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    污泥還林土壤砷污染的本土植物修復研究

    2022-11-25 13:49:22任悅周偉松何國富楊春懿楊根森顧佳艷胡元樹
    關(guān)鍵詞:水杉根際蘆葦

    任悅,周偉松,何國富,楊春懿,楊根森,顧佳艷,胡元樹

    (1.華東師范大學 生態(tài)與環(huán)境科學學院,上海 200241;2.上海市崇明區(qū)水務(wù)局,上海 202150)

    0 引言

    隨著城市化進程的加快,我國城市污水處理廠的運行負荷也不斷加大.在運行過程中所產(chǎn)生的剩余污泥含有較豐富的營養(yǎng)物質(zhì),可作為植物生長的肥料[1-2].但是廢水中會有20%~50%的有毒有害物質(zhì)轉(zhuǎn)移至污泥中[3],包括重金屬、有機污染物等難降解物質(zhì),對施用土壤及其交換環(huán)境產(chǎn)生潛在長久的危害[4-8].其中,重金屬所帶來的環(huán)境風險是制約污泥土壤利用的關(guān)鍵[9].

    我國大部分城市在水污染控制過程中都側(cè)重水線,而在污泥的管控利用方面投入較少[10],這導致了目前我國關(guān)于污泥土地利用的規(guī)范性案例較少,且缺乏完善的安全性評價體系.隨著《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》《水污染防治行動計劃》中提出要重視污泥處置問題后,各地區(qū)對污泥的土地資源化利用重視度不斷提升.因此,由污泥回用所引起的土壤重金屬污染研究具有較大現(xiàn)實意義.植物修復技術(shù)被公認為是綠色廉價的土壤重金屬污染修復技術(shù),不僅可以凈化土壤,還可以改善生物多樣性,維持土壤生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性.但是,大規(guī)模的植物修復工程在選擇修復植物時不僅需要考慮其對某種重金屬的富集效果,還需要考慮實施過程中的經(jīng)濟可行性.

    本文以某林地土壤為研究對象,在評估污水處理廠污泥還林土壤重金屬污染風險的基礎(chǔ)上,提出了利用本土植物對砷污染土壤進行植物修復技術(shù),為污泥土地利用的可行性與污染土壤植物修復技術(shù)的研究提供科學依據(jù).

    1 材料和方法

    1.1 樣品采集

    新村海塘林地的土壤以弱堿性和弱鹽性為主,而不同的土質(zhì)類型會對植物修復實施方案產(chǎn)生影響.本文分析了新村林地土壤性質(zhì)后選擇合適的抗逆性強、耐鹽堿性、生物量大的修復植物,從而制定了合理的修復方案.研究過程中共采集了林地內(nèi)15 個土樣,采樣時間為2020 年3—9 月.根際土壤的采集方法是將植株連根拔起后抖掉根系表面的松散土壤,考慮到后續(xù)要測定根際與非根際土壤的細菌群落結(jié)構(gòu)來分析砷污染及其修復對微生物多樣性的影響,所以用無菌刷子將貼近根系的土壤刷下,一起作為根際土壤.非根際土壤則是使用圓狀取土鉆采集樣點深度為20~30 cm 的土樣,采集1 kg 左右土樣于密封袋中,供后續(xù)各項指標測定,進而對植物修復土壤的效果進行評估.

    1.2 測定指標及測試方法

    參照國家標準測定土壤總砷、土壤理化性質(zhì)及酶活性,方法見表1.

    表1 土壤總砷、理化性質(zhì)指標及酶活性測定方法Tab.1 Determining total arsenic level,enzyme activity,and physicochemical properties of soil

    1.3 評價方法

    單因子指數(shù)法通常被用來評價重金屬污染程度,但其只考慮土壤中某一污染物的背景值作為評價標準.本研究采用地累積指數(shù)法評價土壤砷污染程度,該方法能定量描述土壤重金屬的污染程度,綜合了環(huán)境化學背景值、人為污染影響及自然成巖作用引起的背景值變動的因素[18].其表達式為

    式中:Igeo是地累積指數(shù);As 代表砷元素;CAs代表砷的監(jiān)測值;BAs代表砷的背景值;K為修正系數(shù),通常取1.5;計算結(jié)果按照地累積指數(shù)分級標準 (表2) 劃分污染等級.

    表2 地累積指數(shù)分級標準Tab.2 Grading standard of the land accumulation index

    2 結(jié)果與分析

    2.1 重金屬砷污染評價

    土壤中重金屬形態(tài)變化較為復雜.砷在土壤中主要是以3 價的亞砷酸鹽和5 價的砷酸鹽形態(tài)存在,其中3 價砷毒性遠高于5 價砷[19].不同的土壤環(huán)境下金屬離子會呈現(xiàn)不同的價態(tài),考慮到土壤環(huán)境的復雜性,就以砷全量來表征研究區(qū)域內(nèi)土壤重金屬砷污染程度.依據(jù)《土壤環(huán)境質(zhì)量農(nóng)用地土壤污染風險管控標準 (試行) 》[20]的相關(guān)標準,新村海塘林地中土壤重金屬砷的污染風險篩選值應(yīng)該為25.0 mg/kg.我國土壤砷背景值為11.2 mg/kg,上海市土壤砷背景值為9.1 mg/kg[21].根據(jù)重金屬砷的實測濃度、背景值和常用于評價沉積物中重金屬污染程度的地累積指數(shù)法公式[22],得出15 個采樣點各自的受污染情況(表3).

