羅晶晶,吳 凡,張加文,劉征濤,張 聰,王曉南*

我國土壤受試植物篩選與毒性預(yù)測

羅晶晶1,吳 凡1,張加文1,劉征濤1,張 聰2,王曉南1*

(1.中國環(huán)境科學(xué)研究院,環(huán)境基準(zhǔn)與風(fēng)險評估國家重點實驗室,北京 100012；2.海油環(huán)境科技(北京)有限公司,北京 100027)

生態(tài)毒性數(shù)據(jù)缺乏是我國土壤基準(zhǔn)與生態(tài)風(fēng)險評估研究中一直存在的問題,開展本土受試植物的篩選可提供更多的生態(tài)毒理試驗選材,從而獲得不同物種的生態(tài)毒性數(shù)據(jù).鑒于植物對土壤污染物的敏感性,從被子植物中依據(jù)分布范圍、代表性和易于獲得性等原則,對我國潛在的受試植物進行篩選,結(jié)果發(fā)現(xiàn),13科53種被子植物分布廣泛且易于獲取,可作為本土受試植物;結(jié)合生態(tài)毒性數(shù)據(jù)的搜集與分析,其中12種受試植物的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)相對豐富,并對部分典型污染物表現(xiàn)高敏感.此外在受試植物生態(tài)毒性預(yù)測模型研究方面,對12種受試植物兩兩進行建模預(yù)測,共得到132個物種種間關(guān)系估算模型(Interspecies Correlation Estimation,ICE),其中88個為顯著性模型(檢驗<0.05);此處,回歸分析了已構(gòu)建ICE模型的評價參數(shù),得出預(yù)測效果較好的ICE模型應(yīng)滿足交叉驗證成功率380.00%、MSE￡0.62、230.76和分類學(xué)距離￡4的標(biāo)準(zhǔn).最終篩選出25個符合上述標(biāo)準(zhǔn)的ICE模型,涉及禾本科-禾本科、十字花科-十字花科的相互預(yù)測,其中當(dāng)燕麥、蕪青、普通小麥、玉蜀黍和黑麥草等作為替代物種時,預(yù)測物種的實際生態(tài)毒性值與預(yù)測值較為接近.受試植物的篩選與生態(tài)毒性預(yù)測模型的建立有助于生態(tài)毒性數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,并為土壤污染管理和生態(tài)風(fēng)險評估提供科學(xué)依據(jù).

土壤生態(tài)基準(zhǔn)；受試生物篩選；被子植物；物種敏感度分析；ICE模型預(yù)測

土壤污染問題的發(fā)生通常會推動土壤污染管控的進程,1934年美國黑色風(fēng)暴事件、1979年荷蘭萊克爾克土壤污染事件,都促使這兩國較早開展了土壤污染相關(guān)研究及政策制定.在土壤生態(tài)安全方面,目前各國基本建立了相應(yīng)的土壤基準(zhǔn)值確定方法,如美國的生態(tài)篩選值(Ecological Soil Screening Levels, ECO-SSLS)、加拿大的土壤質(zhì)量指導(dǎo)值(Soil Quality Guideline,SQG)、英國的土壤篩選值(Soil Screening Values,SSVS)、澳大利亞的生態(tài)調(diào)查值(Ecological Investigation Levels,EIL)、新西蘭的生態(tài)安全環(huán)境指導(dǎo)值(Environmental Guideline Values, EGV)[1],我國于20世紀(jì)80年代后陸續(xù)開展土壤背景值和土壤環(huán)境容量的調(diào)查工作[2].目前我國土壤污染問題涉及地區(qū)較多、類型復(fù)雜、污染物種類廣泛[3],總體情況不容樂觀,這不僅提高了我國土壤生態(tài)風(fēng)險評估的難度,也致使我國土壤環(huán)境基準(zhǔn)研究發(fā)展相對緩慢.

