環(huán)境與基因型互作對瓜類蔬菜鎘積累的影響及產(chǎn)地土壤安全閾值研究.pdf

生態(tài)環(huán)境學報 2024 33 12 1944 1952 Ecology and Environmental Sciences E mail editor 基金項目 國家重點研發(fā)計劃項目 2022YFD1700103 作者簡介 紀晟瑩 1992 年生 女 助理研究員 碩士 主要研究方向為蔬菜栽培與農(nóng)業(yè)環(huán)境 E mail 19495403 通訊作者 王曉玉 E mail xiao yu 100 陳娟 E mail 1257276630 收稿日期 2024 08 17 環(huán)境與基因型互作對瓜類蔬菜鎘積累的影響 及產(chǎn)地土壤安全閾值研究 紀晟瑩 1 李杰 2 3 李鑫 1 陶禹 1 陳娟 1 王曉玉 2 3 1 湖南省蔬菜研究所 湖南 長沙 410125 2 湖南省農(nóng)業(yè)信息與工程研究所 湖南 長沙 410125 3 國家能源非糧生物質原料研發(fā)湖南分中心 湖南 長沙 410125 摘要 當前耕地土壤鎘 Cd 污染嚴峻 公眾通過食用蔬菜攝入鎘的風險增加 但針對瓜類蔬菜在不同污染土壤及基因型下的 鎘富集特性研究尚不足 為探究不同種類及品種的瓜類在不同環(huán)境條件下對鎘的吸收積累特性 并評估環(huán)境因子與基因型對蔬 菜鎘含量的綜合影響 通過在湘江流域選擇 12 個典型鎘污染特征區(qū)域 采取多點 多瓜類 品種田間試驗方法結合土壤鎘含量 土壤性質與蔬菜鎘累積對應采樣分析 采用相關性分析 逐步線性回歸分析和多種模型的物種敏感性分布 SSD 分析等方法 分析環(huán)境因子與蔬菜鎘含量 生物富集系數(shù) BCF 的關系及安全閾值 結果顯示 1 環(huán)境因子對瓜類蔬菜鎘含量的影響顯著 高于基因型 環(huán)境 品種和環(huán)境品種互作共解析了瓜類蔬菜鎘含量和 BCF 的 94 05 和 84 03 其中環(huán)境的貢獻率分別為 62 90 和 36 67 2 瓜類蔬菜鎘含量與土壤總鎘 有效態(tài)鎘顯著正相關 r 0 721 p 0 01 r 0 737 p 0 01 與 pH 值呈顯著負相 關 r 0 390 p 0 01 土壤有效態(tài)鎘與 pH 值是主要的環(huán)境影響因素 可以解釋瓜類蔬菜鎘含量變異的 60 80 3 瓜類蔬 菜整體超標風險較低 但不同瓜類品種的鎘富集能力存在顯著差異 板栗南瓜 Cucurbita moschata 品種 V5 表現(xiàn)出較高敏感 性 蜜本南瓜品種 V6 表現(xiàn)出低敏感性 4 基于 Burr III type 分布模型 估算了保障 95 瓜類蔬菜安全生長的土壤鎘含量閾值 其閾值為 1 316 mg kg 1 該研究可為鎘污染土壤中的瓜類蔬菜種植提供科學的品種選擇和風險控制指導 關鍵詞 瓜類蔬菜 鎘 物種敏感性分布 SSD 生物富集系數(shù) BCF 安全閾值 DOI 10 16258 ki 1674 5906 2024 12 012 中圖分類號 X53 文獻標志碼 A 文章編號 1674 5906 2024 12 1944 09 引用格式 紀晟瑩 李杰 李鑫 陶禹 陳娟 王曉玉 2024 環(huán)境與基因型互作對瓜類蔬菜鎘積累的影響及產(chǎn)地土壤安全閾 值研究 J 生態(tài)環(huán)境學報 33 12 1944 1952 JI Shengying LI Jie LI Xin TAO Yu CHEN Juan WANG Xiaoyu 2024 Research on the interaction of environmental factors and genotypes on cadmium accumulation in cucurbit vegetables and the soil safe threshold J Ecology and Environmental Sciences 33 12 1944 1952 隨著中國工業(yè)化和城市化進程的快速發(fā)展 耕 地土壤受到重金屬污染的嚴重挑戰(zhàn) 鎘 Cd 作為 主要的超標重金屬污染物 其問題尤為突出 Zhao et al 2015 根據(jù) 2014 年國土資源部發(fā)布的 全 國土壤污染狀況調(diào)查公報 權威數(shù)據(jù) 鎘的超標率 位居重金屬污染物首位 中華人民共和國生態(tài)環(huán)境 部等 2014 生態(tài)環(huán)境部在 2023 中國生態(tài)環(huán)境 狀況公報 中明確指出 需持續(xù)強化針對農(nóng)用地土 壤 特別是鎘等重金屬污染的源頭防控措施 并嚴 格執(zhí)行重金屬污染物的特別排放限值 