环境科学  2020, Vol. 41 Issue (3): 1482-1490   PDF    
引用本文
王怡雯, 芮玉奎, 李中阳, 苏德纯. 冬小麦吸收重金属特征及与影响因素的定量关系[J]. 环境科学, 2020, 41(3): 1482-1490.
WANG Yi-wen, RUI Yu-kui, LI Zhong-yang, SU De-chun. Characteristics of Heavy Metal Absorption by Winter Wheat and Its Quantitative Relationship with Influencing Factors[J]. Environmental Science, 2020, 41(3): 1482-1490.
冬小麦吸收重金属特征及与影响因素的定量关系
王怡雯1, 芮玉奎1, 李中阳2, 苏德纯1     
1. 中国农业大学资源与环境学院, 农田土壤污染防控与修复北京市重点实验室, 北京 100193;
2. 中国农业科学院农田灌溉研究所, 新乡 453002
收稿日期: 2019-09-09; 修订日期: 2019-10-22
基金项目: 国家重点研发计划项目（2017YFD0801103）
作者简介: 王怡雯(1994~), 女, 硕士研究生, 主要研究方向为土壤污染控制与修复, E-mail:834657914@qq.com
通信作者: 苏德纯, E-mail:dcsu@cau.edu.cn
摘要: 冬小麦是我国主要粮食作物之一，保障农产品质量安全是农业生产的重要环节.冬小麦吸收重金属受多种因素的影响，为明确田间条件下冬小麦吸收重金属特征及小麦籽粒中重金属含量与土壤理化性质及土壤重金属含量的定量关系，在小麦收获时通过对我国华北小麦主产区50个不同重金属污染程度田块的土壤和小麦进行点对点采样，分析土壤重金属含量、土壤pH、土壤有机质（OM）、土壤阳离子交换量（CEC）、小麦籽粒和秸秆中重金属的含量，研究小麦吸收重金属特征及土壤理化性质对小麦吸收重金属的影响，并通过多元回归分析研究土壤重金属和理化性质与小麦籽粒重金属间的定量关系.结果表明，所采麦田土壤Cd含量范围为0.150~2.66 mg·kg-1，其对应的小麦籽粒Cd含量范围为0.033~0.39 mg·kg-1；土壤Pb含量范围为4.68~371 mg·kg-1，其对应的小麦籽粒Pb含量范围为0.27~2.4 mg·kg-1；土壤As含量范围为3.00~21.3 mg·kg-1，其对应的小麦籽粒As含量范围为0.044~0.18 mg·kg-1；小麦Cd、Pb和As的超标率分别为55%、100%和0，与之对应的土壤Cd、Pb和As的超标率分别为52%、13%和0.土壤Cd含量与小麦籽粒Cd含量呈极显著正相关（P < 0.01），相关系数r=0.663（n=50）；土壤全Pb含量与小麦Pb含量呈显著正相关（P < 0.05），相关系数r=0.348（n=50）；土壤As含量与小麦As含量相关性不显著；小麦籽粒对土壤Cd、Pb和As的富集系数均值分别为0.17、0.027和0.0089，转移系数均值分别为0.52、0.27和0.22；小麦对重金属的富集系数和转移系数均表现为Cd > Pb > As.小麦秸秆中重金属含量高于对应籽粒中重金属含量2~5倍.土壤pH、有机质（OM）和阳离子交换量（CEC）也影响小麦籽粒Cd含量.将土壤Cd含量、土壤pH、有机质（OM）和阳离子交换量（CEC）与小麦籽粒Cd含量进行多元回归分析，得到4个小麦籽粒Cd含量预测方程，其相关系数r均达到极显著水平（P < 0.01），其中包括全部变量在内的预测方程的相关系数最高，r=0.810（n=50），可以较好地预测小麦籽粒Cd含量.
关键词: 重金属      小麦      镉      土壤理化性质      相关性分析      定量关系     
Characteristics of Heavy Metal Absorption by Winter Wheat and Its Quantitative Relationship with Influencing Factors
WANG Yi-wen1 , RUI Yu-kui1 , LI Zhong-yang2 , SU De-chun1     
1. Beijing Key Laboratory of Farmland Pollution Prevention-control and Remediation, College of Resource and Environment Science, China Agricultural University, Beijing 100193, China;
2. Farmland Irrigation Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Xinxiang 453002, China
Abstract: Winter wheat is one of the main food crops in China, and ensuring the quality and safety of agricultural products is an important component in agricultural production. The absorption of heavy metals by winter wheat is affected by many factors. To clarify the characteristics of heavy metal absorption by winter wheat under field conditions, and the quantitative relationship between the content of heavy metals in wheat grains and the physical and chemical properties of soil and its content of heavy metals, point-to-point sampling was carried out from 50 fields with different levels of heavy metal pollution in the main wheat-producing areas of North China. The pH, organic matter (OM), cation exchange capacity (CEC), and contents of heavy metals in soil, wheat grain, and straw were analyzed. In addition, the characteristics of heavy metals absorbed by wheat and the effects of the physical and chemical properties of soil on the absorption of heavy metals by wheat were studied, and the quantitative relationship between heavy metals and physical and chemical properties of soil and heavy metals in wheat grain was studied by multivariate regression analysis. The results showed that the Cd content in soil in the wheat field ranged from 0.150 to 2.66 mg·kg-1, and the Cd content of the corresponding wheat grain ranged from 0.033 to 0.39 mg·kg-1. The range of Pb content in soil was 4.68-371 mg·kg-1, and the corresponding wheat Pb content range was 0.27-2.4 mg·kg-1. The soil As content range was 3.00-21.3 mg·kg-1, and the corresponding wheat grain As content range was 0.044-0.18 mg·kg-1. The over-standard rates of wheat Cd, Pb, and As were 55%, 100%, and 0, respectively, and those of soil Cd, Pb, and As were 52%, 13%, and 0, respectively. Soil Cd content was positively correlated with wheat grain Cd content (P < 0.01), with correlation coefficient r=0.663 (n=50). There was a significant positive correlation between soil Pb content and wheat Pb content (P < 0.05), with correlation coefficient r=0.348 (n=50). There was no significant correlation between soil As content and wheat As content. The mean enrichment coefficients of wheat grains on Cd, Pb, and As were 0.17, 0.027, and 0.0089, respectively, and the mean transfer coefficients were 0.52, 0.27, and 0.22, respectively. The enrichment and transfer coefficients of heavy metals in wheat were Cd > Pb > As. The content of heavy metals in wheat straw was 2-5 times higher than that in corresponding grains. Soil pH, OM, and CEC also affect Cd content in wheat grains. Soil Cd content, soil pH, OM, CEC, and wheat grain Cd content were analyzed by multiple regression analysis, and four prediction equations of wheat grain Cd content were obtained. The correlation coefficient r reached a very significant level (P < 0.01), and the correlation coefficient of the prediction equation including all variables was highest at r=0.810 (n=50), showing that it could predict the Cd content in wheat grains well.
Key words: heavy metal      wheat      Cd      soil properties      correlation analysis      quantitative relationship     

