土壤性質(zhì)對小白菜吸收鉻(Cr)的影響及預(yù)測模型研究

代允超 呂亞敏 呂家瓏

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院， 陜西楊凌 712100； 2.農(nóng)業(yè)部植物營養(yǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境重點(diǎn)實驗室， 陜西楊凌 712100)

0 引言

鉻(Cr)在自然界中存在多種形態(tài)，Cr(Ⅲ)是人體必需的元素，而Cr(Ⅵ)具有一定的致癌和致畸作用，由于其在土壤中有較強(qiáng)的溶解性和遷移性，是一種危害性很大的微量重金屬元素[1-2]。蔬菜作為人們?nèi)粘１夭豢缮俚南M(fèi)品，特別是葉菜類蔬菜對重金屬有較強(qiáng)的富集能力，大多數(shù)重金屬可以通過食用蔬菜很容易進(jìn)入食物鏈[3]，中國菜地土壤重金屬中以 Zn 含量最高，其次是 Cr，設(shè)施菜地的Cu、Cr含量在所有類型中最高[4]，因此蔬菜類土壤的重金屬污染問題備受關(guān)注。

植物對重金屬的吸收量受土壤中重金屬含量的直接影響，因此土壤中的金屬總含量被中國和歐盟等國家用作制定土壤質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的基本指標(biāo)，但也有研究表明，單獨(dú)使用重金屬總量不足以準(zhǔn)確評估重金屬的風(fēng)險，并可能會高估實際風(fēng)險[5]。土壤性質(zhì)如土壤質(zhì)地、pH值、有機(jī)碳(OC)、碳酸鈣(CaCO3)、陽離子交換能量(CEC)、氧化鋁(AlOx)和氧化鐵(FeOx)等都會影響重金屬在土壤中的遷移率和生物有效性[6-8]。在對重金屬風(fēng)險評估時不能僅考慮重金屬總量，還應(yīng)考慮土壤性質(zhì)對重金屬生物有效性的影響[9]。然而，這些土壤性質(zhì)之間的相互關(guān)系使得影響土壤中Cr生物有效性的主要變量難以確定。因此，可以通過逐步多元線性回歸分析(SMLR)，得出相應(yīng)的回歸方程，確定土壤性質(zhì)和Cr生物有效性之間的關(guān)系。

現(xiàn)有關(guān)于Cr的生物有效性方面研究的土壤類型多集中在單一土壤或性質(zhì)相近的土壤中，限制了結(jié)果的普遍應(yīng)用性[10-13]。中國地域廣闊，土壤性質(zhì)差異很大，在進(jìn)行土壤Cr生態(tài)風(fēng)險評價時需要考慮不同土壤性質(zhì)對Cr生物有效性的影響，但目前仍然缺乏在不同種類土壤上普遍適用的評價Cr生物有效性的方法。因此，構(gòu)建適用于各種土壤類型的預(yù)測模型至關(guān)重要。本研究評估影響小白菜Cr生物有效性的主要因素，構(gòu)建小白菜在不同類型土壤上吸收Cr的預(yù)測模型，以期為Cr的生物有效性和風(fēng)險評估提供一定理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 供試土壤

采集我國15個省份理化性質(zhì)差異較大的土壤，采樣深度為0～20 cm，土壤樣品風(fēng)干后過20目尼龍篩，供土壤基本理化性質(zhì)測定。分析方法參照文獻(xiàn)[14]。土壤樣品中Cr含量采用HJ 491—2009《土壤 總鉻的測定 火焰原子吸收分光光度法》，使用濕酸消解法(HNO3-HF-HClO4)對供試土壤樣品進(jìn)行消解處理，浸提液使用原子吸收分光光度計(Hitachiz-2000型，日本)測量其中的總Cr含量。供試土壤基本理化性質(zhì)如表1所示。

