SSD法對西南碳酸鹽巖母質區(qū)稻田土壤鎘污染類型劃分研究

韓東錦, 趙 龍, 張乃明, 侯 紅, 孫在金

1.中國環(huán)境科學研究院， 環(huán)境基準與風險評估國家重點實驗室， 北京 100012 2.云南農業(yè)大學資源與環(huán)境學院， 云南 昆明 650201 3.云南省土壤培肥與污染修復工程實驗室， 云南 昆明 650201

全國第一次土壤污染調查結果顯示，位于我國西南地區(qū)的廣西壯族自治區(qū)表層土壤中As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn等重金屬含量分別是全國表層土壤各類重金屬含量平均值的2.0、4.5、1.6、1.1、2.6、1.3、1.4和1.4倍，屬于我國典型的碳酸鹽巖地質高背景區(qū)[1]. 我國西南地區(qū)土壤環(huán)境中Cd含量在0.27～2.00 mgkg之間，從全國土壤Cd環(huán)境背景值的分布來看，同樣屬于含量較高的區(qū)域[2]. 宋波等[3]對廣西壯族自治區(qū)西部、西南部和北部部分碳酸鹽巖分布區(qū)水田土壤中Cd含量的研究發(fā)現(xiàn)，土壤中Cd含量整體偏高，平均值為0.915 mgkg. 已有研究[4]表明，在人為污染影響較少的地區(qū)，土壤中重金屬含量主要受成土母質的影響. Cd是生物體非必需元素，由于其在環(huán)境中具有很強的遷移轉化特性及對人體的危害性，使得環(huán)境中的Cd污染問題引起廣泛的社會關注[5-7]，并作為我國在環(huán)境安全和食品安全中的重點關注對象[8]. 在《國家重金屬污染綜合防治“十二五”規(guī)劃》(國函〔2011〕13號)中Cd也被列為重點關注的重金屬污染物之一[9]. 根據(jù)《2019年中國統(tǒng)計年鑒》顯示，2018年我國糧食總產量達到65 789.2×104t，其中僅因重金屬污染而減產糧食超過1 000×104t，被重金屬污染的糧食也高達 1 200×104t[10-11]，因此非常有必要開展由稻田Cd污染而導致水稻籽粒Cd含量超標方面的研究.

為了切實加強土壤污染防治，逐步改善土壤環(huán)境質量，國務院于2016年5月發(fā)布《土壤污染防治行動計劃》(簡稱“《土十條》”). 《土十條》中明確提出“以耕地為重點，保障農產品質量安全，實施農用地分類管理，通過開展耕地土壤和農產品的協(xié)同監(jiān)測與評價，有序推進耕地土壤環(huán)境質量類別劃定，系統(tǒng)構建我國的土壤環(huán)境標準體系”. 基于此，生態(tài)環(huán)境部在2018年6月發(fā)布GB 15618—2018《土地環(huán)境質量 農用地土壤污染風險管控標準(試行)》[12](簡稱“《農用地標準》”). 該標準以保護食用農產品質量安全為主，兼顧保護農作物生長和土壤生態(tài)的需要，確定了兩級標準——風險篩選值和風險管制值. 當土壤中污染物含量低于風險篩選值時，農產品超標等風險很低(可以忽略)該農用地可以劃為優(yōu)先保護類；而當土壤中污染物含量高于風險管制值時，一般認為難以通過農藝調控、替代種植等措施降低超標風險，該農用地原則上可以劃為嚴格管控類；介于二者之間的，該農用地可劃為安全利用類[13].

