimentary evolution. Environmental Geology 56: 399–412.
PODLEŠÁKOVÁ, E., NĚMEČEK, J., HÁLOVÁ, G. (1994): The load of fluvisols of Labe by risk compounds. Rostlinná Výroba 40: 69–80.
PODLEŠÁKOVÁ, E., NĚMEČEK, J., HÁLOVÁ, G. (1996): Návrh limitů kontaminace půd potenciálně rizikovými stopovými prvky pro ČR. Rostlinná Výroba 42 (3): 119–125.
OVERESCH, M., RINKLEBE, J., BROLL, B., NEUE, H.-U. (2007): Heavy metals and arsenic in soils and corresponding vegetation at Central Elbe river floodplains (Germany).
Environ. Poll. 145: 800–812.
QUANTIN, C., ETTLER, V., GARNIER, J., ŠEBEK, O. (2008): Sources and extractibility of chromium and nickel in soil profiles developed on Czech serpentinites. Comptes rendus Geoscience 340 (12): 872–882.
R DEVELOPMENT CORE TEAM (2010): R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0
RINKLEBE, J., DURING, A., OVERESCH, M., DU LAING, G., WENNRICH, R., STÄRK, H.-J., MOTHES, S. (2010): Dynamics of mercury fluxes and their controlling factors in large
Hg-polluted floodplain areas. Environmental Pollution 158: 308–318.
STACHEL, B., EHRHORN, U., HEEMKEN, O. P., LEPOM, P.,REINCKE, H., SAWAL, G. (2003): Xenoestrogens in the River Elbe and its tributaries. Environmental Pollution 124 (3):
497–507.
TAYLOR, M. P. (1996): The variability of heavy metals in floodplain sediments: a case study from mid Wales. Catena 28 (1): 71–87.
TOCKNER, K., STANFORD, J.A. (2002): Riverine flood plains: present state and future trends. Environmental Conservation 29: 308–330.
TOMLINSON, D.L., WILSON, J.G., HARÜS, C.R., JEFFREY, D.W. (1980): Problems in the assessment of heavy metal levels in estuaries and the formation of a pollution index.
Helgoländer Meeresunters 33: 566–575.
TREMEL, A., MASSON, P., STERCKEMAN, T., BAIZE, D., MENCH, M. (1997): Thallium in French agrosystems-I. Thallium contents in arable soils. Environmental Pollution 95(3):
293–302.
VÁCHA, R., POLÁČEK, O. HORVÁTHOVÁ, V. (2003): State of contamination of agricultural soils after floods in August 2002. Plant Soil Environ. 49 (7): 307 – 313.
VANĚK, A., BORŮVKA, L., DRÁBEK, O., MIHALJEVIČ, M., KOMÁREK, M. (2005): Mobility of lead, zinc and cadmium in alluvial soils heavily polluted by smelting industry. Plant
Soil Environ. 51: 316–321.
VANĚK, A., ETTLER, V., GRYGAR, T., BORŮVKA, L., ŠEBEK, O.,DRÁBEK, O. (2008): Combined chemical and mineralogical evidence for heavy metal binding in mining- and
smelting affected alluvial soils. Pedosphere 18: 464–478.
VOSKRESENSKAYA, N.T. (1968): Thallium in coal. Geochemistry International 5(1): 158–168.
WARD, J.V. (1998): Riverine landscapes: Biodiversity patterns, disturbance regimes, and aquatic conservation. Biological Conservation 83: 269–278.
WOLFENDEN, P.J., LEWIN, J. (1977): Distribution of metal pollutants in floodplain sediments. Catena 4 (3): 309–317.
XIAO, T., GUHA, J., BOYLE, D., LIU, C.Q., ZHENG, B., WILSON, G.C., ROULEAU, A., CHEN, J. (2004): Naturally occurring thallium: a hidden geoenvironmental health hazard?
Environment International 30: 501–507.
ŽAK, K., ROHOVEC, J., NAVRÁTIL, T. (2009): Fluxes of heavy metals from highly polluted watershed during flood events: a case study of the Litavka river, Czech
Republic. Water, Air, and Soil Pollution 203: 343 –358.
