2022, Vol. 43
2. 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
2. State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
全球每年有数万吨Cd被释放到环境中, 绝大部分最终汇集于土壤[1].据报道[2], Cd是我国土壤环境中污染最严重的重金属, 点位超标率达7.0%. Cd具有高致癌性和高流动性, 极易在农作物中富集, 通过食物链途径给人类身体健康造成了极大风险.目前, 通过施加改良剂来缓解重金属在植物中富集正成为土壤重金属修复中的主流策略[3], 因其实施简便、收效快、投入低和环境友好等优势而受到广泛的研究和应用[4, 5].大量天然或人工制备的改良剂已被证明对土壤Cd具有良好的稳定化效果[6, 7].改良剂的添加通常会改变土壤的理化性质, 如土壤pH、氧化还原电位(redox potential, Eh)、阳离子交换量(cation exchange capacity, CEC)和溶解性有机质(dissolved organic matter, DOM)等, 进而影响土壤-水稻系统中Cd的生物利用率[8].
土壤DOM是指固相中可溶于水且能通过0.45 μm滤膜的有机质组分, 是一系列相对分子质量大小不同而结构相似的混合物[9].土壤DOM含量虽少(约占土壤有机质的5%), 但地球化学特性活跃, 在重金属污染物的生物地球化学过程中发挥着重要作用[10]. DOM对土壤重金属的影响主要分为两个方面: 一方面, DOM含有丰富的活性官能团, 可以与重金属离子发生吸附和络合等作用, 从而影响土壤水溶液中重金属离子的迁移性[11]; 另一方面, DOM是影响土壤环境的主要介质之一, 对重金属的形态变化有重要影响, 从而改变重金属的生物有效性[8, 12].因此, 研究土壤DOM的化学组成和特征差异对理解改良剂对Cd的稳定机制具有重要意义.近年来, 国内外针对DOM特征的研究方法较多, 主要包括光谱分析、磁共振和高分辨质谱等.其中, 紫外-可见光谱和三维荧光光谱不仅操作便捷、灵敏度高且检测过程不破坏样品结构.同时, 通过与数学方法结合, 如平行因子分析法(parallel factor analysis, PARAFAC)可解析出三维荧光光谱的特征组分和荧光强度等信息[13], 大大提高了光谱技术对DOM特征的识别能力.因而紫外光谱、荧光光谱和PARAFAC结合的光谱分析技术已被广泛用于各类水体[14~16]和土壤[17~19]DOM的特征研究之中, 但针对多种改良剂调控下土壤DOM光谱特征的研究鲜见报道.
本文以南方典型Cd污染水稻土为研究对象, 选取了11种常见土壤改良剂(牛粪、草炭土、稻草、稻壳、稻草生物炭、稻壳生物炭、羟基磷灰石、海泡石、石灰、石灰+牛粪和石灰+草炭土)进行了温室水稻种植盆栽试验, 分析了不同改良剂对土壤中Cd的稳定化效果及土壤DOM的响应差异, 利用紫外-可见光谱和三维荧光光谱, 并结合PARAFAC模型, 对比分析了不同改良剂调控下水稻根际土壤中DOM的光谱特征差异, 揭示了土壤DOM光谱特征与土壤-水稻系统中Cd累积间的内在联系, 以期为实际工程中土壤改良剂的优选和应用提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 供试土壤与材料供试土壤采自湖北省黄石市大冶市(30°04′08.3″N, 114°53′45.5″E), 土壤类型为红色石灰土, 是我国南方水稻生产的主要土壤类型之一.采集受Cd污染稻田的表层土壤(0~20 cm)运回实验室, 自然风干, 去除植物根系和碎石等杂物, 过2 mm筛, 混匀备用.土壤的基本理化性质检测结果为: pH 6.72, 阳离子交换量17.00 cmol·kg-1、ω(有机质)26.20 g·kg-1、ω(总氮)1.80 g·kg-1、ω(总磷)1.00 g·kg-1、ω(总钾)5.60 g·kg-1、ω(碱解氮)165.00 mg·kg-1、ω(有效磷)28.10 mg·kg-1、ω(速效钾)127.00 mg·kg-1和ω(Cd全量)2.17 mg·kg-1.
