青藏高原耕作土壤和青稞中镉、铅的富集特征与来源解析
文献类型：学位论文
| 作者 | 李茹霞 |
| 答辩日期 | 2024-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 李永华 |
| 关键词 | 青藏高原 土壤—青稞 镉(Cd)和铅(Pb) 影响因素 源解析 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 环境科学 |
| 英文摘要 | 镉(Cd)、铅(Pb)是一组对机体没有任何生理功能的剧毒非必需元素，严重危害人体健康。由于自然释放以及采矿、工业生产、农业施肥等人类活动，Cd、Pb已广泛释放到土壤、空气、水等环境介质中，成为当今世界备受关注的环境污染物。2014年生态环境部联合国土资源部发布的《全国土壤污染状况调查公报》数据显示，我国土壤Cd、Pb点位超标率分别为7%和1.5%，Cd、Pb也被确定为优先控制重金属。重金属通过经口摄入土壤、吸入土壤颗粒、皮肤接触和食物链摄取等暴露途径进入人体，其中经口摄入受污染农产品是最主要的暴露方式。因此，从区域尺度系统掌握土壤尤其是耕地土壤Cd、Pb的空间分布格局和关键影响因素，阐明土壤和粮食Cd、Pb的富集规律，解译主要来源并量化源贡献率，是制定区域土壤/耕地质量保护和污染修复行动计划的重要基础性工作，也是保障区域粮食安全和人口健康的重要举措。 青藏高原作为世界第三极，是地球上受人为扰动最少的地区之一。目前关于青藏高原环境介质中Cd、Pb环境行为与健康风险的研究相对较少，尤其基于跨市县大范围调查采样的研究缺乏。本研究以青藏高原（主要是西藏自治区和青海省）农区的耕地土壤和青稞(Hordeumvulgare)为研究对象，在青稞成熟季（2019-2022年7月至8月）系统采集了耕作土壤（0-20cm）及对应的青稞籽粒样品，收集整理了各样点的地形地貌、气候条件和土壤母质等环境因子数据，分析测定土壤属性、土壤及青稞Cd、Pb等多元素含量。基于实测数据和采集的多源环境数据，系统分析青藏高原土壤和青稞Cd、Pb含量分布、污染特征及环境健康风险，结合结构方程模型(SEM)和冗余分析(RDA)探究土壤和青稞Cd、Pb累积的关键驱动因子，联用条件推理树与多元线性回归(CITs-MLR)预测青藏高原不同环境条件下土壤、青稞的Cd、Pb含量，解译青藏高原土壤和青稞中Cd、Pb的主要来源及相应贡献率，旨在为理解复杂而脆弱的高原环境中的环境生物地球化学以及评估在青裸自给自足模式下的高原粮食安全提供新见解。主要研究结果如下：（1）系统掌握了青藏高原土壤及青稞籽粒中Cd、Pb的含量分布特征，明确了青藏高原土壤和作物Cd、Pb的富集规律和健康风险。青藏高原土壤Cd含量(Cd-soil)、土壤Pb含量(Pb-soil)平均值分别为0.19±0.08mgkg-1、24.61±8.95mgkg-1，均未超过土壤风险筛选值，但与土壤背景值相比，土壤样点中Cd、Pb超背景值的概率分别为85.8%和32.6%；青藏高原青稞Cd含量(Cd-barley)平均值为4.30±2.88μgkg-1，均未超过食品安全国家标准，而青稞Pb含量(Pb-barley)平均值为0.25±0.12mgkg-1，超标率为59.6%。在空间分布上，青藏高原土壤Cd、Pb具有相似的空间聚集性。高值点主要分布在藏东南，昌都市、林芝市和那曲市三者交界处，低值点主要分布在雅鲁藏布江中段和藏东部。青稞籽粒Cd高值点在青藏高原地区呈现多点分布的态势；低值点主要分布在那曲市。青稞籽粒Pb高值点分布在昌都市；低值点分布在拉萨市与山南市交界处和藏东部。土壤Cd、Pb地累积指数整体呈现无污染水平，污染点位主要分布在海拔4000-4500m处。青稞中Cd单因子污染指数为整体安全，而Pb单因子污染指数呈现局部安全整体轻度污染的态势；青稞Cd、Pb非致癌风险值和致癌风险均不显著。（2）明确了土壤性质和环境因子对土壤及青稞Cd、Pb的定量影响，揭示了土壤和青稞中Cd、Pb含量的关键驱动因子。Spearman相关分析结果显示，pH与土壤有效态Cd含量(Cd-ava)、土壤有效态Pb含量(Pb-ava)呈显著负相关(P＜0.05)，与Pb-soil呈显著负相关(P＜0.05)；土壤有机质(SOM)、阳离子交换量(CEC)与Cd-soil、Pb-soil、Cd-ava、Pb-ava均呈现极显著正相关(P＜0.01)；而海拔高度与Pb-soil呈显著正相关(P＜0.05)。SEM分析结果显示，SOM对Cd-soil的直接影响程度大于Cd-ava。土壤属性中，对Cd-soil影响最大的是SOM，其次为CEC和粘粒，对Cd-ava的影响则表现为SOM＞pH＞粉砂粒。RDA分析结果显示，环境因子和土壤属性对Cd-soil和Cd-ava的解释率为40.55%，最大解释变量为SOM，其次为降雨；环境因子和土壤属性对Pb-soil和Pb-ava的解释率为29.10%，最大解释变量为SOM，其次为海拔。（3）建立了青藏高原不同土壤条件下土壤及青稞中Cd、Pb含量预测模型。基于CITs分析，确定了土壤及青稞Cd、Pb含量的环境条件分类标准，并针对不同的环境条件，建立了更合适的预测方程。以重金属Cd为例，土壤Cd 含量总体预测方程为：logCd-soil=0.41SOM-0.62sand-0.22PRE-0.32DEM-0.25TEM。与总体方程相比，不同环境条件下的预测变量更少，模型更简化。土壤有效态Cd含量总体预测模型为：logCd-ava=0.18EC-0.15sand。与总方程相比，各子集模型拟合效果更佳。青稞Cd含量的总体预测方程为：logCd-barley=-0.52DEM-0.32TEM-0.19PRE。与总方程相比，青稞Cd含量在其他可以成功建立预测方程的环境条件下，变量更少且拟合效果更好，模型更简化。（4）定量解析了青藏高原土壤及青稞Cd、Pb含量的主要来源。土壤重金属的6个来源分别是工业制造、土壤径流、地质背景、土壤母质、交通运输和农业活动。这6个来源对土壤Cd含量的贡献率分别是12.0%、4.2%、33.5%、14.8%、23.2%、12.3%；对土壤Pb含量的贡献率分别是24.7%、12.8%、26.8%、11.2%、7.8%、16.7%。自然源对土壤Cd、Pb含量的贡献率分别为52.5%和50.8%，人为源对土壤Cd、Pb含量分别为47.5%和49.2%。 青稞重金属的5个来源分别是农业施肥、土壤母质、交通运输、工业排放和未知源。这5个来源对青稞Cd含量的贡献率分别是35.7%、36.5%、15.2%、7.5%、5.2%；对青稞Pb含量的贡献率分别是6.9%、39.1%、13.6%、29.8%、10.7%。 |
| 学科主题 | 环境科学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 144 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209248]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李茹霞. 青藏高原耕作土壤和青稞中镉、铅的富集特征与来源解析[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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