2024, Vol. 45
2. 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085;
3. 中交天津生态环保设计研究院有限公司，天津 300202
2. State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for EcoEnvironmental Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China;
3. China Communications Construction Company Tianjin Eco-Environmental Protection Design & Research Institute Co., Ltd., Tianjin 300202, China
镉（Cd）污染是全球性的农业环境和食品安全隐患, 因其易于从土壤转移到作物, 通过食物链传递对人体健康构成严重威胁[1~3]. 据《全国土壤污染状况调查公报》的数据, 我国超过7%的耕地土壤受到Cd污染[4], 尤其是华北和西北地区, 近年来发生多起小麦籽粒Cd超标事件[5~7]. 环保部调查指出我国华北平原成人食用自产小麦的比例均在90%以上[8], 这意味着该地区居民长期摄入被Cd污染的小麦会导致其在体内积累, 增加患各种疾病的风险[9, 10]. 因此, 综合评估区域土壤-小麦系统Cd健康风险对维护人体健康和保障农产品安全具有重要意义[11].
土壤-作物系统重金属污染及其健康风险是土壤环境风险研究的重要内容, 受到学者广泛关注. Huang等[12]研究发现江西矿区农耕地Cd和Cr是优先污染物, 食用受重金属污染食物对儿童具有较高的非致癌风险和致癌风险. Xiang等[13]研究发现宁波市土壤中Hg是污染最严重的重金属, 农作物中的As对健康风险影响最大. Liang等[14]研究发现广东省韶关市重金属高值区域主要集中在研究区中部, 主要来自大气沉降、自然来源、金属矿采掘为主的工业活动和交通, 重金属对成人和儿童的致癌风险可接受, 但儿童存在非致癌风险. 当前研究领域引用的暴露参数多来自于文献或USEPA推荐参数, 与实际差别较大, 评价结果存在较大的不确定性[15]. 使用Monte Carlo模拟方法可以有效地进行概率风险评估, 该方法可弥补传统评估方法的局限性, 提升健康风险评估结果的准确性[15]. Monte Carlo模拟方法已应用于我国粮食主产区的健康风险评估[16, 17], 但耦合土壤暴露风险和膳食摄入风险综合评估方面亟待深入, 该方法能更全面地反映土壤-作物系统重金属健康风险总体情况, 有助于确定风险管理的关键污染物和受体.
本文以我国北方某小麦主产区为研究对象, 基于大规模的区域调查和不确定性随机模拟, 运用Monte Carlo随机模拟的方法, 对该区域的土壤-小麦系统Cd污染风险进行综合评估. 本文获取该区域的土壤-小麦系统Cd污染风险的概率分布特征, 探讨有效的污染防控目标, 以期为该区域土壤-小麦系统Cd污染风险管理提供理论支持.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于河南省西北部, 地理坐标为112°01′~112°45′E、34°53′~35°16′N, 面积近2 000 km2, 人口密集, 农业发达, 以冬小麦、玉米和大豆等为主要种植作物[18~20]. 该区域属于亚热带季风气候, 年平均降雨量和温度分别为650 mm和14.6 ℃, 土壤类型主要为潮土和褐土, 土壤pH处于6.07~8.16范围, 受周边大型铅锌冶炼产业影响, 土壤和小麦籽粒出现重金属Cd累积, 严重威胁当地农产品安全和居民健康[21]（图 1）.
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图 1 研究区采样点分布 Fig. 1 Sample sites distribution in the study area |
在研究区进行区域土壤调查, 采用五点取样法, 采集土壤-小麦配对样品205份, 采样点分布情况见图 1. 对各采样点的表层土壤（0~20 cm）混合采样, 所获得的土样均匀混合后按四分法保留1~1.5 kg装自封袋后避光保存, 各采样点均采集5~10株对应小麦样品, 装自封袋, 做好标签后带回实验室进行处理.