本研究选取了11种常用土壤改良剂(牛粪、草炭土、稻草、稻壳、稻草生物炭、稻壳生物炭、羟基磷灰石、海泡石、石灰、石灰+牛粪和石灰+草炭土), 这些材料都是从市场上购买的大宗商品, 性质稳定, 并在投加之前进行了筛分(2 mm).其中, 生物炭由南京勤丰秸秆科技有限公司辅助加工, 稻草生物炭和稻壳生物炭的热解温度分别为550℃和450℃, 时间为1 h.在2种复合改良剂中, 石灰的质量占比均为25%, 这个比例是根据前期试验结果确定的[8].
1.2 盆栽试验设计盆栽试验在中国环境科学研究院温室中进行.本研究使用聚氯乙烯塑料盆(直径20 cm, 高度25 cm), 每盆装土5.50 kg.按照质量比例投加改良剂, 其中, 牛粪、草炭土、稻草、稻壳、稻草生物炭和稻壳生物炭这6种材料的投加比例为4%, 石灰、羟基磷灰石和海泡石这3种材料的投加比例为1%, 石灰+牛粪和石灰+草炭土这2种复合材料的投加比例为2%.不同改良剂的投加比例不同主要是由于不同类型材料对水稻植株生长的影响不同[20].同时, 由于2种复合材料的理化性质与石灰更接近, 故在后续讨论中这11种改良剂被分为了三大类: 有机类改良剂(牛粪、草炭土、稻草、稻壳、稻草生物炭、稻壳生物炭)、无机类改良剂(羟基磷灰石、海泡石)和石灰类改良剂(石灰、石灰+牛粪、石灰+草炭土).每个盆栽设计3组平行样, 并设置空白对照组, 将土壤与改良剂混合均匀后装入盆中, 同时施尿素[CO(NH2)2, 以N计, 120 mg·kg-1]和磷酸氢二钾[K2HPO4, 以P计, 30 mg·kg-1; 以K计, 75.7 mg·kg-1]作为底肥, 加去离子水淹没5 cm, 在温室养护1个月后再进行水稻种植.盆栽种植水稻品种为“金优38”, 是大冶市当地农民主要种植的水稻品种之一.每盆移栽幼苗2株, 水稻整个生长期保持上覆水深度为5 cm.水稻幼苗于4月移栽到盆栽中, 9月水稻成熟收割, 同时采集水稻根际土壤.
1.3 样品采集与检测方法水稻成熟后收割水稻植株, 将稻穗、秸秆和根系分开, 用去离子水冲洗干净, 沥干后放入烘箱, 65℃条件下烘72 h.稻谷先用砻谷机(JLGJ-168, 台州市粮仪厂)去壳, 再用粉碎机(CG-8220, 中山市长柏电器)磨成粉, 待测.烘干的水稻茎和根, 先用陶瓷剪刀剪碎, 再用粉碎机磨成粉, 待测.取0.2 g植物样品(根、茎和糙米)于消解管中, 加入10 mL硝酸-高氯酸混合液(9+1), 加盖浸泡过夜, 在石墨炉中加热消解, 直至消解液呈无色透明或略带微黄色, 冷却后用1%的硝酸溶液定容到25 mL.使用电感耦合等离子体发射光谱仪(iCAPTM 7400 ICP-OES, 美国赛默飞世尔)测定水稻组织中的Cd浓度.为了控制质量, 购买了大米分析标准物质(大米GBW-10010, 中国标准物质中心)作为分析参考样, Cd的平均回收率在90% ~105%之间.
