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摘要 以乐久村为研究对象，开展特色农产品中重金属的污染状况调查并对其污染源进行评价。采集当地种植点的水稻和土壤共39个样本，同时采集灌溉水源水样7个，进行重金属检测，采用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法进行污染评价，同时对污染源进行分析。结果表明：水稻、土壤检测结果为清洁无污染水平，综合污染指数均小于0.7，稻米处于安全无污染水平。土壤和灌溉水中的重金属含量在限量标准内，其综合污染指数小于0.7，为清洁无污染水平，适合生产发展安全优质水稻。水稻重金属含量与土壤、灌溉水中重金属含量之间的相关性不显著。
关键词 重金属;优质稻;土壤;污染指数;污染源;崇左市边远山区
中图分类号 X 56 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2021）16-0103-03
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.16.027 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Heavy Metal Content and Pollution Evaluation of High-quality Rice in Remote Mountainous Areas of Chongzuo City
LI Xu-ming，HUANG Li-dan，HUO Ting et al
（College of Biology and Bromatology，Guangxi Normal University for Nationalities，Chongzuo，Guangxi 532200）
Abstract This paper took Lejiu Village as the research object， conducted a survey on the pollution status of heavy metal in special agricultural products and evaluated its pollution sources.A total of 39 samples of rice and soil were collected from local planting sites， and 7 samples of irrigation water sources were collected for heavy metal detection. The single factor pollution index method and the Nemeiro comprehensive pollution index method were used for pollution evaluation， and pollution sources were analyzed at the same time.The results showed that the test results of rice and soil were clean and pollution-free， and the comprehensive pollution index was less than 0.7， and the rice was at a safe and pollution-free level.The heavy metal content in soil and irrigation water was within the limit standard， and its comprehensive pollution index was less than 0.7， which was a clean and pollution-free level， suitable for the production and development of safe and high-quality rice. The correlation between the heavy metal content of rice and the heavy metal content of soil and irrigation water was not significant.
Key words Heavy metals;High-quality rice;Soil;Pollution index;Pollution source;Remote mountainous areas of Chongzuo City
