保護陸生生態的土壤銅環境基準研究

黃興華,李勖之,王國慶*,姜錦林,龍 濤,王小治 (.生態環境部南京環境科學研究所,國家環境保護土壤環境管理與污染控制重點實驗室,江蘇 南京 004；.揚州大學環境科學與工程學院,江蘇 揚州 57)

根據2014年《全國土壤環境狀況調查公報》[1],我國部分地區土壤污染較重,其中重金屬 Cu的土壤點位超標率為2.1%.隨著土壤中Cu含量增加,其生態毒性可能抑制土壤生物的生長和發育,導致作物減產甚至死亡,對土壤生態系統安全構成潛在風險[2].

為有效控制土壤Cu污染及生態風險,2018年發布的《土壤環境質量 農用地土壤污染風險管控標準(試行)》(GB15618—2018)[3],以保護農作物生長為目標,兼顧保護土壤生態,制訂了Cu的土壤風險篩選值.但受限于標準修訂過程中保護陸生生態的土壤Cu環境基準研究缺失,新篩選值依然沿用土壤環境質量標準(GB15618—1995)中二級標準.此外,《土壤環境質量 建設用地土壤污染風險管控標準(試行)》(GB36600—2018)[4]中Cu的風險篩選值和管制值主要基于人體健康風險制定[5].因此,我國現行的兩類土壤風險管控標準均缺乏對土壤Cu污染生態風險的考慮.

“十三五”以來,我國陸續發布了《中華人民共和國土壤污染防治法》《“十四五”土壤、地下水和農村生態環境保護規劃》《國家環境基準管理辦法(試行)》等[6-8]法律法規,以期加強我國生態環境基準工作.然而,由于我國土壤生態毒理研究起步較晚,保護陸生生態的土壤基準研究所需的毒性數據相對匱乏.而美國環境保護局(USEPA)ECOTOX、歐盟(EU)ECHA和荷蘭國立公共衛生與環境研究所(RIVM)e-Toxbase等數據庫,積累了大量可用于土壤生態閾值推導和生態風險評估所需的毒性數據,可作有利參考,為我國環境基準研究提供數據基礎.但由于區域土壤生態特征和管理需求的差異,直接采用國外毒性數據可能導致土壤生態安全閾值推導的不確定性[9].因此,在我國土壤環境基準工作的發展初期,開展國外毒性數據使用的合理性評估十分迫切.

建立土壤生態毒性數據的外推模型是合理推導土壤生態閾值的關鍵.土壤生態閾值外推方法包括物種敏感分布法(SSD)、評估因子法和平衡分配法等.其中,SSD法是目前國際上土壤生態篩選值和風險評估的主流方法,包括毒性數據獲取和處理,SSD模型擬合和危害濃度(HCx)的計算等步驟[10].SSD模型選擇是造成閾值不確定性的重要因素,當前主要通過開展吻合度檢驗篩選出最優分布模型.但由于 SSD理論基礎和統計學指導的缺乏,采用單一最優 SSD模型推導閾值的不確定性較大,尤其是當擬合樣本量較小時,影響更加顯著[11].因此,近年來不少學者提出采用模型平均法,通過賦予多個分布模型不同的權重比例,推導的閾值更加客觀,逐漸被接受為重要的基準確定方法[12].

本研究針對我國陸生生態土壤Cu污染現狀,以保護土壤生態安全為目標,通過篩選國內外土壤 Cu生態毒理研究,構建土壤 Cu陸生生態毒性數據庫,采用 SSD模型平均法,分別推導采用國內數據、國外數據和國內+國外數據的土壤 Cu生態安全閾值,為合理使用國外土壤生態毒性數據和后續我國土壤風險管控標準的修定提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 毒性數據的收集和篩選

本研究收集截止 2021年 11月的毒性數據.以“土壤”和“銅”為關鍵詞[13],對2000～2021年期間中國知網和Web of science發表的200余篇相關文獻進行篩選,同時收集 ECOTOX、ECHA和e-Toxbase等毒性數據庫以及國家政府部門發布的文件中記錄的毒性數據,共收集獲得761個土壤Cu毒性數據.