小麦是我国三大粮食作物之一, 2018年我国统计年鉴表明, 小麦的播种面积达到24 508×103 hm2, 小麦的产量达到13 433万t, 仅次于稻谷和玉米.近年来, 我国土壤重金属污染事件频发, 不仅对耕地与农产品安全生产构成严重威胁, 还直接危害到了人类的身体健康[1]. 2014年我国土壤污染状况调查公报表明, 我国耕地土壤点位超标率为19.4%, 主要污染物为镉、镍、砷、铜、铅、滴滴涕和多环芳烃[2].这些污染物通过各种途径进入土壤后会造成土壤发生生态环境破坏[3].土壤的重金属具有难降解、毒性强及易积累等特征, 且不能被微生物降解, 相反有些重金属可在土壤微生物的作用下转化为金属有机化合物, 从而产生更大的毒性[4, 5].农田土壤环境质量在一定程度上决定着农产品的产量和质量[6].重金属进入农产品的主要途径是通过农作物的根系由土壤进入植株中[7].我国每年因受重金属污染而导致减产的粮食约1 000多万t, 被重金属污染的粮食多达1 200万t, 合计的损失至少有200亿元人民币[8].我国小麦主产区农田也存在重金属污染问题, 陈京都等[9]从江苏省某典型区农田采集小麦样品, 发现小麦籽粒中重金属Pb、Cr和As的超标率分别为100%、58.97%和2.56%.刘晓等[10]发现河南省某地小麦籽粒Cd含量超标.刘晓宇等[11]在河北省某农田采样发现小麦籽粒中重金属Pb含量超标23.1%.在农田土壤生态系统中, 土壤中重金属的积累与粮食作物吸收重金属的关系是复杂多样的[8].粮食作物对重金属的积累和吸收受到土壤重金属污染水平、土壤基本性质、种植结构、作物品种和气候等因素的影响[12, 13].土壤pH、土壤有机质、阳离子交换量以及氧化还原电位等对土壤中重金属的存在形态、生物有效性和毒性有较大影响, 从而影响重金属从土壤向作物迁移[14~16].土壤污染的评价结果可能与粮食作物污染评价结果一致, 也可能不一致.土壤中重金属含量超标, 在此土壤上种植的农作物重金属含量也可能不超标, 或者土壤重金属含量未超标, 而对应作物中重金属含量却超标[17].目前关于土壤-作物系统重金属含量定量关系的研究大多在温室或田间小区试验中进行, 与实际的大田生产情况有较大的差异[18].大量盆栽试验结果表明, 土壤理化性质及其重金属含量与粮食作物重金属含量之间有着较好的相关性, 且相关系数也较高[19].刘克等[20]的研究表明, 小麦籽粒镉含量和土壤镉含量达到极显著相关性, 相关系数达到0.93.与具有高相关性系数和极显著相关性的盆栽试验不同, 大田环境下由于土壤类型和理化性质存在一定的空间差异, 并且受气候等因素影响, 会有与盆栽试验不同的研究结果[21].张红振等[22]的研究表明, 大田条件下, 土壤Cd、Pb和As的含量与小麦、水稻和蔬菜Cd、Pb和As的含量之间的线性关系较差; 廖启林等[23]的研究结果表明, 在大田条件下土壤Cd含量、pH、有机质、CEC与稻米Cd含量不存在显著相关性.