雖然《農用地標準》借鑒了發(fā)達國家基于風險劃分土壤類型的理念[14-16]，但在標準值“一刀切”的問題上仍然存在一定爭議. 以全國統(tǒng)一的土壤污染物限量值作為評價土壤污染的標準有利于提高土壤污染評價的可比性，但在實際應用中，由于我國地域廣闊，不同地區(qū)土壤理化性質差異極大，土壤pH、有機質含量和質地等對土壤中Cd的生物有效性影響顯著[17-19]. 不同地區(qū)的土壤背景值存在差異，農產品中重金屬含量也不一樣. 朱志軍等[20]通過對廣西壯族自治區(qū)桂平市稻田土壤采樣的分析表明，土壤Cd含量和稻米Cd含量均超標的樣本數(shù)有9個，土壤Cd含量超標而稻米不超標的樣本數(shù)有24個，土壤Cd含量不超標而稻米Cd含量超標的樣本數(shù)有66個；蔡秋玲等[21]通過選取84個水稻品種在湖南省湘潭市Cd污染農田中進行試驗，已培育出高產低Cd水稻品種；夏家淇[22]對《農用地標準》中的篩選值進行驗證時發(fā)現(xiàn)了低于篩選值的土壤仍存在稻米超標的現(xiàn)象. 因而，應用這套標準值劃分全國農用地土壤類型勢必存在劃分結果不夠科學、合理的現(xiàn)象. 基于此，該研究將利用物種敏感度分布曲線法(SSD)對西南碳酸鹽巖母質區(qū)稻田土壤類型進行劃分. SSD通常用于推導某地區(qū)的生態(tài)風險閾值(hazardous concentration, HCp，p為保護物種所占百分比)，即保護(100-p)%的物種不受影響時所允許的最大劑量濃度[23]. 此外，還可用評估因子法(AF)推導閾值，但該方法的不確定性較大. SSD常見的分布函數(shù)如Logistic、Burn-Ⅲ、Log-triangular等，通過擬合數(shù)據(jù)求出概率分布模型[24-26]，再根據(jù)GB 2762—2017《食品安全國家標準食品中污染物限量》中規(guī)定的稻米中Cd的限值，基于保護水稻的占比，繼而反向推出土壤的Cd毒性閾值(HC). 目前，該方法主要用于針對不同污染物的生態(tài)風險評估，如陳瑾等[27]開展了基于SSD法的微囊藻毒素與氮污染水體生態(tài)風險評估研究. 截至目前，鮮見利用SSD法推導劃分農用地類型的相關研究.

鑒于此，該研究以我國西南碳酸鹽巖母質區(qū)稻田土壤為研究對象，在實地協(xié)同調查采樣和文獻數(shù)據(jù)收集匯總的基礎上，結合土壤理化性質構建回歸模型，對相關數(shù)據(jù)進行歸一化處理及分析，利用SSD法繪制物種敏感性分布曲線；通過該曲線分別計算得到在不同pH范圍內Cd的篩選值和管制值，進而劃分出優(yōu)先保護類、安全利用類、嚴格管控類三類農用地區(qū)域. 該研究結果將為我國農用地的分類分級管控及后續(xù)的治理修復工作提供重要依據(jù).

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)收集

1.1.1研究區(qū)域土壤及協(xié)同點位水稻籽粒中Cd含量數(shù)據(jù)

研究區(qū)域位于我國西南碳酸鹽巖母質區(qū). 所用數(shù)據(jù)來源于系統(tǒng)收集的關于農用地土壤及農產品中的Cd含量. 在中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫中分別以關鍵詞“土壤”“Cd”和“水稻籽粒”等為搜索條件，在百度學術中以“農產品”“物種敏感性分布”和“水稻籽粒Cd富集系數(shù)”等為搜索條件獲取數(shù)據(jù)，在搜索結果中對所有數(shù)據(jù)進行篩選，篩選條件如下：①試驗以稻田土壤為介質，試驗流程及數(shù)據(jù)處理規(guī)范，農用地類型均為水田，不包括水培試驗和果園栽培；②文獻中至少同時附有受試土壤pH和SOC(有機碳)含量數(shù)據(jù). 符合篩查條件的文獻共收集近130篇，通過對文獻[28-29]數(shù)據(jù)的分析和整合，得出所需土壤-水稻Cd含量數(shù)據(jù)18組. 該研究區(qū)域成土母質屬于碳酸鹽巖類，分布極廣，尤其在我國西南等地較為集中. 該類碳酸鹽巖區(qū)土壤中Cd的背景值(1.45 mgkg)明顯高于全國土壤平均水平(0.264 mgkg)[2]. 水稻籽粒Cd富集系數(shù)(BCF)為水稻籽粒中重金屬Cd含量(mgkg)與土壤中Cd全量(mgkg)的比值，可有效反映Cd在水稻中的累積情況. 此外，在收集相關土壤及農產品中Cd含量文獻的同時，還參考了西南碳酸鹽巖類成土母質區(qū)域中pH和SOC含量等土壤理化性質參數(shù).