环境保护部和国土资源部对全国土壤污染状况调查结果发现，全国土壤环境状况总体不容乐观，耕地土壤点位超标率为19.4%，主要污染物为镉、镍、铜、砷、汞、铅、滴滴涕和多环芳烃[1]。除镉污染外，稻米中重金属 Pb、Hg 和 As 元素含量超标现象也时有发生[2-3]。农田土壤生态系统中，土壤重金属的积累与粮食作物吸收之间受各种环境条件的制约。我国粮食主产区重金属污染主要是由于大量化肥的施用、污水灌溉、大气污染沉降及污泥等[4-6]。目前关于农田作物重金属污染评价的结果主要分为三类：一类土壤与作物污染评价结果一致，二是土壤重金属超标但作物不超标，三是土壤重金属含量不超标但作物超标[7-8]。土壤重金属污染问题关注较多，关于土壤与粮食作物的污染的研究主要是盆栽试验，对土壤-粮食作物系统重金属污染及二者之间的定量化关系研究相对较少。但是大田种植和盆栽试验又存在着很大的差异，因此调查研究水稻种植区土壤、灌溉水与水稻中重金属含量的相关性尤为重要。
我国种植面积最大、单产最高的是水稻，水稻天性喜欢部分重金属，特别是重金属镉，水稻对其具有超富集能力，而最终主要积累到稻谷中，随后进入食物链，严重危害人类健康。蒋彬等[9]研究发现，239 份常规稻水稻品种对 Cd、Pb 和 As 的累积量存在极显著的基因型差异，并筛选出了一系列重金属低积累的水稻品种。广西崇左市天等县向都镇乐久村是一个地处偏远山区的极度贫困村，该村山多地少、地块分散，外出务工是村里的主要经济来源，但是该村泉水众多，是广西右江重要水源地之一。对该地区水稻种植区土壤、水稻及水源的重金属污染评价进行研究，并对其安全进行评价，有利于在该地区发展高端农业，推广该贫困地区的农产品，助力崇左市边远山區地区脱贫攻坚工作。 1 材料与方法
1.1 样品的采集与处理
调查于2019年8月进行，采用GPS定位采集，共采集水稻、土壤和水体3种样品46个，土壤样品与水稻样品一一对应。水稻的采集：在采样点按照梅花形摘取3～5株水稻穗作为一个样本，装入自封袋，编号，将采集的稻穗帶回实验室后，自然风干，装袋备用。土壤样品的采集：选择一定的面积，除去土壤表层上的杂物，采集深度为0～20 cm的土壤，按梅花形取4～5个小样。将土壤样品装到自封袋中充分混合，土壤样本与水稻样本相对应，自然风干后装袋备用。水样的采集：在稻田水源处取水样，分别在更久泉水、更久水库、加乐河水、加乐泉水、中务段河水、中务泉水、上更洞口7处分别取500 mL水样（图1）。
1.2 分析方法与评价标准
土壤和水稻样品风干后，磨粉过0.25 mm 的尼龙网筛用高压消解罐消解，用原子荧光光谱仪测定。水样，取100 mL于烧杯中，加入2 mL 浓硝酸，置于电炉上加热，微沸消解10 min，冷却后用快速滤纸过滤，再用去离子水定容至原体积，待测。同时做试剂空白试验。每个样本做3个平行[10]。重金属污染评价采用单因子污染指数法和内罗梅综合污染指数法评价重金属的含量[11-14]。污染标准：水稻依据《农产品中污染物限量》（GB 2762—2005），土壤依据《食用农产品产地环境质量评价标准》（HJ/T 332—2006），灌溉水依据《农田灌溉水质量标准》（GB 5084—92）执行，见表1。
单因子污染指数的计算公式：
P i=C i/S i
式中，P i为土壤或农产品中污染物i的单因子污染指数;C i为土壤或农产品中污染物i的实测数据;S i为污染物i的评价标准。
综合污染指数的计算公式：
P 综=P2 i max +P2 i ave 2
式中，P 综为水、土壤、农产品的综合污染指数;P i max 为农产品中污染物i的单因子污染指数最大值;P i ave 为农产品中污染物i的单因子污染指数平均值。重金属污染等级划分如表2所示。
2 结果与分析
2.1 水稻、土壤中Pb、Cr含量分析
从表3可以看出，采取的水稻样品中Pb、Cr的含量有所差异。 Pb含量在0.09～0.18 mg/kg，平均含量为0.14 mg/kg;从分布来看，水稻样品中Pb含量从大到小依次为公路周边、村庄周边、河流周边，含量最高的水稻样品是在公路周边区域中。Cr含量在ND～0.14 mg/kg，平均含量为0.06 mg/kg，Cr含量最高的水稻样品是在河流周边。整体上水稻样品中Pb的平均含量稍大于Cr的平均含量，但两者变异系数分别是21.85%、44.96%，表明重金属Pb污染源的存在对水稻重金属含量所产生的影响较小。
土壤样品中Pb的含量在0.54～2.20 mg/kg，平均含量为1.34 mg/kg，远低于食用农产品产地环境质量评价值;土壤样品中Pb含量从大到小依次为村庄周边、公路周边、河流周边。Cr含量在0.20～1.19 mg/kg，平均含量为1.06 mg/kg，土壤样品中Cr含量从大到小依次为公路周边、河流周边、村庄周边。土壤样品中Pb和Cr的变异系数分别是33.58%、40.32%，表明重金属Pb污染源的存在对土壤重金属含量所产生的影响较小。
