锡林郭勒露天煤矿矿区草原土壤重金属分布特征

杨勇，刘爱军，朝鲁孟其其格，单玉梅，乌尼图，陈海军，王明玖1. 内蒙古农业大学生态环境学院，内蒙古 呼和浩特 010019；. 内蒙古自治区草原勘察规划院，内蒙古 呼和浩特 010051；3. 内蒙古自治区农牧业科学院，内蒙古 呼和浩特 010031；4. 中国科学院内蒙古草业研究中心，内蒙古 呼和浩特 010031；5. 内蒙古自治区生物技术研究院，内蒙古 呼和浩特 010010



锡林郭勒露天煤矿矿区草原土壤重金属分布特征

杨勇1， 2，刘爱军2，朝鲁孟其其格2，单玉梅3， 4，乌尼图2，陈海军5*，王明玖1*
1. 内蒙古农业大学生态环境学院，内蒙古 呼和浩特 010019；2. 内蒙古自治区草原勘察规划院，内蒙古 呼和浩特 010051；3. 内蒙古自治区农牧业科学院，内蒙古 呼和浩特 010031；4. 中国科学院内蒙古草业研究中心，内蒙古 呼和浩特 010031；5. 内蒙古自治区生物技术研究院，内蒙古 呼和浩特 010010

摘要：在内蒙古典型草原上，以锡林郭勒胜利煤田西一号和西二号露天矿为研究对象，采用野外样带取样和室内分析相结合的方法，研究了露天煤矿区土壤重金属含量（Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb元素）的空间分布特征，并探讨土壤重金属来源，旨在为典型草原露天矿区土壤重金属防治和草原生态系统可持续发展提供科学理论依据。结果表明：研究区土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb的平均质量分数分别为27.53、16.17、353.49、14.78、44.65和3.44 mg·kg-1，低于国家土壤环境质量二级标准，仅Cu含量高于内蒙古背景值；矿区东北方向样带，所有采样点的土壤重金属含量高于内蒙古背景值；露天矿开采对周围土壤重金属空间分布有显著影响，土壤重金属元素含量在矿区中心处最高，并向四周逐渐降低；矿区周围0.5 km范围内土壤重金属含量均超过内蒙古自治区背景值。统计分析（相关分析、主成分分析和聚类分析）结果显示，土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni和Zn来源可划归为一类，Pb单独为一类。

关键词：锡林郭勒；露天煤矿；典型草原；土壤重金属；分布特征

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煤炭资源是社会发展和国民经济的重要物质基础，在社会经济发展中占有非常重要的战略地位，具有不可替代的作用（白中科等，2006），煤炭开采有力地推动了地区经济与社会的发展，同时也带来了一系列严重的生态环境问题（Ferandez-manso et al.，2012）。我国的大型露天开采煤矿大多分布在生态脆弱的干旱、半干旱草原地区，这些地区植被覆盖率较低，水土流失和土地荒漠化十分严重。露天煤矿开采对原本脆弱的草原生态造成严重破坏，导致了当地草原生态系统的进一步退化，已引起人们的高度关注。矿区土壤环境问题已成为我国目前环境污染领域的研究热点（白中科等，2006；杨胜香等，2012；李国平等，2013；张广胜等，2015）。

国内外学者针对矿区土壤重金属进行了大量研究。Panov et al.（1999）对俄罗斯煤田周围土壤重金属研究表明，土壤中Hg、As、Pb、Zn和Cd含量超标。Teixeira et al.（2001）对巴西某煤矿区内河流底部沉积物中的重金属研究表明，矿区受到了Pb、Cu、Ni、Fe和Zn等重金属污染。Benhaddya et al.（2014）研究了阿尔及利亚表层土壤重金属污染空间分布特征，为研究区重金属防治提供了数据支持。我国崔龙鹏等（2004）对淮南矿区土壤重金属进行了研究，表明采矿活动是矿区土壤受到重金属污染的主要原因。杨建等（2008）对河南焦作矿区演马矿煤矸石堆周围土壤中重金属进行调查研究，发现研究区地形地貌特征和风向会影响重金属的迁移，煤矸石堆周围土壤重金属含量超标出现在距离较近处。张连科等（2016）分析了包头某铝厂周边土壤重金属的空间分布，发现周边土壤中重金属含量高于内蒙古背景值，并具有明显的空间分布特征。刘硕等（2016）对龙口煤矿区土壤重金属污染与空间分布特征进行了研究，结果表明研究区土壤重金属综合污染程度较高。

