粤北典型工矿区农田土壤镉、铅的空间分布特征及其污染评价

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2025-0693

中国农学通报 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (9): 82-91.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2025-0693

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

粤北典型工矿区农田土壤镉、铅的空间分布特征及其污染评价

黄婉怡¹^,²(), 高琳¹^,²(), 邱甜³, 林昌华¹^,², 潘惠柔¹^,², 郭奕楠¹^,², 陈蕾蕾⁴

¹ 韶关学院生物与农业学院，广东韶关 512005
² 广东省粤北水土资源高效利用工程技术研究中心，广东韶关 512005
³ 韶关学院创新创业学院，广东韶关 512005
⁴ 内蒙古环境监测总站赤峰分站，内蒙古赤峰 024000

收稿日期:2025-08-15 修回日期:2026-02-24 出版日期:2026-05-15 发布日期:2026-05-15
通讯作者:
高琳，女，1986年出生，辽宁鞍山人，讲师，博士，主要从事土壤环境质量研究。通信地址：512005 广东省韶关市浈江区大学路288号韶关学院，Tel：0751-8120123，E-mail：lyn19860203@163.com。
作者简介:
黄婉怡，女，2005年出生，广东佛山人，本科，研究方向：土地科学与技术。通信地址：512005 广东省韶关市浈江区大学路288号韶关学院，Tel：0751-8120123，E-mail：hwy_2024@163.com。
基金资助:
广东省大学生创新创业训练计划项目“韶关地区典型工矿业周边农用地重金属生态风险评估及源解析”(S202410576049); 韶关学院校级自然科学类科研项目“稻田土壤不同外源物质输入下有机碳特征及其微生物机制”(SZ2025KJ05); “粤北牛肝田土壤障碍因子消减功能性肥料创新与应用”(SZ2022KJ14); 韶关学院引进（培养）人才科研项目“典型工矿业周边农用地重金属生态风险评估”(sgxy2024); 韶关市社会发展科技协同创新体系建设项目“粤北3种林下经济模式对土壤碳库的影响研究”(230330108034341)

Spatial Distribution Characteristics of Cadmium and Lead in Agricultural Soil of Typical Mining Area in Northern Guangdong and Its Pollution Assessment

HUANG Wanyi¹^,²(), GAO Lin¹^,²(), QIU Tian³, LIN Changhua¹^,², PAN Huirou¹^,², GUO Yinan¹^,², CHEN Leilei⁴

¹ College of Biology and Agriculture, Shaoguan University, Shaoguan, Guangdong 512005
² North Guangdong Engineering Technology Research Center for the Efficient Utilization of Water and Soil Resource in Northern Guangdong, Shaoguan, Guangdong 512005
³ School of Innovation and Entrepreneurship, Shaoguan University, Shaoguan, Guangdong 512005
⁴ Chifeng Branch of the General Environmental Monitoring Station of Inner Mongolia Autonomous Region, Chifeng, Inner Mongolia 024000

Received:2025-08-15 Revised:2026-02-24 Published:2026-05-15 Online:2026-05-15

摘要/Abstract

摘要：

本研究旨在探明粤北典型工矿区农田土壤中镉(Cd)、铅(Pb)污染的空间分布特征与风险水平，构建以“总量—形态—生物有效性”为核心的评价框架，为区域土壤重金属污染的有效管控与修复提供科学依据。以粤北典型工矿业周边的特定农田区域为研究对象，通过调查采样和实验室分析，测定了土壤中Cd和Pb的总含量及其化学形态，评估其污染程度、风险等级及生物有效性。结果表明：（1）Cd和Pb的含量和各项评价指标均呈现较强的空间变异性，2种元素高值区的空间分布差异明显，表明其污染来源各不相同；其中，Cd元素呈现明显的点源污染特征。（2）Cd元素的潜在生态风险指数较高，而Pb元素的单因子指数和潜在生态风险指数结果均为无污染；而Cd的风险评估编码法(RAC)和次生相与原生相比值法(RSP)评估结果均为高度污染，Pb的RAC评估结果以轻度和中度风险为主，但其RSP结果为高度污染；基于重金属形态的生物有效性评价所判定的污染等级高于基于重金属总量评价的污染等级。研究区土壤以酸性为主，可以提高Cd的生物有效性，从而导致其存在重度污染风险；虽然Pb的总量评价结果显示相对安全，但其潜在生态威胁仍突出。因此，建议优先治理Cd污染，并加强对Pb的长期监测，以降低农田生态系统遭受复合污染的风险。