Mapové listy
%
$
$
'
!
&
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
&
!
!
&
"
!
!
#
#
!
%
"
'
+
(!
#
!
%
#
!
%
)"
%
&
!
+
$*
"
#&
%
"
'
+
(!
#
!
%
#
!
%
)"
%
&
!
+
$*
"
#&
%
#
,*
+
$*
!
#
3
,*
+
$*
!
#
2
1
%
"
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
As
As - mg.kg-1
$
$
2
0
200 km
25
(
"
"
&
%
!
)'
)'
!
% &
$
)'
#
!
"
!
(
(
&
%
%
!
!
(
#
*
.
+
"
$
"
#
(
$
"
(
, #
(
)
"
. %-
#
!
$!
)
(
#
*
.
+
"
$
"
(
+
0%,&
%&), '&
)
"
. %-$
#
!
$!
)
$
/ -. %-
"
$
3
(
, #
(
)
"
. %-
#
!
$!
)
$
!
2
/ -. %-
"
$
1
As
&
&
(
"
$
' $
# $
%
!
$
As - mg.kg -1
0,2
2
0
200 km
27
-
#
#
&
%
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
%
%
!
"
"
-
(/ 6
0'
) #
'
#
-
) #
'
#
-
1$(
-
!"."'
6*5
(%
) %
.
3 $(0
8"
!/ 2
!,+&
*%"
02!4("*+-.
+!
-+/ .+'
/
756*5
'
)
3
-
(/ 6
0'
) #
'
#
"
-
) #
'
#
-
1$(
-
!"."'
6*5
(%
) %
.
$
"
-".5*-'
4
"60
+8*+0-'
4
"60
!,+&
*%"
02!4("*+-.
+!
-+/ .+'
/
2
756*5
'
)
1
#
!
#
*
*
"
!
", &
!
(
+$
!
#
$
!
!
(
#
'$
!
(
!
)
!
$
!
%
&
#
As
As - mg.kg-1
"
"
2
0
200 km
29
"
!
&
$
%
#
!
"
!
(
)'
!
)'
)'
(
&
%
%
'
!
#
&
#
"
#
$
!
As
As - mg.kg-1
2
0
200 km
31
"
"
!
"
!
#
!
!
As
As - mg.kg -1
2
0
200 km
33
$
$
&
!
%
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
"
&*
'
!
#
!
#
!
(
"
%
!
*
$
)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
"
&*
'
!
#
!
#
!
(
"
%
!
*
$
)
"
#%
+)*
$)
!
#
2
1
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
Cd
Cd - mg.kg-1
$
$
'
- $
<
$
<
0,4
<
<
2
0
200 km
35
"
"
%
$
!
)'
% &
$
)'
!
)'
#
!
"
!
(
(
&
$
$
!
!
"
&*
'
!
#
!
#
#
!
( "
%
!
*
$)
"
#%
"
&*
'
!
#
!
#
!
( "
%
!
*
$)
"
#%
+)*
$)
!#
3
2
+)*
$)
!
#
1
Cd
'
'
)
#
%
(!
!
%
$!
%
&
"
%
Cd - mg.kg -1
2
0
200 km
37
!
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
$
$
!
"
"
!
(/ 6
0'
) #
'
#
!
) #
'
#
!
1$(
!
!"."
'
6*5
(%
) %
.
!
(/ 6
0'
) #
'
#
"
!
) #
'
#
!
1$(
!
!"."
'
6*5
(%
) %
.
8"
!/ 2
3 $(0
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
756*5
'
)
3
-"
.5*-'
4
"
60
+8*+0- '
4
"
60
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
2
756*5
'
)
1
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
(
%
!
Cd
Cd - mg.kg-1
$
$
2
0
200 km
39
"
"
$
#
!
&
)'
% &
$
#
! "
!
(
(
&
)'
!
)'
#
$$"
%
*
!
(
#
)
!
(
#
'
#
+
)
#
&
'
&
&
(
"
$
'!
!
$
#!
$
%
$
"
Cd
Cd - mg.kg-1
2
0
200 km
41
Cd
!
!
