论文部分内容阅读
根据2014年我国环境保护部和国土资源部联合发布的全国土壤污染状况调查公报显示,我国土壤污染中镉和镍的超标率最高,分别达到了 7.0%和4.8%,镍(Ni)成为了继镉之后的我国第二大土壤重金属污染物,因此关注土壤环境中Ni的毒性作用十分必要。重金属毒性模型是可以量化重金属污染物对生物致毒效应的方法,目前常用的包括自由离子活度模型(FIAM)、生物配体模型(BLM)和斯特恩双电层模型(GCSM),它们在预测水环境中金属毒性方面已被证明行之有效。但在陆生生态系统中,由于土壤介质的复杂性,现有的大部分毒性模型研究主要采用水培或者砂培方法来模拟土壤条件,但水培或砂培条件下获得的模型参数是否可以直接运用到真实土壤环境风险评估中却缺乏必要的验证,与此同时,目前关于不同毒性模型预测的比较研究仍不足。本研究以Ni为目标污染物,以小麦作为毒性作用的受体,以小麦根伸长作为衡量毒性效果的毒性终点,通过批量小麦根伸长毒性试验研究与比较了水培和砂培条件下FIAM、BLM、GCSM三种毒性模型对小麦根毒性的预测情况,在此基础上,采用全国18种典型土壤开展土壤毒性实验,实验结果用以验证以上两种介质下拟合的模型参数在实际土壤中对毒性的预测效果。获得的主要研究结论如下:(1)水培和砂培实验条件下的毒性实验均表明,Ni2+与小麦根伸长之间存在对数的剂量-效应关系;当Na+、K+、Ca2+离子增加时,根毒性的EC50没有发生显著的变化,说明这三种离子的活度与EC50之间无相关性;随着Mg2+的增加,根毒性的EC50也随之增加,其变化符合线性规律(水培R2=0.87,砂培R2=0.81),说明Mg2+浓度的增加会缓解Ni对小麦根伸长的毒性作用;H+对Ni毒性作用有一定的影响,可能主要通过影响Ni的形态来实现,当pH在8~9时,NiHCO3+的活度在Ni形态分布中占有一定比例,当考虑其毒性时,BLM模型的预测准确度提高,但酸性条件下,NiHC03+的毒性贡献可以忽略不计。(2)从不同模型的比较来看,FIAM模型仅仅考虑了自由态Ni离子活度{Ni2+}对生物毒性的作用,因此当存在竞争性阳离子时,该模型对毒性的预测出现较大偏差;BLM模型不仅考虑了 {Ni2+}的毒性作用,还兼顾了 Mg2+与Ni2+之间的竞争作用,因此模型对毒性的预测效果较好;GCSM模型考虑了细胞质膜上静电引力对溶液中离子在膜表面活度的影响,因此在溶液中离子强度较高时,会低估质膜表面的Ni活度,从而低估镍毒性,随着离子强度减小,预测效果逐渐好转,当存在竞争性阳离子时,模型对毒性预测效果略好于FIAM。(3)土培验证实验结果表明,由砂培和水培两种培养介质得到的毒性模型参数在用于实际土壤环境中Ni毒性的预测时,由于砂培与土培实验有着相近似的机械结构,所以在对以根伸长为毒性终点时,由砂培实验拟合的三种模型对毒性预测的表现优于水培实验的。通过FIAM、BLM、GCSM三种毒性模型拟合的模型参数在实际土壤环境中对镍毒性进行预测时,BLM模型由于考虑了 Mg2+与Ni2+的竞争作用,预测表现最好(RMSE=16.2,R2=0.79);GCSM模型尽管没有考虑阳离子的竞争,但考虑了 Ni2+在PM上的富集,所以预测表现(RMSE=17.4,R2=0.70)仅次于BLM;FIAM模型仅仅考虑了溶液中Ni2+的自由态活度,其预测表现最差(RMSE=21.9,R2=0.75)。(4)土壤溶液中的可溶性有机质(DOC)会对Ni产生络合作用,保护植物免受Ni的毒害。但是本研究中土壤溶液DOC对Ni毒性的影响较小,主要由于土壤孔隙水的DOC浓度较低,以及DOC与Ni之间较低的络合常数。由于土壤溶液中大量离子的存在,因此渗透压抑制效应广泛存在于土壤溶液中,这种抑制关系可以通过Logistic方程来描述。拟合结果表明离子强度(I)与根伸长抑制效应之间有较好的相关性(RMSE=8.58,R2=0.90),同时可以通过乘积的形式优化毒性模型对小麦根伸长毒性的预测。在考虑了 DOC络合与渗透压抑制效应之后,FIAM、BLM、GCSM模型在实际土壤中的预测效果均有所提升。综上,本研究说明采用砂培的方法,并考虑DOC和渗透压的影响后所建立的BLM模型可有效预测不同土壤类型下Ni的小麦根毒性。研究结果对于毒性机理模型在陆生生态系统的推广应用提供了理论依据。