农用污泥中铜的生态安全阈值研究

陆 韬，王小庆，马义兵

1. 上海交通大学环境科学与工程学院，上海 2002402. 洛阳理工学院环境工程与化学系，洛阳4710233. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081

农用污泥中铜的生态安全阈值研究

陆 韬1，王小庆2，3，马义兵3，*

1. 上海交通大学环境科学与工程学院，上海 2002402. 洛阳理工学院环境工程与化学系，洛阳4710233. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京 100081

本论文采用污泥和土壤外源铜的活性差异系数法研究了农用污泥中铜的生态安全阈值。首先通过比较确定不同土壤条件下污泥中铜和水溶性铜的活性差异的系数，然后利用系数法得到相应土壤条件下污泥铜HC5值(即能够保护95%物种的浓度)，并建立了土壤理化性质参数与污泥铜HC5值的量化关系和预测模型。最后与我国现行污泥农用标准值进行了比较，提出了修改建议。结果表明，土壤中来源污泥的铜活性均值约为来源水溶性盐的40%左右。土壤阳离子交换量(CEC)是影响土壤中污泥源铜的毒性的主控因子，可影响污泥铜HC5值变异的84.6%，而土壤pH值和有机碳含量(OC)分别可影响污泥铜HC5值变异的8.4%和1.8%。基于土壤pH、OC和CEC的三因子模型进行预测优于基于土壤pH和CEC的两因子模型，其相关性达到94.8%。与模型预测值相比，我国现行污泥农用标准GB4284-84与CJ/T309-2009中对铜限值的规定均存在着不同程度的保护不足或保护过度问题。

生态安全阈值；污泥铜；活性差异；土壤性质参数

由于污泥富含有机质，氮、磷、钾以及其他动植物生长所需要的营养物质，无害化污泥的土地利用不仅能解决日益增长污泥的终端处置问题，实现污泥资源化[1]，还能提供农作物生长所需的养分以及改善土壤理化性状、提高土壤肥力[2-4]。但是，污泥中的重金属，如铜[5]，会因污泥施用不当而在土壤中过量积累[6-10]，对动植物生长产生毒害作用[11]。此外，施用污泥会改变土壤原有的理化性质，进而改变土壤重金属的化学形态分布，影响铜的生物有效性和毒性[12-17]。因此，评价污泥农用中铜的有效性/毒害不仅需要考虑它在污泥中的潜在释放，还要考虑被释放后的形态及其在土壤固液相的分布[18-19]。据统计，尽管我国不同地区城市污泥中铜的含量每年呈递减趋势，但其平均值仍超过我国现行污泥农用标准(GB4284-84)中对铜限量规定的17.3%[20]。虽然目前我国关于污泥农用的标准在各项控制指标方面越来越趋于完善[21]，但仍需考虑以单一土壤pH值分段式(GB4284-84)以及不同作物施用范围(CJ/T309-2009)来控制从污泥带入土壤重金属总量的科学性和局限性。土壤pH值虽然是影响重金属生物有效性和毒性的重要因素[22-26]，但土壤其他性质如阳离子交换量(CEC)、有机碳含量(OC)、粘粒含量(clay content)等也均对铜的生物有效性和毒性产生不同程度的影响[27-32]。此外，现行标准中只按pH<6.5和>6.5进行两段式划分，实际应用显宽泛。近年来，不少学者采用由Struijs等[33]提出的外源添加法开展了与土壤重金属环境质量基准相关的研究工作[34-40]，获得了大量研究成果，但大多数都是基于外源添加水溶性重金属盐的生态毒理学实验。相对而言，污泥施用土壤中重金属环境质量基准方面的研究则较少。由于污泥中重金属的生物有效性并不等同于该金属水溶性盐的生物有效性[41]，基于外源添加水溶性金属盐推导出的土壤重金属生态安全基准值无法很好地适用于污泥农用后的土壤。目前，澳大利亚学者们正建议当地政府采用污泥中重金属与该金属水溶性盐的生物有效性差异系数对已取得的土壤重金属环境质量基准值进行校正，以适用于污泥农用的土壤[42]。

