• “专家讲专业”第十一期:重金属污染耕地农产品安全阈值及预测模型—以长沙某地镉污染水稻土为例
  • 来源:永清环保   发布时间:2018-10-18 18:40:00   
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    今天,“专家讲专业”的第十一期,我们刊发永清环保研究院耕地修复所和君强关于“重金属污染耕地农产品安全阈值及预测模型”的文章。

     

     

    和君强

     

    从事土壤重金属污染治理技术研发及风险评估工作。他与团队一道,获得钝化剂正式登记证1项;参与土壤重金属植物修复项目2项;申请国家发明专利6项,发表科研学术论文8篇,参与科研项目3项;构建了地区土壤镉食品安全阈值模型1套,可用于指导当地修复实践,处于行业领先水平。

     

    随着工业化和城市化进程,环境污染问题逐渐凸显。土壤重金属污染,尤其农田镉污染近年来一直都是关注的热点。镉为农田土壤最优先控制元素之一,迁移活跃,且有较大生物毒性。农田土壤镉主要通过生物放大效应(土壤—植物—农产品),经食物链途径进入人体并造成损害。为此,耕地治理的关键目标为采用一系列技术抑制土壤中镉向作物可食部位的转移,使之降低到农产品安全阈值以内(即修复目标值)。那么,如何确定镉污染耕地农产品安全的阈值呢?如何构建预测模型并指导修复实践呢?下面我们以长株潭某地水稻土为例,具体阐述。

     

     

    01 什么是土壤农产品安全阈值

     

    土壤农产品安全阈值是指保障生产的食品安全的土壤中污染物含量限值。为了方便管理和执法,基于生态环境效应推导了不同土地利用类型和分段pH的污染物限值,即《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)GB 15618-2018》,用于指导农业生产及耕地修复工程实践。
     

     

    02 为什么要构建农产品安全阈值

     

    一是我国现有的土壤环境质量标准基于生态环境效应推导,在实际应用中已暴露出“土壤Cd超标(不超标),但农产品Cd不超标(超标)”等问题,不利于对土壤Cd食物链安全风险的准确识别和科学评价;二是不同土壤条件下生产的农产品中Cd含量有极大差异,这也导致了农田Cd农产品安全风险评估难度较高,在工程上则表现为项目效果的不确定性较大。

     

     

    03 如何确定土壤农产品安全阈值——以长沙某地镉污染水稻土为例

     

    3.1 重要术语

    镉生物富集系数(BCF):土壤中Cd对稻米的有效性,是指稻米中Cd含量与土壤中镉含量的比值,用来表示镉在稻米中的生物富集作用的大小,是描述目标污染物在生物体内累积趋势的重要指标。

     

    因子归一化:去掉量纲,使得指标之间具有可比性,将数据限制到一定区间,使得运算更为便捷;消除量纲、土壤性质之间及与品种因子之间的交互效应。

     

    物种敏感性(SSD)法:基于不同物种对污染物敏感性差异提出,该方法假设生态系统中不同物种对某一污染物的敏感性能够被一个分布所描述,通过生物效应测试获得的有限物种的风险阈值是来自于这个分布的样本,可用来估算该分布的参数。

     

     

    危害浓度/阈值(HC5):利用SSD法确定一个保护物种的污染物浓度水平,利用不同的分布函数拟合生物效应数据求出概率分布模型,确定危害浓度(HC5) ,即污染物对生物的效应浓度小于等于HC5的概率为5%,在此浓度下,生态环境中95%的生物是相对安全的。

     

     

     

     

    3.2 安全阈值的计算

    设定土壤因子(总镉、pH、有机质)的归一化条件,利用归一化后数据组,通过对不同品种水稻Cd的BCF值进行倒数变换后,利用分布函数模型(Burr-Ⅲ型方程)进行设定的土壤条件下不同品种水稻Cd富集系数的SSD分布曲线拟合。利用Burrliz O软件,从Burr-Ⅲ模型拟合得到不同土壤条件下基于95%保护水平的水稻Cd的BCF安全临界值。结合我国稻米食品卫生标准,计算稻田土壤中Cd的农产品安全阈值(HC5),即在此土壤条件下保护生境中95%的水稻品种相对安全的土壤镉总量限值。

     

    3.3 HC5与土壤性质相关性及模型构建

    土壤性质与HC5值间存在显著的相关关系(表1)。土壤性质可以影响稻米中Cd的富集,其中,pH为最主要因子(0.7611),其次为OM(-0.4389)和TCd(0.3819)。

     

     

    利用上述计算的安全阈值(HC5)及其对应的归一化后的土壤总镉(TCd)、pH及有机质(OM)数据组,构建多元一次回归方程,即获得目标区域水稻土Cd农产品安全阈值量化预测模型(表2)。

     

     

    04 推导土壤农产品安全阈值有何意义

     

    4.1 判定相关标准的合理性

     

    将表2中模型f预测值分别与这两个标准的推导值进行比较(图1)。与两个标准相比,pH>6.5时,在设定的土壤条件下,两个标准值均高于模型预测值,表示两个标准可能比较宽松,保护度不足,易造成土壤镉不超标,但稻米镉超标的情况。在pH<6.5,OM>30g/kg时,两个标准可能过于严格;而当pH<6.5,OM<30g/kg时,随着TCd和OM的增加,原本低于现行标准值的情况可能逐渐变为持平或高于现行标准值。

     

     

    结果表明,由土壤理化性质不同而导致土壤Cd食品安全风险临界值的差异,会使以单一分段式来控制土壤全镉的现行标准可能同时存在保护不足与保护过度的问题。同时也反映了构建基于不同土壤性质参数的动态、量化的风险阈值预测模型的重要性,证明了基于单一因子(pH)分段确定目标污染物的总量以控制农产品产地食物链安全风险的不科学性。

     

    4.2 精准指导生产及耕地修复实践

    表3为基于食品卫生安全标准的,适宜目标地区水稻土的,土壤Cd阈值在不同土壤性质参数下的分段基准建议值以及连续标准计算公式。预测模型一定程度上有适用局限性,但基本上可根据不同的土壤条件较为准确地预测土壤Cd基于稻米食品卫生安全风险的安全阈值,可应用于我国南方尤其是长株潭地区稻田土壤Cd风险预警和管控。

     

     

     

     

    编后语
     
     
    本文建立了基于食品卫生标准的长沙某地水稻土镉限量值与动态量化模型;这个限量基准更契合当地条件,所以评估精度更高;可用于制定土壤环境质量农用地风险管控地方标准,有利于提高当地农田重金属污染综合防治与风险管控的智能化、精准化及高效化水平。