1.1.2研究區(qū)域土壤及農產品的實地協(xié)同調查數(shù)據(jù)

在該碳酸鹽巖區(qū)采用網(wǎng)格布點法(5 m×5 m)，一共采集了67組土壤及協(xié)同水稻樣品，其中有效數(shù)據(jù)65組. 有效數(shù)據(jù)將參照《農用地標準》中風險篩選值和管制值對應的pH范圍，分別歸納到4組pH范圍內：pH≤5.5(20組樣品)，5.57.5(10組樣品). 水稻籽粒樣品帶回實驗室后，清洗干凈，殺青、烘干后將籽粒去殼并對其進行粉碎處理，土壤樣品直接進行風干處理，剔去殘渣過篩(孔徑0.149 mm)，待分析測定.

1.1.3土壤及水稻籽粒中Cd含量測定

土壤中Cd含量測定采用四酸法(HCl-HNO3-HF-HClO4)消解，利用石墨爐原子吸收分光光度法測定. 稱取0.2 g樣品于50 mL聚四乙烯坩堝中，先加入鹽酸置于通風櫥內的電熱板上低溫加熱，使樣品初步分解，取下稍冷，再加入5 mL硝酸、4 mL氫氟酸、2 mL高氯酸，加蓋后于電熱板上加熱. 當加熱至冒濃厚白煙時，加蓋，使黑色有機碳化物充分分解. 待坩堝上的黑色有機物消失，內容物呈黏稠狀. 取下稍冷，轉移到容量瓶中，通過石墨爐原子吸收分光光度法對土壤中Cd的含量進行測定.

水稻籽粒中Cd含量采用HNO3-H2O2微波消解后原子吸收光譜測定法進行測定[30]. 稱取干樣0.5 g置于微波消解罐中，加6 mL濃硝酸和2 mL過氧化氫; 加蓋擰緊，搖勻后上機消解，160 ℃左右趕酸至近干，轉移到定容瓶中并通過添加5%硝酸定容，利用火焰(石墨爐)原子吸收分光光度計對農產品中Cd含量進行測定.

1.1.4相關土壤理化性質測定

土壤pH采用水土比1∶2.5電位法測定；SOC含量采用重鉻酸鉀氧化-外加熱法測定；CEC(陽離子交換量)采用非緩沖硫脲銀法測定.

1.2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

使用Excel 2010、PASWStatistics 18.0軟件對已有數(shù)據(jù)進行處理，包括均值聚類分析、回歸分析等，最后通過Origin 9.0軟件繪制擬合曲線.

1.3 模型方法

1.3.1土壤理化性質中重要參數(shù)變量的確定

將研究區(qū)域內土壤Cd含量高但稻米Cd含量不超標的農用地土壤作為研究對象，這些具有代表性的農用地土壤pH、SOC含量作為自變量，在收集及實地調研樣品中對其按pH進行歸類和劃分. pH是影響土壤對Cd吸附的重要因素之一. 隨著pH的升高，土壤Cd吸附容量和固持力增加[31-33]，所以在不同pH范圍下進行處理，將更加能反映出水稻籽粒Cd富集系數(shù)和土壤Cd含量的關系. 通過PASWStatistics 18.0軟件分別對這4組試驗數(shù)據(jù)的自變量進行K-均值分類，結果如表1所示.

1.3.2水稻籽粒Cd富集系數(shù)的歸一化及相關計算方法

通過對比分析收集和實地調研所獲取的水稻籽粒樣本數(shù)據(jù)及對應土壤中的Cd含量，計算水稻籽粒Cd富集系數(shù)，富集系數(shù)為生物受體與環(huán)境介質中污染物濃度的比值，通常采用污染物總量表征[34].