本文在我国华北平原小麦主产区的河北保定和河南新乡等地区, 选择多个乡镇的50块不同重金属污染程度的农田作为研究对象, 在小麦收获期通过在每个田块上的点对点采集土壤-小麦样品, 分析土壤pH、土壤有机质、土壤阳离子交换量和重金属含量及对应点的小麦籽粒和秸秆中重金属含量, 分析冬小麦吸收重金属特征, 探讨田间条件下土壤理化性质、重金属含量对小麦吸收重金属的影响, 并通过多元回归研究土壤性质、重金属含量与小麦籽粒重金属含量的定量关系, 建立小麦籽粒Cd含量的预测方程, 以期为指导重金属污染农田小麦安全生产提供科学依据.

1 材料与方法 1.1 土壤和作物样品采集

2018年6月小麦收获季节在我国小麦主产区河北保定、河南新乡多个乡镇的50块不同重金属污染程度麦田布设采样点, 采集土壤和对应点的小麦样品共50对.采样点种植的小麦品种主要有济麦22、沧麦119、河农6549和石麦22等.

采样点选点要求为：①小麦田周围没有明显的污染源; ②综合考虑土地利用类型、土壤类型、土壤污染程度布设采样点; ③1个样点控制1个田块, 整个采样过程严禁任何污染、尽量避免偶然因素的干扰.

