长三角典型高地质背景区土壤-作物-人体系统中重金属及类金属污染特征、源解析与风险评估

针对长三角高地质背景区重金属污染的系统性研究空白，浙江大学团队通过多模型联用（PCA/PMF）解析了工业（25.76%）、交通（23.16%）等五大污染源，发现Cd驱动生态风险（Pn=1.77，RI贡献97.11%），揭示蔬菜>茶叶>水稻的富集规律及人群尿镉超标现象，为区域生态健康管理提供新依据。

　　

在长三角经济高速发展的光环下，隐藏着一个鲜为人知的"地质遗产"问题——浙江安吉县特有的黑色岩系地层。这些看似普通的岩石，经过亿万年的风化剥蚀，不断向环境中释放镉（Cd）、镍（Ni）等重金属，造就了独特的"高地质背景区"。更棘手的是，快速工业化与精耕细作的农业生产（特别是茶叶和山核桃种植）叠加，使得这片土地成为研究重金属"自然-人为"混合污染的天然实验室。以往研究多聚焦单一介质，而浙江大学团队首次将土壤-作物-人体视为有机整体，在《Journal of Environmental Management》发表的这项研究，揭开了重金属在这条生态链中的隐秘旅程。

研究团队采用地质调查（DD20243344项目支持）结合多模型联用技术：通过Spearman相关性分析揭示元素共生关系，主成分分析（PCA）初筛污染源，正矩阵分解（PMF）量化五大贡献源（工业源25.76%、交通源23.16%等）；利用内梅罗综合污染指数（P_n）和潜在生态风险指数（RI）评估生态风险；通过生物富集系数比较不同作物吸收差异，并采用美国EPA健康风险模型计算致癌风险（CR）和非致癌风险（HQ）。

主要发现

1. 土壤污染特征：所有8种重金属均超标，Cd超标3.75倍最显著，其空间分布与黑色岩系露头高度吻合。变异系数（CV=120%）显示Cd具有极强的迁移活性。

2. 源解析：PMF模型量化出工业（电池制造等）、交通（含铅汽油残留）、农业（磷肥施用）、混合源（污水灌溉）和天然岩系（18.60%）五大来源，其中人为源占比超80%。

3. 作物富集异质性：旱作系统富集能力显著高于水田，作物吸收呈现"蔬菜>茶叶>水稻"三级梯度。尤为关键的是，叶菜类对Cd的富集系数达2.1，而稻米仅0.3，这解释了当地居民尿镉超标但发镉正常的矛盾现象——肾脏有效清除机制暂时缓冲了暴露风险。

4. 健康风险悖论：尽管土壤-作物系统普遍污染，但人群健康指标未现显著异常。进一步分析发现，饮茶习惯降低儿童致癌风险（CR<10^-6），而山核桃的高消费群体则面临更高的Cd暴露风险，揭示饮食结构的关键调节作用。

结论与展望
该研究突破传统"就土壤论土壤"的局限，首次在高背景区构建了"岩石-土壤-作物-人体"的全链条风险评估框架。其核心价值在于：① 证实地质背景与人为活动的协同放大效应，Cd的生态风险贡献率高达97.11%；② 发现作物类型对风险传递的"阀门效应"，为精准种植结构调整提供依据（如减少叶菜种植）；③ 提出"生物监测-地质背景-饮食偏好"三元健康风险评估模型，解释为何环境暴露未引发预期健康损害。研究建议加强对尿镉指标的长期监测，警惕重金属的慢性累积效应，同时为全球类似地质背景区的风险管理提供了"中国样本"。