表1 西南碳酸鹽巖母質區(qū)不同pH范圍下稻田土壤典型情景

已有研究[35]表明，根據(jù)水稻籽粒Cd富集系數(shù)與影響水稻吸收重金屬的土壤性質(如pH、SOC含量等)建立預測模型，可以合理估算植物可食部位中的Cd含量. 水稻籽粒Cd富集系數(shù)(BCF)計算公式：

BCF=CRCS

(1)

式中：CR為水稻籽粒中的Cd含量，mgkg；CS為土壤中的Cd含量，mgkg.

通過PASWStatistics 18.0軟件對水稻籽粒Cd富集系數(shù)、土壤pH和SOC含量進行回歸分析，得到對應的回歸方程，利用該回歸方程將各水稻籽粒不同Cd富集系數(shù)歸一化到特定土壤條件下，用以消除土壤中相關的理化性質差異對水稻籽粒Cd富集系數(shù)的影響. 歸一化公式：

lg(BCF)=a×pH+b×lg[SOC]+k

(2)

式中：a和b為無量綱參數(shù)，表示土壤性質對水稻籽粒Cd富集系數(shù)的影響程度；[SOC]為SOC含量；k為方程的截距，表征物種內在敏感性的差異.

1.3.3SSD曲線擬合

(3)

式中,x為1BCF,y為累積概率,a、b、x0為常數(shù).

(4)

以Cd為例，根據(jù)GB 2762—2017《食品安全國家標準食品中污染物限量》中規(guī)定的稻米中Cd的標準限值(0.2 mgkg)，結合式(2)，則用式(5)推導獲得土壤中Cd所對應的相應閾值：

CS=1BCF×CR

(5)

2 結果與討論

2.1 水稻籽粒Cd富集系數(shù)與土壤理化性質的相關性分析

利用PASWStatistics 18.0軟件對水稻籽粒Cd富集系數(shù)(BCF)與土壤pH、SOC含量、CEC分別進行單因素相關性分析，水稻籽粒Cd富集系數(shù)與pH、SOC含量、CEC的線性關系如圖1～3所示. 其中圖1和圖2反映出水稻籽粒Cd富集系數(shù)與pH、SOC含量具有明顯的線性關系，圖3中各點位離散程度較大，表明水稻籽粒中Cd富集系數(shù)與CEC的線性關系不明顯. 多因素分析結果如表2所示.

圖1 水稻籽粒Cd富集系數(shù)和不同pH下的線性關系Fig.1 Linear relationship between cadmium enrichment coefficient in rice grains and different pH

圖2 水稻籽粒Cd富集系數(shù)和SOC含量的線性關系Fig.2 Linear relationship between cadmium enrichment coefficient in rice grains and SOC

相關性分析結果表明，不同pH下，水稻籽粒Cd富集系數(shù)與土壤pH、SOC含量均呈顯著正相關，但與CEC相關性不顯著. 其中，在pH≤5.5和5.57.5下，水稻籽粒Cd富集系數(shù)與土壤pH、SOC含量相關性均較強. 土壤pH既是作為土壤性質分類和土壤利用管理與改良的重要參考因素，也是判斷土壤環(huán)境質量優(yōu)劣的重要指標. 鑒于我國西南地區(qū)存在大量以碳酸鹽巖類為主的成土母質，該類成土母質的特征為土壤中Cd含量較高、土壤pH呈弱酸性. 由于Cd在酸性條件下更容易以離子的形式在水稻中富集，因此將土壤pH作為影響水稻籽粒Cd富集的重要因素之一. 另外，不同生態(tài)系統(tǒng)土壤中SOC含量不同，同時，土壤有機質還參與土壤重金屬、農藥殘毒等污染物遷移轉化過程. 另外土壤中SOC含量也會受采樣環(huán)境自然條件的影響，結合表2可知，SOC含量亦是影響水稻籽粒富集Cd的重要因素之一.