水稻收割的同时进行水稻根际土壤采样, 土壤样品清除植物碎片, 风干, 过2 mm筛, 储存在自封袋中待测.采用电子pH计(Seven CompactTM, 瑞士梅特勒-托利多)测定土壤pH, 土壤与去离子水的质量比为1 ∶2.5.参考Jones和Willett的方法提取土壤DOM[21], 并做了适当修改: 取10 g土壤于三角瓶中, 加入50 mL去离子水混合, 放入往复式摇床(SHA-2, 常州市飞浦仪器), 25℃条件下, 以180 r·min-1的速度振荡16 h, 然后在离心力1 310 g条件下离心10 min, 将上清液用0.45 μm滤膜过滤, 所得溶液即为土壤DOM溶液, 并使用总有机碳分析仪(TOC-L, 日本岛津)测定DOM的浓度.
1.4 光谱扫描及特征参数分析用紫外-可见分光光度计(U-3010, 日本日立)测定DOM的吸收光谱(去离子水做空白), 扫描范围190~700 nm, 间隔1 nm.采用荧光分光光度计(F-7000, 日本日立)测定DOM的荧光光谱, 荧光光谱方法: 以去离子水为空白, 激发波长(Ex)范围为200~500 nm, 增量5 nm, 发射波长(Em)范围为200~500 nm, 扫描信号积分时间为3 s, 光源为150 W无臭氧氙弧灯, 波长扫描速度1200 nm·min-1.引入光谱特征参数量化光谱图, 紫外-可见吸收光谱和荧光光谱的常用特征参数描述如表 1所示.
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表 1 紫外-可见吸收光谱和荧光光谱的常用特征参数描述 Table 1 Description of commonly used characteristic parameters of UV-Vis absorption and fluorescence spectra |
PARAFAC分析是在MATLAB软件(R2018b, 美国迈斯沃克)中使用DOMFluor工具箱进行的[29]. PARAFAC模型是专门为处理三维荧光光谱这种三向数据而制作的, 可以看作是主成分分析的扩展.与PCA相比, PARAFAC是唯一识别的, 没有额外的正交性约束.如果三方数据的基本结构与PARAFAC模型相吻合, 那么PARAFAC的参数将反映真实的基本参数.因此, 每个荧光体将产生一个PARAFAC成分, 且每个成分的分数可以用来表示荧光团的相对浓度.为了验证PARAFAC解析出的荧光组分, 将荧光组分的Ex和Em上传到OpenFluor在线数据库(http://www.openfluor.org)进行定量比较和确认[30].
1.5 数据统计与分析为研究不同钝化剂处理下Cd在水稻体内的富集和转运, 采用生物富集系数(bioaccumulation factor, BAF)和转运系数(translocation factor, TF)两个指标:
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式中, C1为土壤中Cd含量(mg·kg-1), C2为水稻根系中Cd含量(mg·kg-1), C3为水稻植株下部组织中Cd含量(mg·kg-1), C4为水稻植株上部组织中Cd含量(mg·kg-1).
采用SPSS 22.0软件对数据进行单因素方差(ANOVA)分析和皮尔逊相关系数计算, 并采用Duncan进行差异显著性检验(P＜0.05); 采用R语言(4.0.2)对数据进行主成分分析; 采用Origin 2021 Pro软件对数据进行拟合和相关性分析以及作图.
