环境生物标志物对栖息地土壤中重金属污染的响应评估：以Plantago asiatica L.为例

《Environmental Research》：Response assessment of environmental biomarkers to heavy metal pollution in habitat soils: A case study of Plantago asiatica L.

环境生物标志物研究：基于野生车前草（ Plantago asiatica L. ）及其栖息地土壤的重金属污染评估与源解析模型构建。研究整合了地球化学指数、潜在生态风险指数、人类健康风险评估及正定矩阵因子分解模型，系统评估了区域重金属污染水平、生态风险及污染源贡献。结果表明：栖息地土壤镉（Cd）均达重度污染，综合生态风险超过低风险阈值；车前草非致癌与致癌风险均超标，其响应指数排序为采矿（1.317）＞交通（1.131）＞自然（0.678）＞农业（0.536）＞生活（0.224）。通过建立环境生物标志物响应评估模型，揭示了污染源与生物标志物质量间的定量关联，为复杂污染场景下的生态风险管理和药用植物安全评估提供新方法。

　　

刘欣|杨晓芳|谭志强|胡嘉毅|史毅|邓清文|文晓东

中国云南省大理大学药学院，671000

摘要

环境生物标志物在评估污染水平、评价风险和确定污染物来源方面发挥着独特的作用。本研究以野生Plantago asiatica L.（AL）及其栖息地土壤为研究对象，这些地区人类活动复杂，利用AL作为环境生物标志物。通过综合评估相关指标，研究了重金属（HMs）的污染程度、生态风险以及污染源的分布。首次成功建立了环境生物标志物响应评估模型，量化了环境生物标志物对各种污染源的响应。结果表明，所有栖息地土壤中的镉（Cd）含量均达到严重污染水平，重金属带来的综合生态风险超过了低生态风险的阈值。AL中的非致癌和致癌风险均超过了可接受阈值。AL对各种污染源的响应程度排序如下：采矿（1.317）>交通（1.131）>自然（0.678）>农业（0.536）>家庭（0.224）。本研究定量分析了环境生物标志物对这些污染源的响应，揭示了污染源与环境生物标志物质量之间的关联，为环境评估和生态风险管理提供了新的见解。

引言

随着工业化和城市化的加速，人类活动对土壤的影响日益加剧，土壤污染已成为全球重要的环境问题（Gao等人，2024；Shi等人，2024）。特别是重金属（HM）污染已成为土壤污染的主要形式之一（Boughattas等人，2025；Hu等人，2022；Lu等人，2025）。人类活动，包括工业废水的排放、矿物开采以及农业化肥和农药的过度使用，导致土壤中重金属的积累（Ghorbani等人，2024；Han等人，2025；Yu等人，2025；Zhao等人，2023）。这些重金属，如铅（Pb）、镉（Cd）、砷（As）和汞（Hg），不仅降低了土壤质量，还通过食物链对人类和动物健康构成威胁（Luo等人，2025；Zhang等人，2024；Zheng等人，2021）。重金属污染具有长期性和不可逆性，它们可以通过吸附和沉积等过程在土壤中长期存在，并且难以通过自然过程降解或转化（Hua等人，2025；Xue等人，2023；Yan和Yang，2025）。土壤中的重金属污染不仅影响生态环境，还直接威胁到植物的质量与安全，尤其是依赖土壤生长的药用植物（Asif等人，2025；Fan等人，2023；Tyagi等人，2024）。

环境生物标志物是指用于反映生物体或生态系统对环境污染物暴露的生物响应的指标，包括分子、细胞和生理层面的变化（Liu等人，2022；Peng等人，2023）。传统的生态毒理学终点主要关注宏观效应，如生物体的存活、生长或繁殖（AbouGabal等人，2023；dos Santos等人，2022）。然而，传统终点在研究环境污染特征时存在局限性，例如需要较高的暴露剂量或较长的观察时间（Franco，2025；Martinez-Morata等人，2023）。相比之下，环境生物标志物具有更高的敏感性，能提供关于污染物作用机制的详细信息（Munné-Bosch和Villadangos，2023；Nazar和Chatterjee，2025）。因此，在复杂的污染情况和生态健康评估中，环境生物标志物具有显著优势且不可或缺。植物-污染物相互作用为利用植物作为环境生物标志物提供了基础。与其他生物不同，植物在其整个生命周期中直接与环境介质相互作用，能够通过根部吸收、运输和积累重金属和其他污染物（Deng等人，2024；Purvis，2000；Shen等人，2024；Xu等人，2024）。不同物种在吸收、积累和耐受特定污染物的能力上存在差异，使其能够成为特定环境污染物的敏感指标（Bayouli等人，2021；Huang等人，2024；Mirzabayati和Hamidian，2025；Nkoh等人，2024）。通过分析特定植物对环境污染物的响应和积累特性，研究人员可以为评估环境污染水平、评价生态风险和确定污染源提供重要的科学依据。Plantago asiatica L.（AL）是一种广泛分布于亚洲及其他地区的草本植物，具有药用和营养价值，常用于日常饮食疗法，在传统医学中发挥重要作用。它具有利尿、清热、解毒和凉血的功效，其叶子和种子常用于保健茶、药用食品等相关产品（CPCC，2020；Huan等人，2024；Liu等人，2025；Wen等人，2023）。研究表明，AL能够有效积累土壤中的重金属，其生长状况与土壤中重金属的浓度密切相关（Burger等人，2019；Cakaj等人，2024；Chen等人，2025；Lu等人，2021）。这些因素使AL成为评估研究区域重金属污染的关键环境指标。

