环境科学  2025, Vol. 46 Issue (3): 1774-1782   PDF    
鄱阳湖运积型地质高背景区根系土-农作物Cd富集特征及生物有效性
文帮勇1,2,3, 郄海满1,3, 高园1,3, 姜宏裕1,3, 周强强1,3     
1. 江西省地质调查勘查院基础地质调查所, 南昌 330030;
2. 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室, 南昌 330013;
3. 江西有色地质矿产勘查开发院, 南昌 330030
摘要: 为识别运积型地质高背景区根系土-农作物系统Cd的富集特征及生物有效性, 选取鄱阳湖南岸九龙地区为研究对象, 采集了140组农作物及其根系土样品. 结果表明, 研究区根系土ω(Cd)范围0.03~0.65 mg·kg-1, 平均值为0.16 mg·kg-1, 超过了江西省土壤的背景值, 反映运积型地质高背景的特征;根系土Cd超标率为6.43%, 为轻度污染;芝麻对Cd的富集能力(404%)最强, 其次为花生(146%), 水稻、油茶和芡实富集能力中等, 玉米富集能力较弱. 根系土ω(活性态Cd)为76.8 μg·kg-1, 生物有效性为48.9%, 其中水稻的均最高, 分别为98.6 μg·kg-1和59.9%. 主成分分析(PCA)显示, 根系土Cd主要是上游工矿污染物随水系运积所致. 相关性表明, 根系土活性态Cd和生物有效性Cd主要受成因来源控制, 表明外源输入型Cd的活性较大, 生态风险隐患较大.
关键词: 生物有效性      运积型地质高背景      镉(Cd)      土壤      赋存形态      鄱阳湖     
Cd Enrichment Characteristics and Bioavailability of Soil-crops in the Migration Type Geological High Background Area of Poyang Lake, Jiangxi Province
WEN Bang-yong1,2,3 , QIE Hai-man1,3 , GAO Yuan1,3 , JIANG Hong-yu1,3 , ZHOU Qiang-qiang1,3     
1. Basic Geological Survey Institute of Jiangxi Geological Survey and Exploration Institute, Nanchang 330030, China;
2. Key Laboratory of Mine Environmental Monitoring and Improving Around Poyang Lake of Ministry of Natural Resources, East China University of Technology, Nanchang 330013, China;
3. Jiangxi Nonferrous Geological Mineral Exploration and Development Institute, Nanchang 330030, China
Abstract: To study the accumulation characteristics and bioavailability of Cd in the soil-crop system in the migration type geologically high background area, 140 groups of crops and soil samples were collected from the Jiulong area on the south bank of Poyang Lake. The results showed that the range of ω(Cd) of root soil was 0.03-0.65 mg·kg-1, with an average of 0.16 mg·kg-1, which exceeded the background value of soil in Jiangxi Province, reflecting the characteristics of high geological background of migration type. The over-standard rate of Cd in root soil was 6.43%, which was slightly polluted. Sesame had the strongest enrichment ability of Cd (404%), followed by that of peanut (146%). The enrichment ability of rice, Camellia oleifera, and Euryale seed was medium, while that of corn was weak. The root soil ω(active Cd) was 76.8 μg·kg-1, and the bioavailability was 48.9%, among which rice was the highest with 98.6 μg·kg-1 and 59.9%, respectively. Principal component analysis (PCA) showed that root soil Cd was mainly caused by the transport and accumulation of industrial and mineral pollutants in the upstream, reflecting the characteristics of the high geological background of the transport type. Correlation showed that the active and bioavailable Cd of root soil were mainly controlled by genetic sources, indicating that the activity of exogenously imported Cd was higher, and the ecological risk was higher.
Key words: bioavailability      migration type geological high background      cadmium(Cd)      soil      occurrence form      Poyang Lake     

镉(Cd)位于元素周期表第ⅡB族, 是亲硫元素, 内生环境下主要以类质同象的形式贮存于闪锌矿和方铅矿等硫化物矿物中[1]. 镉是土壤中典型的有毒有害重金属污染物, 是我国土壤污染的主要超标因子之一[2]. 在自然条件下, 土壤中Cd来源于母岩风化及成壤过程的次生富集[3, 4], 全球土壤Cd高背景区与黑色岩系[5, 6]、玄武岩[7, 8]和碳酸盐岩[9, 10]的分布密切相关. 我国土壤Cd高背景主要分布于西南地区[11, 12]、长江中下游[13 ~ 15]和珠三角[16 ~ 18]等地. 不同成因发育的高背景土壤中Cd的地球化学赋存形态和有效性以及环境风险差异显著, 残积型地质高背景区, 如黑色岩系发育的土壤呈现出“酸化严重、有效性较高”的特征, 风险相对较大[19 ~ 25];次生富集型地质高背景区, 如碳酸盐岩发育的土壤总体呈现出“总量高、有效性低”特征, 风险相对较小[9, 10, 22 ~ 31];而对运积型地质高背景区的耕地Cd等重金属的赋存形态和生物有效性等的研究鲜见报道.