土壤样品采集原则：①采用五点法采集土壤样品, 每个样品不低于5个取样点, 采土混匀, 深度为0~20 cm, 混合土样重量以1.5 kg左右为宜.②除去土表植被和枯枝落叶.③将采集的样品放入样品袋中, 并在标签上注明地点、日期、编号及采样人等.小麦样品采集原则：①小麦样品按照梅花形布点取样, 每个土壤样点对应一个小麦样品组成混合小麦样品, 严格按照土壤与小麦一一对应原则.②采样时, 避免采集到空穗、病虫害、长势显著低于平均水平的小麦样品.③1个样点控制1个田块, 整个采样过程严禁任何污染、尽量避免偶然因素的干扰.④利用GPS定位, 同时对采样点周边及样品做详细记录.⑤小麦样品放入编织袋, 在标签上注明地点、日期、编号及采样人等.采集后应处于密闭、干燥的环境中贮存和运输.

1.2 样品处理与测定

土壤样品前处理.①风干样品：在风干室将潮湿土壤样品倒在牛皮纸上, 均匀摊开, 用木棒压碎、翻动使均匀风干, 捡出碎石、沙砾及植物残体.②磨碎、过筛储存：用四分法取出一部分混匀的风干土样, 用木棒反复碾压、使其全部通过1 mm孔径筛, 储存于塑封袋内, 编号, 用于测定土壤pH、CEC; 用四分法再取出一部分土样, 全部过0.149 mm孔径筛, 储存于塑料封袋内, 编号, 用于测定土壤重金属含量、土壤有机质.小麦样品前处理：将样品置于烘箱内105℃杀青30 min后, 调至75℃烘干至恒重, 脱壳粉碎, 制成小麦籽粒和秸秆样品, 置于塑封袋内, 编号.用于测定小麦籽粒和秸秆中重金属Cd、Pb和As的含量.

测定土壤pH采用玻璃电极法(NY/T1121.2-2006);土壤阳离子交换量(CEC)依照NY/T 295~1995进行测定; 土壤有机质依照NY/T1121.6-2006进行测定; 土壤、小麦籽粒和秸秆重金属含量(Cd、As和Pb)采用微波消解, 电感耦合等离子体质谱法测定.小麦样品分析使用的标准物质编号为GBW10049(GSB-27), 重金属元素Cd、As和Pb的回收率范围为89.5%~112%.土壤样品分析使用的标准物质为GBW07456(GSS-27), Cd、Pb和As的回收率范围为88.5%~104%.

1.3 数据统计分析

采用EXCEL 2016.0、IBM SPSS 20.0以及Origin 2017数据处理软件对所获得的样品数据进行处理、统计分析.相关性分析使用Pearson相关性检验.

2 结果与讨论 2.1 土壤性质、重金属含量以及小麦籽粒和秸秆中重金属含量特征分析

所采集的50对样品的土壤理化性质和土壤重金属含量数据特征见表 1.从中可知, 采样区土壤pH范围为6.69~8.47, 平均值为7.74, 土壤样本总体处于中性偏碱性; 土壤有机质(OM)的范围为15.2~39.7 g·kg-1, 平均值为24.5 g·kg-1; 土壤CEC范围为6.68~32.3 cmol·kg-1, 平均值为19.4 cmol·kg-1; 土壤Cd含量的范围为0.150~2.66 mg·kg-1, 平均值为1.02 mg·kg-1, 最高含量是我国土壤环境质量标准(GB 15618-2018)[24]中pH＞7.5筛选值规定的0.6 mg·kg-1的4.4倍, 土壤Cd的数据分布类型为偏态分布, 因此土壤Cd的总体特征可以用中位值±标准差表示, 为(0.65±0.81) mg·kg-1; 50个土壤样品按0.6 mg·kg-1的筛选制标准超标率为52%.土壤Pb含量的范围为4.68~371 mg·kg-1, 平均值为67.2 mg·kg-1; 50个土壤样品按200 mg·kg-1的筛选制标准超标率为13%.土壤As含量的范围为3.00~21.3 mg·kg-1, 平均值为11.4 mg·kg-1; 50个土壤样品按25 mg·kg-1的筛选制标准超标率为0%.

