环境与基因型互作对瓜类蔬菜镉积累的影响及产地土壤安全阈值研究.pdf

生态环境学报 2024 33 12 1944 1952 Ecology and Environmental Sciences E mail editor 基金项目 国家重点研发计划项目 2022YFD1700103 作者简介 纪晟莹 1992 年生 女 助理研究员 硕士 主要研究方向为蔬菜栽培与农业环境 E mail 19495403 通讯作者 王晓玉 E mail xiao yu 100 陈娟 E mail 1257276630 收稿日期 2024 08 17 环境与基因型互作对瓜类蔬菜镉积累的影响 及产地土壤安全阈值研究 纪晟莹 1 李杰 2 3 李鑫 1 陶禹 1 陈娟 1 王晓玉 2 3 1 湖南省蔬菜研究所 湖南 长沙 410125 2 湖南省农业信息与工程研究所 湖南 长沙 410125 3 国家能源非粮生物质原料研发湖南分中心 湖南 长沙 410125 摘要 当前耕地土壤镉 Cd 污染严峻 公众通过食用蔬菜摄入镉的风险增加 但针对瓜类蔬菜在不同污染土壤及基因型下的 镉富集特性研究尚不足 为探究不同种类及品种的瓜类在不同环境条件下对镉的吸收积累特性 并评估环境因子与基因型对蔬 菜镉含量的综合影响 通过在湘江流域选择 12 个典型镉污染特征区域 采取多点 多瓜类 品种田间试验方法结合土壤镉含量 土壤性质与蔬菜镉累积对应采样分析 采用相关性分析 逐步线性回归分析和多种模型的物种敏感性分布 SSD 分析等方法 分析环境因子与蔬菜镉含量 生物富集系数 BCF 的关系及安全阈值 结果显示 1 环境因子对瓜类蔬菜镉含量的影响显著 高于基因型 环境 品种和环境品种互作共解析了瓜类蔬菜镉含量和 BCF 的 94 05 和 84 03 其中环境的贡献率分别为 62 90 和 36 67 2 瓜类蔬菜镉含量与土壤总镉 有效态镉显著正相关 r 0 721 p 0 01 r 0 737 p 0 01 与 pH 值呈显著负相 关 r 0 390 p 0 01 土壤有效态镉与 pH 值是主要的环境影响因素 可以解释瓜类蔬菜镉含量变异的 60 80 3 瓜类蔬 菜整体超标风险较低 但不同瓜类品种的镉富集能力存在显著差异 板栗南瓜 Cucurbita moschata 品种 V5 表现出较高敏感 性 蜜本南瓜品种 V6 表现出低敏感性 4 基于 Burr III type 分布模型 估算了保障 95 瓜类蔬菜安全生长的土壤镉含量阈值 其阈值为 1 316 mg kg 1 该研究可为镉污染土壤中的瓜类蔬菜种植提供科学的品种选择和风险控制指导 关键词 瓜类蔬菜 镉 物种敏感性分布 SSD 生物富集系数 BCF 安全阈值 DOI 10 16258 ki 1674 5906 2024 12 012 中图分类号 X53 文献标志码 A 文章编号 1674 5906 2024 12 1944 09 引用格式 纪晟莹 李杰 李鑫 陶禹 陈娟 王晓玉 2024 环境与基因型互作对瓜类蔬菜镉积累的影响及产地土壤安全阈 值研究 J 生态环境学报 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 随着中国工业化和城市化进程的快速发展 耕 地土壤受到重金属污染的严重挑战 镉 Cd 作为 主要的超标重金属污染物 其问题尤为突出 Zhao et al 2015 根据 2014 年国土资源部发布的 全 国土壤污染状况调查公报 权威数据 镉的超标率 位居重金属污染物首位 中华人民共和国生态环境 部等 2014 生态环境部在 2023 中国生态环境 状况公报 中明确指出 需持续强化针对农用地土 壤 特别是镉等重金属污染的源头防控措施 并严 格执行重金属污染物的特别排放限值 中华人民共 和国生态环境部 2024 食用蔬菜已成为公众摄 入镉元素的主要途径之一 镉在人体积累至过量水 平时 会显著增加肝脏 神经系统及血液系统等功 能受损的风险 甚至可能危及生命安全 黄贞慧 2015 