摘要 以控制性栽植體——大型根窖試驗裝置（以下簡稱根窖）為研究平臺，通過連續(xù)3年、每年2茬農作物的種植，解析微塑料處理下不同類型土壤呼吸的變化特征；采用多元回歸方程在微塑料積累量、分子量等不同條件下對土壤CO2濃度隨時間變化過程進行建模，并進行可視化呈現。結果表明，回歸模型能夠很好地描述土壤CO2濃度變化規(guī)律，各模型R2皆在0.75以上，模擬效果良好。對處理前后2組數據進行顯著性方差分析得P值為0.007 3，與對照組CO2濃度上升速率（ω=0.728）相比，微塑料使土壤的CO2濃度上升速率顯著提高（ω=0.762）。微塑料的加入改變了土壤微氣候環(huán)境，顯著促進了土壤CO2排放。

關鍵詞 微塑料；土壤CO2排放；累積效應；多元回歸

中圖分類號 S 316 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2024）20-0074-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.20.017

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Cumulative Effects of Microplastics on Soil CO2 Emissions

TIAN Zhi LUO Xue-gang ZHANG Yu 2

（1.School of Life Science and Engineering， Southwest University of Science and Technology， Mianyang， Sichuan 621010;2.Southwest University of Science and Technology， Ministry of Education Engineering Research Center for Material Materials， Mianyang，Sichuan 621000）

Abstract Using the controlled planting body—large-scale root chamber experimental device （hereinafter referred to as root chamber） as the research platform， the characteristics of soil respiration changes under different types of microplastic treatment were analyzed by continuously planting two crops each year for three years. A multiple regression equation was employed to model the temporal variations in soil CO2 concentration under varying conditions， including microplastic accumulation and molecular weight， with the results visually presented. The result showed that the regression models effectively described the patterns of soil CO2 concentration changes， with all models showing R2 exceeding 0.75， indicating good simulation performance. A significant analysis of variance on the pre-and post-treatment data yielded a P-value of 0.007 3. Compared to the control group’s CO2 concentration increase rate （ω=0.728）， the presence of microplastics significantly enhanced the soil CO2 concentration increase rate （ω=0.762）. The introduction of microplastics altered the microclimate of the soil environment， significantly promoting CO2 emissions from the soil.

Key words Microplastics;Soil CO2 emission;Cumulative effect;Multiple regression

我國作為一個農業(yè)大國，在20世紀70年代之前糧食種植受到了環(huán)境因素的嚴重制約［1］。地膜覆蓋技術的引入解決了氣候、空間分布等環(huán)境因素所造成的種植難題，為農業(yè)生產帶來了巨大的經濟效益［2］。在全國各地大量使用地膜的同時，地膜不可避免地因光照、溫濕交替和生物作用形成微塑料殘留在土壤中，隨著地膜年復一年的累積使用，微塑料在土壤中的積累逐漸增多，對土壤環(huán)境及CO2排放速率產生一定的影響［3-4］。研究微塑料殘余對土壤環(huán)境及CO2排放的影響對于維持土壤健康、保障國家糧食安全具有重要的意義。

國內外學者針對微塑料對農業(yè)土壤環(huán)境的影響進行了相關研究，如De Souza Machado等［5］從微塑料類型對土壤結構性能影響層面進行研究，證明微塑料存在增加了土壤中的可用性水分，經微塑料處理的土壤顯示出明顯的持水能力增加，表現出更高的土壤濕度；張禎明等［6］對土壤生物群落及微環(huán)境層面進行分析，結果表明，不同類型的微塑料會改變土壤酶活性，土壤微生物可能因為微塑料的出現而改變其多樣性、群落結構和進化，進而導致土壤呼吸速率的變化，引起土壤中溫室氣體排放量的變化；Mbachu等［7-8］從微塑料對土壤元素含量與結構等影響層面進行對比，結果表明，微塑料的添加會導致土壤的總碳和有機碳含量略有增加，微塑料的加入通過改變土壤結構與微環(huán)境間接影響了微量氣體通量的動態(tài)和強度，如土壤二氧化碳含量。上述研究為微塑料對土壤CO2排放速率的影響提供了參考方法和結論，但分析描述手段較為單一，且未能將各因素同時考慮比較［9］。筆者從微塑料分子量和添加濃度入手﹐分析各因素變化特征，構建土壤CO2濃度變化模型，通過數形結合的方法呈現更直觀的量化分析，探討微塑料對土壤CO2排放速率的影響，以期為地膜微塑料對土壤環(huán)境的影響研究提供參考［10］。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗所用土壤為農業(yè)生產中常見的黏土、壤土、砂土3種土壤，均采自綿陽市本地。理化參數如表1所示。試驗所用聚乙烯蠟（PEW）和線性低密度聚乙烯（LLDPE）粉狀原料購于中國石油化工有限公司茂名分公司，用于模擬地膜微塑料。