圖3 水稻籽粒Cd富集系數(shù)和CEC(陽離子交換量)的線性關系Fig.3 Linear relationship between cadmium enrichment coefficient in rice grains and CEC(cation exchange capacity)

表2 水稻籽粒Cd富集系數(shù)與土壤理化性質的相關性分析

2.2 不同pH下水稻籽粒Cd富集系數(shù)的歸一化分析

2.2.1不同pH下的水稻Cd富集數(shù)據(jù)

ZHAO等[36]研究指出，強酸性水稻土即使未被Cd污染，也會導致水稻籽粒積累高濃度的Cd. 因此，Cd在酸性條件下更容易被水稻富集，水稻籽粒中Cd含量更容易偏高. 依照《農用地標準》中劃分不同的pH范圍，將該研究中不同pH范圍也相應地篩選出對應的土壤理化性質數(shù)據(jù)，并將水稻籽粒Cd富集系數(shù)歸一化到特定的土壤理化性質條件下. 表3為水稻籽粒在不同pH下的Cd富集數(shù)據(jù)和經過歸一化后處理的富集數(shù)據(jù)(BCFs) .

由表3可知，與6.57.5相比，pH≤5.5和5.5

2.2.2不同pH下歸一化模型的確定及應用

我國西南地區(qū)碳酸鹽巖區(qū)pH跨度大，土壤SOC含量存在差異，這兩個指標是影響重金屬生物富集的關鍵因素[38]. 通過建立歸一化模型可以有效推算土壤中其他污染物的毒性閾值，得出更加準確的結果. 最初歸一化模型的提出是為了研究污染物對水中生物種類的影響而引入的，但其在探究被重金屬污染土壤生態(tài)閾值的建立、土壤環(huán)境治理修復以及污染區(qū)農作物的有效種植等相關方面同樣具有較好的適用性[39].

通過對表3中有關水稻籽粒在不同pH下Cd富集系數(shù)的計算和分析，分別得到相應的回歸方程，最終建立的回歸方程如表4所示.

由pH≤5.5下的回歸方程可以看出，水稻籽粒Cd富集系數(shù)與pH、SOC含量均呈正相關，pH和SOC含量兩個變量可以解釋65.6%的變異.

在5.5

通過對6.57.5下回歸方程的綜合分析可知，lg(BCF)與SOC含量均呈不同程度上的正相關；在6.57.5下二者呈正相關. pH和SOC含量兩個變量可以分別解釋89.0%和98.1%的變異. 隨著pH升至中性再至堿性，水稻的良性生長環(huán)境受到抑制，表現(xiàn)為水稻產量出現(xiàn)不同程度的下降，且堿性環(huán)境不利于水稻對Cd的富集，因而這兩個pH下水稻籽粒Cd富集系數(shù)偏小.

表3 水稻籽粒在我國西南地區(qū)不同土壤pH下的Cd富集數(shù)據(jù)

表4 我國西南碳酸鹽巖區(qū)不同pH下的歸一化方程

2.2.3歸一化后水稻籽粒Cd富集系數(shù)

通過歸一化方程建立的回歸模型，初步發(fā)現(xiàn)了自變量pH、SOC含量與因變量水稻籽粒Cd富集系數(shù)的關系. 為了進一步消除土壤理化性質(pH和SOC含量)對水稻籽粒Cd富集系數(shù)的影響，將現(xiàn)有數(shù)據(jù)歸一化到西南碳酸鹽巖區(qū)不同pH范圍內的土壤典型情景下，得到歸一化后的水稻籽粒Cd富集系數(shù)(BCFs). 歸一化過程如下：以pH≤5.5的數(shù)據(jù)為例，Cd富集預測模型為lg(BCF)=0.644pH+0.009lg[SOC]-3.186(R2=0.656)，將其歸一化到土壤pH為5.25、SOC含量為37.4 gkg條件下，所以結果為BCFs=0.75×100.644×(5.25-5.37)+0.009×lg(37.442.3). 該條件下其他水稻數(shù)據(jù)以此類推得出BCFs. 同理，其余3組pH下的數(shù)據(jù)分別通過對應的歸一化方程得出相應的BCFs[41]，結果如表3所示.

4組pH下土壤典型情景的確立，是依照農用地土壤pH和SOC含量這兩個重要的理化性質因子作均值聚類所得，這4種對應的土壤情景涵蓋了我國西南地區(qū)碳酸鹽巖區(qū)的主要理化性質，由此得來的經過校正和計算的BCFs可在一定程度上忽略其他土壤理化性質對結果的影響，同樣也可以應用在我國整個西南地區(qū)種植水稻的碳酸鹽巖區(qū)成土母質當中.

