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基于Icp-Oes的兰契市不同市场蔬菜重金属含量评估及健康风险评估

Ratna Ghosh1Reshma Xalxo1和Manik Ghosh2

1印度兰契大学家庭科学系(营养学系),印度兰契834001

2Birla理工学院,Mesra, Ranchi, 835215印度

DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.8.3.13

采用电感耦合等离子体-光学发射光谱法(ICP-OES)对兰契市(部落为主人口)不同地点采集的蔬菜中重金属含量进行了估计和评价,并通过测定金属污染指数(MPI)、每日金属摄入量(DIM)和健康风险指数(HRI)进行了健康风险评估。蔬菜中铅、镉、镍的含量均超过PFA允许限量。所有地点的铅(Pb)浓度均高于允许的PFA限值。在13种蔬菜中,甜菜、黄瓜、豌豆、豆角、小茴香、芫荽叶和番茄的铅含量均较高。Cd、Co、Pb的健康风险指数均> 1。6号点和8号点黄瓜镉的健康风险指数分别为1.64和2.38。在菠菜中,6号位点和8号位点分别为2.19和2.15。黄瓜Pb健康风险指数均> 1(各站点;3.54 Site-8), Pea(除Site-10外的所有站点;2.45在Site-7), Beans(所有站点; 1.38 in Site-9), Lady’s finger (All sites; 2.03 in Site-7), and Tomato (All sites except Site-10; 2.79 in Site-8). Lead and cadmium were among the most abundant heavy metals in the selected vegetables. The excessive content of these heavy metals in food may causes number of diseases. HRI more than 1 is considered to be not safe for human health. In present study, HRI indicates considerable risk and negative impact on human health.

蔬菜;ICP-OES;健康风险指数;金属污染指数;兰契;部落

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王晓明,王晓明,王晓明,等。基于Icp-Oes的印度兰契市不同市场蔬菜重金属含量评估及健康风险评估。当代世界环境,2013;8(3)DOI:http://dx.doi.org/10.12944/CWE.8.3.13

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王晓明,王晓明,王晓明,等。基于Icp-Oes的印度兰契市不同市场蔬菜重金属含量评估及健康风险评估。当代世界环境,2013;8(3)。可以从://www.a-i-l-s-a.com/?p=5268


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收到: 2013-11-03
接受: 2013-11-28

介绍

重金属是重要的环境污染物,特别是在高人为压力地区。它们存在于植物、大气、土壤和水中,即使只有微量,也会给所有生物带来严重的问题。用作农业肥料的污水污泥中重金属的存在对作物和环境质量及其对人类健康的影响是一个重大问题,因为大多数重金属由于其不可移动的性质而具有持久性(Devkota等人,2000年;Itanna, 2002;Keller et al., 2002;麦克布莱德,2003)。金属从生物固体转移到土壤并随后转移到植物中,会造成潜在的健康风险,因为它们可以进入食物链和环境(Ghaedi等人,2008年)。植物吸收是污泥携带的重金属进入食物链的主要途径之一(Chaney, 1990)。重金属对农业土壤的输入对土壤肥力产生负面影响,并在人类食物链中积累(McLaughlin etal ., 1999)。重金属对食物的污染既取决于它们在土壤中的流动性,也取决于它们的生物有效性。 Though some of the mobility and bioavailability factors are easy to measure, determination of the food risk contamination is tricky. Regulation, handling and bioremediation of hazardous materials require an assessment of the risk to some living species other than human being, or assessment of hazard to the entire ecosystem. Heavy metal accumulation in soils is of concern in agricultural production due to the adverse effects on food quality (safety and marketability), crop growth (due to phytotoxicity) (Ma et al., 1994; Msaky and Calvert, 1990; Fergusson, 1990) and environmental health (soil flora/fauna and terrestrial animals). The mobilization of heavy metals into the biosphere by human activity has become an important process in the geochemical cycling of these metals. This is acutely evident in urban areas where various stationary and mobile sources release large quantities of heavy metals into the atmosphere and soil, exceeding the natural emission rates (Nriagu, 1989; Bilos et al., 2001) and it is often caused by accidental releases of chemicals or the improper disposal of hazardous waste. Increased inputs of metals and synthetic chemicals in the terrestrial environment due to rapid industrialization coupled with inadequate environmental management in the developing country like India, has led to large-scale pollution of the environment. These chemicals in the terrestrial environment clearly pose a significant risk to the quality of soils, plants, natural waters and human health. Heavy metal content of soil is of major significance in relation to their fertility and nutrient status (Gowd et al., 2010).

