基于数量化理论I的冬凌草叶中铅含量预测△

孔四新，李海奎，李吉学，崔建平，王保民，郭玉海*

(1.中国农业大学 农学与生物技术学院，北京 100094；2.中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京 100091；3.世纪神农(北京)国际生物技术有限公司，北京 100073；4.河南大学 药学院，河南 开封 475004；5.河南省济源市水利局，河南 济源 454650)

·中药农业·

基于数量化理论I的冬凌草叶中铅含量预测△

孔四新1，3，李海奎2*，李吉学4，崔建平5，王保民1，郭玉海1*

(1.中国农业大学 农学与生物技术学院，北京 100094；2.中国林业科学研究院 资源信息研究所，北京 100091；3.世纪神农(北京)国际生物技术有限公司，北京 100073；4.河南大学 药学院，河南 开封 475004；5.河南省济源市水利局，河南 济源 454650)

目的：利用数量化理论方法筛选影响冬凌草Pb含量的关键因子，为冬凌草Pb污染水平预测及调控提供依据。方法：冬凌草Pb质量分数采用等离子发射光谱法测定，生态环境因子为样地调查实测和收集产地环境监测资料相结合，采用数量化方法 I 拟合曲线分析。结果：经多因子筛选，确定影响冬凌草铅含量(Y)的贡献值最大的关键因子分别为：土壤Pb含量(X1)，降水pH值(X6)，污染源(X3)，公路距离(X4)。结论：建立的冬凌草铅含量预测模型，可为冬凌草药源铅污染程度科学评估和有效防控提供依据。

Pb；冬凌草；数量化理论；预测模型；关键生态因子

全球生态环境不断恶化加大了重金属铅(Pb)污染风险，铅污染不仅会阻滞植物生长，而且通过土壤和空气进入植物体并富集，然后进入食物链系统对人体健康带来危害[1-4]。近年来，中药材重金属铅(Pb)超标问题较为突出：据赵连华等对30个药材产地的调查统计，66.7%产区存在中药材Pb超标现象，其中严重地区的中药材Pb超标率达27.27%～31.37%[5]，Pb超标已成为当前中药材生产的主要问题之一。药用植物重金属Pb含量不仅与土壤铅、植物种类、灌溉水污染、化肥农药、交通污染等多因子有关，也与土壤pH值(影响Pb的有效性及吸收蓄积效率)、Pb污染源、公路距离等有关[6-8]。Vinod Jeda(2012)研究认为，土壤和空气污染是植物中重金属的主要来源，空气中的PM10颗粒物的Pb含量高达100 mg·kg-1，有较大的污染风险[9，10]。近年来，国内外药用植物研究者更加重视在中药材重金属含量方面的研究，涉及的内容主要包括中药材重金属含量的测定，同一功效、不同中药材重金属含量的研究，不同产地、同种药材重金属含量研究、同种药材不同药用部位重金属含量的研究，原生药材与炮制品重金属含量的比较研究等，对药用植物重金属污染的主要来源和复合因子的影响尚缺乏系统性研究。通过多因子变量建立植物Pb蓄积的预测数学模型，对于中药材生产过程中实现科学控铅，确保原药材安全标准，具有重要的科学应用价值。冬凌草Rabdosiarubescens，为唇形科香茶菜属多年生草本或亚灌木，地上部全草入药，是20世纪70年代在河南太行王屋山新发现的天然抗癌植物，研究发现其中的冬凌草甲素(Oridonin)具有抗肿瘤活性，并对M2型白血病有独特疗效[11-14]，引起国内、国际医药界的广泛关注，市场需求量日益增加。目前，冬凌草野生资源匮乏，亟待进一步扩大人工栽培，而在冬凌草引种区的铅污染现象时有发生。因此，研究分析影响冬凌草铅富集的关键生态因子对确保冬凌草药源质量安全有重要意义。相关研究目前国内外均未见报道。

本研究在取得12年间河南冬凌草主产区济源市王屋山区1932 km2区域内涉及冬凌草野生和种植总面积2000 hm2冬凌草叶铅(Pb)质量分数(富集量)的监测值和相应生态因子调查资料的基础上，运用数量化理论I方法对定性因子量化分析，通过建立冬凌草叶Pb值(Y)与可能影响因子根际土壤Pb含量、降水pH值、污染源距离、公路距离、土壤pH值、空气PM10、酸雨频率间的关系模型，并筛选出影响冬凌草Pb富集的关键因子，为冬凌草Pb污染水平预测、种植地选择及生产调控提供科学依据。

