2024, Vol. 45
2. 桂林理工大学地球科学学院, 桂林 541004;
3. 桂林理工大学岩溶地区水污染控制与用水安全保障协同创新中心, 桂林 541004
2. College of Earth Sciences, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China;
3. Collaborative Innovation Center for Water Pollution Control and Water Safety Guarantee in Karst Area, Guilin University of Technology, Guilin 541004, China
砷（As）是剧毒元素, 自然界不存在单独的As元素, 大多以雄黄和雌黄等硫化物形态混杂于铜矿、铁矿和锑矿等矿石中[1].As经污水灌溉、农药和化肥等途径进入土壤, 易于累积, 并且难以去除[2, 3].土壤的砷污染不仅影响农作物的生长、粮食产量和质量, 还通过食物链蓄积在人体内, 人体摄入As过多会导致神经系统和器官的损害和骨质疏松, 对植物则会影响叶绿素的形成, 导致光合作用受阻从而导致植物机体生长不良[4 ~ 6].贵州作为我国矿产资源最丰富省份之一[7], 金属煤炭储量丰富, 有研究证实[8, 9], 贵州金属矿区存在As污染情况, 西南部存在含As过量的高砷煤.开采高As煤矿导致As中毒[10], 乱排乱放曾导致独山As污染[11]事件.因此, 对贵州省进行系统的As污染调查研究具有重要的现实意义.
我国有65%的人以大米为主食[12], 稻米质量安全问题直接维系消费者的健康.水稻（Oryza sativa. L.）是贵州省第一大粮食作物, 水稻种植面积与产量分别占全省粮食作物种植面积与产量的24.0%和40.0%左右, 全省近90%的人口以大米为主食, 大米对居民膳食重金属暴露贡献率最高.有研究发现[11], 水稻对重金属有很强的富集能力, 几种农作物籽粒（玉米、水稻和小麦）中水稻比其他旱作作物更容易累积As.以往对土壤-稻米研究主要集中在矿区周围, 有关全省土壤-稻米As污染的系统研究较少, 涉及土壤和稻米中As分布特征和食用健康风险评价等方面还需要进一步深入研究, 研究典型区域稻田土壤与稻米As的分布, 对于保障稻米安全具有重要的现实意义.
1 材料与方法 1.1 研究区背景贵州省位于云贵高原东部（东经103°36'~109°35', 北纬24°37~29°13'）, 全省管辖6个地级市, 3个民族自治州.境内地势西高东低, 自中部向北、东和南三面倾斜.地貌属于中国西南部高原山地, 平均海拔1 100 m左右, 山地和丘陵占总面积的92.50%, 岩溶地貌发育典型, 喀斯特地貌面积达61.9%.气候变化小, 属亚热带湿润季风气候, 冬暖夏凉.降水丰富, 年降水为850~1 600 mm, 适宜发展农业生产[13].
1.2 样品采集与前处理样品采集时间为2018年7~9月, 采样点如图 1所示.本着代表性的原则, 先根据土地利用情况图和卫星地图分析, 在水田集中分布区采取网格均匀布点, 样点间距2~3 km；涉重工矿业周边及影响区水田则加密布点抽样, 样点间距0.5~1.0 km.土壤采样深度0~20 cm, 每个土样采用梅花形布点法由5个子样等量混合而成, 留下1~2 kg装入袋中.记录周边基本地貌特征、GPS定点位置和土壤基本颜色、结构及质地.样品于阴凉处风干, 除去石子和植物根系等杂物, 研磨后过筛, 装样待测.
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图 1 研究区样点分布示意 Fig. 1 Schematic distribution of sample sites in the study area |
水稻样品与土样同步采集, 采集根系土壤的同时, 采集成熟水稻样, 由5件子样混合而成, 避免采集到空穗和受病虫害影响的样本.将水稻经过3次去离子水冲洗, 在烘干机内60℃烘干后脱粒, 将脱壳的稻米混匀, 用四分法取样, 将样品经过不锈钢打磨机粉碎, 装袋存储于干燥器内待测.
