马喆,王美娥,霍彦慧,丁寿康,谢天,陈卫平
1. 中国科学院生态环境研究中心,城市与区域国家重点实验室,北京 100085 2. 中国科学院大学,北京 100049
近年来,随着我国产业转移和产业升级步伐加快,我国城镇工业企业搬迁遗留场地的土壤污染问题日益突出[1]。根据2014年《全国土壤污染状况调查公报》[2],30%以上受调查的重污染企业用地、工业废弃地和采矿区等场地及周边土壤重金属浓度超过了土壤环境质量标准,其中镉(Cd)和铅(Pb)2种重金属污染最为严重。调查研究表明,再开发利用工业场地和冶炼厂周边农田土壤中均出现不同程度Cd和Pb超标现象,污染严重[3-5]。Cd和Pb是生物体非必需元素,其毒性大、迁移性强[6-7],不仅会影响场地及周边区域动植物的正常生长,还会通过食物链在人体内富集,严重危害人体健康[8]。因此,为保障生态系统和人体健康,有必要对场地及周边土壤中重金属Cd和Pb复合污染进行生态风险阈值研究和生态风险评价。
土壤理化性质被认为是影响土壤中重金属毒性的重要因素,Rooney和Criel早期的研究表明,土壤理化性质对半数效应浓度(median effect concentration, EC50)的影响较大,且可以用来预测土壤中污染物的EC50值[9-12]。毒性阈值经验模型是指基于土壤理化性质与土壤重金属毒性阈值之间的定量关系而构建的模型,具有操作简单和快速直接的特点,对土壤污染的生态风险基准的建立具有重要意义。
基于污染物的EC50值推导的预测无效应浓度(predicted no effect concentration, PNEC),是制定土壤生态风险基准的重要基础和科学依据。外推因子法是指基于实验室生态毒理学和生物学测试得到的E(L)C50或无效应浓度(no effect concentration, NOEC)除以外推因子获得土壤生态系统PNEC值,外推因子的取值范围通常是1~1 000[13-14],外推因子法常在生物种类和营养级单一、可获得毒性数据少的情况下使用,计算结果比较保守,综合专家判断,较适用于生态风险评估的筛选评价阶段。
污染物的PNEC值由污染物自身的毒性和不确定性系数共同决定,其中的不确定性来源主要包括不同物种对污染物的敏感性差异以及土壤污染物的生物有效性。因此,在野外实际场地土壤污染生态毒性效应评估中,需要对实验室内获得的PNEC值进行修正,获得场地特异性(site-specific)的污染物PNEC值。目前,由于污染物生态阈值大多采用单一污染物添加试验获得,因此,一方面污染物的生物有效性较高,另一方面为单一污染生态毒性效应。而实际污染场地中,首先由于污染物在土壤中的老化作用导致其生物有效性受到了土壤性质的影响;其次,实际污染土壤往往以多种污染物共同存在的复合污染为主,因此,直接采用数据库的生态毒性阈值难以满足评估要求[4,13]。生态阈值经验模型充分考虑了土壤性质与毒性阈值之间的定量关系,因此,这些模型能够用来降低土壤性质所带来的不确定性。而复合污染联合效应评价模型中的浓度加和(concentration addition, CA)模型可以针对具有相同作用方式(mode of action, MoA)的污染物之间的联合效应进行评价,应用广泛[15-17]。通过CA模型计算得到多种重金属复合污染的预测无效应浓度(PNECmix)可作为场地土壤重金属复合污染生态风险阈值,评估土壤重金属复合污染的生态风险。
本研究以2种不同类型污染场地的Cd和Pb复合污染土壤为研究对象,首先基于目标场地土壤重金属污染特征和土壤性质,采用文献资料所报道的Cd和Pb单一污染EC50值预测经验模型估算出Cd和Pb的单一污染EC50值及PNEC值;其次,通过CA模型,结合外推因子法进行场地土壤Cd和Pb的PNECmix估算;最后,基于所推导的土壤PNECmix对目标场地的污染程度进行评价。本研究结果能够为污染场地的生态风险评估提供方法和技术支撑。
本研究选择湖南常宁某铜矿冶炼厂和江苏靖江某电镀厂2个不同类型的污染场地及周边土壤为研究对象。湖南常宁某铜矿冶炼厂成立于1958年,2015年关闭,由于铜矿冶炼厂的生产活动,产生了大量的冶金粉尘排放和二氧化硫空气污染,冶炼厂周边主要土壤利用类型为废弃农用地,以红壤和黄壤为主,多为家户经营模式,每块农用地面积10~50 m2不等。本研究以铜矿冶炼厂为中心,在厂区周边2 km范围内不同的空间位置和距离随机选取12个调查样点。