參照李勖之等[14]毒性數據篩選方法,篩選遵守國內外標準生態毒理試驗方法的毒性試驗,生態受體類型包括植物、無脊椎動物和土壤生態過程等.其中,國外優先選擇國際標準化組織(ISO)和經濟合作與發展組織(OECD)土壤環境質量評價方法中推薦的生態受體,國內優先選擇我國土壤代表性生態受體.測試終點優先選擇慢性毒性指標,例如植物生長與生理過程、動物生長與繁殖、土壤微生物呼吸作用和土壤酶活等毒性終點.毒性數據 10%效應濃度(EC10)應根據劑量-效應關系獲得,無效應濃度(NOEC)應采用標準的統計分析方法獲得,同時記錄毒性試驗開展條件(暴露時間、土壤理化性質和環境條件等)[15].最終,本研究符合篩選條件可用于基準推導的土壤Cu毒性數據(EC10/NOEC)共292個.

1.2 毒性數據分組和預處理

土壤pH值是影響土壤重金屬生物有效性和生態毒性的重要因素.本研究參照 GB15618—2018標準中pH值劃分原則,將篩選的毒性數據根據供試土壤 pH 值分為強酸性土壤(pH≤5.5)、弱酸性土壤(5.5＜pH≤6.5)、中性土壤(6.5＜pH≤7.5)和堿性土壤(pH＞7.5).此外,基于研究目的將不同土壤pH值條件下毒性數據進一步分為國內數據、國外數據和國內+國外數據3類.

根據歐盟風險評價技術導則(TGD),針對分組后的陸生植物和無脊椎動物毒性數據,對采用同一物種、同一供試土壤獲得的同一測試終點的毒性參數,取幾何平均值;對采用同一物種、同一供試土壤獲得的不同測試終點的毒性參數,取最小值;對采用同一物種、不同供試土壤獲得的同一測試終點的毒性參數,取最小值.

土壤微生物生態過程可能由多個物種共同執行,因此生態過程指標描述了整個群落執行生態功能的能力,與單一植物/動物的毒性數據不同,對采用同一供試土壤獲得的同一生態過程的毒性參數,取幾何平均值;對采用不同供試土壤獲得的毒性參數,不作處理.

1.3 毒性數據擬合和閾值推導

采用 SSD法對處理后的毒性數據進行擬合,SSD 模型包括 Log-Gumbel、Log-Normal、Weibull、Log-Logistic和 Gamma,擬合效果采用吻合度檢驗進行評估,包括 AICC 準則(Akaike’s Information Criterion corrected for sample size)、AIC準則(Akaike Information Criterion)、BIC 準則(Bayesian Information Criterion)、KS 檢 驗(Kolmogorov Smirnov檢驗)和AD檢驗(Anderson-Darling檢驗)[11].當KS和KD檢驗大于0.05時,表明模型成功擬合毒性數據,并根據AICC、AIC和BIC準則選擇最優模型,通常將AICC參數delta為0的模型確定為最優模型[16].

本研究采用模型平均法推導 HCx.由于不同土地利用方式下土壤的生態服務功能以及生態物種或生態過程保護程度的不同,參考《生態安全土壤環境基準制定技術指南(征求意見稿)》設定多種生態受體保護水平[17],不同用地方式下的生態物種及生態過程保護水平和危害濃度見表1.

表1 不同用地方式下的生態物種及生態過程保護水平Table 1 The level of conservation for ecological species and ecological processes under different soil use practices

SSD模型構建、吻合度檢驗和模型平均計算均在R 3.6.4中ssdtools包完成.

2 結果與分析

2.1 土壤Cu毒性數據收集與篩選

本研究毒性數據均為外源添加毒害濃度,未考慮土壤 Cu背景濃度.如表2所示,植物毒性數據共103個(25個物種),無脊椎動物毒性數據共98個(12個物種),生態過程毒性數據共91個(11種指標).毒性數據主要來源于國際毒性數據庫和文獻,共篩選國際數據189個;國內毒性數據相對較少,共103個國內數據,且主要為植物 EC10(69個)和生態過程EC10(34個)指標,缺少無脊椎動物指標.

