近日，我院生态所土壤修复与保育课题组耦合镉（Cd）污染多层次风险及生物可及性，更新推导了适宜区域土壤特性、考虑稻米安全生产与人体健康的农田土壤Cd安全阈值。相关成果发表在环境科学与生态学领域国际学术期刊Environment International（一区Top，IF=9.6）（图1）。

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农田土壤Cd环境基准或安全阈值是农用地分类评价、安全利用与环境保护的基石。我国2018年新发布农用地土壤环境风险筛选值与风险管制值，依据此标准对我国农用地进行分类利用（划分为优先保护类、安全利用类与严格管控类）。然而，传统的土壤Cd环境基准/安全阈值推导方法主要基于Cd总量和单一Cd污染风险（作物生产或生态安全或人体健康），忽略了Cd的生物可及性、多层次风险和区域土壤空间异质性。传统方法无法协同保障特定区域水稻安全生产和人类健康，且极易导致部分区域农用地错误分类、耕地资源浪费或造成过度修复。课题组前期通过全球30多个代表性国家土壤-稻米安全阈值保护效能的Meta分析已经发现，现行农田土壤砷（As）的限值可能过宽松，而土壤中铜（Cu）、Cd和锌（Zn）的限值可能过保护。 

基于此，课题组进一步以上海市奉贤稻米产区为例，采集108对城郊农田土壤-稻米配对田间样本，分析了土壤-稻米中Cd累积水平与迁移特征，结合传统化学提取与体外胃肠模拟方法评估了土壤Cd的生物可及性，揭示影响区域土壤Cd生物可及性的关键驱动因子；进一步表征了土壤-水稻-人体系统中Cd污染所致生态风险、人体致癌和非致癌风险；最后，耦合生物可及性与多层次风险，综合考虑区域土壤特性，更新推导基于稻米安全生产与人体健康的土壤Cd安全阈值（图2）。

图2耦合多层次风险与生物可及性的农田土壤Cd安全阈值推导框架

研究发现：CaCl₂和HNO₃提取的土壤Cd平均百分比为0.44%和47.35%。HNO₃对Cd的提取率优于CaCl₂。土壤pH、电导率（EC）和有机质（SOM）是影响土壤中植物可吸收态Cd的关键因素。CaCl₂-Cd (-0.69，p＜0.01) 、HNO₃-Cd (-0.40，p＜0.01) 、稻米Cd富集系数（Cd-BCF）均与土壤pH呈显著负相关关系（图3）。进一步借助体外胃肠模拟法（图4），Cd生物可利用率在胃相平均为51.07%（UBM）和62.87%（PBET），在肠相下降为2.86%（UBM）和1.43%（PBET）。

图3 土壤化学提取态Cd、土壤基本理化特性、土壤-稻米总Cd含量及稻米Cd生物富集系数（BCF）之间的相关性

图4 基于体外统一生物可及性研究方法（UBM）和生理过程提取方法（PBET）模拟胃肠相（GI）、胃相（GP）和肠相（IP）中土壤Cd的生物可及性

潜在生态风险评估方法表明，土壤样点中56%和41%处于低度和中度生态风险，仅有3%为较高的生态风险。将体外UBM和PBET模拟的土壤生物可及Cd浓度纳入人体健康风险评估，成人非致癌风险值分别降低了55.56%和44.44%。儿童分别降低53.45%和41.38%，儿童风险始终高于成人（图5）。

图5 成人和儿童通过摄入土壤接触总Cd和体外生物可及性Cd所产生的非致癌风险（HQ）和致癌风险（CR）

我国食品安全标准（GB2762-2022）规定稻米中Cd的最大允许限量为0.20 mg kg⁻¹。根据研究区土壤理化特性与稻米Cd富集系数建立多元回归方程，将稻米Cd限制为0.2时，通过对预测方程进行反演，可得出保护区域稻米安全生产的土壤Cd安全阈值（表1）。当仅考虑EC时，土壤总Cd阈值为1.098 mg kg⁻¹。根据不同的pH梯度（5.5、6.5、7.5）调整后的阈值从1.193 mg kg⁻¹逐渐增加到1.875 mg kg⁻¹。对于植物可提取态Cd组分，安全阈值分别为0.070 mg kg⁻¹（CaCl2-Cd）和0.602-0.621 mg kg⁻¹（HNO3-Cd）。基于稻米安全生产反演的不同土壤pH梯度下的土壤总Cd阈值显著高于中国现行土壤Cd风险筛选值，表明现行风险管控标准可能对研究区过保护。当限制人体致癌及非致癌风险为最大可接受风险水平1及1E-04时，体外生物可利用Cd组分（UBM和PBET提取Cd）的土壤Cd阈值始终高于总Cd。例如，在pH 5.5条件下，UBM可提取Cd的成人和儿童阈值分别为1.544和1.392，约为基于总Cd推导出的阈值浓度（HQ：0.832与0.751）的2倍。

表1 土壤-稻米Cd多元线性回归方程

表2 基于人体健康保护的农田土壤Cd安全阈值（mg·kg⁻¹）

综上，目前我国现行的土壤Cd环境标准过于保守，可能对区域水稻生产和人类健康过度保护。耦合Cd生物可及性及多层次风险有助于推导更适合区域特性的农田土壤Cd安全阈值，可为区域农田土壤环境基准更新优化、农田精准分类利用与风险管理提供一定理论依据与方法学支撑。

我院杨湜烟副研究员为该论文的第一作者，薛永研究员和浙江科技大学李章涛副教授为论文共同通讯作者；上海应用技术大学与我院联合培养硕士毕业生周前航为本文做出重要贡献。浙江大学刘杏梅教授参与了本研究并提出指导意见。本研究获得了我院助跑计划、生态所启航计划、院AI赋能农业专项、浙江省废弃生物质循环利用与生态处理技术重点实验室开放基金、上海市科委扬帆计划、上海市浦江人才计划等项目联合资助。