土壤溶液性质对Zn的形态变化及其微生物毒性的影响

采集了我国具有代表性的12种不同性质土壤,利用基础诱导硝化(SIN)方法测定了不同土壤中锌的微生物毒性阈值,同时利用850离子色谱仪与WHAM6.0模型,测定了溶液不同阴离子组成及自由Zn2+含量,建立了基于不同土壤性质与溶液离子的土壤中Zn毒性预测模型.结果表明,基于SIN测定的不同土壤Zn微生物毒性阈值在不同土壤间有显著差异,其中EC50从196mg/kg至1310mg/kg;EC10值从48mg/kg增加至682mg/kg,不同土壤EC50与EC10的最大值与最小值的比例分别达到了6.68及14.3倍,表明土壤性质对Zn的微生物毒性有非常显著的影响;基于SIN的Zn的毒性阈值ECx(x=10,50)与溶液自由Zn2+浓度的负对数p(Zn2+)间呈正相关关系,表明随着土壤溶液中自由Zn2+值的升高,Zn的毒性逐渐增加.土壤pH值、OC、CEC、F-、Cl-、Ca2+及Mg2+与Zn的毒性阈值ECx(x=10,50)及p(Zn2+)呈正相关关系,其中土壤pH值为最重要的影响因子,偏相关系数均达到极显著水平(P<0.01),其次为OC、CEC及F-,ECx与溶液中NO3-, SO42-呈负相关关系.基于不同主控因子的土壤中Zn毒性阈值(ECx)及P(Zn2+)的预测模型表明,pH值、OC、CEC、F- 四个变量因子分别解释了log(EC50)、log(EC10)及p(Zn2+)预测模型变异的89.9%、81.2%和92.3%.     

根细胞壁及其组分差异对植物吸附、转运Zn的影响

采用水培实验,研究了不同植物根细胞壁组分差异对Zn吸收、转运的影响及其机制.结果表明,在50mg/LZn处理下,不同植物对Zn的吸收、转运系数顺序为:小白菜≈芥菜≈生菜>青椒>西红柿>水稻,而在20mg/L Zn处理下,生菜茎叶中Zn的转运系数则大于芥菜,这可能与低浓度条件下Zn对生菜产生的低剂量刺激效应有关;利用植物活体根细胞解吸法对不同植物活体根系细胞壁中的Zn含量测定结果表明,不同植物的根细胞壁在去除了果胶成分后,根细胞壁中Zn的含量显著增加,其中水稻根细胞壁增加最大,达到53.7%,增加最小的是青椒(21.1%),而去除半纤维素后则显著降低了不同植物根细胞壁中Zn的含量,尤其是水稻根细胞壁最明显;吸附动力学实验表明,不同处理后的细胞壁对Zn的吸附是个快速反应过程,在吸附30min内所有处理均达到最大吸附量的91%以上,去除果胶显著增加不同细胞壁对Zn的吸附量,而进一步去除半纤维素后,不同细胞壁对Zn的最大吸附量显著下降.以上结果表明,半纤维素含量的增加明显提高了不同植物根束缚Zn的能力而降低向地上部的运输.     

基于不同测试终点的土壤锌毒性阈值及预测模型

采用基质诱导硝化(PNR)、大麦根伸长、西红柿及小白菜生长毒性测试方法,结合Log-logistic模型,对我国16种典型土壤中锌(Zn)的毒性阈值(ECx)进行了测定,同时对Zn毒性与土壤主要影响因子间的量化关系及其预测模型进行了研究.结果表明:我国土壤中Zn的毒性阈值在不同测试物种间存在较大差异,以小白菜、大麦、西红柿及土壤微生物(PNR)测试的EC10均值分别为322,356,336,297mg/kg,以土壤微生物测试最低,以大麦根伸长测定结果最高; EC50均值则分别为: 846,1471,1160,768mg/kg.不同测试方法对土壤中Zn毒性的敏感性顺序为:土壤微生物(PNR)>西红柿>小白菜>大麦,而不同测试方法的稳健性顺序则相反,表明PNR法是土壤Zn毒害最敏感的测试方法,而西红柿则是对土壤Zn污染胁迫最敏感的植物品种; 不同毒性测试结果显示,EC50阈值的测定结果要敏感于EC10,而EC10测定结果的变异系数普遍大于EC50的测定结果.pH值是影响土壤Zn毒性阈值最为重要的因子,而基于土壤pH值,CEC,有机碳含量的归趋化预测模型可以很好地预测土壤中Zn的生态风险阈值.     

基质诱导硝化测定的土壤中锌的毒性阈值、主控因子及预测模型研究

选取我国有代表性的16种土壤,通过基质诱导硝化(SIN)的方法,研究了淋洗与未淋洗处理后,土壤中外源Zn对不同土壤潜在硝化速率(PNR)的影响。结果表明:在未淋洗处理土壤中Zn毒性的EC50(使PNR降低至对照一半土壤中Zn的浓度)值的范围为197～1874mg·kg-1,相差近9.51倍;总体而言,土壤pH、有机碳及粘粒含量的提高可以降低土壤中Zn的毒性。偏相关分析结果表明,影响土壤中Zn对潜在硝化速率抑制作用的主要因子依次为土壤pH、有机碳含量及粘粒含量;淋洗处理明显提高了土壤中外源Zn的毒性阈值浓度,在不同土壤中,淋洗因子(定义为淋洗后的土壤Zn毒性的EC50与非淋洗EC50的比值)范围为1.16～1.43;基于土壤主要性质的多元回归预测模型结果表明,利用土壤性状(pH、有机碳和粘粒含量)可以很好地预测土壤中Zn对硝化速率抑制的毒性阈值。