微生物铁还原驱动青藏高原高背景土壤中砷和硒的迁移

《Journal of Hazardous Materials Advances》：Microbial Iron Reduction Drives Mobilization of Arsenic and Selenium in High-Background Soils of the Tibetan Plateau

　　

微生物介导的异化铁还原（Dissimilatory Iron Reduction, DIR）驱动了青藏高原高背景土壤中砷（Arsenic, As）和硒（Selenium, Se）的迁移。研究表明，Shewanella oneidensis MR-1介导的DIR在初期优先促进As(V)的释放，而在第7天后则转为促进As(III)的生成。无定形铁氧化物（Amorphous Fe oxides）在不同As浓度条件下分别充当As(V)的汇或As(III)的源。在DIR过程中，As与Se表现出解耦行为：As被大量迁移至溶液中，而Se则以低迁移性形态滞留在土壤中。As的释放呈现出强烈的浓度依赖性，而Se的释放则对浓度变化不敏感。该研究揭示了在高砷背景下微生物铁还原对类金属元素迁移的关键调控作用。

研究背景与现存问题

砷（Arsenic, As）和硒（Selenium, Se）是具有相似地球化学行为的氧化还原敏感类金属元素，但对生态和人类健康的影响截然相反。As是一种广泛存在的致癌污染物，其毒性高度依赖形态，无机As中的亚砷酸盐（As(III)）比砷酸盐（As(V)）更具毒性和迁移性；而Se则是人体必需的微量元素。在土壤-水系统中，微生物介导的异化铁还原（Dissimilatory Iron Reduction, DIR）是调控这两种元素归趋的关键生物地球化学杠杆。铁（氢）氧化物（如针铁矿和赤铁矿）是土壤中As和Se的主要吸附载体。在厌氧条件下，DIR使Fe(III)矿物溶解，导致晶格崩塌并释放共结合的类金属进入孔隙水，从而增强其迁移性和生物可利用性。

然而，现有研究存在若干空白：首先，微生物代谢驱动因素与非生物过程的贡献尚未被有效区分；其次，当前的研究范式主要基于低As背景和高溶解性有机质的水稻土，而对采矿影响的高As背景土壤中As和Se的迁移研究极为匮乏；第三，尽管针对单一元素As或Se的研究较多，但在还原条件下两者耦合的动态机制尚不清楚，尤其是在青藏高原（Tibetan Plateau, TP）这一天然高As背景与采矿活动重叠的区域，As-Se共释放行为仍未得到评估。因此，亟需系统性研究TP土壤中As和Se的耦合释放机制。

研究内容与结论

为填补上述空白，研究人员利用三种不同As浓度梯度的土壤（S1: 2843.1 mg·kg^-1，S2: 1329.8 mg·kg^-1，S3: 130.1 mg·kg^-1），建立了铁还原处理组（FeR）和无菌对照组（Ster）的厌氧微宇宙实验。通过整合孔隙水形态分析、连续提取、动力学模型和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）路径分析，研究旨在：（1）确定 Shewanella oneidensis MR-1 在As和Se迁移中的调控作用，并区分微生物DIR与 abiotic 配体促进溶解对类金属释放的贡献；（2）比较高As土壤与低As土壤的释放行为，识别浓度依赖性的Fe-As耦合差异；（3）区分As与Se的差异性释放模式，探究其在还原条件下的行为；（4）阐明对高海拔矿区As缓解与Se保留策略的意义。

研究得出以下核心结论：微生物DIR显著促进了As的释放，FeR组As释放量是无菌对照组的2-10倍，As损失率中位数达24.27%（无菌组仅为4.38%）。As在孔隙水中主要以无机形态存在，As(V)平均占60%，As(III)占35%。在FeR组中，前7天As(V)主导，此后As(III)成为主要形态。Se在孔隙水中低于检测限，但土壤总Se显著减少，表明Se发生了迁移但未在水相中积累，且在后期被重新固定于土壤中。动力学模型显示，高As土壤（S1）的As释放符合Elovich模型（R2=0.94），指示多结合位点异质性表面；中等As土壤（S2）符合准二级动力学模型（PSO）（R2=0.84），指示单一主导吸附模式；低As土壤（S3）所有模型拟合较差（R2≤0.43）。PLS-SEM分析揭示：微生物活性介导了pH-Fe耦合；Fe驱动的As释放在高As土壤中最有效率，尽管高As抑制了MR-1的Fe(III)还原能力；Fe(II)在低As土壤中促进As(III)生成，但在高As土壤中抑制As(III)；无定形铁氧化物（G3）在高As土壤中是As(V)的汇，在低As土壤中则是As(III)的源。

关键技术方法

1. 1.
   厌氧微宇宙培养实验：采用三种As浓度梯度土壤（S1、S2、S3，采集自西藏山南市扎西康村下游矿区及上游河谷），设置铁还原处理组（接种 Shewanella oneidensis MR-1）和无菌对照组，在30°C黑暗条件下培养28天。
2. 2.
   孔隙水分析：采用1,10-菲咯啉分光光度法测定溶解态Fe(II)和总Fe；采用氢化物发生-原子荧光光谱法（HG-AFS）测定总As和总Se；采用高效液相色谱-电感耦合等离子体质谱法（HPLC-ICP-MS）分析As形态。
3. 3.
   土壤连续提取：采用Keon等人（2001）方案将土壤As分为六种操作定义组分（G1-G6），包括吸附态、碳酸盐结合态、无定形铁氧化物结合态、结晶铁氧化物结合态、氧化物和硅酸盐结合态以及残渣态。
4. 4.
   动力学模型与统计建模：采用准二级动力学（PSO）、Elovich、抛物线扩散和双常数方程拟合释放动力学；采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行路径分析，揭示Fe还原、土壤As组分与As释放之间的直接和间接关系。

