摘要：基于2000—2023年发表的92篇文献，文章对华东地区菜田土壤不同重金属污染（Cd、Cr、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni）进行了Meta分析。结果显示，华东地区菜田土壤普遍存在重金属积累，其中Cd污染尤为严重。土壤中Cd、Cr、Cu、Zn和Ni含量明显偏高，相较于背景值分别提高了120%、10.5%、26.5%和16.6%和6.8%。此外，菜田土壤重金属积累与当地经济发展水平有一定关联。值得注意的是，重金属积累区域通常伴随土壤酸化，导致重金属生物有效性增加。文章通过Meta分析综合评估了华东地区菜田土壤重金属污染现状、驱动因素和变化特征，以期为菜田土壤重金属污染评估提供参考，并为土壤环境质量改善和食品安全提供数据支撑。

　　关键词：华东地区；菜田；土壤重金属；Meta分析

　　随着我国工业化和城镇化的推进，土壤重金属污染问题频发，对土壤环境质量安全和食品安全造成了重大影响。2005—2013年，生态环境部和中国国土资源部联合开展了一项广泛的土壤环境质量调查。根据《全国土壤污染状况调查公报》报告显示，农业土壤中有16.1%的采样点超过了环境质量标准（GB 15618-1995）。在全部污染的土壤样本中，与重金属（Cd、Cr、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni）有关的样本数量占82.4%。华东地区是我国十分重要的蔬菜生产区域，蔬菜年产量可达1.90亿t，占全国产量的43.2%，居全国前列。因此，华东地区蔬菜产地环境安全对保障我国蔬菜的绿色高质量发展至关重要。

　　Meta分析是对某一主题下多个独立研究或试验结果进行数据统计、整合和对比的统计分析方法，此外，该方法还能够对搜集到的文献数据进行发表性偏倚的检验，以评估研究结果的可信度。例如，Yuan等通过Meta分析对中国农村与城市农田重金属污染情况进行了研究，发现城市农田土壤重金属污染相较于农村农田更为严重，且以工业活动为主的长江中游地区污染最为严重。Shao等查阅了68篇关于长三角地区农田重金属监测的文章，以获取土壤中Cd、Pb、Cu、Zn和Ni含量的信息[8]。晏利晶等（2023）分析了232篇已发表的论文数据，绘制了6种土壤重金属浓度（As、Cu、Pb、Cr、Zn和Cd）的空间分布图。Huang等（2019）分析回顾了2005—2017年发表的336篇文章。其对八种重金属污染进行了综合分析，并认为Cd、Hg含量较背景值有所增加，而其他6种元素则无明显积累。Li等（2014）从72个矿区提取了可用数据，总结了8种元素的百分位数浓度，并确定了污染最严重的矿区。Zhang等（2016）研究表明，湖南省和广西壮族自治区的土壤浓度通过膳食对人体健康具有较高的致癌和非致癌风险；云南、贵州、广东和新疆等省区的健康风险相对较高。可见，Meta分析为定量解析大范围内菜田土壤重金属污染提供了较好的分析手段。

　　本文以2000—2023年发表的关于华东地区菜田土壤重金属污染的相关文献为基础，采用Meta分析，评价华东地区菜田土壤重金属的污染现状，以期为保障我国蔬菜绿色高质量发展提供数据支撑。研究目的主要包括，第一，统计分析华东地区菜田土壤重金属污染现状和主要驱动因素；第二，揭示华东地区菜田土壤重金属污染时空变化特征。

　　1材料和方法

　　1.1数据来源

　　本文基于中国知网、万方、Web of Science等中英文数据库，以“重金属”或单个元素名称（Cd、Cr、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni）和“菜田土壤”“华东地区”及华东地区各省份名称为关键词检索了2000年以来发表的关于华东地区菜田土壤重金属（Cd、Cr、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni）的研究文献。为减少筛选文献带来的偏差，本文所采用的文献需满足以下条件，第一，必须是实地研究，监测中国农田表层土壤（0~15 cm或0~20 cm）；第二，要说明采样点的数量；第三，要说明重金属含量的平均值、标准偏差/范围/变异系数的相关数值。文献筛选流程信息具体如图1所示，最终获得92篇有效文献。