1 材料

冬凌草Rabdosiarubescens。

2 方法

2.1 数据

本研究共取得2001至2012年间129组数据(分年测定)。观测总数n=129。

获得冬凌草叶Pb值与相应生态因子变化汇总(略表)：

其中Y为冬凌草叶中Pb质量分数(富集量)，mg·kg-1；

X1为冬凌草根际土壤Pb含量，mg·kg-1；

X2为冬凌草生长地0～20 cm 表层土壤pH值；

X3为冬凌草生长地与污染源距离，设定为：1、2、4 km；

X4为冬凌草生长地与公路距离，设定为：50、100、200 m；

X5为冬凌草生长地的空气质量(PM10，μg·m-3)，I级和II级(PM10，≤100)赋值为0，III级(PM10，>100)赋值为1；

X6为冬凌草生长地取样当年降水平均pH值；

X7为冬凌草生长地取样当年的酸雨频率，%。

2.2 测定指标与方法

冬凌草叶Pb质量分数测定方法：ICP-AES等离子发射光谱法[15]测定。

土壤Pb含量测定方法：按GB/T 17141土壤质量铅、镉的测定方法进行土样消解，按《全国土壤污染现状调查样品分析测试技术规定》等离子发射光谱法测定土壤Pb含量[16]。

2.3 生态环境因子数据来源

生态环境因子值采用实测、样地调查和收集产地土壤普查资料、产地环境监测值相结合的方法，统计汇总。其中污染源距离、公路距离为样地调查实测值，土壤pH值由济源市农业局提供，降水pH值、酸雨频率、空气PM10数据源自产地环境监测资料。

2.4 计算分析方法

采用数量化方法I进行计算分析。

数量化方法I属于一般线性模型，既可以处理定性因子，也可以处理定量因子，通过F检验来筛选对因变量有显著性影响的因子，建立因变量对自变量回归模型[17-18]。

3 结果与分析

3.1 冬凌草铅(Pb)预测数学模型建立

3.1.1冬凌草叶Pb含量值与相应生态因子变化汇总及定性因子数量化

根据实测数据和统计资料，将各生态因子按数量化方法I进行数据转换。

表1 冬凌草生长地各生态因子水平量化赋值表

3.1.2 显著性因子筛选

1)方差分析

方差分析运算结果为：定性因子X5 和定量因子X2、X7对Y均无显著影响。

即：土壤pH值、酸雨频率、PM10三因子对于对冬凌草叶中的Pb含量没有显著性影响。

拟合的公式为：

Y=9.988 990+0.107 172X1+0.496 397X2-0.879 539X6+0.000 197X7

-7.758 891(X3=4)-0.088 541(X4=200)-0.590 151(X5=0)

-5.330 132(X3=2)-0.883 408(X4=50)+0(X5=1)

+0(X3=1)+0(X4=100)

模型决定系数 R2=0.993 002

均方误差 RMSE=1.201 945

2)剔出非限制性因子，进一步筛选分析

剔出三个非限制性因子后，进一步方差分析运算。结果为：定性因子X3和X4，以及定量因子X1和X6对Y均有显著影响。

由此表明：冬凌草根际土壤Pb含量X1、污染源距离X3、公路距离X4、降水pH值X6为关键性因子。

3)确定冬凌草铅含量预测模型(解集)

以上分析表明，经多因子筛选，确定影响冬凌草铅含量(Y)的贡献值最大的关键因子分别为：土壤铅含量(X1)，降水pH值X6，污染源X3，公路距离X4，由此建立的冬凌草铅含量预测拟合模型(解集)为：

Y=13.457 660 +0.106 989X1-0.879 539X6

-8.273 506(X3=4)-0.000 751(X4=200)

-5.811 215(X3=2)-0.756 259(X4=50)

+0(X3=1)+ 0(X4=100)