2 结果与讨论 2.1 改良剂对水稻组织Cd累积的影响水稻成熟后, 采集了水稻植株样品进行检测分析, 不同改良剂对Cd在水稻组织中的富集和转移效果列于表 2中.对照组的糙米中Cd含量为0.25 mg·kg-1, 高于《食品安全国家标准食品中污染物限量》(GB 2762-2017)中所规定的标准限值(0.20 mg·kg-1), 说明供试土壤种植水稻存在健康风险.添加改良剂的试验组中Cd的累积含量各有不同, 尽管本研究所选的改良剂均是基于文献[7]报道的存在较好的Cd稳定化效果的材料, 但本试验结果与已有报道不尽相同.比较平均值发现, 在4种改良剂调控下, 水稻糙米Cd含量高于对照和标准规定的安全限值, 分别为草炭土、稻草生物炭、羟基磷灰石和海泡石.这一结果与大多数已有报道相悖, 特别是生物炭, 它已被证明能有效降低Cd的生物利用率[31].分析发现, 草炭土导致的糙米Cd的明显增加可能是由于土壤水分中可溶性有机金属络合物的形成[32], 而水稻秸秆生物炭增加了糙米中的Cd浓度可能是因为淹水条件下, 土壤中的水溶性Cl-浓度很高造成的[33].羟基磷灰石调控下促进Cd富集的结果也出现在了其它含磷材料的研究中[34], 这可能是由于羟基磷灰石的施用促进了Cd在水稻中的转移, 特别是在成熟期从叶片向种子的转移[35].海泡石具有增加土壤pH值、吸附、羟基沉淀和表面络合等作用, 能有效降低糙米中的Cd浓度[36], 在盆栽和田间试验中都被证明是一种可靠和稳定的降Cd的改良剂, 土壤类型、Cd污染类型和程度、海泡石的剂量和施用频率需要进一步深入研究[37].
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表 2 改良剂对土壤-水稻系统中Cd生物富集和转移的影响1) Table 2 Effect of soil amendments on the bioaccumulation and translocation of Cd in soil-rice systems |
通过计算Cd在土壤-水稻系统中的富集系数和转移系数发现, 不同改良剂调控下, Cd在水稻不同组织中的转移系数稳定, 受改良剂影响不大.相较之下, 改良剂对Cd的稳定化作用主要体现在Cd从土壤进入水稻根系的富集作用.前期研究表明[8], 改良剂主要通过改变土壤环境介质条件, 从而改变土壤Cd的形态, 即生物有效态, 进而影响Cd的富集.在影响土壤环境的诸多因素中, 土壤DOM是最为主要的环境因子之一, 下文将逐步深入分析.
2.2 改良剂调控下水稻根际土壤DOM含量的响应水稻成熟后, 在采集植株样品的同时, 也对水稻根际土壤进行了采样分析.采用水浸提的方法获得了土壤DOM溶液用于后续分析[21], 检测结果如图 1所示.本研究使用的三大类改良剂(有机类、无机类和石灰类)对土壤DOM质量分数的影响有明显的集聚效应.与对照组相比, 有机类改良剂(牛粪、草炭土、稻草、稻壳、稻草生物炭和稻壳生物炭)略微增加了土壤DOM质量分数(11.77% ~41.81%), 而石灰类改良剂(石灰、石灰+牛粪和石灰+草炭土)明显增加了土壤DOM质量分数(45.90% ~81.47%), 但无机类改良剂(羟基磷灰石和海泡石)对土壤DOM质量分数几乎没有影响(-1.29% ~-0.20%).有机类材料由于自身的生物降解, 会向土壤中释放一定量的外源DOM, 对土壤DOM的质量分数有轻微提高; 而无机类材料本身不含有机物, 因此对土壤DOM没有贡献.石灰类改良剂主要是提高了土壤的pH值, 促进了土壤自身有机物的溶解[38], 从而显著提高了土壤DOM的质量分数.该结果表明, 从“量”上看, 稻田土壤中的DOM主要来源于土壤有机物, 而投加改良剂对土壤DOM贡献相对较小, 这与pH值升高导致60%以上的总溶解有机碳被释放的研究结果一致[39].
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1.石灰, 2.石灰+牛粪, 3.石灰+草炭土, 4.稻草, 5.牛粪, 6.草炭土, 7.稻壳, 8.稻草生物炭, 9.稻壳生物炭, 10.海泡石, 11.对照, 12.羟基磷灰石; 不同小写字母代表不同改良剂处理间的差异(P＜0.05) 图 1 不同改良剂调控下水稻根际土壤pH和DOM含量的响应 Fig. 1 Response of rice rhizosphere soil pH and DOM content under the regulation of different amendments |
对不同改良剂调控下的土壤DOM溶液进行了紫外-可见光谱分析, 从每一种改良剂的试验组中选出1张紫外全扫光谱如图 2所示, 选择的原则为平行样中DOM含量最接近平均值的样品.土壤DOM紫外-可见光光谱整体上并没有明显特征峰, 样品吸光度随波长增加呈指数型减少, 在波长达到600 nm后吸收逐渐趋于0.