　　从每篇文章中提取的数据包括，第一，第一作者、标题和出版年份；第二，位置、采样点数量、研究区域大小（当研究范围不明确时，可从行政区划区域推测）；第三，元素含量的平均值和标准差/方差/变异系数/范围。如果没有说明或不能用现有数据直接计算标准差，则可以用样本的中位数、范围和大小来计算标准差。样品点位分布具体如图2所示。

　　1.2 Meta分析

　　在Meta分析中，效应值用于比较实验组与对照组平均值的变化。本文选择了《中国土壤元素背景值（1990年）》中各省份土壤重金属背景含量作为对照组。被研究变量的平均值通常被称为总体效应大小，在确定权重的模型中通常有两种方法测定其数值，分别为固定效应模型和随机/混合效应模型。这两种效应模型中，权重都是由方差和样本数量来决定的。通常情况下，采样点多、方差小的大研究区域得出的结果更能可靠地推测全国含量。因此，应给予实验研究更大的权重。据此，效应值及其方差的公式表示如下。

　　式中：ESi和θi分别为华东地区菜田土壤中重金属含量的效应值和对应方差；Se、Xe和Ne分别为文献中重金属含量的标准偏差、平均值和样本数；Sc、Xc和Nc分别为对照组中的标准偏差、平均值和样本数。

　　本文通过选择随机效应模型估计合并效应值（E++），纳入研究的数据权重及合并效应值的计算公式如下。

　　式中：ωi*为模型中第i个研究的权重。

　　纳入研究的文献数据的合并效应值的置信区间计算公式如下。

　　式中：SE为标准误差；CI为合并效应值的置信区间；Zα/2为模型中各项研究间变异在总变异的比值P=（1-α/2）时标准正态分布的函数值，取α=0.05，表示合并效应值95%的置信区间。

　　1.3数据处理

　　用Microsoft Excel 2021进行数据前处理和统计分析；用MetaWin进行Meta分析；用Origin 2021绘制相关图表。利用ArcMap10.8对中国华东地区重金属含量的分布进行绘制与分析。

　　2结果与讨论

　　2.1华东地区菜田土壤重金属含量

　　本研究中，Cd、Cr、Hg、Pb、As、Cu、Zn、Ni纳入统计的组数分别为78、66、65、78、64、63、52和25。参照中国农业土壤重金属国家标准（GB15618-2018），土壤重金属超标比例最高的是Cd（见表1）。通过删除离群值对各个重金属含量进行加权计算，以评估华东地区菜田土壤重金属含量的总体状况。华东地区菜田土壤重金属Cd、Cr、Hg、Pb、Cu、Zn、Ni含量普遍升高，分别提高了0.12 mg/kg、6.5 mg/kg、0.05 mg/kg、6.6 mg/kg、6 mg/kg、12.3 mg/kg和1.8 mg/kg。具体数据如表1所示。

　　华东地区菜田土壤中不同重金属含量的合并效应值（E++）如表2所示。研究发现，土壤重金属平均效应值由高到低依次为：Cd（0.7016）>Cr（0.3028）>Zn（0.2831）>Cu（0.2119）>Ni（0.1229）>Pb（-0.0733）>As（-0.2545）>Hg（-0.3545）。土壤中Cd、Cr、Cu、Zn和Ni的合并效应值均大于0，且95%置信区间不包含0，表明华东地区菜田土壤中的Cd、Cr、Cu、Zn和Ni含量显著高于背景值，且相较于背景值分别提高了120%、10.5%、26.5%和16.6%和6.8%。由于各元素的随机效应模型的I2值大于50%，异质性显著，所以进行了分组分析。具体数值如表2所示。