关键词: 镉, 铅, 污染风险评价, 生物有效性, 空间分布

Abstract:

This study investigated the spatial distribution and risk levels of cadmium (Cd) and lead (Pb) contamination in farmland soils within a typical industrial and mining area of northern Guangdong. An evaluation framework centered on “total content-chemical speciation-bioavailability” was constructed to provide a scientific basis for regional soil heavy metal pollution control and remediation. Taking the specific farmland area around typical industrial and mining industries in northern Guangdong as the research object, field sampling and laboratory analyses were conducted to determine the total concentrations and chemical speciation of Cd and Pb. The contamination degree, ecological risk, and bioavailability were systematically assessed. The results showed that: (1) both the contents and evaluation indices of Cd and Pb exhibit strong spatial variability. The spatial distributions of high-concentration areas differ between the two elements, indicating distinct pollution sources. Cd, in particular, displays significant point-source pollution characteristics. (2) Cd showed a high level according to the potential ecological risk index, whereas Pb was classified as uncontaminated based on both the single-factor index and the potential ecological risk index. However, the risk assessment code (RAC) and reduced partition index (RSP) evaluations for Cd both indicated high contamination levels. For Pb, RAC results suggested mainly low to moderate risk, while its RSP result indicated high contamination. The pollution grades derived from bioavailability-based assessment (using chemical speciation) were higher than those based on total heavy metal content. The soils in the study area were predominantly acidic, which could enhance Cd bioavailability and lead to a high contamination risk. Although Pb was considered safe based on total content evaluation, its potential ecological threat remained significant. Priority should be given to the remediation of Cd, while long-term monitoring of Pb should be strengthened to mitigate the composite pollution risk in the farmland ecosystem.

Key words: cadmium, lead, pollution risk assessment, bioavailability, spatial distribution

中图分类号:

S156

黄婉怡, 高琳, 邱甜, 林昌华, 潘惠柔, 郭奕楠, 陈蕾蕾. 粤北典型工矿区农田土壤镉、铅的空间分布特征及其污染评价[J]. 中国农学通报, 2026, 42(9): 82-91.

HUANG Wanyi, GAO Lin, QIU Tian, LIN Changhua, PAN Huirou, GUO Yinan, CHEN Leilei. Spatial Distribution Characteristics of Cadmium and Lead in Agricultural Soil of Typical Mining Area in Northern Guangdong and Its Pollution Assessment[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2026, 42(9): 82-91.