目前，我国开展的矿区重金属研究主要集中于南方地区，在内蒙古露天煤矿区仅涉及矿区植被恢复模式或排土场水土流失的研究（耿海清等，2010；郭建英等，2015），鲜有针对内蒙古典型草原露天煤矿区开展的较大范围的土壤重金属研究。在此背景下，本研究以内蒙古锡林郭勒典型草原露天煤矿区为研究对象，应用多变量统计方法分析土壤重金属污染的来源，探讨典型草原露天煤矿区土壤重金属含量的分布特征，旨在为典型草原露天煤矿区土壤重金属污染防治提供基础数据和科学依据。

1　材料与方法

1.1 研究区概况

在内蒙古锡林郭勒典型草原上，选取锡林郭勒盟胜利煤田西一号露天煤矿（原乌兰图嘎露天煤矿）和西二号露天煤矿（原宏文露天煤矿）为研究对象，分析露天煤矿开采对周边草原土壤重金属分布特征的影响。胜利煤田位于内蒙古自治区锡林郭勒盟锡林浩特市境内，南东边界距锡林浩特市区西界约4 km，地理位置为N43°57′～44°14′，E115°30′～116°26′（图1A）。该区域气候属于温带半干旱草原气候。气温日较差和年较差大，冬季寒冷干燥，夏季温暖湿润。3—5月常有大风，月平均风速达4.9 m·s-1。根据当地多年气象观测资料，多年平均气温为0.3 ℃，月均温度最低为-21.6 ℃（1月），最高为 19.0 ℃（7月）。年均降水量为 336.9 mm，且60%～80%降水集中在生长季的5—8月。无霜期为4月末至 10月初，大约为 150 d。年蒸发量为1600～1800 mm，相当于降雨量的4～5倍。

1.2 样地设置

为研究露天煤矿开采对周围土壤重金属分布特征的影响，首先依据Google earth遥感影像，通过人工目视解译确定 2014年胜利煤田西一号露天煤矿和西二号露天煤矿边界限，并将矿区及距矿区边界8 km范围内作为具体的重点研究区域。以矿区为中心，向矿区四周7个不同方向辐射设置调查样线。根据遥感解译结果和矿区实际情况，由于矿区东边界距离锡林浩特市4.5 km，在东向设置了长度为4 km的调查样线；矿区西北方向有处大型风力发电场，为避免风力发电场的干扰，未在矿区西北方向设置调查样线。

图1　研究区地理位置（A）和采样点分布图（B）Fig. 1　Location map of the study area （A） and sampling locations （B）

以矿区为中心，向东（E）、南（S）、西（W）和北（N），以及东北（NE）、东南（SE）和西南（SW）7个辐射方向各设置1条研究样线，并根据矿区实际情况，在矿区东向样线上，在距矿区外围边界0、0.5、1、2、4 km处各设置1个调查样地，在其余6个方向样带上，在距矿区外边界0、0.5、1、2、4、6、8 km处各设置1个调查样地（图1B）。用GPS详细记录每个样地的地理信息。

1.3 土壤样品的采集

2014年7月至 9月中旬，在预设样地上选择100 m×100 m区域进行取样，并在其对角线上设置1条100 m样线，在样线上等距布设6个1 m×1 m调查样方，分别编号为C1～C6。在C1、C3和C5 3个样方内采集试验土样。取样时，将土壤表层的残留物和杂质清理干净，用直径5cm土钻采集表层土样（0～10 cm）。每个样方内钻取5次，均匀混合后装入塑封袋中，作好标记带回实验室。将每份样品采用四分法取样，经自然风干后，去除非目标物质（沙砾和植物残体等），过100目筛子后待分析。

1.4 土壤重金属含量测定

在对煤矸石中重金属含量分析的基础上，选择Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb 等6种重金属元素作为测定对象。全量测定采用HNO3-HCl- HClO4开放式消煮法，用电感耦合等离子体发射光谱仪（ Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometer，Optima 2000 DV，PerkinElmer，USA）测定。为保证分析质量，用国家地球化学标准样进行质量控制，同时进行空白和试剂的校正试验（鲍士旦，2010）。