土壤样品经过风干、研磨和筛选（0.150 mm筛孔）后, 放入自封袋中保存. 小麦样品去泥、取籽粒, 使用去离子水冲洗3遍, 晾干放烘干箱在105℃温度下杀青30 min, 60℃烘干至恒重, 脱壳研磨粉碎后装自封袋备用. 土壤-小麦系统样品分别使用四酸法（HCl-HNO3-HF-HClO4）和HNO3-HClO4法消解[22, 23].
利用ICP-MS（Agilent 7500a, USA）测定样品中Cd含量. 测定过程使用国家标准物质（GBW 10046河南小麦；GBW 07427华北平原土壤）进行质量控制, 均符合相关要求.
1.3 健康风险评估模型研究区农田受到Cd污染后危害人体健康的途径主要是通过土壤暴露和摄入可食农作物[15]. 土壤重金属对人体健康的影响通常采用USEPA所提出的健康风险评价模型[24], 该模型考虑与土壤相关的途径, 人体经手-口摄入（ADDing）、呼吸摄入（ADDinh）和皮肤接触（ADDder）土壤Cd日均暴露剂量参见公式（1）~（3）：
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(1) |
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(2) |
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(3) |
本研究构建了一个耦合土壤相关的暴露和小麦暴露相结合的综合健康风险评估（CHRA）模型, 公式（4）~（5）表示小麦Cd经人体直接摄入途径的日均暴露剂量（ADDgrain）和总日均暴露剂量（ADDT）：
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(4) |
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(5) |
式中, Csoil和Cgrain分别为土壤Cd和小麦Cd实测值（mg·kg-1）. 公式（1）~（5）参数含义及取值见表 1.
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表 1 健康风险评估模型参数取值 Table 1 Parameter values of health risk assessment model |
区域土壤Cd和小麦Cd对人体的非致癌风险通过危害商（hazard quotient, HQ）来定量描述, 计算公式见公式（6）. 致癌风险通过致癌风险商（carcinogenic risk, CR）来定量描述, 计算见公式（7）.
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(6) |
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(7) |
式中, HQi和CRi分别为研究区居民经由不同途径接触土壤和小麦的非致癌健康风险指数和致癌风险指数. RfD与SF含义及取值见表 2.
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表 2 参数RfD和SF取值 Table 2 Parameter values of RfD and SF |
区域土壤-小麦系统Cd综合健康风险计算见公式（8）~（9）：
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(8) |
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(9) |
式中, CHRA-HI和CHRA-TCR分别为综合非致癌风险指数和综合致癌风险指数. HQi与CHRA-HI的值< 1, 认为土壤-小麦系统Cd对人体健康影响不显著；HQi与CHRA-HI的值≥1, 表示存在潜在健康风险[25]. 10-6 < CRi与CHRA-TCR的值< 10-4, 表示健康风险可接受；CRi与CHRA-TCR的值≥10-4, 表示存在潜在健康风险[26]. 式（6）~（9）参数含义及取值见表 2.
健康风险评价中暴露参数的选择对结果具有关键性影响[27]. 本研究成人和儿童日均小麦食用量（IngRgrain）和平均体重（BW）来自济源市体育局在当地开展的第三次国民体质监测数据, 成人设定为每日310.7 g的固定值, 体重服从（61.38±11.7）kg的对数正态分布；儿童设定为每日289.63 g的固定值, 体重服从（25.41±6.50）kg的对数正态分布. 河南省居民食用自产小麦的比例（f）参考《中国人群暴露参数手册》河南部分, 设定为80.2%[8]. 本研究应用Monte Carlo随机模拟方法来减少土壤-小麦系统中Cd污染风险评估结果的不确定性.
1.4 数据统计与分析本文的样本数据采用SPSS 27.0进行描述性统计分析, 采样点分布图使用ArcMap 10.7进行绘制, 数据可视化处理利用Origin 2021软件, 使用Oracle Crystal Ball 11.1.2.4（Oracle, USA）软件进行Monte Carlo模拟.