表2 毒性數據(EC10/NOEC)篩選結果Table 2 Screening results of toxicity data (EC10/NOEC)

由表3和表4可見,不同物種對Cu的敏感性存在較大差異.陸生植物最小值為強酸性土壤中洋蔥(Allium cepa)10.0mg/kg,最大值為中性土壤中紫苜蓿(Medicago sativa)1500mg/kg;無脊椎動物最小值為強酸性土壤中跳蟲(Folsomia candida)12.2mg/kg,最大值為酸性土壤中跳蟲(Onychiurus folsomi)2 500mg/kg;生態過程最小值指標為磷酸酶(Phosphatase)3.2mg/kg,最大值指標為芳基硫酸酶(Arylsulphatase activity)8570mg/kg.

表3 陸生植物/無脊椎動物的Cu毒性數據以及供試土壤理化性質Table 3 The toxicity thresholds of Cu to soil plants/invertebrates and physio-chemical properties of the tested soils

續表3

土壤理化性質尤其是土壤pH值顯著影響重金屬 Cu的生態毒性.以大麥為例,14個大麥(Hordeum vulgare)根伸長毒性數據中,供試土壤 pH 值范圍為4.90～8.90 時,大麥 Cu 的 EC10為34.8～647mg/kg, 變化近19倍;27個跳蟲(Folsomia candida)繁殖毒性數據中,供試土壤 pH 值范圍為3.00～7.50時,跳蟲 Cu的EC10數據為12.2～1220mg/kg,變化近100倍.

2.2 土壤Cu毒性數據擬合

如圖1和圖2所示,本研究基于土壤pH值和數據源對植物/無脊椎動物的毒性數據進行分組.其中,堿性土壤條件下受限于數據量,未將毒性數據根據國外數據和國內數據進行分組處理.5種分布模型(Log-Gumbel、Log-Normal、Weibull、Log-Logistic 和Gamma)擬合不同情景下土壤的植物/無脊椎動物毒性數據.吻合度檢驗表明5種分布模型均能成功擬合.根據AICC檢驗(delta為0),Gamma模型對國內分組酸性土壤數據的擬合效果最好;Weibull模型對國內分組中性土壤數據的擬合效果最好;Log- Normal模型對國內+國外分組中性土壤數據的擬合效果最好;其余分組的最優SSD模型均為Log-Gumbel.

圖1 不同土壤pH值下國內和國外分組植物/無脊椎動物的Cu物種敏感度分布(SSD)模型Fig.1 The model of Cu species sensitivity distribution (SSD) for plants/invertebrates in domestic and foreign subgroups at different soil pH

圖2 不同土壤pH值下國內+國外植物/無脊椎動物的Cu物種敏感度分布(SSD)模型Fig.2 The model of Cu species sensitivity distribution (SSD) for plants/invertebrates in domestic + foreign groupings according to different soil pH

國內生態過程毒性數據相對較少,因此未對 Cu的陸生生態過程毒性數據進行國內外分組處理,僅根據土壤pH值進行分組.如圖3所示,5種分布模型(Log-Gumbel、Log-Normal、Weibull、Log-Logistic和 Gamma)均能成功擬合不同 pH值土壤條件下的生態過程毒性數據.根據 AICC檢驗(delta為0),Log-Normal為酸性、中性和堿性土壤數據的最優擬合模型;Log-Logistic為強酸性土壤數據的最優擬合模型.

2.3 土壤Cu生態閾值推導

不同土地利用方式下保護植物/無脊椎動物的土壤Cu生態閾值見表5.通過對比國內數據和國外數據推導的閾值,二者差值在 0.40～25.0mg/kg之間,基本處于同一水平.因此,基于不同數據源推導的土壤生態閾值差異較小.考慮采用國內+國外分組時毒性數據樣本更大,閾值推導的不確定性更小,本研究采用國內+國外分組數據推導的 HC5作為土壤外源 Cu生態閾值.不同土壤 pH值條件下,自然保護地和農業用地土壤、公園用地、住宅用地和工/商用地的土壤外源Cu生態閾值分別為10.9～38.9,21.0～77.5, 36.6～124 和 47.6～151mg/kg.

表5 保護植物/無脊椎動物的土壤Cu閾值(mg/kg)Table 5 Soil ecological safety thresholds of Cu for protecting the plants/invertebrates (mg/kg)

不同土地利用方式下保護生態過程的土壤 Cu生態閾值見表6.自然保護地和農業用地土壤、公園用地、住宅用地和工/商用地不同土壤pH值范圍的外源 Cu生態閾值分別為4.49～72.2,19.9～135,60.9～220和 96.8～277mg/kg.