48
" 0,11
" 0,14
" 0,05
0,07
0,01
0,72
!
!
0,01
0,23
2,79
9,12
!
!
42
#
$
"
$
1
!
Cd
Cd - mg.kg-1
2
0
200 km
43
&
$
$
$
&
!
%
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
$
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
&
"
&*
'
!
#
!
&
#
!
&
(
"
&
%
!
*
$
)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
&
"
&*
'
!
#
!
&
#
!
&
(
"
&
%
!
*
$
)
"
#%
+)*
$)
!
#
2
1
, #
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
Cu
Cu - mg.kg-1
$
$
2
0
200 km
45
&
"
"
"
%
$
!
)'
% &
$
)'
!
)'
#
!
"
!
(
(
&
"
$
$
!
!
&
"
&*
'
!
#
!
#
&
#
!
&
( "
&
%
!
*
$)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
&
"
&*
'
!
#
!
&
#
!
&
( "
&
%
!
*
$)
"
#%
2
+)*
$)
!
#
1
Cu
&
&
&
(
"
$
' $
# $
%
!
$
Cu - mg.kg -1
2
0
200 km
47
/
#
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
#
$
$
!
"
"
/ (/ 6
0'
) #
'
#
/ ) #
'
#
/ 1$(
/ !"."
'
6*5
(%
) %
.
/ (/ 6
0'
) #
'
#
"
/ ) #
'
#
/ 1$(
/ !"."
'
6*5
(%
) %
.
8"
3 $(0
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
+8*+0- '
4
"
60
!/ 2
756*5
'
)
3
-"
.5*-'
4
"
60
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
2
756*5
'
)
1
+
"
$
+
+
#
"
#
!-'
"
)
, %
"
$
%
"
"
)
$
(%
"
)
!
"
!*
"
%
"
&
'
$
Cu
Cu - mg.kg -1
#
#
2
0
200 km
49
$
"
"
"
$
#
!
&
)'
% &
$
#
! "
!
(
(
&
)'
!
)'
#
$$"
%
*
!
(
#
)
!
(
#
'
#
+
)
#
&
'
'
!
'
'
)
#
%
("
!
"
%
!
$"
%
&
%
#
!
Cu
Cu - mg.kg-1
2
0
200 km
51
Cu
!
!
48
" 3,45
" 2,98
" 2,12
2,65
0,25
12,96
!
!
0,25
7,31
1,41
2,05
!
52
!
!
1
Cu
!
!
!
!
"
Cu - mg.kg -1
2
0
200 km
53
$
$
&
!
%
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
!
%)
&
"
"
'
!
$
) #(
!
"
$
'
!
$
) #(
!
"
$
"
!
%)
&
"
*() #("
3
2
*() #("
1
$
$
&
"
%
"
!
"
#
"
Ni
Ni - mg.kg -1
2
0
200 km
55
"
"
%
$
!
)'
% &
$
)'
!
)'
#
!
"
!
(
(
&
$
$
!
!
!
%)
&
"
#
"
'
!
$
) #(
!
"
$
*() #("
3
!
%)
&
"
"
'
!
$
) #(
!
"
$
*() #("
2
1
&
&
(
"
$
' $
# $
%
!
$
Ni
Ni - mg.kg-1
2
0
200 km
57
$
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
$
$
!
"
"
$
'
. 5
/&
( "
&
"
$
( "
&
"
$
0#'
$
!-!&
5) 4
'
$
( $
-
2 #'
/
7!
. 1
+
*%
)$
!
/1 3 '
!
) *,-
*
, *. -*&
.
645) 4
&
(
3
$
( "
&
"
$
0#'
$
!-!&
5) 4
'
$
( $
-
*7) */, &
3
!
5/
,!
-4) , &
3
!
5/
$
'
. 5
/&
( "
&
"
"
+
*%
)$
!
/1 3'
!
) *,-
*
, *. -*&
.
2
645) 4
&
(
1
"
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
(
%
!
Ni
Ni - mg.kg-1
$
2
0
200 km
59
"
"
$
#
!
&
)'
% &
$
#
! "
!
(
(
&
)'
!