2 结果与分析 2.1 镉富集特征研究区土壤-小麦系统Cd累积特征如图 2所示. 土壤ω（Cd）平均值为1.52 mg·kg-1, 是河南省表层土壤Cd背景值（0.074 mg·kg-1）的20.5倍[20], 73%的土壤样品Cd含量高于风险筛选值（0.6 mg·kg-1）[31]. 小麦ω（Cd）平均值为0.20 mg·kg-1, 是国家粮食安全标准（0.1 mg·kg-1, GB 2762-2022）的2倍[32], 相应的样品超标率为57.8%, 说明研究区土壤-小麦系统Cd超标情况较为严重.
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图 2 土壤-小麦系统Cd含量的累积概率曲线 Fig. 2 Cumulative probability curve of Cd in soil-wheat system |
区域土壤-小麦系统Cd含量表现为强变异, 其变异系数分别为145%和102%. 其中, 75%土壤ω（Cd）高于0.56 mg·kg-1, 25%土壤ω（Cd）高于1.66 mg·kg-1[图 2（a）]；75%小麦ω（Cd）高于0.07 mg·kg-1, 25%小麦ω（Cd）高于0.26 mg·kg-1[图 2（b）]. 与小麦Cd含量相比, 土壤Cd含量分布更广泛, 大部分土壤ω（Cd）低于3 mg·kg-1, 但有少部分土壤Cd含量远超此值. 说明研究区土壤Cd受到较强烈的人为影响[20].
小麦籽粒Cd富集系数（bio concentration factor, BCF-Cd）可以量化土壤-小麦系统Cd富集过程, 表征小麦Cd富集能力[33]. 研究区小麦BCF-Cd的值在0.045~0.406之间（图 3）, 平均值为0.146, 变异系数为40.5%. 应用Gaussian分布方程对本研究小麦BCF-Cd进行拟合, 拟合效果显著（P < 0.01, R2=0.98）, 可见区域小麦BCF-Cd服从自然对数正态分布. 应用Gaussian分布方程进一步对我国大田和温室研究中的小麦BCF-Cd进行拟合, 结果显示研究区BCF-Cd显著低于温室BCF-Cd（平均值为0.43）. 而中国-大田BCF-Cd（平均值为0.28）与研究区的BCF-Cd累积分布趋势更为一致, 这表明研究区的数据在一定程度上可以反映小麦Cd富集的一般特征[34].
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中国小麦Cd大田和温室观测数据分别来自文献[35, 36]和文献[37] 图 3 小麦Cd富集因子累积概率曲线 Fig. 3 Cumulative probability curve of Cd BCF for wheat |
应用公式（1）~（3）和公式（6）计算研究区土壤Cd对成人和儿童非致癌概率健康风险, 评估结果见图 4. 成人和儿童不同接触方式的非致癌健康风险表现一致, 均为：经手-口摄入 > 皮肤接触 > 呼吸摄入. 两类人群非致癌健康风险表现为：儿童 > 成人. 成人经手-口摄入、呼吸摄入和皮肤接触的HQ平均值分别为9.50E-04、6.10E-04和2.96E-05, 最大值均小于1. 儿童HQ平均值分别为4.37E-03（手-口摄入）、3.54E-04（皮肤接触）和3.18E-05（呼吸摄入）, 最大值均小于1, 说明研究区土壤Cd对当地成人和儿童的非致癌风险处于可接受范围.