运积型地质高背景土壤是由于上游富含重金属的母岩风化以及矿山开发等工业活动导致地表风化物或矿渣经地表流水搬运至中下游异地堆积形成[13, 14, 16, 17], 主要分布于洪积扇、河流冲积平原. 作为我国重要的商品粮基地之一, 鄱阳湖平原由长江及鄱阳湖水系冲积而成, 具有典型的重金属高背景特征[11, 14, 32, 33]. 鄱阳湖流域内矿产资源极为丰富, 矿业开采和冶炼等人为活动叠加进一步加剧了土壤重金属环境风险, 如已有大量研究表明, 鄱阳湖水系沉积物[34, 35]和流域土壤[32, 33, 36 ~ 39]存在以Cd为主的重金属异常, 但缺乏对农作物Cd等重金属及生物有效性的研究[40]. 本文通过对鄱阳湖南岸九龙地区进行农作物及其根系土样品的采集, 分析样品Cd的富集特征及赋存形态, 探讨Cd的生物有效性及其控制因素, 以期为鄱阳湖区域Cd污染耕地安全利用和农产品安全生产提供有效依据.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

研究区位于江西省鄱阳湖南岸滨湖区(图 1), 包括余干县九龙镇、枫港乡, 属亚热带湿润气候, 四季分明, 雨量充沛, 日照充足, 霜期较短. 本区地处鄱阳湖平原区, 地势南高北低, 由南部丘陵向北缓慢倾斜, 过渡到湖滨平原, 是重要的商品粮基地. 信江为流经本区第一大河, 其南部支流——九龙河自南向北于宋家村汇入干流;信江中游的永平铜矿是以铜、硫为主的大型矿山, 是我国第二大露天铜矿;贵溪冶炼厂是我国最大的铜冶炼厂, 生产规模已经进入世界第二. 按照江西省区域地质志[41], 本区属扬子地层大区, 主要出露青白口系、二叠系、三叠系及第四系等地层, 其中二叠系乐平组、三叠系安源组为江西省较为典型的含煤地层, 且均出露于研究区南部. 地表物质成因主要有第四系河湖积物、第四系残坡积物、含煤地层及变质岩的残坡积物. 根据第二次全国土壤普查结果[42], 本区土壤类型主要有红壤、水稻土.

图 1 研究区及样点分布示意 Fig. 1 Map of the study area and sampling locations

1.2 点位布设与采集

样点布设与采集遵照《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T 0295-2016)[43]执行, 在分析本区水系分布、土地利用、土壤类型和区域地质等基础资料上, 利用ArcGIS 10.2软件按照网格(1 km×1 km)进行样点布设, 农作物样点密度每1~4 km2为1个点. 在农产品成熟时节, 在采样点地块内视不同情况采用棋盘法、梅花点法、对角线法和蛇形法等进行多点取样, 然后等量混匀组成一个混合样品, 共计采集农产品样品140件, 其中水稻样品44件、芝麻40件、花生23件、玉米15件、油茶籽10件和芡实8件. 同点位配套采集农作物根系土, 其样品(0~20 cm)根据地块形状选择“X”型或“S”型由主样点向周边辐射30~50 m确定4~6个分样点, 等份组成一个混合样, 共采集根系土样品140件.

土壤样品经室内干燥、加工后过10目(< 2 mm)尼龙筛, 剔除粗粒级石块和植物根系, 使用玛瑙球磨机破碎成200目备用. 农作物样品经蒸馏水冲洗掉表面肥料、农药和降尘等后晾干并去壳(芯), 再使用无污染破碎机粉碎备用.

1.3 样品分析

采用混合酸(HF、HNO3、HClO4和H2SO4)消解, 使用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS, 赛默飞iCAP Q)测定土壤Cd和Pb, 检出限分别为0.02 mg·kg-1和2 mg·kg-1;使用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-AES, 赛默飞iCAP7000)测定Cr、Cu、Ni和Zn, 检出限分别为0.2、0.5、0.2和1 mg·kg-1. 采用HNO3、HF和HClO4消解, 使用原子荧光光谱仪(AFS, 北京海光AFS-9760)测定As和Hg, 检出限分别为0.24 mg·kg-1和0.5 µg·kg-1. 采用X射线荧光光谱仪(XRF, 荷兰帕纳科PW4400)测定土壤P、K2O、Na2O、CaO、MgO、SiO2、Al2O3和Fe2O3, 检出限分别为6.4 mg·kg-1、0.03%、0.03%、0.03%、0.05%、0.1%、0.5%和0.5%. 使用电极法(ISE, 雷磁PHSJ-3F)检测pH, 检测限为0.1;使用容量法(VOL)检测有机质(SOM)和N, 检测限分别为0.05%和12.5 mg·kg-1;使用高频红外法测定S, 检测限为20 mg·kg-1;采用乙酸铵交换法测试CEC, 检测限为1 cmol·kg-1;采用比重计法测试土壤机械组成, 检出限为0.1%. 分析过程采用国家一级土壤地球化学标准物质进行12次测试, 标准物质和监控样的合格率为100%, 报出率为100%.

土壤样品中Cd元素形态分析采用Tessier七步顺序提取法, 利用等离子体质谱法(ICP-MS)测定:以蒸馏水为提取剂提取水溶态(F1), 以氯化镁(MgCl2)为提取剂提取离子交换态(F2), 以醋酸-醋酸钠(NaAc-HAc)为提取剂提取碳酸盐结合态(F3), 以焦磷酸钠(Na4PO7·10H2O)为提取剂提取腐殖酸结合态(F4), 以盐酸羟胺(HONH3Cl)和盐酸混合液为提取剂提取铁锰氧化态(F5), 以过氧化氢(H2O2)为提取剂提取强有机结合态(F6), 以氢氟酸(HF)提取残渣态(F7). Cd的不同形态分析方法准确度是以土壤中元素全量分析作为标准, 与各分态之和比较, 计算其相对偏差RE=[(Cd-Cd)/Cd)]×100%(式中, Cd为元素全量;Cd为元素形态含量之和), 要求RE≤40%. Cd的不同形态分析方法的精密度, 按样品总数随机抽取15%的样品进行重复性检查分析, 计算各形态重复分析的相对偏差RD=[(A-B)/(A+B)]×100%(式中, A为基本分析结果;B为重复性检查样结果), 单形态含量在3倍方法检出限以内, RD应低于40%, 在3倍方法检出限以上, RD应低于30%, 合格率应达到85%以上. 计算得到土壤Cd元素形态测试数据的准确度低于19.5%, 精密度合格率100%, 满足本次研究需求.