然而,这些金属的高浓度是有毒的。其他不包括在必需元素组中的金属,如铅或铬,在低浓度时可能被生态系统耐受,但在高浓度时就变得有害。可溶性金属化合物和交换配合物中的金属被认为可被植被吸收。长期接触镉、铜、铅、镍等重金属可对人体健康造成有害影响(Reilly, 1991年)。

在本研究中,我们估计了从兰契市(部落为主的人口)不同市场收集的蔬菜中Cd、Co、Cr、Cu、Pb、Ni和As的浓度。这项研究是在印度贾坎德邦东部平原的兰契市(北纬23°21′,东经85°20′,海拔729米(2392英尺))进行的。这个城市里分布着各种小规模的工业。工业周围的大片地区无法获得清洁的水资源,因此农民使用经过处理和未经处理的废水进行灌溉。长期使用经处理和未经处理的废水进行灌溉也可能增加蔬菜中重金属的吸收和积累。这些蔬菜从种植地供应给蔬菜批发市场,其余的则进入当地市场。将污染水平与PFA和ASTDR指南进行比较,以评估重金属对公众健康的潜在危害。本研究的假设是废水灌溉、污染环境中蔬菜的运输和销售场所可能通过表面沉积提高蔬菜中的重金属水平。

材料与方法

研究区域

在贾坎德邦兰契市城市和郊区的不同市场随机采集13种蔬菜,估算样品中重金属的总含量。兰契市(北纬23°21′,东经85°20′,海拔729米(2392英尺))是印度贾坎德邦的首府。8个路边市场,即第1点(拉普尔市场)、第2点(BIT More市场)、第3点(日常市场)、第4点(坎克路市场)、第5点(布蒂More市场)、第6点(RIMS市场)、第7点(莫拉巴迪体育场市场)、第8点(巴胡巴扎市场)和两个有组织的市场,即第9点(信实市场和第10点(大巴扎),用于蔬菜采购。之前的一项研究已经讨论过Site-1到Site-4的相关报告(Ghosh et al., 2011)。本研究仅集中于Site-5至Site-10。

抽样

新鲜成熟的蔬菜被带到实验室,主要用流动的干净自来水清洗,以去除土壤颗粒。在用吸墨纸除去蔬菜表面多余的水分后,样品被切成小块,装进单独的袋子里,放在烤箱里,直到达到恒定的重量。样品在70°C的烘箱中干燥48 h,然后研磨成粉末。研磨后的样品通过2mm大小的筛子,然后在室温下保存以供进一步分析。

表1 表1:常用名称和植物学名称
研究中使用的蔬菜名称

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分析性程序

消化

干燥和切片的蔬菜样品用电动搅拌器磨成粉末,储存在聚乙烯袋中,等待分析。用7ml HNO重复消化约0.5 g样品(连同空白)3.0.5 ml H2O2在多波中TM3000微波消解系统(安东帕)。这是一种工业型微波炉,可以配备各种配件,以优化样品的消化。在这种情况下,预清洗的HF-100容器用于8位转子。还使用了压力/温度(P/T)传感器附件,可以同时测量一个容器的温度和压力。使用红外温度传感器附件监测所有容器的温度。该装置通过在消解过程中远程测量每个容器衬垫底面的温度,为所有容器中的反应提供热保护。消化程序为加热30分钟,冷却15分钟,如表2所示。