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图 4 研究区土壤Cd非致癌风险累积概率曲线 Fig. 4 Cumulative probability curves of non-carcinogenic risk of soil Cd in study area |
应用公式（1）~（3）和公式（7）计算研究区土壤Cd对成人和儿童致癌概率健康风险, 评估结果见图 5. 结果显示手-口摄入是研究区成人和儿童致癌风险的主要途径, 此途径下两类人群CR值均较高, 成人CR平均值和最大值分别为1.24E-06和7.27E-05, 儿童CR平均值和最大值分别为2.22E-06和1.14E-04, 34.7%的成人和57.4%的儿童CR值超过USEPA推荐的健康风险安全水平（1E-06）, 说明手-口摄入途径下, 土壤Cd对研究区成人和儿童均存在致癌风险. 皮肤接触途径下, 11%成人与4%儿童CR值超过1E-06, 表明研究区成人和儿童经皮肤接触土壤Cd会造成致癌风险. 手-口摄入途径下两类人群致癌健康风险表现为儿童 > 成人, 这可能是因为儿童对污染物更敏感, 与其生理和行为有关[15]. 土壤Cd的长期暴露风险不容忽视, 尤其是儿童对手-口摄入土壤Cd的敏感性更高, 需要在致癌风险防范方面给予特别注意.
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图 5 研究区土壤Cd致癌风险累积概率曲线 Fig. 5 Cumulative probability curves of carcinogenic risk of soil Cd in study area |
应用公式（4）和公式（6）~（7）计算研究区小麦Cd对成人和儿童致癌和非致癌概率健康风险评估结果见图 6. 成人通过饮食摄入小麦Cd后, HQ平均值为8.45E-01, 主要分布在0.329~1.04（25%~75%）之间, 儿童HQ平均值为1.93, 主要分布在0.726~2.37（25%~75%）之间. 分别有26.4%的成人和62.3%的儿童HQ值分布在可耐受风险外（HQ > 1）, 因此, 土壤中的Cd经过生物富集后通过农作物摄入会对成人和儿童造成较大的非致癌风险. 成人摄入小麦Cd的CR值分布范围在4.44E-04 ~ 2.38E-01之间, 100%超过1E-06安全阈值. 儿童CR值分布在8.22E-04 ~ 6.73E-01之间, 100%超过1E-06安全阈值, 说明通过饮食小麦对研究区成人和儿童Cd致癌风险极高. 成人和儿童通过饮食摄入小麦所导致的Cd非致癌和致癌健康风险趋势表现一致, 均为儿童 > 成人.
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图 6 研究区小麦Cd的健康风险累积概率曲线 Fig. 6 Cumulative probability curves of health risk of wheat Cd in study area |
应用公式（8）~（9）研究区土壤-小麦系统Cd对成人和儿童综合致癌和非致癌概率健康风险评估结果见图 7. 综合非致癌健康风险指数（CHRA-HI）表明, 26.4%的成人和62.5%的儿童CHRA-HI大于1, 说明土壤-小麦系统Cd对研究区成人和儿童具有非致癌健康风险；综合致癌健康风险指数（CHRA-TCR）表明, 区域100%的成人和100%的儿童CHRA-TCR值超过1E-06, 说明土壤-小麦系统Cd对研究区成人和儿童存在极高的致癌健康风险. 综合致癌风险和非致癌风险总趋势均表现为儿童 > 成人, 儿童承担的健康风险高于成人.
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图 7 研究区土壤-小麦系统Cd的综合非致癌风险和致癌风险的累积概率曲线 Fig. 7 Cumulative probability curves of comprehensive non-carcinogenic risk and carcinogenic risk of soil-wheat system Cd in study area |
摄食小麦Cd所导致的健康风险为主导风险, 占非致癌和致癌风险的96.1%和97.1%, 远高于土壤Cd（图 8）, 该研究结果与前人研究结果较一致[38]. 另外, 手-口摄入土壤Cd也是一个不容忽视的风险因素, 其非致癌是其他途径的3.83倍（皮肤接触）和78.5倍（呼吸摄入）, 致癌风险分别是皮肤接触和呼吸摄入途径的6.37和65.6倍. 儿童由于生理未成熟, 对重金属更敏感, 其非致癌风险指数是成人的7.17倍, 致癌指数略高于成人, 因此当地儿童是风险管理的重点对象[39].