因此有必要開展我國土壤生態(tài)風(fēng)險評估和環(huán)境基準(zhǔn)中關(guān)鍵技術(shù)的探索,生態(tài)毒性數(shù)據(jù)便是其中基礎(chǔ)且重要的一環(huán),但現(xiàn)有的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)相對缺乏,并存在污染物涵蓋不足、涉及生物物種相對單一、終點指標(biāo)及試驗方法不統(tǒng)一等問題.在生態(tài)毒理試驗中,普通小麥[4-5]、大麥[6-7]、黃瓜[5]、西紅柿[8]、蘿卜[9-10]、高粱、玉蜀黍等是現(xiàn)階段常用的受試植物,其主要是禾本科、十字花科等的農(nóng)作物,而我國植物物種資源豐富,以上農(nóng)作物的使用相對片面、代表性不全.使用基礎(chǔ)信息與來源較為全面的受試生物有助于獲得更為精確的毒性數(shù)據(jù)[11].國內(nèi)外最早在水質(zhì)基準(zhǔn)受試生物篩選上進行了大量研究[12-13],目前土壤環(huán)境基準(zhǔn)研究方面,基于具體污染場地的情況來篩選相應(yīng)受試植物,如許霞等[14]篩選出蠶豆作為廢棄農(nóng)藥廠的敏感植物,金鑫[15]篩選了化工污染場地的受試植物.受試植物的篩選也會考慮到物種代表性及分布范圍,本文以高等植物中被子植物的篩選開展研究,為生態(tài)毒理試驗提供可參考的備選試驗材料,并進一步得到更多相關(guān)植物物種的生態(tài)毒性數(shù)據(jù).

此外,土壤生態(tài)毒性數(shù)據(jù)預(yù)測模型也能進一步擴充生態(tài)毒性數(shù)據(jù).美國環(huán)保署(USEPA)構(gòu)建的物種種間關(guān)系估算模型(Interspecies Correlation Estimation,ICE),在水生態(tài)毒性數(shù)據(jù)預(yù)測中得到了廣泛應(yīng)用,可以預(yù)測250多個水生生物種的生態(tài)毒性[16],如魚類和水生無脊椎動物、藻類和野生動物[17-18],且ICE模型得到的預(yù)測毒性值與實測值之間表現(xiàn)出較高的一致性[19].在土壤生態(tài)毒性研究方面,USEPA研究人員近年開始了土壤生物的ICE模型構(gòu)建,主要是土壤無脊椎動物毒性數(shù)據(jù)的預(yù)測,得出模型在目分類水平上表現(xiàn)出高的預(yù)測精度(例如,蚯蚓-蚯蚓),但在兩個跨類群物種(節(jié)肢動物-環(huán)節(jié)動物)中預(yù)測精度較低[20].目前尚未建立植物相關(guān)模型.

本研究創(chuàng)新點一是提供可行的受試植物篩選方法,并得到土壤生態(tài)毒理試驗的受試植物名單;二是探索了生態(tài)毒性數(shù)據(jù)預(yù)測模型的建立,為植物物種創(chuàng)建物種種間關(guān)系估算模型,并提出評價模型預(yù)測效果的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn).這有助于土壤生態(tài)風(fēng)險評估與環(huán)境基準(zhǔn)中生態(tài)毒性數(shù)據(jù)缺乏及現(xiàn)存問題的解決.

1 材料與方法

1.1 土壤受試植物的篩選

依據(jù)《中國生物物種名錄第一卷植物》(上中下冊)[21]對我國植物物種多樣性的記錄,統(tǒng)計高等植物(苔蘚、蕨類、被子、裸子植物)的省份分布,鑒于我國氣候類型復(fù)雜、植物種類豐富,整理分布在20個省份及以上的植物物種,認為其具有可靠的本土植物代表性.高等植物中,苔蘚植物與蕨類植物依靠孢子繁殖,對周圍生長環(huán)境變化表現(xiàn)出高敏感,現(xiàn)有毒性數(shù)據(jù)少且購買渠道不便,故未推薦作為受試植物;裸子植物均為多年生木本植物,與周圍環(huán)境因素關(guān)系復(fù)雜,不宜在短期內(nèi)觀察生長情況,故未推薦作為受試植物.因此,本研究在梳理各高等植物分布及物種量的基礎(chǔ)上,選擇被子植物作為主要的受試植物選擇庫.

