一种基于新型氧化锆凝胶的方法，用于测定不同土壤磷库中的磷酸盐氧同位素

《Applied Geochemistry》：A novel zirconium oxide gel-based method for measuring phosphate oxygen isotopes in different soil phosphorus pools

本研究开发了基于ZrO-gels的土壤磷（PO?3?）纯化方法，用于δ1?O_P分析。该方法通过ZrO-gels吸附、CePO?沉淀和Ag?PO?沉淀有效去除有机物和其他干扰物质，在三种土壤类型（Oxisols, Mollisols, Alfisols）中实现86.1%-92.8%的PO?3?回收率，且Ag?PO?纯度高（Ag:P比接近理论值3.5），解决了传统方法标准化的难题，为土壤磷循环追踪提供了新方法。

　　

王宝英|孙宇|赵伟

摘要

土壤中磷（P）的局限性是多种生态系统中普遍存在的问题，这凸显了全面了解土壤磷来源和转化途径以提高磷利用效率的必要性。不同磷酸盐（PO₄^3?）池的磷酸氧同位素组成（δ¹⁸O_P）是表征土壤磷循环过程的有效工具。然而，目前仍缺乏针对不同PO₄^3?池的标准化纯化方法。在此，我们建立了一种基于氧化锆凝胶（ZrO-gels）的预处理方法，用于不同PO₄^3?池的δ¹⁸O_P分析。本研究使用了三种土壤类型：红壤、棕壤和黑壤。预处理过程结合了ZrO-gels吸附、CePO₄沉淀和Ag₃PO₄沉淀来纯化NaHCO₃–P、NaOH–P和HCl–P池。所有纯化步骤中的PO₄^3?回收率介于86.1%至92.8%之间。SEM-EDS分析证实了Ag₃PO₄的高纯度。来自NaHCO₃–P（Ag:P = 3.8 ± 0.1）、NaOH–P（Ag:P = 3.7 ± 0.2）和HCl–P（Ag:P = 3.7 ± 0.3）的样品的原子Ag:P比值与纯Ag₃PO₄的理论比值（Ag:P = 3.5）非常接近。对于所有土壤类型，δ¹⁸O_P值始终遵循NaHCO₃–P > NaOH–P > HCl–P的规律，这反映了不同磷池的生物周转周期和地球化学限制。本研究表明，基于ZrO-gels的方法适用于不同土壤类型的δ¹⁸O_P预处理，从而解决了标准化不足的问题，为追踪土壤磷循环提供了便捷的方法。

引言

磷（P）的局限性是陆地生态系统中普遍存在的问题（Hou等人，2020年；Wang等人，2025b年）。全球约70%的耕地土壤存在不同程度的磷缺乏（MacDonald等人，2011年）。土壤中磷的局限性阻碍了植物对有效磷酸盐（PO₄^3?）的直接吸收，从而影响其生长发育（Guo等人，2024年；Liu等人，2024年）。在农业生产中，土壤磷的局限性已成为制约作物产量和品质提升的关键因素。这一限制主要归因于土壤中可供植物利用的磷长期不足（Langhans等人，2021年；Qiao等人，2022年）。这种限制使得作物根系难以获取足够的磷，导致生长受阻、叶片发黄和果实发育不良。这些症状严重影响了农业生产力和生态系统健康（Liu，2021年；Wang等人，2025a年）。因此，评估土壤磷的利用效率并了解其生物地球化学循环是当代农业生产和管理中的关键任务。

为了了解土壤中的磷动态，通常采用碳酸氢钠（NaHCO₃）、氢氧化钠（NaOH）和盐酸（HCl）进行顺序化学提取，以分离不同的磷池（do Nascimento等人，2015年；Gu等人，2020年）。具体来说，NaHCO₃溶液用于提取易获得的磷，以评估土壤的供磷能力（NaHCO₃–P）（Song等人，2019年）。NaOH溶液用于通过打破铁和铝氧化物与PO₄^3?之间的化学键以及水解部分有机磷来研究潜在的磷来源和稳定成分（Zhang等人，2013年；Zhu等人，2013年）。HCl溶液可以提取与钙结合的磷（HCl–P），用于评估磷池的大小及其可用性（Luo等人，2024年）。尽管这些方法能够成功识别PO₄^3?的形态和浓度，但它们提供的关于土壤-植物-微生物系统中磷动态转化和迁移途径的信息非常有限。

磷酸氧同位素组成（δ¹⁸O_P）的分析提供了一种强有力的方法，可以识别磷来源并阐明超出PO₄^3?浓度数据的转化特征（Joshi等人，2016年；Mumbi等人，2025年；Zhao等人，2025年）。δ¹⁸O_P已被验证为研究各种生态系统中磷循环的有效方法（Bauke等人，2018年；Bi等人，2018年；Helfenstein等人，2018年）。在非生物环境中，PO₄^3?中的P–O键在常温下不会断裂（Blake，2005年）。这一独特性质使δ¹⁸O_P成为PO₄^3?动态的可靠示踪剂（Ishida等人，2019年；O'Neil等人，2003年）。该方法基于微生物代谢可以断裂PO₄^3?中的P–O键，从而导致同位素分馏（Blake，2005年；Liang和Blake，2006年；McLaughlin等人，2013年）。通过分析植物组织和土壤磷之间的δ¹⁸O_P差异，我们可以量化不同磷池的吸收情况（Gross和Angert，2015年；Helfenstein等人，2018年；Siegenthaler等人，2020年）。同时，监测土壤剖面中δ¹⁸O_P的垂直分布有助于阐明不同土壤层间磷的迁移路径（Joshi等人，2016年）。