中華人民共 和國生態(tài)環(huán)境部 2024 食用蔬菜已成為公眾攝 入鎘元素的主要途徑之一 鎘在人體積累至過量水 平時 會顯著增加肝臟 神經(jīng)系統(tǒng)及血液系統(tǒng)等功 能受損的風險 甚至可能危及生命安全 黃貞慧 2015 Doabi et al 2018 Zhong et al 2018 李沛 軒等 2021 譚璐璐 2023 因此 探究鎘污染 耕地中蔬菜對鎘的富集規(guī)律 推導其產(chǎn)地土壤中鎘 的安全閾值 對于有效減少土壤鎘通過食物鏈向人 體轉移的風險 具有重要意義 在探討蔬菜對鎘的累積特性時 發(fā)現(xiàn)在相同土 壤環(huán)境下的瓜類蔬菜果實鎘累積量顯著低于葉類 茄果類 根類和豆類蔬菜等 是鎘富集最少的蔬菜 種類之一 李學德等 2004 Zhou et al 2016 史 明易等 2020 但同種類蔬菜對鎘的吸收積累存 在顯著的基因型差異 俞果等 2019 通過對果實 鎘含量聚類分析 在 15 個黃瓜品種中成功篩選出 2 紀晟瑩等 環(huán)境與基因型互作對瓜類蔬菜鎘積累的影響及產(chǎn)地土壤安全閾值研究 1945 個鎘低積累品種 Mi et al 2019 利用生物富集系 數(shù) Bioconcentration Factors BCF 作為指標 在 35 個白菜品種中識別出 4 個潛在鎘低積累品種 在 不同鎘含量處理的單因素試驗中 土壤鎘含量變異 對蔬菜鎘的影響在 90 以上 楊菲等 2011 張丙 春等 2015 而在包含不同鎘含量處理條件的多 因素試驗中 其他土壤環(huán)境因子如 pH 值 有機質 含量等也成為影響了鎘的遷移性和有效性的重要 因素 甲卡拉鐵等 2009 高廣賢等 2023 這 種環(huán)境 基因型的交互作用在水稻研究中已充分驗 證 提出了鎘低積累水稻品種及適宜種植地的選擇 策略 Duan et al 2017 謝運河等 2024 鑒于 蔬菜種類的多樣性 目前關于蔬菜鎘累積的研究多 數(shù)集中于葉類和茄果類蔬菜的鎘低積累品種篩選 或特定區(qū)域土壤鎘含量閾值的確定 Mi et al 2019 史明易等 2020 柴冠群等 2023 針對瓜類蔬 菜在不同污染特征土壤條件下 對不同基因型蔬菜 鎘富集規(guī)律的研究鮮有報道 本研究以湘江流域下 游不同污染特征的農(nóng)田土壤為研究對象 通過調(diào)查 不同瓜類蔬菜品種對鎘吸收轉運的特征 利用相關 性分析方法 評價多種環(huán)境因子對瓜類蔬菜中鎘累 積的影響差異 旨在通過物種敏感性分布 Species Sensitivity Distribution SSD 曲線的構建 篩選出 對鎘具有低敏感性的瓜類品種 并推導土壤鎘的安 全閾值 以期為中輕度鎘污染農(nóng)田上瓜類蔬菜的安 全生產(chǎn)提供科學依據(jù) 為低積累瓜類品種的篩選與 鑒定工作奠定堅實基礎 科學指導種植戶在中輕度 鎘污染耕地上的品種選擇與種植地優(yōu)化 1 材料與方法 1 1 試驗材料 本試驗篩選 3 大類瓜類蔬菜 冬瓜 Benincasa hispida 絲瓜 Luffa cylindrica 和南瓜 Cucurbita moschata 的 6 個主栽品種 黑皮冬瓜 粉皮冬瓜 中熟長綠絲瓜 極早熟綠絲瓜 板栗南瓜和蜜本南 瓜 為試驗材料 編號分別為 V1 V6 具體見表 1 田間試驗地點位于湖南省長沙市 株洲市和湘 潭市 統(tǒng)稱為長株潭地區(qū) 的湘江流域中下游沿岸 具體試驗點共計 12 個 分別為株洲市 5 個 S1 S3 S8 S11 S12 湘潭市 6 個 S2 S4 S7 S9 長沙市 1 個 S10 長株潭地區(qū)地質背景復 雜 土壤以地帶性紅壤為主 主要發(fā)育于板頁巖 砂巖 紫砂巖 第四紀紅土等母質 土壤呈酸性或 強酸性 重金屬背景值較高 Zhu et al 2016 從表 2 看出 不同試驗點之間總鎘含量差異較大 其中 S1 S2 和 S3 的土壤總鎘含量顯著高于其他試 驗點 參考 土壤環(huán)境質量農(nóng)用地土壤污染風險管 控標準 試行 GB 15618 2018 中華人民共 和國生態(tài)環(huán)境部等 2018 超過了農(nóng)用地土壤風 險管制值 1 5 mg kg 1 pH 5 5 S4 S12 的土壤 總鎘含量超過農(nóng)用地土壤風險篩選值 0 3 mg kg 1 pH 6 5 位于長沙市的 S10 總鎘含量顯著低于 其他試驗點 數(shù)據(jù)通過方差分析 并以最小顯著差 數(shù)法進行顯著性標記 土壤有效態(tài)鎘的差異顯著性 與總鎘基本一致 位于株洲的 S1 顯著高于其他試 驗點 湘潭 株洲和長沙市的 S6 S8 和 S10 土壤 有機質含量與其他試驗點差異極顯著 其中 S8 有 