共采集自然土壤468个, 水田土壤-稻米样品1 567组, 水田土壤单一样品209个.
1.3 样品分析与质量控制测试项目包括土壤pH、土壤有机质（SOM）、土壤阳离子交换量（CEC）、土壤全量As（TAs）、土壤有效态As（AAs）和稻米总As（GAs）.土壤pH测定采用pH电位测定法（NY/T 1121.2-2006）；采用水合热重铬酸钾氧化-比色法（GB 9834-88）测定SOM；应用三氯化六氨合钴浸提-分光光度法（HJ 889-2017）测定CEC；将土壤和稻米采用1∶1王水进行水浴消解[14], 利用原子荧光光度分析仪（AFS-9700）测定其As含量；土壤有效态As采用0.1 mol·L-1的盐酸浸提, 利用原子荧光光度分析仪（AFS-9700）测定.分析过程中加入土壤成分分析标准物质（GSS-4）和大米标准物质（GBW 100357）进行质量控制, 其As回收率分别为86.6%~95.3%和90.4%~95.1%；随机选取10%的样品进行重复实验, 相对误差在±5%以内.
1.4 图形处理和数据处理图形处理则采用ArcGIS 10.7和Origin 2023绘制, 利用SPSS 26.0对原始数据进行相关统计分析.
1.5 评价方法（1）单因子污染指数法：
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(1) |
式中, Pi为污染指数, Pi < 1表示未污染, 1≤Pi表示超过筛选值；Ci为样品实测值, mg·kg-1；Si为元素限量标准, 参照《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准》（GB 15618-2018）中的风险筛选值, 简称“筛选值”.
本研究所测稻米中As含量为全量, GB 2762-2022中对于稻米中无机As的限量为0.2 mg·kg-1, 查阅文献得稻米中无机As约占总As的80%[15].
（2）稻米富集系数（BCF） BCF是稻米中As含量与土壤中As含量的比值, 用于评估稻米富集As的能力, 公式如下：
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(2) |
式中, BCF为富集系数, Cg为稻米中As含量, mg·kg-1, Cs为对应土壤中As含量, mg·kg-1.
（3）稻米健康风险评价模型 重金属日均摄入量（ADI）即当地居民经过稻米途径摄入的重金属含量.计算如下：
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(3) |
式中, EF为暴露时间, 成年男性、女性和儿童的EF均为345 d·a-1 [16]；ED为暴露年限或期望寿命（a）, 成年男女的ED为70 a, 儿童为18 a[17]；Chm为大米中的重金属含量, mg·kg-1；Wr为居民的稻米日均消费量, kg·d-1, 成年男性、女性和儿童的Wr分别为0.420、0.365和0.198 kg·d-1[17]；BW为人群的平均体重, kg, 儿童的体重为29.3 kg, 成年男性和女性的体重分别为65 kg和56.8 kg[18]；ATn为平均作用时间天数, d；对于非致癌效应, ATn = ED×365 d, 对于致癌效应, ATn=25 550 d（70 a×365 d·a-1）.
健康风险评价采用美国环保署（US EPA）推荐的目标危险系数（THQ）[19]进行评价.THQ是以污染物暴露剂量与参考计量的比值来表征健康风险水平, 计算模型为：
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(4) |
式中, RfDo为口服参考剂量, mg·（kg·d）-1.As的口服参考计量（RfDo）为0.000 3 mg·（kg·d）-1.
THQ < 1.0时表明对人体健康没有负面影响；THQ > 1.0时表明对人体健康产生负面影响的可能性极大；当THQ > 10.0时表明将对人体健康产生慢性毒性效应.