圖1 高等植物在不同分類學(xué)水平的數(shù)目

數(shù)據(jù)來自《生物物種名錄第一卷植物》[21]

我國被子植物物種資源豐富,《中國生物物種名錄第一卷植物》(上中下冊)[21]記錄在冊的被子植物共有263科總計30379種,占高等植物總物種數(shù)的85%(圖1),其中菊科、禾本科、豆科、蘭科、毛茛科、唇形科、莎草科、蕁麻科等均含有較多物種數(shù).從中選擇在我國20個省份及以上有分布的被子植物,進一步搜集其購買及野外采集信息,將易獲得且分布廣泛的被子植物作為受試植物.受試植物應(yīng)具備一定的可操作性,便于獲得且易于培養(yǎng)[1],可在實驗室環(huán)境下提供良好的毒性數(shù)據(jù).

1.2 受試植物的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)檢索

搜集受試植物名單中各物種的生態(tài)毒性數(shù)據(jù),考察其對污染物的敏感性情況.在ECOTOX數(shù)據(jù)庫(https://cfpub.epa.gov/ecotox/index.cfm)以及公開發(fā)表的文獻中,檢索并記錄受試植物現(xiàn)有的生態(tài)毒性數(shù)據(jù),毒性終點選擇EC50、IC50、LC50三類指標(biāo).獲得毒性數(shù)據(jù)后按照以下條件進行篩選:①有明確的毒性終點記錄;②單位統(tǒng)一,符合土壤生態(tài)毒理試驗的真實情況.因研究人員采用不同的試驗方法,如水培或者土培養(yǎng),導(dǎo)致毒性數(shù)據(jù)濃度值單位不一致,本研究以mg/kg作為統(tǒng)一篩選單位;③對于同一污染物,如有較多毒性值,優(yōu)先采用來源相同的可靠數(shù)據(jù),計算幾何平均值作為種平均毒性值[22].記錄毒性數(shù)據(jù)相對豐富(即含有三種及三種以上污染物毒性數(shù)據(jù))的受試植物,并將各受試植物的污染物毒性值均按從小到大的順序排列,獲得對相應(yīng)受試植物毒性最大(毒性值最小)的污染物種類.

1.3 敏感性受試植物與高毒性污染物分析

匯總對各受試植物毒性最大的污染物種類,記錄重疊次數(shù),排除重疊次數(shù)為1的污染物,其余污染物以CAS號、中英文名稱等從ECOTOX數(shù)據(jù)庫及公開發(fā)表的文獻中檢索毒性數(shù)據(jù),保留被子植物物種的毒性數(shù)據(jù).毒性數(shù)據(jù)篩選原則同1.2,計算各被子植物物種對同一污染物的累積概率,以種平均毒性值的對數(shù)為橫坐標(biāo),以對應(yīng)的累積概率為縱坐標(biāo),繪制物種敏感度分布曲線.毒性數(shù)據(jù)相對豐富的受試植物若累積概率排在前列,則為敏感性受試植物,該污染物為高毒性污染物.所用軟件為Excel 2019及Origin 9.1.

1.4 物種種間關(guān)系估算模型構(gòu)建

物種種間關(guān)系估算ICE模型,即將毒性數(shù)據(jù)相對豐富的受試植物,其一作替代物種,另一作預(yù)測物種,兩組數(shù)據(jù)進行回歸分析,判斷兩組數(shù)據(jù)間是否有較強相關(guān)性,在強相關(guān)性下得出回歸方程,根據(jù)檢驗,得到顯著性模型(<0.05),計算模型的均方差誤MSE、擬合優(yōu)度R;并將預(yù)測物種的預(yù)測值與實測值進行驗證,得到交叉驗證成功率;同屬物種分類學(xué)距離為1,同科物種分類學(xué)距離為2,以此外推得到分類學(xué)距離.衡量以上四個評價指標(biāo),得出本研究ICE模型的評價標(biāo)準(zhǔn)及最終的ICE模型.所用軟件為Excel 2019、SigmaPlot 12.0及Matlab 8.1.0.604.