機質含量顯著低于其他試驗點 S6 顯著高于其他試 驗點 S1 S12 的土壤 pH 值均呈酸性 其中株洲 與湘潭市的試驗點之間差異不顯著 而長沙市 S10 的 pH 值顯著低于其他試驗點 1 2 試驗設計及方法 1 2 1 區(qū)試試驗設計及栽培管理措施 田間試驗采用小區(qū)試驗 隨機區(qū)組排列 3 次 重復 小區(qū)面積 30 m 2 試驗前先用旋耕機勻田 使田間土壤理化性質和污染程度相對均勻 再平整 田塊 減少水分管理等農(nóng)藝措施對各品種吸收鎘的 影響 每個試驗點皆按照當?shù)厥卟朔N植習慣進行育 苗 移栽和水肥管理 1 2 2 試驗指標測定方法 樣品采用 5 點取樣法對土壤 蔬菜配對取樣 共計 216 組 土壤樣需充分混勻 采用四分法留下 2 5 kg 土壤作為 1 個樣品 風干篩分后測 pH 有機 質 總鎘和有效態(tài)鎘 同時 點配對采集 5 株瓜類 蔬菜的果實部分混成 1 個樣品 密封速運至實驗室 經(jīng)洗滌干燥后粉碎 再用于蔬菜鎘含量測定 采用電位法測定土壤 pH 值 重鉻酸鉀容量法 測定土壤有機質含量 魯如坤 2000 土壤有效 態(tài)鎘通過 DTPA浸提后稀釋測定 徐亞平等 2005 土壤總鎘及蔬菜鎘則分別經(jīng) HNO 3 H 2 O 2 HF 和 HNO 3 H 2 O 2 微波消解后 中華人民共和國環(huán)境保護 部 2016 中華人民共和國國家衛(wèi)生和計劃生育委 員會等 2016 利用 ICP MS 測定其含量 檢測 過程中實施平行樣與質控樣策略以確保數(shù)據(jù)可靠 ICP MS 檢測以銠 Rh 為內(nèi)標 回收率控制在 90 表 1 瓜類蔬菜種類 品種 商品名及編號分類 Table 1 Category varieties trade names and numbers of cucurbit vegetables 種類 蔬菜編號 品種名 商品名 冬瓜 V1 黑皮冬瓜 興蔬墨地龍 V2 粉皮冬瓜 興蔬粉地龍 絲瓜 V3 中熟長綠絲瓜 興蔬新美佳 V4 極早熟綠絲瓜 興蔬早佳 南瓜 V5 板栗南瓜 金優(yōu)紅板栗 V6 蜜本南瓜 興蔬大果蜜本 1946 生態(tài)環(huán)境學報 第 33卷第 12期 2024 年 12月 105 所有試劑均為優(yōu)級純 器皿先經(jīng)硝酸處理 1 3 評價數(shù)據(jù)參數(shù)的選定 1 3 1 離均差平方和百分數(shù) 本研究篩選環(huán)境 品種環(huán)境 品種兩個指標為 固定因素和方差來源 采用一般線性模型程序來劃 分表型方差 蔬菜鎘含量的變化 因子解釋的百 分比變化用離均差平方和百分數(shù) S 表示 計算公 式為 F T 100 s S s 1 式中 S 離均差平方和百分數(shù) S F 因子的離均差平方和 S T 所有因子離均差平方和的總和 1 3 2 生物富集系數(shù) BCF 生物富集系數(shù) BCF 表示植物對鎘的富集能 力 被用于衡量鎘從土壤向蔬菜轉移的一個指標 是 蔬菜鎘含量與土壤總鎘含量的比值 計算公式為 V S C B C 2 式中 B 生物富集系數(shù) BCF C V 蔬菜鎘含量 C S 土壤總鎘含量 1 3 3 物種敏感性分布 SSD 曲線擬合 物種敏感性分布 SSD 是一種生態(tài)風險評估 方法 是根據(jù)不同物種或同一物種的不同品種對污 染物的敏感性差異提出的函數(shù)曲線 Xu et al 2022 為確保大多數(shù)物種在環(huán)境中受到保護 一 般選用 HC 5 作為閾值濃度 HC 5 是土壤中能保證 95 物種安全的污染物含量 Wheeler et al 2002 根據(jù)以下步驟建立曲線 將 BCF 從大到小排序 再 根據(jù)排列序號來計算 P 值 計算公式為 1 R P N 3 式中 P 與物種相關的累積概率 R BCF 從最小到最大排序的序數(shù) N 數(shù)據(jù)總量 利用 Origin 2024 軟件將 1 B 為 x 坐標 P 為 y 坐標 構建蔬菜品種鎘的 SSD 曲線 目前 用于擬 合物種敏感性分布的概率分布函數(shù)包括 Log normal Weibull Burr III Type 和 Log logistic 函數(shù) 分布模型 Wheeler et al 2002 Korsman et al 2016 Niu et al 2018 擬合函數(shù)公式如下 Burr type 1 1 k c y bx 4 Log normal ln x y 5 Weibull 1exp 0 0 0 a y xx x 6 Log logistics 1 1exp lg y x 7 式中 a b c k 擬合參數(shù) y 每種蔬菜品種的累積概率值 x 