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图 8 土壤-小麦系统Cd不同暴露途径健康风险比例分布 Fig. 8 Distribution of health risk proportions of different exposure pathways of Cd in soil-wheat system |
土壤Cd污染导致研究区小麦中Cd含量严重超标, 区域生态和人体健康因重金属Cd的输入而存在潜在健康风险. 高含量的Cd存在于土壤和小麦中, 使当地成人和儿童面临严重的致癌风险, 尤其是长期居住在此区域的居民会因环境暴露和饮食中的Cd摄入而引起较高的综合健康风险. 为了降低区域居民的Cd暴露综合健康风险, 建议开展研究区及周边农田的污染治理修复, 针对不同风险区域, 优化土壤管理策略, 可有效降低土壤-小麦系统Cd的人体健康风险.
根据Monte Carlo模拟方法得出的当地成人和儿童在Cd暴露的多个途径下的人体非致癌风险和致癌风险概率结果, 食用小麦是导致研究区土壤-小麦系统Cd致癌风险与非致癌风险的主要方式, 这与前人研究的结果一致[40]. 饮食小麦Cd对人体健康的影响远大于经手-口摄入土壤Cd, 尤其是对于研究区儿童, 其非致癌风险与致癌风险均高于成人, 这与前人研究结果较为一致[41]. Cd为累积性毒害元素, 可致癌肺和肝等多个器官[42], 对于长期食用Cd污染小麦的居民可以考虑从饮食方面改善区域小麦Cd对人体健康的影响. 膳食中Zn摄入量的增加可能抑制Cd在人体肝和肾的积累[43]. Zn可以与Cd竞争二价金属离子转运蛋白1（DMT1）的结合位点, 还可以通过直接竞争Cd的吸收和诱导金属硫蛋白（MT）降低Cd的毒性[44]. 因此Zn是一种有效的营养干预因素, 适量的Zn补充可以有效降低Cd对研究区居民的毒害. 在个体健康预防方面, 建议研究区居民, 尤其是儿童这一敏感受体增加Zn补充剂或食用富含Zn食物改善区域小麦Cd对人体健康的影响. 食用小麦Cd所导致的健康风险是主导风险, 但经手-口摄入和皮肤接触土壤Cd所导致的致癌风险也不容忽视, 手-口摄入途径下致癌风险儿童高于成人, 这与前人研究结果具有一致性[45]. 在土壤Cd致癌风险预防方面, 成人和儿童应重点预防经手-口摄入和皮肤接触土壤颗粒物.
4 结论（1）研究区土壤-小麦系统Cd污染水平较严重, 土壤和小麦样品Cd含量超标比例分别为73%和57.8%, 且变异系数较大, 主要受人类活动影响.
（2）土壤Cd健康风险计算结果显示研究区34.7%的成人和57.4%的儿童经手-口摄入途径致癌风险高于安全域值. 成人和儿童食用小麦Cd非致癌风险概率分别为26.4%和62.3%, 致癌风险概率均为100%.
（3）基于Monte Carlo随机模拟的研究区土壤-小麦系统Cd综合健康风险分析显示, 区域居民接触土壤-小麦系统Cd具有较高的非致癌风险和致癌风险, 儿童的健康风险高于成人, 摄食小麦的风险远高于土壤暴露途径, 需引起当地政府高度重视, 并根据不同地区人群概况采取相应防范措施, 降低土壤Cd污染危害从而保障区域小麦高品质和高质量生产.