采用(HNO3、H2O2)在微波消解仪消解, 使用ICP-MS测定农作物Cd含量, 检出限为0.001 mg·kg-1, 分析方法按照《生态地球化学评价样品分析技术要求(试行)》(DD 2005-03)[44]执行. 每批(50件样品)按要求插入准确度控制的国家一级标准物质2件, 同时选取加标回收样品2件. 国家一级标准物质测定值准确度合格率均为100%, 重复性检验合格率100%. 加标回收率均处于90%~110%之间. 计算得到农作物Cd准确度和精密度的合格率均为100%.

1.4 评价方法及数据处理

采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对滨湖区表层土壤重金属单一和综合污染水平进行评价, 计算公式如下:

式中, Pi为土壤中第i种重金属元素的单因子污染指数;Ci为第i种重金属元素的实测浓度;Si 为第i种重金属元素的评价标准或背景值;P为土壤重金属i单项污染指数. 污染程度分为4级:P < 1, 表示无污染;1≤P < 3, 轻度污染;3≤P < 6, 中度污染;P≥6, 重度污染.

农作物中元素含量与对应土壤中元素含量的比值称为生物富集系数(BCF), 计算式如下:

式中, Ci-Plant为元素i在农作物籽实中的含量;Ci-soil为元素i在根系土中的含量.

PCA法采用数学降维或特征提取方法, 将原来众多的且具有一定相关性的原始变量进行线性变换, 提取出数目较少且彼此间互不相关的重要变量, 使用较少的有代表性的因子来解释众多变量的主要信息, 并推测有关污染源的信息, 是应用较早且最广泛的方法[45].

运用Excel 2021对数据进行统计分析, 计算平均值等, 使用SPSS 17对根系土土壤Cd含量进行PCA分析和相关性分析.

2 结果与讨论 2.1 农作物-根系土Cd富集特征

据农作物根系土样品Cd含量统计结果(表 1), 根系土ω(Cd)范围为0.03~0.65 mg·kg-1, 平均值为0.16 mg·kg-1, 超过了江西省土壤的背景值(0.10 mg·kg-1)[46], 除了油茶外, 水稻、玉米、花生、芝麻和芡实根系土ω(Cd)平均值是背景值的1.80、1.40、2.00、1.40和1.70倍, 超出背景值的样点比例分别为86.4%、73.3%、91.3%、70.0%和62.5%, 反映了研究区运积型地质高背景的特征.

表 1 不同农作物及根系土Cd元素含量统计 Table 1 Statistics of Cd concentrations in different crops and root soils

根据《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618-2018)[41]对根系土Cd污染进行评价, 单项污染指数平均值表现为:花生 > 水稻 > 芝麻 > 芡实 > 玉米 > 油茶, 其中花生的指数较高, 为1.61. 全区根系土Cd超标率6.43%, 综合污染指数为1.23, 为轻度污染.

据农作物籽实ω(Cd)(以鲜重计)统计, 从高到低含量依次为:芝麻(0.52 mg·kg-1) > 花生(0.26 mg·kg-1) > 水稻(0.10 mg·kg-1) > 芡实(0.03 mg·kg-1) > 油茶(0.02 mg·kg-1) > 玉米(0.01 mg·kg-1). 根据《食品安全国家标准食品中污染物限量》(GB 2762-2022)[47]对农作物Cd超标进行评价, 有3件样品超标, 其中水稻、花生超标率分别为4.55%和6.67%. 据生物富集系数统计, 芝麻对Cd的富集能力(404%)最强, 其次为花生(146%), 水稻、油茶和芡实富集能力中等, 而玉米富集能力较弱, 仅为4.86%.

2.2 根系土Cd形态及生物有效性

土壤元素形态受外界影响较大, 与土壤质地、pH值、Eh、CEC和SOM等因素有关, 导致不同重金属的赋存形态、迁移特征存在显著差异[49 ~ 52]. 据根系土Cd各形态统计(表 2), 其含量从高到低依次为:F2(63.7 µg·kg-1) > F7(28.6 µg·kg-1) > F4(21.0 µg·kg-1) > F5(15.4 µg·kg-1) > F3(11.2 µg·kg-1) > F6(5.57 µg·kg-1) > F1(1.93 µg·kg-1).

表 2 根系土Cd形态含量统计/µg·kg-1 Table 2 Statistics of Cd morphological content in root soil/µg·kg-1

F2是研究区根系土Cd的主要赋存形态, 占比为43.2%, 这与多数研究结果类似, 如重庆黑色页岩发育的土壤的F2占比为40.6%[20]、珠三角运积型高背景区水稻土F2为35.7%[53]、陕西金矿高背景区土壤F2为54.4%[54], 但西南岩溶地区表现不同, 其土壤F2和F7均占26.8%[28].

不同赋存形态的重金属, 其生理活性和毒性均有差异. 将水溶态、离子交换态和碳酸盐结合态之和作为Tessier提取活性态, 将活性态占元素总量的比值作为元素的生物有效性, 反映生物可利用性和迁移能力[52]. 全区根系土ω(活性态Cd)范围为5.93~319 µg·kg-1, 平均值76.8 µg·kg-1. 据图 2(a)所示, 根系土活性态Cd含量呈北高南低的特征, 表层土壤Cd含量高的区域, 根系土活性态Cd含量相对较高, 意味着沿上游水系扩散并沉积于北部低洼处的Cd风险较大, 而受人类活动影响较小的南部地区Cd活性较低, 风险较小.

