線 郁，王美娥，陳衛(wèi)平，*

(1.中國科學院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點實驗室，北京 100085;2.中國科學院大學，北京 100039)

植物吸收是土壤重金屬輸出的主要途徑之一，植物吸收重金屬遵循已知的礦質元素吸收方式，主要通過對離子的吸收實現(xiàn)。土壤中重金屬的主要存在形態(tài)包括:水溶態(tài)、可交換態(tài)、碳酸鹽結合態(tài)、鐵錳氧化物結合態(tài)、有機結合態(tài)、殘渣態(tài)。能夠被植物吸收的重金屬離子一部分以溶質形式存在于土壤溶液中(水溶態(tài))，還有一部分被粘土、腐殖質等其他成分吸附(交換態(tài))［1］，因此，水溶態(tài)和可交換態(tài)被劃分為生物可利用態(tài)，是土壤重金屬中具有生物有效性的部分，可被生物吸收，進而被生物利用或產(chǎn)生毒性。碳酸鹽結合態(tài)、鐵錳氧化物結合態(tài)和有機結合態(tài)的含量受土壤性質影響，在土壤pH、氧化還原條件和膠體含量發(fā)生變化時能轉化為生物可利用態(tài)，稱為潛在生物可利用態(tài)［2-3］。植物吸收重金屬的過程是土壤-土壤溶液-植物相互作用的綜合結果，除了植物本身對重金屬的轉移能力，植物吸收重金屬量的多少與重金屬生物可利用態(tài)和潛在生物可利用態(tài)的含量直接相關，而土壤性質是影響生物可利用態(tài)和潛在生物可利用態(tài)含量的主要因素［4-8］。

在土壤重金屬生態(tài)風險評價過程中，尤其是預評價過程中，一般選用連續(xù)提取的方法測定土壤重金屬的化學形態(tài)，根據(jù)水溶態(tài)和可交換態(tài)的含量評價其生物可利用性［9-10］，但測定每一個待評價場地土壤中的重金屬化學形態(tài)不僅成本高，而且耗時費力，選用模型模擬土壤重金屬生物有效性可以彌補這些缺點。機理或半機理模型可以通過參數(shù)來表征土壤重金屬植物暴露途徑的影響機制，因此，依據(jù)植物吸收土壤重金屬的機理構建模型可以為土壤重金屬生物有效性風險評價法提供理論依據(jù)［11］。關于土壤性質對植物重金屬富集量影響的模型研究較少，而且現(xiàn)有模型中涉及的土壤性質不夠全面。McBride建立了作物中鎘的含量與土壤pH、土壤鎘總量的模型，模型中的系數(shù)隨土壤性質和作物種類變化［12］。Young等建立了蔬菜重金屬累積量與土壤鉛和砷總量、pH、有機碳含量的線性數(shù)學模型［13］。由于土壤重金屬生物可利用濃度與植物富集量直接相關，很多學者試圖建立土壤重金屬生物可利用濃度與土壤pH、陽離子交換量、土壤重金屬總量、鐵錳氧化物含量和土壤有機質含量的模型［14-21］。所得模型多只與酸堿度有關，且沒有考慮土壤質地，模型中的系數(shù)和常數(shù)隨著在土壤類型改變而變化，導致模型的應用性不強。

本文通過對模式植物文獻數(shù)據(jù)的收集、處理和分析，篩選影響植物富集相應重金屬的主要土壤因子，揭示土壤砷植物暴露的影響機制。并分別對各因子與植物富集濃度進行回歸分析，各因子之間進行相關分析及共線性分析，判斷因子間的共線性。通過主成分回歸建立土壤因子與植物富集砷濃度之間的回歸方程。最終通過數(shù)學模型解釋植物富集砷濃度隨土壤性質變化的規(guī)律，為土壤重金屬生物有效性風險評價法提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 模式植物的選擇

模式植物需要滿足易獲得、研究廣泛、重金屬吸收途徑相對清楚等條件。植物吸收土壤重金屬的研究以超富集植物為代表。超富集植物的定義主要考慮植物體內的生物富集系數(shù)和轉運系數(shù)兩個因素［22］。目前發(fā)現(xiàn)的多種富集植物中，砷的超富集植物蜈蚣草因分布廣泛、適應性強、生長快速、生物量大、多年生而且易于繁殖等特點是用于植物修復的理想植物［23］，研究資料充足。蜈蚣草是第一個被發(fā)現(xiàn)的砷的超富集植物，野外調查證實了其對砷的富集特性，自然生長在砷污染土壤上的蜈蚣草地上部砷濃度可達1540mg/kg［24］，有的甚至達到 4980mg/kg［23］。

