环境保护部和国土资源部2014年发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示：全国土壤污染物总超标率为16.1%，污染类型以无机型为主，而无机污染物中以Cd超标比例最大，为7%。贵州省位于我国西南成矿带，矿产资源丰富，土壤重金属背景值偏高。另一方面，贵州金属矿藏开采冶炼历史悠久，如毕节市赫章县有三百多年的“土法炼锌”历史，金属矿区和冶炼区周边土壤重金属复合污染严重，并且农产品Cd超标问题较为突出^[1-2]。《土壤污染防治行动计划》（土十条）提出实施农用地分类管理，轻度和中度污染的进行安全利用，重度污染的实行严格管控。因此，在赫章县“土法炼锌”影响区开展土壤Cd植物吸收有效性评价具有典型性和示范性。

影响土壤重金属迁移性与植物吸收有效性的关键在于重金属的赋存形态而非重金属总量^[3]，土壤重金属植物吸收有效性评价方法是环境科学领域的研究热点之一。传统化学提取法由于测定方便、迅速、成本低而被广泛采用^[4]，常用提取剂包括HNO₃、DTPA、NH₄Ac、CaCl₂等。然而化学提取法受所使用的化学提取剂、土壤理化性质等因素影响^[5]，同一提取剂对不同土壤和不同作物评价效果具有差异性，不同提取剂针对同一土壤或作物可能会得到相反的结论^[6]。

梯度扩散薄膜技术（diffusive gradients in thin films，DGT）由英国科学家Davison和张昊于1994年发明^[7]，近十几年来发展迅速，广泛应用于土壤、水、沉积物等多种环境介质中的金属、非金属以及营养元素等有效含量的评价^[8]。然而，DGT用于评价土壤重金属植物吸收有效性的效果仍存在不确定性。罗军等^[9]研究表明DGT相对传统单一提取剂能较好模拟植物吸收土壤重金属的过程，但也有研究表明，DGT测定的有效态重金属含量与植物吸收之间并不存在较好的相关性^[10-11]。目前，DGT技术评价土壤重金属植物吸收有效性，研究对象主要为外源添加单一重金属污染土壤^[12]或外源添加复合重金属污染土壤，且研究作物类型单一^[13-14]，主要为小麦、玉米和水稻等禾本科作物，针对历史复合污染土壤研究较少。依据外源添加重金属进行污染土壤的植物吸收有效性表征，土壤重金属不仅具有较高的植物吸收有效性，同时还会降低土壤pH等因素对土壤中重金属植物吸收有效性影响的敏感程度，不能模拟自然污染土壤中的复杂情况。因此，DGT用于评价土壤重金属植物吸收有效性的适用范围有待进一步研究。

本文在贵州毕节赫章县“土法炼锌”影响区采集典型土壤^[15]，以块茎类（马铃薯）、叶菜类（白菜）和禾本科（玉米）的可食部分为研究对象，选取五种单一化学提取剂和DGT为植物吸收有效性评价方法，以期为农用地环境风险评价以及土壤环境基准的制定积累基础数据，为该地区实施污染农用地的安全利用和风险管控，保障农产品安全提供技术支撑。

供试土壤采自贵州省赫章县“土法炼锌”影响区0~20 cm表层农田土壤，采集时种植作物为玉米，共20种土壤（土样编号为1-20），属黄壤、石灰土、黄棕壤和紫色土四种土壤类型，每种类型土壤各5个样品。将采集的土壤自然风干，去除杂物，过筛备用。测定土壤基本理化性质及重金属含量，理化性质分析参考《土壤农业化学分析方法》，重金属全量测定参考GB/T 171318—1997。理化性质及重金属全量见表 1。受碱性粉尘以及当地农民施加石灰的影响，20种土壤绝大多数为碱性土壤，pH范围在6.12~7.88之间，有机质、粘粒、阳离子交换量以及重金属总量变异较大。有机质最小值为42.41 g·kg^-1，最大值为210.72 g·kg^-1；粘粒含量最小值为28.60%，最大值为68.50%；阳离子交换量范围12.84~35.93 cmol·kg^-1。供试土壤重金属污染严重，其中重金属Cd、Zn、Pb和Cu全量分别高达64.70、36 756、6153、684 mg·kg^-1。