图 2 根系土活性态Cd和有效性Cd空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of active Cd and bioavailable Cd in root soil

全区根系土ω(有效性Cd)范围为19.3%~84.2%, 平均值为48.9%. 据图 2(b)所示, 水田中根系土有效性Cd较高, 即生物可利用性强, 如水稻根系土有效性Cd达59.9%, 旱地根系土有效性Cd居中, 如芝麻根系土有效性Cd为40.9%;林地最低, 如油茶为32.5%.

2.3 根系土Cd元素组合特征及影响因素

在自然条件下, 重金属等微量元素的地球化学行为受常量元素(指标)制约, 故其含量及其组合特征能反映表生地球化学条件和人类活动. 选取常量元素(或氧化物)及重金属元素等18个指标, 通过主成分分析来解释根系土Cd元素组合特征. 应用Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)和Bartlett球形度检验来确定数据对PCA的适用性, 数据KMO值为0.720 > 0.7, Bartlett球形度检验显著性概率均为0.000 < 0.001, 分析结果见表 3, 相关系数统计见表 4. 根据特征值大于1的原则, 筛选出5个因子, 解释了80.4%的累计贡献率.

表 3 根系土元素主成分旋转载荷 Table 3 Rotating loadings of soil element on principal components

表 4 根系土Cd生物活性与土壤指标相关关系1) Table 4 Correlation between activity Cd and physicochemical properties in root soil

表 3所示, 主因子PC1解释了31.8%的方差变异, Al2O3、Fe2O3、Cu和Ni具有高正载荷, Zn、As和Cr具有较高正载荷, SiO2具有高负载荷, 根系土Cd与土壤Al2O3和Fe2O3呈显著负相关, 与SiO2呈显著的正相关(表 4). 本区属亚热带湿润气候, 地带性红壤形成过程中, 岩石风化物和土体内的硅(铝)酸盐矿物遭受强烈分解, 硅和盐基类物质不断遭受淋失, 移动性较小的铁铝氧化物相对聚集[42, 46]. As、Cr、Cu、Ni和Zn作为典型亲铁元素, 在表生地球化学环境中通常与铁铝氧化物共生在一起. 第一主成分代表了地带性红壤成土过程中的次生富集来源.

主因子PC2解释了18.8%的方差变异, K2O和Na2O具有高的正载荷, Cd、Pb、Zn和CaO具有较高的正载荷, Cr具有较高负载荷, 根系土Cd与土壤K2O具有显著的正相关. K和Na化学性质活泼, 岩石风化易随水系流失, 其主极化强, 易被黏土矿物吸附并沉积于平缓的河湖中, 常作为表生地球化学环境中的指示元素. 流经本区的信江中游有大型铜矿和冶炼厂, 早期的无序开采、冶炼导致Cd、Pb、Zn和Cu等重金属随地表水系不断向下游扩散并沉积[15, 37 ~ 39];但Cd、Pb、Zn和Cu的溶解度及搬运距离受地表环境影响较大, 如Cu易形成碳酸盐、磷酸盐等难溶矿物, 其迁移距离相对较近, 而Cd有一定溶解度, 可长期停留在地表水中, 因具有强的极化能力, 易被土壤的胶体吸附而沉积, 迁移距离相对较远[4, 55];在表生环境下, Cr易氧化成6价易溶的(重)铬酸根阴离子并发生更远距离的迁移[55]. 有研究表明, 信江流域的干流下游河谷及入湖口附近形成了较为突出的Cd、Pb和Zn高值带(区)和Cr低值带(区), 而Cu在中上游的矿区、冶炼厂附近形成显著富集[14]. 因此, 第二主成分代表了上游工矿活动的来源, 且进一步佐证了根系土Cd是上游运输所致, 反映运积型地质高背景的特征.

主因子PC3解释了14.4%的方差变异, N、SOM和S具有高的正载荷. 富含SOM和硫化物等的黑色岩系风化过程中, 暴露空气中的硫氧化不断产生H+, 重金属在酸性环境下不断释放并进入土壤[19]. 因此第三主成分代表了黑色岩系的风化来源.

主因子PC4解释了9.85%的方差变异, P具有高的正载荷. 人类农业生产活动也会带来重金属, 如早期农药富含铜、砷等, 磷肥、复合肥等富含镉等. 因此第四主成分代表了农业生产活动来源.

主因子PC5解释了5.49%的方差变异, Hg具有高的正载荷. 有研究显示, 化石燃料的燃烧和金属冶炼是Hg主要的排放来源, 通过大气沉降进入地表土壤[56], 江西省工业企业消耗煤炭量大, 这可能是大气沉降物中Hg的主要来源. 因此第五主成分代表了Hg的煤炭燃烧来源.

综上所述, 研究区农作物根系土Cd和Pb主要来源于上游水系的运积作用, As、Cr和Cu主要来源于红壤的次生富集作用, Zn受运积及次生富集的共同作用, 而Hg主要来源于燃煤.

2.4 根系土Cd生物活性影响因素

土壤金属元素形态和生物有效性取决于其地球化学行为、成因来源、土壤理化条件(pH、SOM、黏土矿物和土壤质地等)以及植物根际效应等[57 ~ 61]. 相关性分析显示, 本区根系土活性态Cd、有效性Cd与土壤Cd、SOM、pH、铁铝硅氧化物和土壤质地等有较好的相关性(表 4).