本文以铜为主要研究对象，利用能够反映铜分别以污泥及水溶性盐的形式进入土壤后活性差异的系数，将已有的基于外源添加水溶性铜盐推导出的不同土壤条件下铜HC5值(即能够保护95%物种的浓度)校正至理化性质相同的污泥农用土壤的铜HC5值。然后通过量化校正值与污泥施用后土壤性质参数的关系，建立预测模型，并与我国现行污泥农用标准中对铜限量的规定值做了比较，提出了修改建议。同时探讨了影响污泥施用后土壤中铜毒性的主控因子及预测模型的准确性和适用性，为中国污泥农用中铜的生态风险评价，以及污泥农用标准中铜乃至其他痕量元素指标的完善与执行提供了科学依据和方法。

1 材料和方法(Materials and methods)

1.1 活性差异系数的筛选与分析

本研究所采用的活性(mobility)差异系数fav均来源于Smolders等[43-44]对污泥农用土壤中铜的活性研究。所有的21组数据都是通过公式(1)对同位素稀释法[45]测得的E值(同位素可交换性铜)进行计算所得到的，如表1所示。

(1)

上式中的E值分别代表污泥施用后土壤中(EAM)、实验室外源添加水溶性铜盐后土壤中(EFS)以及对照组土壤中(EC)的同位素可交换性铜，ΔE代表铜在土壤固相和液相之间达到分配平衡时放射性可交换部分在土壤处理前后的增量。其中，由于E值差异不显著而导致无效(<0)的3组数据(中国湖南省和浙江省及澳大利亚Tallimba)将不被用于本次研究中。另外，有5组分别来源于比利时Boutersem、丹麦Askov、中国吉林省、新疆自治区和云南省的有效数据是基于施加堆肥(compost)和畜禽粪便(manure)的土壤样本，考虑到堆肥、畜禽粪便与城市污泥的成分接近，以及城市污泥数据的缺乏，本研究将忽略它们对铜活性影响的差异。

累积概率分布函数可以通过对一定范围内样本事件发生的概率进行拟合，完整地描述该范围内所有事件发生的概率分布。相对于目前常用的其他4种函数：Log-normal、Log-logistics、Weibull和Gamma，BurrⅢ的拟合精度更高。因此，本研究通过采用基于BurrⅢ累积概率分布函数[46-47]的BurrliOZ软件(www.csiro.au/products/BurrliOZ )对筛选出来的18组数据进行拟合并计算不同概率分位值所对应的数值。其中，BurrⅢ函数的参数方程为

上式中x为活性差异系数(%)，b、c、k为函数的3个参数。

1.2 铜HC5值的收集与处理

本研究直接引用王小庆[48]基于中国土壤的21个物种通过物种敏感性分布推导出的不同土壤条件下铜老化HC5值，如表2所示。由于实验室中取得的毒理学试验结果与野外田间存在差异的原因大多来自于淋洗和老化的双重作用，为了能更接近野外田间实际污染情况，收集到的铜老化HC5值是经过淋洗和老化因子校正后的值。而本研究所采用的活性差异系数是基于未经淋洗处理，且在添加水溶性铜盐后老化2周左右(毒理学试验常规老化时间)的土壤样本所测得的。考虑到用活性差异系数法计算时铜盐数据的一致性，这里需将收集到的铜老化HC5值还原至同位素稀释法测定前的值。

表1 基于同位素稀释法测得的E值计算出的污泥铜与水溶性铜盐活性差异系数Table 1 The availability coefficients calculated by E values using isotope dilution method

淋洗因子(LF)的取值同样引自王小庆的研究报告[48]，即：当pH ≤ 7.0时，LF的取值为1.4；当pH = 7～8.5时，LF的取值为1.7；当pH ≥ 8.5时，LF的取值为1.9。

由于我国目前尚无基于中国土壤的老化因子计算模型，这里老化因子(AF)的取值将通过基于欧洲土壤推导[49]的模型(2)进行计算。

(2)

上式中，t为老化时间(d)，pH为土壤pH(1:5CaCl2)。由于HC5值所对应的pH是采用1:5H2O测定的，在导入模型(2)之前需将其通过线性回归方程pH (1:5CaCl2) = 0.835 pH (1:5H2O) + 0.291 (n=17, R2=0.988)[48]进行换算。另外，HC5值对应的老化时间为1年(360 d)，而用于同位素稀释法测定的土壤样本其老化时间为16 d。其中，14 d为毒理学试验所需的常规老化时间，而另外2 d则是为了将不同处理的土壤样本中铜浓度调整至同等水平而加入额外铜盐后的老化时间[43]，所以本研究中AF的取值为16 d的E值与360 d的E值的比值。