表6 保護生態過程的土壤Cu閾值(mg/kg)Table 6 Soil ecological safety thresholds of Cu for protecting the ecological processes (mg/kg)

3 討論

3.1 國內外土壤Cu生態閾值的比較

由于不同國家的地理特征、生物環境和社會文化的不同,各國土壤生態篩選值的暴露途徑、關鍵受體、推導方法和保護水平等方面存在差異,造成各國現行的土壤 Cu篩選值差異較大(表7).美國環境保護局(USEPA)采用幾何平均法(50%保護水平)推導了保護植物、無脊椎動物、鳥類和哺乳動物的土壤生態篩選值,其中保護植物(70mg/kg)和無脊椎動物(80mg/kg)的篩選值與本研究同等保護水平下工/商業用地的弱酸性土壤閾值相近(86.4mg/kg)[37];荷蘭住房、空間規劃和環境部(VROM)和英國環境署(EA)采用 SSD法確定保護生態安全的土壤篩選值,但具體數據使用和保護水平存在差異.同等保護水平下,本研究推導的生態閾值更加保守,如本研究 HC5閾值(10.9～38.9mg/kg)和 HC50閾值(47.6～151mg/kg)均明顯低于英國土壤篩選值(88.4mg/kg)和荷蘭土壤干預值(190mg/kg)[38-39].加拿大環境部長理事會(CCME)采用排序分布法推導了 4種不同土地利用類型(農業用地、居住用地/公園、商業用地和工業用地)的土壤質量指導值,但加拿大土壤質量指導值并未考慮土壤 pH值.與之相比,本研究推導的閾值在酸性和弱酸性土壤條件下更加嚴格[40].

表7 不同國家土壤Cu生態基準值與推導方法比較Table 7 Comparison of soil environmental criteria of Cu of different countries

我國尚未建立基于生態風險的土壤篩選值,近年來,我國學者針對土壤Cu污染開展一系列本土生態毒理研究,如蔣寶[41]基于Weibull和BurrIII分布函數擬合我國四類土壤的 SSD曲線,推導出對應的土壤Cu生態閾值分別為8.91,21.12,36.88,17.27mg/kg.王小慶等[42]收集了國內19種陸生植物和2種微生物土壤Cu毒性數據,基于SSD法并結合毒性預測模型推導了我國土壤不同情景下外源Cu的HC5值,分別為13.1,29.9,51.9和26.3mg/kg.本研究結果與上述研究相似,酸性、弱酸性和中性土壤條件下Cu閾值隨著土壤pH值的升高而上升,但堿性土壤條件下土壤Cu的生態毒性反而增強.這可能由于土壤Cu在弱堿性的條件下,易形成黑銅礦(CuO)和氫氧化銅(Cu(OH)2)沉淀,此時土壤 Cu的穩定性較高,水溶態及可交換態 Cu的濃度較低;當土壤 pH值過高時,OH-絡合物的產生則會降低土壤 Cu的穩定性,土壤Cu對生態系統對毒害作用增加,相對應的HC5較小[43].

3.2 毒性數據的選擇

我國尚未建立統一的生態風險評估方法體系,各類污染物的本土生態毒性數據不足,在制定環境標準的過程中,國外毒性數據具有重要的參考價值[44].歐盟(EU)ECHA中化學物質授權及限制(REACH)下特定化學物質的劑量-效應關系數據是英國推導土壤篩選值(SSVs)過程中陸地生態毒理學數據的重要來源.USEPA的ECOTOX毒性數據庫是美國推導生態土壤篩選水平(Eco-SSLs)的主要數據來源,其中包括了許多審查可用的國際數據.Park等[45]收集了 1981～2018年在韓國發表的文獻和ECOTOX數據庫中的水生生物種類的毒性數據,推導了保護水生生態系統的銅、鎘、鉛和鋅4種重金屬預測無效應濃度(PNEC).Li等[46]在推導了中國太湖保護水生物的區域水質閾值的過程中使用了來自印度、美國、德國、加拿大、澳大利亞和韓國等國家相關的水生生物毒性數據.