表1 供試土壤基本理化性質(zhì)Tab.1 Properties of selected soil

注：土壤編號以pH值為序。

1.2 實驗布置和植物樣品分析

在陜西省楊凌區(qū)進(jìn)行盆栽實驗。按照中國國家土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 15618—1995)，將外源Cr(重鉻酸鉀K2Cr2O7)以0、150、300 mg/kg的標(biāo)準(zhǔn)施用于含有1 kg土壤的盆中。將Cr溶解在水中后再噴灑在供試土壤上，以確?；旌暇鶆颉r處理(對照(CK)、Cr1、Cr2對應(yīng)于0、150、300 mg/kg的Cr施用量)，每個處理重復(fù)3次，自然條件下放置3個月使其自然老化。期間土壤含水率保持在最大持水量的80%，并且每周稱量并補(bǔ)水。在土壤老化期后，向每個盆土壤中加入含有0.30 g N(尿素)、0.10 g P(Ca(H2PO4)2)和0.20 g K (K2SO4)的基肥。然后將小白菜種子直接播種在盆栽土壤中，發(fā)芽后，根據(jù)長勢每盆定苗2株。在整個生長期間土壤含水率都保持在最大持水量的80%。

生長60 d后將小白菜收獲，新鮮植物樣品用蒸餾水沖洗，鮮樣在105℃下殺青20 min，然后在70℃干燥至恒質(zhì)量，粉碎過60目篩備用。植物樣中的Cr含量采用GB/T 5009.123—2003《食品中鉻的測定》方法測定，在密封的高壓系統(tǒng)下用HNO3-H2O2消化。用石墨爐原子吸收光譜儀(日立Z-2000型，日本)測量植物樣品中的總Cr含量。每個樣品重復(fù)3次，用菠菜類標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)GBW—10015作標(biāo)準(zhǔn)參考材料，以確保測試的準(zhǔn)確性。

1.3 數(shù)據(jù)分析

生物富集系數(shù)(BCF)是植物樣品中金屬含量與土壤中金屬含量的比值。目前有兩種常見的計算生物富集系數(shù)的方法。第1種為全量法[15]，計算方程式為

Ftotal=Cplant/Csoil

(1)

式中Ftotal——全量法生物富集系數(shù)Cplant——小白菜中Cr質(zhì)量比，mg/kgCsoil——土壤中Cr質(zhì)量比，mg/kg

第2種方法為外源法[16]，計算方程式為

Fadded=(Cplant-added-Cplant-CK)/(Csoil-added-Csoil-CK)

(2)

式中Fadded——外源法生物富集系數(shù)Cplant-added——添加Cr處理的小白菜中Cr質(zhì)量比，mg/kg

Cplant-CK——對照處理的小白菜中Cr質(zhì)量比，mg/kg

Csoil-added——添加Cr處理的土壤中Cr質(zhì)量比，mg/kgCsoil-CK——對照處理土壤中Cr質(zhì)量比，mg/kg

基于土壤基本理化性質(zhì)，采用逐步多元線性回歸預(yù)測小白菜Cr吸收。除了pH值之外的所有數(shù)據(jù)在分析之前進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)化以獲得正態(tài)分布，數(shù)據(jù)分析和作圖采用SPSS和Excel軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 添加重金屬對小白菜Cr含量的影響

如圖1所示，CK、Cr1和Cr2處理中小白菜Cr質(zhì)量比范圍分別為0.026～0.148 mg/kg，0.175～0.383 mg/kg和0.371～0.538 mg/kg，平均值分別為0.082、0.271、0.432 mg/kg。Cr1和Cr2處理中小白菜Cr含量均顯著高于CK處理中小白菜Cr含量(P<0.01)，Cr2處理中小白菜Cr含量又顯著高于Cr1處理中小白菜Cr含量(P<0.01)。在酸性土壤(土壤1～7)中生長的小白菜中Cr質(zhì)量比(0.297 mg/kg)高于在堿性土壤(土壤8～15)上生長的小白菜中的Cr質(zhì)量比(0.231 mg/kg)，這表明低Cr在低pH值土壤上具有較高的生物有效性。土壤3雖然pH值較低，但Cr的生物有效性較其他酸性土壤卻不高，其原因可能是土壤3的有機(jī)質(zhì)質(zhì)量比(19.87 g/kg)較高，降低了Cr在土壤中的生物有效性。