1.5 数据分析与处理

采用Excel 2003对所有数据进行录入及基本统计分析，包括所有数据的平均值、最小值、最大值、标准差和变异系数；采用SPSS 16.0进行相关分析、主成分分析和聚类分析；采用SigmaPlot 12.0（Systat Software Inc.）进行作图。

2　结果与分析

2.1 土壤重金属含量统计分析

露天煤矿区土壤Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb 6种重金属含量描述统计分析表明，Mn的平均值最大，其次为Zn，Ni和Pb的平均值最小。6种重金属元素含量均低于国家土壤环境质量二级标准（GB 15618—1995）。与内蒙古土壤背景相比，除 Cu高于内蒙古背景值外，其余5种重金属含量均值均低于内蒙古背景值，但有部分样点的含量高于内蒙古背景值，说明土壤在一定程度上受到外界干扰。Pb在不同方向变化最大，变异系数最大，Cr和Mn次之，Cu变异系数最小，为15.13%。总体上，矿区6种土壤重金属元素的变异系数在15.13%～31.27%之间，属于中等变异性，说明这6种重金属受人类活动影响强度较大（表1）。

表1　土壤重金属统计分析Table 1　The statistical feature of soil heavy metal contents

2.2 不同方向土壤重金属含量分析

对露天煤矿区东、南、西、北、东南、东北和西南7个方向土壤重金属含量统计分析表明，土壤重金属在不同方向上含量相差较大。Cr含量在7个方向大小顺序依次为：北向＞东北＞西南＞东＞西＞东南＞南。Cu在矿区东向和东北方向的土壤中平均含量较大，含量最低为矿区西向，为14.47 mg·kg-1，与最大值相差4.05 mg·kg-1。Mn在矿区东向和北向的土壤中平均含量较大，在矿区西向含量最低，为307.01 mg·kg-1，与最大值相差96.27 mg·kg-1；其余方向上平均含量在307.17～386.04 mg·kg-1之间。Ni在矿区东北方向和东向的土壤中平均含量较大，分别为17.30和17.04 mg·kg-1，最低含量位于为矿区南向，与最大值相差4.26 mg·kg-1。Zn在矿区东向和北向的土壤中平均含量最大，分别为 52.03和47.69 mg·kg-1，平均最低含量为矿区东南向土壤，为40.63 mg·kg-1，与最大值相差11.40 mg·kg-1。Pb在矿区西向和东北方向平均含量较大，平均最低含量为矿区东向土壤，为2.78 mg·kg-1，与最大值相差1.60 mg·kg-1（表2）。

表2　不同方向土壤重金属含量Table 2　Soil heavy metals contents in different sampling directions　　　　　　　　　　　　　　　mg·kg-1

2.3 不同采样距离土壤重金属含量变化

为了分析露天煤矿对周围土壤重金属空间分布的影响，计算7个方向上，土壤Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb 6种重金属含量随距矿区距离增加的变化特征。结果表明，总体上Cr、Cu、Mn、Ni和Zn 5种重金属元素随着距矿区距离的增加，其含量逐渐减小，尤其0～2 km范围内，下降较快。从2 km后，基本无明显变化。Pb随着距矿区距离的增加，无明显变化规律，基本呈上下波动变化。但对每种重金属元素，其含量在不同方向上随着采样点距矿区距离的增加，变化也不相同（图2）。

Cr元素含量在矿区东向、东北方向上随着距矿区距离的增加，呈现先减小后增大的趋势。在东向2 km和东北方向1 km处，Cr含量达到最低值，随后 Cr含量随着距矿区距离的增加而增加。在矿区南向、西向、北向和西南，Cr含量基本表现为在0～4 km范围内逐渐下降，下降幅度介于19.26%～35.15%之间。在矿区东南方向上，变化较复杂（图2A）。

Cu元素含量在不同方向都为距矿区0 km处最高。在矿区东向、东南和东北方向上随着距矿区距离的增加，呈现先减小后增大的趋势，在东向和东北方向2 km处达到最低值，在东南4 km处达到最低值。在矿区南向、西向、北向和西南4 km处，较0 km下降了23.51%～36.73%，随后出现上下波动，变化幅度较小（图2B）。

Mn元素含量在矿区东向、东北方向上随着距矿区距离的增加，呈现先减小后增大的趋势，在距矿区2 km处达到最低值。在南向、北向、东南和西南0～2 km范围内呈直线下降趋势，随后在波动变化中逐渐下降。在矿区西向，在距矿区0.5 km处出现下降，随后逐渐增加，在2 km处达到第2个峰值（414.22 mg·kg-1），随后在4 km处出现大幅度下降，下降幅度达54.58%，在6～8 km范围内变化幅度较小（图2C）。

