土壤篩選值在鎘污染稻米產(chǎn)地環(huán)境評(píng)價(jià)與分類適用性探討

王祖光，周其文*，趙玉杰*，劉瀟威，張鐵亮，王夏暉，李志濤

（1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全環(huán)境因子控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300191；2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部環(huán)境保護(hù)科研監(jiān)測(cè)所，天津 300191；3.環(huán)境保護(hù)部環(huán)境規(guī)劃院，北京 100012）

Cd是一種高活性重金屬，生物富集性強(qiáng)、毒性強(qiáng)，易被稻米吸收富集，進(jìn)而危害人體健康[1-2]。Cd主要來(lái)源于工業(yè)三廢的排放，土壤污染普查結(jié)果表明我國(guó)土壤Cd含量點(diǎn)位超標(biāo)率達(dá)7%，已成為首要土壤重金屬污染物[3-5]。2018年國(guó)家修訂了原《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB 15618—1995）[6]，新標(biāo)準(zhǔn)名稱為《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》（GB 15618—2018）[7]，新標(biāo)準(zhǔn)將土壤環(huán)境質(zhì)量二級(jí)限值修訂為土壤污染篩選值并細(xì)化了Cd的限值，根據(jù)土壤pH將Cd污染限值分為4類，以求最大限度地保護(hù)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地及農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。

研究表明，農(nóng)產(chǎn)品中的Cd主要來(lái)源于土壤[8-9]。農(nóng)產(chǎn)品對(duì)土壤Cd的吸收除受pH及土壤Cd含量影響外，還受其他諸多因素影響，如：鈣（Ca）、鐵（Fe）、錳（Mn）、鋅（Zn）、硫（S）、氯（Cl）等[10]。在某些區(qū)域，其他因素對(duì)稻米富集Cd的影響比土壤pH和土壤Cd更明顯[11]，僅考慮土壤pH和土壤Cd很難正確評(píng)價(jià)產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量水平，同時(shí)也很難準(zhǔn)確劃分農(nóng)用地土壤環(huán)境質(zhì)量類別，從而導(dǎo)致Cd污染產(chǎn)地防控面積的誤判。

稻米是我國(guó)居民的主糧，其質(zhì)量安全與人民群眾的健康息息相關(guān)。與其他農(nóng)產(chǎn)品相比，水稻是更易吸收Cd的農(nóng)作物，相關(guān)報(bào)道表明我國(guó)部分稻米產(chǎn)區(qū)的稻米Cd含量超過(guò)國(guó)家食品衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)限值的比例達(dá)10%[12-14]。尤其在我國(guó)西南地區(qū)、湖南長(zhǎng)株潭地區(qū)存在較高的Cd污染風(fēng)險(xiǎn)[15]。因此正確評(píng)價(jià)我國(guó)稻米產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量狀況，科學(xué)劃分產(chǎn)地類型，從而有效防控稻米Cd污染風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)保障我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全，提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平尤為重要。

本研究以近年來(lái)獲取的在我國(guó)稻米產(chǎn)區(qū)土壤稻米一一對(duì)應(yīng)采集的80 000個(gè)數(shù)據(jù)樣點(diǎn)為基礎(chǔ)，以土壤Cd與稻米Cd非對(duì)應(yīng)性超標(biāo)誤判率為判定參數(shù)，分析土壤污染風(fēng)險(xiǎn)篩選值在稻米產(chǎn)地類別劃分中的適用性，并針對(duì)個(gè)別誤判率高的區(qū)域試探性探索了降低誤判率的方法。本研究結(jié)果對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)運(yùn)用及進(jìn)一步改進(jìn)提供了一定的技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于農(nóng)業(yè)農(nóng)村部環(huán)境保護(hù)科研監(jiān)測(cè)所風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估團(tuán)隊(duì)自2012年以來(lái)獲取的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估土作對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)篩選要求如下：（1）pH、土壤Cd含量和稻米Cd含量數(shù)據(jù)齊全；（2）以縣為單位，每個(gè)縣土壤作物對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位不少于10個(gè)。所篩選數(shù)據(jù)分布在東北三省、天津、湖南、廣東、四川、貴州、福建、浙江等15個(gè)?。ㄊ校?44個(gè)縣。土作對(duì)應(yīng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位約80 000個(gè)，數(shù)據(jù)分布情況見(jiàn)圖1。