如圖2a所示，小白菜Cr含量與土壤Cr含量呈顯著相關(guān)(R2=0.788，P<0.01)。土壤中的Cr質(zhì)量比(20.26～355.59 mg/kg)和小白菜Cr質(zhì)量比(0.026～0.538 mg/kg)表現(xiàn)出很大的變化。將小白菜Cr含量與土壤Cr含量對數(shù)化處理后，小白菜Cr含量和土壤Cr含量之間相關(guān)性更高(R2=0.861，P<0.01)(圖2b)。

圖1 不同Cr處理下小白菜的Cr質(zhì)量比Fig.1 Cr concentration in Brassia chinensis under different Cr treatments

圖2 土壤Cr和小白菜Cr質(zhì)量比之間的關(guān)系Fig.2 Relationships between Cr concentration in Brassia chinensis and soil

2.2 土壤性質(zhì)對小白菜富集Cr的影響

圖3 不同Cr處理下15種土壤中小白菜的生物富集系數(shù)Fig.3 Ftotal and Fadded of Brassia chinensis in 15 soils under different Cr treatments

如圖3a所示為用全量法計算的生物富集系數(shù)(Ftotal)，相比于對照CK，添加Cr的處理Cr1和Cr2顯著增加了不同土壤中的生物富集系數(shù)(BCF)，但Cr1和Cr2處理之間的差異并不顯著。在酸性土壤中Ftotal值較高，表明Cr在酸性條件下具有較高的生物有效性。相對于其他酸性土壤，土壤3、6、7的Ftotal顯著降低，這可能是由于這3種土壤中有機(jī)碳(OC)含量較高(質(zhì)量比分別為19.87、20.70、19.05 g/kg)。土壤12相對于其他土壤的Ftotal顯著降低，這可能是由于該土壤中CaCO3含量較高(質(zhì)量比為53.57 g/kg)。與其他堿性土壤相比，土壤14的Ftotal明顯較高，這可能是由于土壤中有機(jī)碳含量較低(質(zhì)量比為6.87 g/kg)。如圖3b所示，用外源法計算的生物富集系數(shù)(Fadded)變化規(guī)律及特征與用全量法計算的生物富集系數(shù)(Ftotal)相似。另外，無論是用外源法計算的生物富集系數(shù)和用全量法計算的生物富集系數(shù)在Cr1處理均略高于Cr2處理，其原因可能是雖然Cr2處理中植物Cr含量較Cr1處理高，但其Cr2處理土壤中Cr含量也較高，導(dǎo)致生物富集系數(shù)較小，但兩個處理間的生物富集系數(shù)并沒有表現(xiàn)出顯著差異。

2.3 影響小白菜吸收Cr的土壤因素

本研究通過簡單回歸分析和逐步多元線性回歸分析對植物中Cr含量和土壤中Cr含量之間的關(guān)系進(jìn)行分析，由結(jié)果可以看出，基于土壤Cr含量的單因素預(yù)測方程估計精度最低(lgCplant=1.15lgCsoil-3.25，R2=0.861，P<0.01)，基于土壤Cr含量和土壤pH值的雙因素方程估計精度有所提高(lgCplant=2.14lgCsoil-0.23CH++0.15，R2=0.896，P<0.01，CH+為土壤pH值)，而基于土壤Cr含量，土壤pH值和土壤OC含量的三因素方程估計精度最高(lgCplant=2.68lgCsoil-0.13CH+-0.25lgCOC-1.62，R2=0.927，P<0.01，COC為土壤有機(jī)碳質(zhì)量比)，可以看出，將土壤性質(zhì)納入逐步多元線性回歸分析改進(jìn)了Cr生物有效性的估計。其他土壤性質(zhì)如粘粒含量、CEC、CaCO3含量、Fe-或Al-氧化物含量均未顯著提高方程的精度，因此沒有被回歸到預(yù)測方程中。小白菜Cr含量與土壤pH值及OC之間的簡單關(guān)系如圖4所示。