生物濃度系數(shù) 1 B 表 2 各試驗點的土壤理化性質 鎘質量分數(shù)及標準值情況 Table 2 Soil physical and chemical properties cadmium content and standard value of test sites 試驗點 編號 w 總鎘 mg kg 1 w 有效態(tài)鎘 mg kg 1 w 有機質 g kg 1 pH 株洲市 S1 2 55 0 07aA 1 85 0 03aA 35 18 1 60deDEF 4 90 0 07cCD S3 1 95 0 05cC 1 43 0 03bB 33 39 0 39efEF 4 59 0 07defDEF S8 0 63 0 04fF 0 42 0 04efgEF 19 75 1 08hH 5 30 0 10bB S11 0 59 0 01fF 0 32 0 01gFG 37 69 0 62cdCD 5 72 0 11aA S12 0 91 0 05eE 0 50 0 02eE 35 09 0 66deDEF 5 60 0 09aAB 湘潭市 S2 2 25 0 06bB 1 44 0 05bB 36 31 0 97cdeCDE 4 54 0 06efEF S4 1 29 0 03dD 0 91 0 03cC 31 32 1 03fF 4 74 0 13cdeCDEF S5 1 42 0 06dD 0 82 0 07cCD 24 48 0 90gG 4 83 0 08cdCDE S6 0 60 0 03fF 0 38 0 01fgEF 52 39 1 31aA 4 46 0 05fF S7 0 99 0 07eE 0 70 0 05dD 38 67 0 75cCD 4 95 0 03cC S9 0 62 0 05fF 0 48 0 04efE 39 28 1 02cC 5 59 0 09aAB 長沙市 S10 0 40 0 01gG 0 20 0 00hG 43 48 1 11bB 4 12 0 06gG 中國土壤環(huán)境質量標準 GB 15618 2018 風險篩選值 0 3 pH 5 5 0 3 5 5 pH 6 5 風險管制值 1 5 pH 5 5 2 0 5 5V3 V4 V2 V1 V6 且差異極顯著 圖 1b 瓜類蔬菜的最大允許鎘限值為 0 05 mg kg 1 中華人 民共和國國家衛(wèi)生健康委員會等 2022 超過該限 值的蔬菜樣品數(shù)量為 6 個 占采樣蔬菜總量的 3 03 超標樣品主要分布在 S1 S2 和 S4 圖 1a 3 個試驗點之間的總鎘含量差異顯著 平均值分別為 2 55 2 25 1 29 mg kg 1 有效態(tài)鎘含量之間同樣差 異顯著 平均值分別為 1 85 1 44 0 91 mg kg 1 而 有機質和 pH 值差異不顯著 表 2 各試驗點的 BCF 平均值分別為 0 015 0 S1 0 015 0 S2 0 016 0 S3 0 021 0 S4 0 013 0 S5 0 030 0 S6 0 016 0 S7 0 022 0 S8 0 016 0 S9 0 018 0 S10 0 008 9 S11 0 004 1 S12 其中湘 潭的 S6 與其他試驗點有極顯著差異 BCF 值最高 其他試驗點之間差異不顯著 株洲 S12 的 BCF 平 均值最低 圖 1c 6 個品種的 BCF 平均值變化范 圍為 0 008 7 0 027 0 其值排序為 V5 V3 V4 V2 V1 V6 與蔬菜鎘含量的排序一致 其中 V5 與其 他品種的差異極顯著 圖 1d 將試驗地點 環(huán)境 品種和環(huán)境與品種交互 作用進行方差分析 結果如表 3 所示 蔬菜鎘含量 在試驗點 品種及交互作用下都表現(xiàn)出極顯著差 異 再通過比較差異來源間因子解釋的百分比 S 發(fā)現(xiàn) 環(huán)境所占的比重最大 高達 62 90 這是蔬 菜鎘含量變異的最大來源 品種和環(huán)境 品種交互 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 0 00 0 01 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 deD deCD cdBC bcdBC bcdBC bcdBC bcdBC bcBC bcBC bcB bB 試驗點 試驗點 BC F 品種 V1 V2 V3 V4 V5 V6 0 00 0 01 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 cC bBC 品種 V1 V2 V3 V4 V5 V6 0 01 0 00 0 01 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 