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CK.对照, CM.牛粪, PS.草炭土, RS.稻草, RH.稻壳, RSB.稻草生物炭, RHB.稻壳生物炭, HAP.羟基磷灰石, SP.海泡石, L.石灰, L+CM.石灰+牛粪, L+PS.石灰+草炭土 图 2 不同改良剂调控下水稻根际土壤DOM的紫外-可见光光谱响应 Fig. 2 UV-Vis spectral response of rice rhizosphere soil DOM under the regulation of different amendments |
为进一步分析土壤DOM紫外-可见光光谱的差异, 引入紫外-可见光谱的特征参数, 见表 3.与对照相比, SUVA254值和SUVA260值整体变化趋势一致, 无机类改良剂羟基磷灰石显著提高了土壤DOM的芳香性和疏水性组分.草炭土在自然条件下经过长时间的堆肥降解, 牛粪经过了动物肠道的消化和吸收, 稻壳生物炭则是经过低温短时热解, 有机质没有完全炭化流失, 因此这3种有机类改良剂调控下DOM的芳香性和疏水性组分也有所提高.投加改良剂组土壤DOM的SR值均低于对照组, 说明改良剂投加后DOM中大分子量的组分比例升高了[23], 这些大分子量的DOM组分有两个可能来源, 一是改良剂降解释放到土壤中, 二是改良剂的投加促进了土壤固相中DOM的溶解释放.E2/E3值和E3/E4值的变化规律也一致, 除羟基磷灰石外, 其它改良剂调控下E3/E4均大于3.5, 说明土壤DOM主要为类富里酸[26].石灰类改良剂显著提高了土壤显色组分, 然而稻壳、稻草生物炭和海泡石降低了土壤显色组分, 这是由于稻壳、稻草生物炭和海泡石没有石灰类改良剂溶解土壤固相有机质的能力, 同时自身有机质含量也低.
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表 3 土壤DOM紫外-可见光光谱特征参数1) Table 3 Soil DOM UV-Vis spectral characteristic parameters |
同时, 为分析土壤DOM的荧光特征参数对不同改良剂的响应程度, 尝试采用主成分分析方法(principal co-ordinates analysis, PCoA)将改良剂类型对土壤DOM的差异性进行可视化.通过SPSS软件对紫外光谱参数降维分析, 测量取样适当性(kaiser meyer olkin, KMO)系数为0.64, 表明尚可进行主成分分析[40].利用R软件做主成分分析, 结果如图 3所示.第1主成分方差贡献率达到97.34%, 说明各个紫外光谱参数之间具有很强的相关性和一致性.从图 3可以看出, 3种石灰类改良剂具有很好的聚类效果, 而其它改良剂聚类效果则不明显, 这主要是由于石灰的投加会显著改变土壤pH, 进而影响土壤DOM的结构特性[38, 41].其它改良剂对土壤环境影响有限, 引起的DOM改变也有限, 不足以从紫外-可见光谱上表现出来.这个结果表明, 单独使用紫外-可见光谱对DOM差异性的识别能力有限, 为了深入研究土壤DOM的光谱特征, 需要其它光谱技术的辅助[23].
