镉砷复合污染土壤-花生系统迁移规律解析：预测模型构建与安全阈值界定

本研究针对中国土壤Cd-As复合污染这一严峻环境问题，通过多土壤类型模拟实验，首次系统解析了花生对Cd/As的富集转运差异（Cd BCFs 0.77-36.55 vs As 0.006-0.449），发现As促进Cd吸收而Cd抑制As转运的拮抗效应。研究创新性采用XGBoost机器学习与逐步回归构建预测模型（R2>0.66），推导出基于食品安全标准的土壤安全阈值，为复合污染风险管控提供科学依据。

　　

镉砷共舞：土壤污染治理的新挑战
在中国，约33.6%的土壤存在镉超标，6.19%的土壤砷超标，而复合污染区域如湖南稻田超标率高达20.9%。这种"双毒"组合通过花生等作物进入食物链，其致癌风险值已逼近临界水平。更棘手的是，传统单污染治理策略在复合污染场景下频频失效——就像试图用单一解药治疗混合中毒，往往顾此失彼。

中国农业科学院团队在《Environmental Pollution》发表的研究，首次揭开Cd-As在花生中的"相爱相杀"：当两者共存时，As会使花生根、茎、果壳和籽粒中的Cd含量暴增120.2%，而Cd却让As在籽粒中的含量下降38.1%。这种颠覆认知的拮抗效应，如同给污染物装上了"双向调节阀"。

研究团队从吉林到四川选取5种典型土壤，通过外源添加Cd/As构建复合污染体系，运用XGBoost机器学习算法筛选关键影响因子，结合逐步线性回归建立预测模型。技术路线涵盖：多土壤类型模拟污染实验、土壤孔隙水重金属检测、花生各器官重金属含量ICP-MS分析、生物富集系数(BCF)计算、SHAP值特征重要性评估等。

关键发现逐层解析
干物质分配不受污染影响
五类土壤中花生根、茎、壳、仁的干重在不同处理间无显著差异，排除生物量干扰对重金属累积评估的影响。

Cd的"向上迁徙"特性
花生各部位Cd分布呈现茎部>根部>果壳>籽粒的梯度（图1），籽粒Cd含量(0.43-4.26 mg kg^-1)超国标0.5 mg kg^-1限值。As则呈现根部富集特征，其向可食部位的转运效率受Cd抑制。

污染物的"协同与拮抗"
与单Cd污染相比，As使花生各部位Cd含量提升48.9%-120.2%；而Cd导致根、壳、仁中As含量降低38.1%-45.5%，却在茎部出现反常积累。这种器官特异性互作暗示两者可能存在转运蛋白竞争机制。

机器学习揭示驱动因子
XGBoost模型识别出土壤pH、CEC（阳离子交换量）、OM（有机质）及孔隙水Cd/As浓度为关键预测变量。其中pH对Cd富集的贡献度达34.8%，而孔隙水As浓度决定植物As积累的72.3%变异。

安全阈值重新定义
基于食品标准反推的土壤阈值显示：复合污染下Cd的允许上限比单污染降低41%，As降低29%，证实现行标准在复合场景下过于宽松。

讨论与行业启示
该研究突破性地量化了Cd-As互作对花生富集行为的影响维度：As通过改变Cd的生物有效性促进其吸收，而Cd可能竞争As转运蛋白（如OsLsi1同源体）的结合位点。建立的预测方程（R²=0.66-0.89）可嵌入智慧农业系统，实现污染风险的动态预警。

更深远的意义在于：研究团队提出的"复合污染修正系数"为修订《土壤环境质量标准》提供数据支撑。例如在pH=6.5的土壤中，Cd-As共存的允许浓度应分别调至0.28 mg kg^-1和18.3 mg kg^-1，较现行标准严苛1.8倍。这些发现正在指导江西、湖南等重金属污染重点区域的耕地安全利用工程，为"舌尖上的安全"筑牢最后防线。