土壤重金属存在形态及其生物有效性与其成因来源密切有关. 前人研究认为, 自然成土过程中, 来自母岩的Cd等重金属元素部分保留于原生矿物, 部分随着原生矿物分解而活化释放, 或淋溶进入水体, 或被次生矿物结合和吸附, 土壤中Cd总量增加主要是稳定态含量增加了, 也即土壤不受人类活动影响的条件下, Cd的生态危害性并不随其总量增加而增大[57, 58]. 本区根系土活性态Cd含量与总量、K2O均呈显著正相关, 据图 3所示, 活性态Cd增加量占Cd总量增加量的58.7%;同时, 根系土有效性Cd与总量呈显著的正相关, 意味着其活性随总量的增加而增强. 结合根系土Cd来源, 由此可以认为外源输入土壤中的Cd主要为活性态, 对生态系统安全性影响较大.

图 3 根系土活性态Cd和有效性Cd与土壤理化性质散点图 Fig. 3 Correlation between availability Cd and physicochemical properties of root soils

土壤SOM、pH、CEC和铁铝氧化物等理化性质都影响着Cd在土壤中的溶解度和移动性, 其本质是影响Cd在土壤中的赋存形态[57 ~ 61]. 本区根系土活性态Cd和有效性Cd与SOM和SiO2呈显著正相关, 与pH呈较显著正相关, 与Al2O3和Fe2O3呈显著负相关. 带负电荷的SOM对Cd有较强的吸附性, 使土壤中Cd的吸附量随SOM含量的增加而升高[57, 59]. 通常随着pH值升高, 土壤溶液中H+浓度减小, 土壤中Cd被吸附, 活性降低, 而本区根系土Cd是随pH升高而增强, 本区根系土pH范围为4.15~7.31, 中位值为4.98, 土壤酸化趋势明显. 有研究表明, 在pH < 6.5的酸性条件下, 一些固相盐类的溶解度增加, 而土壤溶液中Ca2+、Mg2+和H+的增加又加剧镉在土壤中交换位竞争, 从而使得土壤对镉吸附减少, 进而有更多的镉被解吸附进入土壤溶液中而变成活性态[60]. 自然成土过程中, 地带性土壤具有脱硅富铁铝的特征, Cd易被吸附固定下来, 而本区根系土Cd是外源输入型的, 表现出类似“亲硅”的特征.

土壤质地对重金属在土壤中的地球化学行为有重要影响, 通常细颗粒土壤中金属元素生物有效性一般高于粗粒级土壤. 本区根系土活性态Cd、有效性Cd与黏粒呈显著负相关, 与粉粒呈显著正相关, 与砂粒无显著相关性. 如黏粒具有胶体性质控制, 也存在腐殖质、铁铝氧化物等组分, 易吸附Cd等[61].

总体而言, 本区土壤Cd的活性主要受成因来源控制, 其次为SOM、铁铝氧化物等土壤理化性质控制, 土壤质地、pH和CEC的影响相对较小.

3 结论

(1) 研究区农作物根系土ω(Cd)范围为0.03~0.65 mg·kg-1, 超标率6.43%, 综合污染指数为1.23, 为轻度污染;形态分析表明, 农作物根系土ω(活性态Cd)范围为5.93~319 µg·kg-1, 空间上呈北高南低的趋势. PCA解析表明, 根系土Cd主要是上游工矿污染物随水系运积所致, 意味着沿上游水系扩散并沉积于北部低洼处的Cd风险较大. PCA解析中引入常量指标, 有效地区分了自然背景与人为活动, 可为高背景区重金属污染源解析工作提供借鉴, 也为耕地重金属污染精准防控提供依据.

(2) 水稻和花生存在Cd超标情况, 超标率分别为4.55%和6.67%;芝麻和花生对Cd的富集能力较强, 水稻、油茶和芡实富集能力中等, 玉米较弱. 根系土生物有效性Cd范围为19.3%~84.2%, 其中水田最高, 旱地居中, 林地较低, 这对粮食安全构成重大威胁. 相关性表明, 根系土活性态Cd、生物有效性Cd主要受成因来源控制, 这与外源输入型Cd的活性较大有关, 可为鄱阳湖区域Cd污染耕地安全利用和农产品安全生产提供基础数据.