    如表3 所示,在污泥還林土壤中監(jiān)測到重金屬砷含量較高,總砷濃度范圍為5.7~85.6 mg/kg,且變異系數(shù)較大,為63.0%.總體來看,試驗區(qū)內(nèi)受到污泥堆肥還林所導致的輕中度重金屬砷污染.

    2.2 土壤砷污染本土植物修復潛力評價

    近年來,植物修復土壤重金屬的研究日益增多,而植物根際微生態(tài)的研究對重金屬污染土壤的修復有著重要意義.土壤微生物是地球上最豐富多樣的生命形式,在土壤健康和土壤功能中發(fā)揮著重要作用[23-24].蘆葦和水杉是該地區(qū)生長最旺盛的植物,其長勢迅速,生物量大,對土壤pH 值和EC 值 (可溶性鹽濃度,Electrical Conductivity) 適應(yīng)范圍廣,最重要的是可以吸收土壤中的砷,可用做土壤砷污染的修復材料[25-26].

    2.2.1 修復植物根際與非根際土壤的理化性質(zhì)和重金屬砷含量的監(jiān)測

    土壤理化性質(zhì)是分析土壤養(yǎng)分含量的重要指標,其值會隨著重金屬含量的變化而變化,可以從側(cè)面反映出植物修復效果.新村林地水杉和蘆葦?shù)母H與非根際土壤各養(yǎng)分指標的測定結(jié)果如圖1 所示.

    表3 新村林地重金屬砷污染評價Tab.3 Evaluation of heavy metal arsenic pollution in a woodland in Xincun

    圖1 新村林地根際、非根際指標測定結(jié)果Fig.1 Rhizosphere and non-rhizosphere indexes of in a woodland in Xincun

    土壤的pH 值可影響土壤養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化和植物吸收重金屬的有效性,是眾多化學性質(zhì)的綜合體現(xiàn).土壤電導率的大小可以反映土壤鹽分的高低,而土壤鹽分直接影響著植物的生長.在植物修復過程趨于穩(wěn)定狀況后,監(jiān)測到植物根際土壤的pH 值顯著低于非根際區(qū)域土壤,這是由于根際呼吸作用釋放的CO2和根際植物及微生物分泌的有機酸降低了根際土壤的pH 值.且有研究表明,pH 值越小越有利于促進土壤養(yǎng)分和重金屬的轉(zhuǎn)化和活化[27].電導率則表現(xiàn)出非根際區(qū)低于根際區(qū),水杉高于蘆葦.有研究表明,植物根際鹽分富集程度越大,植物耐鹽能力就越強.這說明水杉和蘆葦具有較強的耐鹽能力,并且水杉的耐鹽能力優(yōu)于蘆葦[28].

    土壤形成過程中植物的生命活動都會使磷、氮這兩種元素在其根際富集,所以,這兩項指標可以反應(yīng)植物根際的活化和吸收能力[29-30].土壤有機質(zhì)是評價土壤質(zhì)量的一個重要指標,既可以促進土壤團粒結(jié)構(gòu)的形成,防止土壤其他養(yǎng)分流失,又可以為植物和微生物提供能量來源.因此,將土壤總氮、總磷、有機質(zhì)作為反映土壤肥力的指標,測定其在土壤中的含量可有效評估研究區(qū)域內(nèi)重金屬的污染風險和植物修復效果.由圖1 可以看出,水杉和蘆葦根際土壤的總氮、總磷、有機質(zhì)含量均顯著高于非根際土壤.自然狀態(tài)下,不同植物的根際對其土壤中的養(yǎng)分利用較高.植物根際不斷從外界吸取養(yǎng)分來維持根系的生長發(fā)育,故根際出現(xiàn)了較多的積淀和養(yǎng)分富集,這也導致了植物根際土壤的養(yǎng)分在一定程度上要高于非根際區(qū).而根際周圍有機物質(zhì)的變化絕大部分來源于植物在生長期間的活躍代謝作用.不同植物對養(yǎng)分的吸收能力及其根際效應(yīng)也存在較大差異.從圖1 還可以看出,水杉根際土壤的養(yǎng)分含量均高于蘆葦根際土壤,這與水杉自身的生理特性和根際特性有關(guān)[31-32].

    修復植物不僅要具有改良土壤肥力的特性,同時還要對重金屬砷進行有效的吸收降解.修復一段時間后,監(jiān)測到林地中各植物根際土壤重金屬砷的含量均顯著低于非根際土壤.與非根際土壤相比,蘆葦、水杉根際土壤的重金屬砷含量分別減少了52.4%、28.6%.這可能是因為植物根系特殊的分泌物活動有效降低了土壤中重金屬砷的含量,其機理還有待進一步研究.