1.2 地膜微塑料長期原位暴露試驗

試驗區(qū)位于西南科技大學水稻所試驗基地（104°41′E、31°31′N）。試驗區(qū)建于2010年，共設置45個類似地窖的立方體坑，上表面積均為50 cm ×50 cm，各坑四周及底部以混凝土封閉，上表面開放可種植作物，坑中均埋有氣體收集罐和溫度濕度探測器（圖1～2）。

選取土壤類型、土壤深度、微塑料分子量、微塑料積累量共4個因素，每個因素3個水平，進行正交試驗設計（表2），每個處理4次重復。其中，土壤類型分為砂土、黏土、壤土，土壤深度分為淺（50 cm）、中（100 cm）、深（150 cm），分子量分為2 000、5 000、100 000 Da，積累量分為1、50、100年。微塑料積累量因素按每0.07 hm2覆蓋地膜3 kg/年計算，分別按1、50、100年3個處理水平的累積總量設計。

按比例將微塑料粉體與土壤混合拌勻填滿根窖，填土時，曬水壓實，做到大雨后不下沉。每個根窖均種植作物，定苗于坑4個角，保證均勻生長。后期作統(tǒng)一管理，保持所有處理的一致性。

1.3 實時收集土壤微環(huán)境理化數據

將微塑料粉體混入根窖土壤每年2季作物（玉米與蠶豆）栽培3 年后進行數據收集。為避免土壤自身呼吸作用產生的CO2對后期試驗數據造成影響，故在植物收獲15 d后進行CO2濃度采集。土壤溫濕度數據采用基于介電常數法和PTl00四線制法制成的溫濕度傳感器來采集，傳感器數據采集板為阿爾泰PCI8622數據采集板；CO2濃度采集通過參考Rillig［11］的氣體采集方法采集，排放速率為單位時間內CO2濃度變化（ω=Δc/Δt）［12-13］。數據收集裝置構造見圖1a。

1.4 模型建立

1.4.1

數據預處理。在實際試驗過程中，由于裝置等不可避免因素的影響，使得采集到的部分原始數據存在缺失及空值的情況。為了避免此類數據對最終的試驗結果造成偏差影響，需要對原始數據進行預處理［14］，其處理按照下列要求進行［15-16］：①對于只含有部分時間點的位點，如果其殘缺數據較多，無法補充，將此類數據點刪除；②刪除數據樣本中數據全部為空值的位點；③對于部分數據為空值的位點，空值處用其前后2個數據的平均值代替。

1.4.2 模型構建?；疑P聯度是用來衡量2個事物之間關系緊密程度的指標，而灰色關聯系數則是一種測量這種灰關聯程度的量化工具［17］?；疑P聯系數公式如下：

r1i（k）=m+ξMΔi（k）+ξM（1）

式中：m、M分別是不同因素時間數列在各時刻絕對差值的最小和最大值；Δi（k）是第k時刻的絕對差值。

常用分辨系數ξ=0.5，代入公式（1）計算灰色關聯系數?；疑P聯系數的平均值即關聯度，關聯度越接近 說明相關性越好［18］。關聯度計算公式如下：

η1i（k）=1nnk=1r1i（k）

式中，η1i（k）為子因素曲線xj對母因素曲線xi的關聯度［19-20］。利用土壤CO2累計濃度與微塑料殘余量之間的線性回歸來評估二者之間變化關系［21］，方程形式為CCO2=b0+b1x1+b2x2+…+bkxk+ε。

2 結果與分析

2.1 土壤微環(huán)境對微塑料暴露的響應

以往關于微塑料對土壤微環(huán)境及呼吸作用的影響大多只進行了單一土壤類型研究，例如Qi等［22］，但不同類型土壤對微塑料敏感性不同，導致其結果差異較大［23］。因此該研究參考了Mbachu等［7，24］的研究方法，將土壤類型增加了壤土和黏土，研究微塑料與微氣候整體及CO2濃度間的關系，模型分析結果如圖2所示。從圖2可以看出，土壤環(huán)境對微塑料暴露的響應主要體現在CO2濃度變化。在9組不同處理下，溫濕度和CO2濃度變化整體呈上升趨勢，其中壤土組溫度變化量在14 ℃，變化浮動較小。圖3為試驗組與對照組土壤CO2濃度變化的Richards模型，方程R2為0.96，符合精度要求。對處理前后土壤CO2濃度數據進行了t檢驗，發(fā)現處理前后的樣本t檢驗的結果（t=0.003 7）小于0.05顯著水平，表明微塑料處理前和處理后土壤CO2濃度具有顯著差異［25-26］。與對照組排放速率（ω=0.728，P<0.01）相比，微塑料使土壤的CO2排放速率顯著提高（ω=0.762，P<0.01）。由此可見，微塑料的添加顯著改變了土壤中CO2濃度，且隨時間延長而不斷增加。在高濃度、小分子量微塑料添加處理下，土壤中CO2濃度上升更加明顯，表明微塑料的添加正向促進土壤CO2累積速率［27］。