Doabi et al 2018 Zhong et al 2018 李沛 轩等 2021 谭璐璐 2023 因此 探究镉污染 耕地中蔬菜对镉的富集规律 推导其产地土壤中镉 的安全阈值 对于有效减少土壤镉通过食物链向人 体转移的风险 具有重要意义 在探讨蔬菜对镉的累积特性时 发现在相同土 壤环境下的瓜类蔬菜果实镉累积量显著低于叶类 茄果类 根类和豆类蔬菜等 是镉富集最少的蔬菜 种类之一 李学德等 2004 Zhou et al 2016 史 明易等 2020 但同种类蔬菜对镉的吸收积累存 在显著的基因型差异 俞果等 2019 通过对果实 镉含量聚类分析 在 15 个黄瓜品种中成功筛选出 2 纪晟莹等 环境与基因型互作对瓜类蔬菜镉积累的影响及产地土壤安全阈值研究 1945 个镉低积累品种 Mi et al 2019 利用生物富集系 数 Bioconcentration Factors BCF 作为指标 在 35 个白菜品种中识别出 4 个潜在镉低积累品种 在 不同镉含量处理的单因素试验中 土壤镉含量变异 对蔬菜镉的影响在 90 以上 杨菲等 2011 张丙 春等 2015 而在包含不同镉含量处理条件的多 因素试验中 其他土壤环境因子如 pH 值 有机质 含量等也成为影响了镉的迁移性和有效性的重要 因素 甲卡拉铁等 2009 高广贤等 2023 这 种环境 基因型的交互作用在水稻研究中已充分验 证 提出了镉低积累水稻品种及适宜种植地的选择 策略 Duan et al 2017 谢运河等 2024 鉴于 蔬菜种类的多样性 目前关于蔬菜镉累积的研究多 数集中于叶类和茄果类蔬菜的镉低积累品种筛选 或特定区域土壤镉含量阈值的确定 Mi et al 2019 史明易等 2020 柴冠群等 2023 针对瓜类蔬 菜在不同污染特征土壤条件下 对不同基因型蔬菜 镉富集规律的研究鲜有报道 本研究以湘江流域下 游不同污染特征的农田土壤为研究对象 通过调查 不同瓜类蔬菜品种对镉吸收转运的特征 利用相关 性分析方法 评价多种环境因子对瓜类蔬菜中镉累 积的影响差异 旨在通过物种敏感性分布 Species Sensitivity Distribution SSD 曲线的构建 筛选出 对镉具有低敏感性的瓜类品种 并推导土壤镉的安 全阈值 以期为中轻度镉污染农田上瓜类蔬菜的安 全生产提供科学依据 为低积累瓜类品种的筛选与 鉴定工作奠定坚实基础 科学指导种植户在中轻度 镉污染耕地上的品种选择与种植地优化 1 材料与方法 1 1 试验材料 本试验筛选 3 大类瓜类蔬菜 冬瓜 Benincasa hispida 丝瓜 Luffa cylindrica 和南瓜 Cucurbita moschata 的 6 个主栽品种 黑皮冬瓜 粉皮冬瓜 中熟长绿丝瓜 极早熟绿丝瓜 板栗南瓜和蜜本南 瓜 为试验材料 编号分别为 V1 V6 具体见表 1 田间试验地点位于湖南省长沙市 株洲市和湘 潭市 统称为长株潭地区 的湘江流域中下游沿岸 具体试验点共计 12 个 分别为株洲市 5 个 S1 S3 S8 S11 S12 湘潭市 6 个 S2 S4 S7 S9 长沙市 1 个 S10 长株潭地区地质背景复 杂 土壤以地带性红壤为主 主要发育于板页岩 砂岩 紫砂岩 第四纪红土等母质 土壤呈酸性或 强酸性 重金属背景值较高 Zhu et al 2016 从表 2 看出 不同试验点之间总镉含量差异较大 其中 S1 S2 和 S3 的土壤总镉含量显著高于其他试 验点 参考 土壤环境质量农用地土壤污染风险管 控标准 试行 GB 15618 2018 中华人民共 和国生态环境部等 2018 超过了农用地土壤风 险管制值 1 5 mg kg 1 pH 5 5 S4 S12 的土壤 总镉含量超过农用地土壤风险筛选值 0 3 mg kg 1 pH 6 5 位于长沙市的 S10 总镉含量显著低于 其他试验点 数据通过方差分析 并以最小显著差 数法进行显著性标记 土壤有效态镉的差异显著性 与总镉基本一致 位于株洲的 S1 显著高于其他试 验点 