铜的形态转化决定了添加了锰改性生物炭的土壤中的温室气体排放情况

《Journal of Environmental Chemical Engineering》:Copper speciation governs greenhouse gas emissions in manganese-modified biochar amended soil

【字体: 时间:2026年03月13日 来源:Journal of Environmental Chemical Engineering 7.2

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  本研究通过气态温室气体监测、铜形态分析及微生物功能基因定量等技术,系统评估了锰改性生物炭(Mn-BC)与三种铜形态(Cu2?、纳米CuO、Mn-Cu-BC)复合对铜污染土壤温室气体排放及微生物功能的影响。结果表明,Mn-Cu-BC处理显著降低甲烷和氧化亚氮排放(分别减少73.7%和64.3%),同时通过有机结合态铜(占比67.8%)维持低生物有效性,促进硝酸还原相关基因(nosZ、pmoA)表达,并增强土壤氧化还原活性。

  
赵泽华|王志强|刘红红|唐静春
中国天津市河北工业大学能源与环境工程学院,天津市清洁能源与污染控制重点实验室,邮编300401

摘要

改性锰生物炭已被广泛用于固定受污染土壤中的重金属,但金属-生物炭复合物的长期稳定性及其对微生物功能和温室气体(GHG)通量的生态影响仍不明确。本研究通过气体通量监测、铜形态分析、功能基因qPCR和微生物群落评估,系统研究了Mn-BC与三种铜形态(Cu2+、纳米CuO和Mn-Cu-BC)联合使用对土壤温室气体排放和微生物功能的影响。结果表明,Mn-Cu-BC处理组的温室气体减排效果最为显著:CH4和N2O的排放量分别降至对照组的26.3%和35.7%,而CO2的排放量减少了30.2%。在该处理组中,铜主要以有机结合态和氧化结合态存在(占总铜含量的67.8%),并且有效铜的浓度保持在较低水平(0.046 mg·kg?1)。这降低了金属的生物可利用性和毒性,同时支持了依赖铜的微生物功能的恢复:nosZpmoA基因的丰度分别增加了56.7%和66.5%。与生物炭(BC)处理相比,Mn-Cu-BC显著增强了土壤-生物炭系统的氧化还原活性:电子接受能力(EAC)和电子供体能力(EDC)分别提高了10.72倍和2.23倍。总之,Mn-Cu-BC主要通过降低金属毒性、稳定铜和锰的形态,并建立有利于电子传递的反应环境,从而发挥微生物调节作用,进而减少温室气体排放。

部分内容摘录

引言

大部分土壤碳和氮集中在表土层(例如0–20厘米),这些层是生物地球化学循环和温室气体交换最活跃的区域[1]。然而,土壤也是温室气体排放的重要来源,约占全球人为产生的CO2、CH4和N2O排放量的15–20%[2]。因此,土壤中微生物代谢与电子流动之间的动态平衡起着关键作用

土壤采样和改性生物炭制备

实验土壤取自中国天津市北辰区河北工业大学附近一个典型农田的0–20厘米表层。在田间进行复合采样后,土壤经过以下实验室预处理:(1)物理筛选:使用4毫米标准筛去除植物残余物和砾石;(2)均质化:将土壤机械混合并分成两个平行样品组。
生物炭(BC)样品的制备方法如下:

温室气体排放动态和土壤理化性质

生物炭及其改性形式的应用显著影响了实验土壤的温室气体排放(图1a-c)。实验初期3天内,所有生物炭处理组均显著降低了土壤CO2排放率。从第3天到第10天,排放量有所回升,随后在接下来的10天内再次下降。实验结束时,所有添加了生物炭的处理组的CO2排放率均低于对照组

Mn-Cu-生物炭的协同机制

外源生物炭的添加已被证明能显著改善土壤的理化性质,包括提高pH值、电导率(EC)、有机碳含量(DOC)和硝酸盐氮(NO3--N)含量,从而优化土壤环境条件[56]。在本研究中,Mn-Cu-BC处理以及Mn-BC与Cu2+或纳米CuO的联合应用进一步增强了这些改善效果,特别是提高了DOC、TOC、NO3-N和生物可利用金属的浓度(图3和S2)。值得注意的是,DOC和TOC的变化

讨论

本研究采用短期土壤微宇宙实验,揭示了锰-铜改性生物炭(Mn-Cu-BC)调节铜污染土壤中温室气体排放的潜在机制。结果表明,Mn-Cu-BC通过结构减缓和铜形态优化实现了CO2、CH4和N2O排放的协同减少

利益冲突

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

作者贡献

所有作者均参与了研究的构思和设计。赵泽华:材料制备、数据收集与分析。王志强:方法论和软件应用。刘红红:构思和设计手稿、撰写初稿、审稿与润色文章。唐静春:审稿与润色文章。

资助

本研究得到了以下项目的支持:(1)天津市科技计划[23YFXTHZ00170];(2)天津市杰出青年学者科学基金[23JCJQJC00120];(3)国家自然科学基金[42477524];(4)河北省高等学校科研项目[JCZX2025002]。

作者贡献声明

唐静春:撰写 – 审稿与编辑。刘红红:撰写 – 初稿撰写。王志强:软件应用。赵泽华:数据整理。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。
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