基于DGT技术对土壤硒生物有效性及其影响因素的分析

蒋天宇，余 涛,2，侯青叶，戚洪彬，王 珏，马旭东，杨忠芳

(1.中国地质大学(北京) 数理学院，北京 100083; 2.自然资源部 生态地球化学重点实验室，北京 100037;3.中国地质大学(北京) 地球科学与资源学院，北京 100083)

0 引 言

硒(Se)是生态环境中重要的微量元素之一[1]，也是动物和人体必需的微量营养素[2]。Se对植物是有益还是有害取决于土壤Se含量和植物种类，并且对于植物来说是否至关重要仍存在争议[3-4]。近几年来，Se在植物生长、人类健康、农业生产和环境生态等多个领域受到普遍关注[5-9]。植物、牲畜和人类主要通过土壤-植物-动物/人类的食物系统摄取Se以满足需要，土壤Se含量又受人类活动和自然活动的影响。因此，土壤Se来源、存在形式和生物有效性在Se的地球化学循环中起着决定性的作用[10]。已有文献相继报道了地区尺度、国家尺度甚至世界尺度内土壤Se含量状况[3,10-14]。

土壤总Se含量只反映土壤Se含量多少，并不能直接反映土壤Se的生物有效性和植物对Se的吸收，土壤有效Se含量能更准确地评价土壤中Se对植物的供给能力[15]。目前，土壤有效Se含量还没有统一的测定方法。经典的化学提取方法，例如单一或顺序提取，经常用于测量和评估土壤有效Se含量[2,16-18]。这种方法是基于平衡原理，从土壤中提取一个或几个特定目标态的Se组分[19]。然而该方法存在一定的局限性，这些限制包括:化学提取剂对目标态提取不完全、对非目标态溶解和不能反映植物吸收Se的动态过程[20]，在测量和评估土壤有效Se含量时还必须考虑植物对Se的吸收。

梯度扩散膜(Diffusive Gradients in Thin-films, DGT)是1990年代以来快速发展的一种仿生原位取样技术，可以真实模拟植物根系对土壤重金属元素的吸收[21]。与化学提取技术相比，DGT技术充分考虑了植物根系土壤界面的耗竭和耗竭导致土壤再补给的动态过程，更准确地评估金属的生物利用度[22]。Tandy et al.研究表明DGT方法在预测大范围的农业土壤中磷生物利用度优于传统方法[23]。Song et al.采用DGT技术和化学提取方法探究土壤中镉的生物利用度，对比发现黑麦草镉含量与DGT技术测得的镉含量的相关性明显高于化学提取技术测得的镉含量的相关性[24]。Peng et al.将DGT技术用于评估不同土壤-植物系统中外源Se的生物利用度，证实DGT技术比化学提取技术在测定Se的生物利用度方面更有效[20]。Peng et al.研究表明DGT方法由于其对土壤性质的独立性优于化学提取方法，有可能成为评估不同土壤Se生物有效性的通用方法[25]。目前，利用DGT技术预测大范围农业土壤中有效Se含量的报道较少，因而在探究我国富Se土壤区总Se含量的同时，利用DGT技术研究有效Se含量特征及其影响因素并建立区域预测模型，对于富Se土壤的科学规划、合理开发利用具有重要意义。本文的研究目标是：(1)基于DGT技术，分析耕层土壤中有效Se含量及影响因素；(2)探究利用DGT技术在区域尺度预测农田土壤Se生物有效性的可行性。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于四川省广安市东部邻水县境内。邻水县处中亚热带湿润季风气候区，年均气温16 ℃，多年平均降水量1 014～1 282 mm。广安市境内华蓥山、铜锣山、明月山由西向东平行展布，大洪河、御临河蜿蜒其间，形成“三山两槽”的独特地貌。广安市内出露地层较多，主要有寒武系中上统、奥陶系、志留系中下统、石炭系中统、二叠系、三叠系、侏罗系及第四系。广安市侏罗系地层分布最广，东部川东褶皱带中背斜两翼及向斜轴部以及华蓥山复背斜西翼广大地区均为侏罗系层状碎屑土分布区，约占广安市域面积的80%，其中80%以上属于沙溪庙组，土性为紫红色泥土、砂质泥土与灰紫、黄灰色土屑长石砂土、粉砂土互层，遂宁组仅分布于北部兴隆镇一带。

