Page 137 - 《广西植物》2022年第3期
P. 137

3 期                  顿梦杰等: 贵州牛角塘铅锌矿区优势植物的重金属富集特征                                           4 8 1

   河分矿区、大坪分矿区、马坡分矿区、狮子洞分矿                            的回 收 率 为 92. 1% ~ 99. 5%ꎬ Cu 的 回 收 率 为
   区和新桥分矿区均已停止开采多年ꎬ该矿区为以                             95.0% ~ 105.3%ꎬZn 的回收率为 89.6% ~ 91.3%ꎬ
   铅和锌为主的多金属矿床ꎮ                                      Ni 的回收率为 97.3% ~ 104.6%ꎬ符合分析质量控
       在该区域内ꎬ植物资源极其丰富且长势良好ꎬ                          制要求ꎬ分析过程中所用试剂均为优级纯ꎬ所用的
   同时草本植物和体型小的灌木在矿区分布区域                              水均为超纯水(亚沸水)ꎮ
   广、数量多ꎬ为本地的优势物种ꎬ分别在这 5 个分                          1.4 数据处理
   矿区内选择优势植物作为研究材料ꎮ                                      富集系数( bio ̄enrichment coefficientꎬBCF) ( 地
   1.2 样品采集和处理                                       上部分)反映植物从土壤中吸收重金属能力(魏树
       2017 年 6 月ꎬ利用手持式重金属快速检测仪                      和等ꎬ2003)ꎬ计算方法如(1)所示:
   (Innov ̄X Delta CGSM)进行初筛ꎬ选择土壤重金属                      BCF = Cp / Cs                          (1)
   含量高的区域为采样区ꎮ 选择矿区中自然生长                                 式中:C 为植物地上部各重金属含量( mg
                                                                p
   的、生物量较大的植物种类ꎬ多为草本植物ꎬ其中                            kg )ꎻC 为土壤各重金属含量(mgkg )ꎮ
                                                                                         ̄1
                                                        ̄1
                                                            s
   生物量较大的物种在体型上明显大于周围其他植                                 转运系数( transport coefficientꎬTF) 用 来 评 价
   物ꎮ 对于矿区分布较多的植物采集的样本较多ꎬ                            重金属从植物根部向地上部的转移能力 ( 邹春萍
   局部分布的植物采集混合植物样ꎬ采集 3 ~ 5 株ꎬ混                       等ꎬ2015)ꎬ计算方法如(2)所示:
   合成一个样品ꎬ植物样品尽量保持完整ꎮ 土壤样                                TF = Cp / Cr                           (2)
   品采集与植物同时进行ꎬ植物根系附着了大量的                                 式中:C 为植物地上部各重金属含量( mg
                                                                p
   土壤ꎬ用力抖动将土壤抖下后混合均匀ꎬ四分法                             kg )ꎻC 为地下部各重金属含量(mgkg )ꎮ
                                                                                           ̄1
                                                        ̄1
                                                            r
   后ꎬ取大约 1 kg 土壤装入布袋ꎬ带回实验室进行下                            试验数据使用软件 Excel 2016 整理ꎬ图形使用
   一步处理ꎮ                                             软件 SigmaPlot 15.0 绘制ꎬ使用软件 SPSS 18.0 进
       所有植物样品均用聚乙烯塑料袋密封好带回                           行方差分析ꎬ应用 ANOVA 进 行 差 异 性 检 验ꎬP <
   实验室ꎬ先用自来水将附着在植物表面的泥土冲                             0.05 表示存在显著性差异ꎮ 使用软件 SPSS 18.0
   洗干净ꎬ再用超纯水将植物润洗 3 ~ 5 遍ꎬ在通风处                       进行聚类分析ꎬ根据不同样品的特征ꎬ对其进行分
   自然晾干后称鲜重ꎻ将植物置于恒烘箱内ꎬ105 ℃                          类ꎬ将性质相近的植物归为一类ꎮ
   杀青 30 minꎬ并于 80 ℃ 烘干到恒重后称其干重ꎻ
   计算各优势植物的含水率ꎮ 将烘干的植物放入不                            2  结果与分析
   锈钢粉碎机内粉碎充分后装入聚乙烯袋ꎬ记上编
   号待测ꎮ 将土壤样品内的各种杂物剔除后自然风                            2.1 优势植物组成
   干ꎬ用研钵充分研磨后ꎬ过 0.841 mm 和 0.149 mm                      本次调查采集优势植物共 30 种ꎬ分属 16 科ꎬ
   尼龙筛ꎬ分别装入牛皮信封袋ꎬ记上对应编号保存                            28 属ꎮ 其中ꎬ菊科 12 种( 占 40%)ꎬ豆科 2 种( 占
   待测ꎮ                                               6.7%)ꎬ蓼 科 2 种 ( 占 6. 7%)ꎬ 荨 麻 科 2 种 ( 占
   1.3 测定方法                                          6.7%)ꎬ车前科、唇形科、马钱科、木贼科、茄科、商
       采 用 美 国 国 家 环 保 署 ( US EPA) 推 荐 的             陆科、松科、苋科、旋花科、罂粟科、鸢尾科和紫茉

   HNO -H O 体系来消解土壤样品ꎬ采用 HNO -HClO                   莉科各 1 种( 分别占 3.3%)ꎮ 牛角塘铅锌矿区优
       3   2  2                           3     4
   方法( EPA 3050B) 来消解植物样品ꎬ有效态采用                      势植物种类组成见表 1ꎮ
   DTPA 浸提法ꎮ 使用石墨炉原子吸收分光光度计                              由表 1 可知ꎬ草本植物 25 种ꎬ占比 83%ꎬ说明
   (AA ̄700) 测定样品 Cd 含量ꎬ用 ICP ̄OES 测定各                 在牛角塘铅锌矿区的复杂生存条件下ꎬ草本植物
   样品 Cu、Pb、Zn、Ni 含量ꎮ 同时ꎬ在处理的样品中                     具有较强的抗性ꎬ同时也说明草本植物对重金属
   随机加入 10% ~ 15%的重复数ꎬ来验证实验方法的                       有很强的耐性ꎮ 另外ꎬ在本次采样中ꎬ部分样本在
   准确性和操作人员对实验过程的干扰ꎮ 在样品中                            多个矿区均有采集ꎬ其中旋花分别采于狮子洞分
   分别加入国家标准土壤样品(GSS ̄4、GSF ̄4)、国家                      矿区和新桥分矿区ꎬ鬼针草分别采于大坪分矿区、
   标准植物样品(GSV ̄1)进行质量控制ꎬ以确保实验                         菜园河分矿区和狮子洞分矿区ꎬ河北木蓝分别采
   数据的可靠性ꎮ Cd 回收率为 82.3% ~ 105.3%ꎬPb                 于菜园河分矿区和狮子洞分矿区ꎬ藿香蓟分别采
   132   133   134   135   136   137   138   139   140   141   142