基于薄膜扩散梯度的玉米Cd、Ni、Zn生物积累预测与估算模型

食用被镉、镍和锌等重金属污染的玉米会威胁到人类的健康。对于原位测量重金属的生物利用度，薄膜扩散梯度法(DGT)优于其他传统方法，因此寻找一种基于DGT方法的玉米重金属富集预测方法具有重要意义。本研究在天津市玉米主产区进行了田间调查，将DGT与传统提取方法相结合，对玉米籽粒重金属浓度进行了预测。结果表明，DGT与土壤溶液耦合可显著提高预测精度(Cd-R² = 0.908, Ni-R² = 0.903, Zn-R² = 0.904)。这表明DGT和土壤溶液是玉米重金属浓度的可行预测因子。采用DGT诱导土壤/沉积物通量(DIFS)模型模拟DGT对重金属的吸收过程，较好地揭示了土壤中重金属的解吸过程，表征了土壤重金属的再补给能力。DGT和DIFS参数的耦合预测精度最高(Cd-R² = 0.920, Ni-R² = 0.928, Zn-R² = 0.908)。Zn的预测值略弱于Cd和Ni (Cd- p < 0.01, Ni- p < 0.01, Zn- p < 0.05)。原因是Cd和Ni在土壤中的平均补给方式是部分维持的，而Zn只通过扩散补给。解吸速率k⁻¹能很好地提高DGT的预测精度，避免了土壤溶液法不考虑解吸的缺点。DGT和DIFS参数的耦合为玉米重金属富集预测提供了准确可靠的方法。