2.2 水稻、土壤中Pb、Cr污染评价
根据单因子污染指数和综合污染指数计算公式，算出乐久村的水稻样品中Pb和Cr的单因子污染指数和综合污染指数，如表4。
单因子污染指数 P i 是评定水稻是否受到某物质污染的重要指标，从单因子污染指数分析结果表明，3个区域的水稻样品中Pb、Cr含量的单因子污染指数均小于1，综合污染指数均小于0.7，表明乐久村水稻中Pb、Cr含量均未超过含量限量值标准，水稻未被污染，均属于清洁水平，在安全范围之内。土壤样品中2种重金属含量的单因子污染指数均小于1，综合污染指数均小于0.7，表明乐久村水稻产生基地的土壤尚未受重金属污染，属于清洁水平，在安全范围之内。所以从土壤质量来看，乐久村农田适合安全稻谷的生产。
2.3 水稻生产基地灌溉水重金属污染含量分析及污染评价
对乐久村的水稻基地水源进行采样，共采集7个水体样本，每个样本3个平行，得到21组有效数据，从表5可以看出，水源样品中Pb和Cr的含量极少，低于原子吸收仪的检出限，表明这7个水稻生产基地灌溉水尚未受重金属污染，灌溉水属于清洁水平，在安全范围之内，适合优质安全水稻的生产。
2.4 水稻、土壤和灌溉水中重金属含量的相关性分析
乐久村水稻种植点的灌溉水来自地下泉水和地表水。地下泉水重金属含量会受深层土壤母质影响，地表水重金属会受地表重金属影响。经调查发现，乐久村并没有工业活动的污染源，但是村民生活污水经过化粪池后直接排入河中，农田水沟中常见各种农药和化肥的包装袋，导致水源存在安全隐患。
研究结果显示，Pb和Cr在水稻与土壤中的相关系数分别是-0.144、-0.187，差异不显著（ P >0.05），说明乐久村的水稻中重金属Pb与Cr并非来源于土壤中的重金属，土壤对水稻重金属污染无明显影响。Pb和Cr在水稻与灌溉水中的相关系数分别是-0.090、0.234，差异不显著（ P >0.05），说明乐久村的水稻中重金属Pb与Cr并非来源于灌溉水中的重金属，灌溉水对水稻重金属污染无明显影响。
3 结论
该研究结果表明，崇左市天等县向都镇乐久村的水稻中Pb、Cr含量未超过国家食品重金属含量标准。水稻的生产基地土壤和水源中重金属铅和铬的含量均在国家标准含量范围之内，综合污染指数均低于0.7，未被污染，属于清洁水平，在安全范围之内，适合发展高端优质水稻或者其他高端产品。水稻重金属含量与土壤、灌溉水中重金属含量之间的相关性不显著，有力地证明了乐久村水稻中重金属铅和铬的来源并非是生产基地土壤和灌溉水中的重金属，很有可能是来源于各种农药和化肥的不合理施用，应该加强村民们对农药和化肥的规范化施用指导;施用农家肥、草木灰替代化肥， 减少化肥的用量。
通过调查，当地农民喷洒的有噻菌铜、甲维·虫酰肼、灭草灵、草甘膦等农药;施用的化肥大多为复合肥和尿素，而农药、化肥中含有一定量的重金屬。村民们长期施用重金属含量较高的化学肥料或者农药的过度和不合理使用，会造成农田土壤的破坏和水稻的重金属残留。
参考文献
[1] 环境保护部和国土资源部发布全国土壤污染状况调查公报[EB/OL].（2014-04-17）[2020-05-25].http：//www.mee.gov.cn/gkml/sthjbgw/qt/201404/t20140417_270670.htm.
[2] ZHAO F J，MA Y B，ZHU Y G，et al.Soil contamination in China：Current status and mitigation strategies[J].Environ Sci Technol，2015，49（2）：750-759.
[3] 杭小帅，周健民，王火焰.常熟市高风险区水稻籽粒重金属污染特征及评价[J].中国环境科学，2009，29（2）：130-135.
[4] 庄国泰.我国土壤污染现状与防控策略[J].中国科学院院刊，2015，30（4）：477-483.
[5] HU Y A，CHENG H F，TAO S.The challenges and solutions for cadmium-contaminated rice in China：A critical review[J].Environ Int，2016，92/93：515-532.
[6] 赵纪新，尹鹏程，岳荣，等.我国农田土壤重金属污染现状·来源及修复技术研究综述[J].安徽农业科学，2018，46（4）：19-21，26.
[7] 廖启林，范迪富，金洋，等.江苏农田土壤生态环境调查与评价[J].江苏地质，2006，30（1）：32-40.
[8] 张红振，骆永明，章海波，等.土壤环境质量指导值与标准研究 Ⅴ.镉在土壤-作物系统中的富集规律与农产品质量安全[J].土壤学报，2010，47（4）：628-638.
[9] 蒋彬，张慧萍.水稻精米中铅镉砷含量基因型差异的研究[J].云南师范大学学报（自然科学版），2002，22（3）：37-40.
