2017年土壤重金属污染与修复研究热点回眸

土壤是人类赖以生存的重要资源，与人类面临的粮食、资源和环境等问题息息相关。土壤重金属污染是世界各国面临的最为棘手问题之一，在中国形势尤为严峻。污染土壤的重金属主要来源于人类工农业生产过程，包括工业废渣、废气排放，污水灌溉以及农药和磷肥等大量施用。重金属元素在土壤中富集到一定程度致使土壤污染，影响土壤的生态环境和农业生产功能，危害人体健康。明确土壤重金属来源、掌握土壤重金属污染和风险特征、探究重金属在土壤环境中迁移转化过程、建立高效的重金属污染土壤修复技术和安全利用重金属污染土壤等方面的研究内容，一直是近年来土壤重金属污染相关学者所关注的焦点和热点，在这些方面，2017年涌现了丰硕研究成果。本文针对上述方面的研究内容，展示2017年度土壤重金属污染与修复领域取得的重要研究进展。

土壤重金属污染特征和风险

土壤重金属污染来源的时空解析研究

土壤重金属污染是长时间积累的过程，其来源途径可能是多样的，且同一来源对不同区位的贡献亦有明显差异。因此，明确重金属污染来源，有助于准确有效地指导土壤重金属污染的源头管控。华中农业大学Yang等对2010—2014年武汉青山区东部区域土壤重金属污染变化趋势进行研究，通过基于非分离变量函数模型的时空克里格技术，发现研究区土壤镉（Cd）、铜（Cu）和锌（Zn）从西南至中心区具有明显的增加趋势，而铅（Pb）由研究区北至中心具有增加趋势；同时利用时空叠加技术得出自2010—2014年研究区域土壤重金属增加显著，结合主成分分析和多元回归模型对区域重金属污染来源进行定量，认为2010—2014年间土壤重金属的82.5%的增量为工业和农业源，17.5%为交通源。

由于稳定同位素的指纹效应，稳定同位素技术在重金属污染源解析方面得到了广泛应用，尤其是铅。但环境中各种生物地球化学过程会引起稳定同位素的分馏，从而导致稳定同位素技术在某些元素源解析方面受到限制，如Cd、Cu和镍（Ni）等。在新西兰Winchmore的长期试验发现，Cd的积累在2000年之后出现平台，磷肥Cd输入小于土壤Cd输出，该变化是历史磷肥施用或近期磷肥施用所致，有待证实。新西兰怀卡托大学环境研究所Salmanzadeh等通过不同时期施用磷肥和表层土壤Cd同位素组成分析，构建了1959—2015年土壤Cd的输入输出质量平衡，发现1998年产磷肥矿物变化导致土壤体系Cd同位素变化；从时间跨度上平均计算土壤原有Cd贡献约占10%，2000年前磷肥源约占80%，2000年后只有约占17%；同位素质量平衡模型表明2000—2015年间Cd的生物富集和淋溶导致土壤Cd输出过程很可能产生数量级上的增加，该研究为利用自然丰度的稳定同位素技术探究Cd在农田土壤上归趋提供了较好的研究方法。捷克布拉格大学Šillerová等利用Ni和Cu的稳定同位素技术追溯其污染源，在整个研究区域由于受到冶炼活动影响，Ni和Cu的稳定同位素组份较重，所检测环境样品中稳定同位素分馏范围较广，超过污染源样品相应值，并发现在富含有机质的表土以及苔藓等样品中重组分同位素增加最为明显。该研究结果表明，在环境中微生物、植物吸收、有机络合等生物与化学作用导致Ni和Cu产生了明显的同位素分馏，因此在利用稳定同位素对Ni和Cu进行源解析时需考虑上述过程对同位素分馏的影响。

土壤重金属污染的检测和监测研究

土壤重金属污染状况是重金属污染防治必需的基础信息，对污染土壤重金属测定，需要先通过高密度样品采集、实验室前处理，再通过化学方法进行样品消解、仪器测定。因整个过程成本高、效率低以及工作量大，在大面积区域很难实现快速检测并掌握重金属污染状况的目的。浙江大学Hu等利用便携式X射线荧光光谱和可见近红外光谱分别对土壤重金属和土壤pH值进行快速分析测定，获悉了土壤污染状况。结果表明X射线荧光光谱能有效、快速地分析土壤重金属污染程度，土壤Zn、Cu和Pb能较为准确地被预测，土壤pH也能较好地被便携式可见近红外光谱所分析，两种技术联用可以为大面积的污染检测提供有效途径。但该技术能否取代传统检测途径，尚待进一步研究。如便携式X射线荧光光谱仪受检测限的影响，难以测定土壤中较低浓度的污染元素，如Cd、As及Ni等；此外，测定还受土壤含水量、颗粒大小、土壤类型等因素影响。