Ni元素含量在东向呈现先减小后增大的趋势，在2 km处降到最低。在南向和东北向呈先降低后升高的变化趋势，在南向2 km处和东北向处最低，之后有小幅升高趋势。在西向和北向0～4 km范围内下降幅度较大，之后变化较小。在东南和西南呈不断下降趋势，在0～2 km下降较快，之后趋于平缓（图2D）。

图2　土壤重金属含量随采样距离的变化Fig. 2　Variation of soil heavy metal contents with sampling distance

Zn元素含量在矿区东向、东南、东北和西南方向上随着距矿区距离的增加，呈现先减小后增大的趋势，在2 km处达到最低值，随后在东向和东北方向上呈大幅度升高趋势，在东南和西南方向上有小幅度升高。在南向呈上下波动变化。在西向最大值出现在0.5 km处，在4 km处下降了41.35%，随后出现升高—降低—升高的波动变化。在北向 0～1 km，出现较大幅度降低，随后呈增大—减小的变化趋势，但变化范围较小（图2E）。

Pb含量在东向随着距离的增加无显著变化规律。在南向呈波动式逐渐降低的变化趋势。在西向呈现先增大后减小的抛物线趋势。北向呈线性减小趋势，减小速率较低。在西南0～1 km范围内逐渐增大，随后开始降低，在4 km处降到最低，4～8 km有小幅度增大趋势。在矿区东北方向上呈现先减小后增大的趋势，在1 km处达到最低值。在东南向呈上下波动变化，并在4～8 km范围内达到稳定（图2F）。

2.4 土壤重金属来源解析

2.4.1 土壤重金属元素间的相关分析

矿区土壤中不同重金属元素含量之间的相关性分析表明，Pb与Cr、Cu、Mn、Ni、Zn间均无显著相关性（P＞0.05）。Cr、Cu、Mn、Ni和Zn两两间呈极显著正相关性（P＜0.01），其中 Cr和 Zn相关系数最低，Cr和Ni相关性较高，相关系数达0.855，相关系数数值在0.583～0.855之间（表3）。可以初步推断，土壤中Cr、Cu、Mn、Ni和Zn这5种元素的地球化学性质相近，在相同的外界环境条件下其变化趋势基本一致，具有相同的来源，极可能来源于露天煤矿。而Pb与以上元素不同，为单独来源。

表3　土壤重金属含量的相关系数Table 3　Pearson′s correlation coefficients （r） among soil heavy metal contents

2.4.2 土壤重金属含量特征的主成分分析

运用最大方差旋转方法对土壤中6种重金属含量进行主成分分析（Principal component analysis，PCA），由初始特征值可以看出，前 2个主成分的累积方差贡献率已经达到 79.41%，可以解释接近80%的总方差。旋转前提取的第1个主成分的特征根大于1，旋转后提取的2个主成分的特征根都大于1（表4）。因此，土壤中所有重金属元素可以提取为2个主成分，这2个主成分的累积方差贡献率达79.41%。

根据各主成分旋转载荷矩阵可以得出，第1主成分主要反映Cr、Cu、Mn、Ni和Zn的组成信息，贡献率为60.15%；第2主成分主要反映Pb的富集信息，贡献率为19.26%（表5）。

表4　土壤重金属含量主成分方差贡献Table 4　The contribution of PCA variance for soil heavy metal contents

表5　土壤重金属含量主成分分析Table 5　The analysis of PCA of soil heavy metal contents

2.4.3 土壤重金属含量的聚类分析

聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，是目前被广泛应用于环境领域的一种多元统计方法。系统聚类法（分层聚类）是目前应用较多的一种聚类分析方法。通过分层聚类树状图可以直观地反映出土壤元素间的相关性或亲属关系，可有效揭示土壤重金属污染物的来源。本文以相关系数为距离测度方法，采用组间连接方法，对土壤中6种重金属进行聚类分析，其聚类树状图形象、直观地反映出了 6种重金属元素的亲属关系。土壤重金属可分为二聚类，第一聚类包括Cr、Cu、Mn、Ni和Zn，第二聚类为Pb（图 3）。聚类分析的结果和主成分分析的结果保持一致，可以认为Cr、Cu、Mn、Ni和 Zn来源相同，Pb则有单独来源。