图/表 8

参考文献 34

[1]	江振蓝, 杨玉盛, 沙晋明. GWR模型在土壤重金属高光谱预测中的应用[J]. 地理学报, 2017, 72(3):533-544. doi: 10.11821/dlxb201703013
[2]	胡杰, 赵心语, 王婷婷, 等. 太原市汾河河岸带土壤重金属分布特征、评价与来源解析[J]. 环境科学, 2022, 43(5):2500-2509.
[3]	陈航, 王颖, 王澍. 铜山矿区周边农田土壤重金属来源解析及污染评价[J]. 环境学, 2022, 43(5):2719-2731.
[4]	JIA J, BAI J H, XIAO R, et al. Fractionation, source, and ecological risk assessment of heavy metals in cropland soils across a 100-year reclamation chronosequence in an estuary, South China[J]. Science of the total environment, 2022, 807:1-11.
[5]	杨宇, 郭婷婷, 刘孝利, 等. 南方典型矿区农业小流域耕地土壤重金属空间分布特征及污染评价[J]. 环境科学, 2023, 44(3):1602-1610.
[6]	环境保护部, 国土资源部. 全国土壤污染调查公报[EB/OL].(2014-04-17)[2024-10-12]. https://www.gov.cn/foot/2014-04/17/content_2661768.htm.
[7]	童晓玉, 郭静静, 高瑞丽, 等. 宁夏某工业园周边农田土壤重金属分布特征及风险评估[J]. 环境监测管理与技术, 2025, 37(1):50-56.
[8]	冯慧敏, 李海渤. 粤北地区重金属污染菜地现状及土壤修复对策与建议:以韶关为例[J]. 湖南生态科学学报, 2018, 5(3):48-56.
[9]	田美玲, 陆素芬, 常显志, 等. 粤北某矿业密集区土壤重金属含量特征研究[J]. 河池学院学报, 2019, 39(5):38-43.
[10]	中华人民共和国国务院. 土壤污染防治行动计划[EB/OL].[2016-05-31]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-05/31/content_5078377.htm.
[11]	叶彩红, 邹祖有, 许窕孜, 等. 粤北地区森林土壤重金属含量特征及生态风险评价—以曲江区为例[J]. 林业与环境科学, 2022, 38(3):39-46.
[12]	李强, 曹莹, 何连生, 等. 典型冶炼行业场地土壤重金属空间分布特征及来源解析[J]. 环境科学, 2021, 42(12):5930-5937.
[13]	王越, 莫莉, 余新晓, 等. 粤北典型工矿区土壤重金属富集特征、来源解析及风险评价[J]. 环境科学, 2023, 44(3):1636-1645.
[14]	梁家辉. 区域土壤重金属污染源解析研究[D]. 北京: 中国环境科学研究院, 2023.
[15]	TESSIER A, CAMPBELLP G C, BISSON M. Sequential extraction procedure for the speciation of particulate trace metals[J]. Analytical chemistry (Washington), 1979, 51(7):844-851. doi: 10.1021/ac50043a017 URL
[16]	张仁甫, 刘超琦, 张语馨, 等. 岩溶地质高背景区农田土壤重金属污染特征、风险评价与来源解析研究[J]. 环境科学学报, 2025, 45(2):268-280.
[17]	MULLER G. Index of geoaccumulation in sediments of the Rhine River[J]. Geojournal, 1969, 2(3):108-118.
[18]	HAKANSON L. An ecological risk index for aquatic pollution control a sedimentological approach[J]. Water research, 1980, 14(8):975-1001. doi: 10.1016/0043-1354(80)90143-8 URL
[19]	孟婷婷. 焦作市南部郊区农田土壤重金属形态特征及生态健康风险[D]. 郑州: 河南理工大学, 2023.
[20]	任志建, 余爱华, 徐贝贝. 路域环境中土壤重金属污染的研究进展[J]. 应用化工, 2022, 51(3):787-792.
[21]	LI H M, WANG J H, WANG Q G, et al. Chemical fractionation of arsenic and heavy metals in fine particle matter and its implications for risk assessment: a case study in Nanjing, China[J]. Atmospheric environment, 2015, 103:339-346. doi: 10.1016/j.atmosenv.2014.12.065 URL
[22]	DUAN J C, TAN J H. Atmospheric heavy metals and arsenic in China: situation, sources and control policies[J]. Atmospheric environment, 2013, 74:93-101. doi: 10.1016/j.atmosenv.2013.03.031 URL
[23]	ZHAO P P, CHEN J H, LIU T F, et al. Heavy metal pollution and risk assessment of tailings in one low-grade copper sulfide mine[J]. Frontiers in environmental science, 2023, 11:12-17.
[24]	高知睿, 常玉虎, 赵元艺. 江西德兴铜矿附近流域土壤中重金属化学形态特征及意义[J]. 岩石矿物学杂志, 2025, 44(1):167-180.
[25]	汪媛媛, 廖启林, 李文博, 等. 江苏典型农田土壤重金属形态分布初步研究[J]. 土壤, 2024, 56(6):1326-1338.
[26]	周亚龙, 王乔林, 王成文, 等. 雄安新区企业周边农田土壤—作物系统重金属污染风险及累积效应[J]. 环境科学, 2021, 42(12):5977-5987.
[27]	杨帆, 杨熙斌, 黄小凤, 等. 卡房锡尾矿库重金属污染特征及生态风险评价[J]. 环境科学, 2024, 45(12):7177-7186.
[28]	邓凯文, 安永龙, 黄勇. 金矿区周边桃园地土壤重金属赋存特征、生物有效性及来源分析[J]. 环境科学与技术, 2024, 47(9):149-157.
[29]	LIU Y Z, CHEN Z J, XIAO T F, et al. Enrichment and environ-mental availability of cadmium in agricultural soils developed on Cd-rich black shale in southwestern China[J]. Environmental science and pollution research, 2022, 29(24):36243-36254. doi: 10.1007/s11356-021-18008-x
[30]	唐瑞玲, 徐进力, 刘彬, 等. 西南典型碳酸盐岩高地质背景区农田重金属化学形态、影响因素及回归模型[J]. 环境科学, 2024, 45(5):2995-3004.
[31]	黄帆, 赵兴敏, 李明堂, 等. 吉林省红旗岭镍矿区重金属赋存形态及生物有效性分析[J]. 吉林农业大学学报, 2024, 46(1):131-139.
[32]	韦昌江, 丁浩男, 潘荣庆, 等. 广西德保县某水稻种植区重金属污染特征及来源分析[J]. 西南农业学报, 2023, 36(2):409-418.
[33]	余飞, 张风雷, 周皎, 等. 矿区周边耕地土壤—农作物系统重金属富集特征及风险评价[J]. 环境科学, 2025, 46(11):7385-7394.
[34]	何明江, 李章涛, 上官宇先, 等. 农田土壤重金属外源识别及安全利用技术筛选—以宜宾市筠连县部分区域为例[J]. 西南农业学报, 2024, 37(6):1340-1348.