[10] 张飞鸽，元艳，任小荣，等.农产品重金属污染现状及检测方法[J].现代农业科技，2017（24）：172-173，180.
[11] 曾菁菁，沈春竹，周生路，等.基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测[J].环境科学，2018，39（1）：371-378.
[12] JIANG R，WANG M E，CHEN W P，et al.Ecological risk evaluation of combined pollution of herbicide siduron and heavy metals in soils[J].Sci Total Environ，2018，626：1047-1056.
[13] 张红桔，赵科理，叶正钱，等.典型山核桃产区土壤重金属空间异质性及其风险评价[J].环境科学，2018，39（6）：2893-2903.
[14] 杨奇勇，谢运球，罗为群，等.基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价[J].农业机械学报，2017，48（12）：248-254.
关键词 重金属;优质稻;土壤;污染指数;污染源;崇左市边远山区
中图分类号 X 56 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2021）16-0103-03
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.16.027 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Heavy Metal Content and Pollution Evaluation of High-quality Rice in Remote Mountainous Areas of Chongzuo City
LI Xu-ming，HUANG Li-dan，HUO Ting et al
（College of Biology and Bromatology，Guangxi Normal University for Nationalities，Chongzuo，Guangxi 532200）
Abstract This paper took Lejiu Village as the research object， conducted a survey on the pollution status of heavy metal in special agricultural products and evaluated its pollution sources.A total of 39 samples of rice and soil were collected from local planting sites， and 7 samples of irrigation water sources were collected for heavy metal detection. The single factor pollution index method and the Nemeiro comprehensive pollution index method were used for pollution evaluation， and pollution sources were analyzed at the same time.The results showed that the test results of rice and soil were clean and pollution-free， and the comprehensive pollution index was less than 0.7， and the rice was at a safe and pollution-free level.The heavy metal content in soil and irrigation water was within the limit standard， and its comprehensive pollution index was less than 0.7， which was a clean and pollution-free level， suitable for the production and development of safe and high-quality rice. The correlation between the heavy metal content of rice and the heavy metal content of soil and irrigation water was not significant.