土壤重金属污染是动态变化的，重金属浓度随污染源的输入和植物吸收、流水等作用输出的变化而变化。如何在时间和空间上监测土壤重金属污染状况的变化特征亦是一个不可忽视的重要问题。通过对前一次样点的定位，再次采集、分析，比较同一样点前后两次土壤重金属浓度的变化，是最为有效的监测土壤重金属变化的方式。但因土壤的空间异质性、采样方法和统计误差等影响，土壤重金属浓度变异度的数值大小可以通过再次采样而被检测是需要考虑的问题。同时，多次大量的样品采集虽然能够提高监测精度，但成本也相应升高，在操作上不现实。监测精度和成本的平衡，监测区域样品数量和监测时间间隔的确定是至关重要的问题。中国地质大学Xia等在全国土壤调查的基础上，以主要行政区域和主要重金属污染元素为对象，研究土壤重金属污染变化监测的样品采集数量和采集时间间隔，发现由于研究区域大的空间变异，很难确定土壤重金属浓度最小可监测的变异；根据成本、可实践性和检测的精度，考虑重金属元素的变异性和设定变异程度，针对不同区域推荐了一系列合适采样数量，不同区域检测的时间间隔为3.3~13.3年（图1）。该研究为区域性土壤重金属污染变化监测提供较好的研究思路和方法。

图1研究区土壤重金属监测的时间间隔和推荐样品采集数量

土壤重金属污染风险研究

土壤重金属污染对生态和人体健康的危害，因污染程度、污染元素种类以及暴露途径的不同而不同。目前相关的环境风险评估和环境质量标准的主要以单一污染物为基础，这与土壤重金属污染常为多元素的复合型污染不尽一致。由于金属间的相互作用，以及金属与生物体作用可能表现为协同、拮抗或无相互作用等，导致多种金属元素混合比单一元素具有不同的环境效应。在复合污染生物毒性研究中，常用两种模型，独立作用（independentaction）和浓度加和（concentrationaddition）参考模型，前者认为金属元素毒性作用不同，后者则认为具有相似的作用效果；但是两个模型均认为污染物在目标点位上没有相互作用，该假设与实际情况不尽相符。比利时根特大学Nys等通过设定多种金属复合，开展了30多组大型蚤、模糊网纹蚤和大麦毒性试验，检验在低浓度下独立作用和浓度加和参考模型适用性。部分重金属单独存在对测试生物影响效应在10%以下，而经复合后可产生高达66%的抑制作用（图2）；整体上独立作用参考模型对混合毒性预测精度更高，浓度加和参考模型则更为保守；在风险评估中更为重要的低剂量水平上，用浓度加和参考模型预测的重金属复合对模糊网纹蚤和大麦毒性比观测值高1.4~3.6倍。该研究结果表明，目前所应用的单一重金属的风险评价，对于重金属复合情况可能不够保守。

图2重金属复合污染条件下模型预测和观测的毒性对比

抗生素对细菌感染、致病微生物感染类疾病的防治具有重要作用，但由此而来的抗性基因的快速增加和传播也威胁着人体健康。抗性基因的研究越发受到学者关注，成为研究热点。除抗生素选择产生抗性基因外，环境中重金属对抗生素抗性的选择和传播扩散具有重要作用。中国科学院生态环境研究中心Hu等通过对Ni长期污染土壤诱导的抗性基因进行研究，发现在长期不同程度Ni污染下，共检测到149种抗性基因，以多药和β-内酰胺类抗生素抗性为主，抗性基因的频率和丰度随Ni污染程度的增加而升高（图3）；抗性基因与可移动抗性原件具有显著相关性，表明Ni污染增加了抗性基因的水平转移，该水平转移与intI1整合子有关。区别于以往重金属的直接毒性风险，该研究阐述了重金属在土壤环境中的间接风险-增加抗性基因产生和传播风险。

图3不同程度镍长期污染土壤抗性基因丰度变化