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苏北部分地区土壤-水稻系统中重金属分配与食物安全风险分析与模拟

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前言

第一章文献综述

1土壤中重金属的来源

1.1污水灌溉

1.2固体废弃物

1.3废气的排放

1.4农药的使用

2重金属在土壤—作物系统中的迁移转化研究进展

2.1土壤中重金属污染的研究进展

2.2重金属在土壤中的迁移特点

2.3农产品中重金属污染的研究进展

3重金属污染的食品安全评价研究

3.1重金属对人体健康的影响

3.2重金属对人体健康影响的评价及方法

3.2重金属人类健康风险的控制

第二章材料与方法

1样品的采集与处理

2样品分析

2.1土壤理化性质的分析

2.2土壤重金属全量的测定

2.3水稻籽粒中重金属全量的测定

3数据统计与土壤重金属污染评价

3.1数据统计:

3.2重金属污染评价

第三章结果与讨论

1土壤基本理化性质

2土壤重金属分布特点

3土壤重金属污染评价

4稻米重金属在土壤—水稻系统中的分配

4.1水稻子粒中重金属含量的频度分布

4.2不同土壤中水稻籽粒对重金属的富集

5水稻重金属污染物摄取风险评价

6土壤—水稻系统重金属分配预测模型

7问题与建议

7.1苏北地区的重金属污染问题

7.2建议

全文结论

1全文主要结论

2主要创新点

3今后的工作设想

攻读学位期间所发表的文章

参考文献

致谢

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摘要

土壤重金属污染及其农产品食物安全状况是当前我国社会和科学界关注的热点问题。上世纪80年代以来,在经济快速发展的同时,江苏省的环境污染问题也日益突现。土壤质量出现因污染而退化现象,特别是土壤中重金属元素存在积累和活化的问题。苏北地区作为我省重要的农产品生产基地,正在规划发展安全优质农产品的绿色产业。因此,研究苏北地区土壤中重金属的污染状况及在稻米中的迁移、富集,进一步评价其在普遍食物结构下的健康风险显得尤为重要。 本文分析了苏北地区的六个县市(丰县、沛县、铜山市、睢宁市、楚州市、东海市)的98个农田土壤及对应的水稻稻谷样品中的As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn等8种重金属含量以及5种重金属土壤中水溶态含量(包括Cd、Cu、Ni、Pb、Zn),分别以国家绿色食品生产基地标准、无公害食品生产基地标准以及上世纪80年代的地区背景值为参照依据,分析评价了该地区土壤的重金属污染程度和稻米的重金属食品安全水平,并进一步依据USEPA和WHO推荐的R<,f>D值,结合我国居民平均食物消费结构评估了该地区土壤所产大米对人体的重金属潜在暴露风险f潜在暴露风险指大米中重金属的潜在暴露剂量占人体总允许吸收量的百分含量);同时以土壤中重金属固液相分配系数(K<,d>,指土壤重金属全量与土壤水溶态重金属含量的比值)、土壤基本理化性质(包括土壤酸度、土壤有机质SOM)以及稻米重金属的富集系数(BCE,指植物中某种重金属浓度与其在土壤中浓度的比值)为基准,建立土壤基本理化性质、土壤重金属与稻米重金属的污染预测数学模型。主要研究结果如下: 该地区的土壤重金属环境质量总体上符合建设绿色食品生产基地的要求,属于总体未明显污染状况,其含量As为9.08 mg·kg<'-1>、Cd为0.26 mg·kg<'-1>、Cr为63.05mg·kg<'-1>、Cu为21.28 mg·kg<'-1>、Hg为0.05 mg·kg<'-1>、Ni为30.25 mg·kg<'-1>、Pb为20.04mg·kg<'-1>、Zn为72.13 mg·kg<'-1>;但在黄潮土上大米中Ni(含量为0.68 mg·kg<'-1>,超标率为60%)以及砂姜黑土上大米中Ni(含量为0.81 mg·kg<'-1>,超标率为80%)、Pb(含量为1.08 mg·kg<'-1>,超标率为60%)(超标率为超标样本数占总样本数的百分含量)含量部分超出国家食品卫生安全标准。依据USEPA(2000)推荐的ReD值和我国居民平均食物消费结构评估农产品对于当地人群的重金属暴露风险,结果表明,供试地区所有土壤上大米中As(4352%)、Cr(505%)、Pb(362%)、Ni(134%)以及东海县砂姜黑土上大米Cd(150%)存在不同程度的潜在食物暴露风险。 重金属元素土壤固相一液相分配系数K<,d>与土壤pH的关系显示在所测元素中土壤对Cd的固持能力较弱。土壤pH降低可以显著提高重金属在土壤液相中的分配,进而促进作物对重金属的吸收和积累,因而土壤酸化日益扩张的前提下,土壤中Cd存在着较大潜在作物污染风险。建立了Cd、Cu、Ni、Pb、Zn等元素的重金属富集系数BCF、土壤K<,d>值与土壤重金属全量Total、土壤pH、土壤有机质含量的回归方程: log<,10>(Kd)=a+ b·pH+ c·log<,10>(Total)+d·log<,10>(SOM);log<,10>(BCF)=a+b·pH+c·log<,10>(Total)+d·log<,10>(SOM)。有可能通过测定以上参数进而用来预测土壤重金属及稻米稻米重金属的污染,从而进一步推测农产品重金属在食物中的趋势。

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