1.3 污泥铜HC5值的确定及预测模型的建立

本研究用来计算污泥铜HC5值的活性差异系数法是通过污泥铜和水溶性铜盐之间的E值增量比值以及添加水溶性铜盐后土壤中铜HC5值换算出施用污泥后相同土壤中铜HC5值，具体过程可通过公式(3)表达：

(3)

上式中，铜盐HC5值为将收集到的铜老化HC5值还原至同位素稀释法测定前的值，fav为活性差异系数。通过Excel2007中的“数据分析”功能对换算出来的污泥铜HC5值及其相对应的土壤性质参数做多元线性回归分析，建立预测模型，并结合Table Curve 3D V4.0的作图分析不同土壤性质参数对污泥施用土壤中铜HC5值的影响。

表2 不同土壤条件下的铜老化HC5值Table 2 Aged Cu HC5 values under different soil conditions

1.4 我国现行污泥农用标准值的推导

将模型预测值与我国现行污泥农用标准值进行比较，不仅能反映目前标准的保护程度，还能对模型预测的(相对)准确性有所了解。由于我国现行污泥农用标准中没有明确规定允许从污泥中带入土壤的污染物总量，因此无法直接与模型预测值进行比较。需要通过公式(4)，并结合标准中已规定的年累积污泥施用量、连续施用年限及干污泥中铜的浓度限值进行推导后再进行比较。

(4)

上式中，r为每亩土壤年累积污泥施用量，t为污泥连续施用年限，c为每公斤干污泥中污染物的限量，ρ为土壤容重，h为土层深度，s为每亩土壤面积。本研究中r、t和c分别按照我国现行污泥农用标准GB4284-84[50]以及CJ/T309-2009[51]中所对应的铜的限值进行计算，而ρ、h与s的取值分别为1.35g·cm-3、0.2 m以及667 m2。

2 结果和讨论(Results and discussion)

2.1 活性差异系数的确定

从公式(3)可以看出，活性差异系数fav的选取对污泥铜HC5值的推导起着决定性作用。尽管土壤pH等理化性质、总铜含量的变化以及老化效应等都会影响土壤中铜的活性，但本研究通过对表1中的fav与之相对应的土壤pH、污泥施用年限以及污泥施用的土壤中总铜含量分别做一元线性回归分析后发现fav与土壤pH、污泥施用年限以及污泥施用地总铜含量均无显著关系，如图1所示。这可能是由于fav是将添加水溶性铜盐土壤的pH以及总铜含量调整至与施用污泥土壤的相同水平后所得到的活性变量比值，而表1中活性的差异可能主要源于长期施用污泥引起的老化效应、施用污泥后土壤有机成分的改变、以及污泥与铜盐中铜化学形态的不同。因此，通过累积概率分布来确定这18组独立的活性差异系数的取值是比较理想的方式之一。

从图2可以发现，BurrⅢ累积概率分布函数对于数据的拟合效果较好，尤其在Y轴30%以上范围内。为了解不同fav取值对土壤性质参数与污泥铜HC5值之间关系的影响，分别选取代表较宽松水平的25分位值、中等水平的50分位值以及较严格水平的75分位值所对应的系数11%、21%与32%。

图1 活性差异系数与土壤pH、污泥施用年限以及 污泥施用土壤总铜含量的线性关系 Fig. 1 Linear relationship between fav and soil pH, average age of sewage sludge in field and total Cu concentration in treated soils

将土壤性质与不同分位值下fav所推导出的污泥铜HC5值做多元线性回归分析，分别获得了量化关系式，如表3所示。可以看出除了截距递减外，土壤pH、CEC和OC所对应的斜率，包括决定系数R2都没有发生变化。说明fav取值的差异对土壤性质参数与污泥铜HC5值之间的关系是没有影响的。由于本研究的目的是为确定污泥农用中铜的生态安全基准值提供依据，考虑到不确定性，fav选用代表严格水平的90分位值下的38%做进一步研究。

2.2 污泥铜HC5值预测模型

通过对基于90分位值下fav所推导出的污泥铜HC5值及对应的土壤性质作图，如图3所示，发现影响污泥铜HC5值的变化趋势主要因素是CEC，其次是pH。相对来说，OC对它的影响最小。

图2 活性差异系数的累积概率分布Fig. 2 Cumulative frequency distribution of fav

表3 不同分位值下fav所推导出的污泥铜HC5值与土壤性质的量化关系式Table 3 Quantitative equation of sludge Cu HC5 values derived from different fav and soil physicochemical properties