湘潭 株洲和长沙市的 S6 S8 和 S10 土壤 有机质含量与其他试验点差异极显著 其中 S8 有 机质含量显著低于其他试验点 S6 显著高于其他试 验点 S1 S12 的土壤 pH 值均呈酸性 其中株洲 与湘潭市的试验点之间差异不显著 而长沙市 S10 的 pH 值显著低于其他试验点 1 2 试验设计及方法 1 2 1 区试试验设计及栽培管理措施 田间试验采用小区试验 随机区组排列 3 次 重复 小区面积 30 m 2 试验前先用旋耕机匀田 使田间土壤理化性质和污染程度相对均匀 再平整 田块 减少水分管理等农艺措施对各品种吸收镉的 影响 每个试验点皆按照当地蔬菜种植习惯进行育 苗 移栽和水肥管理 1 2 2 试验指标测定方法 样品采用 5 点取样法对土壤 蔬菜配对取样 共计 216 组 土壤样需充分混匀 采用四分法留下 2 5 kg 土壤作为 1 个样品 风干筛分后测 pH 有机 质 总镉和有效态镉 同时 点配对采集 5 株瓜类 蔬菜的果实部分混成 1 个样品 密封速运至实验室 经洗涤干燥后粉碎 再用于蔬菜镉含量测定 采用电位法测定土壤 pH 值 重铬酸钾容量法 测定土壤有机质含量 鲁如坤 2000 土壤有效 态镉通过 DTPA浸提后稀释测定 徐亚平等 2005 土壤总镉及蔬菜镉则分别经 HNO 3 H 2 O 2 HF 和 HNO 3 H 2 O 2 微波消解后 中华人民共和国环境保护 部 2016 中华人民共和国国家卫生和计划生育委 员会等 2016 利用 ICP MS 测定其含量 检测 过程中实施平行样与质控样策略以确保数据可靠 ICP MS 检测以铑 Rh 为内标 回收率控制在 90 表 1 瓜类蔬菜种类 品种 商品名及编号分类 Table 1 Category varieties trade names and numbers of cucurbit vegetables 种类 蔬菜编号 品种名 商品名 冬瓜 V1 黑皮冬瓜 兴蔬墨地龙 V2 粉皮冬瓜 兴蔬粉地龙 丝瓜 V3 中熟长绿丝瓜 兴蔬新美佳 V4 极早熟绿丝瓜 兴蔬早佳 南瓜 V5 板栗南瓜 金优红板栗 V6 蜜本南瓜 兴蔬大果蜜本 1946 生态环境学报 第 33卷第 12期 2024 年 12月 105 所有试剂均为优级纯 器皿先经硝酸处理 1 3 评价数据参数的选定 1 3 1 离均差平方和百分数 本研究筛选环境 品种环境 品种两个指标为 固定因素和方差来源 采用一般线性模型程序来划 分表型方差 蔬菜镉含量的变化 因子解释的百 分比变化用离均差平方和百分数 S 表示 计算公 式为 F T 100 s S s 1 式中 S 离均差平方和百分数 S F 因子的离均差平方和 S T 所有因子离均差平方和的总和 1 3 2 生物富集系数 BCF 生物富集系数 BCF 表示植物对镉的富集能 力 被用于衡量镉从土壤向蔬菜转移的一个指标 是 蔬菜镉含量与土壤总镉含量的比值 计算公式为 V S C B C 2 式中 B 生物富集系数 BCF C V 蔬菜镉含量 C S 土壤总镉含量 1 3 3 物种敏感性分布 SSD 曲线拟合 物种敏感性分布 SSD 是一种生态风险评估 方法 是根据不同物种或同一物种的不同品种对污 染物的敏感性差异提出的函数曲线 Xu et al 2022 为确保大多数物种在环境中受到保护 一 般选用 HC 5 作为阈值浓度 HC 5 是土壤中能保证 95 物种安全的污染物含量 Wheeler et al 2002 根据以下步骤建立曲线 将 BCF 从大到小排序 再 根据排列序号来计算 P 值 计算公式为 1 R P N 3 式中 P 与物种相关的累积概率 R BCF 从最小到最大排序的序数 N 数据总量 利用 Origin 2024 软件将 1 B 为 x 坐标 P 为 y 坐标 构建蔬菜品种镉的 SSD 曲线 目前 用于拟 合物种敏感性分布的概率分布函数包括 Log normal Weibull Burr III Type 和 Log logistic 函数 分布模型 