受成土母质类型、地形地貌等因素的影响，广安市土壤分为4个土类，7个亚类，16个土属，63个土种。邻水县内土壤主要分为石灰土、水稻土、紫色土、黄壤4个土类(图1)。黄壤为主要类型，占37.8%；其次为紫色土和石灰土，分别为30.9%和23.6%，石灰土主要分布在华蓥山与铜锣山区，另外少量潮土分布在河流两岸。研究区紫色土由紫色砂岩和页岩风化物堆积形成；石灰土主要是由石灰岩母质发育形成；黄壤则主要由砂岩残积、坡积物发育而成；邻水县的大宗农作物是水稻和玉米，两者一般采用间作的方式。

图1 研究区采样点位分布图Fig.1 Distribution of sampling sites in the study area

1.2 样品采集与测试

2019年9—10月，在研究区水稻和玉米收获季节采集了农作物以及配套根系土壤样品60套(图1)。根据研究区地质背景、成土母质和农业种植结构，一部分样点布置在华蓥山山前残坡积农耕区。每个样品均由3～5个子样点采集组合而成，用木铲采集深度为20 cm的耕层土壤，采用四分法选取1 000～2 000 g样品装入干净布袋内；作物样采集玉米、水稻穗。土壤样品放置在阴凉通风处阴干，用木槌敲打以免结块，经捶击碾细后，全部过2 mm尼龙筛。处理后的样品保存在干净的聚四氟乙烯袋中，送安徽省地质实验研究所分析。

土壤样品经40 ℃以下干燥，使用高铝玛瑙磨粉机研磨至小于200目。称取1.00 g样品，使用HF、HNO3、HClO4和王水的混合物进行分解，反复溶解样品直到溶液澄清。采用原子荧光光谱法(AFS，2202E型，北京海光公司)检测样品中Mn和Se元素；X射线荧光光谱法(XRF，ZSX100e型，日本理学公司)测定S、P、TFe2O3和Al2O3；容量法测定N和有机碳含量；pH/ISE双通路测试仪(S470，瑞士梅特勒-托利多公司)测定pH。检测限如表1所示。水稻籽实先用脱壳机脱壳制备成糙米，用精米机制备成精米放入淘洗筐中，用自来水冲洗3遍，再用去离子水冲洗3遍，边冲洗边用干净的玻璃棒搅拌，沥干水分后转入搪瓷盘中拨平，放入通风烘箱60 ℃以下烘干(约24 h)。玉米样品直接脱粒，同上述步骤清洗烘干。农作物样品用谷物粉碎机加工至约60目，采用微波消解法溶样，采用等离子体质谱法(ICP-MS，X Series 2型，美国热电公司)检测样品中Se元素。

表1 各指标分析方法及检测限(单位: mg/kg)

DGT装置购自DGT研究有限公司(英国)，DGT检测参照下列方法进行[25]：将80 g土壤放入100 mL塑料烧杯中，加入超纯水搅拌均匀至60%的田间持水量，并在(20±2)℃下持续培育48 h。然后将土壤进一步润湿至100%田间持水量，直到土壤表面光泽度均匀且搅拌不费力，过后再培育24 h。将培育好的土壤放入3个培养皿中，保持厚度为0.6～0.8 cm，将DGT装置轻压于土壤上并使滤膜与土壤完全接触。放置24 h后回收DGT并用超纯水冲洗、拆卸。在25 ℃下，用1 mL 6 mol/L的HCl溶液对吸附凝胶进行洗脱处理24 h。将洗脱液保存用于Se的测定。