图3 土壤性质参数对90分位值下fav推导出的污泥铜HC5值的影响Fig. 3 Impact of soil physicochemical properties on sludge Cu HC5 values derived from 90 percentile fav

将基于90分位值下fav所推导出的污泥铜HC5值分别与不同的土壤性质参数做多元线性回归分析，获得了量化关系式，如表4所示。

从决定系数R2可以发现pH、LogOC、LogCEC分别可控制污泥铜HC5值变异的8.4%、1.8%和84.6%，说明CEC是影响污泥施用土壤中铜毒性的主控因子，这也与图3中的污泥铜HC5值在不同土壤性质参数下的变化趋势相吻合。相对于pH和OC，基于CEC的单因子量化关系式即能较好地预测污泥铜HC5值，而pH和OC的加入则能进一步提高预测的准确性。考虑到中国农业土壤中OC的含量变化范围不大(0.6-4.3%)，而且在关系式中是以10为底的对数，因此，选取公式9和11作为污泥铜HC5值的预测模型显得较为理想。即：

模型1: LogHC5 = 0.046pH+0.803LogCEC+0.401

模型2: LogHC5 = 0.046pH+0.136LogOC+0.803LogCEC+0.354

模型中的HC5为污泥施用后土壤中铜的5%毒害浓度，pH为1:5H2O土液比所测定的土壤pH值，OC为土壤有机碳含量(%)，CEC为阳离子可交换量(cmol·kg-1)。模型1和2中pH、OC和CEC的斜率均分别为0.046、0.136和0.803。

铜在土壤中的生物有效性和毒性不仅与其总量有关，更大程度上取决于它的化学形态，不同的形态产生不同的环境效应[52]。而土壤中的理化性质如pH、OC、CEC、粘粒含量(clay content)、氧化还原电位等对铜的化学形态分布有着较大的影响[53-55]。施用污泥后，除了增加土壤中的总铜含量[6-10]，还会使土壤原有的理化性质发生变化，进而改变铜的化学形态分布，影响其生物有效性和毒性[12-17]。比如施用含有大量有机成分的污泥可能会提高土壤中OC的含量，这就会增加土壤对铜的络合作用，使其生物有效性和毒性也随之降低[13-14]；施用污泥可能会导致土壤pH值的降低，而铜在我国城市污泥中主要以残渣态与氧化态存在[56-57]，pH的降低会影响氧化物对铜的专性吸附，使其水溶解态与可交换态的含量增加，进而提高其生物有效性和毒性[16-17]；此外，因施用污泥而发生变化的土壤pH、OC、粘粒含量等理化性质通常会提高CEC，而CEC的提高意味着竞争吸附作用的加强，这将有助于减少农作物对有效态铜的吸收，从而降低铜的生物有效性和毒性[15]。本研究中影响污泥铜HC5值的主控因子为CEC，可能是受到土壤pH、OC、粘粒含量等其他因素对其共同影响的显著体现。将模型2与王小庆[48]基于水溶性铜盐推导出的铜老化HC5值预测模型LogHC5 = 0.077pH + 0.231LogOC + 0.734LogCEC + 0.062 (R2=0.961)相比，发现模型2中pH与OC的斜率均较低，但CEC的斜率则高些，进一步肯定了因施用污泥而发生变化的土壤性质参数共同作用于CEC的推测。从图4中模型预测值与实际推导值的比较可以看出模型1和2都能够根据不同的土壤性质参数比较准确地预测污泥铜HC5值。两个模型预测值与推导值之间的相关系数R2分别为0.84和0.9，预测的标准误差分别为9.15和7.31。

通过建立不同土壤性质参数与误差的关系，如图5、6所示，可以看出模型1在CEC ≥ 20cmol·kg-1的土壤中预测效果较差，且随着土壤pH的增加，预测值逐渐从保守到宽泛，但通过对所有误差求和发现总体预测值低于总体实际推导值。而模型2同样在CEC ≥ 20 cmol·kg-1的土壤中预测效果较差，且随着pH和OC含量的增加，误差也越大，但相对于模型1，其总体误差较低，且总体预测值仍低于实际推导值。值得注意的是，将这两个模型应用于碱性土壤时仍需十分谨慎，因为采用预测污泥铜HC5值从总体上可能会导致过度保护。