| [1] | Zhao F J, Ma Y B, Zhu Y G, et al. Soil contamination in China: current status and mitigation strategies[J]. Environmental Science & Technology, 2015, 49(2): 750-759. |
| [2] |
徐建明, 孟俊, 刘杏梅, 等. 我国农田土壤重金属污染防治与粮食安全保障[J]. 中国科学院院刊, 2018, 33(2): 153-159. Xu J M, Meng J, Liu X M, et al. Control of heavy metal pollution in farmland of China in terms of food security[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2018, 33(2): 153-159. |
| [3] | Lian J P, Cheng L P, Zhai X, et al. Foliar spray of combined metal-oxide nanoparticles alters the accumulation, translocation and health risk of Cd in wheat (Triticum aestivum L.)[J]. Journal of Hazardous Materials, 2022, 440. DOI:10.1016/j.jhazmat.2022.129857 |
| [4] | 环境保护部, 国土资源部. 全国土壤污染状况调查公报[EB/OL]. http://www.gov.cn/foot/2014-04/17/content_2661768.htm, 2024-01-20. |
| [5] | Li X F. Technical solutions for the safe utilization of heavy metal-contaminated farmland in China: A critical review[J]. Land Degradation & Development, 2019, 30(15): 1773-1784. |
| [6] | Li Y P, Wang S L, Nan Z R, et al. Accumulation, fractionation and health risk assessment of fluoride and heavy metals in soil-crop systems in northwest China[J]. Science of the Total Environment, 2019, 663: 307-314. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.01.257 |
| [7] | Rai P K, Lee S S, Zhang M, et al. Heavy metals in food crops: Health risks, fate, mechanisms, and management[J]. Environment International, 2019, 125: 365-385. DOI:10.1016/j.envint.2019.01.067 |
| [8] | 环境保护部. 中国人群暴露参数手册[M]. 北京: 中国环境出版社, 2013. |
| [9] | Umair M, Zafar S H, Cheema M, et al. Unraveling the effects of zinc sulfate nanoparticles and potassium fertilizers on quality of maize and associated health risks in Cd contaminated soils under different moisture regimes[J]. Science of the Total Environment, 2023, 896. DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.165147 |
| [10] | Tang Q, Chang L R, Wang Q Y, et al. Distribution and accumulation of cadmium in soil under wheat-cultivation system and human health risk assessment in coal mining area of China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2023, 253. DOI:10.1016/j.ecoenv.2023.114688 |
| [11] |
姬超, 侯大伟, 李发志, 等. 耕地土壤重金属健康风险空间分布特征[J]. 环境科学, 2020, 41(3): 1440-1448. Ji C, Hou D W, Li F Z, et al. Assessment and spatial characteristics analysis of human health risk of heavy metals in cultivated soil[J]. Environmental Science, 2020, 41(3): 1440-1448. |
| [12] | Huang Y N, Dang F, Li M, et al. Environmental and human health risks from metal exposures nearby a Pb-Zn-Ag mine, China[J]. Science of the Total Environment, 2020, 698. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.134326 |
| [13] | Xiang M T, Li Y, Yang J Y, et al. Heavy metal contamination risk assessment and correlation analysis of heavy metal contents in soil and crops[J]. Environmental Pollution, 2021, 278. DOI:10.1016/j.envpol.2021.116911 |
| [14] | Liang J H, Liu Z Y, Tian Y Q, et al. Research on health risk assessment of heavy metals in soil based on multi-factor source apportionment: A case study in Guangdong Province, China[J]. Science of the Total Environment, 2023, 858. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.159991 |
| [15] |
魏洪斌, 罗明, 向垒, 等. 金属矿区周边农田土壤与农作物重金属健康风险评估[J]. 环境科学, 2024, 45(4): 2461-2472. Wei H B, Luo M, Xiang L, et al. Health risk assessment of heavy metals in farmland soils and crops around metal mines[J]. Environmental Science, 2024, 45(4): 2461-2472. |