2.4 從土壤到小白菜的Cr轉(zhuǎn)移預(yù)測

Freundlich方程可用于預(yù)測重金屬從土壤到植物系統(tǒng)轉(zhuǎn)移[17-19]，其方程式為

lgCplant=a+blgCsoil

(3)

式中a、b——常數(shù)

圖4 小白菜Cr質(zhì)量比與土壤pH值、土壤OC含量之間的簡單關(guān)系Fig.4 Simple relationships between Cr concentration in Brassia chinensis, soil pH value and OC in soils

相對于單因素(土壤Cr含量)模型，添加pH值、OC、CEC和粘粒含量等土壤性質(zhì)后的模型，可以提高Freundlich方程的相關(guān)系數(shù)。對數(shù)轉(zhuǎn)換的Freundlich模型經(jīng)常被應(yīng)用于研究各種土壤-植物系統(tǒng)中的重金屬吸收。

可以通過預(yù)測值和實測值之間的均方根誤差(RMSE)和決定系數(shù)(R2)來獲得最佳預(yù)測方程，RMSE越小，R2越大，其方程預(yù)測效果最好。在本研究中，基于方程(3)，根據(jù)不同來源的Cr數(shù)據(jù)，分別是對照法(CK)、全量法(Cr1、Cr2)、外源法(Cr1-CK、Cr2-CK)和利用合并CK、Cr1、Cr2 3個處理數(shù)據(jù)的方法，對預(yù)測方程進(jìn)行計算，共得到4個不同方

程，如表2所示。由表2可以看出，小白菜Cr含量與土壤Cr含量呈正相關(guān)，但與pH值和有機(jī)碳含量呈負(fù)相關(guān)。通過繪制不同Cr來源的預(yù)測值和實測值之間的關(guān)系圖(圖5)可以看出，通過合并對照和Cr處理計算的回歸方程預(yù)測效果最好(R2=0.927，RMSE為0.12)。

表2 基于不同數(shù)據(jù)源的小白菜Cr吸收的預(yù)測方程Tab.2 Prediction equations for different Cr sources

注：n為處理數(shù)。

圖5 不同數(shù)據(jù)來源的小白菜Cr測定和預(yù)測值之間的關(guān)系Fig.5 Relationships between measured lgCplant and predicted lgCplant of different Cr sources

3 討論

通過小白菜Cr含量和土壤Cr含量之間的簡單線性回歸分析可以看出，隨著土壤Cr添加量的增加，小白菜中的Cr含量也隨之增加，說明兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系(R2=0.788)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理后，小白菜Cr含量和土壤Cr含量之間相關(guān)性有所提高(R2=0.861，P<0.01)(圖2a、2b)，其原因可能是對數(shù)化處理后，提高了數(shù)據(jù)間方差變異的同質(zhì)性，其他的研究也有類似的報道[20-22]。

通過逐步多元線性回歸分析(SMLR)所構(gòu)建的方程可以看出，小白菜中Cr含量和土壤中Cr含量呈正相關(guān)，但和土壤OC含量和土壤pH值呈負(fù)相關(guān)。土壤pH值控制重金屬在土壤固相中的沉淀、溶解以及金屬的吸附解吸、絡(luò)合和酸堿反應(yīng)等[23]。因此，土壤pH值對土壤中Cr的形態(tài)有直接的影響。本研究證實，在酸性土壤中的小白菜Cr含量和生物富集系數(shù)都較大，表明Cr在酸性土壤上具有很高的生物有效性，其他研究也有類似的結(jié)論[24]。土壤有機(jī)質(zhì)含量也與Cr的生物有效性呈負(fù)相關(guān)，原因可能是土壤中有機(jī)大分子與重金屬離子發(fā)生絡(luò)合反應(yīng)，生成不能被小白菜利用的有機(jī)物大分子，從而降低了小白菜對Cr的吸收[25]，有機(jī)物料腐解后產(chǎn)生的某些基團(tuán)能有效吸附、絡(luò)合土壤重金屬，從而減少重金屬的生物有效性[26]。另外，有報道稱有機(jī)物料施用還能改變土壤中重金屬的形態(tài)[27]。通過對比逐步多元回歸分析和簡單線性回歸分析可以看出，植物Cr含量和土壤Cr含量之間的簡單線性回歸分析不能完全反映出土壤性質(zhì)對Cr生物有效性的影響，在評價Cr的生物有效性時，將土壤理化性質(zhì)納入回歸方程可以提高方程的相關(guān)性，評價效果更好，說明土壤性質(zhì)(OC含量、pH值)對小白菜從土壤中吸收Cr有顯著影響。在這方面，許多學(xué)者都進(jìn)行了相關(guān)研究[16,21-22,28]，本研究的土壤來源更加廣泛，具有更強(qiáng)的現(xiàn)實意義。