1.2 數(shù)據(jù)處理

本研究采用誤判率作為GB 15618—2018中Cd的篩選值在一定區(qū)域適用性的判定依據(jù)，總誤判率是指一定區(qū)域內(nèi)（本研究以縣域?yàn)閱挝唬┩寥篮妥魑镆灰粚?duì)應(yīng)的采樣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，土壤超標(biāo)與否與對(duì)應(yīng)的稻米超標(biāo)情況不一致的點(diǎn)位數(shù)占土壤總采樣點(diǎn)的百分比，總誤判率（TMR）為以下兩種情況的總和：（1）土壤Cd含量超過(guò)篩選值，稻米Cd含量不超標(biāo)的樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占總樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，稱此情況為誤判率一（MR1）；（2）土壤Cd含量未超過(guò)篩選值，稻米Cd含量超標(biāo)的樣點(diǎn)個(gè)數(shù)占總樣點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例，稱此情況為誤判率二（MR2）。

MR1、MR2及 TMR 的計(jì)算方法分別如式（1）、式（2）、式（3）所示：

式中：t1為土壤超過(guò)篩選值，稻米Cd含量不超標(biāo)的點(diǎn)位個(gè)數(shù)；T為研究區(qū)（本研究以縣域?yàn)閱挝唬┑耐寥?稻米對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

式中：t2為土壤未超過(guò)篩選值，稻米Cd含量超標(biāo)的點(diǎn)位個(gè)數(shù)；T為研究區(qū)（本研究以縣域?yàn)閱挝唬┑耐寥?稻米對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)研判用監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布圖Figure 1 Monitoring point distribution map

式（1）～式（3）中土壤Cd含量超標(biāo)是指土壤Cd含量超過(guò)《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》（GB 15618—2018）規(guī)定的篩選值，稻米Cd含量超標(biāo)是指稻米Cd含量超過(guò)《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)食品中污染物限量》（GB 2762—2017）規(guī)定的限值。根據(jù)研究需要，本文假定土壤超標(biāo)、農(nóng)產(chǎn)品不超標(biāo)作為誤判率1，《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》（GB15618—2018）并未說(shuō)明土壤Cd超過(guò)篩選值，農(nóng)產(chǎn)品一定超標(biāo)。

為了進(jìn)一步提升土壤Cd污染與稻米Cd超標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性、減少誤判，本研究擬采用混合線性回歸技術(shù)（Cubist）建立土壤-稻米之間Cd轉(zhuǎn)運(yùn)模型并篩選主控因子。Cubist模型是由Rule Quest公司開(kāi)發(fā)的一種基于規(guī)則的模型，與傳統(tǒng)線性回歸技術(shù)相比，混合線性回歸技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）可以高效處理多個(gè)變量，并自動(dòng)篩選影響顯著因子。（2）更容易處理不同條件下自變量對(duì)因變量影響能力差異性問(wèn)題。（3）可以把自變量對(duì)因變量的影響分為條件貢獻(xiàn)與模型貢獻(xiàn)兩類，便于使用者篩選主控因子。Cubist模型融合了若干其他模型樹(shù)的方法，它的每一條規(guī)則是一條運(yùn)算路徑，樹(shù)的節(jié)點(diǎn)是線性模型。為了提高模型預(yù)測(cè)精度，在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)它的數(shù)據(jù)空間被分為若干個(gè)子空間（每個(gè)子空間無(wú)最低數(shù)據(jù)要求），然后對(duì)其進(jìn)行建模。Cubist使用標(biāo)準(zhǔn)方差來(lái)度量誤差值，其每個(gè)節(jié)點(diǎn)的誤差表示為：

式中：T是某一節(jié)點(diǎn)上的訓(xùn)練樣本；Ti是這些樣本分裂出的子樣本；SD（T）和SD（Ti）是T和Ti的標(biāo)準(zhǔn)偏差，是每一節(jié)點(diǎn)的分類誤差； ||Ti是樣本數(shù)量。Cubist使每次誤差降到最小，使其分類更加合理[12]。模型的具體使用方法可參照文獻(xiàn)[16]。

