砷（As）是一种典型的有毒类金属，其含量在地壳中居第20位。人体过量摄入或长期微量暴露于砷均可诱发皮肤、肺部、膀胱等器官或组织的癌变，无机砷被世界卫生组织（WHO）和美国环保署（USEPA）列为“第一类致癌物”。由于地质原因或各种人为活动干扰，砷广泛分布于农田土壤环境中，从而增加了砷通过食物链向人体传播的风险。因此，研究砷在土壤-植物系统中迁移转化的调控机制对粮食的安全生产及降低砷的食物链传播风险都具有十分重要的意义。本研究通过采集砷污染的水稻土和全国21种不同类型的旱地土壤，分别开展水稻和辣椒盆栽试验，采用一系列生物化学及分子生物学手段并结合多种统计学分析方法，系统研究了有机质添加对稻田-水稻系统砷迁移转化的调控过程以及外源砷添加后旱田-辣椒系统中砷迁移转化的调控过程并揭示了影响辣椒砷积累的主控因子。这些研究成果将为降低农田土壤中砷的生物有效性、阻控土壤中的砷向农产品迁移提供理论依据和实践指导。具体研究内容及结果如下：
     （1）通过水稻盆栽试验研究有机质（水稻秸秆和生物炭）对土壤-水稻系统中砷行为的调控过程。结果表明，两种有机质添加均显著促进了砷从土壤固相向液相的释放（P < 0.01），土壤孔隙水中砷主要以亚砷酸盐（As(III)）的形式存在（平均比例为82 %），秸秆添加显著提高了甲基砷的浓度（高达3.3倍）。这说明秸秆添加促进了砷的释放、还原及甲基化，而生物炭的添加促进了砷的释放及还原。线性回归分析表明，秸秆及生物炭添加后，对水稻根际砷释放贡献率最大的影响因子分别为铁含量（42 %）和pH值（22 %）。Pearson相关性分析表明，秸秆生物炭及秸秆添加后，土壤孔隙水中的砷浓度均与水稻根际铁还原菌的相对丰度显著相关（P < 0.01），指示着有机质添加后铁还原菌在调控砷还原过程中发挥潜在作用。相应地，秸秆添加促进了砷的挥发及甲基砷在精米中的积累，而且挥发砷及精米中的二甲基砷（DMA）浓度与产甲烷菌的相对丰度显著相关（P < 0.01）。但是，生物炭添加对砷挥发及精米中总砷的浓度无显著影响，却可能通过生物炭中硅的竞争作用降低了As(III)在精米中的积累（P < 0.01）。
     （2）通过水稻盆栽试验（选取幼苗期）研究有机质（水稻秸秆和生物炭）添加后，砷转化功能微生物（arsenic biotransformation microbes，ABMs）对水稻根际及非根际砷生物地球化学循环的调控作用。通过实时荧光定量PCR（qPCR）技术对砷转化功能基因（arsenic biotransformation genes，ABGs）进行定量分析，采用末端限制性片段长度多态性（T-RFLP）分析结合克隆文库对根际及非根际的ABMs进行表征。主坐标分析（PCoA）表明，有机质添加显著改变了根际及非根际ABMs的群落结构（PERMANOVA test，P < 0.05），香农指数结果显示，有机质添加显著增加了根际及非根际ABMs的多样性（P < 0.05）。LDA差异贡献（LEfSe）分析（LDA > 3.0，P < 0.05）和Pearson相关性分析（P < 0.01）的结果表明，携带arrA基因的异化铁还原菌（如Geobacter和Shewanella）和携带arsC基因的γ-变形菌纲砷还原菌（包括发酵产氢菌和木质素降解菌）分别是生物炭和秸秆添加加剧砷还原的潜在驱动微生物类群，携带arsM基因的产甲烷菌和硫酸盐还原菌（SRB）是调控土壤-水稻系统中甲基砷含量的潜在微生物类群。基于Spearman相关的网络分析（r > 0.7，P < 0.01）表明，根际ABMs群落之间的关系比非根际更复杂，此外，与携带arrA基因的砷还原菌相比，携带arsC基因的砷还原菌与携带arsM基因的砷甲基化微生物有更紧密的共存关系，这也为秸秆添加通过arsC途径促进砷还原进而通过arsM途径促进砷甲基化，而生物炭添加通过arrA途径促进砷还原、未促进砷甲基化提供了一定的理论支撑。