ICE模型采用的線性回歸方程如下:

式中:為預(yù)測物種的毒性數(shù)據(jù)值;為替代物種的毒性數(shù)據(jù)值.

我國土壤受試植物篩選和毒性預(yù)測ICE模型構(gòu)建的技術(shù)路線見圖2.

圖2 受試植物的篩選和毒性預(yù)測ICE模型構(gòu)建

2 結(jié)果與分析

2.1 我國土壤受試植物篩選結(jié)果

在高等植物中,分布在我國20個省份及以上的裸子植物主要有杉科的杉木、水杉;柏科的柏木、圓柏;松科的雪松、馬尾松,共6種(圖3).分布廣泛的苔蘚植物主要來自青蘚科,如青蘚屬、燕尾蘚屬、美喙蘚屬、同蒴蘚屬、鼠尾蘚屬、長喙蘚屬等,此外細鱗苔科也提供了較多的物種數(shù).分布廣泛的蕨類植物涉及24科,如鐵角蕨科.盡管苔蘚植物在我國大部分省份可見蹤跡,但部分苔蘚植物對污染物過于敏感[23],受到毒害作用可能來自于空氣中污染物,影響了其在土壤生態(tài)毒性研究中的應(yīng)用.分布廣泛的被子植物共有78種,其中53種易于購買,且部分物種可在野外進行采集,種子獲取渠道較為多樣,符合受試植物種子易得易栽培的條件;此外,這53種植物分布在我國多數(shù)省份,橫跨多個氣候帶,在我國擁有較長的發(fā)展史,與人類生活息息相關(guān),故認為其具有本土代表性,可作為我國土壤受試植物(表1).禾本科與十字花科依然占據(jù)了較多物種數(shù),多數(shù)主要用于農(nóng)作,唇形科的物種常見用途是藥用,其他科物種則功能不一.

圖3 高等植物廣泛分布物種數(shù)(種分類水平)

表1 受試植物名單

注:以上物種均屬于被子植物,并可在網(wǎng)購平臺購買;“野外”指是否可在野外進行采集, -表示不易在野外采集.

在受試植物名單中,作為常見的藥用植物,和尚菜、牛蒡[24]、蒲公英、香薷、活血丹[25]、益母草[26]、一串紅[27]、馬齒莧[28]等的基因組都已得到部分研究,遺傳背景相對清晰,有利于生態(tài)毒理試驗的開展.作為常見牧草,柳枝稷[29]近年被發(fā)現(xiàn)可作為生物燃料,格蘭馬草因具有較高的遺傳多樣性[30],在開發(fā)優(yōu)良高產(chǎn)牧草研究中顯現(xiàn)出較好應(yīng)用前景,野牛草、草木樨[31]等同樣在其他領(lǐng)域被發(fā)現(xiàn)可加以利用.作為常見的經(jīng)濟作物,如普通小麥、燕麥、玉蜀黍等,其本身在人類生活中就扮演著重要角色,一旦受到污染,不僅引發(fā)糧食安全、生態(tài)污染問題,也會影響到人體健康.篩選得到的受試植物,每個物種基本都具有兩種以上的功能,如草木樨既是常見牧草也是中草藥之一,馬齒莧既是中草藥也是牧草、蔬菜[28],多樣化的功能使得其與人類生產(chǎn)活動互相影響,因其在人類生活中的重要角色,及現(xiàn)有生物技術(shù)手段對其遺傳背景的研究,將其應(yīng)用在生態(tài)毒理試驗中可行性較高,對于土壤生態(tài)風(fēng)險評估及環(huán)境基準(zhǔn)的研究也具有實際的生態(tài)意義.