1.3 圖件編制

采用Arcgis軟件為平臺(tái)繪制相關(guān)誤判率圖件，其他相關(guān)圖件采用Excel制作。

2 結(jié)果與討論

2.1 誤判率情況分析

誤判率是產(chǎn)地類別劃分需要重點(diǎn)考慮的指標(biāo)。土壤篩選值的制定以pH和土壤重金屬含量為核心，以Cd為例，在某些區(qū)域采用以上兩個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)的土壤環(huán)境質(zhì)量與實(shí)際農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全存在著明顯的不符。圖2、圖3和圖4分別為誤判率一、誤判率二及總誤判率在研究區(qū)的分布情況。結(jié)果表明，誤判率一即土壤超標(biāo)農(nóng)產(chǎn)品不超標(biāo)的情況，主要分布區(qū)域?yàn)楹现胁亢湍喜康貐^(qū)、廣東北部、四川盆地中部、廣西中北部地區(qū)。其他稻米主產(chǎn)區(qū)，如東北三省、長(zhǎng)三角區(qū)域因本數(shù)據(jù)庫(kù)中采用的土壤數(shù)據(jù)較少存在Cd超標(biāo)情況，因此無(wú)法判定標(biāo)準(zhǔn)使用誤判率一的結(jié)果。誤判率二即土壤不超標(biāo)農(nóng)產(chǎn)品超標(biāo)的情況，主要分布區(qū)域?yàn)楹祥L(zhǎng)株潭地區(qū)、四川綿竹、什邡市周邊縣市、廣東省英德、韶關(guān)市周邊區(qū)域。東三省、長(zhǎng)三角、珠三角和淮河流域稻米主產(chǎn)區(qū)基本不存在誤判率二的情況。綜合以上兩種情況，總誤判率突出的區(qū)域?yàn)楹祥L(zhǎng)株潭地區(qū)、廣東北部地區(qū)、四川盆地中部地區(qū)、廣西中部地區(qū)，而這些區(qū)域通常是誤判率一和誤判率二重疊區(qū)。以上4個(gè)區(qū)域總誤判率最高值分別為79%、59%、70%、64%。而珠三角地區(qū)和淮河流域誤判率一和誤判率二情況均較少，高誤判率區(qū)域也是我國(guó)土壤Cd污染較突出區(qū)域[17-18]。高的誤判率會(huì)對(duì)產(chǎn)地安全類別劃分及分區(qū)分類治理產(chǎn)生不利影響，這表明僅采用這兩個(gè)指標(biāo)無(wú)法真正指示這些區(qū)域的土壤環(huán)境質(zhì)量狀況。

針對(duì)誤判率高的區(qū)域，本研究首先采用改變土壤Cd篩選值的方式，分析誤判率改善情況。圖5和圖6分別為在誤判率一較高的12個(gè)縣市土壤Cd篩選值提高 0.1 mg·kg-1和0.2 mg·kg-1后的誤判率一變化情況。當(dāng)土壤Cd篩選值提高0.1 mg·kg-1時(shí)，除湖南省湘潭縣和寧鄉(xiāng)縣外大部分縣市的總誤判率和誤判率一都會(huì)降低，其中誤判率一降低范圍為0～18.64%，總誤判率降低范圍是5%～11%，同時(shí)誤判率二會(huì)升高，其升高范圍為0～19%。當(dāng)土壤Cd篩選值提高0.2 mg·kg-1時(shí)，除湖南省湘潭縣和寧鄉(xiāng)縣外大部分縣市的總誤判率和誤判率一都較提高0.1 mg·kg-1時(shí)降幅明顯，但總體降幅不大，介于10%～20%之間，其中冷水灘市和邵東縣尤為明顯，總誤判率分別由26.54%、24.77%降低到了12.18%、9.17%；湖南省漣源和湘鄉(xiāng)市誤判率一降低幅度最大，達(dá)30%。隨著誤判率一的降低，研究縣市的誤判率二都會(huì)提高，提升范圍在1%～30.29%之間。綜合結(jié)果分析表明，即使增加誤判率一較高地區(qū)Cd的篩選值，總的誤判率也不會(huì)有大的改善。

