土壤-水稻系统中重金属的源识别及污染预测模拟研究

镉（Cd）等重金属在土壤-水稻系统中的污染已经引起了人们的高度重视。如何识别和解析重金属污染来源，从而达到源头控制，是解决重金属污染的根本。明确今后土壤和作物中重金属污染的发展趋势，也是进行农业结构调整，保障粮食安全的关键。本项目选择嘉兴市为研究区，通过科学布点，采集土壤和水稻植株样点，将多元统计分析、主成分分析、地统计方法和GIS空间分析手段相结合，分析区域内稻米及其产地环境中重金属污染的空间分布特征和变异规律，识别污染来源，建立污染排放清单，结合室内试验，研究不同来源重金属的释放规律和影响机制，研发产地环境土壤及稻米中Cd等重金属污染的定量预测模型，对稻米安全生产进行指导帮助,为其它稻米主产区的土壤质量评价及农作物安全生产布局提供借鉴，从而全面提升我国的农业预警水平，促进经济、社会、生态环境的和谐稳定及农田土壤的高效可持续利用。

近年来，随着经济社会的快速发展，含重金属的污染物通过各种途径进入土壤，造成土壤严重污染，以及食品安全问题的日益突显，产地土壤重金属污染问题亦日益被人们所关注，并已成为目前全球普遍关注的环境热点问题。. 本研究选取具有典型代表意义的浙江省温岭市为研究样区，分别采集219对土壤及其相应的水稻籽粒样品，进行土壤-水稻重金属全量、土壤理化性质分析。利用地统计学等多种空间分析方法，系统研究了研究区土壤-水稻中重金属的污染现状、热点分布、污染源解析及重金属污染预测。取得如下主要成果：.（1）通过对研究区重金属污染热点的空间分析，发现污染热点大多分布在有较多电子垃圾拆解回收作坊的西北地区，可以推断电子垃圾拆解回收可能是这些金属的主要污染源，导致研究区土壤重金属含量不断增加，具有一定的潜在风险。与2006年相比，土壤中Cd、Cu和Pb的平均含量增加。土壤Cd和Cu含量增加区域最明显。水稻中Cd的平均含量增加了近一倍，并且含量增加区域分布普遍，须引起重视。.（2）重金属在土壤-水稻系统中的迁移累积不仅受到土壤中重金属含量的影响，同时也受到土壤理化性质的影响。土壤有机质和砂粒的含量越高，重金属的富集系数就越大，重金属的迁移能力就越强；而当土壤pH、电导率、粉粒和粘粒含量越高，则重金属富集系数越小，重金属的生物有效性也就越低。其中，土壤pH和有机质是影响水稻中重金属累积的最主要因素。 .（3）相关分析和RDA分析表明，Zn和Cu主要与社会环境因子关系密切。Cd除了受当地工业活动影响外，也与农业活动有关，Pb与农业活动相关。Ni主要受土壤理化性状影响。土壤环境因子共解释了43.3%的重金属总变异。.（4）土壤-水稻系统重金属的迁移转化规律研究表明迁移模型均较好地符合对数线性关系，基本达到了极显著的拟合效果（P<0.01），土壤pH和有机质对各重金属的模型拟合起重要作用，且Cd、Pb和Cr的迁移模型拟合程度随采样距离的增加而提高。基于良好的拟合模型，在达到水稻安全限值的情况下，反演了土壤重金属安全阈值，结果表明Cd、Cr和As的土壤重金属安全反演阈值在一定程度上低于土壤环境质量标准（GB 15618-2008）农业用地的第二级标准值，Pb反演的安全阈值高于土壤环境质量标准（GB 15618-2008）农业用地的第二级标准值。