参考文献
[1] 涂光炽, 高振敏, 胡瑞忠, 等. 分散元素地球化学及成矿机制[M]. 北京: 地质出版社, 2004.
[2] 环境保护部, 国土资源部. 全国土壤污染状况调查公报[R]. 北京, 2014. (查阅网上资料, 未找到本条文献出版者信息, 请确认
[3] 魏复盛, 陈静生, 吴燕玉, 等. 中国土壤环境背景值研究[J]. 环境科学, 1991, 12(4): 12-19.
Wei F S, Chen J S, Wu Y Y, et al. Study on the background contents on 61 elements of soils in China[J]. Environmental Science, 1991, 12(4): 12-19.
[4] Kubier A, Wilkin R T, Pichler T. Cadmium in soils and groundwater: a review[J]. Applied Geochemistry, 2019, 108. DOI:10.1016/j.apgeochem.2019.104388
[5] Quezada-Hinojosa R P, Matera V, Adatte T, et al. Cadmium distribution in soils covering Jurassic oolitic limestone with high Cd contents in the Swiss Jura[J]. Geoderma, 2009, 150(3-4): 287-301. DOI:10.1016/j.geoderma.2009.02.013
[6] Park M, Chon H T, Marton L. Mobility and accumulation of selenium and its relationship with other heavy metals in the system rocks/soils-crops in areas covered by black shale in Korea[J]. Journal of Geochemical Exploration, 2010, 107(2): 161-168. DOI:10.1016/j.gexplo.2010.09.003
[7] Wang H X, Li X M, Chen Y, et al. Geochemical behavior and potential health risk of heavy metals in basalt-derived agricultural soil and crops: A case study from Xuyi County, eastern China[J]. Science of the Total Environment, 2020, 729. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.139058
[8] 徐诗琴, 王海妹, 符式锦. 基于受体模型和地统计学的海南岛农用地土壤重金属分布特征及源解析[J]. 环境污染与防治, 2021, 43(9): 1164-1169.
Xu S Q, Wang H M, Fu S J. Distribution characteristics and source analysis of heavy metals in agricultural soil on Hainan Island based on receptor model and geostatistics[J]. Environmental Pollution and Control, 2021, 43(9): 1164-1169.
[9] Wen Y B, Li W, Yang Z F, et al. Enrichment and source identification of Cd and other heavy metals in soils with high geochemical background in the karst region, southwestern China[J]. Chemosphere, 2020, 245. DOI:10.1016/j.chemosphere.2019.125620
[10] 王秋艳, 文雪峰, 魏晓, 等. 碳酸盐岩风化和成土过程的重金属迁移富集机理初探及环境风险评价[J]. 地球与环境, 2022, 50(1): 119-130.
Wang Q Y, Wen X F, Wei X, et al. Heavy metal migration and enrichment mechanism and the environmental risks during the weathering and soil formation of carbonate rocks[J]. Earth and Environment, 2022, 50(1): 119-130.
[11] 谢学锦, 任天祥, 孙焕振. 中国地球化学图集[M]. 北京: 地质出版社, 2012.
[12] Liu Y Z, Chen Z J, Xiao T F, et al. Enrichment and environmental availability of cadmium in agricultural soils developed on Cd-rich black shale in southwestern China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2022, 29(24): 36243-36254. DOI:10.1007/s11356-021-18008-x
[13] 成杭新, 刘英汉, 聂海峰, 等. 长江源区Cd地球化学省与主要水系的Cd输出通量[J]. 地学前缘, 2008, 15(5): 203-211.
Cheng H X, Liu Y H, Nie H F, et al. The Cd geochemical province in the source area of the Yangtze River and the output fluxes of Cd for its major water systems[J]. Earth Science Frontiers, 2008, 15(5): 203-211.
[14] 国土资源部中国地质调查局. 中华人民共和国多目标区域地球化学图集: 江西省鄱阳湖及周边经济区[M]. 北京: 地质出版社, 2010.
[15] 李文明, 杨忠芳, 周雷, 等. 鄱阳湖水系重金属元素地球化学特征及入湖通量[J]. 现代地质, 2014, 28(3): 512-522, 536.
Li W M, Yang Z F, Zhou L, et al. Geochemical characteristic and fluxes of heavy metals in water system of the Poyang Lake[J]. Geoscience, 2014, 28(3): 512-522, 536. DOI:10.3969/j.issn.1000-8527.2014.03.007
[16] Wong S C, Li X D, Zhang G, et al. Heavy metals in agricultural soils of the Pearl River Delta, South China[J]. Environmental Pollution, 2002, 119(1): 33-44. DOI:10.1016/S0269-7491(01)00325-6
[17] 韩志轩, 王学求, 迟清华, 等. 珠江三角洲冲积平原土壤重金属元素含量和来源解析[J]. 中国环境科学, 2018, 38(9): 3455-3463.
Han Z X, Wang X Q, Chi Q H, et al. Occurrence and source identification of heavy metals in the alluvial soils of Pearl River Delta region, south China[J]. China Environmental Science, 2018, 38(9): 3455-3463. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2018.09.032
[18] 陈俊坚, 张会化, 刘鉴明, 等. 广东省区域地质背景下土壤表层重金属元素空间分布特征及其影响因子分析[J]. 生态环境学报, 2011, 20(4): 646-651.
Chen J J, Zhang H H, Liu J M, et al. Spatial distributions and controlled factors of heavy metals in surface soils in Guangdong based on the regional geology[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2011, 20(4): 646-651. DOI:10.3969/j.issn.1674-5906.2011.04.010
[19] 赵万伏, 宋垠先, 管冬兴, 等. 典型黑色岩系分布区土壤重金属污染与生物有效性研究[J]. 农业环境科学学报, 2018, 37(7): 1332-1341.
Zhao W F, Song Y X, Guan D X, et al. Pollution status and bioavailability of heavy metals in soils of a typical black shale area[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(7): 1332-1341.
[20] 邓帅, 段佳辉, 宁墨奂, 等. 典型黑色岩系地质高背景区土壤和农产品重金属富集特征与污染风险[J]. 环境科学, 2023, 44(4): 2234-2242.
Deng S, Duan J H, Ning M H, et al. Accumulation and pollution risks of heavy metals in soils and agricultural products from a typical black shale region with high geological background[J]. Environmental Science, 2023, 44(4): 2234-2242.