圖7、圖8和圖9分別為在誤判率二較高的12個(gè)縣市土壤Cd篩選值降低0.1 mg·kg-1和0.2 mg·kg-1后的誤判率二變化情況。當(dāng)土壤Cd篩選值降低0.1 mg·kg-1時(shí)，除廣東連州和四川綿竹外大部分縣市的總誤判率和誤判率二都會(huì)降低，其中誤判率二降低范圍為6%～26.81%，總誤判率降低范圍為3%～26.09%，同時(shí)誤判率一會(huì)升高，其升高范圍為0.73%～15.29%。當(dāng)土壤Cd篩選值降低0.2 mg·kg-1時(shí)，除廣東連州和四川綿竹外大部分縣市的總誤判率和誤判率二都較降低0.1 mg·kg-1時(shí)降幅明顯，介于11%～38%之間，其中湖南長(zhǎng)沙市尤為明顯，總誤判率由39.86%降低到了9.42%。隨著誤判率二的降低，研究縣市的誤判率一都會(huì)提高，提升范圍在1.45%～29%之間。結(jié)果表明，即使降低誤判率二較高地區(qū)Cd的篩選值，總的誤判率也不會(huì)有大的改善。

圖2 稻米產(chǎn)地安全評(píng)估誤判率一分布圖Figure 2 Distribution chart of misjudgment rate one of safety assessment

圖3 稻米產(chǎn)地安全評(píng)估誤判率二分布圖Figure 3 Distribution chart of misjudgment rate two of safety assessment

綜合分析表明，大部分誤判率高的地區(qū)不能通過(guò)升高或降低土壤Cd篩選值來(lái)降低誤判率，而這些地區(qū)多是我國(guó)主要的稻米產(chǎn)區(qū)，高誤判率對(duì)管控稻米Cd污染產(chǎn)生了不利影響。為了提高土壤環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)及類別劃分的準(zhǔn)確率，除了土壤pH和土壤Cd含量外還需要考慮土壤中其他因子的作用。

圖4 稻米產(chǎn)地安全評(píng)估總誤判率分布圖Figure 4 Distribution chart of total misjudgment rate of safety assessment

圖5 篩選值增加與誤判率的關(guān)系（湖南誤判率一嚴(yán)重地區(qū)）Figure 5 The relation between the increase of screening value and the misjudgment rate（areas with serious misjudgment rate one of Hunan Province）

2.2 稻米富集Cd主控因子篩選

研究表明，稻米對(duì)Cd的富集受多種因子影響。在實(shí)際農(nóng)田中不同環(huán)境條件下各個(gè)因子作用效能存在差異，而篩選出主控因子，建立土壤因子與稻米質(zhì)量安全之間的關(guān)系，是降低產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量類別誤判的重要手段。研究表明土壤 pH、有機(jī)質(zhì)、Ca、Fe、Mn、Zn、S、Cl等因素都對(duì)稻米富集Cd有影響[19-25]。而劉佳鳳等[10]提出了采用混合線性回歸技術(shù)構(gòu)建土作關(guān)系模型篩選主控因子的方法。

圖6 篩選值增加與誤判率的關(guān)系（廣東、廣西、四川誤判率一嚴(yán)重地區(qū)）Figure 6 The relation between the increase of screening value and the misjudgment rate（areas with serious misjudgment rate one of Guangdong，Guangxi，Sichuan Province）

圖7 篩選值降低與誤判率的關(guān)系（四川省誤判率二較高的地區(qū)）Figure 7 The relation between the increase of screening value and the misjudgment rate（areas with serious misjudgment rate two of Sichuan Province）

圖8 篩選值降低與誤判率的關(guān)系（湖南省誤判率二較高的地區(qū)）Figure 8 The relation between the increase of screening value and the misjudgment rate（areas with serious misjudgment rate two of Hunan Province）