表4 基于90分位值下fav所推导出的污泥铜HC5值与不同土壤性质参数的量化关系式Table 4 Quantitative equation of sludge Cu HC5 values derived from 90 percentile fav and soil properties

图4 预测模型计算的污泥铜HC5值与实际推导的HC5值(a为模型1，b为模型2)Fig. 4 Comparison of model predicted sludge Cu HC5 values and sludge Cu HC5 values derived from ecotoxicity data (a: model 1, b: model 2)

图5 土壤性质参数对模型1预测值和推导值误差的影响Fig. 5 Impact of soil physicochemical properties on error between model 1 predicted values and values derived from ecotoxicity data

2.3 基于总量和活性制定铜土壤质量标准的差异性比较

我国现行污泥农用标准GB4284-84针对土壤pH进行了两段划分(pH<6.5、pH>6.5)，而CJ/T309-2009则根据允许施用作物范围的不同，通过对污泥进行A、B两级的划分来规定重金属的含量。将模型1和2的预测值分别与这两个标准的推导值进行比较，如图7、8所示。与GB4284-84相比，结果发现在土壤pH>6.5的情况下，无论CEC和OC的含量如何，现行标准推导值均高于模型预测值，说明现行标准较为宽松，保护不足。在土壤pH<6.5的情况下，现行标准推导值介于不同CEC含量下的模型预测值之间，即：当CEC的含量较高时(CEC=30 cmol·kg-1)，现行标准推导值低于模型预测值，说明现行标准较为严格，保护过度；当CEC的含量较低时(CEC=10 cmol·kg-1)，现行标准推导值又高于模型预测值，与在pH>6.5的情况下一样；当CEC的含量中等时(CEC=20 cmol·kg-1)，原本高于模型预测值的现行标准推导值随着OC含量的增加逐渐低于模型预测值。与CJ/T309-2009相比结果发现，无论pH、

图6 土壤性质参数对模型2预测值和 推导值误差的影响Fig. 6 Impact of soil physicochemical properties on error between model 2 predicted values and values derived from ecotoxicity data

CEC和OC的含量如何，现行标准A级推导值均低于模型预测值，说明现行标准较为严格，保护过度；只有在CEC含量较低的情况下(CEC=10 cmol·kg-1)，现行标准B级推导值才高于模型预测值，但会随着OC含量的增加逐渐低于模型预测值。由此可见，因土壤理化性质不同而导致铜生物有效性/毒性的差异会使以单一分段式来控制总铜含量的现行标准同时存在保护不足与保护过度的问题，同时也说明根据不同土壤性质参数制定相应生态安全阈值的重要性。此外，虽然污泥施用土壤中铜毒性的主控因子是CEC，而不是pH，但pH很有可能是影响其他重金属的主要因素，而GB4284-84的制订是为了对污泥农用过程中所有目标污染物的含量进行控制，因此仅针对土壤pH进行了两段划分(pH<6.5、pH>6.5)，仍显得不够科学。

表5为我国现行污泥农用中铜在不同土壤性质参数下的分段生态安全基准建议值以及连续标准计算公式。可以根据已知土壤性质参数的不同情况选用不同的公式。另外，本研究是以外源添加法[33]的形式对铜的生态安全阈值给出建议，该方法基于土壤重金属因来源不同而导致的活性差异，假设土壤背景值部分的重金属活性因土壤生物已对其产生适应性而可以忽略，只需考虑外源添加部分的重金属活性。如果以总量法的形式，即土壤最大累积量，对铜的生态安全阈值给出建议，还需结合不同土壤中铜的背景值。

图7 模型1预测值与现行标准推导值的比较Fig. 7 Comparison of model 1 predicted values and values derived from Chinese standards

图8 模型2预测值与现行标准推导值的比较Fig. 8 Comparison of model 2 predicted values and values derived from Chinese standards

方法连续标准计算公式分段标准值a/(mg·kg-1) Scenariocriteriaa/(mg·kg-1)CEC<10CEC10-30CEC>30ApproachContinuouscriteriapH<6.5bpH6.5-7.5pH>7.5pH<6.5pH6.5-7.5pH>7.5pH<6.5pH6.5-7.5pH>7.5外源添加法CEC、pH100.046pH+0.803LogCEC+0.401293435505962698186外源添加法CEC、pH、OC100.046pH+0.136LogOC+0.803LogCEC+0.3541c263032455355627377228333549586168808433035375261647285894313638546467758893GB4284-84无55.5111.155.5111.155.5111.1CJ/T309-2009无AdB13.941.6