土壤中的金属元素浓度、pH值、营养成分以及其他相关参数（如土壤结构、电导率和微生物活性）是评估土壤金属积累和肥力的关键因素。这些土壤物理化学性质影响AL的生长，并决定其药用功效和质量（Goudarzi等人，2024；Ma等人，2024；Sun等人，2022）。活性成分的变化反映了AL的药理活性，而水分和灰分含量可间接影响AL的营养组成及其生物利用度。重金属的浓度是评估AL安全性的重要依据（Anmol等人，2024；Liang等人，2024；Waris等人，2022）。过量的重金属可能会增加AL的毒性，从而对人类健康构成威胁（Fan等人，2023；Liu等人，2024）。以往的研究主要集中在考察人类活动对土壤重金属污染的影响以及药用植物的质量评估（Bao等人，2025；Goncharov等人，2024；Kravchenko等人，2025；Meng等人，2025；Ng等人，2023；Qi等人，2025；Ren等人，2023；Zhang等人，2025）。这些研究主要关注土壤中的重金属，但很少将土壤-药用植物（环境生物标志物）系统结合起来研究污染源。因此，它们无法全面了解重金属的环境迁移和转化过程。传统上，通过三种暴露途径评估土壤中重金属对人类健康的威胁：摄入、吸入和皮肤接触（Guo等人，2024；Zhou等人，2022）。然而，在某些情况下，食用受污染土壤中生长的植物也是重金属积累的重要来源。以往的研究通常只关注单一分析维度，未能将环境污染评估与药用植物的质量评估相结合（Goncharov等人，2024；Kravchenko等人，2025；Meng等人，2025）。因此，它们无法阐明药用植物（环境指标）的质量与污染源之间的关系，也无法揭示这些植物对不同污染源的差异响应。因此，本研究建立了环境生物标志物响应评估模型，通过综合分析上述指标，更全面地研究了各种人为活动导致的栖息地土壤污染特征，并量化了环境生物标志物对污染源的响应。这为分析环境土壤污染特征、改善环境管理和提高药用植物安全性提供了新的方法和科学依据。

本研究结合了地理积累指数、潜在生态风险指数、平均效应范围中位数商、人类健康风险评估模型和正定矩阵因子模型，评估了AL及其栖息地土壤中的重金属污染水平、生态风险和人类健康风险，并分析了污染源。利用活性成分含量、水分、灰分、提取物和重金属含量全面评估了AL的质量，并建立了基于污染源的环境生物标志物响应评估模型。本研究的主要目标如下：（1）分析不同人为活动对栖息地土壤中重金属污染特征的影响；（2）利用PMF模型确定环境生物标志物和栖息地土壤中重金属的来源；（3）量化不同污染源对环境生物标志物中重金属含量的贡献及其对人类健康风险的影响；（4）研究土壤因素与环境生物标志物质量之间的相关性；（5）量化环境生物标志物对各种污染源的响应。

研究区域描述与采样

研究区域位于中国“三江并流”保护区的核心区域（兰坪县：位于云南省西北部、怒江傈僳族自治州东部，坐标26.59536°N和99.32005°E）和南部区域（鹤庆县：位于云南省西北部、大理白族自治州北部，坐标26.56236°N和100.17510°E）。野生AL及其栖息地土壤样本均在此采集。

AL的质量指标与土壤因素之间的相关性分析

图2展示了土壤因素与AL质量评估指标之间的Mantel检验结果。土壤因素之间的相关性反映了它们在土壤中的共存和相互作用，这些因素可能共同影响植物生长（Lyzenga等人，2023；Nadeem等人，2024；Shu等人，2023；Singh等人，2024；Xie等人，2021）。结果表明，镍（Ni）、铜（Cu）、铬（Cr）、钴（Co）、锰（Mn）和铁（Fe）之间存在强烈的正相关关系，而土壤pH值则表现出强烈的负相关关系。

结论

通过AL的质量指标与土壤因素之间的相关性分析，发现镍（Ni）、铜（Cu）、铬（Cr）、钴（Co）、锰（Mn）、铁（Fe）和土壤pH值可能与AL的生长、分子代谢和生物合成密切相关。土壤重金属污染水平的评估结果显示，所有区域的镉（Cd）污染都很严重，这可能是由于研究区域内农业活动普遍存在所致。HD/HX区域的高铜/钴（Cu/Co）污染以及L区域的高铅（Pb）/锌（Zn）污染

作者贡献声明

文晓东：撰写 – 审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、资金争取、概念构思。邓清文：撰写 – 审稿与编辑、验证、监督、调查。史毅：撰写 – 审稿与编辑、调查。胡嘉毅：撰写 – 审稿与编辑、验证。谭志强：撰写 – 审稿与编辑、验证、调查。杨晓芳：撰写 – 审稿与编辑、验证、方法学研究、调查。刘欣：撰写 – 初稿。

未引用参考文献

Barrow和Hartemink，2023；Deng等人，2024；Gao等人，2024；Guan等人，1995；Huang等人，2021；Huang等人，2024；Li等人，2024；Liu等人，2023；Liu等人，2023；Peng等人，2023；Shen和Tan，2020；Singh等人，2024；Wang等人，2024；Wang等人，2024；Wei等人，2024；Yu等人，2025；Yu等人，2024；Zhang等人，2025；Zhang等人，2024；Zhang等人，2025；Zhang等人，2025；Zhang等人，2024；Zhao等人，2023；Zhou等人，2024。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

文晓东衷心感谢国家自然科学基金（编号：22176021）和云南省基础研究项目（编号：202401AS070028）对本文研究的财务支持。特别感谢大理大学药学院的李海峰教授在样本鉴定和指导方面的帮助，同时感谢大理大学药学院的杨胜春、刘勇、胡侃和郝芳芳的支持。