Wheeler et al 2002 Korsman et al 2016 Niu et al 2018 拟合函数公式如下 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 拟合参数 y 每种蔬菜品种的累积概率值 x 生物浓度系数 1 B 表 2 各试验点的土壤理化性质 镉质量分数及标准值情况 Table 2 Soil physical and chemical properties cadmium content and standard value of test sites 试验点 编号 w 总镉 mg kg 1 w 有效态镉 mg kg 1 w 有机质 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 长沙市 S10 0 40 0 01gG 0 20 0 00hG 43 48 1 11bB 4 12 0 06gG 中国土壤环境质量标准 GB 15618 2018 风险筛选值 0 3 pH 5 5 0 3 5 5 pH 6 5 风险管制值 1 5 pH 5 5 2 0 5 5V3 V4 V2 V1 V6 且差异极显著 图 1b 瓜类蔬菜的最大允许镉限值为 0 05 mg kg 1 中华人 民共和国国家卫生健康委员会等 2022 超过该限 值的蔬菜样品数量为 6 个 占采样蔬菜总量的 3 03 超标样品主要分布在 S1 S2 和 S4 图 1a 3 个试验点之间的总镉含量差异显著 平均值分别为 2 55 2 25 1 29 mg kg 1 有效态镉含量之间同样差 异显著 平均值分别为 1 85 1 44 0 91 mg kg 1 而 有机质和 pH 值差异不显著 表 2 各试验点的 BCF 平均值分别为 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 与其他试验点有极显著差异 BCF 值最高 其他试验点之间差异不显著 株洲 S12 的 BCF 平 均值最低 图 1c 6 个品种的 BCF 平均值变化范 围为 0 008 7 0 027 0 其值排序为 V5 V3 V4 V2 V1 V6 与蔬菜镉含量的排序一致 其中 V5 与其 他品种的差异极显著 图 1d 将试验地点 环境 品种和环境与品种交互 作用进行方差分析 结果如表 3 所示 蔬菜镉含量 在试验点 品种及交互作用下都表现出极显著差 异 再通过比较差异来源间因子解释的百分比 S 发现 环境所占的比重最大 高达 62 90 这是蔬 菜镉含量变异的最大来源 品种和环境 品种交互 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 试验点 试验点 BC F 品种 V1 V2 V3 V4 V5 V6 0 00 0 01 0 02 0 03 0 04 0 05 0 06 cC bBC 品种 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 不同品种的瓜类蔬菜镉BCF c 不同试验点的瓜类蔬菜镉 BCF b 不同品种的瓜类蔬菜镉含量 w 蔬菜镉 m g kg 1 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 a 不同试验点的瓜类蔬菜镉含量 aA w 为平均值 标准误差 试验点 n 18 品种 n 36 图 1 不同试验点及品种的瓜类蔬菜镉质量分数和生物富集系数分布 Figure 1 Distribution of cadmium content and BCF of cucurbit vegetables in different test sites and varieties 1948 生态环境学报 第 33卷第 12期 2024 年 12月 作用比重相差不大 分别是 14 81 和 16 34 以 上结果表明环境异质性对瓜类蔬菜镉含量的影响 