V1 V2 V3 V4 V5 V6 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 0 00 0 01 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 bBC bB bB aA aA cB bcAB abcAB abAB abA aA fGfFG efEFG efEFG deDEF dDE dCD dCD bcB abAB cBC d 不同品種的瓜類蔬菜鎘BCF c 不同試驗點的瓜類蔬菜鎘 BCF b 不同品種的瓜類蔬菜鎘含量 w 蔬菜鎘 m g kg 1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 a 不同試驗點的瓜類蔬菜鎘含量 aA w 為平均值 標準誤差 試驗點 n 18 品種 n 36 圖 1 不同試驗點及品種的瓜類蔬菜鎘質量分數(shù)和生物富集系數(shù)分布 Figure 1 Distribution of cadmium content and BCF of cucurbit vegetables in different test sites and varieties 1948 生態(tài)環(huán)境學報 第 33卷第 12期 2024 年 12月 作用比重相差不大 分別是 14 81 和 16 34 以 上結果表明環(huán)境異質性對瓜類蔬菜鎘含量的影響 高于基因型的影響 同樣 富集系數(shù)受環(huán)境 S 36 67 的影響也大于基因型 S 20 30 影響 瓜類蔬菜富集系數(shù)變異的最大來源也是環(huán)境因素 2 2 瓜類蔬菜鎘吸收與土壤各指標的相關性 瓜類蔬菜鎘累積明顯受到土壤環(huán)境和基因型 交互作用影響 而環(huán)境是影響變異的最主要來源 進一步解析土壤環(huán)境變量的各參數(shù)對蔬菜鎘累積 的影響至關重要 由圖 2 的 Pearson 相關性分析所 示 蔬菜鎘含量和土壤總鎘 有效態(tài)鎘含量呈極顯 著正相關 p 0 01 相關系數(shù)分別為 0 721 和 0 737 與 pH 值呈極顯著負相關 p 0 01 相關系數(shù)為 0 390 BCF 與土壤總鎘 有效態(tài)鎘含量呈負相關 差異不顯著 但與 pH值呈極顯著負相關 r 0 365 p 0 01 有機質含量與蔬菜鎘含量 BCF 的相關 性均不顯著 因此 在土壤環(huán)境各項指標中有效態(tài) 鎘含量是評價瓜類蔬菜鎘含量的第一指標 其次為 土壤總鎘含量和 pH 值 而對 BCF 影響最主要的環(huán) 境因子是 pH 值 根據(jù)上文結果進一步量化各指標的貢獻值 通 過逐步線性回歸分析 建立模型如下 y 0 033 0 0 019 0a 0 006 0b 9 r 2 0 608 p 0 01 式中 y 蔬菜鎘含量 a 土壤有效態(tài)鎘含量 b 土壤 pH 值 y 0 050 0 0 006 7x 10 r 2 0 136 p 0 01 式中 y BCF x 土壤 pH 值 如方程 9 10 所示 兩個模型均通過顯 著性檢驗 p 0 01 以蔬菜鎘為因變量的多元線 性方程包含土壤有效態(tài)鎘和 pH 值兩個自變量 不 包含土壤總鎘指標 說明土壤有效態(tài)鎘比總鎘更適 宜評估產(chǎn)地土壤對瓜類蔬菜鎘含量的影響 模型擬 合優(yōu)度 r 2 為 0 608 說明土壤有效態(tài)鎘與 pH 值 可以解釋蔬菜鎘含量變異的 60 80 以 BCF 為因 變量的一元線性方程以土壤 pH 值為自變量 說明 土壤 pH 值顯著影響瓜類蔬菜的鎘富集能力 但 BCF 的變異可解釋度僅為 13 60 總而言之 降低 土壤有效態(tài)鎘能顯著降低瓜類蔬菜的鎘含量 提高 土壤 pH 也能顯著減少蔬菜鎘含量 同時降低瓜類 蔬菜對土壤鎘的富集能力 2 3 不同品種瓜類蔬菜鎘積累的 SSD 與土壤安全 閾值分析 本研究將土壤 蔬菜配對數(shù)據(jù)與 4 種函數(shù)分別 擬合 其中 Log normal Weibull 和 Burr III Type 分 布函數(shù)擬合成功 擬合優(yōu)度 r 2 分別為 0 996 0 891 和 0 998 如圖 3 所示 在累積概率較低時 3 種函 數(shù)擬合曲線非常相似 且擬合度較高 但隨著累積 概率提升 不同函數(shù)曲線與數(shù)據(jù)點分布出現(xiàn)偏差 根據(jù)模型擬合優(yōu)度從高到低 均方根誤差從小到大 排列 Burr III Type Log normal Weibull 結果表明 擬合效果最佳函數(shù)為 Burr III type 蔬菜品種的基因型導致敏感性差異 