样品完全溶解,得到清澈的溶液。冷却后,消化后的样品用Whatman®定量滤纸过滤,无灰等级44号,滤液最后用Millipore水保持到100 ml。
表2:样品制备的微波消解程序 表2:微波消解
样品制备程序

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所有使用的试剂均为默克公司的分析级(AR)试剂,包括已知浓度不同重金属的标准原液。采用电感耦合等离子体光学发射光谱仪(ICP-OES)(型号为光学2100DV ICP-OES, Perkin Elmer,美国)氩激光对蔬菜样品中的重金属浓度进行了测定。光谱范围为160 ~ 900 nm, 200 nm处分辨率为0.009 nm。仪器配有紫外敏感双背光CCD阵列探测器。

重金属浓度以干重为基础计算。所有的分析都重复了6次。采用Microsoft Excel (Version 2007)软件对蔬菜样品进行均值、中位数、最小值、最大值和标准差分析,评估重金属污染水平。

数据分析

金属污染指数(MPI)

通过计算重金属污染指数(MPI)来检测蔬菜中重金属的总体浓度。该指数是通过计算蔬菜中所有金属浓度的几何平均值获得的(Usero等人,1997年)。

MPI(µg/g) = (Cf1 × Cf2 ×…x Cfn) 1 / n


式中,Cfn =样品中金属n的浓度。

估计每日重金属摄入量

每人每天的平均饮食数据是通过调查收集的,平均每日蔬菜摄入量是通过对50名平均体重为60公斤,年龄在18岁至70岁之间的人进行调查来计算的,他们被要求在每个抽样的每个实验区每天摄入某种蔬菜。每日摄入量计算公式如下:

每日金属摄入量(DIM) = C金属x维食物摄入量/B平均体重

在那里,C金属D食物摄入量andB平均体重表示蔬菜中重金属的浓度(µg g)1)、每日蔬菜摄入量和平均体重(Singh et al., 2010)。

健康风险指数(HRI)

健康风险指数计算为试验蔬菜的估计暴露量与口服参考剂量的比值(Cui et al., 2004)。口服参考剂量(RfDo)为4 × 1021 × 103毫克公斤1一天1铜和镉的含量分别为0.004、0.02和1.5 mg kg(美国环保局,2002年)1一天1分别为Pb, Ni和Cr (USEPA, 1997)。估计的暴露量是通过将重金属的每日摄入量除以其安全限值得到的。指数超过1被认为对人类健康不安全(美国环境保护局,2002年)。

因此,健康风险指数= DIM/RfDo,

此处,RfDo(口服参考剂量)表示终生口服暴露的安全水平

统计分析

重金属浓度以干重为基础计算。所有的分析都重复了6次。评估蔬菜样本的重金属污染水平、平均值、中位数、最小值、最大值及标准差。采用双向方差分析(ANOVA)方法对不同场址(Site-1 ~ Site-10)蔬菜重金属污染指数进行分析,以评估不同场址、灌溉方式、环境污染物等因素对重金属浓度差异的显著性。所有分析采用Microsoft Excel (Version 2007)和GraphPrism 5进行。

结果与讨论

重金属浓度水平

本研究估算了路边市场和有组织市场收集的不同蔬菜中镉(Cd)、钴(Co)、铜(Cu)、铬(Cr)、镍(Ni)、铅(Pb)等多种重金属的浓度范围。从本地市场收集的蔬菜中发现的镉、镍和铅的平均浓度以图表形式汇总(图1至3)。所有地点的铅(Pb)浓度均高于允许的PFA限值。在13种蔬菜中,甜菜、黄瓜、豌豆、豆角、手指菜、角子菜和番茄的铅含量均较高。在选定的蔬菜中,从站点5收集的豌豆中发现铅浓度最高,其次是站点7和站点8。6号和8号站点的黄瓜和6号站点的菠菜中均含有一定量的镉。在所有地点收集的豌豆和豆类中发现镍(Ni)浓度较高。女士的手指也含有相当数量的镍。蔬菜中三种重金属(铅、镉、镍)的含量均超过PFA容许限量。蔬菜中发现的高污染可能与灌溉用水、农田土壤中的污染物或公路交通污染密切相关(Igwegbe et al., 1992;Qiu et al., 2000)。
图1 表1
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图2 图2:镍(Ni)的平均浓度(n=6)
从站点5到站点10收集的所有蔬菜中
与PFA标准限值相比镍是
在豌豆中发现显著高于(P<0.001)
Site-5和Site-6的豆子分别在
与Site-10的比较