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依据6个紫外-可见吸收光谱特征参数[SUVA254、SUVA260、α(355)、SR、E2/E3和E3/E4]进行PCoA降维分析 图 3 基于紫外-可见光谱特征参数的土壤DOM主成分分析 Fig. 3 Principal component analysis of soil DOM based on characteristic parameters of UV-Vis spectrum |
除了紫外-可见光谱, 荧光光谱也是表征DOM特性的常用方法之一.对不同改良剂调理下的土壤DOM溶液进行了三维荧光光谱分析, 从每一种改良剂的试验组中选出1张荧光激发-发射矩阵如图 4所示, 选择的原则为平行样中DOM含量最接近平均值的样品.三维荧光光谱图可以根据Ex和Em的不同进行区域划分, 每个区域所代表的有机质种类不一样[42], 即: A区(Ex为200~250 nm, Em为280~330 nm)与酪氨酸有关, B区(Ex为200~250 nm, Em为330~380 nm)与色氨酸有关, C区(Ex为200~250 nm, Em为380~500 nm)与黄腐酸类物质有关, D区(Ex为250~440 nm, Em为280~380 nm)与可溶性微生物副产物类物质有关和E区(Ex为250~440 nm, Em为380~500 nm)与腐殖酸类有机物有关.
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三维荧光光谱图依据Ex和Em的不同进行区域划分, A区与酪氨酸有关, B区与色氨酸有关, C区与黄腐酸类物质有关, D区与可溶性微生物副产物类物质有关, E区与腐殖酸类有机物有关 图 4 不同改良剂调控下土壤DOM的三维荧光光谱图 Fig. 4 Three-dimensional fluorescence spectra of soil DOM under the regulation of different amendments |
从图 4可以看出, 与对照组一样, 不同改良剂调控下土壤DOM的荧光峰位置基本一致, 主要处于C区和E区, 即说明土壤DOM主要属于腐殖酸类和黄腐酸类有机质.不同改良剂调控下土壤DOM的主要荧光峰强度不一样, 这主要是受DOM质量分数的影响.为进一步分析土壤DOM荧光光谱的差异, 引入荧光光谱的特征参数, 见表 4.可以看出, 所有改良剂调控下土壤DOM的FI值均在1.4~1.9之间, 说明DOM的来源既包含陆源又包含自生源[23].土壤DOM的FI值依次为: 有机类>无机类>对照>石灰类, 说明有机类微生物源占比最高.同时, 所有样品的BIX值均在0.7~1.0之间, 有机类相对更接近1, 说明DOM的自生源成分均较少[27].有机类改良剂调控下新产生的自生源有机质含量相对较高, 这可能是因为有机类促进了土壤微生物活性[43].不同改良剂调控下, 土壤DOM的HIX值依次为: 石灰类>无机类>对照>有机类, 说明石灰类和无机类改良剂提高了DOM腐殖化程度.投加稻草、稻壳、稻草生物炭和稻壳生物炭的试验组土壤DOM的HIX值小于4, 表明这几个土壤DOM腐殖质特征较弱, 同时以自生源为主.不同改良剂调控下, 类蛋白物质相对浓度Fn(280)和类腐殖质物质相对浓度Fn(355)变化规律基本一致, 羟基磷灰石试验组的Fn(280)值和Fn(355)值均为最低, 说明其DOM中类蛋白物质和类腐殖物质的相对含量水平都是最低[28].
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表 4 土壤DOM三维荧光光谱特征参数1) Table 4 Characteristic parameters of soil DOM three-dimensional excitation emission matrix fluorescence spectroscopy |
利用MATLAB软件将PARAFAC应用到36个土壤浸提液DOM样本, 得到了4个荧光组分, 如图 5所示.为了验证分析结果的准确性, 将4个荧光组分上传到OpenFluor在线数据库中[30], 经过与数据库模型对比, 发现所有组分都至少与一项其他研究相匹配, 最终判定4种荧光组分的最大激发、发射波长分别为C1(Ex/Em=255 nm/465 nm)、C2(Ex/Em=325 nm/400 nm)、C3(Ex/Em=275 nm/390 nm)和C4(Ex/Em=240 nm/460 nm)列于表 5.组分C1为可生物降解的腐殖质类成分, 包括大分子量的疏水性化合物, 陆源是其主要来源, 也有部分来自微生物, 倾向于吸附在沉积物、土壤颗粒和矿物上; 组分C2含有中等大小分子量的腐殖质类成分(介于C1~C3之间), 其来源主要为陆源和海洋, 与C1相比, 其生物生产、生物降解和沉积物吸附的强度都较低, 因而变化波动大; 组分C3主要有两部分, 一部分是类似腐殖质的成分, 包含陆源的小分子量化合物, 生物产量极少, 另一部分包含类似色氨酸的成分; 组分C4与组分C1类似, 主要是分子量相对较大的类富里酸物质和高分子量的芳香族化合物[44].
