[发明专利]一种基于土壤共存金属影响的小麦籽粒镉富集量预测方法

说明书

本发明提供了一种基于土壤共存金属影响的小麦籽粒镉富集量预测方法，属于重金属生态风险评价领域。基于目前植物对镉富集量的预测方法缺乏对土壤共存重金属影响的考虑，本发明以植物吸收过程为导向，综合考虑土壤共存重金属和土壤理化性质对镉在土壤和植物体内迁移转运的贡献，建立了镉在小麦籽粒中富集浓度的定量预测方法。通过实验测试和文献资料搜集，共计汇总572组镉在小麦籽粒中的富集数据对模型进行外部验证。结果证实模型具有良好的预测能力，可用于镉污染农田风险评估。模拟应用的结果显示本模型对于镉污染农田修复措施的选择具有指导意义。

技术领域

本发明属于重金属生态风险评价技术领域，具体涉及一种基于土壤共存金属影响的小麦籽粒镉富集量预测方法。该模型基于土壤镉环境暴露水平、共存重金属暴露水平及土壤理化性质对小麦籽粒的镉富集量进行预测，可用于评估土壤环境镉的潜在生态风险，结合土壤环境质量标准和食品污染物限量标准，可为镉污染农田风险评估和修复措施选择提供指导建议。

背景技术

有色金属冶炼以及农业磷肥的过量使用造成镉在农田土壤中的广泛积累。2014年全国土壤污染状况公报显示，镉是土壤中超标率最高的重金属元素。土壤中的镉能够通过食物链进入人体危害健康。小麦是中国第二大粮食作物，预测镉在小麦籽粒中的富集对镉污染农田风险评估至关重要。

基于母岩组分构成和人为活动的影响，镉在土壤中往往与其他重金属(如铅，锌，铜等)共存。植物可食部位的镉含量主要与土壤镉的赋存和土壤环境因素有关。土壤的理化性质(如pH、阳离子交换量、有机质等)会影响镉在土壤中的赋存和植物生长。不同种类的共存重金属对镉由土壤向根的转移以及根向籽粒的转运存在影响。但在预测小麦等植物对镉的富集量时共存金属的影响很少被考虑进去。

目前对于土壤镉在植物体内富集的预测主要利用多元线性回归的方法，直接将植物中镉的富集量同土壤总镉/有效态镉含量、土壤理化性质进行拟合得到预测模型。其中，有效态镉的提取技术涉及DTPA提取、草酸/草酸铵提取、土壤孔隙水提取以及梯度薄膜扩散技术。如专利CN108398480A公开了一种叶菜中镉污染风险监测预警方法，该专利采用0.005M DTPA溶液提取土壤有效态镉，通过与土壤pH、有机质含量、阳离子交换量和粘粒含量构建线性模型，预测小白菜、芹菜、苋菜、空心菜和生菜中的镉含量(R²＝0.81–0.93,P0.01)。专利CN109142650A公开了一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法，该专利利用红壤中草酸/草酸铵提取态镉、连二亚硫酸钠-柠檬酸三钠-碳酸氢钠提取态铁和乙酸/乙酸钠提取态铝构建预测模型，预测叶菜(菜心、生菜)中镉的含量(R²＝0.555,P0.01)。专利CN110163424A公开了一种基于梯度薄膜扩散技术的水稻籽粒中镉污染风险预警方法，该专利利用梯度薄膜扩散技术检测土壤中有效态镉含量，同时检测土壤的pH、氧化硅含量、氧化铁含量和氧化钙含量，构建了稻米镉的预测模型(R²＝0.948,P0.01)。专利CN110083985A公开发表了一种土壤镉镍复合的小麦富集量的预测方法，通过采用砂培(石英砂+培养液)实验，建立小麦根和茎叶中镉、镍积累量与溶液中镉、镍含量的模型，而后通过测定实际样品土壤溶液中镉、镍的含量代入方程来预测小麦根和茎叶中镉、镍的含量(R²＝0.51–0.95,P0.01)。