江苏靖江某电镀厂是长三角地区典型的电镀加工、金属和非金属表面处理企业,1985年建厂,包括电镀车间、硝酸锌生产车间及废水处理池,2014年关停,厂区废弃至今,现场环境较差,厂区呈正方形,长、宽约50 m,面积约2 500 m2,土地利用类型属于建设用地。依据《建设用地土壤污染状况调查技术导则》(HJ 25.1—2019)[18],采用分区布点法,考虑场地功能分布,在电镀车间、废水处理池和硝酸银生产车间均布设样点,共布设采样点11个。
每个土样采用梅花点采样法采集表层土壤(0~20 cm),将土壤样品装入自封袋中做好标记带回实验室。带回实验室后置于干燥通风处自然晾干,剔除杂物,碾磨后分别过10目和100目尼龙筛备用。
土壤理化性质的测定:土壤pH测定采用土水比1∶2.5混合后用pHS-3C型pH计(上海仪电,中国)测定[19]。土壤总有机碳采用盐酸预处理后,用元素分析仪ElementarVario ELⅢ(Hanau Germany)直接测定[20]。土壤阳离子交换量依据《土壤阳离子交换量的测定三氯化六氨合钴浸提-分光光度法》(HJ 889—2017)[21]测定。江苏靖江某电镀厂土壤和湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤重金属有效态采用0.01 mol·L-1氯化钙(CaCl2)浸提液法测定[22]。
土壤中重金属含量的测定:土壤重金属含量的测定采用HNO3-HF-HClO4-HCl四酸消解法[23],用ICP-MS(7500A,安捷伦,美国)测定样品中Cd和Pb含量。采用土壤标准物质GSS-16和GSS-27进行质量控制。Cd的回收率为83.0%~119%;Pb的回收率为92.6%~118%。
本研究采用文献报道的重金属毒性阈值预测经验模型进行场地土壤单一重金属毒性阈值的预测,所采用的预测模型基于吉林、甘肃、湖南、河北、北京、海南、浙江、重庆、广东、陕西、河南和山东等12个省市不同性质土壤的植物根系生长试验结果构建,具体所用到的模型如表1所示。所要指出的是,文献中建立模型的所有数据是基于外源添加重金属污染物所得到的,因此根据这些模型所预测的毒性阈值相当于土壤中重金属的有效态含量。0.01 mol·L-1CaCl2提取态重金属被认为是植物可直接吸收的部分[24],因此,在本研究中湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地和江苏靖江某电镀厂土壤均选用CaCl2提取的重金属含量为土壤重金属有效态含量。
PNEC估算采用EC50除以外推因子1 000的方法估算[25]:首先通过重金属单一污染毒性阈值预测经验模型获得相应元素的有效态EC50值,其次,通过每个场地中每个样点相应重金属氯化钙提取态与总量的百分比关系,把根据模型估算的有效态EC50值转化为对应场地土壤中重金属总量EC50值。最后,将对应场地样点的土壤中重金属总量EC50值除以外推因子1 000,得到单一重金属的PNEC。
本研究采用CA模型估算场地土壤重金属Cd和Pb复合污染的PNECmix[28]。计算公式如下:
(1)
式中:PNECi表示第i组分单独作用时预测无效应浓度(mg·kg-1),PNECmix表示混合物预测无效应浓度(mg·kg-1),pi表示第i组分的浓度占混合物浓度的百分比,n为混合物组分数。
本研究中所有数据统计分析采用Microsoft Excel 2016和SPSS 24.0软件完成,统计数据以3个平行组数据的平均值±标准差(Means±SD)表示。采用Origin 2018软件完成作图。
本研究2个场地土壤理化性质如表2所示,其中湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤整体呈酸性,仅一个样点pH>7;江苏靖江某电镀厂土壤整体呈中性,仅一个样点pH<7。江苏靖江某电镀厂有机碳含量(OC)和阳离子交换量(CEC)均较低,OC算术平均值仅为0.729%,最高含量仅为1.64%。