图3　土壤重金属元素聚类分析Fig. 3　Hierarchical cluster analysis of soil heavy metal concentrations

3　讨论

土壤重金属空间分布的影响因素较为复杂，除受土壤母质影响外，还受外来人为因素的干扰（Spijker et al.，2005）。矿业活动是造成矿区周边土壤中重金属含量增加的重要因素，但由于扩散条件不同，会导致土壤中重金属在污染源不同方向上含量相差较大。孙叶芳等（2005）以浙江某铅锌矿区为研究对象，对污染土壤中的重金属（Cu、Zn、Pb、Cd）进行测定，并采用美国最新的重金属污染评价方 法TCLP（ Toxicity characteristic leaching procedure）对土壤重金属污染状况进行评价，结果表明，矿区附近土壤不同程度地受到Cu、Zn、Pb、Cd的污染，且土壤重金属在不同方向上（东、南、西、北、东南、东北和西南）含量相差较大，处于煤矸石堆下风向和地下水下游方向，土壤中重金属元素含量较高。

本研究表明，露天煤矿区土壤重金属含量在不同方向相差较大，基本上表现出东、东北、北3个方向土壤重金属含量较高，这与研究区主导风向有关。矿区周围无明显地面河流，锡林河在矿区东向已断流，污染物主要以大气及粉尘扩散为主。根据锡林浩特市多年气象资料显示，矿区年主导风向为西南风，春季和冬季主导风向为西南风，夏季主导风向为东南风，秋季主导风向为西南风。因此造成处于下风向的矿区北向和东北向土壤重金属含量较大。同时本研究在矿区东向设置的采样点，除受到主导风向的影响外，也受到锡林浩特市的影响。东向E4采样点，已达锡林浩特市近郊，土壤中Cr、Cu、Mn、Ni、Zn和Pb 6种重金属含量都有升高趋势，可能与该样点距离锡林浩特市较近有关。因为矿业和城市活动为主的人为干扰是影响土壤重金属空间分布的重要原因（李艳霞等，2007）。人类活动较为密集的地区土壤重金属富集程度也较高（付传城等，2014）。城市发展会对城市及周边土壤造成重金属污染（柳云龙等，2012），随着城市人口的不断增加、城镇工业化的不断发展、城市机动车保有辆的不断增加，城市带来的土壤重金属污染将更加严峻（陈秀端等，2011）。

露天煤矿开采会向外排放大量的煤矸石，煤矸石中的重金属在长期堆积、风化和淋溶作用下向土壤迁移，并出现一定的累积效应（刘玉荣等，2003）。煤矸石对土壤造成的重金属污染主要有两种途径：一是经风蚀后的矸石扬尘悬浮于大气中，随风降落于矸石堆周围土壤；二是矸石受大气降水的冲刷和淋溶作用而使重金属随地表径流进入土壤（陈峰等，2006）。因此，其污染范围与迁移途径和迁移条件有关。王心义等（2006）对河南焦作矿区演马矿煤矸石堆周围土壤中重金属的研究发现，煤矸石含Zn 123.89 mg·kg-1，但在距离煤矸石山340 m内土壤含量 Zn超过 2900 mg·kg-1，最高达 9400 mg·kg-1。研究区地形地貌特征和风向会影响重金属的迁移。在本研究中，土壤重金属含量在矿区中心较高，高于内蒙古土壤背景值的样点分布于距矿区0.5 km范围内，且随着距矿区距离的增加而逐渐减小，基本与上述结果相一致。同类其他研究也表明煤矸石山周边土壤重金属含量随着距离煤矸石山距离的增加而减小（田彩霞等，2007；魏忠义等，2008）。在本研究中，受到主导风向和城市建设的影响，Ni和Zn在矿区东向4 km处和东北向6 km、8 km处存在土壤重金属含量高于内蒙古土壤背景值的情况。