表 1 供试土壤基本理化性质 Table 1 Physicochemical properties of historically contaminated soils

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分别选取块茎类（威芋3号-马铃薯）、叶菜类（优选极早快菜-中国白菜）以及禾本科作物（鲁三3号-玉米），作物块茎和种子均由贵州省农业科学院提供。

将采集的土壤风干过2 mm筛，20种土壤分别称取4.5 kg装入直径30 cm、高25 cm的PVC塑料花盆，分别施入1.607 g尿素，1.188 g氯化钾和1.438 g磷酸二氢钾作为底肥与土壤混匀。每个处理设置3个重复。作物生长期间保持土壤湿度为田间持水量的60%~70%。小麦和玉米播种时撒入4~5颗种子，马铃薯放入2~3个块茎，并在表层再覆一层薄土。待作物出苗后，每盆只留长势良好一株。盆栽试验于2014年5月至2014年12月在南京中山植物园温室中进行。待马铃薯、白菜、玉米成熟后，将马铃薯可食部分用自来水洗净，去离子水分别冲洗3遍，去皮，放入烘箱70 ℃烘至恒重。白菜叶片用自来水、去离子水分别冲洗3遍后于105 ℃烘箱中杀青20 min，而后改为70 ℃烘至恒重。将玉米籽粒用自来水洗净，去离子水分别冲洗3遍，放入烘箱70 ℃烘至恒重。

DGT装置购自南京维申环保科技有限公司，主要测试步骤包括：① 调整土壤平衡及水分，恒温放置24 h；② DGT装置放置；③ DGT提取及测定。整个过程在南京大学环境学院超净实验台进行，提取液低温保存并上机测定（ICP-MS），具体测试内容以及计算公式参考Zhang等^[3]。

基于Romkens等^[16]提出重金属库（Pool）的概念，可以将近几十年发展的土壤重金属的化学提取态以及其他方法或技术纳入其中（图 1）。从非活性库、总化学反应活性库以及直接有效库分别选取0.43 mol·L^-1 HNO₃、0.1 mol·L^-1 HCl、DTPA、小分子有机酸（LMWOAS）以及0.01 mol·L^-1 CaCl₂五种提取剂。提取液移至15 mL离心管加入硝酸保存，用ICP-MS或ICP-AES测定。具体提取步骤及方法参见表 2。

图 1 土壤重金属的不同库分布[16] Figure 1 Different pools of heavy metals in soils

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表 2 5种化学提取剂的操作程序 Table 2 Procedures for Five Chemical Extraction Methods Adopted in this study

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将烘干的马铃薯、白菜、玉米可食部分别用不锈钢植物粉碎机粉碎，再用HNO₃-HClO₄湿灰化消解，同时做试剂对照，消解液加硝酸处理，低温保存。用ICP-MS测定消解液中镉含量，仪器检出限为0.003 μg·L^-1。

消解和测定过程中马铃薯、白菜、玉米分别以胡萝卜（GSB-25）、甘兰（GSB-5）和玉米（GSB-3）为成分分析标准物质。采用10%的样品重复，插入5%的成分分析标准物质，以及5%的上机标准溶液进行实验室质量控制，保证数据质量。运用Excel 2013进行数据统计分析，运用OriginPro 9.0绘制图表。

三种作物可食部分Cd含量情况如图 2所示。马铃薯可食部分Cd含量为0.49~11.76 mg·kg^-1；白菜可食部分Cd含量为0.29~57.79 mg·kg^-1，平均值为4.04 mg·kg^-1；玉米可食部分Cd含量为0.02~1.34 mg·kg^-1，平均值为0.18 mg·kg^-1。为了进一步比较三种作物对重金属Cd的吸收和累积特性，引入作物可食部分富集系数作为重金属Cd在蔬菜体内累积能力大小的评价指标。根据富集系数计算公式（可食部分富集系数=作物可食部分重金属含量/土壤重金属总量），得到马铃薯可食部分富集系数在0.035 3~0.253 3之间，白菜可食部分富集系数为0.035 3~0.893 2，而玉米可食部分富集系数在0.001 6~0.023 9之间；三种作物可食部分富集系数几何均值分别为0.105 3、0.105 8和0.007 9，即马铃薯和白菜可食部分对土壤重金属Cd富集能力相当。而顾燕青等^[21]研究表明叶菜类对Cd的富集能力大于块茎类，可能是由于选择的作物品种不同所造成的差异。