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图3 图3:铅(Pb)平均浓度(n=6)
从站点5到站点10收集的所有蔬菜中
与PFA标准限值相比铅浓度
(P<0.01)
与所有其他站点相比,Site-5的Pea。

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各种蔬菜中的镉(Cd)浓度从0.116 ppm到2.150 ppm不等。8号站点采集的菠菜中Cd的最高浓度为2.150 ppm, 5号站点采集的豌豆中Cd的最低浓度为0.116 ppm。黄瓜和菠菜的Cd浓度在Site-6和Site-8位点均显著高于其他位点(P<0.001)。6号位点和8号位点黄瓜的健康风险指数分别大于1.64和2.38。在菠菜中,Site-6和Site-8的HRI分别为2.19和2.15(图4)。HRI超过1被认为对人体健康不安全(USEPA, 2002)。急性剂量的镉可引起严重的胃肠道刺激、呕吐、腹泻和过多的唾液,每公斤体重25毫克镉的剂量可导致死亡。低水平慢性暴露于Cd可引起不良健康影响,包括胃肠道、血液学、肌肉骨骼、肾脏、神经系统和生殖影响。慢性口服接触Cd后的主要靶器官是肾脏(ATSDR 1999a)。
图4: 图4:镉(Cd)的健康风险指数(HRI)
从Site-5到Site-10收集所有蔬菜。(HRI Cd > 1
Site-6和Site-8黄瓜;菠菜(Site-6)

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钴(Co)含量从0.300 ppm到1.466 ppm不等。5站点胡萝卜中Co的最低浓度为0.300 ppm。另一方面,Site-7的甜菜显示出最高的Co浓度,即1.466 ppm,但低于Site-3 (1.633 ppm) (Ghosh et al, 2011)。白菜健康风险指数均大于1(除站点5外;1.46 . Site-6)、番茄(Site-6、8和10)、马铃薯(Site-9和Site-10;Site-3的甜菜和Site-4的菠菜的Co浓度显著高于其他所有位点(P<0.05) (Ghosh et al, 2011)。过量服用钴可导致心绞痛、哮喘、心肌病、红细胞增多症和皮炎。人体摄入Co的安全限度为每天0.05至1毫克(ATSDR 1994)。
图5 图5:从站点5到站点10收集的所有蔬菜中钴(Co)的健康风险指数(HRI)。(HRI Co > 1
Site-9的马铃薯和黄瓜;Site-10马铃薯;
Site-7的萝卜、菠菜、白菜;番茄的
Site-6、Site-8和Site-10)