表 1 采样地块土壤重金属含量、pH、OM和CEC特征 Table 1 Statistics of heavy metals content, pH, OM, and CEC in soil

表 2为50对样品中小麦籽粒和秸秆中重金属含量数据特征及其对重金属的吸收特征.表 2数据显示, 小麦籽粒Cd范围为0.033~0.39 mg·kg-1, 平均值为0.14 mg·kg-1, 最高含量是我国食品中污染物限量(GB 2762-2017)[25]规定的0.1 mg·kg-1的3.9倍; 50个样本Cd超标率为55%.小麦籽粒Pb范围为0.27~2.4 mg·kg-1, 平均值为0.69 mg·kg-1; 按我国食品中污染物限量标准, 50个样本Pb超标率为100%.小麦As的范围为0.044~0.18 mg·kg-1, 平均值为0.086 mg·kg-1; 按我国食品中污染物限量标准, 50个样本As超标率为0.小麦籽粒Cd、Pb和As数据的分布类型符合对数正态分布, 因此它们的总体特征可以用几何均值±标准差表示, 分别为(0.11±0.087)、(0.59±0.46)和(0.08±0.19)mg·kg-1.土壤Cd和As超标率和小麦籽粒Cd、As超标率较一致, 但土壤Pb超标率和小麦籽粒Pb超标率相差较大, 这可能是由于采样区域目前仍有工业污染源排放, 大气Pb沉降较高, Pb沉降到小麦植株上被吸收所致.

表 2 采样地块小麦籽粒和秸秆重金属含量特征 Table 2 Statistics of heavy metals content in wheat grains and straw

小麦秸秆Cd含量范围为0.060~1.0 mg·kg-1, 均值为0.26 mg·kg-1; 秸秆Pb含量范围为1.04~50.9 mg·kg-1, 均值为9.17 mg·kg-1; 秸秆As含量范围为0.26~3.4 mg·kg-1, 均值为0.72 mg·kg-1.小麦秸秆中Cd、Pb和As的均值含量分别是籽粒的1.85、13和8倍.

作物的富集系数反映了植物对土壤中重金属富集程度的高低或者是富集能力的强弱, 转移系数反映了植物体内重金属从秸秆转移到籽粒的能力, 植物重金属转移系数=籽粒中重金属含量/植物秸秆中重金属含量.从表 3可知, 小麦籽粒对Cd富集系数的范围为0.030~0.40, 算术均值为0.17, 转移系数范围为0.14~1.3, 算术均值为0.52;小麦籽粒对Pb的富集系数的范围为0.002 7~0.12, 算术均值为0.027, 转移系数的范围为0.021~1.2, 算术均值为0.27小麦籽粒对As的富集系数范围为0.003 1~0.031, 算术均值为0.008 9, 转移系数范围为0.024~0.78, 算术均值为0.22.相比于土壤中的Pb和As, 小麦籽粒对土壤Cd的富集能力最高, 同时, Cd从小麦秸秆转移到小麦籽粒中的系数也高于Pb和As.

表 3 采样地块小麦对重金属的吸收特征 Table 3 Absorption characteristics of heavy metals by wheat in soil

2.2 小麦籽粒重金属与土壤重金属及土壤性质之间的相关关系 2.2.1 小麦籽粒重金属含量与土壤重金属含量之间的关系

将所采集的50对土壤-小麦重金属含量进行线性回归, 由图 1可以看出, 在田间条件下采样区域内小麦籽粒重金属与土壤重金属呈现正相关关系.土壤-小麦籽粒Cd相关性达到极显著(P＜0.01), 相关系数r=0.663**(n=50);土壤-小麦籽粒Pb相关性也显著(P＜0.05), 相关系数r=0.348*(n=50);土壤-小麦籽粒As相关性不显著.周志云等[26]通过盆栽试验, 研究了土壤-小麦Pb含量之间的相关性, 研究结果表明土壤Pb-小麦Pb含量之间的显著相关系数为0.95, 达到了极显著相关.本研究中土壤-小麦Pb相关系数仅为0.348*, 这是由于田间环境与盆栽环境相比, 田间环境更加复杂所致.熊孜等[27]通过采集田间土壤-小麦点对点样品并进行分析, 结果表明土壤全Cd与小麦籽粒Cd的线性相关系数为0.65, 且也达到极显著相关.段明宇等[28]通过田间采样调查, 对土壤As-小麦As含量进行分析, 试验表明土壤As与小麦籽粒As的线性相关系数为0.359, 未达到显著性相关.徐建明等[8]在长江中下游某县级市对采集的稻米及其对应土壤中的重金属分析后发现, 稻米Cd与土壤中Cd含量呈显著相关, 而稻米As含量与土壤As的总量和有效态含量相关性均不显著.本研究中小麦-土壤As相关不显著, 可能与土壤的性质影响土壤中As的生物有效性和迁移性有关[29, 30].