（4）致癌风险评估 重金属的致癌风险定义为终身致癌风险（CR）, 选取重金属As采用公式（5）估算其致癌风险水平：
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(5) |
式中, CR为重金属暴露产生的终身致癌风险；ADI为食用大米产生的重金属日均暴露剂量, mg·（kg·d）-1；SF为重金属的致癌斜率因子, kg·d·mg-1, 参考US EPA的IRIS毒性数据库, As的SF数值取1.5.
当CR < 10-6时, 认为致癌风险是可忽略的；当CR介于10-6~10-4之间时, 认为致癌风险是可以接受的；当CR > 10-4时, 一般认为会造成严重的健康影响.
2 结果与分析 2.1 水田土壤基本理化性质统计分析黄壤、石灰性土和红壤是贵州省主要的土壤类型, 分别占贵州总面积的38.7%、24.4%和10.8%.pH是影响土壤对As吸附、解吸的重要因素, pH在4.0~6.5有利于As的吸附, pH在7.0~8.5有利于As的解吸[20].贵州水田土壤pH为3.37~8.46, 其中0.1%水田土壤点位pH低于4.0, 39.3%点位pH在4.0~6.5之间, 18.5%点位pH在6.5~7.0之间, 42.1%点pH在7.0~8.5之间.由图 2看出贵州省水田土壤pH西南区偏高, 东南区偏低, 土壤总体呈中性和弱酸性.
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图 2 土壤类型与pH分布 Fig. 2 Soil type and pH distribution map |
贵州省水田SOM原始数据符合对数正态分布, 采用几何均值表示.通过图 3可知, 贵州省水田ω（SOM）集中在30~50 g·kg-1, 依据文献[21]的“全国土壤养分含量分级标准”分类, 属于二类以上, 土壤养分充足, 适合耕种作物.贵州省水田ω（SOM）几何均值为42.0 g·kg-1, 其中安顺市ω（SOM）最高, 可达53.8 g·kg-1, 铜仁市水田最低, 含量仅为34.7g·kg-1.
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图 3 土壤有机质和CEC含量状况 Fig. 3 Soil organic matter and CEC content |
CEC是评价土壤保肥能力的重要指标[22].CEC < 10 cmol·kg-1说明土壤保肥能力低, 10~20 cmol·kg-1为土壤保肥能力中等, CEC > 20 cmol·kg-1为土壤保肥能力强.由图 3可知, 贵州省水田样本CEC大部分在20 cmol·kg-1以上, 属于保肥能力强的土壤；六盘水市地区CEC最低, 为19.1 cmol·kg-1；黔东南州、黔南州两地CEC分别达到25.9 cmol·kg-1和25.4 cmol·kg-1, 总体情况为适宜水稻生长的土壤环境.
2.2 水田土壤重金属As含量分析表 1为贵州省水田土壤As含量, 图 4为水田土壤有效态As含量基本特征统计, 原始数据符合对数正态分布, 采用几何均值来表示土壤中As含量.
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表 1 贵州省水田土壤As含量统计分析 Table 1 Statistical analysis of soil As content in paddy fields in Guizhou Province |
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图 4 水田土壤As有效态含量分析 Fig. 4 Analysis diagram of As effective state content in paddy soil |
由表 1可知, 贵州省水田样品ω（As）范围为0.04~91.75 mg·kg-1, 几何平均值为10.03 mg·kg-1, 约为我国土壤As背景值（9.2 mg·kg-1）的1.09倍, 为贵州省自然土壤的（21.29 mg·kg-1）[23]的41%, 水田土壤的As含量远远低于旱地土壤As含量.贵州水田As变异系数在42.10%~94.71%, 属中、强变异水平, 变异系数高可能与人为污染有关, 同时由于研究样点地质背景复杂、地理分布广和成土母质复杂也可能导致贵州土壤重金属整体上变异系数高[24, 25].贵州省毕节、贵阳和遵义的土壤As含量存在显著差异, 而其他各市土壤As含量不存在显著差异.受到近年来研究区工业发展和矿产资源的开发等因素的干扰[26], 使得研究区土壤中的As累积, 导致水田土壤As含量在空间上呈现不同的差异性.铜仁市和黔东南州西北部接壤部分地区是矿业采集聚集区, 存在着矿区As元素迁移至农用地土壤的可能.贵州省不同地区的土壤As含量差异大的原因可能与西南地区土壤As含量较高, 存在高As煤矿区, 贵州省开采矿产冶炼时间较长等有一定关联.