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目前的调查显示,铜(Cu)在3.933 ppm到22.300 ppm之间变化。8号站点采集的番茄中Cu含量最高(22.300 ppm), 7号站点采集的马铃薯中Cu含量最低(3.93 ppm)。铬(Cr)浓度从0.266到7.833 ppm不等。6号站点采集的番茄中Cr含量最高(7.833 ppm), 7号站点采集的萝卜和白菜中Cr含量最低(7.833 ppm)。各种蔬菜中镍(Ni)的含量从0.200到5.833 ppm不等。Site-5的豌豆和Site-6的豆类的镍含量较高,为5.833 ppm, Site-5的生姜的镍含量较低,为0.200 ppm。Site-5和Site-6的豌豆和豆类中镍含量均显著高于Site-10 (P<0.001)。过量摄入镍可导致低血糖、哮喘、恶心、头痛和流行病学症状,如鼻腔癌和肺癌。在本研究中,铅(Pb)含量的浓度从0.466 ppm到12.066 ppm不等。在5号站点收集的豌豆中发现了高浓度的铅(12.066 ppm),但低于1号站点(13.733 ppm) (Ghosh等人,2011年)。 The concentration of Lead was found to be significantly higher (P<0.01) in Tomato, Pea and Cucumber of Site-5 in comparison to Site-2, Site-3, Site-9 and Site-10. Spinach collected from Site-10 showed low concentration of Pb (0.466 ppm). Health risk index for Pb was found more than 1 in Cucumber (All sites; 3.54 in Site-8), Pea (All sites except Site-10; 2.45 in Site-7), Beans (All sites; 1.38 in Site-9), Lady’s finger (All sites; 2.03 in Site-7), and Tomato (All sites except Site-10; 2.79 in Site-8) (Figure 6). Todd (1996) emphasized that most of the accumulated Lead is sequestered in the bones and teeth. This causes brittle bones and weakness in the wrists and fingers. Lead that is stored in bones can reenter the blood stream during periods of increased bone mineral recycling (i.e., pregnancy, lactation, menopause, advancing age, etc.). Mobilized lead can be redeposited in the soft tissues of the body and can cause musculoskeletal, renal, ocular, immunological, neurological, reproductive, and developmental effects (ATSDR 1999b).
图6: 图6:从站点5到站点10收集的所有蔬菜的铅(Pb)健康风险指数(HRI)。(HRI Pb > 1
黄瓜、豆类和淑女指的所有站点;豌豆
Site-5、Site-7、Site-8和Site-9;Site-6白菜;
除Site-10外所有站点的番茄)

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金属污染指数(MPI)

提出了一种可靠、精确的金属污染监测方法。不同蔬菜中,豌豆的MPI值最高,其次是黄瓜。13种蔬菜中有7种MPI较高,即超过2。它们是豌豆、黄瓜、番茄、豆类、菠菜、小白菜。较高的MPI表明,由于可食用部分中重金属的积累较高,这些蔬菜可能会对人体健康造成更大的风险。各站点(Site-1至Site-10)各种蔬菜的金属污染指数见图7。站点6和站点8所有蔬菜的MPI均大于1,可归为高风险站点。在蔬菜中,豌豆,豆类。甜菜和黄瓜被重金属严重污染。方差分析(双因素无复制)结果表明,以蔬菜为例,P值(1.12E-38)小于显著性水平(0.05),F值(50.513)大于F临界值(1.843),即蔬菜间MPI存在显著性差异。 Similarly, in case of Sites, the P value (4.65E-10) was less than the significance level (0.05), so we can reject the null hypothesis that the means are equivalent. F (9.017) was observed more than F crit (1.968) so we can reject the null hypothesis i.e. there is a significant difference between MPI among the Sites.
图7 图7:各类金属污染指数
所有站点(站点1至站点10)的蔬菜

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结论

重金属不仅影响蔬菜的营养价值,而且对食用这些食物的人产生有害影响。HRI值大于1表明对人类健康有相当大的负面影响风险。国家和国际食品质量法规降低了人类食品中有毒金属的最大允许含量;因此,食品质量的一个日益重要的方面应该是控制食品中微量金属的浓度(Radwan etal ., 2006)。重金属的残留物仍然以污染物的形式存在于蔬菜和环境中。最近研究了它们在地方、区域和全球尺度上的发生和远距离迁移。在发展中国家,重金属污染正日益受到公众和政府组织的关注。人体接触蔬菜中重金属污染的主要途径很少。这里的数据显示,蔬菜中的铅、镉和钴可能对消费者的健康构成风险。目前的研究提供了关于贾坎德邦兰契重金属污染的额外数据。 It is suggested that regular survey of heavy metals should be done on all food commodities in order to evaluate whether any health risks from heavy metal exposure do exist, to assure food safety and to protect the end user from food that might injure their health.

鸣谢

作者感谢梅斯拉Birla理工学院药学系主任为开展这项工作提供了设施,并感谢梅斯拉兰契Birla理工学院中央仪器设备中心Sanjay Swain博士在分析工作中不断提供帮助。

参考
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