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2021年镉、砷低积累玉米品种筛选试验

2023-12-19李锐明陈欧保焦位雄吴峰

南方农业·下旬 2023年9期
关键词:玉米

李锐明 陈欧保 焦位雄 吴峰

李锐明,陈欧保,焦位雄,等. 2021年镉、砷低积累玉米品种筛选试验[J].南方农业,2023,17(18):-17.

摘 要 为了为存在轻中度镉、砷污染的玉米种植区筛选出镉、砷低积累玉米品种,采用田间小区试验方法,分析16个玉米品种的镉、砷吸收积累差异。16个品种的平均产量为716.55 kg/667 m2,其中有较大减产风险的玉米品种有1个,其产量比平均产量减产超过10%。16个玉米镉含量的平均值为0.032 6 mg·kg-1,变异系数为0.544;砷含量的平均值为0.016 3 mg·kg-1,变异系数为0.197。16个玉米籽粒中镉含量具有显著差异,砷含量无显著差异。结果表明,宝单99、刘玉1677、亲瑞189、宣宏99、贵玉8号及红单10号对镉富集能力较弱,可在云南省适合种植的地区推荐种植。

关键词 低积累;玉米;镉、砷污染

中图分类号:S513 文献标志码:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.18.005

原环境保护部、原国土资源部于2014年4月17日发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示,全国土壤环境状况总体不容乐观,部分地区土壤污染较重,耕地土壤环境质量堪忧。耕地土壤点位重金属超标率达到19.4%,土壤点位镉超标率达到7.0%,土壤点位砷超标率达到2.7%[1]。目前我国农业生产正面临着粮食安全的重大问题,耕地重金属污染的防治,以及重金属污染耕地如何大面积有效地安全利用,已成为全球农业环境科学研究领域的难点与热点[2]。不同农作物对重金属污染的敏感程度和积累能力存在差异[3]。通过这种特性来筛选低重金属积累品种已成为实现重金属污染耕地安全利用的有效途径之一[4]。目前,低积累作物品种筛选的相关研究涉及禾谷类作物(如水稻、小麦、玉米和大麦等)、蔬菜类作物,以及经济作物[5-9]。2022年,我国全年玉米种植面积4 307万hm2,主要产区是东北、华北和西南山区[10]。目前,针对云南省玉米低积累品种应用效果的研究较少。为此,本研究通过田间小区试验,分析16个当地玉米品种对镉、砷的吸收情况,筛选出适宜本地种植的低积累玉米品种,以期为玉米安全生产提供必要的参考。

1 材料与方法

1.1 试验地概况

试验地位于云南省石林彝族自治县西街口镇雨布宜村,试验区农用地土壤重金属镉(Cd)、砷(As)含量超标主要是地质背景因素引起的。试验区土壤类型为红壤土,土壤pH值6.0±0.12,土壤Cd浓度范围为0.58±0.02 mg·kg-1、As浓度范围为31.4±0.5 mg·kg-1,土地利用方式为玉米-绿肥轮作。

1.2 试验方法

试验采用完全随机区组设计,共种植16个玉米品种,每个品种设置3个重复。将大田分为3个区组,每个区组再均分为16个小区,小区面积20 m2(规格为4.0 m×5.0 m),并用50 cm宽垄沟隔开。每个区组种植品种分别为宝单99、贵玉8号、红单10号、华兴单199、金贵6396、刘玉1677、黔玉1808、桥单8号、亲瑞189、曲辰512、瑞兴6818、石糯2号、新昭6号、宣宏99、赞玉2009及足玉7号。试验玉米品种均为当地主栽品种,采购于当地种植经营店。试验于2021年5月1日播种,当天完成所有种植任务,2021年9月25日进行收获。试验种植方式与田间管理均按照当地种植习惯和管理方式统一进行。

1.3 土壤和农作物样品采集

试验前采集试验地块基础土样,采用五点取样法,采集混合样3个。玉米成熟期采集玉米籽粒样品,在每个小区内按照五点取样法,避开边际效应,每个点位取样1株共采集5个样点的样品组成1个混合样。装入尼龙网袋,并做好标记。

土壤样品自然风干研磨后过20目筛,做土壤理化性状分析,研磨后过100目筛用于重金属全量分析。玉米样品剥皮后脱粒,用自来水冲洗玉米籽粒表面粉尘,再用去离子水冲洗3次后将样品置于烘箱中烘干至恒重后采用粉碎机粉碎研磨后过20目筛,用于测定Cd、As含量。

1.4 土壤和农产品样品的测定

土壤pH是在土壤水土比为2.5∶1.0的条件下,采用玻璃电极法测定[11]。土壤Cd全量的测定采用HNO3-HClO4-HF法(所用酸为分析纯)进行消解,用电感耦合等离子体发射质谱仪(ICP-MS)进行测定。土壤As全量采用HNO3-HCl(王水)法消解,采用原子荧光光度计测定。玉米全量Cd、As采用微波消解的方式,采用电感耦合等离子体发射质谱仪(ICP-MS)进行测定。

土壤和植物样品均设置3份空白,并添加国家标准物质[植物:GBW-10012(GSB-3);土壤:GBW-07404(GSS-4)]控制分析质量,保证分析误差控制在10%以内。同时,每个玉米品种成熟时,各小区单打单收,计算每个小区的玉米实际产量。