高于基因型的影响 同样 富集系数受环境 S 36 67 的影响也大于基因型 S 20 30 影响 瓜类蔬菜富集系数变异的最大来源也是环境因素 2 2 瓜类蔬菜镉吸收与土壤各指标的相关性 瓜类蔬菜镉累积明显受到土壤环境和基因型 交互作用影响 而环境是影响变异的最主要来源 进一步解析土壤环境变量的各参数对蔬菜镉累积 的影响至关重要 由图 2 的 Pearson 相关性分析所 示 蔬菜镉含量和土壤总镉 有效态镉含量呈极显 著正相关 p 0 01 相关系数分别为 0 721 和 0 737 与 pH 值呈极显著负相关 p 0 01 相关系数为 0 390 BCF 与土壤总镉 有效态镉含量呈负相关 差异不显著 但与 pH值呈极显著负相关 r 0 365 p 0 01 有机质含量与蔬菜镉含量 BCF 的相关 性均不显著 因此 在土壤环境各项指标中有效态 镉含量是评价瓜类蔬菜镉含量的第一指标 其次为 土壤总镉含量和 pH 值 而对 BCF 影响最主要的环 境因子是 pH 值 根据上文结果进一步量化各指标的贡献值 通 过逐步线性回归分析 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 蔬菜镉含量 a 土壤有效态镉含量 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 两个模型均通过显 著性检验 p 0 01 以蔬菜镉为因变量的多元线 性方程包含土壤有效态镉和 pH 值两个自变量 不 包含土壤总镉指标 说明土壤有效态镉比总镉更适 宜评估产地土壤对瓜类蔬菜镉含量的影响 模型拟 合优度 r 2 为 0 608 说明土壤有效态镉与 pH 值 可以解释蔬菜镉含量变异的 60 80 以 BCF 为因 变量的一元线性方程以土壤 pH 值为自变量 说明 土壤 pH 值显著影响瓜类蔬菜的镉富集能力 但 BCF 的变异可解释度仅为 13 60 总而言之 降低 土壤有效态镉能显著降低瓜类蔬菜的镉含量 提高 土壤 pH 也能显著减少蔬菜镉含量 同时降低瓜类 蔬菜对土壤镉的富集能力 2 3 不同品种瓜类蔬菜镉积累的 SSD 与土壤安全 阈值分析 本研究将土壤 蔬菜配对数据与 4 种函数分别 拟合 其中 Log normal Weibull 和 Burr III Type 分 布函数拟合成功 拟合优度 r 2 分别为 0 996 0 891 和 0 998 如图 3 所示 在累积概率较低时 3 种函 数拟合曲线非常相似 且拟合度较高 但随着累积 概率提升 不同函数曲线与数据点分布出现偏差 根据模型拟合优度从高到低 均方根误差从小到大 排列 Burr III Type Log normal Weibull 结果表明 拟合效果最佳函数为 Burr III type 蔬菜品种的基因型导致敏感性差异 SSD 法有 助于筛选对污染物敏感和不敏感的品种 Wheeler et al 2002 从数据点分布可见 品种 V1 V6 通 过不同的分布区域反映了各品种对土壤中镉的敏 感性差异 其中 品种间的敏感性差异通过累积概 率的变化速率来体现 如图 3 所示 V5 大部分位于 曲线最底部和中下方 表明 V5 对土壤镉含量变异 最敏感 V6 大部分位于曲线中上方 表明 V6 对土 壤镉含量变异最不敏感 其他品种之间较难区分 表 3 影响瓜类蔬菜镉累积的多因素方差分析 Table 3 Multivariate variance analysis of cadmium accumulation in cucurbit vegetables 评价因素 差异来源 S F df F S 蔬菜镉含量 环境 0 023 4 11 101 05 62 90 品种 0 005 5 5 52 35 14 81 环境 品种 0 006 1 54 5 35 16 34 BCF 环境 0 008 5 11 35 11 36 67 品种 0 004 7 5 42 74 20 30 环境 品种 0 006 3 54 5 28 27 06 