蜈蚣草的相關研究主要分為兩大類，一類是以土壤為生長基質，一類是以營養(yǎng)液為生長基質(表1)。土培研究主要側重的土壤性質包括:土壤砷濃度、土壤質地、有機質含量、pH、營養(yǎng)元素種類和含量、其他重金屬種類和含量、土壤微生物等［23-53］。水培實驗可以研究蜈蚣草對地下水砷污染的修復效果和吸收動力學，是反映添加營養(yǎng)鹽的種類和濃度對砷積累影響的理想研究體系，也是研究蜈蚣草富集機理的良好體系［54-70］。

在植物-土壤體系中，不同土壤性質會影響同一種重金屬的生物可利用性，表現(xiàn)為植物富集濃度不同。在眾多相關研究中，直接揭示土壤性質影響蜈蚣草生長和砷富集效果的定性研究已有很多。不同的土壤性質、總砷含量和可溶性砷含量會導致砷的富集差異［50-52］。低鐵離子濃度、粘粒含量和有機質含量會導致可溶性砷含量增加，增加砷的富集［52，70］。土壤中添加堆肥和磷石膏會增加可溶性有機碳和可溶性砷含量，促進蜈蚣草對砷的吸收［5］。水培研究指出，額外添加任何濃度的磷都會抑制砷的吸收，低磷濃度和低pH利于蜈蚣草積累砷［65，68-69］。而以土壤為基質的研究指出，增加磷肥和升高pH會增加砷的移除量［53］。土培實驗和水培實驗的結論不同，從一方面反映了土壤環(huán)境中多因子相互作用的復雜過程。

表1 模式植物研究進展Table1 Research progress of the model plant

1.2 方法

1.2.1 數(shù)據(jù)選擇

從文獻中選取適合的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)應滿足如下幾條:(1)為保證數(shù)據(jù)的完整性和有效性，一組數(shù)據(jù)至少含有兩個土壤因子數(shù)據(jù)，相關分析和主成分回歸分析中缺失值按SPSS中默認的“按列表排除個案”處理，土壤因子分為土壤總砷濃度(CtotAs)、酸堿度(pH)、土壤有機質含量(SOM)、粉粒含量(Silt)、粘粒含量(Clay)、沙粒含量(Sand)、土壤陽離子交換量(CEC)、總氮含量(CtotN)、總磷含量(CtotP)、總鉀含量(CtotK)、總鈣含量(CtotCa)，植物富集濃度用Cplant表示;(2)選取土壤總砷濃度在(2—500)mg/kg的數(shù)據(jù);(3)統(tǒng)計因子中的元素均為元素總量。所得數(shù)據(jù)集用SPSS18.0進行描述統(tǒng)計，樣本數(shù)、均值、中值、最大值、最小值和標準差見表2。

表2 土壤因子數(shù)據(jù)集描述統(tǒng)計Table2 Descriptive statistics of soil factors data set

1.2.2 單因子回歸分析

分別以文獻統(tǒng)計出的11個因子作為自變量，植物富集砷濃度Cplant作為因變量，通過篩選出的數(shù)據(jù)集建立單個因子與植物富集濃度的回歸方程，分析相關性強弱。

1.2.3 各因子間相關性分析

通過SPSS18.0分析土壤環(huán)境下上述土壤因子之間相關性，數(shù)據(jù)經(jīng)缺省值“按列表排除個案”處理，處理后的數(shù)據(jù)集無缺失值。結合單因子回歸分析結果、水培數(shù)據(jù)分析結果和數(shù)據(jù)有效性檢驗，剔除對植物富集濃度影響小的因子。

1.2.4 因子共線性分析

采用SPSS 18.0多元線性回歸方法，數(shù)據(jù)經(jīng)缺省值“按列表排除個案”處理，處理后的數(shù)據(jù)集無缺失值。通過建立土壤因子與植物富集砷濃度的回歸方程，分析因子間的共線關系;結合各因子間相關性分析，判斷各土壤因子與植物富集濃度是否可以直接建立回歸關系。

1.2.5 主成分回歸

因子之間存在多元共線性時，選用SPSS 18.0因子分析中的主成分分析對原因子進行壓縮和解釋，數(shù)據(jù)經(jīng)缺省值“按列表排除個案”處理，處理后的數(shù)據(jù)集無缺失值。在主成分分析的基礎上建立主成分與目標變量間的線性回歸方程既可以保留原指標的絕大部分信息，主成分之間又相互獨立，所得的模型估計更穩(wěn)定。