2个场地表层土壤重金属元素Cd和Pb含量的描述性统计结果如表3所示,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd和Pb元素的变异系数(CV)均超过50%,其中Pb元素超过了100%,平均含量分别是背景值[29]的102倍和15.1倍,与《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)[30]中筛选值相比,Cd和Pb均有样点超标,Cd的点位超标率为100%,Pb的点位超标率为91.7%。江苏靖江某电镀厂土壤中Cd和Pb元素的CV也较高,分别为288%和99.0%,平均含量均高于背景值,分别是背景值的37.6倍和3.86倍,土壤中Pb元素含量的最大值为329 mg·kg-1,是土壤背景值的13.9倍,接近建设用地第一类用地的土壤风险筛选值400 mg·kg-1;而土壤中Cd与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 36600—2018)[31]中第一类用地筛选值相比,超过建设用地筛选值的样点占总样点的9.09%。综合以上结果,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地和江苏靖江某电镀厂土壤中Cd和Pb存在复合污染的情况,并且污染程度均较为严重。
表1 重金属毒性阈值预测经验模型Table 1 Multiple regression model of heavy metal toxicity threshold
表2 供试土壤的基本理化性质Table 2 Basic physic-chemical properties of the tested soils
对2个场地土壤中重金属Cd和Pb的氯化钙提取态含量描述性统计的结果如表4所示,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb的含量范围分别为0.211~14.9 mg·kg-1和0.0035~7.43 mg·kg-1,土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb占总量的百分比范围分别为3.29%~53.9%和0.01%~1.96%。江苏靖江某电镀厂土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb的含量范围分别为0.002~0.223 mg·kg-1和0.001~0.004 mg·kg-1,土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb占总量的百分比范围分别为0.349%~2.467%和0.001%~0.10%。
江苏靖江某电镀厂土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb含量以及Cd和Pb提取态占总量的百分比均远低于湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤的相应结果,这与土壤中Cd和Pb的全量以及土壤pH有关。土壤中Cd和Pb有效态含量与土壤中重金属全量呈显著正相关(P<0.01)[32];土壤pH则会影响土壤矿物溶解度、金属离子活度以及土壤重金属的吸附程度[32-34],进而影响土壤重金属有效态的含量和浸提液的浸提率[35-36]。土壤pH与Cd和Pb有效态含量呈负相关,土壤pH升高,会降低重金属Cd和Pb有效态的吸附[37];并且CaCl2浸提剂提取的Cd量与土壤pH也呈显著负相关[36-38],酸性土壤中CaCl2浸提液的浸提效果更好[39]。
表3 2个场地土壤重金属含量描述性统计Table 3 Descriptive statistics of heavy metal concentrations in two sites