污染指数	污染等级
单因子指数(P_i)	无污染	轻度污染	中度污染	重度污染
单因子指数(P_i)	P_i≤1.0	1.0<P_i≤2.0	2.0<P_i≤3.0	P_i>3.0
地累积指数(I_geo)	无	轻度—中等	中等	中等-强	强
地累积指数(I_geo)	I_geo≤0	0<I_geo≤1	1<I_geo≤2	2<I_geo≤3	3<I_geo≤4
潜在生态风险指数(Eⁱ_r)	轻微	中等	强	很强	极强
潜在生态风险指数(Eⁱ_r)	Eⁱ_r<40≤	40≤Eⁱ_r<80	80≤Eⁱ_r<160	160≤Eⁱ_r<320	Eⁱ_r>320
内梅罗综合指数(P_n)	无污染	尚未污染	轻度污染	中度污染	重度污染
内梅罗综合指数(P_n)	P_n≤0.7	0.7<P_n≤1.0	1.0<P_n≤2.0	2.0<P_n≤3.0	P_n>3.0
综合生态风险指数(RI)	低风险	中风险	重风险	危重风险
综合生态风险指数(RI)	RI<150	150≤RI<300	300≤RI<600	600≤RI<1200
风险评估编码法(RAC)	轻度风险	中等风险	高度风险	极高风险
风险评估编码法(RAC)	P≤0.1	0.1<P≤0.3	0.3<P≤0.5	P>0.5
次生相与原生相比值法(RSP)	无污染	轻度污染	中度污染	高度污染
次生相与原生相比值法(RSP)	P<1	1≤P<2	2≤P<3	P≥3

污染指数	污染等级
单因子指数(P_i)	无污染	轻度污染	中度污染	重度污染
单因子指数(P_i)	P_i≤1.0	1.0<P_i≤2.0	2.0<P_i≤3.0	P_i>3.0
地累积指数(I_geo)	无	轻度—中等	中等	中等-强	强
地累积指数(I_geo)	I_geo≤0	0<I_geo≤1	1<I_geo≤2	2<I_geo≤3	3<I_geo≤4
潜在生态风险指数(Eⁱ_r)	轻微	中等	强	很强	极强
潜在生态风险指数(Eⁱ_r)	Eⁱ_r<40≤	40≤Eⁱ_r<80	80≤Eⁱ_r<160	160≤Eⁱ_r<320	Eⁱ_r>320
内梅罗综合指数(P_n)	无污染	尚未污染	轻度污染	中度污染	重度污染
内梅罗综合指数(P_n)	P_n≤0.7	0.7<P_n≤1.0	1.0<P_n≤2.0	2.0<P_n≤3.0	P_n>3.0
综合生态风险指数(RI)	低风险	中风险	重风险	危重风险
综合生态风险指数(RI)	RI<150	150≤RI<300	300≤RI<600	600≤RI<1200
风险评估编码法(RAC)	轻度风险	中等风险	高度风险	极高风险
风险评估编码法(RAC)	P≤0.1	0.1<P≤0.3	0.3<P≤0.5	P>0.5
次生相与原生相比值法(RSP)	无污染	轻度污染	中度污染	高度污染
次生相与原生相比值法(RSP)	P<1	1≤P<2	2≤P<3	P≥3

