《Scientific Reports》：Spatial variation, health risk assessment and transfer model of heavy metals in a soil-rice system: A case study in the typical production field of Southeastern China
编辑推荐：
本研究针对轻工业发达水稻产区重金属污染系统性研究不足的问题，通过对中国东南某典型县域95对土壤-水稻样品分析，揭示了Cd、Cu、Pb、Zn、Ni的污染状况、空间分布及健康风险。研究发现土壤Cd虽整体风险可控，但稻米Cd最大超标3倍（GB2762-2017），儿童健康风险显著高于成人；通过地统计学与PCA分析，构建了重金属迁移模型，明确土壤理化性质（pH、SOM等）是调控重金属迁移的关键因素，为轻工业区农田安全利用提供科学依据。
在中国经济飞速发展的背后，工业化与城镇化进程带来了不容忽视的环境代价。其中，重金属对耕地的污染尤为突出，主要来源于采矿、冶炼、交通及农业化学品的不合理使用。由于重金属具有毒性、不可降解性和持久性，它们对居民健康构成严重威胁。长期食用重金属超标的水稻可能导致肺损伤、前列腺疾病、高血压等问题，并进一步削弱肾脏、消化道和肝脏功能。铅暴露则会抑制免疫系统，引发炎症，导致呼吸、泌尿、血液、神经和心血管疾病。作为全球超过50%人口的主食，水稻在2020年全球产量超过6.47×10^8吨。在中国，人均大米消费量高达238克/天，几乎是全球平均水平（148克/人/天）的1.5倍，南方地区消费量更高。这种对水稻的高度依赖放大了健康风险：过量的土壤重金属通过根系吸收或叶片大气沉降进入稻米，最终通过摄入进入人体。因此，保障稻米安全需要对耕地土壤重金属污染进行针对性研究。
以往研究多聚焦于高影响的工业区（如矿区、电子垃圾场），对轻工业区域关注有限；且往往孤立地研究空间分布、健康风险或迁移机制，缺乏对区域工业特征、重金属污染模式、人体暴露风险及土壤-水稻迁移驱动因素的系统性关联。中国东南部作为经济重镇，自改革开放以来工业化迅猛发展，但随之而来的环境退化问题日益凸显。SZ县（浙江省）作为GDP百强县，其发达的厨具、电机等传统产业以中小企业为主，无组织的重金属排放（尤其在县城中部区域）引发了人们对土壤-水稻污染及人体健康风险的担忧。为此，研究人员在《Scientific Reports》上发表了题为“Spatial variation, health risk assessment and transfer model of heavy metals in a soil-rice system: A case study in the typical production field of Southeastern China”的研究论文，旨在系统评估该典型轻工业水稻产区的重金属污染问题。
本研究选取中国东南典型水稻产区SC（120°6'至120°29' E，29°19'至29°49' N）为研究区，采集了95对表层土壤（0-20厘米）及其对应的水稻籽粒样品。通过地球化学分析、地统计学、健康风险评估及主成分分析（PCA）等方法，系统研究了土壤-水稻系统中Cd、Cu、Pb、Zn、Ni的污染状况、空间变异特征及迁移模型。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：1） 系统采样与实验室分析：采集95对土壤-水稻样品，利用ICP-MS测定重金属总量及形态（Tessier连续提取法）；2） 风险评估模型：采用Hakanson潜在生态风险指数和美国环境保护署（USEPA）推荐的目标危害商数（HQ）进行生态与健康风险评价；3） 空间分析：运用全局与局部莫兰指数（Moran's I）进行空间自相关分析，并采用地统计学（半方差函数）和克里金插值（Kriging）揭示重金属空间分布；4） 迁移模型构建：通过富集指数（EI）和多元回归模型，量化重金属从土壤向水稻的迁移能力及关键影响因素（如土壤pH、有机质SOM、电导率EC及重金属形态）。
