一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法及其应用技术

本发明专利技术属于农业与环境领域，涉及一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法及其应用。所述的建模方法包含以下步骤：采集土壤样品，测定土壤中连二亚硫酸钠‑柠檬酸三钠‑碳酸氢钠(DCB)提取态铁(FeDCB‑soil)含量、草酸/草酸铵(Oxalate)提取态镉(Cdoxalate‑soil)的含量、土壤中乙酸/乙酸钠(NaOAc)提取态铝(AlNaoac‑soil)的含量，建立FeDCB‑soi、Cdoxalate‑soil、AlNaoac‑soil含量与蔬菜镉(Cdplant)含量的模型关系。建立的模型为：logCdplant＝alogCdOxalate‑soil‑bFeDCB‑soil+cAlNaoAc‑soil+d。该模型适用于红壤中蔬菜镉含量的预测，可提高蔬菜镉含量的预测准确性，为蔬菜安全生产布局提供借鉴。

【技术实现步骤摘要】
一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法及其应用
本专利技术属于农业与环境领域，涉及一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法及其应用。
技术介绍
镉是一种非必需有毒重金属，且可以在生物体内累积，主要存在于锌矿石和磷肥等物质中，广泛用于电镀、颜料、塑料稳定剂和镍镉电池等行业，并以污水、污泥或市政废弃物等形式排放到环境中，给城市郊区和农用土壤造成了严重的污染。蔬菜作为南方地区居民除大米外的第二大膳食，当生长于镉污染的土壤中，过量的镉就会累积在蔬菜体内，既影响蔬菜的生长和品质，长期食用这种蔬菜，还会对人体造成极大的累积风险。一方面，南方地区气候湿热，土壤酸化严重，重金属活性强，土壤风化淋溶强度大，土壤脱硅富铁铝化程度高，这样的气候和土壤条件更有利于镉从土壤向蔬菜的转移。另一方面，对于大面积、低污染、面源污染的农田土壤，用工程修复方法是不现实的，如客土法、深挖、填埋等工程方法，因此，需要因地制宜，科学确定土壤与作物中镉含量的模型关系，针对性地采取措施，有效抑制重金属进入食物链，进而提高农产品质量。目前已有的土壤-作物重金属富集预测模型，多是将土壤重金属全量、土壤性质(pH、质地、有机质、CEC等)、作物状态(作物种类、种植等)、大气环境及其他因子等直接或间接影响重金属迁移的因素整合，形成土壤-作物系统富集模型的基础，很少有将土壤次生矿物(氧化铁、氧化锰、氧化铝和氧化硅等)作为富集驱动因子进行研究。而在珠三角红壤地区，气候湿热，土壤酸化严重，土壤风化淋溶强度大，土壤脱硅富铁铝化化程度高，这样的条件能较强烈的影响重金属镉的迁移和转化，需要重点关注。此外，目前较成熟的作物重金属富集模型多集中于荷兰、英国等欧洲国家，其土壤多为温带的恒定电荷土壤和石灰性土壤，与华南地区的酸性红壤地球化学性质有较大的差异。因此，从地球化学的角度，建立土壤与作物重金属的模型关系，是准确预测作物重金属含量在有效手段。基于重金属有效态污染土壤风险管控的技术较为薄弱。作物中重金属主要来源于土壤，但土壤中重金属的总量不能作为判断对作物供给能力的指标，只有生物有效态对作物是有效的。大量的研究表明，土壤重金属总量与作物组织内的重金属含量的关系并不密切，甚至有一些根本不存在相关关系。而目前我国现行的土壤环境质量相关标准、预测模型多以重金属为准，这不能准确反映土壤与作物的对应关系，较难准确代表农产品的质量安全，进而导致相关污染土壤风险管控措施的偏差，存在较大的潜在风险。相关调查显示，珠三角地区土壤呈现典型的区域污染特征，土壤环境质量总体不容乐观，尤其是镉污染比较突出的农产品质量安全问题突出。已有的涉及作物-土壤系统的重金属大部分局限于矿区微区域或盆栽试验的有限区域内，对大田环境下的产地土壤环境质量与作物重金属之间的关系及其机制研究缺乏整体性和系统性的研究，对产地环境土壤中重金属的迁移转化大多仍停留在单一或有限影响因素的研究，缺乏对土壤重金属迁移的准确判断与定量解析，难以构建基于重金属污染的土壤-作物系统富集模型关系。因此，本专利技术是基于区域尺度上作物-土壤系统深入研究，准确分析产地环境中土壤镉的分布及赋存状态，探明其污染行为，建立土壤-作物系统镉富集的模型关系。基于以上考虑，本专利技术在深入研究土壤重金属镉含量及其有效态、基本理化性质、次生矿物、风化指标等对蔬菜富集的特征基础上，构建了叶菜中重金属镉(Cd)富集的地球化学模型，提高了作物重金属含量的预测准确性。该专利技术可以丰富红壤区重金属迁移转化理论，为我国华南区域重金属污染土壤的修复和管理提供技术支撑，也可以为土壤重金属污染及作物安全生产布局提供借鉴，有效提高污染耕地的安全利用率，全面提升作物质量安全和产地环境质量的整体水平。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法，特别是提供了一种基于亚热带红壤特异性的地球化学性质的叶菜中镉的预测方法，提高叶菜镉含量的预测准确性。本专利技术的目的还在于提供一种利用预测模型，预测蔬菜中镉含量的方法。本专利技术的目的通过以下技术手段实现：本专利技术提供了一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法，该方法包含以下步骤：S1.采集土壤、建模蔬菜样品；S2.测定土壤中的Cdoxalate-soil、FeDCB-soil、AlNaoac-soil含量；S3.测定建模蔬菜中Cdplant含量；S4.建立蔬菜中镉含量Cdplant与土壤中的Cdoxalate-soil、FeDCB-soil、AlNaoac-soil含量的模型关系。其中，步骤S2和S3可互换，也可同时进行，只要在建模前完成即可。其中，步骤S2中，Cdoxalate-soil是指土壤中草酸/草酸铵(Oxalate)提取态镉的含量。作为一种可选的实施方式，所述的Cdoxalate-soil采用ICP-OES测定。作为一种示范性的实施方式，Cdoxalate-soil的具体测定方法为：0.2M草酸铵，0.1M草酸，定容至1L，调整pH为3.2，震荡后过滤，取上清液上300DVICP-OES检测。其中，步骤S2中，FeDCB-soil是指土壤中连二亚硫酸钠-柠檬酸三钠-碳酸氢钠(DCB)提取态铁含量，即土壤有游离态铁含量。作为一种可选的实施方式，测定方法可参考：鲁如坤，土壤农业化学分析，游离态氧化物的分析相关分析方法(pp60-62)。其中，步骤S2中，AlNaoac-soil是指土壤中乙酸/乙酸钠(NaOAc)提取态铝的含量。作为一种可选的实施方式，所述的AlNaoac-soil采用ICP-OES测定。作为一种示范性的实施方式，AlNaoac-soil的具体测定方法为测定方法：冰乙酸49.2ml,乙酸钠14.0g，稀释至1L，pH4.0，震荡后过滤，上清液上3300DVICP-OES检测。其中，步骤S3中，Cdplant是指蔬菜中镉的含量。作为一种可选的实施方式，可采用电感耦合等离子质谱(ICP-MS)或石墨炉原子吸收光谱(GF-AAS)测定。作为一种示范性的实施方式，测定方法具体可参考：《食品安全国家标准食品中多元素的测定》(GB5009.268-2016)中的电感耦合等离子体质谱法；或者《食品安全国家标准食品中镉的测定》(GB5009.15-2014)中的石墨炉原子吸收光谱法。其中，步骤S4中，建模的步骤为：第一步，构建模型。设y为因变量(在本专利技术中，因变量y为Cdplant)，x1,x2,x3,...xk为自变量(在本专利技术中，自变量为Cdoxalate-soil、FeDCB-soil、AlNaoac-soil)，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：y＝bo+b1x1+b2x2+...+bkxk+e其中，b0为常数项b1，b2，…bk为回归系数，b1为x2，x3…xk固定时，x1每增加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为x1，x3…xk固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即x2对y的偏回归系数，以此类推。多元性回归模型的参数估计，要求误差平方和(∑e2)为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。模型构建后，需对模型进行验证。第二步，模型拟合度(R2)检验。模型建立后，为了确定模型是否可用，需要进行必要的检验和评价。R2是指在因变量的总变化中，由方程解释的变动(回归平方和)所占的比重，R2本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法，其特征在于，包含以下步骤：S1.采集土壤、建模蔬菜样品；S2.测定土壤中的Cdoxalate‑soil、FeDCB‑soil、AlNaoac‑soil含量；S3.测定建模蔬菜中Cdplant含量；S4.建立蔬菜中镉含量Cdplant与土壤中的Cdoxalate‑soil、FeDCB‑soil、AlNaoac‑soil含量的模型关系；其中，步骤S2和S3可互换，也可同时进行。