基于毒性阈值预测经验模型,对2个场地土壤中重金属Cd和Pb的有效态EC50估算结果如图1所示,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd和Pb的有效态EC50范围分别为19.1~36.2 mg·kg-1和366~1 891 mg·kg-1,平均值分别为26.6 mg·kg-1和905 mg·kg-1;江苏靖江某电镀厂土壤中Cd和Pb的有效态EC50范围分别为20.1~35.4 mg·kg-1和682~1 575 mg·kg-1,平均值分别为26.7 mg·kg-1和979 mg·kg-1。2个场地土壤中Cd和Pb的有效态EC50范围存在差异,这主要是因为用于估算Cd和Pb的有效态EC50值的主要土壤参数均为pH、CEC和OC,而2个场地土壤中的这3种土壤参数均存在较大的差异。本研究中推导的所有研究样点土壤中Pb的EC50值均明显高于Cd的EC50值,说明植物生长对土壤中Cd污染更敏感,这与王子萱等[40]和李宁等[41]报道的结果一致。
采用外推因子法获得的土壤中Cd和Pb的PNEC估算结果如图2所示,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd的PNECCd范围为0.0386~0.896 mg·kg-1,平均值为0.358 mg·kg-1,所有样点的Cd实测值均高于对应的PNECCd值;土壤中Pb的PNECPb范围为18.7~32 598 mg·kg-1,平均值为10 475 mg·kg-1,33.3%的样点Pb的实测值高于对应的PNECPb。江苏靖江某电镀厂土壤中Cd的PNECCd范围为0.740~9.20 mg·kg-1,平均值为4.49 mg·kg-1,18.2%的样点Cd实测值高于对应的PNECCd;土壤中Pb的PNECPb范围为9 568~179 307 mg·kg-1,平均值为59 313 mg·kg-1,所有样点土壤中Pb的实测值均低于相应的PNECPb。
表4 重金属Cd和Pb氯化钙提取态含量描述性统计Table 4 Descriptive statistics of Cd and Pb in calcium chloride
图1 2个场地土壤中Cd和Pb有效态EC50值Fig. 1 EC50 values of available Cd and Pb in soils of two sites
综合以上结果,不同样点土壤中Cd和Pb的PNEC存在明显差异,主要是由于各样点土壤性质不同。一方面,土壤性质不同导致基于经验模型估算的有效态EC50值不同;另一方面,由于土壤性质的差异,土壤中重金属的生物有效性不同,例如,本研究中不同样点土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb占总量的百分比范围分别为0.349%~53.9%和0.001%~1.96%,这导致基于有效态含量转化为总量的EC50值不同,从而导致PNEC差异明显。因此,在进行土壤生态风险阈值制定和生态风险评价时应考虑土壤性质的复杂性和样点的特异性。
重金属污染物的PNEC是对其进行生态风险评价的基础和关键,也是研究与制定相关环境基准或决策的科学依据,通常采用物种敏感度分布曲线法(species sensitivity distribution, SSD)和外推因子法获得[14]。例如,郑倩倩等[42]和王晓南等[43]通过人工外源添加Cd和Pb的盆栽试验,采用SSD法,基于HC5推导出不同土壤中Cd和Pb的PNEC值分别为0.78~1.17 mg·kg-1和74.6~256 mg·kg-1,明显低于本研究计算所得土壤中PNECCd和PNECPb。这主要是因为人工外源添加重金属的土壤中,重金属的老化时间短且有效性高,毒性效应更显著,由此推导的PNEC值相对较低。而在实际污染场地的长期污染土壤中,重金属的有效性较低[44],例如,本研究所选取的污染场地土壤中Pb的有效态含量较低,铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中CaCl2-Pb占总量的0.300%,电镀厂土壤中CaCl2-Pb占总量的0.004%。本研究中湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd的PNECCd与郑倩倩等[42]研究结果比较接近,主要是由于该场地土壤中CaCl2-Cd的含量占Cd总量的百分比为3.29%~53.9%,而文献报道的供试土壤中CaCl2-Cd的含量占比为7%~43%,二者比较接近,这表明土壤中重金属的有效性会影响重金属污染物的PNEC值。本研究考虑到重金属的生物有效性,基于土壤中实测的Cd和Pb有效态含量,推导基于总量的场地特异性PNEC值,同时采用的外推方法为评估因子法,所用毒性数据较少,因此本研究推导的结果相对更为保守[45]。
