稻田生态系统中重金属的排放特征及其环境/健康风险动态累积预测链模型研究

Taken the rice paddies ecosystem polluted by heavy metals as the study area, the combined pollution of heavy metals and their associated environmental and health risks dynamic prediction are studied, with the “source-transport process-risk analysis” is considered throughout the research. In this study, we are planning to use the in situ measurement, multivariate isotope tracing, GIS, spatial analysis, and numerical simulation techniques to explore the heavy metal pollutions in soil-rice system and the pollutant emission. Moreover, mainly different from the instant risk evaluation, we will develop the first chain dynamic model on heavy metal risk prediction based on time variation. Besides the lifetime-dependency is considered in this model, we mainly study the dynamical prediction of heavy metal pollutions on human health under the scenarios of various soil metal remediation methods. The results would put insights into soil protection, pollutants risk analysis and the associated pollution control techniques.

选取重金属超标较为严重的我国南方典型稻田生态系统为研究介质，以区域尺度上重金属“源-传输过程-环境健康风险”及其内在关系和相互影响为研究主线，围绕重金属复合污染的排放特征机制及其环境健康风险动态模拟，综合应用原位观测、多元同位素联合示踪、地理信息系统、空间分析、数值模拟等研究方法和手段，研究区域尺度下土壤-水稻系统重金属的污染特征和污染源排放规律，突破对现有污染风险的瞬时评价，考虑人的一生不同生命阶段，建立我国第一个面对现实的相对完整的基于时间变化的重金属污染风险动态预测链模型，着重考察不同土壤重金属防治措施条件下（如不同重金属修复效果）重金属对人体健康风险的动态预测，为不确定性条件下的最佳土壤调控方式提供决策参考，同时也是对我国农田生态系统内典型污染物风险评价与控制技术原理和方法的重要完善和发展。

随着经济社会的高速发展，含重金属的污染物通过各种途径进入农田土壤，造成农田土壤严重污染。稻田生态系统重金属排放以及与此相关的食品安全和人体健康问题的日益突显使得稻田生态系统重金属污染问题亦日益被人们所关注，并已成为目前全球普遍关注的环境热点问题。. 本研究选择典型水稻产区温岭市为研究区域，通过在区域范围内大量采集土壤、水稻籽粒以及相关的环境样品，研究了区域尺度下土壤-水稻系统重金属的污染特征和污染源排放规律，并在此基础上，突破对现有污染风险的瞬时评价，考虑人的一生不同生命阶段，建立了一个可推广的、基于不同污染梯度的重金属污染风险评价动态预测链模型，并对模拟结果和参数估计进行不确定性分析，结合数据同化等技术提高模拟结果的可靠性。取得如下主要成果：. （1）明确了研究区稻田生态系统中重金属的复合污染特征和潜在污染来源。通过对研究区土壤-水稻籽粒样品中重金属含量的测定和分析，结果显示研究区土壤受到不同程度的Cd，Cu，Zn，Pb污染，水稻籽粒中受到一定程度Cd污染风险。空间分布和源解析结果显示土壤重金属污染主要受工业、农业等人为活动影响。. （2）评估了由重金属暴露带来的生态环境风险和人体健康风险。研究区土壤重金属污染造成中等水平的潜在生态环境风险，特别是Cd的累积应引起警惕，区域范围内在西南部和西北部生态风险较高。人体健康风险评价结果显示，成人和儿童的Cr的非致癌风险都>1,说明居民面临Cr的非致癌暴露风险。Cd的成人和儿童致癌风险数量级均为10-3，高于最大可接受风险2个数量级，即居民面临较大的Cd致癌风险。. （3）首次构建了不同年龄阶段、不同重金属摄入量情况下人体中重金属的累积预测动态模型。模型计算得到尿液的镉含量随年龄和水稻中镉含量增加而增加。在70 岁时男性最大肌酐含量为0.71μg g-1，女性为1.53μg g-1。同岁女性的尿液镉的排泄为男性的两倍，表明女性具有更高的健康风险。. （4）尿液镉含量的空间分布结果表明，研究区域人体的健康风险在研究区域的西南地区较高，呈西南到东北逐渐降低的趋势。女性尿镉浓度的空间分布类似于男性，而尿镉浓度高于男性，最大达到3.24 μg g-1肌酸肝。