由图 4可知, 土壤ω（AAs）范围为0.001~0.216 mg·kg-1, 几何平均值为0.035 4 mg·kg-1, 变异系数为297.3%, 整体呈现极强变异水平.贵州省水田ω（AAs）为0.012 mg·kg-1, 活化率为0.120%.黔东南州地区ω（AAs）最高, 可达0.020 mg·kg-1, 为贵州省水田AAs含量的1.67倍, 变异系数为4.88%, 活化率高达0.236%；其次为黔南州, ω（AAs）为0.018 mg·kg-1, 活化率为0.220%.方差分析结果表明, 贵州省各市土壤有效态As含量不存在显著差异（P > 0.05）.贵州省各地区土壤有效态As含量极低, 活化率均未达1%.
2.3 土壤As污染空间分布如图 5所示, 在1 776个土壤采样点中, 有257个点位土壤As含量超过了（GB 15618-2018）中的筛选值, 点位超标率为14.47%.贵阳市为超标最严重区域, 超标率为38.57%；其次为安顺市, 超标率为27.19%.两个地区均有As矿开采, 所以除地质背景高外, 人类生产生活带来的影响也会导致As含量超标[27, 28].
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图 5 贵州省水田土壤As单因子污染指数分布 Fig. 5 Distribution of As single-factor pollution index in paddy fields in Guizhou Province |
变异系数不能定量地刻画其在空间尺度上的随机性和结构性、独立性和相关性, 只能概括反映土壤重金属的总体特点[29].对贵州省水田土壤选用克里格（Kriging）插值法进行土壤As污染空间预测[30], 拟合模型选用球状模型, 插值块金值C0：0.061 mg·kg-1, 偏基台值（C0+C1）：0.109 mg·kg-1, 块基比C0/（C0+C1）：0.56, 块基比在0.25~0.75之间, 变量有中等程度的空间相关性, 受到人为活动的干扰[31]和受到来自于母岩（碳酸盐岩）风化[24]的影响.据图 6可知, 预测出重度污染点位分布在黔西南的东部（图 6中1号框）, 毕节市的东部（图 6中2号框）, 遵义市与贵阳市交界地区（图 6中3号框）, 黔南州的东部地区（图 6中4号框）, 以黔西南州土壤As污染最为严重.从土壤As含量总体空间分布可以得出, 元素含量值的空间分布特征与煤矿开采及铅锌矿冶炼有一定关系[32, 33].
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图 6 水田土壤As单因子污染指数空间分布 Fig. 6 Spatial distribution of As single-factor pollution index in paddy soil |
对1 567件稻米样品中As含量进行统计, 结果见表 2, 经对数转换后均符合正态分布, 以几何均值表征稻米中As含量大小.整体上贵州省稻米ω（As）范围为0.001~0.937 mg·kg-1, 平均值为0.133 mg·kg-1, 低于《食品安全国家标准食品中污染物限量（试行）》（GB 2762-2022）中限量标准值（0.2 mg·kg-1）（换算按总As的80%为无机As, 限量标准值为0.25 mg·kg-1）.其中贵阳市和遵义市中部分稻米样品As含量大于限量标准值, 样点超标率分别为14.29%和13.90%.