目前用于評價重金屬生物有效性的模型主要有經(jīng)驗?zāi)Ｐ秃蜋C(jī)理模型，機(jī)理模型通?；谕寥绤?shù)(如土壤溶液中離子的擴(kuò)散系數(shù))和植物特征(如根大小和幾何形狀，根的離子吸收的動力學(xué)參數(shù))，其評價體系較為繁瑣[29-30]。由于經(jīng)驗?zāi)Ｐ透唵魏蜏?zhǔn)確，近年來很多研究人員使用經(jīng)驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測重金屬的生物有效性[22,28]。例如，F(xiàn)RANCOIS等[31]研究指出，經(jīng)驗?zāi)Ｐ捅葯C(jī)理模型預(yù)測小麥中的重金屬濃度更準(zhǔn)確，這是由于經(jīng)驗?zāi)Ｐ涂紤]了土壤pH值、CEC和土壤重金屬的活性等因素。宋文恩等[32]研究水稻中鎘的生物有效性時利用經(jīng)驗?zāi)Ｐ瞳@得的預(yù)測方程，可以解釋模型變異的81.9%以上。DING等[33]利用經(jīng)驗?zāi)Ｐ脱芯扛祟愂卟算U的生物有效性時獲得的預(yù)測方程，可以解釋模型變異的93%以上。Freundlich型方程通?；谌菀诇y量的土壤性質(zhì)參數(shù)而得出，比如pH值，OC、CEC和重金屬總量等，已經(jīng)被廣泛用于評估重金屬從土壤到植物轉(zhuǎn)移特征[34]。

本研究分別用對照法(CK)、全量法(Cr1、Cr2)、外源法(Cr1-CK、Cr2-CK)和合并法(CK、Cr1、Cr2)對預(yù)測方程進(jìn)行計算，共得到4個不同方程，各方法得到的預(yù)測方程預(yù)測效果都較好，但合并法得到的方程預(yù)測效果最好，實測值和預(yù)測值相關(guān)性最高(R2=0.927，RMSE為0.12)。另外，本研究中15個不同土壤基本理化性質(zhì)的變化范圍比較大，特別是pH值和有機(jī)碳含量，以確保這些變量在回歸模型中的意義。本研究得到的預(yù)測模型可以為中國土壤Cr污染對葉菜類蔬菜的生態(tài)風(fēng)險評價和土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的修訂提供參考。

4 結(jié)論

(1)小白菜中Cr含量與土壤中Cr含量呈正相關(guān)，與土壤OC含量和pH值呈負(fù)相關(guān)，Cr在酸性土壤中富集系數(shù)比堿性土壤大，植物Cr含量和土壤Cr含量的關(guān)系在經(jīng)過對數(shù)處理后，其相關(guān)性更好。

(2)相對于單因素(土壤Cr含量)模型，通過逐步多元線性回歸得到的多因素(土壤pH值、OC和土壤Cr含量)預(yù)測模型的相關(guān)性更好，決定系數(shù)R2由0.861提高到0.927。

(3)利用合并CK、Cr1、Cr2處理3個處理的數(shù)據(jù)得到的Freundlich預(yù)測方程(R2=0.927，RMSE為0.12)，較單獨(dú)使用CK處理數(shù)據(jù)(n=15)和使用Cr1和Cr2處理數(shù)據(jù)(n=30)得出的方程，能更準(zhǔn)確地評估Cr在土壤中生物有效性，可以用于估計Cr從土壤到小白菜的轉(zhuǎn)移。

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