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利用PARAFAC模型解析出4个荧光组分: C1(255/465)陆源大分子类腐殖质、C2(325/400)微生物源类腐殖质、C3(275/390)陆源小分子类腐殖质和C4(240/460)高分子量类富里酸 图 5 土壤水浸提DOM三维荧光光谱图的PARAFAC分析组分 Fig. 5 PARAFAC analysis components of soil water extraction DOM 3D fluorescence spectrogram |
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表 5 OpenFluor数据库确认土壤DOM荧光组分的位置及物质组成 Table 5 Position and description of soil DOM fluorescence components verified by the OpenFluor database |
根据PARAFAC分析结果, 不同改良剂调控下土壤DOM中各荧光组分荧光丰度如图 6所示.在所有样品中, 组分C1和组分C4荧光丰度占比均高, 说明土壤DOM主要来源于土壤自身, 改良剂的投加引入的外源DOM有限.组分C3的丰度占比变化最大, 主要由于组分C3原本占比较少, 改良剂的投加, 直接增加了土壤中小分子类腐殖质的相对含量; 而且水稻种植过程中, 水稻根系和微生物对根际环境中小分子类腐殖质影响较大.与对照相比, 在含有石灰的改良剂调控下, 4个组分出现很明显的变化规律, 组分C1和C2显著增加同时组分C3和C4显著降低, 而其它改良剂无明显规律.含石灰的改良剂主要提高了土壤pH, 导致土壤固相中有机物颗粒的不稳定性[38], 进而提高土壤DOM[41].该结果进一步印证了农田土壤中的DOM主要源自土壤自身, 而外来投加的改良剂对土壤DOM的贡献有限.
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利用PARAFAC模型解析出4个荧光组分: C1(255/465)、C2(325/400)、C3(275/390)和C4(240/460), 其相对丰度可以表示为不同荧光团物质的含量 图 6 土壤水浸提DOM中不同荧光组分的相对荧光丰度占比 Fig. 6 Relative fluorescence abundance ratios of different fluorescent components in soil water extraction DOM |
通过对紫外-可见光谱和荧光光谱的量化解析, 共引入了15个光谱特征参数.为进一步讨论土壤DOM在改良剂稳定土壤Cd过程中的潜在作用, 分别对糙米中Cd的质量分数、土壤DOM的质量分数以及15个光谱特征参数进行了皮尔逊相关性分析, 结果如图 7所示.可以看出, 15个光谱参数中对DOM含量有显著影响的分别是紫外光谱参数SR和荧光光谱参数Fn(355)、C1、C2和C4, 其中, SR和C4与DOM含量呈负相关, Fn(355)、C1和C2与DOM含量呈正相关.在紫外光谱特征参数中, SUVA254和SUVA260呈现显著正相关, 说明土壤DOM的腐殖化程度越高, 芳香性结构和疏水性组分含量越高.E2/E3和E3/E4呈现显著正相关, 说明土壤DOM内源性组分主要是小分子类富里酸.在荧光光谱特征参数中, 荧光指数(FI、BIX和HIX)之间没有明显的相关性, 土壤DOM的来源(陆源、海洋和微生物等)不是决定其性质多样性的唯一因素, 同一来源的DOM在土壤环境中也会受其它未知的因素影响而展现出不同的结构和性质.这也解释了在改良剂调控下, 虽然土壤DOM主要来源于土壤自身, 但在Cd的生物地球化学过程中展现出不一样的作用.
