基于保护生态的土壤基准值制订关键技术研究——以美国和澳大利亚为例

郑丽萍，王国庆,*，李勖之，戚旭东，张亚，闫佳莉，林玉锁

1. 生态环境部南京环境科学研究所，南京 210042

2. 国家环境保护土壤环境管理与污染控制重点实验室，南京 210042

3. 江苏省地质矿产局第一地质大队，南京 210041

土壤环境基准是指土壤中物理、化学等要素对土壤生物、作物、健康或使用功能不产生不良或有害影响的最大限值或临界含量[1]。根据不同的保护对象和受体，可分为保护农产品安全、保护人体健康、保护生态受体和保护地下水的土壤环境基准等。土壤基准研究是一项科学性的研究工作，主要体现技术性与科学性，较少考虑经济和社会因素，而土壤环境质量标准的制订是在土壤基准研究结果的基础上，综合考虑经济和社会因素后提出的一系列可服务于环境管理的值，二者存在联系而不完全等同。土壤环境基准是土壤环境质量标准制修订、土壤环境质量评价和监管的重要科学依据[2-7]，加强土壤基准的研究工作可为我国相关标准的制订提供数据支持[8-17]。

笔者选取美国和澳大利亚基于保护生态的土壤基准制订中的关键技术进行深入讨论，从两国的制订策略和关键推导方法等方面进行详细阐述，比对了两国的基准值制订技术要点，旨在为我国土壤基准研究提供一定参考。

1 美国土壤生态筛选值制订的关键技术(Key techniques for the formulation of ecological screening levels in the United States)

1.1 关键技术1：采用数据打分制获取推导筛选值的核心数据

土壤生态筛选值(Eco-SSL)由美国环境保护局(United States Environmental Protection Agency, US EPA)制订[18]，US EPA首先通过一系列严格的筛选程序，筛选出可信度较强的文献数据。其中必须包含土壤理化性质数据，包括土壤pH和有机质百分比。如果土壤pH<4或>8.5，或者土壤有机质含量>10%时，文献数据不被采纳。相关的毒性数据按照4种生态相关评估终点进行总结整理，即繁殖、数量、生长和生理特征。

(1)数据收集

文献检索包括纸质文献检索和计算机抽象数据库检索。基于论文的文献检索过程主要包括书目、指导性文件和评论文章的手工审查。其中，检索过程中需剔除研究内容如药品、生物制品、污水或者定量构效关系(quantitative structure-activity relationship, QSAR)等的相关文献[3]。

(2)数据选择

US EPA设置了10条文献数据选择的标准(表1)，并根据所获取的毒性数据的质量进行相应赋分(2分、1分或0分)[18]。US EPA规定，推导Eco-SSL需要选择总分18分中得分>10分的数据[18]。生物有效性评分被确定为评分过程的一部分，根据毒性数据所包含的土壤pH和有机质含量信息，对照数据评价第1条生物有效性标准进行相应赋分。美国推导Eco-SSL优先选择具有较高生物有效性的土壤的毒性数据，采用土壤生物有效性最高(如4≤土壤pH<5、土壤有机质含量<2%)的所有生物毒性数据(20%效应浓度(EC20)、10%效应浓度(EC10)和最大允许毒物浓度(MATC))的几何平均值计算Eco-SSL，要求数据必须≥3个，如果有效数据<3个，可从土壤生物有效性次高的土壤中(如5.5<土壤pH<7、土壤有机质含量<2%)寻找生物毒性数据(EC20、EC10和MATC)，以上数据寻找过程直到≥3个的时候可以计算Eco-SSL[18-19]。