指标		最大值	最小值	平均值	标准差	变异系数CV
pH		7.50	4.27	5.92±0.11	0.79	0.13
Cd/(mg/kg)	总量	3.76	0.11	1.42±0.11	0.80	0.56
	交换态	0.86	0.02	0.16±0.02	0.15	0.94
	碳酸盐结合态	2.29	0.08	0.90±0.07	0.50	0.56
	铁锰氧化物结合态	0.67	0.02	0.21±0.02	0.15	0.71
	强有机结合态	0.49	0.01	0.16±0.01	0.11	0.68
	残渣态	0.20	0.01	0.06±0.00	0.04	0.67
风险筛选值	pH≤5.5	0.3		风险管制值	pH≤5.5	1.5
	5.5<pH≤6.5	0.3			5.5<pH≤6.5	2.0
	6.5<pH≤7.5	0.3			6.5<pH≤7.5	3.0
Pb/(mg/kg)	总量	253.87	35.16	115.00±7.43	53.65	0.45
	交换态	7.47	0.87	3.40±0.20	1.51	0.44
	碳酸盐结合态	13.20	1.20	6.90±0.41	2.98	0.42
	铁锰氧化物结合态	232.95	29.62	99.82±6.87	49.61	0.48
	强有机结合态	17.27	3.11	9.11±0.44	3.18	0.34
	残渣态	8.70	1.25	3.99±0.22	1.63	0.41
风险筛选值	pH≤5.5	70		风险管制值	pH≤5.5	400
	5.5<pH≤6.5	90			5.5<pH≤6.5	500
	6.5<pH≤7.5	120			6.5<pH≤7.5	700

指标		最大值	最小值	平均值	标准差	变异系数CV
pH		7.50	4.27	5.92±0.11	0.79	0.13
Cd/(mg/kg)	总量	3.76	0.11	1.42±0.11	0.80	0.56
	交换态	0.86	0.02	0.16±0.02	0.15	0.94
	碳酸盐结合态	2.29	0.08	0.90±0.07	0.50	0.56
	铁锰氧化物结合态	0.67	0.02	0.21±0.02	0.15	0.71
	强有机结合态	0.49	0.01	0.16±0.01	0.11	0.68
	残渣态	0.20	0.01	0.06±0.00	0.04	0.67
风险筛选值	pH≤5.5	0.3		风险管制值	pH≤5.5	1.5
	5.5<pH≤6.5	0.3			5.5<pH≤6.5	2.0
	6.5<pH≤7.5	0.3			6.5<pH≤7.5	3.0
Pb/(mg/kg)	总量	253.87	35.16	115.00±7.43	53.65	0.45
	交换态	7.47	0.87	3.40±0.20	1.51	0.44
	碳酸盐结合态	13.20	1.20	6.90±0.41	2.98	0.42
	铁锰氧化物结合态	232.95	29.62	99.82±6.87	49.61	0.48
	强有机结合态	17.27	3.11	9.11±0.44	3.18	0.34
	残渣态	8.70	1.25	3.99±0.22	1.63	0.41
风险筛选值	pH≤5.5	70		风险管制值	pH≤5.5	400
	5.5<pH≤6.5	90			5.5<pH≤6.5	500
	6.5<pH≤7.5	120			6.5<pH≤7.5	700

	评价指数	最大值	最小值	平均值	标准差	变异系数CV	各等级比例/%
P_i							无污染	轻度污染	中度污染	重度污染
	Cd	1.878	0.073	0.722	0.457	0.634	75	25	0	0
	Pb	0.549	0.050	0.240	0.135	0.562	100	0	0	0
I_geo							无	轻度—中等	中等	中等—强	强
	Cd	3.720	-1.373	1.979	1.162	0.587	9.62	9.62	19.23	44.23	17.31
	Pb	2.297	-0.556	1.004	0.668	0.665	3.85	50.00	38.46	7.69
Eⁱ_r							轻微	中等	强	很强	极强
	Cd	592.89	17.368	224.92	127.23	0.566	5.77	11.54	19.23	42.31	21.15
	Pb	36.84	5.103	16.691	7.786	0.466	100	0	0	0	0
P							无污染	尚未污染	轻度污染	中度污染	重度污染
P		5.359	0.175	2.063	1.312	0.636	21.15	5.77	28.85	21.15	23.08
RI							低风险	中风险	重风险	危重风险
RI		603.88	34.815	241.61	125.91	0.521	28.85	34.62	34.62	1.92