　　2.2华东地区不同省市菜田土壤重金属含量差异
       通过对华东地区各省市进行区域分组分析，得到了安徽、福建、江苏、江西、山东、上海、浙江的重金属组数分别为32、51、86、25、108、53、65。在华东地区不同省市中，Cd的合并效应值表现为山东（0.994 2）>浙江（0.986 9）>江西（0.760 5）>江苏（0.576 8）>上海（0.520 5）>福建（0.491 5）>安徽（-0.668 4）。具体而言，山东、浙江、江苏和上海的菜田土壤Cd效应值均为正值，且95%的置信区间不包含0（见图3），表明该区域菜田土壤Cd含量显著高于土壤背景值，Cd污染问题较为严重。这与现有研究结果一致[22-23]，可能是由于过去30年燃煤排放的Cd量迅速增长。此外，人为排放也导致土壤Cd不断积累，并通过远距离运输污染其他地区[25]。工业活动排放、汽车尾气等是土壤Zn和Cu的主要来源[26-27]。菜田土壤Cu积累量显著高于背景值的省份为山东，其效应值为0.412 2；江苏和江西的土壤Zn积累量也显著高于背景值；福建、山东和浙江区域的菜田土壤Pb、Ni和Hg含量也高于背景值，表现出了明显的污染迹象。总的来说，除安徽外，华东地区的其他6省市的菜田土壤均存在不同程度的重金属污染，尤其是Cd污染最为严重。具体数据如图3所示。

　　2.3华东地区菜田土壤重金属积累的时空变化

　　为描述华东地区菜田土壤重金属污染变化的情况，将收集的数据按时间段（2000—2006年、2007—2012年、2013—2018年和2019—2023年）进行了分组，并据此分析不同时期菜田土壤的重金属污染情况。图4展示了华东地区菜田土壤重金属污染随时间变化的情况。结果显示，华东地区菜田土壤Cd的效应值在四个时段均大于0，且95%的置信区间不包含0，表明在不同时间段内，华东地区菜田土壤均受到了Cd的污染。土壤Cd积累的高峰出现在2000-2006年区间，可能与大气沉降、化肥农药的不当施用，以及污水灌溉有关[30]。除了2000—2006年外，土壤Zn积累量在其他三个时段的效应值均大于0，且95%的置信区间不包含0。土壤Hg积累量只在2007—2012年的区间内明显高于土壤背景值，而土壤Cu积累量在2000—2006年和2019—2023年两个区间内显著高于土壤背景值。

　　从时间序列上观察，2000-2007年区间内共涉及了11个研究案例，且主要分布在江浙沪地区。而在2007—2012年和2013—2018年区间内分别涉及了19个和26个研究案例，主要分布在江苏和山东地区。而在2019—2023年区间内则有34个研究案例，主要集中在华东中南部地区。在这四个时间段内，研究的主要分布地区呈现出南北两侧扩大的趋势。我国华东地区的北部和南部经济增长迅速，在过去几年间，华东地区的北部和南部逐渐取代了中部地区，成为了经济增速最快的区域。此外，华东地区的中部地区的第二产业占比较高，而北部与南部地区则正好经历了第二产业的高速发展。这可能是导致该区域菜田土壤重金属累积的主要原因。

　　2.4华东地区土壤pH对菜田土壤重金属累积的影响

　　华东地区菜田土壤中重金属Cd、Cr和Pb的积累量明显高于背景值区域的pH<6，而Cu和Zn的积累量pH在5~6范围内显著高于背景值。与上述几种重金属不同，Hg和As的积累区域的pH除了呈酸性外，部分区域还处于中性或微碱性状态。总体来看，华东地区大部分菜田土壤重金属污染区域呈现出酸化现象。土壤pH是影响土壤中重金属含量、形态变化，以及移动性的关键土壤理化因子。其能够影响重金属的水解及其与氢离子的相互作用过程，从而影响土壤中重金属的含量及形态。华东地区菜田土壤重金属积累区域伴随有土壤酸化，将会导致土壤重金属具有更高的生物有效性，因而毒性更强。因此，在对华东地区菜田土壤重金属积累区进行修复研究时，应充分考虑土壤pH的影响。具体数据如图5所示。

　　3结论

　　华东地区菜田土壤中的Cd、Cr、Cu、Zn和Ni含量显著高于背景值，尤其是土壤Cd污染问题最为突出。除安徽外，华东地区其他6个省市的菜田土壤均存在显著的重金属积累情况。这种重金属积累在不同时间段表现出了明显差异，并与当地经济发展水平密切相关。值得注意的是，菜田土壤重金属积累区域通常伴随着土壤酸化，可导致土壤中重金属的生物有效性增加。因此，在进行修复研究和工程时，应充分考虑土壤pH的影响。

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