其中,燕麥、普通小麥和蕪青被國際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)優(yōu)先推薦為受試植物,玉蜀黍與豆科植物在必要條件下也可使用[32-33];歐洲油菜、蕪青、黃瓜、綠豆、大麥、黑麥草、高粱、普通小麥、玉蜀黍、稻被經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)推薦為土壤生態(tài)毒理試驗的受試植物[34];黃瓜、燕麥、黑麥草、玉蜀黍、蕪青、歐洲油菜被USEPA推薦作為植物早期幼苗生長試驗的受試植物[35-36].此外,OECD與USEPA也提出了非農(nóng)作物的受試植物名單,并認為具有生態(tài)或經(jīng)濟價值的植物在特定條件下用作受試植物具有重大意義.

2.2 受試植物生態(tài)毒性數(shù)據(jù)篩查結(jié)果

對表1中53種受試植物進行土壤生態(tài)毒性數(shù)據(jù)的搜集,根據(jù)條件篩選后,共有12種受試植物具有相對豐富的毒性數(shù)據(jù),即毒性數(shù)據(jù)涉及污染物33個 (圖4).篩選后的現(xiàn)有毒性數(shù)據(jù)涉及污染物最多的是燕麥,共37個污染物,其次是蕪青,普通小麥與玉蜀黍涉及相同數(shù)目的污染物,涉及污染物最少的是大麥,僅有4個,12種受試植物平均涉及的污染物個數(shù)為12,多數(shù)受試植物涉及的污染物未達到平均個數(shù).12種受試植物目前均在中國多個省份有分布[21],并有相關(guān)報道已應(yīng)用于毒理試驗并獲得可靠的毒性數(shù)據(jù),燕麥、蕪青、普通小麥、玉蜀黍是各國際組織普遍推薦的受試植物[32-36],在考慮毒性數(shù)據(jù)共享的情況下,其他物種在符合試驗標(biāo)準(zhǔn)的環(huán)境下得到的毒性數(shù)據(jù)同樣可錄入相關(guān)數(shù)據(jù)庫,并用于土壤基準(zhǔn)值推導(dǎo)和生態(tài)風(fēng)險評估等環(huán)節(jié).

圖4 12種受試植物毒性數(shù)據(jù)涉及的污染物數(shù)目

12種受試植物涉及污染物總數(shù)118個,對各物種毒性較大的污染物見表2,排除污染物重疊后,共有13個污染物對兩種及兩種以上受試植物表現(xiàn)出較高毒性.即阿特拉津(CAS:1912249)、西瑪津(CAS: 122349)、氨磺樂靈(CAS:19044883)、氟樂靈(CAS: 1582098)、二丙烯草胺(CAS:93710)、唑嘧磺草胺(CAS:98967409)、2,6-二氯芐腈(CAS:1194656)、重鉻酸鉀(CAS:7778509)、五氯酚(CAS:87865)、硼酸(CAS:10043353)、硫酸銅(CAS:7758987)、2,4,6-三硝基甲苯(CAS:118967)、2,4-二硝基甲苯(CAS: 121142),以上污染物用在農(nóng)業(yè)中主要起除草、殺蟲、除菌等作用.此外,對稻毒性較大的5個污染物對其他受試植物未見明顯毒害作用 (表2),可能是稻的特異性谷胱甘肽S-轉(zhuǎn)移酶(GST)對常見除草劑類污染物有解毒作用造成的[37-38].

