稻根残渣上的铁斑仍在持续稳定化,这种情况同样发生在重新被水淹没的稻田中

《Journal of Hazardous Materials》:Fe plaque on rice root debris continues to stabilize As in re-flooded paddies

【字体: 时间:2026年04月17日 来源:Journal of Hazardous Materials 11.3

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  水稻根残体(RS)铁膜对复耕土壤砷动态的影响及其微生物机制研究。实验表明RS+Fe处理在砷污染和非污染土壤中均显著降低孔隙水砷浓度(31.7% vs RS-Fe),通过抑制有机碳释放(DOC下降29.5%)和产气单胞菌(Proteobacteria)增殖(抑制199%)实现砷固定。铁膜作为长期砷库的作用在水稻连作系统中具有环境意义。

  
作者:赵峰远、姜欧远、陈敏、威廉姆森·古斯塔夫、奚杰军、朱振科、葛蒂达、唐先进
单位:农业部农业产品质量安全国家重点实验室、中国农业科学院植物保护生物技术重点实验室、浙江省绿色植物保护重点实验室、宁波大学植物病毒学研究所,中国宁波315211

摘要

砷(As)是一种受严格监管的环境危害物质,通过水稻(Oryza sativa L.)的食用对人类健康构成重大风险。水稻根部的铁(Fe)斑块通常起到屏障作用,限制了水稻对砷的吸收。收获后,含有有机碳(C)和砷的水稻根系残余物(RS)留在土壤中,可能会在稻田重新被淹没时增加砷的释放,尽管这一点尚未通过实验验证。在本研究中,我们模拟了将带有铁斑块和不带铁斑块的水稻根系残余物(RS+Fe和RS-Fe)添加到受砷污染和未受污染的稻田土壤中,以探究铁斑块对砷动态的影响。在受砷污染的土壤中,RS+Fe并未显著改变孔隙水中的化学成分(pH值、Eh值、DOC、Fe、Mn或As含量);而在RS-Fe条件下,孔隙水中的DOC(增加29.5%)、Fe(增加25.2%)和As(增加31.7%)在60天的微宇宙实验中显著升高。DOC的增加强烈促进了变形菌(Proteobacteria,占比增加199%)的生长,这类细菌能够还原Fe和As,导致As(III)和可交换As的含量上升。相反,在未受污染的土壤中,RS+Fe和RS-Fe处理均促进了砷的固定,使得以碳酸盐形式(占比68.4%)和Fe/Mn结合形式(占比32.0%)存在的砷含量增加。总体而言,这些发现表明铁斑块在重新被淹没的稻田土壤中能够有效固定砷,并暗示铁斑块可能成为水稻单一种植系统中长期储存砷的机制。

引言

砷(As)是一种全球性的环境污染物,是对人类毒性最强的类金属元素之一。在自然环境中,砷通常以+3和+5两种氧化态存在,既存在于无机形式(亚砷酸盐[As(III)]和砷酸盐[As(V)]中,也存在于有机形式(如单甲基砷酸[MMA]和二甲基砷酸[DMA])中。其中,As(III)的毒性最强且迁移性最强,常见于富含还原性砷(V)和铁(III)微生物的饱和土壤中。水稻(Oryza sativa L.)是唯一一种在淹水条件下种植的主要粮食作物,这种种植方式会促进砷的迁移并提高其在土壤中的生物可利用性[1]。砷迁移性的增强尤其令人担忧,因为水稻植株容易在其籽粒中吸收和积累砷,从而对人类健康构成严重威胁[2]。因此,了解在氧化还原和地球化学条件变化下稻田土壤中砷的生物地球化学循环过程对于预测和减轻砷向粮食作物的转移至关重要。
砷在饱和土壤中的行为受溶解有机碳(DOC)可用性的显著影响[3]。在还原条件下,砷的迁移速度加快,主要受两个关键微生物过程驱动:首先,还原性铁(III)还原细菌变得活跃,导致含砷的铁(III)矿物溶解并释放出砷到土壤孔隙水中[4];变形菌(如Geobacter和Shewanella)属细菌能够有效促进铁(III)的还原及随后的砷释放[5],[6],[7]。其次,在此类条件下,还原性砷还原细菌也会被激活,将砷(V)还原为更易迁移的砷(III)[8]。变形菌和Shewanella均拥有砷还原基因,从而通过这一过程进一步增加砷的释放[5],[8]。这些还原细菌依赖DOC作为电子供体来完成这些还原反应。简单的有机底物(如葡萄糖和醋酸)已被证明能在各种缺氧土壤和沉积物中快速促进铁和砷的还原[9],[10]。
在稻田中,水稻种植为土壤提供了大量的有机碳(C),主要来自稻草和根系分泌物。稻草通常在收获后返回田地,通过焚烧或粉碎的方式处理,尽管近年来大多数国家已禁止露天焚烧[11]。因此,稻草的回田已成为稻田土壤中有机碳的重要来源。研究表明,稻草的回田可以改善土壤团聚结构并增加土壤有机碳含量[12],[13]。然而,这种做法的广泛采用引发了人们对砷暴露风险增加的担忧[11],[14],[15],因为稻草的回田可以为铁和砷还原细菌提供DOC和养分[12],[16],同时可能促进导致稻苗直立病的细菌活动[17]。尽管根系分泌物仅占总固定碳的约10%[18],[19],但它们主要由易于代谢的小分子(如草酸、柠檬酸和糖类)组成[6],因此可以显著促进稻田土壤中砷的迁移[6],[20]。
与稻草相比,几乎所有的水稻根系残余物(RS)都会留在土壤中,成为稻田土壤中重要的有机碳来源,但对其影响的研究仍相对不足。刘等人的研究估计RS贡献了约20%的净固定碳[18],而朱等人的研究表明,在300天的淹水培养后,RS产生的DOC与稻草相当[21];相反,卢等人的研究指出RS的降解速度远慢于稻草(在同一时期仅降解约30%),即使在15°C下培养240天后,完整根系的降解也很少[23]。重要的是,RS中含有铁斑块,这是已知的砷富集区。铁斑块是由于土壤中扩散的Fe(II)与根系通过径向氧气损失(ROL)释放的氧气反应形成的[24]。这种斑块能吸附大量砷,并主要作为屏障限制水稻对砷的吸收;然而,在再次遇到还原条件时,它可能成为砷的来源[24],[25]。黄等人的研究进一步证实,铁和砷还原细菌能够促进铁斑块的溶解,显著增加土壤孔隙水中的砷浓度[25]。不过,如果RS分解缓慢且不会显著提高土壤中的DOC水平,这一过程可能会受到限制[22]。我们之前的研究表明,RS在稻田中可稳定存在六个月[26]。根据根系残余物的重量(约2吨/公顷[18])、铁斑块的含量(约120克/千克干重根[26])及其吸附的砷(约5克/千克Fe[27]),整个生长季节根系铁斑块能够捕获的砷总量估计为1200克/公顷[26]。尽管带有铁斑块的RS可能通过增加有机碳和砷的输入而在重新被淹没的稻田土壤中显著增加砷的释放及相关风险,但这一假设尚未通过实验验证。
本研究的目标是:(i) 评估水稻根系残余物(RS)对重新被淹没的稻田土壤中砷释放的影响,模拟后续水稻生长季节的情况;(ii) 研究被铁斑块覆盖的RS在调节砷迁移中的作用;(iii) 阐明涉及的微生物机制。在本研究中,我们将带有和没有铁斑块的RS(RS+Fe和RS-Fe)分别添加到受砷污染和未受污染的稻田土壤中,监测整个微宇宙实验过程中孔隙水中砷及其形态的变化。此外,还研究了RS+Fe和RS-Fe处理对土壤化学性质以及微生物群落组成和活性的影响。研究结果表明,RS+Fe能够持续稳定重新被淹没稻田土壤中的砷,凸显了其作为稻田农业生态系统中长期砷储存库的潜力。