图 1 土壤重金属与小麦重金属含量相关关系 Fig. 1 Relationship between heavy metal contents in the soil and wheat grains

2.2.2 土壤理化性质和小麦籽粒Cd含量之间的关系

除土壤重金属含量外, 土壤理化性质也影响作物对重金属的吸收.将土壤基本理化性质和小麦籽粒Cd含量进行分析, 结果如图 2所示.土壤pH与小麦籽粒Cd含量为负相关性, 相关系数r为-0.543.土壤有机质与小麦籽粒Cd呈正相关, 相关系数为0.207, 但相关系数均不显著.土壤CEC与小麦籽粒Cd相关系数为-0.033, 无明显相关性.有研究表明, 农作物吸收重金属受到土壤pH的影响, pH控制着重金属的化学行为, 如重金属在土壤中的吸附-解析和沉淀-溶解等平衡[31, 32].土壤在酸性条件下可提高重金属的迁移和生物有效性[33, 34], 随着pH的升高, H+含量下降, 降低了H+对Cd2+的吸附位点竞争, 从而降低了镉的生物有效性[35].Ding等[36]的研究表明, 土壤pH和土壤有机质是影响作物吸收Cd的最重要的两个因素.研究表明, 有机质可以增加土壤对重金属的吸附能力, 有机产物也可以与重金属形成难溶性沉淀, 降低重金属在土壤中的迁移[37].毛志刚[38]和李晓宁等[39]的研究则表明, 土壤中有机碳和溶解性有机碳含量是影响Cd迁移转化的重要因素.土壤中阳离子交换量越高, 其负电荷量越高, 通过静电作用而吸附的重金属离子的量也就越多[40, 41].李江遐等[42]的研究表明, 随着CEC的增加, 土壤对重金属的吸附和螯合作用增加, 从而减少了作物对重金属的吸收和积累.姚荣江等[43]通过研究表明随着土壤中CEC的增加, 土壤对重金属离子的吸附固持作用增大, 从而降低了重金属的有效性.本研究表明, 采样区土壤pH和有机质含量是影响小麦对重金属Cd吸收的重要因素.

图 2 土壤理化性质对小麦籽粒Cd含量的影响 Fig. 2 Effects of soil properties on Cd content in wheat grains

2.3 多因素影响的小麦籽粒重金属预测方程的建立

本研究结果表明, 土壤Cd与小麦籽粒中Cd含量间的相关性最高, 达到了极显著水平.土壤理化性质也影响小麦对Cd的吸收, 将土壤理化性质也作为变量, 将土壤全Cd含量与土壤性质依次加入到多元回归分析中, 得到小麦籽粒Cd含量的预测方程如表 4所示.可以看出, 土壤Cd含量可控制方程70.1%的变异, 当引入土壤pH后方程的预测能力可提高到73.3%.回归方程的相关系数随着第3个变量的引入继续升高, 在土壤全Cd含量、pH和OM这3个因子的共同控制下, 回归方程的预测能力可提高到77.1%.继续引入第4个变量, 在土壤全Cd含量、pH、OM和CEC这4个因子的共同控制下, 回归方程的相关系数达到最大, 为81%.相比较之下, 回归方程4能够更好地预测小麦籽粒积累重金属Cd的量.土壤-小麦Pb和As的预测方程的相关系数随着引入的土壤理化性质的增多而增大, 但4个因子全部引入后, 预测方程未达到显著性相关.