SSD 法有 助于篩選對污染物敏感和不敏感的品種 Wheeler et al 2002 從數(shù)據(jù)點分布可見 品種 V1 V6 通 過不同的分布區(qū)域反映了各品種對土壤中鎘的敏 感性差異 其中 品種間的敏感性差異通過累積概 率的變化速率來體現(xiàn) 如圖 3 所示 V5 大部分位于 曲線最底部和中下方 表明 V5 對土壤鎘含量變異 最敏感 V6 大部分位于曲線中上方 表明 V6 對土 壤鎘含量變異最不敏感 其他品種之間較難區(qū)分 表 3 影響瓜類蔬菜鎘累積的多因素方差分析 Table 3 Multivariate variance analysis of cadmium accumulation in cucurbit vegetables 評價因素 差異來源 S F df F S 蔬菜鎘含量 環(huán)境 0 023 4 11 101 05 62 90 品種 0 005 5 5 52 35 14 81 環(huán)境 品種 0 006 1 54 5 35 16 34 BCF 環(huán)境 0 008 5 11 35 11 36 67 品種 0 004 7 5 42 74 20 30 環(huán)境 品種 0 006 3 54 5 28 27 06 評價因素 n 216 S F 為離均差平方和 df 為自由度 F 為統(tǒng)計量 S 為離均差平方和百分比 表示極顯著水平 p 0 01 下同 土壤總鎘 有效態(tài)鎘 有機質 pH值 蔬菜鎘 BCF 0 973 0 204 0 178 0 177 0 19 0 257 0 721 0 737 0 077 0 39 0 116 0 0734 0 129 0 365 0 506 土壤總鎘有效態(tài)鎘有機質pH值蔬菜鎘BCF 土壤總鎘 有效態(tài)鎘 有機質 pH值 蔬菜鎘 BCF 1 0 0 80 0 60 0 40 0 20 0 0 0 20 0 40 0 60 0 80 1 0 p 0 05 p 0 01 圖 2 土壤環(huán)境變量因子與瓜類蔬菜鎘含量 BCF 的 Pearson 相關性分析 Figure 2 Pearson correlation analysis of soil environmental factors with cadmium content and BCF of cucurbit vegetables 紀晟瑩等 環(huán)境與基因型互作對瓜類蔬菜鎘積累的影響及產(chǎn)地土壤安全閾值研究 1949 采用 Burr III type 分布模型的 SSD 曲線推導出 基于保護 95 瓜類蔬菜的土壤鎘生態(tài)閾值 具體是 將累積概率 p 0 05 代入曲線 計算出 H 5 對應的生 物濃度系數(shù) 1 B 根據(jù)瓜類蔬菜的鎘含量標準限值 0 05 mg kg 1 與生物濃度系數(shù)推導出適用于瓜類蔬 菜生產(chǎn)的土壤總鎘閾值為 1 316 mg kg 1 這一推導 結果對于制定土壤環(huán)境質量標準 保障瓜類蔬菜的 食用安全具有重要意義 3 討論 農(nóng)作物鎘累積受品種 環(huán)境以及品種 環(huán)境交 互作用的影響 Chi et al 2018 柳賽花等 2021 Xiao et al 2018 分別對浙江省杭州 紹興 嘉 興 寧波和溫州市 5 市的空心菜可食用部分取樣 發(fā)現(xiàn)其鎘含量差異高達 8 84 倍 Liang et al 2013 分別在 16 個省份的土壤樣品中種植單一菠菜品 種 鎘元素從土壤向植株的轉移系數(shù)相差 4 倍左 右 由此可見 同種類蔬菜對鎘的吸收積累受環(huán)境 的影響較大 這一結論與本研究的試驗結果瓜類 蔬菜鎘含量主要受環(huán)境條件的制約 貢獻率達 62 90 一致 在探討瓜類蔬菜鎘含量與土壤環(huán)境因子的相 關性時 本研究發(fā)現(xiàn)瓜類蔬菜對土壤中鎘的吸收程 度并非直接由土壤中的總鎘含量所決定 主要取決 于有效態(tài)鎘的含量 DTPA 提取法 同樣 Yang et al 2020 也提出 DTPA 鎘含量是評價植物鎘有 效性更優(yōu)的土壤指標 Xiao et al 2018 也報道 DTPA 鎘含量可用于估算蔬菜中土壤 植物鎘轉移 進一步驗證了本研究結果的廣泛適用性和準確性 土壤 pH 值是調(diào)控瓜類蔬菜鎘含量的關鍵環(huán)境 因子 其提升能顯著降低鎘的溶解性和遷移性 從 而有效減少植物對土壤鎘的吸收與累積 廖敏等 1999 Al Mamun et al 2016 在本研究中 土壤 pH 值與瓜類蔬菜鎘含量呈顯著負相關 并與有效 態(tài)鎘共同解釋瓜類蔬菜鎘含量變異的 60 80 這一 發(fā)現(xiàn)與 Chaudri 2007 Ding et al 