水稻籽粒Cd富集系數(shù)作為反映水稻籽粒對重金屬Cd富集能力的重要指標，體現(xiàn)了水稻籽粒中重金屬等污染物的含量. 從表3可以看出，pH是影響水稻籽粒吸收Cd的主要因素，該影響因素在歸一化處理之后顯得更加顯著. 例如，在6.57.5的兩組數(shù)據(jù)中，歸一化處理后的BCFs普遍比原有的水稻籽粒Cd富集系數(shù)要小，而在pH≤5.5和5.5

2.3 我國典型碳酸鹽巖區(qū)水稻籽粒中Cd的敏感性分布(SSD)

SSD方法是通過將污染物的水稻籽粒Cd富集系數(shù)用一個數(shù)學分布來描述，認為獲得的數(shù)據(jù)是來自于這個分布的大量樣本，用來估算該分布的參數(shù)[42]. SSD方法主要是以Burr-Ⅲ和Logistic兩種模型運用較多. 經過對數(shù)變換得出BCFs后，將其與Logistic分布模型進行擬合，得到在不同pH下水稻中Cd的SSD曲線. 將歸一化后的富集數(shù)據(jù)由大到小排列并設定對應序數(shù)(Q)，計算其累積概率，累積概率(p)公式如下：

p=QN

(6)

式中，Q為從大到小的排列的序數(shù)，N為樣本數(shù)量.

由圖4可知，pH=5.25和pH=5.99典型情景下水稻中Cd的SSD曲線的變化規(guī)律基本一致，并且大部分數(shù)據(jù)點都是集中在1BCF為0～5之間，pH=6.98和pH=8.19典型情景下水稻中Cd的SSD曲線走向比較平緩，大部分1BCF大于10. 這反映了在不同pH下種植水稻，水稻中Cd的富集現(xiàn)象存在明顯差異. 數(shù)據(jù)點越往曲線上端集中，說明水稻中Cd的富集性越差，越不容易造成籽粒部分的超標；相反，數(shù)據(jù)點越往曲線下端集中，則說明水稻中Cd的富集性越強，越容易造成籽粒部分的超標，這也間接反映了大部分點位的水稻對Cd的抗性較弱，吸收Cd的能力較強.

基于以上Logistic模型分布的擬合結果，結合我國西南地區(qū)農用地土壤Cd含量偏高的實際情況，從科學性、合理性和實用性的角度出發(fā)，參考現(xiàn)行《農用地標準》中有關篩選值和管制值的制定原則[12]，分別計算基于保護90%和10%水稻籽粒品種的富集系數(shù)，按照式(5)即可反推出土壤中的Cd毒性閾值(HC10和HC90)，即CS，其中CR取GB 2762—2017《食品安全國家標準食品中污染物限量》中規(guī)定的稻米Cd的標準限值(0.20 mgkg)作為計算數(shù)值[43]，不同pH下計算出的相關閾值如表5所示.

通過以上數(shù)據(jù)分析，建議將計算出的篩選值作為劃定優(yōu)先保護類和安全利用類的限值依據(jù)，管制值作為劃定安全利用類和嚴格管控類的限值依據(jù)，該研究可認為是在國家統(tǒng)一標準下，針對高背景區(qū)域農用地土壤風險管控的進一步細化和延伸. 以pH≤5.5為例，當土壤中Cd含量≤0.22 mgkg時，能保護90%水稻品種的籽粒中Cd含量不超標，因此土壤Cd含量低于0.22 mgkg的區(qū)域可劃分為優(yōu)先保護類種植區(qū)域；當土壤中Cd含量介于0.22～1.64 mgkg之間時，該區(qū)域可劃分為安全利用類的農用地，建議對該區(qū)域的土壤開展水肥管控及水稻品種篩選的措施，如種植低積累性的水稻品種、噴施葉面肥、添加少量改良調理劑等，確保該區(qū)域水稻籽粒中Cd含量不超出GB 2762—2017《食品安全國家標準》中稻米Cd含量限值. 當農用地土壤中Cd含量超過1.64 mgkg時，水稻更容易富集Cd元素，90%水稻品種的籽粒Cd含量都會超過GB 2762—2017《食品安全國家標準》稻米Cd含量限值，該區(qū)域建議劃分為嚴格管控類的農用地；對于這部分土壤，應禁種農作物，通過開展退耕還林、還湖、還草等相關措施，對該類型農用地土壤進行治理修復，做到最大限度的利用.