然而，δ¹⁸O_P分析的准确性在很大程度上取决于最终银磷酸盐（Ag₃PO₄）样品的纯度，由于基质的复杂性，这很难实现（Guan等人，2023年；Jiang等人，2017年；Zhang等人，2015年）。不同土壤类型（如红壤、棕壤和黑壤）之间的显著物理和化学异质性给预处理和纯化协议的标准化带来了挑战。常用的土壤δ¹⁸O_P预处理方法仍存在一些局限性。例如，当McLaughlin等人（2006年）使用氢氧化镁共沉淀法（MAGIC）制备Ag₃PO₄时，该方法主要用于海水样品，不适用于土壤固体系统，并且难以完全去除提取物中的有机物质干扰（如土壤和沉积物）。之后，铵磷钼酸盐-铵镁PO₄^3?顺序沉淀法（APM-MAP）在去除土壤中的有机物质方面更为有效，但仅适用于含有HCl–P的土壤样品，而不适用于其他方法提取的PO₄^3?（如NaHCO₃–P或NaOH–P）（Tamburini等人，2010年）。尽管后来研究人员在此基础上开发了针对不同土壤中磷池的δ¹⁸O_P预处理方法（Adu-Gyamfi和Pfahler，2022年；Tamburini等人，2018年；Zohar等人，2010年），但这些方法只能专门纯化不同的磷池以生成Ag₃PO₄。然而，不同磷池的预处理过程各不相同。在不同的提取协议中，土壤有机碳（TOC）去除不完全或pH条件极端可能导致有机磷的人工水解（Wang等人，2024年；Weiner等人，2011年）。水解会释放出次级PO₄^3?，从而改变目标磷池的原始同位素特征并引起不必要的同位素分馏。近年来，Liu等人（2021年）和Jin等人（2024年）使用氧化锆凝胶（ZrO-gels）分析了湖泊沉积物中的PO₄^3?。Ishida等人（2022年）使用基于Zr的树脂从新鲜水和土壤系统中提取了PO₄^3?，并将其应用于地下水系统中的磷循环过程（Ishida等人，2024a，2024b）。利用ZrO-gels对磷的选择性吸附，他们的方法进一步简化了操作过程，并有效消除了样品中有机物质和提取物中杂质的干扰。尽管如此，不同土壤类型中PO₄^3?的提取和纯化过程仍亟需优化。因此，开发一种单一、稳健且标准化的纯化工作流程是该领域的重要优先事项。

为了解决这些挑战，本研究开发并验证了一种用于确定土壤中不同磷池δ¹⁸O_P的预处理方法。该方法基于ZrO-gels技术，在包括红壤、棕壤和黑壤在内的多种典型土壤类型中进行了测试。该方法的有效性基于PO₄^3?的回收率和最终Ag₃PO₄的纯度进行了全面评估。该协议简化了传统的纯化步骤，提高了预处理效率。它克服了长期以来需要针对不同土壤类型和磷池采用不同且常常不一致的方法的局限性，从而解决了顺序提取中标准化不足的问题。因此，这项工作可以为准确追踪土壤磷循环提供重要的方法论基础。

章节片段

化学物质和试剂

ZrO-gels是根据Ding等人（2010年）描述的方法制备的。ZrO-gels的详细描述见支持信息。所有其他化学物质和试剂均按接收时的状态使用。这些包括NaOH（电子级，Aladdin，中国）、HCl（GR级，中国医药试剂有限公司）、NaHCO₃（GR级，Merck，美国）、硝酸（HNO₃，GR级，中国医药试剂有限公司）、六水合硝酸铈（III）（Ce(NO₃)₃·6H₂O，99.9%）

不同磷池中PO₄^3?的浓度分布

在JL土壤、YN土壤和JS土壤中测定了三种不同的PO₄^3?池（NaHCO₃–P、NaOH–P和HCl–P）的浓度（图3a）。在JL土壤中，NaHCO₃–P、NaOH–P和HCl–P的浓度分别为121.1 ± 4.7 mg/kg、251.3 ± 3.2 mg/kg和424.8 ± 11.9 mg/kg。其分布遵循NaHCO₃–P < NaOH–P < HCl–P的明显趋势。这一模式与土壤中较高的总有机碳（TOC，3.5 g/kg）和养分含量一致

结论与展望

在这项研究中，我们开发并验证了一种基于ZrO-gels的预处理方法，用于顺序提取的土壤磷池的δ¹⁸O_P分析。该方法通过有效去除常见的干扰物质（如有机物质、Cl^?和阳离子）来简化纯化过程，确保了不同土壤类型中高PO₄^3?的回收率（86.1%–92.8%）和分析准确性。该方法制备的Ag₃PO₄纯度很高，精度低于0.8‰。这为

数据和材料的可用性

支持本文结论的原始数据将由作者提供，没有任何保留。

CRediT作者贡献声明

王宝英：正式分析、资金获取、研究、方法论、可视化、撰写——初稿。孙宇：方法论。赵伟：概念构思、数据管理、撰写——审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了江苏省的研究生研究与实践创新计划（KYCX25_0356）的支持。