通过标准对照物检查、回收率试验、内外重复样品和编码样品控制分析的精密度和准确度。参照《DZ/T 0295—2016 土地质量地球化学评价规范》[26]，测试指标准确度和精密度的控制方法为:以密码样插入4个与土壤酸碱性相匹配的国家标准物质(GBW)进行分析，每个指标的每次测试分析结果计算测定值与标准值对数偏差(ΔlgC)，用来衡量样品分析的准确度。选择4个国家一级标准土壤，重复分析完毕后，计算重复测量值对数标准偏差(λ)用来衡量样品分析的精密度。对数偏差(ΔlgC)和对数标准偏差(λ)均符合《DZ/T 0295—2016 土地质量地球化学评价规范》要求。

1.3 统计分析处理

采用SPSS(v.26)(International Business Machines Corporation，美国)软件进行描述性统计(平均数、标准差、最大值、最小值)、相关分析和线性回归分析。有关统计图件由OriginPro 2020b(OriginLab Corporation，美国)处理。采用ArcGIS(v.10.3)(Environmental Systems Research Institute，美国)进行地理数据的采集和处理。

2 结 果

2.1 土壤与作物Se含量特征及土壤理化性质

研究区60件根系土样品中Se含量最小值为0.15 mg/kg，最大值为2.42 mg/kg，均值为(0.48 ±0.47) mg/kg，分布较不均匀(表2)。表层土壤Se含量均值显著高于邻近的成都地区均值0.21 mg/kg、重庆地区均值0.24 mg/kg以及全国表层土壤Se平均含量0.29 mg/kg和世界表层土壤Se平均含量0.40 mg/kg[27-29]，但是低于中国恩施富Se区表层土壤Se平均含量1.88 mg/kg[30]。根据土壤Se等级划分标准[31]，对研究区表层土壤Se含量进行分级统计，结果为：潜在Se不足样品3件，约占5.0%；足Se样品38件，约占63.3%；富Se样品19件，约占31.7%；无Se不足样品和Se中毒样品。研究区玉米籽实Se含量均值为(0.03±0.01) mg/kg，水稻籽实Se含量均值为(0.04±0.01) mg/kg，与根系土壤中Se含量分布特征类似，农作物中Se含量分布较分散。

表2 土壤及农作物中硒含量

研究区内主要土壤类型为石灰土、紫色土、黄壤、水稻土。所采集土壤样品的理化性质如表3所示。研究区不同类型土壤Se含量均值为水稻土(0.27 mg/kg)<紫色土(0.28 mg/kg)<黄壤(0.78 mg/kg)<石灰土(1.06 mg/kg)(图2)，存在较大的差异性，石灰土和黄壤中Se含量均值明显高于水稻土和紫色土，其中石灰土Se含量均值为黄壤的1.37倍、紫色土的3.77倍和水稻土的3.81倍，这与刘道荣等对浙西常山地区不同土类Se含量特征的总结相似[32]，说明研究区土壤Se含量明显受成土母质的控制。

图2 不同类型土壤Se含量Fig.2 Se content in different types of soil

表3 研究区土壤理化指标

2.2 不同类型土壤中基于DGT测定的土壤有效Se含量

基于DGT技术测定了根系土壤中有效Se含量(DGT-Se)，结果显示土壤中DGT-Se最小值为0.02 μg/L，最大值为7.44 μg/L，均值为(1.23±1.31) μg/L(图3)。黄壤DGT-Se范围为0.02～3.11 μg/L，石灰土DGT-Se为0.02～1.11 μg/L，水稻土DGT-Se为0.26～2.78 μg/L，紫色土DGT-Se为0.01～2.94 μg/L。