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表 2 采样区域稻米As含量统计 Table 2 Statistics of rice AS content in the sampling area |
据稻米中As的单因子污染指数空间分布（图 7）, 超标点位多在贵州省东部和北部, 稻米受重金属污染与矿业活动影响较明显, 贵州省各地稻米As含量高值点位与矿业分布的地区重合, 集中在遵义市锰矿、黔西南州煤矿、铜仁市与黔东南州的汞矿等周围地区.但也存在部分地区矿业影响较小, 仍有样点As超标情况, 如黔东南州东部和西北部分地区以及安顺市中部, 可能受当地较高地质背景影响.稻米As含量超标点位分布见图 8, 其中“米土均不超标”（稻米和土壤As均不超标）占比超半数, 为70.00%, 说明研究区土壤和稻米As整体上处于未污染状；“米不超土超”（稻米As不超标但水田土壤As超标）占比为11.12%, 说明水稻吸收As到稻米过程中, 可能水稻品种和所处地土壤理化性质对As累积进入稻米籽粒中影响较大；“米超土不超”（稻米As超标但水田土壤As不超标）占比15.89%, 有可能当地种植的稻米品种基因型对土壤As富集能力较强, 导致稻米中As超标, 这需要进一步深入了解；此次两者均超标占比2.99%, 在本研究中占少数.土壤和稻米均超标的点位分布在安顺市的东南部和贵阳市南部, 稻米超标而土壤不超标的点位分布在黔南州中部、遵义的南部地区.
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图 7 稻米As单因子污染指数 Fig. 7 Rice grain single-factor pollution index |
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图 8 稻米As含量超标点位分布 Fig. 8 Distribution of rice grain As content exceeding the standard |
图 9可知, 通过Spearman分析表明, 稻米As含量与土壤pH和土壤总As呈现显著正相关（P < 0.05）, 说明土壤的酸碱性对稻米As含量存在一定影响, 土壤中的As含量越高, 则稻米中的As含量越多.未见稻米As与土壤As有效态、SOM和CEC的相关性.
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*表示在0.05级别, 相关性显著；色柱表示相关性大小, > 0为正相关, < 0为负相关 图 9 稻米As含量与土壤理化性质的相关性 Fig. 9 Correlation between rice grain As content and soil physicochemical properties |
土壤理化性质是影响土壤对As吸附的重要因素.土壤pH与土壤总As呈显著正相关, 说明土壤pH增大, 土壤总As含量增加.土壤总As含量与土壤有效态As呈现较明显的负相关性, 说明重金属全量越高时, 生物有效态性较强的赋存形态占比越低.出现这一情况也许是由于成土母质的差异性导致[34].有研究表明[35], 研究区域土壤中重金属主要以氧化铁锰结合态形式和残渣态形式存在, 土壤中大部分重金属都以残渣态及氧化铁锰结合态的形态固定在土壤中, 降低了生物有效性.
土壤有效态As和土壤pH呈显著负相关关系, 有研究表明[36 ~ 38], 土壤pH值越低, As就越活跃, 其有效性就越高, 越容易迁移到植物体内；土壤pH值越高, As流动性会越低, 就越不易活化从而转化为沉淀.土壤有效态As与SOM、CEC呈显著正相关（P < 0.05）.土壤有机质含量是影响土壤有效态砷含量的主要土壤因子之一, He等[39]研究表明有机质含有较多的氨基、羧基、羟基和醛基等活性基团, 这些基团可以通过阳离子交换、螯合作用来吸附As离子, 从而影响As的有效性, 进一步影响作物对As的吸收.土壤有机质可以与As离子形成配合物, 增大As在土壤中的移动性和生物有效性, 从而使作物吸附更多的As[40].
2.6 土壤和稻米中重金属的健康风险评价通过贵州省不同地区居民的大米摄入途径的As含量, 计算贵州省稻米的重金属THQ值, 评估其对人体健康影响.
