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不同土壤镉提取方法预测稻米富集镉性能

2020-07-31 17:01来源:未知浏览:
  为筛选土壤镉(Cd)有效态提取方法并建立其与稻米Cd污染之间的累积模型,采用大田协同采样方式收集了土壤-水稻 140对样品,分别研究了土壤Cd总量及土壤溶液Cd含量和化学浸提(醋酸HAc、复合有机酸、乙二胺四乙酸EDTA、CaCl2)、梯度扩散薄膜(DGT)技术提取的Cd含量与水稻糙米Cd含量的相关性,以评估不同提取方法预测稻米Cd累积模型的可行性。
  结果表明,研究区所在的长株潭地区存在较为明显的土壤及稻米Cd污染风险,EDTA提取Cd含量与土壤Cd总量显著正相关,模型拟合决定系数R2达到0.908 4,以总量预测稻米Cd污染存在37.2%~39.8%的误判率,0.01 mol·L-1 CaCl2提取的土壤Cd有效态含量存在明显的适用范围限制,在0.04~0.13 mg·kg-1范围内,效果明显差于其他数据区域,模型决定系数R2仅为0.006.DGT技术能较好地预测稻米对Cd的吸收富集性能,且能区分土壤库供给能力差异对稻米富集Cd的影响,与传统化学浸提方法比较,DGT技术提取的土壤Cd有效态含量与稻米Cd含量具有更好的相关性(R2=0.585 4,0.900 9),是预测稻米富集Cd较为理想的土壤有效态提取方法。
  重金属污染尤其是南方稻田镉(Cd)污染是我国农业绿色发展和农产品产地类别划分最为关注的问题。原因一是我国稻田Cd 污染面积大;二是土壤 Cd与稻米Cd之间的吸收累积关系复杂,空间耦合性不强,直接采用土壤重金属含量监测结果和土壤pH 两项指标评估土壤环境质量状况很难准确预警稻米的实际污染情况。为了建立土壤Cd 污染与稻米 Cd蓄积量之间的量化经验模型,科研人员做了大量研究工作,如创新了模型的构建方法,引入混合线性模型以及随机森林回归等现代化数据挖掘技术;增加土壤因子检测指标或进一步细化水稻基因型,或分区域构建模型,以提高模型的准确度与代表性;再者则是进一步改进土壤重金属检测方法,以Cd 有效态含量监测结果来耦合土壤环境因子如 pH、阳离子交换量(CEC)、土壤有机质(SOM)等对Cd 活性的影响,以减少模型参数,提高模型实用性。

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