粤北典型工矿区农田土壤镉、铅的空间分布特征及其污染评价

Spatial Distribution Characteristics of Cadmium and Lead in Agricultural Soil of Typical Mining Area in Northern Guangdong and Its Pollution Assessment

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[1]	罗玉兰, 常旭, 张冬梅, 赵得明, 李鑫. 湖州市古树资源空间分布特征及保护策略[J]. 中国农学通报, 2026, 42(7): 55-61.
[2]	丁丽华, 童监萍, 吴群, 王同亮, 顾振海. 胡柚气候品质模型构建及等级评价[J]. 中国农学通报, 2026, 42(6): 127-132.
[3]	葛燚, 刘晓月, 王湘淋, 史学峰, 权胜祥. 艾蒿对镉污染耕地修复效果研究[J]. 中国农学通报, 2026, 42(5): 157-161.
[4]	李静茹, 李卓晴, 向清清, 李磊福, 邹瑞娟, 雷鸣. 土壤镉砷复合污染对工业辣椒生长的影响[J]. 中国农学通报, 2026, 42(4): 117-125.
[5]	尹贻龙, 王钰静, 王艳红. 基于降低珠三角水稻Cd、As吸收的土壤调理剂筛选试验研究[J]. 中国农学通报, 2025, 41(34): 74-81.
[6]	刘海港, 邢巧, 任向辉, 王桂萍, 朱学广, 张晓妍, 张博东, 彭丽莹, 刘莎, 宋忠兴, 唐志书, 于毅, 崔建新. 蒙古异丽金龟成虫在沙棘园中的空间分布型及抽样技术[J]. 中国农学通报, 2025, 41(32): 102-108.
[7]	陈亭旭, 陈世春, 江宏燕, 廖姝然, 王晓庆. 茶网蝽卵空间分布型及其抽样技术[J]. 中国农学通报, 2025, 41(31): 118-122.
[8]	王翔, 苏胜, 毛伟, 陈明, 刘翔麟, 杨天明, 褚宏远, 徐迅燕. 植物—微生物联合修复镉污染土壤研究进展[J]. 中国农学通报, 2025, 41(30): 97-104.
[9]	王美艳, 翟明慧, 袁龙, 李冰冰, 郭高杰, 朱亚祺, 王荣杰, 丁瑞瑞. 外源褪黑素对镉胁迫下向日葵种子萌发及幼苗生长的影响[J]. 中国农学通报, 2025, 41(29): 24-29.
[10]	赵林林, 刘朋坤, 邢维芹, 王丽萍, 杨永强, 黄新君, 邱坤艳, 李立平. 小麦地上部吸收的镉向根系转运及对营养元素吸收的影响研究[J]. 中国农学通报, 2025, 41(27): 1-10.
[11]	潘鹏, 丁洋, 杨冬, 岳本奇, 孙晗, 杨秋苹, 苗雨, 刘英姿, 孟广超. 吉林省绿色水稻种植区土壤pH与重金属含量的空间关联性研究[J]. 中国农学通报, 2025, 41(24): 79-87.
[12]	何德飞, 陈伟盛, 梁杰聪, 黄栩荣, 路丛顼, 刘忠珍, 黄玉芬. 烟秆生物炭钝化土壤镉的作用与效果初探[J]. 中国农学通报, 2025, 41(2): 83-90.
[13]	唐旭, 田辉, 张浩冉, 柴国华, 吴秀文. 外源L-天门冬氨酸纳米钙对镉污染土壤理化性质及微生物群落分布的影响[J]. 中国农学通报, 2025, 41(2): 98-108.
[14]	龚艾琪, 杨复香, 陈秀华, 李文豪, 谭文峰. 不同生态系统中土壤线虫对环境变化的响应[J]. 中国农学通报, 2025, 41(18): 99-107.
[15]	谢君豪, 凌和, 匡谢彬, 张傲翔, 孙蕤, 高羽欣, 陶荣浩, 马友华, 李江遐. 安徽沿江地区不同水稻品种镉吸收富集差异研究[J]. 中国农学通报, 2025, 41(16): 75-81.