表1 美国环境保护局(US EPA)评价植物和土壤无脊椎动物毒性数据的标准

1.2 关键技术2：美国的Eco-SSL制订未考虑土壤微生物过程，但考虑了对野生生物的保护

美国的Eco-SSL的保护对象主要考虑了植物、土壤无脊椎动物和野生动物(鸟类和哺乳动物)，但未考虑土壤微生物过程。根据US EPA生态筛选值制订导则[20]，美国的Eco-SSL不考虑土壤微生物过程的主要原因归纳为以下3点：(1)Eco-SSL的制订是为了支撑美国超级基金(Superfund)场地的风险管理决策，这些场地污染程度较高，污染物对生态的风险应优先考虑对环境具有重大意义且营养级别更高的生物体(即植物、无脊椎动物和野生动物)；(2)由于数量规模、功能冗余和环境复杂性等因素的条件差异，实验室微生物生态毒理学研究是否适合自然环境尚存在不确定性，研究结果对美国超级基金场地的污染相关性无法确定；(3)微生物生态毒理学常用的测试终点有微生物数量、群落结构、呼吸作用和酶活性等，这些指标对温度、水分、氧气和许多其他非污染因素的环境变化具有较高的响应能力，阈值变化范围较大，存在地域性差异。植物、土壤无脊椎动物和陆地野生动物对污染物的响应阈值通常受环境影响变化很小，而微生物的反应通常会受到测试条件的极大影响。基于上述3点原因，US EPA未考虑采用微生物过程推导Eco-SSL[20]。

美国推导保护野生生物的Eco-SSL采用了野生生物风险模型[18,21-27]。野生生物受体主要通过2个暴露途径接触土壤污染物：(1)进食时偶然摄入土壤；(2)摄入富集了土壤污染物的食物[21-27]。通过这2种途径计算土壤筛选值的公式为：

式中：HQj为污染物j的危险商值；Soilj为土壤中污染物j的浓度(mg·kg-1)；FIR为食物摄入量(kg food (dry weight)·kg-1(wet weight)·d-1)；Ps为食物中摄入土壤的比例；Bij为污染物j在生物i体内的浓度(mg·kg-1)；TRVj为毒性参考值(mg·kg-1BW·d-1)；不同食物(生物)i中污染物j的浓度Bij可以根据土壤中该污染物的浓度Soilj按照以下方法进行估测：

方法1：Bij=BAFij×Soilj(常数法)

方法2：ln(Bij)=Iij+Sij×ln(Soilj) (对数线性法)

方法3：Bij=Iij+Sij×Soilj(线性法)

式中：Bij为污染物j在食物i中的浓度(i可以为植物、蚯蚓或小型哺乳动物)(mg·kg-1)；BAFij为污染物j在生物i体内的生物富集系数；Iij为污染物j在生物i体内的生物累积模型的截距；Sij为污染物j在生物i体内的生物累积模型的斜率。

在涉及100%食用小型哺乳动物的捕食者时，目前尚无足够的数据可将土壤污染物浓度与小型哺乳动物组织中的污染物浓度直接建立关系。在此情况下，需根据以下模型计算Bij。

方法4：Bij=Cdiet×BAFdm

方法5：ln(Bij)=Iij+Sij×ln(Cdiet)

方法6：Bij=Iij+Sij×Cdiet

式中：Bij为食物i中污染物j的浓度(i为小型哺乳动物)(mg·kg-1)；Cdiet为根据方法1、2或3得出的小型哺乳动物的食物中污染物j的浓度(mg·kg-1)，默认食物为100%蚯蚓；BAFdm为污染物j在哺乳动物或鸟类中的生物富集系数；Iij为污染物j在生物i体内的生物累积模型的截距；Sij为污染物j在生物i体内的生物累积模型的斜率。

1.3 关键技术3：美国的Eco-SSL定位为场地初步筛查，不作为保护生态的土壤修复目标值

Eco-SSL用于场地初步筛查判断污染物对土壤的生态风险，从生态风险角度初步对土壤污染物进行筛选，在特殊场地需根据特定导则[28-33]进行详细生态风险评估，进一步确定特定潜在污染物(contaminants of potential concern, COPCs)的环境风险。US EPA在指导文件[18, 28]中明确指出，Eco-SSLs不可用作清洁修复目标值，也不能将其修改后用作联邦清洁修复标准。US EPA强调土壤Eco-SSL用于指导识别可能对陆生生态受体产生不可接受风险的污染物，不能替代US EPA现有的法规或规章，它对US EPA、美国各州或监管社区不具有法律约束力[18]。

土壤Eco-SSL制订通用方法包括4个步骤[18]：(1)进行文献检索；(2)筛选确定需要排除和可接受的文献；(3)提取文献毒理数据并对数据进行评分，得出适用于推导Eco-SSL的毒理数据；(4)推导得出筛选值。这些程序被确定为Eco-SSL推导的标准操作程序[18, 32-33]。目前美国已制订的土壤Eco-SSL如表2所示。