评价因素 n 216 S F 为离均差平方和 df 为自由度 F 为统计量 S 为离均差平方和百分比 表示极显著水平 p 0 01 下同 土壤总镉 有效态镉 有机质 pH值 蔬菜镉 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 土壤总镉有效态镉有机质pH值蔬菜镉BCF 土壤总镉 有效态镉 有机质 pH值 蔬菜镉 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 图 2 土壤环境变量因子与瓜类蔬菜镉含量 BCF 的 Pearson 相关性分析 Figure 2 Pearson correlation analysis of soil environmental factors with cadmium content and BCF of cucurbit vegetables 纪晟莹等 环境与基因型互作对瓜类蔬菜镉积累的影响及产地土壤安全阈值研究 1949 采用 Burr III type 分布模型的 SSD 曲线推导出 基于保护 95 瓜类蔬菜的土壤镉生态阈值 具体是 将累积概率 p 0 05 代入曲线 计算出 H 5 对应的生 物浓度系数 1 B 根据瓜类蔬菜的镉含量标准限值 0 05 mg kg 1 与生物浓度系数推导出适用于瓜类蔬 菜生产的土壤总镉阈值为 1 316 mg kg 1 这一推导 结果对于制定土壤环境质量标准 保障瓜类蔬菜的 食用安全具有重要意义 3 讨论 农作物镉累积受品种 环境以及品种 环境交 互作用的影响 Chi et al 2018 柳赛花等 2021 Xiao et al 2018 分别对浙江省杭州 绍兴 嘉 兴 宁波和温州市 5 市的空心菜可食用部分取样 发现其镉含量差异高达 8 84 倍 Liang et al 2013 分别在 16 个省份的土壤样品中种植单一菠菜品 种 镉元素从土壤向植株的转移系数相差 4 倍左 右 由此可见 同种类蔬菜对镉的吸收积累受环境 的影响较大 这一结论与本研究的试验结果瓜类 蔬菜镉含量主要受环境条件的制约 贡献率达 62 90 一致 在探讨瓜类蔬菜镉含量与土壤环境因子的相 关性时 本研究发现瓜类蔬菜对土壤中镉的吸收程 度并非直接由土壤中的总镉含量所决定 主要取决 于有效态镉的含量 DTPA 提取法 同样 Yang et al 2020 也提出 DTPA 镉含量是评价植物镉有 效性更优的土壤指标 Xiao et al 2018 也报道 DTPA 镉含量可用于估算蔬菜中土壤 植物镉转移 进一步验证了本研究结果的广泛适用性和准确性 土壤 pH 值是调控瓜类蔬菜镉含量的关键环境 因子 其提升能显著降低镉的溶解性和迁移性 从 而有效减少植物对土壤镉的吸收与累积 廖敏等 1999 Al Mamun et al 2016 在本研究中 土壤 pH 值与瓜类蔬菜镉含量呈显著负相关 并与有效 态镉共同解释瓜类蔬菜镉含量变异的 60 80 这一 发现与 Chaudri 2007 Ding et al 2013 及 Lu et al 2017 的研究结果一致 通过线性回归模型 亦证实 pH 作为主控因子 评估胡萝卜 大白菜和 小麦镉含量时均能达显著水平 r 2 分别为 0 85 0 92 0 78 土壤 pH 值显著抑制镉的生物利用度 本研 究中其与瓜类蔬菜镉 BCF 呈显著负相关 但解释程 度仅有 13 60 归因于土壤环境因子的多元性 如 有机质 氧化还原电位 粘土矿物 微生物及多种 矿质元素均影响镉的迁移性和生物有效性 和君强 等 2017 彭佳师等 2024 尤其有机质与瓜类 蔬菜镉含量 BCF 均无显著相关性 原因可能是土 壤有机质的作用机理相对复杂 其赋存形态和比例 显著影响镉的生物有效性 章明奎等 2007 Kwiatkowska Malina 2018 下一步研究会纳入更 多环境变量 以精准解析影响镉生物有效性的关键 因素 并实现定量评估 瓜类蔬菜对镉的吸收积累受土壤镉有效性和自 