矿区土壤重金属的来源分析，可为防控矿区土壤重金属污染和周边草地系统的有效管理提供科学信息。目前，相关分析、主成分分析和聚类分析被广泛应用于土壤重金属来源分析的研究中（吕建树等，2012；谢小进等，2010；Mostert et al.，2010；Chabukdhara et al.，2012）。一般情况下，如果土壤中不同重金属含量之间呈显著相关性，可以说明金属间具有同源关系或是复合污染（柴世伟等，2004；Yan et al.，2010）。在本研究中，Pb与Cr无显著相关性（P＞0.05），与Cu、Mn、Zn和Ni呈显著负相关性（P＜0.05），Cr、Cu、Mn、Ni和Zn两两之间呈极显著正相关性（P＜0.01）。通过主成分分析和聚类分析也表明，土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni和Zn可归为一类，另一类为 Pb，矿区周围土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni和Zn来源相同，可能来源于矿区开采，Pb则有单独来源，可能主要来源于土壤背景或道路车辆，包括汽车尾气排放、工业烟尘、Pb和As杀虫气和污泥施用等（王军等，2007；Besnard et al.，2001）。谢小进等（2010）对上海农田土壤重金属分布的研究中发现，Pb的积聚与交通业有密切的关系，高值区集中分布在路网密集的区域。

4　结论

（1）研究区6种土壤重金属平均含量低于国家土壤环境质量二级标准，仅有Cu含量高于内蒙古自治区背景值。矿区东北方向样带，所有采样点的土壤重金属含量高于内蒙古背景值。

（2）土壤重金属元素含量在矿区中心处最高，并向四周逐渐降低。矿区周围0.5 km范围内土壤重金属含量均超过于内蒙古自治区背景值。

（3）土壤重金属Cr、Cu、Mn、Ni和Zn元素来源可归为一类，Pb单独为一类。

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DOI：10.16258/j.cnki.1674-5906.2016.05.023

中图分类号：X53

文献标志码：A

文章编号：1674-5906（2016）05-0885-08

基金项目：内蒙古科技创新引导奖励资金计划“大型露天煤矿生态修复技术集成与示范”（20140701）；内蒙古自治区科技计划项目“不同生态类型区域生态评估及风险预测技术研究”（2013年立项）；内蒙古自治区自然科学基金项目（2015MS3084）

作者简介：杨勇（1984年生），男，助理研究员，博士研究生，研究方向为草地生态系统结构与功能。E-mail: yangyong606@Gmail.com

*通信作者。E-mail: wangmj_0540@163.com； chenhaijun2004@163.com

收稿日期：2016-04-15

Spatial Distribution of Soil Heavy Metals of Opencut Coal Mining in Inner Mongolia Xilingol Typical Steppe

YANG Yong1， 2， LIU Aijun2， CHAO Lumengqiqige2， SHAN Yumei3， 4， WU Nitu2，CHEN Haijun3*， WANG Mingjiu1*
1. College of Ecology and Environmental Science， Inner Mongolia Agricultural University， Hohhot 010019， China；
2. Inner Mongolia Institute of Grassland Survey and Planning， Hohhot 010051， China；
3. Inner Mongolia Academy of Agriculture & Animal Husbandry Science， Hohhot 010031， China；
4. Inner Mongolia Research Center for Prataculture， Chinese Academy of Science， Hohhot 010031， China；
5. Inner Mongolia Institute of Biotechnology， Hohhot 010010， China

Abstract：In this study， the Spatial distribution of Soil Heavy Metals of Opencut Coal Mining was analized in the two Shengli Coal Field in Xilingol typical steppe by the approach of combining field survey and lobarotory analyses. The sources of heavy metals in the mining area was discussed to provide evidence for preventing soil heavy metal pollution and for grassland ecosystem safety. The results indicated that the average concentrations of Cr， Cu， Mn， Ni， Zn， and Pb in the soil of the study area was 27.53， 16.17， 353.49，14.78， 44.65 and 3.44 mg·kg-1， respectively， being lower than the second class level of the National Soil Environment Safety Standard. But the average concentration of the Cu was higher than the background value of soil in the Inner Mongolia. The open-cut coal mining exerted a significant impact on the spatial distribution of heavy metals in the soil. The content of soil heavy metal elements was the highest in the center of the mining area， and gradually decreased to the surrounding areas， and was higher in the northeastern of the mining area. Within 0.5 km from the mining area， the content of soil heavy metals exceeded soil background values in the Inner Mongolia. The results of correlation analysis， principal component analysis and cluster analysis showed that Cr，Cu， Mn， Ni and Zn in the mining area come from the same source， while Pb came from the other source.

Key words：Xilingol； opencut coal mining； typical steppe； soil heavy metal； distribution characteristics