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对水稻糙米Cd含量、土壤DOM含量、6个紫外-可见吸收光谱特征参数和9个三维荧光光谱特征参数进行了皮尔逊相关性分析(*表示P＜0.05), 右上半部分为系数数值, 左下半部分为渲染图, 橙红色为正相关, 深蓝色为负相关, 圆形直径越大表明相关系数的绝对值越大, 两个部分相互对应 图 7 土壤DOM的光谱特征参数与糙米Cd生物富集的相关性分析 Fig. 7 Correlation analysis of spectral characteristic parameters of soil DOM and Cd bioaccumulation in brown rice |
从图 7可以发现, 在15个光谱参数中, 只有荧光组分C4与糙米中Cd含量间存在显著正相关关系(rS=0.63, P＜0.05), 这说明该荧光组分所代表的有机质与水稻根系吸收Cd的过程存在关系.因此, 将荧光光谱特征参数C4分别与土壤DOM含量和糙米Cd含量进行了线性拟合, 结果如图 8所示.可以看出, 随着荧光组分C4荧光强度的增高, 水稻糙米中Cd含量也线性增高.该结果表明, 土壤DOM的荧光光谱特征参数C4可以很好预测水稻中Cd的富集.通过OpenFluor数据库比对, 判定组分C4主要是由一类分子量相对较大的类富里酸物质和高分子量的芳香族化合物组成[44], 但该类物质的结构特征仍然难以捉摸.Hunt等[53]的研究发现, 10种来自植物生物量的DOM中有8种解析后包含高强度的组分C4; Beggs等[54]的研究发现, 生物处理降低了组分C4的荧光强度, 但增加了组分C4对DOM总荧光的贡献率; Kothawala等[52]的研究发现, 组分C4类似于还原和氧化的醌类物质, 且在缺氧条件下部分参与了微生物呼吸过程中的电子转移.以上结果表明, 在研究DOM的报道中, 组分C4与生物过程密切相关[44]. Cd可能通过与组分C4形成某种络合物, 借助植物吸收C4的生物通道进入植物细胞, 从而促进了植物对Cd的吸收.在使用不同浓度的富里酸溶液浇灌玉米的盆栽试验中, 也同样发现了富里酸显著促进玉米对Cd吸收的现象[55].同时, 我国土壤类型丰富多样, 而本研究只涉及一种典型农田土壤, 其它类型土壤DOM的光谱特征有待后续研究.本研究尝试通过光谱分析技术将土壤DOM与土壤-水稻系统中Cd的富集关联起来, 尽管具有一定的不确定性, 该结果可以为后续改良剂的优选提供参考, 也为传统的光谱技术在环境领域新的应用提供了一个值得参考的切入点.
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(a)为荧光组分C4与土壤中DOM含量的线性关系, 拟合曲线为y=-0.053 2x+305.713 5; (b)为荧光组分C4与糙米中Cd含量的线性关系, 拟合曲线为y=0.000 4x-0.914 9 图 8 三维荧光组分C4对土壤DOM含量和糙米Cd含量的线性响应 Fig. 8 Linear response of 3D fluorescent component C4 to soil DOM content and Cd accumulation in brown rice |
(1) 施加改良剂对土壤DOM质量分数的影响主要基于两个方面: 一是改变土壤固相有机质的溶解度, 二是改良剂自身降解释放DOM, 且前者起主导作用.
(2) 不同改良剂对土壤DOM的光谱特征影响不同, 有机类改良剂提高了土壤DOM的相对分子量和新生自生源贡献率; 无机类改良剂提高了土壤DOM的芳香性和疏水性组分; 石灰类改良剂提高了土壤DOM的显色组分和腐殖化程度.
(3) 通过PARAFAC分析, 水稻根际土壤DOM共解析出4种有效荧光组分: C1(255/465)、C2(325/400)、C3(275/390)和C4(240/460), 均为类腐殖质; 紫外和荧光光谱相互印证, 表明土壤DOM来源以陆源输入的类腐殖质为主.
(4) 光谱特征参数与水稻Cd累积的相关性分析结果表明, 在红色石灰土-水稻系统中, 土壤DOM的荧光组分C4可用于预测糙米中Cd含量; 研究结果将为土壤改良剂的优选提供参考.
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