【技术特征摘要】
1.一种蔬菜中镉含量预测模型的建模方法，其特征在于，包含以下步骤：S1.采集土壤、建模蔬菜样品；S2.测定土壤中的Cdoxalate-soil、FeDCB-soil、AlNaoac-soil含量；S3.测定建模蔬菜中Cdplant含量；S4.建立蔬菜中镉含量Cdplant与土壤中的Cdoxalate-soil、FeDCB-soil、AlNaoac-soil含量的模型关系；其中，步骤S2和S3可互换，也可同时进行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，建立的模型为：logCdplant＝alogCdOxalate-soil-bFeDCB-soil+cAlNaoAc-soil+d；所述的a为土壤中Cdoxalate-soil的模型系数，取值范围为0.85-0.95；所述的b为土壤中FeDCB-soil的模型系数，取值范围为0.15-0.35；所述的c为土壤中AlNaoac-soil的模型系数，取值范围为0.2-0.35；所述的d为常数项，取值范围为0.85-0.95。3.根据要求2所述的方法，其特征在于，所述的模型为：logCdplant＝0.911logCdOxalate-soil-0.336FeDCB-soil+0.272AlNaoAc-soil+0.948。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的蔬菜为叶菜；优选地，所述的叶菜为菜心、生菜；更优选地，所述的叶菜为菜心。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的土壤为红壤；优选地，为华南地区的红壤。6.根据权利要去1所述的方法，其特征在于，所述的Cdoxalate-soil为土壤中提取态镉的含量；优选地，为土壤中草酸/草酸铵(Oxalate)提取态镉的含量。7.根据权利要去...

【专利技术属性】
技术研发人员：常春英，肖荣波，邓一荣，李智山，董敏刚，
申请(专利权)人：广东省环境科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44