如表 3所示, 贵州省成年人与儿童食用大米引起的THQ值均超过安全基准值1.0, 表明对人体健康产生威胁；儿童因受到的非致癌健康风险高于成人, 属于重金属敏感人群.这可能是由于儿童体重比成年人轻, 单位体重摄入的大米比成年人多, 所以非致癌健康风险高, 通过合理饮食对于预防不同性别与年龄的重金属摄入至关重要.致癌风险评估结果显示, 贵州省不同人群因食用大米导致的无机As暴露有10-4水平的潜在致癌风险.稻米As含量的极高值均落在受污染的铅锌矿区, 计算中未考虑生物可给性, 因此风险水平存在被高估的情况.总体而言, 儿童食用大米的风险高于成年人.同时因为儿童的组织器官功能尚未健全, 身体代谢器官的解毒功能较弱, 对有毒有害物质更敏感[41], 应列为重金属敏感人群.
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表 3 不同采样点稻米健康风险评价结果 Table 3 Health risk evaluation results of rice at different sampling points |
2.7 安全种植区划
基于土壤-水稻重金属的安全种植区划主要衡量指标为土壤超出水田重金属风险筛选值和管控制、食品中污染物限量, 种植区划给出了优先保护、安全利用和严格管控这3类参考[42].进行土壤-水稻重金属安全的种植区划时, 通过判别各采样点土壤和水稻重金属含量超出土壤风险筛选及管制值和食品中污染物限量风险为基础, 先部分后整体, 首先通过分析As控制下的水稻安全种植评估赋值和综合污染风险, 通过ArcGIS中克里格插值, 拟合模型选用球状模型, C0：0, （C0+C1）：0.198 8, C0/（C0+C1）：0, 然后选择去趋势, 获得插值后作出安全种植区划.As安全区划分析赋值规则为：水稻As含量超食品中污染物限量标准Pi≤1、1 < Pi≤2和Pi > 2分别赋值为0、1和2；土壤中重金属超稻田土壤风险筛选值、风险管制值分别赋值为1和2, 其中土壤重金属未超稻田土壤风险筛选值赋值为0.通过叠加赋值, 定义赋值0、1~2和3~4依次为安全种植区划的优先保护类、安全利用类和严格管控类.结果如图 10, 优先保护类主要集中在黔东南中南部、遵义、铜仁北部和毕节市西部, 安全利用类主要集中在贵州中部、东部和西南部, 不存在严格管控类区域.
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图 10 土壤-水稻As安全种植区划 Fig. 10 Soil-rice As safe planting zoning |
As在水稻体内的含量高低是取决于水稻对As离子的吸收和生物富集能力, As离子在水稻体内向籽粒的迁移和分配则影响其健康风险[43].研究区稻米超标的原因大致在以下方面.
首先, 采样区域土壤中As含量偏高, 这与研究区本身母岩母质、土壤理化性质和人类活动等因素有关[44].中国西南地区是典型的高地质背景（HGB）地区, 表土中重金属的分布主要归因于地质背景, 土壤对As的吸附能力由大到小为：红壤 > 砖红壤 > 黄棕壤 > 黑土[34].研究区大部分土壤为黄棕壤和红壤, 对As有较强的吸附能力.第二, 水稻是需水量较大的植物, 植物对As的吸收主要是通过磷吸收系统和水通道来实现的, 当水田淹水时易引起As元素向可溶态转化, 从而易被水稻根系吸收进入体内积累[45], 导致稻米中As超标.第三, 研究区采集的稻米品种不唯一.查阅已有研究表明[46, 47], 无论地点和季节如何, 水稻组织中的总As含量按以下顺序降低：根 > 芽 > 秸秆 > 壳 > 稻米.也有报道这可能是除土壤中重金属含量、土壤形态和环境条件的影响外, 不同品种水稻吸收As元素的生理生化机制也不同, 因此吸收和富集特性也不同[48].另外灌溉强度、基础地质、天气条件、肥料施用和疾病等也具有一定相关性[49].本研究稻米As含量与土壤pH值有显著相关性.事实上, pH值通常通过控制As与水稻其他部分之间的相互作用而不是直接作用来影响As行为[50, 51].稻粒As含量与土壤总As呈正相关, 表明土壤中As的污染程度能进一步反映稻米As的安全程度[44, 45].通过相关性分析, 未见稻米As与土壤As有效态的关系, 证明目前土壤有效态As测试方法, 得出土壤中有效态As占土壤总As不足1%, 但稻米仍然10%的超标率, 可见化学有效态与植物吸收量之间未必完全一致, 或者说化学有效态难以很好的表征植物对砷的吸收状况, 应该寻求更合适的表征量.