2 結果分析

2.1 單因子回歸分析結果

各個因子與植物富集砷濃度的回歸方程見表3。單因子回歸結果可以看出，植物富集砷濃度與土壤總砷濃度極顯著相關，決定系數(shù)R2為0.342;與土壤有機質含量和沙粒含量顯著相關，但R2很小;營養(yǎng)元素與植物富集濃度無顯著相關性，決定系數(shù)趨近于0。

表3 單因子回歸方程Table3 Regression equation of single soil factor

2.2 各因子間相關性分析結果

數(shù)據(jù)有效性檢驗過程要求數(shù)據(jù)滿足正定矩陣，營養(yǎng)元素的數(shù)據(jù)由于缺失較多，不能滿足分析要求(具體數(shù)據(jù)未給出);同時，水培數(shù)據(jù)分析結果顯示植株地上部砷濃度可忽略營養(yǎng)元素的影響與溶液砷濃度建立極顯著回歸方程(見3.1);另外，上述單因子回歸分析結果，也顯示營養(yǎng)鹽與植物砷富集濃度無顯著相關性。綜上3個原因，本文保留7個與Cplant有相關性且有效的土壤因子，探討部分因子與植物富集砷濃度的關系。

這7個因子分別為土壤總砷濃度(CtotAs)、酸堿度(pH)、土壤有機質含量(SOM)、粉粒含量(Silt)、粘粒含量(Clay)、沙粒含量(Sand)、土壤陽離子交換量(CEC)。各因子兩兩相關性分析結果見表4，數(shù)據(jù)顯示多個因子之間相關性顯著。其中，Sand、Clay、Silt三個因子為土壤質地組成百分含量，加合等于1，所以這3個變量間相關性較大。陽離子交換量是土壤膠體的屬性，無機膠體和有機膠體的含量決定其大?。?1］，所以土壤質地中粘粒含量對其影響較大。

表4 土壤因子的相關矩陣Table4 Correlation matrix of soil factors

2.3 因子共線性分析結果

多元線性回歸分析結果見表5、表6。方差膨脹因子(VIF)是容忍度的倒數(shù)，值越大表示共線性越嚴重。一般當0＜VIF＜10，不存在多重共線性;當10≤VIF＜100，存在較強的多重共線性;當VIF≥100，存在嚴重多重共線性。3個自變量的方差膨脹因子＞10，4個維度的特征根接近0，2個維度的條件指數(shù)＞30，表明因子之間存在多元共線性，不能直接用于回歸分析，要進行主成分分析后再進行主成分回歸。

表5 多元線性回歸共線性統(tǒng)計——方差膨脹因子Table5 Multiple linear regression for collinearity statistics——Variance inflation factor

表6 多元線性回歸共線性統(tǒng)計——共線性診斷Table6 Multiple linear regression for collinearity statistics——Collinearity diagnostic

2.4 主成分回歸結果

主成分分析通過公因子方差和特征值的篩選，將7個土壤因子降維為3個主成分(表7、表8)。從成分矩陣中可以看出成分1是反映土壤質地的綜合指標，成分2是反映土壤pH的指標，成分3是反映砷總濃度的指標。與文獻的定性研究相同，對應的這些因子都會導致重金屬生物可利用性的變化，進而影響植物吸收［72］。令 Sand、Clay、CEC、Silt、CtotAs、pH、SOM 分別為 X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，對應成分矩陣分析結果有表 9中表達式(1)、(2)、(3)。再用 F1、F2、F3對應各因子的得分與Y(Cplant)進行回歸得到表達式(4)，將表達式(1)、(2)、(3)代入(4)得方程(5)。式(5)中 X1—7為原始變量 x1—7經(jīng)過標準化的變量，由標準化的式(5)系數(shù)可以推斷，植物富集砷濃度受土壤中砷總濃度影響最大，受土壤質地中砂粒含量影響較大;土壤粉粒、粘粒、有機質含量和陽離子交換量對富集也有一定影響;而土壤酸堿度對植物富集濃度的影響較小。為了便于應用，要將式(5)轉化為依變量 Y(Cplant)與原始變量 x1—7的表達式。根據(jù) Xi=(xi－μi)/ σi，i=1—7(Xi為標準化的 xi，μi為對應的均值，σi為對應的標準差)，得到回歸方程(6)，建立土壤性質與植物富集砷濃度的回歸關系［73］。