实验准备

本研究从中国上虞(SY;29.997°N, 120.788°E)和广陵(GL;29.546°N, 120.465°E)收集了两种稻田土壤。这两个地点地理位置相邻,土壤类型相同,均属于壤土。SY土壤受到砷污染(31.1 ± 3.3毫克/千克),而GL土壤未受污染(10.2 ± 0.8毫克/千克)。选定的土壤物理化学性质总结在表S1中。土壤样本取自耕作层(0-20厘米),其中含有可见的水稻根系。

水稻根系残余物(RS)对重新被淹没稻田中砷释放的影响

我们在两种砷含量不同的相邻稻田土壤(SY:31.1毫克/千克;GL:10.2毫克/千克)中评估了RS对砷释放的影响。需要注意的是,这些样本可能不能完全代表所有受污染或未受污染的稻田土壤,因为其他土壤性质也可能影响实验结果。铁斑块的存在似乎有助于保护重新被淹没土壤中完整的根系组织(见图S7)。本研究中未测量实验后根系上的铁斑块情况。

讨论

尽管铁斑块在稻田中普遍存在,但控制其分解后砷释放的机制仍不明确。与以往的研究一致[22],我们的结果表明,根系残余物(RS)上的铁斑块能够稳定稻田土壤中的砷[1],[2]。虽然早期研究主要关注RS对土壤碳动态的影响[21],但RS对重新淹没后砷动态的影响却较少被研究。

结论

研究表明,来自水稻的有机碳输入(包括稻草和根系分泌物)会促进稻田土壤中砷的迁移,导致稻谷中砷的过量积累,从而引发严重的食品安全问题[6],[11],[14],[58]。因此,了解不同形式的水稻来源有机碳如何影响砷的行为及其相关机制至关重要。

环境意义

本研究揭示了水稻根系残余物(RS)上的铁(Fe)斑块在水稻收获后具有固定土壤中砷的意外效果。无铁斑块的RS在受污染土壤中显著增加了砷的释放,而带有铁斑块的RS则在受污染和未受污染的土壤中都能稳定砷的含量。这种稳定作用可能是因为铁斑块抑制了RS中DOC的淋溶,并起到减缓微生物分解的作用。

作者贡献声明

唐先进:撰写、审稿与编辑、监督、概念构思。 朱振科:撰写、审稿与编辑、验证。 葛蒂达:撰写、审稿与编辑、验证。 赵峰远:撰写初稿、研究设计、资金申请、数据分析、数据管理、概念构思。 威廉姆森·古斯塔夫:撰写、审稿与编辑、验证、软件使用、研究实施。 奚杰军:验证、资源协调。 姜欧远:撰写、审稿与编辑、验证、资源协调。

利益冲突

作者声明无利益冲突。

致谢

本研究得到了中国科学技术部(MOST)的国家重点研发计划(2025YFE0111302; 2025YFE0111301)、国家自然科学基金(42577005)、宁波市科技创新2035重点研发项目(2024Z267)、宁波市 Yongjiang 人才计划(2024B-491-G)以及宁波大学“健康一体化”科学研究所“健康一体化”跨学科研究项目的资助。
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