身遗传特性双重调控 不同品种间因根际环境 基 因表达及运输机制差异而展现不同的镉累积能力 Yang et al 2010 Yue et al 2021 Sun et al 2022 Zhang et al 2022 本研究参考 Mu et al 2023 的研究采用 SSD 法 通过 log normal Weibull 和 Burr III Type 函数拟合 发现板栗南瓜品种 V5 对土 图 3 不同瓜类品种在土壤镉累积中的物种 敏感性分布 Figure 3 Distribution of species sensitivity in soil cadmium accumulation of cucurbit vegetables 1950 生态环境学报 第 33卷第 12期 2024 年 12月 壤镉的变化最敏感 而蜜本南瓜品种 V6 表现不敏 感且具低镉富集特性 适合中轻度镉污染农田种植 在 SSD 曲线拟合中 Burr III Type 函数较其他 双参数函数更为灵活 已在土壤重金属污染限值研 究中得到验证 Xu et al 2015 Wang et al 2020 Gao et al 2021 Mu et al 2023 利用 Burr III Type 函数推导出云南省昆明市蔬菜生产的镉阈值 为 1 57 mg kg 1 文典等 2012 2022 对珠三角地 区蔬菜 土壤点对点采样分析 得到小白菜和菜心 的全量镉安全阈值分别为 1 73 mg kg 1 和 1 18 mg kg 1 本研究中推导出瓜类蔬菜土壤镉阈值为 1 32 mg kg 1 高于农用地镉污染风险筛选值 0 3 mg kg 1 但低于风险管制值 1 5 3 0 mg kg 1 中华人民共和国生态环境部等 2018 表明瓜类 在中轻度污染土壤中可安全种植 与先前研究对 比 本文结果进一步验证了 SSD 法在评估作物对重 金属敏感性及制定土壤安全阈值中的有效性 此镉 阈值不仅支持瓜类蔬菜在中轻度污染农田的安全 生产 同时强调根据作物种类和区域特性制定差异 化安全阈值的必要性 旨在最大化土地利用效率及 优化瓜类品种筛选以降低镉吸收 并促进污染土壤 的安全利用和保障蔬菜安全种植 4 结论 1 不同瓜类品种的蔬菜镉含量在不同试验点 间差异显著 但环境对瓜类蔬菜镉吸收积累的影响 均大于瓜类自身基因型的作用 环境 品种和环境 品种互作共解析了瓜类蔬菜镉含量和 BCF 的 94 05 和 84 03 其中环境的贡献率分别为 62 90 和 36 67 2 不同环境因子对瓜类蔬菜镉含量的影响有 显著差异 瓜类蔬菜镉含量与土壤总镉 有效态镉 显著正相关 与 pH 值呈显著负相关 逐步线性回 归分析得出土壤有效态镉比总镉更适合于评估瓜 类蔬菜镉含量 土壤有效态镉与 pH 值可以解释蔬 菜镉含量变异的 60 80 瓜类蔬菜 BCF 与土壤 pH 值呈显著负相关 但 pH 值仅能解释 BCF 的变异的 13 60 3 不同瓜类品种对土壤镉的富集能力有显著 性差异 试验中 6 种瓜类蔬菜的镉富集能力由大到 小排序为 V5 V3 V4 V2 V1 V6 虽然整体超标风 险较低 但是 V5 板栗南瓜品种表现出较高敏感性 在镉污染区域种植需注意风险控制 而蜜本南瓜品 种 V6 的低敏感性则为在潜在污染区域选择种植品 种提供科学依据 有助于减轻镉污染对农产品安全 的影响 4 综合分析 4 种分布模型的拟合精度和均方 根误差后 Burr III type 分布对瓜类蔬菜试验数据的 拟合效果最好 基于该最优模型 精准地估算了能 够保障 95 瓜类蔬菜品种安全生长的土壤镉含量 阈值 为 1 316 mg kg 1 进一步证明选择适宜的瓜 类蔬菜品种在中轻度镉污染土壤上实现安全种植 的可行性 参考文献 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 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