图3 不同类型土壤DGT-Se含量 Fig.3 DGT-Se in different types of soil

研究区4种类型土壤的DGT-Se均值差异较大，其排序为石灰土(0.50 μg/L)<紫色土(1.07 μg/L)<黄壤(1.18 μg/L)<水稻土(1.66 μg/L)，水稻土DGT-Se明显高于其他土壤，是石灰土DGT-Se的3.3倍、紫色土的1.6倍和黄壤的1.4倍。黄壤DGT-Se的上下界限值和均值都略高于紫色土，石灰土DGT-Se明显低于其他土壤。因此，不同类型土壤中DGT-Se均值的差异指示研究区土壤有效Se含量明显受成土母质的影响。

2.3 土壤DGT-Se与土壤Se含量及理化性质的相关性

研究表明，土壤理化性质，包括黏土含量、pH值、有机质含量、铁/锰/铝氧化物含量、氮/磷/硫含量等是影响土壤Se生物有效性的重要因素[15,33]。研究区根系土壤理化指标特征见表3，土壤理化性质与DGT-Se的相关系数见表4。结果表明根系土壤中DGT-Se与土壤Se、TFe2O3、S含量达到极显著正相关水平；与土壤有机质、Al2O3含量达到显著正相关水平；与土壤pH值达到显著负相关水平；与土壤黏土、N、P和Mn含量间无显著相关性。

表4 土壤DGT-Se与土壤理化指标相关系数

3 讨 论

3.1 土壤类型及理化性质对土壤Se含量的影响

不同土壤类型具有不同的成因类型(成土母质)、组分和理化性质，即使是同一种土壤类型，其性质也有差别，进而导致不同类型土壤中Se含量差异。如表3所示，石灰土和黄壤中TFe2O3含量明显高于其他土壤类型，这是由于研究区石灰土主要是由石灰岩母质发育形成的土壤，黄壤则主要由砂岩残积、坡积物发育而成，是由形成过程中的富铝化作用和氧化铁的水化作用决定的。同时两者均主要分布于山地上，植被茂盛，腐殖层较厚，因此有机质含量高。相关分析表明，根系土壤Se含量与有机质、TFe2O3含量间均呈极显著正相关性，相关系数分别为0.941(n=60，p<0.01)、0.671(n=60，p<0.01) (图4)。土壤有机质通常具有较大的比表面积和较强的络合能力，可与土壤中黏土矿物和铁、铝氧化物形成有机-无机复合胶体，从而增加土壤颗粒的比表面积和表面活性[34]，进一步增强土壤对Se的吸附作用。Li et al.研究表明土壤有机质有利于土壤Se的保留，通过生物和非生物作用降低土壤Se的移动性，使Se得以稳定地保留于土壤[35]。吴俊也表明在有机质含量较高的土壤中，与有机质结合的有机复合态Se向水溶态Se转化减少，从而降低土壤Se的淋溶作用，使土壤Se得以富集[36]。在我国土壤中，Se含量与有机质含量直接相关，有机质被认为是使Se固定化和富集的原因[37]。

图4 土壤Se含量与土壤有机质含量和TFe2O3含量的相关性Fig.4 The correlation between soil Se content and soil organic carbon, TFe2O3 content

铁、铝氧化物所具有的表面化学性质对Se的吸附起重要作用。这些氧化物在很宽的pH值范围内都带正电荷。铁、铝氧化物还具有相对较高的表面积及用于配体交换反应的高密度表面官能团[38]。因此，Se可以吸附在铁、铝氧化物上，形成内外球体表面络合物，降低Se的移动性，使其保留在土壤中。Li et al.在18种中国土壤中发现铁、铝氧化物对SeO32-的吸附有很强的影响，且土壤中铁、铝氧化物含量与被吸附Se的含量呈正相关[39]。因此，研究区根系土中Se含量与土壤有机质以及铁、铝氧化物含量间的显著正相关性，反映出研究区土壤Se含量明显受土壤有机质以及铁、铝氧化物的影响。