表2 美国生态土壤筛选值(Eco-SSL)[18-25]

2 澳大利亚土壤生态调查值制订的关键技术(Key techniques for the formulation of ecological investigation levels in Australia)

2.1 关键技术1：澳大利亚土壤生态调查值的制订考虑了土壤背景值

澳大利亚基于保护生态的土壤基准值在该国被叫做生态调查值(ecological investigation levels, EILs)，该推导方法关键是规定了用来推导EILs的数据必须是外源添加到土壤中以引起毒性的污染物含量，不可使用野外污染土壤的生物毒性数据[34-36]。当使用这些毒性数据时，结果值称为添加污染物水平(added contaminant level, ACL)。由于土壤中某些元素本身存在背景值，澳大利亚在制订土壤EILs的时候考虑了土壤背景值的因素，在ACL中加入一个被调查土壤的环境背景值(ambient background concentration, ABC)来计算EILs[36]，表达公式为：

EILs=ACL+ABC

式中：EILs为生态调查值；ACL为添加污染物水平；ABC为土壤环境背景值。澳大利亚的EILs的推导方法如图1所示。

图1 澳大利亚土壤生态调查值(EILs)的推导方法示意图

2.2 关键技术2：使用土壤理化性质计算特定土壤的ACL

澳大利亚使用了包含土壤的理化性质(pH、阳离子交换量和粘土含量)多元模型用于计算特定土壤的ACL。在这种方法中，不同理化性质的土壤具有不同的污染物EIL，而不是每种污染物的只有一个通用EIL值，即每种污染物的EIL值不唯一[36-41]。

ACL适用于三价铬(Cr(Ⅲ))、铜(Cu)、镍(Ni)和锌(Zn)，用于特定土壤的EIL测定。特定区域土壤推导Cr(Ⅲ)、Cu、Ni和Zn的EILs时需测定的土壤理化参数如表3所示[36]。

表3 特定区域土壤推导Cr(Ⅲ)、Cu、Ni和Zn的ACL时需测定的土壤理化参数

由于澳大利亚没有足够的数据和相关模型支撑推导砷(As)、滴滴涕、铅(Pb)和萘的特定区域土壤ACL，As、滴滴涕、Pb和萘的EILs为唯一的土壤通用值。

2.3 关键技术3：使用数据归一化模型对毒性数据进行校正

由于土壤的异质性，澳大利亚采用了数据归一化的方法对不同土壤的生物毒性数据进行校正，使用校正过的数据通过物质敏感性分布(SSD)法推导EILs。该国导则中纳入了不同研究团队开发的土壤与生物毒性关系的经验模型。经验模型利用土壤的物理化学性质(例如土壤pH值和有机碳含量)预测单一污染物对单一物种的毒性。通过使用归一化关系方程表达土壤特性对毒性数据的影响，以此来使毒性数据反映试验物种的固有敏感性。例如导则在推导土壤中Zn的EILs时，列出了文献所报道的7种Zn毒性的经验模型[37-38](表4)。其中，3种经验模型与植物有关，2种与微生物功能有关，2种与土壤无脊椎动物有关。

该导则中的Zn利用不同归一化方程表征土壤理化性质对生物毒性数据的影响，所得到的毒性数据可反映试验物种的内在敏感性。Zn对不同生物物种的生物毒性数据按照表4的经验模型被归一到澳大利亚标准土壤的生物毒性数据，澳大利亚规定本国的标准土壤理化参数如表5所示[38]。

表4 Zn对土壤无脊椎动物、土壤过程和植物毒性的归一化模型[38]

表5 澳大利亚标准土壤理化参数

2.4 关键技术4：根据不同用地类型确定物种保护水平

澳大利亚为3种用地方式设置开发了EILs：(1)具有生态价值的地区；(2)城市住宅区和公共区域；(3)商业和工业用地。EILs不适用于农用地土壤，农用地土壤需要评估污染物对植物的毒性、植物污染物吸收富集和土壤类型等因素[36]。

