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通过数理统计的方法基于有限物种的毒理学数据推导出一定保护程度的浓度阈值,从而制定基于风险的环境质量基准已成为目前有关环境质量标准制定的研究热点。本研究基于物种敏感性分布法(species sensitivitydistribution,SSD)并结合铜的毒性预测模型,利用BurrⅢ拟合来源于中国土壤的21个物种的铜毒理学数据,构建了铜在不同类型土壤中的SSD曲线并比较了不同物种对铜毒害的敏感性差异。同时基于SSD曲线推导出铜的能够保护95%生物物种的浓度(5%hazardous concentration,HC5),利用淋洗—老化因子校正HC5以消除外源添加的人工污染与野外实际污染的差异,获得老化HC5值即土壤中铜的生态阈值。探讨了影响铜生态阈值大小的主要土壤性质因子,建立并验证了铜生态阈值的预测模型。从构建的不同土壤条件下铜SSD曲线可看出:大白菜、小青菜、小白菜等叶类蔬菜植物对铜毒害较水稻、小麦、大麦等粮食作物类植物敏感。土壤pH和阳离子交换量(CEC)对铜SSD曲线分布均有显著影响,铜SSD曲线随着土壤pH和CEC的增加向浓度值增大方向移动,土壤有机碳含量(OC)对SSD曲线有一定的影响,但在累积概率较低范围内其影响程度较小。淋洗作用能降低土壤中的铜毒害,除个别土壤外,淋洗因子(leaching factor,LF)均大于1,老化效应随着土壤pH增大而略有增强。CEC、pH值、OC分别可控制铜HC5值变异的63.9%、25.6%和6.7%,土壤CEC和pH是影响土壤铜生态阈值的主要因子。基于土壤pH值和CEC的两因子预测模型Log HC5=0.076pH+0.733Log CEC+0.172能较好地预测土壤铜生态阈值,其决定系数(R~2)为0.894,而考虑了OC影响后建立的三因子预测模型Log HC5=0.077pH+0.231Log OC+0.734Log CEC+0.062预测准确度进一步提高,其决定系数(R~2)为0.961。铜生态阈值预测模型在土壤pH(≥8.5)和CEC(≥25cmol/kg)特别高的极端土壤条件下预测效果较差,HC5预测值小于实际推导值。因此将上述两个模型用于极端碱性土壤时需谨慎,预测公式计算的HC5值可能会导致过度保护,即当土壤中铜浓度达到预测公式计算的HC5值时,其受影响的物种少于5%。铜生态阈值预测模型可基于土壤性质参数较好地预测不同类型土壤中的铜生态阈值,且可利用老化因子将其校正至不同老化时间,为土壤铜生态环境质量标准的制定和执行奠定了科学基础。