Key words Heavy metals;High-quality rice;Soil;Pollution index;Pollution source;Remote mountainous areas of Chongzuo City
环境保护部和国土资源部对全国土壤污染状况调查结果发现，全国土壤环境状况总体不容乐观，耕地土壤点位超标率为19.4%，主要污染物为镉、镍、铜、砷、汞、铅、滴滴涕和多环芳烃[1]。除镉污染外，稻米中重金属 Pb、Hg 和 As 元素含量超标现象也时有发生[2-3]。农田土壤生态系统中，土壤重金属的积累与粮食作物吸收之间受各种环境条件的制约。我国粮食主产区重金属污染主要是由于大量化肥的施用、污水灌溉、大气污染沉降及污泥等[4-6]。目前关于农田作物重金属污染评价的结果主要分为三类：一类土壤与作物污染评价结果一致，二是土壤重金属超标但作物不超标，三是土壤重金属含量不超标但作物超标[7-8]。土壤重金属污染问题关注较多，关于土壤与粮食作物的污染的研究主要是盆栽试验，对土壤-粮食作物系统重金属污染及二者之间的定量化关系研究相对较少。但是大田种植和盆栽试验又存在着很大的差异，因此调查研究水稻种植区土壤、灌溉水与水稻中重金属含量的相关性尤为重要。
我国种植面积最大、单产最高的是水稻，水稻天性喜欢部分重金属，特别是重金属镉，水稻对其具有超富集能力，而最终主要积累到稻谷中，随后进入食物链，严重危害人类健康。蒋彬等[9]研究发现，239 份常规稻水稻品种对 Cd、Pb 和 As 的累积量存在极显著的基因型差异，并筛选出了一系列重金属低积累的水稻品种。广西崇左市天等县向都镇乐久村是一个地处偏远山区的极度贫困村，该村山多地少、地块分散，外出务工是村里的主要经济来源，但是该村泉水众多，是广西右江重要水源地之一。对该地区水稻种植区土壤、水稻及水源的重金属污染评价进行研究，并对其安全进行评价，有利于在该地区发展高端农业，推广该贫困地区的农产品，助力崇左市边远山區地区脱贫攻坚工作。 1 材料与方法
1.1 样品的采集与处理
调查于2019年8月进行，采用GPS定位采集，共采集水稻、土壤和水体3种样品46个，土壤样品与水稻样品一一对应。水稻的采集：在采样点按照梅花形摘取3～5株水稻穗作为一个样本，装入自封袋，编号，将采集的稻穗帶回实验室后，自然风干，装袋备用。土壤样品的采集：选择一定的面积，除去土壤表层上的杂物，采集深度为0～20 cm的土壤，按梅花形取4～5个小样。将土壤样品装到自封袋中充分混合，土壤样本与水稻样本相对应，自然风干后装袋备用。水样的采集：在稻田水源处取水样，分别在更久泉水、更久水库、加乐河水、加乐泉水、中务段河水、中务泉水、上更洞口7处分别取500 mL水样（图1）。
1.2 分析方法与评价标准
土壤和水稻样品风干后，磨粉过0.25 mm 的尼龙网筛用高压消解罐消解，用原子荧光光谱仪测定。水样，取100 mL于烧杯中，加入2 mL 浓硝酸，置于电炉上加热，微沸消解10 min，冷却后用快速滤纸过滤，再用去离子水定容至原体积，待测。同时做试剂空白试验。每个样本做3个平行[10]。重金属污染评价采用单因子污染指数法和内罗梅综合污染指数法评价重金属的含量[11-14]。污染标准：水稻依据《农产品中污染物限量》（GB 2762—2005），土壤依据《食用农产品产地环境质量评价标准》（HJ/T 332—2006），灌溉水依据《农田灌溉水质量标准》（GB 5084—92）执行，见表1。
单因子污染指数的计算公式：
P i=C i/S i
式中，P i为土壤或农产品中污染物i的单因子污染指数;C i为土壤或农产品中污染物i的实测数据;S i为污染物i的评价标准。
综合污染指数的计算公式：
P 综=P2 i max +P2 i ave 2
式中，P 综为水、土壤、农产品的综合污染指数;P i max 为农产品中污染物i的单因子污染指数最大值;P i ave 为农产品中污染物i的单因子污染指数平均值。重金属污染等级划分如表2所示。
2 结果与分析
2.1 水稻、土壤中Pb、Cr含量分析
从表3可以看出，采取的水稻样品中Pb、Cr的含量有所差异。 Pb含量在0.09～0.18 mg/kg，平均含量为0.14 mg/kg;从分布来看，水稻样品中Pb含量从大到小依次为公路周边、村庄周边、河流周边，含量最高的水稻样品是在公路周边区域中。Cr含量在ND～0.14 mg/kg，平均含量为0.06 mg/kg，Cr含量最高的水稻样品是在河流周边。整体上水稻样品中Pb的平均含量稍大于Cr的平均含量，但两者变异系数分别是21.85%、44.96%，表明重金属Pb污染源的存在对水稻重金属含量所产生的影响较小。
土壤样品中Pb的含量在0.54～2.20 mg/kg，平均含量为1.34 mg/kg，远低于食用农产品产地环境质量评价值;土壤样品中Pb含量从大到小依次为村庄周边、公路周边、河流周边。Cr含量在0.20～1.19 mg/kg，平均含量为1.06 mg/kg，土壤样品中Cr含量从大到小依次为公路周边、河流周边、村庄周边。土壤样品中Pb和Cr的变异系数分别是33.58%、40.32%，表明重金属Pb污染源的存在对土壤重金属含量所产生的影响较小。
2.2 水稻、土壤中Pb、Cr污染评价