根據(jù)以上研究結(jié)果，本研究選取了誤判率較高的湖南省湘潭市、株洲市、永興縣、宜陽(yáng)縣作為采樣區(qū)域。依據(jù)土壤Cd污染狀況及前期調(diào)查發(fā)現(xiàn)的稻米Cd污染情況，采用專家研判法布設(shè)采樣點(diǎn)，采用5點(diǎn)混合法采集水稻根際土壤和稻米，土壤和稻米樣品一一對(duì)應(yīng)，共采集137對(duì)。土壤及植物樣品前處理、檢測(cè)、質(zhì)控參見(jiàn)相關(guān)文獻(xiàn)[26-28]。采用混合線性回歸技術(shù)構(gòu)建土壤稻米Cd轉(zhuǎn)運(yùn)模型，并篩選主控因子，模型見(jiàn)表1，主控因子篩查結(jié)果見(jiàn)表2。

由表1可見(jiàn)，Cubist模型結(jié)果分為6種規(guī)則，土壤各因子含量在規(guī)則1和規(guī)則2范圍內(nèi)，稻米基本無(wú)Cd污染風(fēng)險(xiǎn)；土壤各因子含量在規(guī)則3和規(guī)則4范圍內(nèi)，稻米存在一定的Cd污染風(fēng)險(xiǎn)；土壤各因子含量在規(guī)則5和規(guī)則6范圍內(nèi)，稻米存在嚴(yán)重Cd污染風(fēng)險(xiǎn)。由表2可見(jiàn)，在諸多土壤因子中土壤Ca含量的條件貢獻(xiàn)率最高，其次是土壤Fe、Mn和S含量，表明采樣區(qū)稻米富集Cd是受土壤多種因子控制，其中Ca是主控因子，其可以增加土壤pH，通過(guò)增加土壤吸附從而固定重金屬，可以增加土壤Ca2+和陽(yáng)離子交換能力（CEC），從而促進(jìn)與根表面Cd2+的競(jìng)爭(zhēng)[29-31]。土壤pH的模型貢獻(xiàn)率最高，6個(gè)規(guī)則中有4個(gè)規(guī)則的模型含有pH，可見(jiàn)pH在稻米富集Cd的過(guò)程中也扮演著重要角色，pH主要通過(guò)影響碳酸鹽的形成和溶解來(lái)影響土壤Cd形態(tài)的變化，還可以通過(guò)影響土壤表面負(fù)電荷來(lái)影響土壤對(duì)Cd的吸附[11]。

基于模型分析結(jié)果，當(dāng)僅考慮Ca對(duì)稻米富集Cd的影響時(shí)，兩者的關(guān)系及擬合模型見(jiàn)圖10。擬合模型的公式為

式中：y為稻米Cd含量的預(yù)測(cè)值，mg·kg-1；x為土壤CaO含量，%；R2=0.44**（P＜0.01）。說(shuō)明此模型可解釋稻米Cd含量44%的變異性。

根據(jù)上述模型可以看出當(dāng)?shù)久證d含量為0.2 mg·kg-1時(shí)，CaO含量約為0.5%，這與Cubist模型預(yù)測(cè)結(jié)果基本一致。實(shí)際檢測(cè)數(shù)據(jù)表明當(dāng)CaO≤0.5%時(shí)稻米Cd超標(biāo)率為79.2%，土壤Cd含量的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差為0.54±0.3 mg·kg-1，當(dāng)CaO＞0.5%時(shí)稻米Cd超標(biāo)率為19%，土壤Cd含量的平均值及標(biāo)準(zhǔn)差為0.9±0.7 mg·kg-1，兩者稻米Cd超標(biāo)率差距為61個(gè)百分點(diǎn)。可見(jiàn)Ca對(duì)稻米富集Cd的影響比土壤Cd對(duì)稻米富集Cd的影響更顯著。

同時(shí)稻米Cd含量19%的超標(biāo)率也表明以CaO含量0.5%作為產(chǎn)地環(huán)境安全條件限值仍存在一定的誤判情況，這與混合線性回歸模型及CaO與稻米Cd關(guān)系模型的擬合結(jié)果基本一致，畢竟稻米Cd含量的變化還受Fe、Mn、SOM、pH等因素的影響，CaO僅能解釋稻米Cd含量44%變異性。

