[发明专利]一种降低农作物中重金属累积值的方法及系统

说明书

本发明公开了一种降低农作物中重金属累积值的方法及系统，涉及农作物中重金属含量相关技术领域，包括以下步骤：获取影响农作物重金属累积的关键土壤因子，进而获取中介变量；对关键土壤因子值进行标准化处理；构建中介变量与关键土壤因子标准化值的回归关系方程；建立土壤因子动态交互关系权衡模型；获取权衡因子与中介变量的回归关系方程；根据权衡因子与农作物中重金属含量的回归关系方程，获取农作物重金属含量最低值及最优权衡因子，进而得到最优权衡因子对应的最优关键土壤因子值。本发明能够对多个土壤因子动态交互关系进行准确量化，揭示土壤因子的动态交互过程对农作物中重金属累积趋势的影响程度，得到相应的农田重金属污染防治对策。

技术领域

本发明涉及农作物中重金属含量相关技术领域，更具体的说是涉及一种降低农作物中重金属累积值的方法及系统。

背景技术

重金属(镉、铅、汞等)是生物体非必需元素，其毒性大，迁移性强，且易在农作物(蔬菜、小麦和水稻等)中富集，并通过食物链危害人体健康。长期食用重金属超标的农作物会引发高血压、骨质疏松和肾功能衰竭等多种疾病。农作物中重金属累积过程预测是农作物污染风险调控，人群健康风险评价和土壤农产品安全阈值制定的关键步骤。

外源重金属在进入农田土壤后，经吸附、交换、溶解和沉淀等过程以水合离子、复杂的无机物或有机化合物形式被农作物吸收。这些过程受到土壤pH，土壤氧化还原电位，土壤有机质含量，土壤质地和共存阴阳离子等诸多因素影响。而这些影响因子在农作物中重金属累积过程中呈现动态交互关系，由于该关系具有低强度、长周期、影响因素繁杂等特征，常规试验观测难以准确量化不同土壤因子的动态交互关系，这是当前我国农作物中重金属污染防治的重点和难点问题。

当前关于土壤因子动态交互关系的模拟研究仍较为缺乏。Zeng等应用质量平衡模型VSD+模拟了石灰长期施用下土壤pH和盐基离子变化趋势。Chen等基于质量平衡原理开发了STEM模型，并以此为基础预测了磷肥施用在美国加州农田带来的土壤重金属累积风险。Peng等开发了PAM模型，并以此估算了不同污染源对南方稻田土壤重金属的贡献率。然而上述模型研究均未考虑到土壤pH、土壤微量元素含量等诸多环境因子及其交互作用对农田系统重金属迁移变化的显著影响，且所用参数多来自于文献报道，在实际应用中存在一定的局限性和很大的不确定性。农田土壤环境过程变化较大，且农作物中重金属累积过程变异性强。

因此，如何耦合多个环境因子的变化特性，揭示不同土壤因子交互过程对农作物中重金属累积的影响程度，并给出相应的田间管理优化措施，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种降低农作物中重金属累积值的方法及系统。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种降低农作物中重金属累积值的方法，包括以下步骤：

步骤1、获取区域内土壤样品和农作物样品，对所有样品进行数据采集，并构建数据集；

步骤2、基于所述数据集，提取影响农作物中重金属累积的关键土壤因子；

步骤3、基于所述关键土壤因子，获取中介变量；对关键土壤因子值进行标准化处理，得到关键土壤因子标准化值；构建中介变量与关键土壤因子标准化值之间的回归关系方程；

步骤4、以权衡因子TF值为因变量，以关键土壤因子标准化值为自变量，建立土壤因子动态交互关系权衡模型；

步骤5、将中介变量与关键土壤因子标准化值之间的回归关系方程带入到所述步骤4的土壤因子动态交互关系权衡模型中，获取权衡因子TF值与中介变量的回归关系方程；

步骤6：获取权衡因子TF值与农作物中重金属含量之间的回归关系方程，并获取农作物中重金属含量最低值及对应的最优权衡因子TF值；