[21] Duan Y R, Yang Z F, Yu T, et al. Geogenic cadmium pollution in multi-medians caused by black shales in Luzhai, Guangxi[J]. Environmental Pollution, 2020, 260. DOI:10.1016/j.envpol.2019.113905
[22] Liu Y Z, Xiao T F, Zhu Z J, et al. Geogenic pollution, fractionation and potential risks of Cd and Zn in soils from a mountainous region underlain by black shale[J]. Science of the Total Environment, 2021, 760. DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.143426
[23] 王春, 陈梓杰, 王莹, 等. 黑色岩系地质高背景区土壤锌富集特征与环境活性[J]. 地球与环境, 2022, 50(4): 490-497.
Wang C, Chen Z J, Wang Y, et al. Accumulation and environmental availability of Zinc in soils from a high geological background area underlain by black shale[J]. Earth and Environment, 2022, 50(4): 490-497.
[24] 王锐, 胡小兰, 张永文, 等. 重庆市主要农耕区土壤Cd生物有效性及影响因素[J]. 环境科学, 2020, 41(4): 1864-1870.
Wang R, Hu X L, Zhang Y W, et al. Bioavailability and influencing factors of soil Cd in the major farming areas of Chongqing[J]. Environmental Science, 2020, 41(4): 1864-1870.
[25] 唐豆豆, 袁旭音, 汪宜敏, 等. 地质高背景农田土壤中水稻对重金属的富集特征及风险预测[J]. 农业环境科学学报, 2018, 37(1): 18-26.
Tang D D, Yuan X Y, Wang Y M, et al. Enrichment characteristics and risk prediction of heavy metals for rice grains growing in paddy soils with a high geological background[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2018, 37(1): 18-26.
[26] 郭超, 文宇博, 杨忠芳, 等. 典型岩溶地质高背景土壤镉生物有效性及其控制因素研究[J]. 南京大学学报(自然科学), 2019, 55(4): 678-687.
Guo C, Wen Y B, Yang Z F, et al. Factors controlling the bioavailability of soil cadmium in typical karst areas with high geogenic background[J]. Journal of Nanjing University (Natural Science), 2019, 55(4): 678-687.
[27] Zhang B L, Liu L L, Huang Z B, et al. Application of stochastic model to assessment of heavy metal(loid)s source apportionment and bio-availability in rice fields of karst area[J]. Science of the Total Environment, 2021, 793. DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.148614
[28] 文宇博. 广西岩溶地质高背景地区土壤重金属的富集机制和生物有效性研究[D]. 南京: 南京大学, 2020.
Wen Y B. Enrichment mechanism and bioavailability of heavy metals in soils with high geochemical background in the Karst region of Guangxi Province, China[D]. Nanjing: Nanjing University, 2020.
[29] 刘意章, 肖唐付, 熊燕, 等. 西南高镉地质背景区农田土壤与农作物的重金属富集特征[J]. 环境科学, 2019, 40(6): 2877-2884.
Liu Y Z, Xiao T F, Xiong Y, et al. Accumulation of heavy metals in agricultural soils and crops from an area with a high geochemical background of cadmium, southwestern China[J]. Environmental Science, 2019, 40(6): 2877-2884.
[30] 杨寒雯, 刘秀明, 刘方, 等. 喀斯特高镉地质背景区水稻镉的富集、转运特征与机理[J]. 地球与环境, 2021, 49(1): 18-24.
Yang H W, Liu X M, Liu F, et al. Translocation and accumulation of cadmium in rice in a karst area with high geochemical background and its mechanism[J]. Earth and Environment, 2021, 49(1): 18-24.
[31] 马宏宏, 彭敏, 刘飞, 等. 广西典型碳酸盐岩区农田土壤-作物系统重金属生物有效性及迁移富集特征[J]. 环境科学, 2020, 41(1): 449-459.
Ma H H, Peng M, Liu F, et al. Bioavailability, translocation, and accumulation characteristic of heavy metals in a soil-crop system from a typical carbonate rock area in Guangxi, China[J]. Environmental Science, 2020, 41(1): 449-459.
[32] 程钊. 鄱阳湖周边经济区土壤镉的含量与分布及其对水稻含镉量的影响[D]. 南昌: 南昌大学, 2016.
Cheng Z. Chromium concentrations and distributions in Poyang Lake and its peripheral economic zones and their impacts on chromium contents of rice[D]. Nanchang: Nanchang University, 2016.
[33] 余忠珍, 马逸麟, 衷存堤, 等. 鄱阳湖及周边经济区农业地球化学环境评价[J]. 资源调查与环境, 2010, 31(2): 127-135.
Yu Z Z, Ma Y L, Zhong C T, et al. Agricultural geochemical environmental evaluation for Poyang Lake and its surrounding economic districts[J]. Resources Survey & Environment, 2010, 31(2): 127-135.
[34] 匡荟芬, 胡春华, 吴根林, 等. 结合主成分分析法(PCA)和正定矩阵因子分解法(PMF)的鄱阳湖丰水期表层沉积物重金属源解析[J]. 湖泊科学, 2020, 32(4): 964-976.
Kuang H F, Hu C H, Wu G L, et al. Combination of PCA and PMF to apportion the sources of heavy metals in surface sediments from Lake Poyang during the wet season[J]. Journal of Lake Sciences, 2020, 32(4): 964-976.
[35] Dai L J, Wang L Q, Li L F, et al. Multivariate geostatistical analysis and source identification of heavy metals in the sediment of Poyang lake in China[J]. Science of the Total Environment, 2018, 621: 1433-1444.
[36] 赵杰, 罗志军, 赵越, 等. 环鄱阳湖区农田土壤重金属空间分布及污染评价[J]. 环境科学学报, 2018, 38(6): 2475-2485.
Zhao J, Luo Z J, Zhao Y, et al. Spatial distribution and pollution assessment of heavy metals in farmland soils in Poyang Lake area[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018, 38(6): 2475-2485.
[37] 李娇, 滕彦国, 吴劲, 等. 基于PMF模型及地统计法的乐安河中上游地区土壤重金属来源解析[J]. 环境科学研究, 2019, 32(6): 984-992.