模型决定系数 R2=0.992 523

均方误差 RMSE=1.242 399

3.2冬凌草铅污染关键因子控制点防控分析

按上述预测模型验证，现行GAP(Good Agricultural Practices)规定的二级土壤标准(250～350 mg·kg-1)并不能满足其安全生产的要求。按药用植物出口标准的铅的限量标准(5.0 mg·kg-1)以及冬凌草铅含量预测模型推算，当冬凌草生长地年降水平均pH值=7.0时，土壤铅含量上限理论值为55.82 mg·kg-1。

由此，基于《药用植物及制剂进出口绿色行业标准》及中国《国家食品安全标准 食品中污染物限量》(GB 2762—2012)，即铅限量(5.0 mg·kg-1)[23-24]要求，冬凌草种植地的土壤铅含量应限制在55.82 mg·kg-1以内，距离铅污染源4 km以上，距离公路200 m以外，空气质量1～2级；或冬凌草种植地土壤铅含量限制在39.88 mg·kg-1以内，铅污染源2 km以上，距离公路50 m以外，空气质量1～2级。

参照WHO标准有关药用植物铅限量(10.0 mg·kg-1)要求，冬凌草种植地土壤铅含量应当限制在84.37 mg·kg-1以内，铅污染源4 km以上，距离公路200 m以外，空气质量1～2级；或冬凌草种植地土壤铅含量限制在86.61 mg·kg-1以内，铅污染源2 km以上，距离公路50 m以外，空气质量1～2级。

按照欧盟标准有关药用植物或饮食补充剂铅限量(3.0 mg·kg-1)要求，冬凌草种植地土壤铅含量应当限制在37.14 mg·kg-1以内，铅污染源4 km以上，距离公路200 m以外，空气质量1～2级。

4 讨论与结论

数量化理论I是日本学者林知己夫于20世纪50年代所创立，该理论将定性因子引入统计分析研究，通过实现定性数据定量化建立要素间的相关数学模型[17-18]，解决相应问题。冬凌草中的Pb富集量受多个生态因子的影响，本研究采用调查和统计数据利用数量化理论I的方法，建立了各生态环境因子均达到显著水平的冬凌草中Pb富集量的预测模型。经多因子分析筛选，确定的影响冬凌草铅富集关键因子为土壤Pb含量、Pb污染源距、公路距离、降水pH值，并提出了关键质量控制点。为冬凌草GAP栽培技术特别是冬凌草的安全标准控制提供了科学依据。建立的冬凌草铅含量预测模型可有效对冬凌草生长环境进行动态监测防控，实现低铅冬凌草的安全生产。可利用该成果对低铅冬凌草生产控制区进行区划。冬凌草在生长发育过程中的限制性生态因子应在引种时充分考虑，特别是土壤的铅含量及引种地周边环境(铅污染源、降水pH值)。

中药材重金属含量超标是影响中药进入国际市场的主要制约因素之一。冬凌草作为新开发的抗肿瘤草药，其应用范围日益扩大，原料和复方制品出口量逐年增加，重金属Pb含量超标现象会一定程度影响用药安全和中药产品出口创汇。研究表明，中药材重金属的污染与生长地土壤的地质背景、药材品种及生长环境等多方面的众多因子有关。药材一方面与其生长的环境条件如土壤、大气、水和化肥农药的施用有关；另一方面与植物本身的遗传特性，主动吸收功能和对重金属元素的富集有关；土壤中的Pb主要积累在表面0～20 cm 的土层，选择无重金属污染的土壤可以有效控制中药材重金属Pb污染[5-8]。因此，选择低铅土壤、远离Pb污染源，远离公路，特别是远离工业“三废”污染环境作为生产基地是控制冬凌草Pb含量超标的有效途径。

冬凌草中Pb质量分数与土壤Pb含量密切相关。土壤铅污染是药材Pb超标的最主要因素之一，而不同植物对Pb的吸收系数不同[2，5，8]。现行的GAP标准属于通用标准和基本标准，并不一定能满足所有药材品种的安全生产要求。酸性土壤和酸雨会加大冬凌草对土壤Pb的吸收率。按本研究建立的预测模型，现行GAP规定的国家二级土壤标准(250～350 mg·kg-1)[22]并不能满足冬凌草安全生产的要求。冬凌草生长地土壤铅含量应当限制在55.82 mg·kg-1以内。