一般土地使用设置的保护级别为：具有生态价值的地区物种保护水平为99%；城市住宅区和公共开放空间物种保护水平为80%；商业和工业用地的物种保护水平为60%。当污染物存在生物放大效应时，保护水平将相应增加5%[36,39-41]。

EILs在土壤的适用深度为地面以下2 m，地面以下2 m为大多数生物物种的根系区和生物居住区。干旱地区的生物物种的根渗透率可能更大，具体考虑可能应用到地表以下3 m[36-37]。

3 讨论(Discussion)

对上述2个国家制订基于保护生态的土壤基准值的技术要点进行比较，结果如表6所示，由表6可知，两国的基准名称、保护对象和毒理数据处理措施等有一定差异，这与各国的具体制定策略有密切关联，有些国家在制定土壤基准值时已考虑了土地利用方式[36-38,42-46]。笔者认为由于不同的土地后续利用方式存在差异，在推导土壤基准值的时候建议考虑土地利用方式的差别。同时，毒理数据的选择与甄别直接关系到基准值制订的科学性、合理性，建议借鉴各国对毒理数据的筛选方法对数据进行科学选择。

表6 美国和澳大利亚制订保护生态受体的土壤基准值技术要点比较

两国的土壤环境基准值制订技术方法各有其优势，但也存在一定的局限性，笔者就本文研究的美国与澳大利亚土壤基准的技术方法提出3点建议与意见。

(1)美国对于数据的打分制优先选择生物有效性高的土壤，未体现土壤理化性质的差异性

美国推导Eco-SSL优先选择具有较高生物有效性的土壤的毒性数据，采用土壤生物有效性最高(如4≤土壤pH<5、土壤有机质<2%)的所有生物毒性数据的几何平均值计算Eco-SSL，如果有效数据少于3个，可从土壤生物有效性次高的土壤中(如5.5<土壤pH<7、土壤有机质<2%)寻找生物毒性数据。此类推导方法会导致所推导的土壤基准是基于生物有效性较高的土壤毒性数据获得，生物有效性低的土壤未有相应的土壤基准值。

我国幅员辽阔，由于地域的差异，不同省份的土壤理化性质差异明显[47-52]，如果采用美国的生物毒性数据打分制，某些土壤生物有效性低的省份的土壤毒性数据不会被纳入基准值制订基础毒性数据的考虑范畴，导致所推导的基准值较为严格，如果在我国北方土壤生物有效性低的地区按照此基准值参照执行环境管理，可能造成“过保护”的情况，因此，建议因地制宜，分区域制订土壤环境基准。如我国《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准》(GB15618—2018)[5]采用了分4档pH(pH<5.5，5.5≤pH<6.5，6.5≤pH<7.5，pH>7.5)分别制订了我国的农用地土壤筛选值[5]，笔者建议我国的基准研究应借鉴农用地标准的制订经验开展相应的基准研究工作，分区域进行土壤基准的针对性研究。

(2)澳大利亚采纳本国不同团队开发的经验模型存在一定的限制性和不确定性

澳大利亚在其EILs制订过程中，采用了本国研发团队所开发的经验模型，纳入了针对土壤理化性质制订不唯一的EILs，其方法值得我国学者参考与借鉴。但其模型涵盖的生物物种相对有限，导致生物毒性数据使用模型的归一化后结果存在一定的不确定性；使用包含土壤理化参数的经验模型，模型本身存在一定的不确定因素。使用经验模型进行生物毒性数据校正，可能与实际土壤生物毒性试验结果有所偏差，高估或者低估化学物质在不同土壤中的毒性，建议对不同开发团队的经验模型进行科学的甄别与采用。

(3)建议我国针对本国的土壤生物毒性数据进行集成，形成共享数据平台，为土壤基准研究提供高质量的基础生物毒性数据

我国针对土壤生态毒理已开展了大量基础科研工作[7-17,47-53]，相关研究成果发表在国内外期刊，可在中国知网、Web of Science等国内外相关数据库进行查阅。建议我国参考ECOTOX的数据收录方法整理我国已发表的陆生生物毒性数据，对我国的土壤生物毒性数据进行集成，利用大数据、云计算等数据处理技术建立中国生态毒性数据平台[52-53]，为我国土壤基准研究提供高质量的土壤基础生物毒性数据支持。