)'
#
%
#
$
#
"
&
$
!
"
%
%
'
!
#
& #
" #
$
#
!
Ni
Ni - mg.kg-1
2
0
200 km
61
Ni
!
!
48
" 0,94
" 1,06
" 0,65
0,56
0,20
5,88
!
!
0,26
1,79
2,98
10,46
!
62
!
"
"
1
Ni
Ni - mg.kg
2
0
200 km
63
$
$
&
!
%
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
"
&*
'
!
#
!
#
!
("
%
!
*
$)
"
#%
#
("
%
!
*
$)
"
#%
#
"
&*
'
!
+)*
$)
!
#
3
+)*
$)
!
#
2
1
#
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
Pb
Pb - mg.kg-1
$
$
2
0
200 km
65
"
"
&
%
!
)'
% &
$
#
!
"
!
(
)'
!
)'
(
&
%
%
!
!
"
&*
'
!
#
!
#
#
!
( "
%
!
*
$)
"
#%
$
!
( "
%
!
*
$)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
#
!
"
&*
'
!
#
!
+)*
$)
!
#
2
1
Pb
&
&
(
"
$
' $
# $
%
!
$
Pb - mg.kg -1
2
0
200 km
67
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
$
$
!
"
"
(/ 6
0'
) #
'
#
) #
'
#
1$(
!"
."'
6*5
(%
) %
.
8"
1$(
!"
."'
6*5
(%
) %
.
3 $(0
+8*+0- '
4
"
60
(/ 6
0'
"
-"
.5*-'
4
"
60
!/ 2
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
756*5
'
)
3
!,+&
*%"
02!4("
*+-.
+!
- +/ .+'
/
2
756*5
'
)
1
"
"
$
+
+
#
"
#
!-'
"
)
, %
"
$
%
"
"
)
$
(%
"
)
!
"
!*
"
%
"
&
'
$
Pb
Pb - mg.kg -1
#
#
2
0
200 km
69
"
"
$
#
!
&
)'
% &
$
#
! "
!
(
(
&
)'
!
)'
#
##!
$
)
'
"
(
'
"
&
"
*
(
"
%
&
&
&
(
"
$
'!
!
$
#!
$
%
$
"
Pb
Pb - mg.kg-1
2
0
200 km
71
Pb
!
!
!
"
Pb - mg.kg -1
2
0
200 km
73
$
$
$
&
!
%
!
!
#
!
"
#
&
'$
'$
%
#
!
'$
&
#
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
$
"
&*
'
!
#
!
$
#
!
$
( "
$
%
!
*
$)
"
#%
$
"
&*
'
!
#
!
$
#
!
$
( "
$
%
!
*
$)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
2
+)*
$)
!
#
1
%
"
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
Zn
Zn - mg.kg -1
$
$
2
0
200 km
75
$
"
"
%
$
!
)'
% &
$
#
!
"
!
(
)'
!
)'
(
&
$
$
!
!
$
"
&*
'
!
#
!
#
$
#
!
$
( "
$
%
!
*
$)
"
#%
$
"
&*
'
!
#
!
$
#
!
$
( "
$
%
!
*
$)
"
#%
+)*
$)
!
#
3
2
+)*
$)
!
#
1
Zn
'
'
)
#
%
(!
!
%
$!
%
&
"
%
Zn - mg.kg -1
2
0
200 km
77
)
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
$
$
!
"
"
)
'
. 5
/&
( "
&
"
)
( "
&
"
)
0#'
)
!
-!&
5) 4
'
$
( $
-
2 #'
/
. 1
)
( "
&
"
)
0#'
)
!
-!&
5) 4
'
$
( $
-
)
'
. 5
/&
( "
&
"
7!
"
+
*%
)$
!
/1 3'
!
) *,-
*
, *. -*&
.
645) 4
&
(
3
,!
-4) , &
3
!
5/
*7) */, &
3
!
5/
+
*%
)$
!/1 3'
!
)*
, -
*
,*
. -*&
.
2
645) 4
&
(
1
%
"
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
(
%
!
Zn
Zn - mg.kg-1
$
2
0
200 km
79
"
"
$
#
!