基于生態(tài)系統(tǒng)中物質(zhì)循環(huán)的基本原則,土壤污染與地下水污染、飲用水污染等具有一定關(guān)聯(lián)性[39].在以上13個污染物中,阿特拉津與西瑪津是常見的三嗪類除草劑,三嗪類除草劑因發(fā)明較早效果顯著得到了大面積應(yīng)用,其中阿特拉津已被公認為地表水和地下水的主要污染物之一[40],在土壤中對豆科植物的毒性可在使用18周后仍被檢測到[41].氟樂靈是一種廣泛使用且在環(huán)境中持久存在的二硝基苯胺類除草劑,具有顯著的生態(tài)毒性[42].二丙烯草胺被歸類為土壤中的淋濾劑,其對地下水的污染潛力與甲草胺和異丙甲草胺相當(dāng)[43].在土壤中,2,6-二氯芐腈本身不但抑制燕麥幼苗發(fā)芽,還會殺死或阻礙幼嫩植物的生長[44],其降解產(chǎn)物2,6-二氯苯甲酰胺(BAM),已在19%的丹麥地下水樣本中檢出[45].2, 4,6-三硝基甲苯,對植物根系的微觀結(jié)構(gòu)會造成損害并抑制光合作用,如造成紫苜蓿氧化酶系統(tǒng)紊亂[46],其在土壤中的代謝物質(zhì)2,4-二硝基甲苯等可對人體及環(huán)境造成潛在的危害[47-48].此外,五氯酚對土壤微生物群具有高毒性[49],唑嘧磺草胺會抑制豆科作物的發(fā)芽并導(dǎo)致植物死亡[50].這13個污染物,使用年限較久,在土壤中具有一定的積累性,對土壤中植物、微生物等均有不同程度的毒害作用,它們及其降解產(chǎn)物會隨著物質(zhì)循環(huán)進入水體影響到水體安全,當(dāng)人體直接或間接接觸到時也會產(chǎn)生相應(yīng)的健康問題,因此人們對其進行了較多的研究.

表2 12種受試植物的污染物毒性EC50和IC50值

注:*前數(shù)字表示化合物CAS號.

2.3 受試植物對高毒性污染物的敏感性

搜集這13個污染物的毒性數(shù)據(jù),根據(jù)篩選條件得到了5種及5種以上被子植物對6個污染物的毒性數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)分析的基本數(shù)據(jù)點要求).采用log- logistic物種敏感度分布法[51–53],對2,4-二硝基甲苯、2,4,6-三硝基甲苯、阿特拉津、氟樂靈、硫酸銅和西瑪津植物毒性效應(yīng)進行敏感性分析(圖5).結(jié)果發(fā)現(xiàn)黑麥草對2,4-二硝基甲苯、硫酸銅、2,4,6-三硝基甲苯較為敏感,紫苜蓿對2,4,6-三硝基甲苯較為敏感,大麥對阿特拉津較為敏感,高粱對氟樂靈較為敏感,普通小麥對西瑪津表現(xiàn)敏感.

由圖5可見,現(xiàn)有研究多集中在農(nóng)作物上,其他生產(chǎn)生活功能的植物物種研究較少,植物物種代表性不足.此外,涵蓋的污染物數(shù)據(jù)也不夠全面,缺少近年新興污染物的研究,考慮到化合物總體數(shù)量的龐大,我國的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)尚需要更多補充.本土生態(tài)毒性數(shù)據(jù)多維度的不足,將不利于我國土壤生態(tài)風(fēng)險的評估及環(huán)境基準(zhǔn)的推導(dǎo).

圖5 受試植物對典型污染物的物種敏感度分布

Fig.5 Distribution of species sensitivity of test plants to typical pollutants

未標(biāo)注物種來自于禾本科、豆科、十字花科、葫蘆科、茄科、菊科、傘形科等

2.4 物種種間關(guān)系預(yù)測模型(ICE)

ICE模型最初被USEPA應(yīng)用在水生生物毒性預(yù)測、水質(zhì)基準(zhǔn)和風(fēng)險評估中,USEPA提出了水生生物ICE模型的篩選評價標(biāo)準(zhǔn):交叉驗證成功率385%、MSE￡0.22、230.6、分類學(xué)距離￡4[54].Wang等[18]初步構(gòu)建了我國水生生物的ICE模型,經(jīng)過分析提出可依據(jù)交叉驗證成功率380%、MSE￡0.54、230.78對模型進行篩選.