3.1 土壤-水稻系统重金属浓度
结果表明，土壤中Cd、Cu、Pb、Zn、Ni的平均浓度分别为0.21、28.65、27.02、38.50和98.75 mg/kg，虽超过浙江省背景值但低于农用地风险筛选值（GB15618-2018）。稻米中Cd浓度范围为0.01-0.64 mg/kg，平均值0.09 mg/kg，最高值超出食品安全国家标准（GB2762-2017）限值（0.2 mg/kg）三倍，表明存在明显的Cd积累风险。重金属形态分析显示，土壤Cd的交换态占比最高（49.6%），生物有效性强；而Cu、Ni、Zn主要以残渣态为主，生物有效性较低。富集指数（EI）顺序为Cd(0.521) > Zn(0.245) > Cu(0.136) > Ni(0.031)，表明Cd和Zn更易从土壤向水稻迁移。
3.2 重金属摄入风险评估
潜在生态风险评价显示，Cd的单因子潜在生态风险指数（Ei）最高，综合潜在生态风险指数（RI）低于100，表明区域整体处于中度潜在生态风险水平，但部分点位Cd存在较高风险。健康风险评估显示，通过稻米摄入途径，Cd对成人和儿童的非致癌风险商（HQ）均大于1（成人3.8，儿童6.08），表明存在明显的非致癌健康风险。儿童由于单位体重代谢率高，风险高于成人。致癌风险（CR）评估显示，Cd的CR值（成人2.32E-02，儿童3.71E-02）远超可接受水平（1E-06至1E-04），表明当地居民面临严重的致癌风险。
3.3 重金属空间聚类与异常值
空间自相关分析表明，土壤重金属呈现显著的空间正相关（P<0.05）。局部莫兰指数（LISA）图显示，土壤Cu、Ni、Zn、Cd的高-高值区主要集中在SC县北部和中部工业活动集中区域，而低-低值区主要分布在西南和东南部传统农区。高速交通可能是导致部分高-低异常值出现的原因。
3.4 重金属空间结构
半方差函数分析表明，土壤Cd、Zn、Ni的最佳拟合模型为指数模型，Cu和Pb为球状模型。块金系数（Nugget/Sill）显示，土壤Cd、Ni、Pb具有强烈的空间自相关性（<25%），主要受结构性因素（如母质）控制；而Cu和Zn表现为中等空间自相关性，受结构性因素和随机因素（如施肥）共同影响。水稻重金属的空间变程较短，空间依赖性较弱，分布更为零散。
3.5 重金属空间分布格局
土壤重金属高浓度区主要集中在北部和中部（如SJ、XY镇），与厨具、机械配件制造业分布一致；低浓度区位于东部和西部。稻米重金属空间分布与土壤具有一定相似性，但高值区呈“岛屿状”零散分布，反映了除土壤浓度外，其他因素（如土壤性质、水稻品种）对迁移的影响。稻米Cd在中部和东部区域超标，对当地农产品质量构成威胁。
3.6 重金属富集指数空间特征及迁移影响因素
Cd的EI高值区位于东北部，低值区在南部。Cu、Ni、Zn的EI空间分布特征相似，但与土壤空间分布不同，进一步表明土壤性质和水稻品种是影响迁移的重要因素。主成分分析（PCA）表明，杂交稻重金属迁移主要受非残渣态重金属、pH和有机质影响。土壤理化性质对迁移模型的解释度（R2）普遍高于重金属形态。
3.7 最佳重金属迁移模型
结合重金属形态和土壤理化性质的联合模型对土壤-水稻系统富集指数（EI）的预测精度最高。然而，由于土壤-水界面的复杂性、实际管理措施及空间异质性，模型的预测精度仍有提升空间，需纳入更多环境因素。
本研究系统评估了中国东南典型轻工业水稻产区土壤-水稻系统的重金属污染状况。结果表明，研究区大部分土壤重金属浓度低于国家风险筛选值，未出现大面积污染，但局部存在Cd和Ni的严重积累。稻米Cd超标现象突出，对当地居民，尤其是儿童，构成了不可忽视的健康风险。空间分析揭示了重金属污染热点区域与工业分布的关联性。研究构建的迁移模型明确了土壤理化性质（特别是pH和有机质）是调控重金属从土壤向水稻迁移的关键因素。该研究为轻工业发达水稻产区的重金属污染防控、农产品安全生产及居民健康保障提供了重要的科学依据和数据支持，强调需在污染热点区域采取针对性的土壤修复措施（如施用石灰或生物炭）并推广低积累水稻品种，以降低健康风险。