&
)'
% &
$
#
! "
!
(
(
&
)'
! )'
#
!
&
$
%
$
#
'
%
"
#
&
&
(
"
$
'!
!
$
#!
$
%
$
"
Zn
Zn - mg.kg -1
2
0
200 km
81
Zn
!
!
48
" 26,34
" 11,16
" 24,38
23,80
12,10
61,50
!
!
15,10
44,10
1,28
1,50
!
82
!
"
"
1
Zn
Zn - mg.kg -1
2
0
200 km
83
$
$
&
!
%
!
!
#
!
'$
"
#
&
'$
'$
%
#
!
&
#
%
!
!
%
"
!
!
#
#
!
!
#
$"
#
"
3
2
1
$"
#
"
!
"!
#
%
, ,
$
#
$
".(
#
*
- &
#
%
&
#
#
*
%
)&
#
*
"
#
"+
#
&
#
'
""#
*
%
!
Hg
Hg - mg.kg -1
$
$
2
0
200 km
85
#
#
%
$
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
$
$
!
"
%
, 3
-$
&
$
"
.!%
.!%
5
%
, 3
-$
&
$
0 !%
-
, /
)( #
'"
-/1%
'( *
+
( *
(,+
($
,
423'2
$
&
3
*
+
2'*
$
1
3- ( 5'( - *
$
1
3- )( #
'"
-/1%
'( *
+
( *
(,+
($
,
2
423'2
$
&
1
!
"
$
+
+
#
"
#
!-'
"
)
, %
"
$
%
"
"
)
$
(%
"
)
!
"
!*
"
%
"
&
'
$
Hg
Hg - mg.kg-1
#
2
0
200 km
87
Hg
!
!
48
#!
0,02
#!
0,07
#!
0,003
0,001
0,0005
0,36
"
"
0,001
0,03
3,94
16,53
!
88
1
Hg
!
"
#"
$
%
)
)
!
(
&
)
!
"
$
(
*&
$
%
&
$
$
(
%
'&
$
(
!
Hg - mg.kg !
"
"
"
"
)
2
0
200 km
89
$
$
'
!
&
!
!
#
!
%#
!
%#
%#
$
$
"
&
!
!
&
"
!
!
#
#
!
!$
"
$
#
%
#
%#
$
#
3
!$
"
$
#
%
#
2
%#
$
#
1
'
'
)
#
%
(!
!
%
$!
%
&
!
"
%
Tl
Tl - mg.kg -1
2
0
200 km
91
"
"
&
%
!
)'
% &
$
)'
!
)'
#
!
"
!
(
(
&
%
%
!
!
!$
"
#
$
#
$
!
%#
$
#
3
!$
"
$
#
$
!
2
%#
$
#
1
Tl
&
&
(
"
$
' $
# $
%
!
$
Tl - mg.kg-1
2
0
200 km
93
&
#
#
&
%
"
"
%#
!
$
%#
%#
$
"
%
%
!
"
"
&
&
- 3
.%
'!
%
!
&
'!
%
!
"
&
, %
3( 2
&
#
'#
,
$
"
0 "&
.
- /
5
*
)$
(#
./
1&( ) +
,
) +
) - ,) %
-
423( 2
%
'
3
&
&
- 3
.%
'!
%
!
&
'!
%
!
&
, %
3( 2
&
#
'#
,
) 5( ) . +
%
1
3. +,2( +
%
1
3. $
"
*
)$
(#
./
1&( ) +
,
) +)- ,) %
-
2
423( 2
%
'
1
'
'
)
#
%
(!
!
%
$!
%
&
!
"
#
Tl
Tl - mg.kg-1
2
0
200 km
95
#
#
%
$
"
)'
&
$
%
#
!
"
!
(
)'
!
)'
(
&
!
!
!
#
#
#
$
$
!
&
)'
)'
!
%
)'
#
!
"
!
(
(
&
!
PLI
$
%
"
#
)
+
"
)
)
!
!
+
%
'
*#
"
#
'
"
&#
"
#
)
#
%
"
'
"
'
(
#
#
#
)
"
$
!
Pollution load index
2
0
200 km
97