图 2 不同作物可食部分Cd含量 Figure 2 Cd concentration in different crops of edible parts

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不同提取方法测定土壤有效态Cd含量见表 3。该地区污染土壤Cd总化学反应活性库（0.43 mol·L^-1 HNO₃提取态）范围在1.48~44.37 mg·kg^-1，直接有效库（0.01 mol·L^-1 CaCl₂提取态）在0.001 3~4.81 mg·kg^-1，与该地区土壤污染特征研究报道一致^[19]。HCl提取态Cd含量范围在0.24~40.55 mg·kg^-1，DTPA提取态Cd含量范围在0.62~27.33 mg·kg^-1，LMWOAs提取态Cd含量范围在0.0026~7.35 mg·kg^-1。五种提取态测定土壤有效态Cd含量依次为：HNO₃>HCl>DTPA>LMWOAs>CaCl₂。提取结果的差异是提取剂的化学性质以及所提取的重金属形态不同所致^[22]。硝酸是强酸，HNO₃提取土壤中的重金属通常以破坏土壤基质的方式释放出重金属元素，包括吸附在土壤有机质、无定形Fe/Al/Mn氧化物以及粘粒表面的总浓度，被认为是土壤中总可吸附态重金属含量^[17]，因此提取量最大，占全量重金属的比例最高（66%）。研究发现0.43 mol·L^-1 HNO₃提取的重金属含量与胃肠吸收模拟实验（SBET）结果之间存在1:1的关系^[23]，在本研究“土法炼锌”导致的污染土壤中，若供试土壤0.43 mol·L^-1 HNO₃提取的Cd浓度同样与SBET结果相似，那么暴露在该地区的人群存在较大的健康风险。CaCl₂属于中性盐，是土壤背景电解质的主要组成部分，主要通过Ca2+交换释放靠静电作用弱吸附的重金属以及和Cl^-络合的重金属，对土壤的结构破坏较小，提取土壤中可交换态Cd^[24]，因此在本研究中提取率最低。

表 3 供试土壤Cd反应活性库和直接有效库含量（mg·kg^-1） Table 3 Reactive and directly available metal in test soil samples

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土壤中生物有效态的重金属与作物从该土壤中富集的重金属之间的线性相关程度通常被用来评价植物吸收有效性方法的优劣^[25]。本文将三种作物可食部分Cd含量与6种评价方法测定的土壤有效态Cd进行一元线性回归，结果如表 4所示。由决定系数可知，6种方法所测的土壤有效态Cd与作物可食部分均表现出显著正相关性（P < 0.001）。对比一元线性预测模型，DGT技术测定Cd含量与作物可食部分Cd含量之间的线性相关性优于其他5种提取态，尤其是对于玉米籽粒，Cd在作物体内迁移传输距离较远的情况下，DGT仍表现出较好的预测效果（R_adj²=0.813）。姚羽等^[26]采用外源添加铅镉复合污染及盆栽试验的方式，研究DGT和传统化学方法评价土壤镉植物吸收有效性，表明DGT明显优于传统化学方法，陈静等^[27]亦得出相同结论。本研究中“土法炼锌”冶炼区污染土壤，DGT测定Cd含量与作物可食部分Cd相关性高于相对化学提取态，表明历史污染土壤状态下，DGT技术预测土壤直接有效态Cd仍具有一定优势。本实验条件下，对于块茎类马铃薯和叶菜类白菜作物可食部分而言，CaCl₂提取态也表现出较好的预测效果（R_adj²分别为0.805，0.808），因此在单因素条件下，考虑到成本及操作快捷，CaCl₂提取态可成为预测铅锌冶炼区重金属复合污染碱性土壤Cd块茎类和叶菜类植物吸收有效性的方法。