| [16] | Wang C C, Zhang Q C, Kang S G, et al. Heavy metal(loid)s in agricultural soil from main grain production regions of China: Bioaccessibility and health risks to humans[J]. Science of the Total Environment, 2023, 858. DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.159819 |
| [17] | Yang S Y, Zhao J, Chang S X, et al. Status assessment and probabilistic health risk modeling of metals accumulation in agriculture soils across China: A synthesis[J]. Environment International, 2019, 128: 165-174. DOI:10.1016/j.envint.2019.04.044 |
| [18] | Qiu K Y, Xing W Q, Scheckel K G, et al. Temporal and seasonal variations of As, Cd and Pb atmospheric deposition flux in the vicinity of lead smelters in Jiyuan, China[J]. Atmospheric Pollution Research, 2016, 7(1): 170-179. DOI:10.1016/j.apr.2015.09.003 |
| [19] | Xing W Q, Zhang H Y, Scheckel K G, et al. Heavy metal and metalloid concentrations in components of 25 wheat (Triticum aestivum) varieties in the vicinity of lead smelters in Henan province, China[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2016, 188(1). DOI:10.1007/s10661-015-5023-3 |
| [20] | Li Y L, Chen W P, Yang Y, et al. Quantifying source-specific intake risks of wheat cadmium by associating source contributions of soil cadmium with human health risk[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2021, 228. DOI:10.1016/j.ecoenv.2021.112982 |
| [21] |
牛硕, 王天齐, 杨阳, 等. 田间施用锌肥对小麦籽粒镉累积的影响及施用风险[J]. 环境科学, 2023, 44(2): 984-990. Niu S, Wang T Q, Yang Y, et al. Effect of zinc fertilizer application on cadmium accumulation in wheat grain and its application risk[J]. Environmental Science, 2023, 44(2): 984-990. |
| [22] | Yang Y, Li Y L, Chen W P, et al. Dynamic interactions between soil cadmium and zinc affect cadmium phytoavailability to rice and wheat: Regional investigation and risk modeling[J]. Environmental Pollution, 2020, 267. DOI:10.1016/j.envpol.2020.115613 |
| [23] | Yang Y, Chang A C, Wang M, et al. Assessing cadmium exposure risks of vegetables with plant uptake factor and soil property[J]. Environmental Pollution, 2018, 238: 263-269. DOI:10.1016/j.envpol.2018.02.059 |
| [24] | USEPA. Exposure factors handbook: 2011 Edition[R]. Washington: Office of Research and Development, 2011. |
| [25] |
郭志娟, 周亚龙, 王乔林, 等. 雄安新区土壤重金属污染特征及健康风险[J]. 中国环境科学, 2021, 41(1): 431-441. Guo Z J, Zhou Y L, Wang Q L, et al. Characteristics of soil heavy metal pollution and health risk in Xiong'an New District[J]. China Environmental Science, 2021, 41(1): 431-441. |
| [26] | US EPA. Guidelines for exposure assessment [S]. Washington, DC: Environmental Protection Agency, 1992. |
| [27] | Luo X S, Ding J, Xu B, et al. Incorporating bioaccessibility into human health risk assessments of heavy metals in urban park soils[J]. Science of the Total Environment, 2012, 424: 88-96. DOI:10.1016/j.scitotenv.2012.02.053 |
| [28] | Chen R H, Chen H Y, Song L T, et al. Characterization and source apportionment of heavy metals in the sediments of Lake Tai (China) and its surrounding soils[J]. Science of the Total Environment, 2019, 694. DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.133819 |
| [29] | Yuan B, Cao H L, Du P, et al. Source-oriented probabilistic health risk assessment of soil potentially toxic elements in a typical mining city[J]. Journal of Hazardous Materials, 2023, 443. DOI:10.1016/j.jhazmat.2022.130222 |