研究结果

3.1 孔隙水中铁与pH的动态变化

在FeR组中，溶解态Fe(II)和总Fe浓度随土壤As水平升高而逐渐降低，表明高As抑制了MR-1的Fe(III)还原能力。在无菌组中，Fe释放与土壤As和Fe含量无关。值得注意的是，FeR组中Fe(II)大量释放的转折点出现在第10天，而总Fe的转折点在S1和S2中提前至第7天，在S3中延迟至第18天，表明极高As土壤（S1、S2）与低As土壤（S3）的铁释放机制存在差异：在S1和S2中，Fe(III)首先以络合物形式溶解（导致总Fe早期上升），随后才被还原为Fe(II)；而在S3中，Fe(III)直接被还原为可溶性Fe(II)。

3.2 孔隙水中As和Se的浓度与形态

Se在所有溶液样品中均低于检测限，表明其释放可忽略不计。总As浓度在前7-10天迅速增加后趋于稳定。FeR组As浓度范围为24-1795 μg·L^-1，无菌组为19-156 μg·L^-1，释放程度与土壤As水平正相关，DIR显著加速了As迁移。As在孔隙水中以无机形态为主，As(V)平均占60%，As(III)占35%，其余为有机砷（主要为二甲基胂酸DMAs）。在FeR组中，前7天As(V)主导，此后As(III)成为主要形态；在无菌组中则呈现相反趋势。

3.3 土壤中As和Se的分布与分级

土壤总As和总Se随时间总体下降，顺序为S1 > S2 > S3。FeR组As损失率（中位数24.27%）显著高于无菌组（4.38%）。连续提取显示，仅无定形铁氧化物结合态As（G3）、结晶铁氧化物结合态As（G4）和氧化物/硅酸盐结合态As（G5）在培养期间发生明显变化，而吸附态（G1）、碳酸盐结合态（G2）和残渣态（G6）相对稳定。Se方面，尽管溶液中未检出，但土壤总Se显著减少，且FeR组后期总Se略有回升，表明释放的Se被重新固定于土壤。

3.4 As和Se释放的动力学模型

动力学拟合揭示浓度依赖性模式：高As土壤（S1-FeR）最优拟合Elovich模型（R2=0.94），指示异质性表面多结合位点；中等As土壤（S2-FeR）最优拟合PSO模型（R2=0.84, C_e=242.42 μg·L^-1），指示单一主导吸附模式；低As土壤（S3-FeR）所有模型拟合较差（R2≤0.43）。对于Se，FeR组中S1和S2最优拟合PSO模型（R2分别为0.93和0.85），S3拟合较差。

3.5 铁溶解与As释放的关系

重复测量相关性分析显示，FeR组中Fe(II)与任何As物种均无显著相关，表明生物条件下Fe还原与As释放脱钩；而无菌组中Fe(II)与As(V)显著负相关（r=-0.64），总Fe与As(V)显著正相关（r=0.84），表明非生物As释放与铁氧化物溶解紧密耦合。PLS-SEM路径分析进一步揭示：微生物活性介导了pH-Fe耦合；Fe(II)仅在FeR组的高As土壤（S1、S2）中对总As有显著正向效应（β=0.75和0.52），证实大量As迁移需要微生物Fe还原；Fe(II)在低As土壤中促进As(III)，在高As土壤中抑制As(III)；无定形铁氧化物（G3）在高As土壤中是As(V)的汇（β=0.22），在低As土壤中是As(III)的源（β=0.49）。

讨论与结论

讨论部分指出，微生物DIR是整个培养系统中As迁移的主要驱动力。在初始阶段，DIR将固相Fe(III)（氢）氧化物还原为Fe(II），伴随H⁺消耗，提高pH并破坏铁氧化物结构，释放结合的As（主要来自G3和G4组分）。As的形态转化受微生物活动调控：在FeR组中，前期As(V)主导，后期由于MR-1可能具有砷酸盐还原酶活性，As(III)成为主导形态；而在无菌组中，前期As(III)主导，后期因非生物氧化As(V)成为主导。Se的行为与As完全解耦：Se虽从土壤中释放，但未在水相中积累，而是在后期被重新固定，可能与Se(VI)还原为Se(0)或Se(-II)等低迁移性形态有关，或与次生铁矿物形成共沉淀。

研究结论如下：

（1）微生物DIR是As迁移的主要驱动力，且其效率在高As土壤中最高，尽管高As抑制了MR-1的Fe(III)还原能力——这是因为As在铁氧化物上的富集抵消了对微生物活性的抑制作用。

（2）As的释放机制具有浓度依赖性：高As土壤（S1）遵循Elovich模型，反映异质性表面多结合位点释放；中等As土壤（S2）遵循PSO模型，反映单一化学机制主导；低As土壤（S3）动力学拟合差，表明多过程并发。

（3）As与Se在DIR过程中表现出解耦行为：As被大量迁移至溶液，而Se被滞留在土壤中形成低迁移性形态，这可能与Se的还原固定机制有关。

（4）土壤As含量不仅决定了Fe驱动As迁移的程度，还通过决定与可还原铁氧化物库初始结合的As优势形态，进而调控迁移As的氧化还原形态。这些发现为高海拔矿区土壤As治理和Se保留策略提供了科学依据，也为预测地下水污染风险提供了重要支撑。