根據(jù)CaO與稻米Cd含量關(guān)系模型，當(dāng)CaO含量＞0.5%時(shí)稻米Cd含量仍然存在下降空間，因此采用窮舉法計(jì)算CaO含量增加、稻米Cd含量不變時(shí)CaO的最小限值，此值為0.85%，此時(shí)稻米Cd含量為0.085 mg·kg-1，95% 置信區(qū)間范圍為 0.06～0.16 mg·kg-1。實(shí)際監(jiān)測(cè)樣品137個(gè)，實(shí)際樣品中CaO＞0.85%的樣品62個(gè)，其中有4個(gè)樣品超標(biāo)，超標(biāo)率為6%，超標(biāo)的樣品土壤Cd平均含量為1.17 mg·kg-1?？梢?jiàn)要保證稻米安全，在CaO充足的條件下，土壤Cd的高富集對(duì)稻米Cd含量的影響不能忽略，畢竟稻米Cd主要來(lái)源于土壤Cd。而以篩選值為依據(jù)評(píng)估稻米安全狀況，研究區(qū)稻米Cd的總誤判率為39.41%，遠(yuǎn)高于本研究結(jié)果。

圖9 篩選值降低與誤判率的關(guān)系（廣東省誤判率二較高的地區(qū)）Figure 9 The relation between the increase of screening value and the misjudgment rate（areas with serious misjudgment rate two of Guangdong Province）

表1 Cubist模型擬合結(jié)果Table 1 Cubist model fitting results

以上分析結(jié)果表明，以《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》（GB15618—2018）的土壤Cd篩選值為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行產(chǎn)地安全評(píng)價(jià)及類別劃分時(shí)個(gè)別區(qū)域會(huì)出現(xiàn)誤判情況，通過(guò)增加其他因素可以將誤判降到最小。由于個(gè)別區(qū)域環(huán)境質(zhì)量的差異性，具體采用哪種指標(biāo)、如何定值需根據(jù)區(qū)域進(jìn)行細(xì)致研究。

3 結(jié)論

（1）《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》所規(guī)定的土壤Cd篩選值適用于大多數(shù)稻米產(chǎn)區(qū)產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量安全水平的評(píng)價(jià)，但在湖南長(zhǎng)株潭地區(qū)，廣東北部與湖南接壤地區(qū)，四川綿竹、什邡市等區(qū)域僅考慮pH與土壤Cd含量還不能在土壤環(huán)境質(zhì)量與農(nóng)作物安全之間建立良好的耦合關(guān)系，無(wú)法用這兩個(gè)指標(biāo)正確評(píng)估產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量安全水平。

表2 Cubist模型計(jì)算條件貢獻(xiàn)率與模型貢獻(xiàn)率Table 2 The conditions contribution rate and model contribution rate of cubist model

（2）以湖南長(zhǎng)株潭部分區(qū)域監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例，采集的數(shù)據(jù)所構(gòu)建的模型分析結(jié)果表明：Ca是調(diào)控采樣區(qū)內(nèi)稻米Cd富集的關(guān)鍵因素。土壤Ca含量的變化與稻米Cd含量之間存在顯著的指數(shù)關(guān)系，較土壤pH和Cd含量相比能夠更好地指征產(chǎn)地環(huán)境對(duì)稻米Cd含量的影響。本文由于缺少稻米品種、農(nóng)田水肥管理水平等數(shù)據(jù)，在篩選影響稻米富集Cd的關(guān)鍵因子時(shí)會(huì)存在一定的不足。

圖10 CaO與稻米Cd含量擬合關(guān)系圖Figure 10 Fitting diagram of the relationship between CaO and R-Cd

（3）在采用《土壤環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)用地土壤污染風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)（試行）》所規(guī)定土壤Cd篩選值判定稻米產(chǎn)區(qū)產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量安全存在誤判率高的區(qū)域，可以通過(guò)構(gòu)建相關(guān)模型篩選主控因子的方法來(lái)更加科學(xué)地評(píng)價(jià)稻米產(chǎn)地環(huán)境質(zhì)量及劃分產(chǎn)地安全類型。