冬凌草叶的Pb质量分数与污染源距离、可吸入颗粒物(PM10)和降水pH值的关系问题：可吸入颗粒物(空气动力学当量直径≤10 μm)，即PM10(inhalable particles)，在现行空气质量等级划分中列入主要评价指标之一[19-20]，其中包括PM2.5，这些自然界尘粒，易沉降、凝聚、吸附，酸性较强的大气颗粒物粒子易溶于水可被植物直接吸收，而尘粒中的重金属Pb遇酸雨可能会加大冬凌草对Pb的吸收率。Vinod Jena(2012)研究认为，空气中的PM10颗粒物的Pb含量达到或高于100 mg·kg-1，随PM10浓度增加，药用植物叶部的Pb含量随之增高；但本研究的多因子分析中PM10属于非主要影响因子，其主要原因应该是PM10浓度与铅污染源距离相关，近距离污染源的PM10超过3级空气质量的对应值，即含铅量会超过10.0 ng·m-3，因此铅污染源距离对冬凌草Pb含量的贡献更大。有研究认为，土壤pH值影响土壤中的Pb生物有效性；由于土壤pH值、酸雨频率与降水pH值关联，在本研究区域现实条件下，降水pH值对冬凌草Pb含量的影响更大。降雨的酸度越高，不仅会降低土壤pH值提高土壤中的Pb生物有效性，也同时会使得冬凌草叶片上的粉尘及空气中PM10中的Pb溶解度和生物有效性提高，从而增加冬凌草叶片对Pb的吸收富集。

本研究建立的冬凌草铅含量预测模型，对冬凌草因生长环境动态变化带来药源铅污染程度可实现科学评估，以确定有效防控方案。应针对冬凌草Pb富集的主要生态因子，对野生区域和引种生产基地进行全面的环境质量评价，建立一整套绿色基地环境质量监测及其评价方法、评价标准和绿色质量标准，明确于冬凌草SOP生产规程中。现行的GAP标准属于通用标准和基本标准，并不一定能满足所有药材品种的安全质量要求。可根据该预测模型，分别确定基于欧盟标准、国家食品安全标准及药用植物出口标准、国家药典和WHO标准的冬凌草种植地环境因子的关键控制点；而对于非达标的种植地，可以进一步研究生产调控技术措施，包括施用离子拮抗剂(Se、Ca肥等)、生物炭等钝化剂等铅调控的系列技术措施。

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ForecastofPbConcentationinRabdosiarubescensBasedonQuantitativeTheory(I)

KONG Sixin1，3，LI Haikui2*，LI Jixue4，CUI Jianping5，WANG Baomin1，GUO Yuhai1*

(1.CollegeofAgricultureandBiotechnology，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100193；2.Shining-herb(Beijing)InternationalBio-TechCo.，Ltd.，Beijing100073；3.ResearchInstituteofForestResourceInformationTechniques，ChinaAcademyofForestry，Beijing100091；4.SchoolofPharmacy，HenanUniversity，Kaifeng475004；5.WaterResourcesBureauofJiyuanCity，Jiyuan454650)

Objective：To establish the prediction model of Pb concentration at significant level of the ecological environment factors by using quantitative theory，and provide the basis for the prediction and control of the pollution level of Pb inRabdosiarubescens.Methods：The Pb mass fraction ofR.rubescenswas measured by plasma emission spectrometry.The ecological environmental factors were combined using the methods of field investigation and collecting the environmental monitoring data，and the fitting curve of I was analyzed by the method of quantitative analysis.Results：The key factors affecting the contribution of the lead (Pb) content (Y) were：soil lead (Pb) content (X1)，pH value of rainfall (X6)，pollution source (X3)，and road distance (X4).Conclusion：The forecast model of Pb content inR.rubescenscan provide the basis for the scientific evaluation of its pollution degree and effective prevention and control.

Pb；Rabdosiarubescense；quantitative theory (I)；forecast model；key ecological factors

10.13313/j.issn.1673-4890.2016.10.013

2016-02-11)

国家自然科学基金资助项目(31370634)

*

郭玉海，教授，研究方向：药用作物栽培；Tel：(010)62733853，E-mail：yhguo@@cau.edu.cn 李海奎，研究员，研究方向：生物药学模型；Tel:(010)62889391，E-mail:hk_li@163.com