| [30] | US EPA. Risk assessment guidance for superfund. Volume Ⅰ: human health evaluation manual (part A) [R]. Washington, DC: Environmental Protection Agency, 1989. |
| [31] | 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]. |
| [32] | GB 2762-2022, 食品安全国家标准 食品中污染物限量[S]. |
| [33] |
王伟全, 徐冬莹, 黄青青, 等. 污灌区土壤—小麦系统中重金属富集特征及其对人体健康风险评价[J]. 环境化学, 2022, 41(10): 3231-3243. Wang W Q, Xu D Y, Huang Q Q, et al. Characteristics of heavy metals in the soil-wheat system of sewage irrigation area and its health risk assessment[J]. Environmental Chemistry, 2022, 41(10): 3231-3243. |
| [34] |
牛硕, 李艳玲, 杨阳, 等. 基于机器学习方法的小麦镉富集因子预测[J]. 环境科学, 2023, 44(6): 3619-3626. Niu S, Li Y L, Yang Y, et al. Prediction of cadmium uptake factor in wheat based on machine learning[J]. Environmental Science, 2023, 44(6): 3619-3626. |
| [35] | Wang Z W, Nan Z R, Wang S L, et al. Accumulation and distribution of cadmium and lead in wheat (Triticum aestivum L.) grown in contaminated soils from the oasis, north-west China[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2011, 91(2): 377-384. |
| [36] |
张红振, 骆永明, 章海波, 等. 水稻、小麦籽粒砷、镉、铅富集系数分布特征及规律[J]. 环境科学, 2010, 31(2): 488-495. Zhang H Z, Luo Y M, Zhang H B, et al. Characterizing the plant uptake factor of As, Cd and Pb for rice and wheat cereal[J]. Environmental Science, 2010, 31(2): 488-495. |
| [37] | Liu K, Lv J L, He W X, et al. Major factors influencing cadmium uptake from the soil into wheat plants[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2015, 113: 207-213. |
| [38] | Wang S Y, Wu W Y, Liu F. Assessment of the human health risks of heavy metals in nine typical areas[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2019, 26(12): 12311-12323. |
| [39] | Huang J L, Wu Y Y, Sun J X, et al. Health risk assessment of heavy metal(loid)s in park soils of the largest megacity in China by using Monte Carlo simulation coupled with Positive matrix factorization model[J]. Journal of Hazardous Materials, 2021, 415. DOI:10.1016/j.jhazmat.2021.125629 |
| [40] | Chen G Z, Wang X M, Wang R W, et al. Health risk assessment of potentially harmful elements in subsidence water bodies using a Monte Carlo approach: An example from the Huainan coal mining area, China[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2019, 171: 737-745. |
| [41] |
丛鑫, 雷旭涛, 付玲, 等. 海州煤矿矸石山周边土壤重金属污染特征及生态风险评价[J]. 地球与环境, 2017, 45(3): 329-335. Cong X, Lei X T, Fu L, et al. Pollution characteristics and ecological risk assessment of heavy metals in soils around the gangue heap of Haizhou coal mine, China[J]. Earth and Environment, 2017, 45(3): 329-335. |
| [42] |
吴婧, 董欣敏, 郑燕芳, 等. 镉致癌的分子机制研究进展[J]. 生态毒理学报, 2015, 10(6): 54-61. Wu J, Dong X M, Zheng Y F, et al. Recent research progress in molecular mechanisms of cadmium induced carcinogenesis[J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2015, 10(6): 54-61. |
| [43] | Reeves P G, Chaney R L. Bioavailability as an issue in risk assessment and management of food cadmium: A review[J]. Science of the Total Environment, 2008, 398(1-3): 13-19. |
| [44] | Yu H T, Zhen J, Leng J Y, et al. Zinc as a countermeasure for cadmium toxicity[J]. Acta Pharmacologica Sinica, 2021, 42(3): 340-346. |
| [45] | Hu B F, Shao S, Ni H, et al. Current status, spatial features, health risks, and potential driving factors of soil heavy metal pollution in China at province level[J]. Environmental Pollution, 2020, 266. DOI:10.1016/j.envpol.2020.114961 |