2013 及 Lu et al 2017 的研究結果一致 通過線性回歸模型 亦證實 pH 作為主控因子 評估胡蘿卜 大白菜和 小麥鎘含量時均能達顯著水平 r 2 分別為 0 85 0 92 0 78 土壤 pH 值顯著抑制鎘的生物利用度 本研 究中其與瓜類蔬菜鎘 BCF 呈顯著負相關 但解釋程 度僅有 13 60 歸因于土壤環(huán)境因子的多元性 如 有機質 氧化還原電位 粘土礦物 微生物及多種 礦質元素均影響鎘的遷移性和生物有效性 和君強 等 2017 彭佳師等 2024 尤其有機質與瓜類 蔬菜鎘含量 BCF 均無顯著相關性 原因可能是土 壤有機質的作用機理相對復雜 其賦存形態(tài)和比例 顯著影響鎘的生物有效性 章明奎等 2007 Kwiatkowska Malina 2018 下一步研究會納入更 多環(huán)境變量 以精準解析影響鎘生物有效性的關鍵 因素 并實現(xiàn)定量評估 瓜類蔬菜對鎘的吸收積累受土壤鎘有效性和自 身遺傳特性雙重調(diào)控 不同品種間因根際環(huán)境 基 因表達及運輸機制差異而展現(xiàn)不同的鎘累積能力 Yang et al 2010 Yue et al 2021 Sun et al 2022 Zhang et al 2022 本研究參考 Mu et al 2023 的研究采用 SSD 法 通過 log normal Weibull 和 Burr III Type 函數(shù)擬合 發(fā)現(xiàn)板栗南瓜品種 V5 對土 圖 3 不同瓜類品種在土壤鎘累積中的物種 敏感性分布 Figure 3 Distribution of species sensitivity in soil cadmium accumulation of cucurbit vegetables 1950 生態(tài)環(huán)境學報 第 33卷第 12期 2024 年 12月 壤鎘的變化最敏感 而蜜本南瓜品種 V6 表現(xiàn)不敏 感且具低鎘富集特性 適合中輕度鎘污染農(nóng)田種植 在 SSD 曲線擬合中 Burr III Type 函數(shù)較其他 雙參數(shù)函數(shù)更為靈活 已在土壤重金屬污染限值研 究中得到驗證 Xu et al 2015 Wang et al 2020 Gao et al 2021 Mu et al 2023 利用 Burr III Type 函數(shù)推導出云南省昆明市蔬菜生產(chǎn)的鎘閾值 為 1 57 mg kg 1 文典等 2012 2022 對珠三角地 區(qū)蔬菜 土壤點對點采樣分析 得到小白菜和菜心 的全量鎘安全閾值分別為 1 73 mg kg 1 和 1 18 mg kg 1 本研究中推導出瓜類蔬菜土壤鎘閾值為 1 32 mg kg 1 高于農(nóng)用地鎘污染風險篩選值 0 3 mg kg 1 但低于風險管制值 1 5 3 0 mg kg 1 中華人民共和國生態(tài)環(huán)境部等 2018 表明瓜類 在中輕度污染土壤中可安全種植 與先前研究對 比 本文結果進一步驗證了 SSD 法在評估作物對重 金屬敏感性及制定土壤安全閾值中的有效性 此鎘 閾值不僅支持瓜類蔬菜在中輕度污染農(nóng)田的安全 生產(chǎn) 同時強調(diào)根據(jù)作物種類和區(qū)域特性制定差異 化安全閾值的必要性 旨在最大化土地利用效率及 優(yōu)化瓜類品種篩選以降低鎘吸收 并促進污染土壤 的安全利用和保障蔬菜安全種植 4 結論 1 不同瓜類品種的蔬菜鎘含量在不同試驗點 間差異顯著 但環(huán)境對瓜類蔬菜鎘吸收積累的影響 均大于瓜類自身基因型的作用 環(huán)境 品種和環(huán)境 品種互作共解析了瓜類蔬菜鎘含量和 BCF 的 94 05 和 84 03 其中環(huán)境的貢獻率分別為 62 90 和 36 67 2 不同環(huán)境因子對瓜類蔬菜鎘含量的影響有 顯著差異 瓜類蔬菜鎘含量與土壤總鎘 有效態(tài)鎘 顯著正相關 與 pH 值呈顯著負相關 逐步線性回 歸分析得出土壤有效態(tài)鎘比總鎘更適合于評估瓜 類蔬菜鎘含量 土壤有效態(tài)鎘與 pH 值可以解釋蔬 菜鎘含量變異的 60 80 瓜類蔬菜 BCF 與土壤 pH 值呈顯著負相關 但 pH 值僅能解釋 BCF 的變異的 13 60 3 不同瓜類品種對土壤鎘的富集能力有顯著 性差異 試驗中 6 種瓜類蔬菜的鎘富集能力由大到 小排序為 V5 V3 V4 V2 V1 V6 雖然整體超標風 險較低 但是 V5 板栗南瓜品種表現(xiàn)出較高敏感性 在鎘污染區(qū)域種植需注意風險控制 而蜜本南瓜品 種 V6 的低敏感性則為在潛在污染區(qū)域選擇種植品 種提供科學依據(jù) 有助于減輕鎘污染對農(nóng)產(chǎn)品安全 的影響 4 綜合分析 4 