采用CA模型计算得到的场地土壤中Cd和Pb复合污染最大无效应预测浓度(PNECmix)的分布情况如图3所示。结果表明,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd和Pb复合污染的PNECmix平均值为13.0 mg·kg-1,土壤中Cd和Pb的实测平均值之和为460 mg·kg-1,所有样点实测值均高于Cd和Pb复合污染的PNECmix。12个样点中,S7号样点的PNECmix最小,仅为0.933 mg·kg-1,土壤中Cd含量为27.6 mg·kg-1,Cd含量占Cd和Pb总量的4.05%;S10号样点的PNECmix最大,为37.9 mg·kg-1,土壤中Cd含量为30.7 mg·kg-1,Cd含量占Cd和Pb总量的1.98%。江苏靖江某电镀厂土壤中重金属Cd和Pb复合污染的PNECmix平均值为421 mg·kg-1,土壤中Cd和Pb的实测平均值为94.9 mg·kg-1,18.2%的样点土壤中Cd和Pb实测值高于相应的PNECmix。其中,11个样点中S8号样点的PNECmix最小,仅为32.9 mg·kg-1,该样点的土壤中Cd含量为53.5 mg·kg-1,Cd含量占Cd和Pb总量的25.9%;而S2号样点的PNECmix最大,为744 mg·kg-1,土壤中Cd含量为0.56 mg·kg-1,Cd含量占Cd和Pb总量的0.858%。
图2 2个场地土壤中Cd和Pb的预测无效应浓度(PNEC)值Fig. 2 Predicted no effect concentration (PNEC) values of soil Cd and Pb at two sites
综合以上结果,不同样点土壤中Cd和Pb复合污染的PNECmix存在明显差异主要是因为土壤中Cd含量以及Cd在Cd和Pb总量中的占比不同;场地土壤中的Cd含量以及Cd在Cd和Pb总量中的占比较高导致Cd和Pb复合污染的PNECmix较低。与Pb相比,土壤中Cd具有迁移性强和毒性大等特点。土壤中Cd的形态主要以可交换态和碳酸盐结合态为主,可交换态和碳酸盐结合态的Cd,代表土壤中最易迁移的Cd,易被生物吸收在生物体内富集。研究表明,Cd在动植物体内富集可达数千乃至上万倍,且极少量能被排出体外,Cd2+会引起动植物体内保护酶系统紊乱,膜脂过氧化程度加剧,严重影响动植物生存生长[46],土壤中Cd含量在6.11 mg·kg-1时,会对水稻株高等生长指标产生毒害作用[47],土壤中Cd胁迫会减少作物根系对水分和养分的吸收,抑制根系对氮的固定,危害植物生长发育,当Cd含量在10 mg·kg-1时,会明显抑制玉米生长[48]。土壤中Pb主要存在形态为残渣态,生物迁移能力较低[49],植物对Pb的富集主要集中在植物根部,将其转移到地上部分的能力非常低[50-51],土壤中Pb胁迫会降低植物光合作用和蒸腾作用的强度,危害植物生长发育,土壤中Pb含量在528 mg·kg-1时,会对水稻株高、分蘖数和生物量等生长指标产生危害作用[47],当Pb含量在300 mg·kg-1时,会明显抑制玉米生长[48]。此外,由于2个研究采样区域土壤理化性质存在较大的差异,土壤中CaCl2-Cd占总量百分比存在较大差异,湖南常宁某铜矿周边土壤中CaCl2-Cd占总量百分比平均可高达20.2%,而在江苏靖江电镀场地该数值仅为0.869%。因此,在Cd和Pb复合污染中,由于Cd在土壤中具有较强迁移性和毒性,且在本研究中由于部分样点Cd含量占比较高,导致复合污染PNECmix较低,该样点存在较大的生态风险。这说明在进行复合污染生态风险基准值制定和生态风险评价时,不能简单通过污染物剂量加合得到,还应考虑土壤污染物的生物有效性和浓度比等不确定性影响因素。
图3 2个场地土壤重金属复合污染毒性阈值PNECmix和土壤重金属的实测值注:(a)和(b)分别代表湖南常宁某铜矿冶炼厂和江苏靖江某电镀厂周边废弃农用地。Fig. 3 The measured values and PNECmix values of heavy metals in soil of two sitesNote: (a) and (b) represent the abandoned farmland around a copper smelter in Changning, Hunan Province and the electroplating plant in Jingjiang, Jiangsu Province, respectively