根据单因子污染指数和综合污染指数计算公式，算出乐久村的水稻样品中Pb和Cr的单因子污染指数和综合污染指数，如表4。
单因子污染指数 P i 是评定水稻是否受到某物质污染的重要指标，从单因子污染指数分析结果表明，3个区域的水稻样品中Pb、Cr含量的单因子污染指数均小于1，综合污染指数均小于0.7，表明乐久村水稻中Pb、Cr含量均未超过含量限量值标准，水稻未被污染，均属于清洁水平，在安全范围之内。土壤样品中2种重金属含量的单因子污染指数均小于1，综合污染指数均小于0.7，表明乐久村水稻产生基地的土壤尚未受重金属污染，属于清洁水平，在安全范围之内。所以从土壤质量来看，乐久村农田适合安全稻谷的生产。
2.3 水稻生产基地灌溉水重金属污染含量分析及污染评价
对乐久村的水稻基地水源进行采样，共采集7个水体样本，每个样本3个平行，得到21组有效数据，从表5可以看出，水源样品中Pb和Cr的含量极少，低于原子吸收仪的检出限，表明这7个水稻生产基地灌溉水尚未受重金属污染，灌溉水属于清洁水平，在安全范围之内，适合优质安全水稻的生产。
2.4 水稻、土壤和灌溉水中重金属含量的相关性分析
乐久村水稻种植点的灌溉水来自地下泉水和地表水。地下泉水重金属含量会受深层土壤母质影响，地表水重金属会受地表重金属影响。经调查发现，乐久村并没有工业活动的污染源，但是村民生活污水经过化粪池后直接排入河中，农田水沟中常见各种农药和化肥的包装袋，导致水源存在安全隐患。
研究结果显示，Pb和Cr在水稻与土壤中的相关系数分别是-0.144、-0.187，差异不显著（ P >0.05），说明乐久村的水稻中重金属Pb与Cr并非来源于土壤中的重金属，土壤对水稻重金属污染无明显影响。Pb和Cr在水稻与灌溉水中的相关系数分别是-0.090、0.234，差异不显著（ P >0.05），说明乐久村的水稻中重金属Pb与Cr并非来源于灌溉水中的重金属，灌溉水对水稻重金属污染无明显影响。
3 结论
该研究结果表明，崇左市天等县向都镇乐久村的水稻中Pb、Cr含量未超过国家食品重金属含量标准。水稻的生产基地土壤和水源中重金属铅和铬的含量均在国家标准含量范围之内，综合污染指数均低于0.7，未被污染，属于清洁水平，在安全范围之内，适合发展高端优质水稻或者其他高端产品。水稻重金属含量与土壤、灌溉水中重金属含量之间的相关性不显著，有力地证明了乐久村水稻中重金属铅和铬的来源并非是生产基地土壤和灌溉水中的重金属，很有可能是来源于各种农药和化肥的不合理施用，应该加强村民们对农药和化肥的规范化施用指导;施用农家肥、草木灰替代化肥， 减少化肥的用量。
通过调查，当地农民喷洒的有噻菌铜、甲维·虫酰肼、灭草灵、草甘膦等农药;施用的化肥大多为复合肥和尿素，而农药、化肥中含有一定量的重金屬。村民们长期施用重金属含量较高的化学肥料或者农药的过度和不合理使用，会造成农田土壤的破坏和水稻的重金属残留。
参考文献
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[4] 庄国泰.我国土壤污染现状与防控策略[J].中国科学院院刊，2015，30（4）：477-483.
[5] HU Y A，CHENG H F，TAO S.The challenges and solutions for cadmium-contaminated rice in China：A critical review[J].Environ Int，2016，92/93：515-532.
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[8] 张红振，骆永明，章海波，等.土壤环境质量指导值与标准研究 Ⅴ.镉在土壤-作物系统中的富集规律与农产品质量安全[J].土壤学报，2010，47（4）：628-638.
[9] 蒋彬，张慧萍.水稻精米中铅镉砷含量基因型差异的研究[J].云南师范大学学报（自然科学版），2002，22（3）：37-40.
[10] 张飞鸽，元艳，任小荣，等.农产品重金属污染现状及检测方法[J].现代农业科技，2017（24）：172-173，180.
[11] 曾菁菁，沈春竹，周生路，等.基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测[J].环境科学，2018，39（1）：371-378.
[12] JIANG R，WANG M E，CHEN W P，et al.Ecological risk evaluation of combined pollution of herbicide siduron and heavy metals in soils[J].Sci Total Environ，2018，626：1047-1056.
[13] 张红桔，赵科理，叶正钱，等.典型山核桃产区土壤重金属空间异质性及其风险评价[J].环境科学，2018，39（6）：2893-2903.
[14] 杨奇勇，谢运球，罗为群，等.基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价[J].农业机械学报，2017，48（12）：248-254.