Li J, Teng Y G, Wu J, et al. Source apportionment of soil heavy metal in the middle and upper reaches of Le'an River based on PMF Model and Geostatistics[J]. Research of Environmental Sciences, 2019, 32(6): 984-992.
[38] Jiang Y F, Guo X. Multivariate and geostatistical analyses of heavy metal pollution from different sources among farmlands in the Poyang lake region, China[J]. Journal of Soils and Sediments, 2019, 19(5): 2472-2484.
[39] Li Y H, Kuang H F, Hu C H, et al. Source apportionment of heavy metal pollution in agricultural soils around the Poyang Lake region using UNMIX model[J]. Sustainability, 2021, 13(9). DOI:10.3390/su13095272
[40] 弓晓峰, 黄志中, 张静, 等. 鄱阳湖湿地重金属形态分布及植物富集研究[J]. 环境科学研究, 2006, 19(3): 34-40.
Gong X F, Huang Z Z, Zhang J, et al. Study on the speciation distributing and the plants enrichment of heavy metal in the wetland of Poyang Lake[J]. Research of Environmental Sciences, 2006, 19(3): 34-40.
[41] 江西省地质矿产勘查开发局. 中国区域地质志·江西志[M]. 北京: 地质出版社, 2017.
[42] 江西省土地利用管理局, 江西省土壤普查办公室. 江西土壤[M]. 北京: 中国农业科技出版社, 1991.
[43] DZ/T 0295-2016, 土地质量地球化学评价规范[S].
[44] DD 2005-03, 生态地球化学评价样品分析技术要求(试行)[S].
[45] 陈雅丽, 翁莉萍, 马杰, 等. 近十年中国土壤重金属污染源解析研究进展[J]. 农业环境科学学报, 2019, 38(10): 2219-2238.
Chen Y L, Weng L P, Ma J, et al. Review on the last ten years of research on source identification of heavy metal pollution in soils[J]. Journal of Agro-Environment Science, 2019, 38(10): 2219-2238.
[46] 何纪力, 徐光炎, 朱惠民, 等. 江西省土壤环境背景值研究[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2006.
[47] GB 15618-2018, 土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)[S].
[48] GB 2762-2022, 食品安全国家标准食品中污染物限量[S].
[49] 关天霞, 何红波, 张旭东, 等. 土壤中重金属元素形态分析方法及形态分布的影响因素[J]. 土壤通报, 2011, 42(2): 503-512.
Guan T X, He H B, Zhang X D, et al. The methodology of fractionation analysis and the factors affecting the species of heavy metals in soil[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2011, 42(2): 503-512.
[50] Mao M Z. Speciation of metals in sediments along the Le An River[R]. France: Imprimerie Jouve Mayenne, 1996. 55-57.
[51] Adriano D C. Trace elements in terrestrial environments: biogeochemistry, bioavailability, and risks of metals[M]. 2nd ed. New York: Springer, 2001.
[52] Rao C R M, Sahuquillo A, Sanchez J F L. A review of the different methods applied in environmental geochemistry for single and sequential extraction of trace elements in soils and related materials[J]. Water, Air, and Soil Pollution, 2008, 189(1-4): 291-333.
[53] 王佳鑫, 侯青叶, 叶丹君, 等. 珠江三角洲不同成土母质发育水稻土镉活动性差异及其影响因素[J]. 现代地质, 2023, 37(1): 197-207.
Wang J X, Hou Q Y, Ye D J, et al. Differences of cadmium mobility in paddy soils from different parent materials in the Pearl River Delta and its influencing factors[J]. Geoscience, 2023, 37(1): 197-207.
[54] 张江华, 王葵颖, 李皓, 等. 陕西潼关金矿区土壤Pb和Cd生物有效性的影响因素及其意义[J]. 地质通报, 2014, 33(8): 1188-1195.
Zhang J H, Wang K Y, Li H, et al. Factors affecting bioavailability of heavy metal elements Pb and Cd in soil of the Tongguan gold ore district and their significance[J]. Geological Bulletin of China, 2014, 33(8): 1188-1195.
[55] 刘英俊, 曹励明, 李兆麟, 等. 元素地球化学[M]. 北京: 科学出版社, 1984.
[56] 郑冬梅, 王起超, 李志博. 中国北方燃煤型和工业复合型城市汞污染对比研究[J]. 地球与环境, 2007, 35(3): 273-278.
Zheng D M, Wang Q C, Li Z B. Comparative study of mercury pollution in two different typical cities of northern China: coal-consumed and industrial cities[J]. Earth and Environment, 2007, 35(3): 273-278.
[57] 侯青叶, 杨忠芳, 杨晓燕, 等. 成都平原区水稻土成土剖面Cd形态分布特征及影响因素研究[J]. 地学前缘, 2008, 15(5): 36-46.
Hou Q Y, Yang Z F, Yang X Y, et al. Study of distribution of geochemical speciation of cadmium and factors controlling the distribution in paddy soil profiles, Chengdu Plain, Southwest China[J]. Earth Science Frontiers, 2008, 15(5): 36-46.
[58] 周国华. 土壤重金属生物有效性研究进展[J]. 物探与化探, 2014, 38(6): 1097-1106.
Zhou C H. Recent progress in the study of heavy metal bioavailability in soil[J]. Geophysical & Geochemical Exploration, 2014, 38(6): 1097-1106.
[59] Zhang J W, Wang X N, Li J, et al. Bioavailability (BA)-based risk assessment of soil heavy metals in provinces of China through the predictive BA-models[J]. Journal of Hazardous Materials, 2024, 465. DOI:10.1016/j.jhazmat.2023.133327
[60] 陈岭啸, 宋垠先, 袁旭音, 等. 长江三角洲典型地区土壤-水稻系统中Cd的分布及其迁移制约因素[J]. 地球科学与环境学报, 2011, 33(3): 288-295.
Chen L X, Song Y X, Yuan X Y, et al. Distribution of Cd and impact factors on the migration in soil-rice system in typical area of Yangtze River Delta region[J]. Journal of Earth Sciences and Environment, 2011, 33(3): 288-295.
[61] Uddin M K. A review on the adsorption of heavy metals by clay minerals, with special focus on the past decade[J]. Chemical Engineering Journal, 2017, 308: 438-462.