注：a为不同土壤中的阳离子交换量/ (c mol·kg-1)，CEC<10、10～30和>30分别按CEC=10、20和30计算；b pH<6.5、6.5～7.5和>7.5分别按pH =5.5、7和7.5计算；c为不同土壤中的有机碳 /%；d A级污泥允许施用作物：蔬菜，粮食作物，油料作物，果树，饲料作物，纤维作物；B级污泥允许施用作物：油料作物，果树，饲料作物，纤维作物。

Note: a isCEC/ (c mol·kg-1)in different soils. 10, 20 and 30 was selected asCECwhen it’s less than 10, ranging from 10 to 30, and more than 30, respectively；b 5.5, 7 and 7.5 was selected as pH when it’s less than 6.5, ranging from 6.5 to 7.5, and more than 7.5, respectively；c isOC/ % in different soils；d Crops for Class A sewage sludge: vegetables, food crops, oil crops, fruit trees, feed crops, and fiber crops; Crops for Class B sewage sludge: oil crops, fruit trees, feed crops, and fiber crops.

污泥中铜的活性均值约为以其水溶性盐的40%左右。从土壤pH、LogOC、LogCEC分别可控制污泥铜HC5值变异的8.4%、1.8%和84.6%可以看出，CEC是影响污泥施用土壤中铜毒性的主控因子。与本研究结果比较，我国现行污泥农用标准GB4284-84与CJ/T309-2009中对铜限量的规定均存在不同程度的保护不足和保护过度问题。本研究所建立的污泥铜HC5值预测模型，虽然有其适用局限性，但基本上可以根据不同的土壤条件较为准确地预测污泥施用后土壤中铜的生态安全阈值。此外，在土壤性质参数充足的条件下，选取基于土壤pH、OC和CEC的三因子模型进行预测更优于基于土壤pH和CEC的两因子模型，其相关性达到94.8%。尽管本研究所采用的活性差异系数推导法，所建议的基准值仍需长期田间定位试验验证。

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EcologicalThresholdsforCopperinSewageSludgeUsedforAgriculturalSoils

Lu Tao1, Wang Xiaoqing2，3, Ma Yibing3，*

1. School of Environmental Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China2. Department of Environmental Engineering and Chemistry, Luoyang Institute of Science and Technology, Luoyang 471023, China3. Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China

03 June 2014accepted14 August 2014

The approach of the difference in availability between copper added as soluble salts and sewage sludge in the same soilswas used to study the ecological thresholds for copper in sewage sludge used for agricultural soils. Firstly, the availability coefficients representing the difference in availability between copper added as soluble salts and sewage sludge in the same soils were compared, then the HC5 (protecting 95% of species in ecosystem) values of copper in soils amended with sewage sludge as well as a function of soil physicochemical properties were established using the availability coefficient approach. Finally, the predicted values by the models with the corresponding values derived from current national control standards for copper in sludge from agricultural use were compared, and recommendations on copper criteria values were given. The results showed that the mobility of copper in sewage sludge accounts for about 40% of the one in soluble salts. Cation exchange capacity (CEC) was found to be the main factor controlling 84.6% variation of HC5 values in soils amended with sewage sludge, while soil pH and organic carbon content (OC) could explain the variation of HC5 values by 8.4% and 1.8%, respectively. When soil properties are available, using three factor model (soil pH, OC and CEC), the coefficient of determination (R2) reached up to 94.8%, which is able to predict more accurately than two factor model (soil pH and CEC). In comparison with predicted values, both inadequate and excessive protection problem might exist in current national control standards.

ecological thresholds;copper; sewage sludge;mobility;soil properties

2014-06-03录用日期：2014-08-14

1673-5897(2014)4-715-14

： X171.5

： A

马义兵(1957—)，男，博士，研究员，主要研究方向为土壤重金属环境化学、风险评价与治理，发表学术论文160多篇。

公益性行业(农业)科研专项(200903015)

陆韬(1983-)，男，硕士，研究方向：土壤重金属生态阈值；E-mail: benny.lu@copperalliance. asia

*通讯作者(Corresponding author)，E-mail: ybma@caas.ac.cn

10.7524/AJE.1673-5897.20140510003

陆 韬，王小庆，马义兵. 农用污泥中铜的生态安全阈值研究[J]. 生态毒理学报, 2014, 9(4): 715-728

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