表7 各成分解釋的總方差Table7 The total variance explained by each component

表8 主成分分析成分矩陣Table8 Composition matrix of the principal component analysis

表9 主成分回歸方程Table9 Principal component regression equation

3 討論

3.1 土壤因子、土壤砷生物可利用濃度、植物富集濃度的關系

溶液中離子為生物可利用態(tài)，統(tǒng)計以溶液為培養(yǎng)基質的水培實驗數(shù)據(jù)，影響因子分為砷總量(CtotAs/(mg/kg))、酸堿度(pH)、硫總量(μmol/L)、鉀總量(μmol/L)、鈣總量(μmol/L)、鎂總量(μmol/L)、磷總量(μmol/L)、氮總量(μmol/L)、游離鐵含量(%)。對植物富集濃度與所有因子進行逐步回歸分析表明，植株地上部砷濃度(Cplant/(mg/kg))可忽略pH、磷、鐵、鈣等因子的影響與溶液砷濃度建立極顯著回歸方程［54-70］。逐步回歸表達式為式(7)。同時，對以土壤為培養(yǎng)基質的文獻數(shù)據(jù)中，植物富集濃度與土壤孔隙水砷濃度(CpwAs/(mg/L))進行單因子回歸，回歸方程為式(8)。

式中，＊＊代表在α=0.01水平上顯著相關;*代表在α=0.05水平上顯著相關。

土壤孔隙水中的砷與水培實驗中的砷形態(tài)類似，大部分為生物可利用態(tài)，這部分砷是土壤總砷與土壤顆粒在pH、有機質、陽離子交換量等條件下相互作用后表現(xiàn)出來的。式(7)、(8)表明，植物富集濃度與重金屬生物可利用濃度密切相關;聯(lián)系前文對土壤中7個影響因子的分析，上述7個土壤因子是通過影響金屬元素的生物可利用性，進而影響植物對重金屬吸收，與現(xiàn)有理論相符，涉及的土壤因子更全面，且較土壤孔隙水砷濃度有更高的決定系數(shù)。

根據(jù)質量平衡原理，假設土壤中生物可利用態(tài)的金屬離子全部可被植物吸收，且其潛在可利用態(tài)的不斷轉化可以保持生物可利用濃度恒定不變，據(jù)此建立土壤中生物可利用濃度和植物富集濃度之間的平衡方程。土壤砷植物暴露與土壤砷生物可利用濃度模型之間的轉化理論基礎可以概括為式(10)，轉換為式(11)。Cplant可由式(6)得出，式(11)即可通過土壤的基本性質表征土壤砷的生物有效性，也可揭示土壤砷的生物有效性受土壤因子影響的機制。

式中，L為植物平均根長，草本根系一般2—10 cm，L=6 cm;灌木一般達0.5—4 m，L=2.25 m;喬木根系達2—10 m，L=6 m［74］;S為植被覆蓋面積。CBio為土壤砷生物可利用濃度;V為土壤體積;A為富集常數(shù);Cplant為植物體砷濃度;Biomass為植物體生物量。

3.2 不確定性分析

所得砷植物暴露途徑的土壤因子模型為 Y=－9399+86 x1－98 x2－21 x3－210 x4+38 x5+1378 x6－697 x7，R2=0.881＊＊。其中決定系數(shù)為0.881，常數(shù)項為－9399，表明模型中包含了一些不確定因素。離子以水溶態(tài)被植物吸收，植物吸水過程受蒸騰拉力影響，蒸騰作用又受溫度、濕度、光照、風速、土壤條件等因素影響［1］。因此，在重金屬植物暴露途徑中，植物的生理狀況是導致模型存在不確定因素的一個原因。另外，根際環(huán)境與植物吸收重金屬有直接關系，植物根系分泌的有機酸改變了根際環(huán)境理化性質，溶解土壤中的固相重金屬，使重金屬水溶態(tài)和交換態(tài)含量增加，提高了重金屬的生物可利用性［53，75-78］。根際定義在根表1—5mm，而實驗分析的土壤樣品基本都不來自于根際，式(5)顯示土壤酸堿度對植物富集濃度的影響較小，也可以部分反映根際效應可能是導致模型存在不確定因素的原因。判定植物生理狀況和根際作用是否是導致模型存在不確定因素的主要原因還需進一步研究驗證。

4 結論

通過對模式植物文獻數(shù)據(jù)的整理分析，揭示了土壤砷植物暴露的影響機制，建立了土壤性質與植物砷暴露的相關關系，為土壤砷生物有效性風險評價法提供理論依據(jù)。植物富集砷濃度與土壤因子回歸方程為表9表達式(6)，定量揭示了土壤砷的植物暴露途徑受土壤砷總濃度、酸堿度、土壤有機質含量、粉粒含量、粘粒含量、沙粒含量和土壤陽離子交換量這些土壤性質的影響。其中，植物富集砷濃度受土壤中砷總濃度影響最大，受土壤質地中砂粒含量影響較大;土壤粉粒、粘粒、有機質含量和陽離子交換量對富集也有一定影響;而土壤酸堿度對植物富集濃度的影響較小。

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