圖4 我國西南碳酸鹽巖區(qū)4種不同pH典型土壤情景下的水稻中Cd的SSD曲線Fig.4 Sensitivity distribution curves of cadmium in rice under four different pH with typical scenarios in the carbonate parent material area of southwest China

表5 根據(jù)Logistic擬合模型分布在不同pH下分別保護90%和10%水稻品種的土壤Cd閾值

Table 5 Threshold value of cadmium in soil for protecting rice cultivars with 90% and 10% under different pH on the basis of logistic fitting model mgkg

表5 根據(jù)Logistic擬合模型分布在不同pH下分別保護90%和10%水稻品種的土壤Cd閾值

項目HC10HC90pH≤5.50.221.645.57.50.809.20

注：HC10和HC90分別代表篩選值和管制值.

值得注意的是，在6.57.5下的數(shù)據(jù)中也存在同樣的問題. 鑒于我國幅員遼闊，不同地區(qū)的成土母質結構復雜，而我國西南地區(qū)碳酸鹽巖類成土母質中Cd元素含量較高，加上水稻籽粒在堿性條件下不易富集Cd元素，盆栽水稻試驗得出的結果與大田實際情況有所偏差，因此該研究計算得出的結果在研究區(qū)域內農用地土壤類型的劃分和后續(xù)風險管控方面更具有科學性和適用性.

該研究通過SSD法推導分別保護90%和10%水稻品種的土壤Cd毒性閾值(HC10和HC90)，這樣可充分體現(xiàn)我國在西南碳酸鹽巖區(qū)水稻產區(qū)農用地利用類別劃分的合理性. 在酸性條件下，推導得到的Cd毒性閾值(篩選值和管制值)與國家現(xiàn)行標準《農用地標準》中的相關閾值相差不大，表明水稻籽粒更容易在pH呈偏酸的條件下富集土壤中的Cd. 基于此，可對土壤環(huán)境質量進行分類管理，合理利用土地資源，這對農用地土壤優(yōu)先保護、安全利用和風險管控具有重要意義，同時為實現(xiàn)稻米安全生產和Cd污染土壤安全適宜性評價提供科學依據(jù). 目前國外已將SSD用于推導新型煙堿類等新型農藥對水生生物適應性濃度以及研究Cd、Cu等金屬離子對水生生物毒性累積的應用[44-45].

3 結論

a) 通過水稻籽粒Cd富集系數(shù)與土壤pH、SOC含量的回歸分析發(fā)現(xiàn)，SOC含量與水稻籽粒Cd富集系數(shù)呈正相關，在pH≤5.5、5.57.5下，pH與水稻籽粒Cd富集系數(shù)均呈正相關，根據(jù)這兩個變量建立的回歸方程可以分別解釋水稻籽粒Cd富集系數(shù)65.6%、85.6%和98.1%的變異；在6.5

b) 根據(jù)Logistic分布模型的擬合結果，在4組不同pH(pH≤5.5、5.57.5)下，HC10分別為0.22、0.34、0.6、0.80 mgkg，HC90分別為1.64、2.00、4.80、9.20 mgkg. 結合不同pH下HC10和HC90的推導，將土壤中Cd含量≤HC10的農用地土壤建議劃定為優(yōu)先保護類；當土壤中Cd含量介于HC10～HC90之間時，該類農用地土壤建議劃定為安全利用類；當土壤中Cd含量>HC90時，該類農用地土壤建議劃定為嚴格管控類.

c) 由于成土母質是影響土壤中重金屬元素背景值的主要因素，利用SSD法推導出基于保護90%水稻品種的Cd閾值，該方法是科學合理且可行的. 因而可采用該方法，結合當?shù)爻赏聊纲|情況，對西南地區(qū)及其他地區(qū)的稻田土壤類型劃分提供重要依據(jù)，為稻米Cd的風險評估提供快速有效的手段，同時對我國土壤標準制定具有深遠意義.