1.5 数据处理与统计

试验数据为3个平行处理的平均值,数据处理采用Excel 2019软件进行一般数据统计,采用SPSS 16.0统計软件通过单因素方差分析法(One-way ANOVA)进行显著性检验,采用最小显著差异法(LSD)进行不同处理均值的差异显著性比较。

2 结果与分析

2.1 不同品种玉米产量差异性分析

玉米产量测定结果表明,16个玉米品种平均产量为716.55 kg/667 m2,16个玉米品种产量如图1所示,产量最高为黔玉1808,产量为803.88 kg/667 m2,产量最低为石糯2号,产量为472.22 kg/667 m2。与平均产量相比,8个品种产量低于平均值,其中只有石糯2号产量减产超过10%;8个品种产量高于平均值,其中新昭6号、宣宏99、黔玉1808产量高于平均值10%以上。

在16个玉米品种中石糯2号产量显著低于其他玉米品种,石糯2号属于鲜食玉米品种,而其他玉米品种均属于饲用玉米品种。因此,从品种类别上分析,鲜食玉米产量远低于饲用玉米品种。

2.2 不同品种玉米籽粒镉、砷含量差异性分析

测定玉米籽粒中Cd含量结果表明,所选玉米品种籽粒Cd含量均未超过《食品安全国家标准 食品中污染物限量》(GB 2762—2022)中Cd的限量标准值(0.2 mg·kg-1)。如图2所示,玉米籽粒Cd含量从小到大顺序为刘玉1677<宝单99<亲瑞189<宣宏99<贵玉8号<红单10号<足玉7号<金贵6396<新昭6号<黔玉1808<赞玉2009<瑞兴6818<曲辰512<华兴单199<石糯2号<桥单8号。在该土壤条件下,供试玉米品种对Cd具有低积累特性,其中刘玉1677籽粒中Cd含量最低,为0.015 6 mg·kg-1;石糯2号与桥单8号籽粒中Cd含量虽未超标但却处于较高水平。玉米籽粒Cd含量的变异系数为0.544,不同品种玉米籽粒Cd含量的变化较大、差异显著(p<0.05)。

测定玉米籽粒中As含量结果表明,所有处理玉米籽粒As含量均未超过《食品安全国家标准 食品中污染物限量》(GB 2762—2022)中As的限量标准值(0.2 mg·kg-1)。如图3所示,玉米籽粒As含量从小到大排序为新昭6号<宝单99<瑞兴6818<曲辰512<赞玉2009<华兴单199<金贵6396<桥单8号<亲瑞189<石糯2号<刘玉1677<足玉7号<黔玉1808<宣宏99<红单10号<贵玉8号。在该土壤条件下,供试玉米品种对As具有低积累特性,其中新昭6号籽粒中As含量最低,为0.011 1 mg·kg-1,玉米籽粒As含量的变异系数为0.197,不同品种玉米籽粒As含量的变化不明显、无显著差异。

3 结论

1)16个品种的平均产量为716.55 kg/667 m2,其中15个饲用玉米品种产量差异不大,而石糯2号产量显著低于其他品种的主要原因是石糯2号为鲜食玉米,品种类别上的差异造成产量上的差异显著。2)16个玉米品种Cd含量的平均值为0.032 6 mg·kg-1,变异系数为0.544;As含量的平均值为0.016 3 mg·kg-1,变异系数为0.197。16个玉米籽粒中Cd含量具有显著差异,As含量无显著差异。宝单99、刘玉1677、亲瑞189、宣宏99、貴玉8号及红单10号对Cd富集能力较弱,可在云南省适合种植的地区推荐种植。

参考文献:

[1] 陈能场,郑煜基,何晓峰,等.《全国土壤污染状况调查公报》探析[J].农业环境科学学报,2017,36(9):1689-1692.

[2] 黄道友,朱奇宏,朱捍华,等.重金属污染耕地农业安全利用研究进展与展望[J].农业现代化研究,2018,39(6):1030-1043.

[3] WILLIAMS V D.玉米籽粒镉低积累基因型的筛选与相关机理的研究[D].杭州:浙江大学,2020.

[4] 李元,祖艳群.重金属污染生态与生态修复[M].北京:科学出版社,2016.

[5] 杜志鹏,向丹,苏德纯.不同Cd积累能力大白菜吸收转运Cd的差异性[J].生态环境学报,2018,27(11):2150-2155.

[6] 林小兵,周利军,王惠明,等.不同水稻品种对重金属的积累特性[J].环境科学,2018, 39(11):5198-5206.

[7] 王怡雯,芮玉奎,李中阳,等.冬小麦吸收重金属特征及与影响因素的定量关系[J]. 环境科学,2020,41(3):1482-1490.

[8] 周艳,万金忠,李群,等.铅锌矿区玉米中重金属污染特征及健康风险评价[J]. 环境科学,2020,41(10):4733-4739.

[9] CHEN Q,WU F B.Breeding for low cadmium accumulation cereals[J]. Journal of Zhejiang University-SCIENCE B,2020,21(6):442-459.

[10] 国家统计局.中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].(2023-02-28)[2023-07-10].https://www.gov.cn/xinwen/2023-02/28/content_5743623.htm.

[11] 鲍士旦.土壤农化分析:第3版[M].北京:中国农业出版社,2000.

(责任编辑:张春雨)

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