本研究收集和篩選國內外土壤Cu毒性數據,最終用于SSD擬合的數據共有292個,其中103個國內本土毒性數據.采用分組擬合比較的形式,對陸生植物/無脊椎動物國內、國外和國內+國外3組毒性數據基于 SSD法推導不同用地方式下的土壤生態閾值,研究結果表明3組毒性數據推導出的HCx差異幾乎忽略不記,采用國外毒性數據可有效豐富我國土壤環境基準研究數據庫,為制修訂土壤環境標準提供數據基礎.但由于土壤較高的異質性和物種敏感性差異,采用國外土壤生態毒性數據不可避免會引入新的不確定性.因此,建議后續根據我國區域土壤特征和環境管理需求,選擇代表性物種和典型土壤類型開展系統的土壤生態毒理試驗,構建生態毒性數據共享平臺,為我國保護陸生生態的土壤環境基準研究和生態風險評價提供標準可靠的數據基礎.

3.3 模型的選擇

模型的選擇在 SSD擬合過程中至關重要.目前可用于擬合 SSD分布曲線的模型有很多,部分模型表現出較強的適用性,如 Normal、Log-Normal、Logistic和 Log-Logistic.傳統最優模型的選擇存在較大主觀性,不同擬合模型推導的結果有較大差別,尤其是樣本量較少時,結果差異更加明顯.如圖1～3所示,本研究構建的 5種分布模型存在較大的差異.不同土壤pH值條件下受限于毒性數據擬合樣本的大小及質量,經過吻合度檢驗選擇的最優模型各不相同.毒性數據的獲得情況影響著最優 SSD模型的確定,并最終影響土壤閾值推導的精確性.Wheeler等[47]發現多種模型均可用作風險評價,但當擬合樣本有足夠數據且敏感時,Log-Normal分布函數在較大保護水平擬合效果更好.Aldenberg等[48]發現Logistic與Normal分布函數相比兩端有更多的延伸,是一種更保守的分布假設,可以推導出更真實有用的結果.實際上,現階段沒有一種普適模型可完美擬合任何類型的毒性數據,而模型平均法可以減少因模型選擇帶來的差異,保留多個分布中獲得的信息,能更加客觀準確的推導閾值[11-12].

US EPA最新發布的基準計算軟件 SSD Toolbox和加拿大不列顛哥倫比亞省環境和氣候變化戰略部開發的 ssdtool軟件都實現了運用模型平均推導環境閾值,并且模型平均法在加拿大國家環境基準研究中被采用[49-51].Schwarz等[11]在運用SSD法推導加拿大水體中硼和銀的水生生物生態閾值的過程中,評估和比較了模型平均和最優模型的結果,研究發現模型平均可以減少擬合小數據集時單個敏感數據點的影響,從而減弱的HCx值波動.本研究分組構建陸生植物/無脊椎動物和土壤生態過程的物種敏感性分布模型,圖1(d)、圖2(a)和(b)在高保護度水平下不同擬合模型擬合結果分散,此時最優模型的選擇具有較高的不確定性.考慮我國土壤環境基準研究起步較晚,毒性數據量和模型推導的指導規范相對薄弱,本研究采用模型平均法可更保守、更合理的推導土壤生態閾值.

4 結論

4.1 共收集和篩選Cu毒性數據292個,其中本土毒性數據103個,國外毒性數據189個,包括25種陸生植物數據、12種無脊椎動物數據和11種土壤生態過程數據.

4.2 不同來源(國內、國外和國內+國外)數據推導土壤Cu生態閾值差異不大,引用國外毒性數據可有效豐富我國土壤環境基準研究的數據基礎.

4.3 針對保護陸生植物/無脊椎動物,自然保護地和農業用地土壤、公園用地、住宅用地和工/商用地的不同土壤 pH值范圍的 Cu生態閾值分別為10.9～38.9,21.0～77.5,36.6～124 和 47.6～151mg/kg.

4.4 針對保護生態過程,自然保護地和農業用地土壤、公園用地、住宅用地和工/商用地的不同土壤pH 值范圍的 Cu生態閾值分別為4.49～72.2,19.9～135,60.9～220 和 96.8～277mg/kg.