3.2 土壤Se含量及理化性质对DGT-Se的影响

土壤Se的生物有效性受成土母质、土壤类型、土地利用方式、土壤理化性质和人为活动等因素的影响。研究区地处山区，受人为活动污染影响较小，因此，本研究仅选择土壤Se含量、类型以及理化性质作为影响因素对土壤Se的生物有效性进行探讨。

即使DGT-Se与土壤Se含量有一个显著的弱相关性(r=0.360,n=60，p<0.01)(图5(a))，但对比图2和图3发现，研究区石灰土和黄壤Se含量明显高于其他类型土壤，但其DGT-Se比水稻土和紫色土都低。这揭示土壤总Se含量代表土壤供Se的潜在水平，它虽然是土壤有效Se的库源，对土壤有效Se具有基本的调节作用，但并不能决定土壤有效Se含量。例如在中国克山病(一种由缺Se引起的疾病)区域，有些地区土壤总Se含量并不低[40]。富Se土壤中有效Se含量并不一定高，且低Se土壤中有效Se含量也可能处于较高水平。Li et al.指出土壤总Se含量并不是一个评价地区是否缺Se的好指标，土壤总Se含量高通常是因为土壤有很强的保留Se的能力，在这种情况下土壤Se表现出很低的生物有效性[35]。研究区石灰土和黄壤具有较高的有机质含量和铁、铝氧化物含量，这可能是导致研究区石灰土和黄壤Se含量较高，但DGT-Se却低于Se含量较低的水稻土和紫色土的原因所在。

图5 土壤DGT-Se含量与土壤Se含量、pH值、TFe2O3含量及Al2O3含量的相关性Fig.5 The correlation between soil DGT-Se and soil Se, TFe2O3, Al2O3 content and soil pH

土壤总Se含量对土壤有效Se含量的影响有限，讨论Se的生物有效性时必须考虑土壤理化性质[41]。Tolu et al.也指出土壤有效Se含量不仅仅取决于总Se含量，还受其他因素影响，例如土壤理化性质、Se的形态、微生物活性等[42]。Dinh et al.认为土壤酸碱度的变化会影响土壤有效Se含量[15]。从图5(b)中可看出DGT-Se与土壤pH值呈负相关关系，也就是在酸性土壤条件下，DGT技术提取的Se含量较高，这可能揭示了研究区紫色土、黄壤等为主的成土母质下，土壤pH值对于DGT-Se有重要影响。图5(c)和图5(d)中，DGT-Se与土壤Fe、Al含量呈正相关关系。Fe、Al氧化物因其广泛的螯合能力和比表面积而被认为是Se吸附过程的主要驱动因素之一[43]。在研究区内，受成土母质影响，耕层土壤中Fe、Al氧化物与DGT-Se呈正相关关系。研究区土壤S元素也主要来源于成土母质，不同土壤类型差异显著，因此表现为与DGT-Se正相关关系。

(a)水稻土和紫色土；(b)石灰土和黄壤图6 土壤DGT-Se含量与有机质含量的相关性Fig.6 The correlation between soil DGT-Se and soil organic matter content ((a) Paddy soil and purple soil; (b) lime soil and yellow soil)

研究区石灰土和黄壤DGT-Se与土壤有机质含量呈显著的正相关性(r=0.524,n=21，p<0.05)(图6(b))，而水稻土和紫色土DGT-Se与土壤有机质含量则呈现极显著的负相关性(r=-0.473,n=39，p<0.01)(图6(a))。如表3和图3所示，石灰土和黄壤有机质及S含量明显高于水稻土和紫色土，且总Se含量也很高。S和Se化学性质类似，两者在土壤环境中存在一个吸附位点的竞争关系[44]。在DGT测量的一个动态过程中，由于竞争位点的竞争关系存在，使一部分被有机质吸附的Se从土壤固相体系释放到土壤液相体系，这揭示了DGT测量的一个动态补给过程。相反水稻土和紫色土有机质及S含量相对较低，且总Se含量也较低，在测量过程中S和Se的竞争关系及再补给过程不明显。并且土壤有机质对Se有一定的吸附作用，可以降低土壤Se的生物有效性[15]。因此，在不同类型土壤中DGT-Se与土壤有机质含量呈现相反的相关性。受研究区成土母质影响，耕层土壤DGT-Se主要受土壤酸碱度、有机质、Fe、Al氧化物含量等的影响。