     （3）通过水稻盆栽试验研究水稻生长过程中可溶性有机质（DOM）与砷代谢基因（arsenic metabolic genes，AMGs）的耦合动态变化及其对砷动态变化的调控。分别采用三维荧光光谱技术（3 DEEM）和高通量定量PCR技术（AsChip）对水稻生长过程中根际及非根际的DOM组分和19种AMGs进行表征。利用平行因子分析（PARAFAC）方法对DOM组分进行解析，得到一个四组分的模型，四组分包括类酪氨酸（Component 1）、类色氨酸（Component 2）、类富里酸（Component 3）和类胡敏酸（Component 4）。主成分分析（PCA）表明，水稻营养生长阶段（移栽当天和幼苗期）与生殖生长阶段（抽穗期和成熟期）的DOM组分显著不同（PC1解释率为95 %，PERMANOVA test，P < 0.01）。水稻营养生长阶段，Component 3和Component 4为主要的DOM组分（平均占比62 %），而生殖生长阶段Component 1和Component 2成为主导的DOM组分（平均占比87 %）。在水稻生长过程中，在根际和非根际共检测到4大类共17种AMGs，无论是根际还是非根际，营养生长阶段的AMGs均与生殖生长阶段显著不同（PCo1解释率为76.8 %，PERMANOVA test，P < 0.05）。冗余分析（RDA）表明，在根际和非根际，DOM的变化分别能解释AMGs变化的76.5 %和72.0 %。基于Spearman相关的Mantel分析表明，AMGs的组成与Component 1和Component 3的含量显著相关（adjust P < 0.05）。土壤孔隙水中砷的浓度随着水稻生长呈现逐渐降低的趋势，聚合推进树（ABT）分析发现，DOM的Component 4是引起砷变化的主要驱动因子（根际和非根际的贡献率分别为39 %和73 %）。在PARAFAC分析得到的组分图中，Component 4的峰位置发生了明显的移动，结合ABT分析的结果推测，胡敏酸与砷的络合可能造成Component 4峰位置的移动，也可能是导致砷浓度降低的潜在因素。
     （4）通过向21种不同类型的旱地土壤中外源添加砷，老化3个月后进行辣椒盆栽试验，研究旱地土壤中砷迁移转化的调控机制及影响辣椒果实中砷积累的主控因子，建立旱地土壤砷生物有效性的预测模型，用于指导农田土壤安全阈值的确定。基于Pearson相关的ABT分析表明，在低砷处理中，pH是引起NH4H2PO4提取态砷（指示土壤生物有效态砷浓度）变化的最大贡献因子（贡献率为61 %）；而在高砷处理中，引起不同类型土壤中NH4H2PO4提取态砷变化的最大贡献因子是无定形铁的含量（贡献率为74 %）。随着土壤pH值的升高，辣椒果实中的砷浓度及生物富集系数（BCF）均呈上升趋势。基于Pearson相关的线性回归分析表明，影响辣椒果实中砷浓度及BCF的主要贡献因素是土壤中NH4H2PO4提取态砷浓度，此外，土壤铁含量和pH也是两个重要的影响因子。多元线性逐步回归分析表明，土壤中NH4H2PO4提取态砷浓度、土壤pH值以及土壤铁含量能够较好地对辣椒果实中的砷浓度进行预测（R2 = 0.80，RMSE = 0.17）。对于砷形态而言，土壤中的砷主要以无机砷的形态（主要是砷酸盐（As(V)））存在（平均占比96 %），甲基砷的含量较低。经过与土壤性质建立相关性（Pearson相关）发现，土壤中的无机砷浓度主要与土壤中的NH4H2PO4提取态砷浓度（P < 0.01）、磷含量（P < 0.05）、铁含量（P < 0.01）以及粘粒含量（P < 0.05）呈现显著相关关系。辣椒果实中砷的存在形态也主要为无机砷，与土壤不同的是，As(III)浓度与As(V)浓度基本相当（平均占比分别为39 %和46 %），而且DMA的比例显著高于土壤（平均占比15 %）。基于Pearson相关的ABT分析表明，土壤中NH4H2PO4提取态砷浓度是辣椒果实中无机砷变化的主要驱动因子（贡献率为45 %）。辣椒果实中的As(III)浓度及DMA浓度与土壤中的As(III)浓度及DMA浓度并不存在显著的相关关系，这暗示着辣椒植株本身可能具有砷的还原及甲基化能力。
     本研究采用盆栽试验揭示了有机质对土壤-水稻系统中砷迁移转化的调控机制及水稻生长过程中砷的动态变化过程，阐明了旱田土壤中砷的调控机制及影响辣椒砷积累的主控因子，研究结果可以为砷污染地区水稻及茄果类蔬菜的安全生产及降低砷的食物链传播风险提供理论依据和实践指导。