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不同土壤镉提取方法预测稻米富集镉性能评估

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浏览:- 发布日期:2020-06-04 11:42:22【

为筛选土壤镉(Cd)有效态提取方法并建立其与稻米Cd污染之间的累积模型,采用大田协同采样方式收集了土壤-水稻 140对样品,分别研究了土壤Cd总量及土壤溶液Cd含量和化学浸提(醋酸HAc、复合有机酸、乙二胺四乙酸EDTA、CaCl2)、梯度扩散薄膜(DGT)技术提取的Cd含量与水稻糙米Cd含量的相关性,以评估不同提取方法预测稻米Cd累积模型的可行性。

结果表明,研究区所在的长株潭地区存在较为明显的土壤及稻米Cd污染风险,EDTA提取Cd含量与土壤Cd总量显著正相关,模型拟合决定系数R2达到0.908 4,以总量预测稻米Cd污染存在37.2%~39.8%的误判率,0.01 mol·L-1 CaCl2提取的土壤Cd有效态含量存在明显的适用范围限制,在0.04~0.13 mg·kg-1范围内,效果明显差于其他数据区域,模型决定系数R2仅为0.006。DGT技术能较好地预测稻米对Cd的吸收富集性能,且能区分土壤库供给能力差异对稻米富集Cd的影响,与传统化学浸提方法比较,DGT技术提取的土壤Cd有效态含量与稻米Cd含量具有更好的相关性(R2=0.585 4,0.900 9),是预测稻米富集Cd较为理想的土壤有效态提取方法。

重金属污染尤其是南方稻田镉(Cd)污染是我国农业绿色发展和农产品产地类别划分最为关注的问题。原因一是我国稻田Cd 污染面积大;二是土壤 Cd与稻米Cd之间的吸收累积关系复杂,空间耦合性不强,直接采用土壤重金属含量监测结果和土壤pH 两项指标评估土壤环境质量状况很难准确预警稻米的实际污染情况。为了建立土壤Cd 污染与稻米 Cd蓄积量之间的量化经验模型,科研人员做了大量研究工作,如创新了模型的构建方法,引入混合线性模型以及随机森林回归等现代化数据挖掘技术;增加土壤因子检测指标或进一步细化水稻基因型,或分区域构建模型,以提高模型的准确度与代表性;再者则是进一步改进土壤重金属检测方法,以Cd 有效态含量监测结果来耦合土壤环境因子如 pH、阳离子交换量(CEC)、土壤有机质(SOM)等对Cd 活性的影响,以减少模型参数,提高模型实用性。

土壤重金属Cd有效态的提取方法较多,主要分为酸性、中性盐、螯合提取剂以及复合提取剂等,而梯度扩散薄膜(DGT)技术则是一种以Fick第一定律为基础,通过测定特定时期内穿过特定厚度扩散膜的某一离子浓度而计算获得该元素在特定介质中有效态含量的方法,自发明以来在多地成功应用。

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【本文标签】:镉(Cd)|镉(Cd)污染|稻田镉(Cd)污染
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