    2.2.2 修復植物根際與非根際土壤的細菌群落結(jié)構(gòu)

    土壤細菌是土壤微生物體系中規(guī)模最大、種類最多、功能最全的種群,在土壤環(huán)境中承擔著重要角色[33].土壤的污染狀況會直接影響土壤微生物的群落結(jié)構(gòu).為了更準確地反映林地砷污染土壤的修復效果,引入了微生物的評價指標.采用16S rDNA 高通量測序方法測定了蘆葦和水杉根際與非根際土壤中的微生物信息.結(jié)果顯示,根際土壤的細菌豐富度明顯高于非根際土壤.這可能是蘆葦?shù)母H活動更加有效地緩解了重金屬對微生物的影響,改變了土壤微生物多樣性.各樣本土壤的細菌多樣性指數(shù)如表4 所示.

    Shannon 指數(shù)是用來估算樣品中微生物多樣性的指數(shù),數(shù)值越大,說明群落多樣性越高;Ace 指數(shù)是用來估計群落中OTU (Operational Taxonomic Unit)數(shù)目的指數(shù),數(shù)值越大,表示該環(huán)境的物種越豐富,各物種分配越均勻;Chao 指數(shù)是用來估計樣品中所含OTU 數(shù)目的指數(shù),數(shù)值越大,代表樣本中所含的物種越多;Coverage 指數(shù)是一種表示測序深度的指數(shù),反映了其測序結(jié)果是否代表了樣品中微生物的真實情況,數(shù)值越接近1,說明測序結(jié)果越能反映真實情況.表4 內(nèi)數(shù)據(jù)說明,本次測序結(jié)果較為準確,且蘆葦和水杉根際區(qū)土壤的細菌多樣性和豐度均大于非根際區(qū)土壤,對重金屬砷污染土壤具有較大的修復潛力.

    表4 新村林地土壤細菌多樣性指數(shù)Tab.4 Xincun forest soil bacterial diversity index

    2.2.3 植物根際與非根際土壤的酶活性

    土壤酶活性是反映土壤中氮、磷和有機物等養(yǎng)分轉(zhuǎn)化強度的指標,其在土壤養(yǎng)分的轉(zhuǎn)化過程中占據(jù)著重要的地位[34].本文對林地植物根際與非根際土壤的脲酶、蔗糖酶以及堿性磷酸酶進行了研究[35],結(jié)果見表5.由表可知,新村林地中蘆葦根際土壤的脲酶活性、蔗糖酶活性、堿性磷酸酶活性均顯著高于非根際土壤 (p<0.05),表明林地中本土植物蘆葦對土壤修復工作有著改善作用.

    表5 水杉、蘆葦根際與非根際土壤酶活性Tab.5 Enzyme activities in the rhizosphere and non-rhizosphere soils of metasequoia and reed

    土壤酶活性的強弱反映了土壤的肥力水平、養(yǎng)分轉(zhuǎn)化能力及生物的化學活性.土壤中的酶可被分為氧化還原酶、水解酶、轉(zhuǎn)移酶、合成酶、裂合酶和異構(gòu)酶這六大類.其中,氧化還原酶和水解酶在土壤形成過程中起著決定性作用[36-37],研究表明,脲酶、蔗糖酶和堿性磷酸酶是3 種主要的土壤酶,其活性變化可以有效反映出土壤的發(fā)展狀況[38].蔗糖酶對增加土壤中易溶性營養(yǎng)物質(zhì)起重要作用;脲酶的酶促產(chǎn)物氨是植物氮源的重要來源之一,對植物生長起重要作用;堿性磷酸酶對土壤中磷素的有效性具有重要意義[39].結(jié)果表明,蘆葦和水杉根際土壤的3 種酶活性均強于非根際土壤.在根際土壤區(qū),水杉脲酶和蔗糖酶的活性高于蘆葦,而蘆葦堿性磷酸酶的活性高于水杉.這說明兩種植物的根際物質(zhì)與能量循環(huán)均處于正常狀態(tài),受重金屬砷的脅迫作用不顯著.

    3 結(jié)論

    (1) 污泥堆肥產(chǎn)品作為土壤肥料施加于土壤中可以有效提高土壤肥力,但其中的有害物質(zhì)也會對土壤環(huán)境產(chǎn)生威脅,在資源化利用的同時應(yīng)做好污染風險評估.

    (2) 修復前后對土壤砷含量的監(jiān)測數(shù)據(jù)說明,本土修復植物對中度砷污染土壤中砷含量的變化起到控制作用.研究也表明,在該地區(qū)的土壤修復過程中,對養(yǎng)分恢復需求較高的土壤可以選擇水杉進行修復,而對砷毒性降低需求較高的土壤可選擇蘆葦進行修復.

    (3) 通過對土壤的各項理化及生物指標進行監(jiān)測分析后發(fā)現(xiàn),重金屬污染土壤進行植物修復后評價其修復效果需要多指標綜合分析,同時可以對指標之間的相關(guān)性進行分析,以篩選出最為合適的幾項指標構(gòu)建評估體系.

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