综上所述,土壤中Cd和Pb复合污染的PNECmix受土壤中重金属的生物有效性(有效态含量的占比)、Cd和Pb的含量比例变化等多种因素的影响。目前许多研究通常是直接将外源添加或者强提取剂提取的污染物的含量作为计算暴露剂量的基础数据,没有考虑土壤性质对污染物生物有效性的影响,在进行生态风险阈值推导时可能会高估污染物的生态风险[13]。而本文中基于土壤理化性质推导污染物的EC50,并根据土壤中实测的重金属的有效性浓度,推导土壤重金属总量的PNEC,充分考虑了土壤理化性质对重金属生物有效性的影响,推导结果具有场地特异性。此外,在复合污染中由于不同污染物的毒性不同,对复合污染PNECmix的贡献率不同,各污染物的含量比例会影响复合污染的PNECmix,本研究中利用CA模型计算了2种重金属复合污染的PNECmix,能够为土壤重金属复合污染生态风险评价提供更可靠的数据支撑。然而,由于CA模型依据相同的MoA,因此采用CA模型获得PNECmix值的不确定性需要通过场地实际污染土壤的毒性试验数据来验证。
基于土壤重金属EC50值估算的经验模型,结合复合污染联合效应计算模型CA模型,对2个场地的Cd和Pb复合污染的PNECmix值进行了估算。在场地及周边土壤重金属Cd和Pb复合污染毒性阈值推导过程中的不确定性主要来源有3个方面:(1)采用重金属毒性阈值预测经验模型进行场地土壤单一重金属毒性阈值预测存在不确定性,本文所采用的单一污染物毒性阈值经验模型是通过添加外源污染物基于农田土壤盆栽实验数据所得到的,没有考虑老化等其他因素对毒性阈值EC50的影响,不能完全预测野外条件下场地土壤中重金属对植物的毒害效应,因此,需要在未来研究中建立野外不同土地利用方式下污染物毒性阈值模型;(2)采用外推因子法估算PNEC存在不确定性,外推因子法通常用于生物种类和营养级别单一,数据量较少的情况,外推因子是用来确保正确的安全区间,是基于专家的判断或简单的既往事实分析得到的,通常定为10、100或1 000,运用外推因子分析的结果是一个保守的风险估计,然而,由于大部分外推因子是由经验得到的[52],通过外推因子获得结果的保守度是不确定的,因此,常适用于生态风险评估的筛选评价阶段,在制定生态安全土壤环境基准值时应首先考虑使用SSD法外推获得的PNEC值;(3)采用CA模型进行Cd和Pb复合污染PNECmix预测存在不确定性,CA模型是基于具有相同MoA的污染物之间联合效应得到的,受复合污染毒性数据限制,混合物中各组分的详细信息缺乏,明确各组分在复合污染中的毒性作用机理,是减少不确定性的主要途径。
本研究对2个场地的Cd和Pb复合污染的PNECmix值进行估算的结果表明:(1)土壤理化性质pH、CEC和OC是估算土壤Cd和Pb的EC50值的关键参数,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中的pH值较江苏靖江电镀厂土壤低,但是CEC和OC均较高。2个场地的土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb占总量的百分比差异较大,其中江苏靖江某电镀厂土壤中CaCl2-Cd和CaCl2-Pb占总量的百分比较小。(2)2个场地的Cd和Pb复合污染严重,其中湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中90%以上样点Cd和Pb分别超过农用地土壤风险筛选值,所有样点Cd和Pb总量的实测值均高于复合污染的PNECmix,存在较大的生态风险。(3)土壤污染物的生物有效性、污染物毒性和浓度比会影响复合污染的PNECmix值,湖南常宁某铜矿冶炼厂周边废弃农用地土壤中Cd含量高,Cd在Cd和Pb总量中的占比较高,PNECmix值较小。因此,进行复合污染生态风险基准值制定和生态风险评价时,需要考虑影响污染物的生物有效性的关键场地特异性(site-specific)因素,如土壤理化性质及不同污染物浓度比等。