3.3 土壤DGT-Se与作物Se含量的关系

农作物吸收的Se含量是评估植物-土壤系统中Se有效性的最直接方法。本次研究中考虑到作物吸收Se的差异，分别绘制了水稻籽实和玉米籽实中Se含量与其对应根系土壤中DGT-Se散点图(图7)。从图7中可见，虽然水稻与玉米均属于禾本科农作物，但Se的生物有效性表达存在较大差异。水稻根系土壤DGT-Se与水稻籽实Se含量显著正相关(r=0.55，n=29，p<0.01)(图7(a))，而玉米根系土壤DGT-Se与玉米籽实Se含量不相关(图7(b))。这揭示了水稻土在频繁发生水耕熟化和氧化与还原交替，以及物质的淋溶、淀积的条件下，可以用其土壤DGT-Se来表达生物有效性。

图7 土壤DGT-Se含量与水稻、玉米籽实Se含量的相关性Fig.7 The correlation between soil DGT-Se and Se content in rice and corn seeds

土壤溶液是大多数土壤化学反应和土壤形成过程发生的场所，是土壤与不同环境介质物质交换的载体，也是植物根系获取养分的来源之一[45]。水稻因为长期的淹水条件，土壤溶液的成分较为均匀和稳定，且实际水饱和环境与DGT测量时相似，这可能是可用DGT-Se来评估土壤Se生物有效性的原因。而玉米地多为旱地，与DGT测量时水饱和方式差异性很大，对于以DGT-Se来评估旱作为主的耕作土壤Se生物有效性还需要进一步研究。

4 结 论

(1)研究区主要农作物籽实中Se含量均值为(0.03±0.01) mg/kg，根系土壤中Se含量的均值为(0.48±0.47) mg/kg，有31.67%的土壤样品属于富Se土壤。不同类型土壤Se含量存在明显差异，从高到低依次为石灰土(1.06 mg/kg)>黄壤(0.78 mg/kg)>紫色土(0.28 mg/kg)>水稻土(0.27 mg/kg)。相关性分析表明土壤有机质含量和TFe2O3含量可能是造成研究区不同类型土壤中Se含量分布差异的主要原因。

(2)研究区根系土壤样品中DGT-Se均值为(1.23±1.31) μg/L，按照从低到高顺序依次为石灰土(0.50 μg/L)<紫色土(1.07 μg/L)<黄壤(1.18 μg/L)<水稻土(1.66 μg/L)。不同类型土壤中DGT-Se均值差异指示研究区土壤有效Se含量受不同成土母质的影响明显。

(3)根系土壤中DGT-Se与土壤Se含量、pH值、TFe2O3含量、Al2O3含量等显著相关。不同类型土壤DGT-Se与土壤有机质含量表现出相反的相关性，这可能与不同类型土壤中S含量差异以及DGT测量的动态补给过程有关。受研究区成土母质的影响，根系土壤中DGT-Se主要受土壤酸碱度、有机质以及Fe、Al氧化物含量等影响。

(4)水稻根系土壤中的DGT-Se与水稻籽实中的Se含量显著正相关，揭示了以土壤DGT-Se来表达其生物有效性的可能性。用DGT方法评估土壤Se生物有效性、预测区域尺度农业土壤有效Se含量是可行的，但需充分考虑土壤的类型及其理化性质。