3.2 As污染安全风险分析土壤和水稻的As含量, 比较土壤As超土壤风险筛选值和稻米As含量超食品污染限量标准, 发现安全利用区分布于贵州大部分地区, 主要是由于地质高背景和人类矿业活动造成的水田土壤重金属超标, 但多数是轻度超标.土壤中元素的潜在迁移率和毒性取决于其化学物质, 而不是总含量, 在水田土壤中大多数重金属是亲硫元素, 土壤在淹水还原条件下易生成难溶性硫化物, 重金属有效量降低, 对水稻造成的影响减小[52].贵州省大部分地处于喀斯特碳酸溶岩, 土壤pH呈现出弱酸性, 生物有效性较低, 植物对于土壤中As的吸收富集能力较差, 往往出现土壤超标而作物不超标的现象[53].pH升高时, As可溶性会显著增大, 常以AsO3-、HAsO42-、H2AsO4-和AsO43-等形式存在, 易随水移动.因此, 相比旱地土壤, As在水田中易移动流失污染程度降低[54].综合各项原因, 研究区域水田土壤及稻米中部分As元素含量偏高, 是由于采样点位多处于矿带, 地质背景高且工矿开采、冶炼和尾渣堆放对土壤造成极大污染.
优先保护区作为土壤环境质量最佳地区, 应该防止外源重金属输入, 加大区域内土壤环境质量监控.对安全利用区域采用农艺调控措施减少重金属污染土壤的风险.对于受As污染的地区, 可以通过添加赤泥的方式降低土壤中水溶态As的含量, 增加残渣态As的含量, 在一定程度上降低土壤中As的有效性, 以减轻对水稻的毒害作用[55].调控措施可栽种适合本区域的种植作物, 通过合理的水分管理如水改旱、减少灌水数量和调整灌水时期等, 可以有效影响As的存在形态, 从而改变其活性, 在一定程度上有助于降低作物对As的吸收量[56].也可以通过施加硅、磷肥, 减少人体食用稻米磷肥, 减少人体食用稻米途径摄入重金属健康风险.
3.3 贵州省稻米超标率不确定性分析随着工业和交通等相关行业的快速发展, 人类的活动加剧了土壤As元素的累积效应.结果显示, 贵州省水稻的As超标率10.35%, 造成这种状况的原因可能和种植水稻品种有关[45]., 但这也可能是样点布局差异所致.结合本研究中, 在采集过程中布点并不是均匀的网格布点, 而是在网格布点的基础上, 在有色金属矿业影响区进行了加密布点, 总体而言, 研究所得结果可能比贵州省原本稻米As含量结果偏高.因此, 可以认为贵州省水稻As总体是安全的, 但需要对超标区域加以特别关注.
4 结论（1）本文结果表明, 研究区水田土壤主要呈中性及弱酸性, 其SOM含量和保肥能力均为中等以上水平；经独立样本T检验（P < 0.05）, 水田土壤As累积效应低于自然土壤.
（2）研究区域中, 遵义市土壤As污染最突出；就县级而言, 安顺市的东南部县级区域土壤As点位超标率较高；基于（GB 2762-2022）, 稻米超标点位主要分布黔西南州的西北部工矿业活动区周围, 整体上研究区土壤环境质量和稻米呈现正常状态.
（3）经农作物摄入暴露途径下, 研究区As对居民存在一定的致癌和非致癌健康风险, 且对儿童的影响大于成人.贵州省整体上水稻可实现安全种植.
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