本研究對生態(tài)毒性數(shù)據(jù)相對豐富的12種受試植物兩兩進行ICE毒性預(yù)測,共得到132個ICE模型,任一模型均含有MSE、2參數(shù).采用檢驗判斷模型所得方程是否顯著,當(dāng)<0.05時認為該線性關(guān)系總體顯著,共88個模型滿足值要求(表3),其中黑麥草做替代物種時,對其余11種受試植物預(yù)測得到的方程均達到顯著.采用留一交叉驗證法(Leave-One-Out Cross Validation)來分析ICE模型的預(yù)測準(zhǔn)確度,實際生態(tài)毒性數(shù)值與預(yù)測值相比較得到ICE模型關(guān)鍵參數(shù)-交叉驗證成功率.對交叉驗證成功率與MSE和2的相關(guān)性進行分析發(fā)現(xiàn): MSE與交叉驗證成功率有顯著的負相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)=-0.7861),MSE與交叉驗證成功率的線性方程:=1.1056-0.4897(2=0.61,<0.0001);2與交叉驗證成功率有較弱的正相關(guān)關(guān)系(相關(guān)系數(shù)= 0.3676),2與交叉驗證成功率的線性方程:= 0.3509+0.5930(2=0.13,=0.0004)(圖6).為保證ICE模型的預(yù)測效果(交叉驗證成功率380.00%),由線性方程計算得MSE￡0.62、230.76,此外,分類學(xué)距離￡4有利于ICE模型預(yù)測效果更好[54].

滿足以上四個評價標(biāo)準(zhǔn)的ICE模型共25個(表4),其中黑麥草作為替代物種時,有4個模型,分別是對燕麥、稻、普通小麥、玉蜀黍的預(yù)測;燕麥、普通小麥、玉蜀黍作為替代物種時,各自有4個模型滿足評價標(biāo)準(zhǔn),這三個物種的兩兩預(yù)測模型均表現(xiàn)較好,同時參與預(yù)測的毒性數(shù)據(jù)值(N)312,而燕麥與蕪青作為毒性數(shù)據(jù)值較為豐富的兩個物種,盡管分類學(xué)距離上不占優(yōu)勢,但相互預(yù)測的MSE、2均滿足評價標(biāo)準(zhǔn),且交叉驗證成功率在95%以上.因此,豐富的毒性數(shù)據(jù)有利于預(yù)測模型的精準(zhǔn)化[20],燕麥、蕪青、普通小麥、玉蜀黍、黑麥作為替代物種時,所得到ICE模型均預(yù)測效果較好.

表3 受試植物及其顯著性模型(F檢驗P<0.05)統(tǒng)計

歐洲油菜與蕪青是同屬的植物物種,相互預(yù)測時ICE模型均滿足評價標(biāo)準(zhǔn),盡管歐洲油菜僅有5個毒性數(shù)據(jù)值,但交叉驗證成功率達到了100%;對于一些同科的替代-預(yù)測物種,其預(yù)測效果不一,這可能是由毒性數(shù)據(jù)少造成的,如紫苜蓿與綠豆是同科的物種,但受限于較少的毒性數(shù)據(jù),其模型預(yù)測結(jié)果較差,綠豆作為替代物種時MSE>0.62,且交叉驗證成功率僅有40%,紫苜蓿作為替代物種時,MSE> 0.62.此外,在88個顯著性模型(檢驗<0.05)中,禾本科做替代物種的模型有42個,其中約六成模型滿足本研究評價標(biāo)準(zhǔn)(表4).由此可見,現(xiàn)有的生態(tài)毒性數(shù)據(jù)多集中在禾本科植物,其他科植物數(shù)據(jù)缺乏,因此,系統(tǒng)開展其他受試植物的土壤生態(tài)毒性數(shù)據(jù)預(yù)測是有必要的.

跨類群進行預(yù)測時,禾本科作為替代物種對十字花科的預(yù)測效果較好,十字花科與豆科作替代物種時對禾本科的預(yù)測效果同樣較好,這與它們的物種及毒性數(shù)據(jù)較多是密切相關(guān)的.分類學(xué)距離的增加會導(dǎo)致預(yù)測精度降低[20],因此在越近的分類學(xué)距離上模型更易于有較好的預(yù)測效果,而跨類群的模型預(yù)測效果則有較多不確定性[55-56].