表 4 小麦籽粒重金属Cd、Pb和As预测方程1) Table 4 Regression equations for wheat grain cadmium, lead and arsenic

张红振等[17]通过盆栽试验, 对土壤-小麦Cd含量进行分析, 试验表明在一元回归模型中土壤-小麦Cd之间的线性相关系数为0.866**, 达到了极显著相关, 引入土壤理化性质后的多元回归模型中土壤-小麦Cd之间的线性相关系数提高到0.933**.熊孜等[27]通过田间采样, 分析了小麦籽粒Cd含量与土壤Cd含量以及土壤理化性质之间的关系, 并建立了小麦籽粒Cd的预测模型, 相关系数为0.768**(P＜0.01), 相关性为极显著, 且土壤有效态Cd与小麦籽粒Cd的关系要优于土壤全Cd与小麦籽粒Cd.本研究中, 未将土壤有效态Cd考虑到方程中, 是因为土壤全Cd与有效态Cd相比, 制定土壤全Cd含量指标与我国土壤环境质量标准相一致; 本条件田间下, 引入土壤基本理化性质后预测方程的相关系数达到0.81**(P＜0.01), 低于张红振等进行盆栽试验的结果, 这也说明大田试验与盆栽试验相比较不可控因素更多.周志云等[26]通过田间采样研究了小麦籽粒Pb含量与土壤pH、Pb含量之间的相关关系, 研究表明小麦Pb含量与土壤pH之间的相关系数为0.95**(P＜0.01), 小麦Pb含量与土壤Pb含量之间的相关系数为0.97**(P＜0.01).本研究中, 引入土壤理化性质后预测方程的相关系数最大也仅为0.459, 这可能与采样区Pb的大气沉降较多有关.刘昀等[44]通过在河南某地采集土壤-小麦样品, 分析了小麦As与土壤As含量之间的相关关系, 结果土壤As全量与小麦籽粒As含量之间的相关性并不强, 相关系数r只达到了0.217.本试验中土壤As-小麦As的相关系数的最大值仅为0.286, 没有显著的相关性.

以我国食品中污染物限量(GB 2762-2017)中所规定的小麦Cd含量＜0.1 mg·kg-1来计算, 可根据方程得到不同pH、OM和CEC条件下土壤Cd的临界值含量.在pH一定时, 土壤Cd安全临界值随着OM的增加而增大.我国华北地区是我国冬小麦的主产区, 土壤pH多在7~8, 有机质含量大多分布于15~30 g·kg-1之间, 在此情况下依据预测方程计算出的小麦籽粒不超标时土壤Cd安全临界值均值为0.911 mg·kg-1.

熊孜等[27]通过对土壤-小麦Cd进行线性回归后得到的预测方程进行分析, 推荐以土壤Cd含量1.02 mg·kg-1作为全Cd的临界含量, 本研究结果与熊孜等的研究结果大致相同.

3 结论

(1) 田间采样区小麦籽粒重金属Cd、Pb和As超标率分别为55%、100%和0, 与之对应的土壤重金属Cd、Pb和As超标率分别为52%、13%和0.

(2) 田间条件下小麦对Cd、Pb、As的富集系数和转移系数的算术均值分别为0.17和0.52、0.027和0.27、0.008 9和0.219.小麦对Cd的富集系数和转移系数均高于Pb、As.小麦秸秆中Cd、Pb和As含量高于对应籽粒中Cd、Pb和As含量的2~5倍.

(3) 田间条件下, 土壤Cd含量与小麦籽粒Cd含量呈极显著正相关, 相关性系数为0.663;土壤全Pb含量与小麦籽粒Pb含量呈显著正相关, 但相关性系数仅为0.348;土壤全As含量与小麦籽粒As含量相关性不显著.土壤pH、OM和CEC对小麦籽粒Cd有影响, 采用对数模型, 将土壤全Cd含量、pH、OM和CEC同时引入回归方程进行分析, 得到的方程能够较好地预测当地小麦籽粒中Cd的含量.

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