種分布模型的擬合精度和均方 根誤差后 Burr III type 分布對瓜類蔬菜試驗數(shù)據(jù)的 擬合效果最好 基于該最優(yōu)模型 精準地估算了能 夠保障 95 瓜類蔬菜品種安全生長的土壤鎘含量 閾值 為 1 316 mg kg 1 進一步證明選擇適宜的瓜 類蔬菜品種在中輕度鎘污染土壤上實現(xiàn)安全種植 的可行性 參考文獻 AL MAMUN S CHANSON G BENYAS E et al 2016 Municipal composts reduce the transfer of Cd from soil to vegetables J Environmental Pollution 213 8 15 CHAUDRI A MCGRATH S GIBBS P et al 2007 Cadmium availability to wheat grain in soils treated with sewage sludge or metal salts J Chemosphere 66 8 1415 1423 CHI Y H LI F B TAM N F et al 2018 Variations in grain cadmium and arsenic concentrations and screening for stable low accumulating rice cultivars from multi environment trials J Science of the Total Environment 643 1314 1324 DING C F ZHANG T L WANG X X et al 2013 Prediction model for cadmium transfer from soil to carrot Daucus carota L and its application to derive soil thresholds for food safety J Journal of Agricultural and Food Chemistry 61 43 10273 10282 DOABI S A KARAMI M AFYUNI M et al 2018 Pollution and health risk assessment of heavy metals in agricultural soil atmospheric dust and major food crops in Kermanshah province Iran J Ecotoxicology and Environmental Safety 163 153 164 DUAN G L SHAO G S TANG Z et al 2017 Genotypic and environmental variations in grain cadmium and arsenic concentrations among a panel of high yielding rice cultivars J Rice 10 1 9 GAO J T YE X X WANG X Y et al 2021 Derivation and validation of thresholds of cadmium chromium lead mercury and arsenic for safe rice production in paddy soil J Ecotoxicology and Environmental Safety 220 112404 YANG J X GUO H T MA Y B et al 2010 Genotypic variations in the accumulation of Cd exhibited by different vegetables J Journal of Environmental Sciences 22 8 1246 1252 KORSMAN J C SCHIPPER A M HENDRIKS A J 2016 Dietary toxicity thresholds and ecological risks for birds and mammals based on species sensitivity distributions J Environmental Science 2 Hunan Institute of Agricultural Information and Engineering Changsha 410125 P R China 3 Hunan Branch Center for Non grain Biomass Feedstock R r 0 737 p 0 01 and was signif