表4 滿足評價標(biāo)準(zhǔn)的ICE模型

3 結(jié)論

3.1 篩選得到53種分布廣泛且易于獲取的被子植物物種可推薦為土壤基準(zhǔn)和生態(tài)風(fēng)險評估研究中的受試植物,分別來自菊科、禾本科、豆科、薔薇科、毛茛科、唇形科、莎草科、蕁麻科、茜草科、傘形科、十字花科、馬齒莧科、葫蘆科.

3.2 分析發(fā)現(xiàn)12種被子植物的毒性數(shù)據(jù)較為豐富,分別是禾本科的燕麥Avena sativa、大麥Hordeum vulgare、黑麥草Lolium perenne、稷Panicum miliaceum、高粱Sorghu bicolor、普通小麥Triticum aestivum、玉蜀黍Zea mays、稻Oryza sativa,十字花科的歐洲油菜Brassica napus、蕪青Brassica rapa,豆科的紫苜蓿Medicago sativa、綠豆Vigna radiata.

3.3 共構(gòu)建了88個顯著性模型(檢驗<0.05),統(tǒng)計分析后得出模型評價標(biāo)準(zhǔn)為:交叉驗證成功率380.00%、MSE￡0.62、230.76、分類學(xué)距離￡4,符合上述標(biāo)準(zhǔn)的模型有25個,涉及禾本科-禾本科、十字花科-十字花科的相互預(yù)測,其中燕麥、蕪青、普通小麥、玉蜀黍、黑麥草等做替代物種時預(yù)測效果較好,跨類群的模型預(yù)測有較多不確定性.

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Screening of soil test plants and developing of their toxicity prediction models in China.

LUO Jing-jing1, WU Fan1, ZHANG Jia-wen1, LIU Zheng-tao1, ZHANG Cong2, WANG Xiao-nan1*

(1.State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China；2.Offshore Environmental Technology & Services Limited, Beijing 100027, China)., 2022,42(7)：3295～3305

The lack of ecotoxicity data has always been a problem in the research of soil criteria and ecological risk assessment in China. The screening of native test plants can provide more ecotoxicity test materials, so as to obtain the ecotoxicity data of different species. In view of the sensitivity of plants to soil pollutants, potential test plants in China were screened from angiosperms according to the principles of distribution range, representativeness and accessibility. The results showed that 53 species of angiosperms in 13 families were widely distributed and easy to obtain, and could be used as native test plants. The result showed that ecotoxicity data of 12 plant species were relatively abundant. Therefore, the ecotoxicity prediction models were developed in this study. A total of 132 Interspecies Correlation Estimation (ICE) models were obtained for the 12 plant species, of which 88 were significant models (-test<0.05). Moreover, the selection and evaluation principle of the constructed ICE models were analyzed, and it was concluded that the ICE models with better prediction effects should meet the principle of cross-validation success rate380.00%, MSE￡0.62,230.76 and taxonomic distance￡4. Finally, 25ICE models were screened meeting the above principle, involving the mutual prediction of Gramineae-Gramineae and Cruciferae-Cruciferae. Among which when,,,andwere used as the surrogate species, the estimated toxicity values of predicted species were close to the actual tested values. The screening of the test plants and the establishment of the ecotoxicity prediction model can help generate ecotoxicity data and provide a scientific basis for soil pollution management and ecological risk assessment.

soil ecological criteria；screening of test organisms；angiosperm species；species sensitivity analysis；ICE model prediction

X53

A

1000-6923(2022)07-3295-11

羅晶晶(1997-),女,寧夏銀川人,中國環(huán)境科學(xué)研究院碩士研究生,主要從事生態(tài)毒理學(xué)研究.

2021-12-28

國家重點研發(fā)計劃(2019YFC1804604,2019YFC1803401- 003-03)

* 責(zé)任作者, 副研究員, wangxn@craes.org.cn