表 4 DGT和不同提取态Cd浓度与作物可食部分Cd含量一元模型 Table 4 Soil-plant simple regression models for Cd based on DGT Cd and chemical extraction Cd concentration in soils

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为了进一步探究理化性质对DGT和化学提取态与Cd在作物可食部分相关性的影响，本文采用多元逐步线性回归研究土壤理化性质与DGT、化学提取态与三种典型作物可食部分Cd含量之间的关系，并建立多元逐步回归模型。对三种作物可食部分Cd含量与pH、OM、clay、CEC和土壤Zn含量进行相关性分析，结果表明作物可食部分Cd只与土壤pH存在极显著相关性（-0.904^**、-0.921^**和-0.902^**），因此OM、clay、CEC与Zn并未纳入预测模型。多元回归模型中，DGT技术和HNO₃、DTPA、LMWOAs、HCl、CaCl₂提取的有效态Cd含量分别表示为DGT-Cd、HNO₃-Cd、DTPA-Cd、LMWOAs-Cd、HCl^-Cd、CaCl₂-Cd；马铃薯、白菜、玉米可食部分Cd含量表示为Cd_potato、Cd_cabbage和Cd_maize。据此建立的二元线性回归模型见表 5。对比表 4和表 5，基于DGT提取态Cd的土壤-作物多元回归模型预测效果基本不变（三种作物R_adj²无明显改变），表明pH和OM对DGT测定的Cd含量和作物可食部分Cd含量之间的相关性没有影响。研究表明DGT技术是基于动力学原理来评价重金属植物吸收有效性的，是模拟生物扰动情况下重金属从固相到液相释放的动力学过程，更能真实地反映土壤中重金属的迁移特征和植物吸收有效性，可以包容土壤理化性质的影响^[28]。Tian等^[9]和宋宁宁等^[13]用多因子分析发现DGT技术可包含一些公认的影响生物可利用性的因素，如pH、有机物含量、阳离子交换容量等。

表 5 基于DGT与化学提取态Cd的土壤-作物多元回归模型 Table 5 Soil-plant multiple regression model for Cd based on DGT Cd and chemical extraction Cd concentration in soils

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二元线性回归分析结果表明，对于HNO₃、HCl、DTPA和LMWOAs四种提取剂，考虑土壤pH因素后，模型预测效果得到进一步提高（如HNO₃，马铃薯预测模型R_adj²从0.656提高至0.879），表明土壤pH和Cd活性库影响着直接有效态Cd浓度，其中pH是影响Cd有效性最强烈的因素。诸多研究表明^[14]，土壤pH是影响重金属吸附解吸的重要因素，pH增加来自H⁺吸附竞争减少，土壤中重金属吸附量增加，从而活性库中重金属含量减少。这与本研究中pH与作物可食部分为负相关关系表现一致。相对其他四种提取剂，考虑土壤pH因素后，对CaCl₂模型预测能力提高并不明显（马铃薯R_adj²从0.805提高至0.813，白菜R_adj²从0.808提高至0.824，玉米R_adj²从0.676提高至0.687），表明CaCl₂提取考虑了土壤pH因素，pH对CaCl₂提取的有效Cd和作物可食部分Cd含量相关性影响并不明显。考虑土壤pH因素后，五种化学提取剂中HNO₃提取的有效态Cd与作物可食部分Cd含量相关性最高（马铃薯、白菜和玉米可食部分预测模型R_adj²分别为0.822、0.874和0.764）。虽然R_adj²低于DGT技术，但就其操作简单快捷而言，可成为预测重金属冶炼区复合污染碱性土壤Cd的植物吸收有效性的方法。

（a）一元线性回归结果表明，在单因素条件下，综合预测效果、成本及操作快捷性，DGT技术和CaCl₂提取（对块茎类和叶菜类）可成为预测重金属冶炼区复合污染碱性土壤Cd植物吸收有效性的方法。

（b）二元线性回归结果表明，在考虑土壤pH条件下，综合预测效果与操作简单快捷性，DGT技术和HNO₃提取可成为预测重金属冶炼区复合污染碱性土壤Cd的植物吸收有效性的方法，在土壤-作物重金属迁移预测模型和推导农田土壤环境基准方面具有应用前景。