2.2 微塑料添加對土壤CO2濃度積累的間接影響

通過對溫度、濕度、CO2濃度進行測定，對比各組數據間的均值、極差來研究不同微塑料殘余量進入土壤后對土壤微氣候的影響。對比濕度均值（表3）發(fā)現，其他處理因素相同時，黏土組（Z2、Z5、Z8）土壤濕度均值分別高于砂土組（Z1、Z4、Z7）、壤土組（Z3、Z6、Z9）16.42百分點、17.27百分點，且隨著填埋深度加深，濕度均值也在增加；在同種土壤不同微塑料添加處理下，Z8（2 000 D分子量、100年積累量）微塑料添加處理下土壤濕度均值達到最高（47.90%），明顯高于其余處理組。溫度均值結果顯示，各處理組間的差距不明顯，在壤土組、5 000 D分子量微塑料添加處理（Z9）下有最高值（24.12 ℃）。這表明小分子量、大積累量的微塑料進入土壤后土壤保溫保墑能力有所提升，且土壤質地越細膩，深度越深的土壤對低分子量的微塑料敏感性越強。

微塑料的添加給土壤微氣候溫濕因子帶來了一定變化，微氣候溫濕因子變化又會引起土壤呼吸速率的改變［28］。溫度作為影響土壤呼吸關鍵因子，其變化會對土壤中的酶和微生物活性造成顯著影響，間接影響著土壤呼吸的整個過程［29］。該研究結果表明溫度增加促進了土壤呼吸速率，加快了土壤CO2積累，二者均呈單調遞增趨勢（圖4），且灰色關聯分析（圖5）顯示，關聯系數達0.745，表明二者關聯度較強，這與Li等［30］的研究結果一致。濕度作為影響呼吸作用的另外一個因子，它可以通過影響微生物生理過程間接影響底物和氧通量，進而改變土壤呼吸速率，影響機制較為復雜。濕度變化模型呈多峰曲線形式，而土壤呼吸速率呈遞增趨勢（圖4），且灰色關聯分析顯示二者的關聯系數為0.499（圖5），模型結果表明濕度對土壤呼吸速率影響弱于溫度因素。

2.3 微環(huán)境和微塑料對土壤CO2濃度的復合影響

從圖6a可以看出，在微塑料影響因素中，CO2濃度隨土壤中微塑料積累量的升高而增大，隨添加微塑料分子量的增加而降低，大分子量的微塑料添加對土壤呼吸速率有一定抑制作用。對微塑料分子量、積累量2個因素建立多元回歸模型CCO2=8 024.31+38.13Y-0.25Mn（式中，Y為積累量，Mn為分子量），且2個因素與土壤CO2濃度呈顯著正相關（P<0.01）。圖6b為土壤環(huán)境因素對土壤CO2濃度的影響，土壤CO2濃度的上升主要集中在40%～45%的土壤濕度，且CO2濃度隨著溫度升高而升高，二者成正比關系。土壤環(huán)境因素回歸方程為CCO2=161.185H+166.778T-2 225.216（式中，H、T分別為土壤濕度、溫度），且2個環(huán)境因素與土壤CO2濃度呈顯著正相關（P<0.01）。2組模型對土壤CO2濃度變化解釋程度分別為31.2%和75.1%。

考慮土壤CO2積累速率通常是多種因素共同影響所帶來的變化，為此建立了多因素綜合模型。新模型中考慮了環(huán)境因素與微塑料因素對土壤CO2濃度的交互影響，模型表達式為CCO2=2 096.3+18.625H-56.060T+60.267t+31.004Y-0.028Mn（R2=0.803），式中，t為時間變量。模型各項參數如表4所示，從表4可以看出，在綜合考慮各因素影響下，土壤環(huán)境因素（濕度）造成的影響變得不顯著（P>0.10），而微塑料因素（分子量、添加時間）對土壤CO2濃度影響仍顯著（P<0.05），且分子量影響程度大于積累量（P<0.01）。與單因子模型相比，包含環(huán)境因子和微塑料因子的雙因子復合模型能更好地解釋土壤CO2濃度的變化，其解釋能力分別較其他2組模型提高了5.2百分點、49.1百分點。

3 討論

該研究結果表明，在穩(wěn)定的環(huán)境系統(tǒng)中，土壤CO2排放與微塑料分子量和積累量顯著相關，這也證明了Gao等［31-32］研究得出的微塑料的暴露可以改善土壤的滲透性，為微生物提供可溶性有機碳，從而改變其CO2排放的結論。

該研究發(fā)現當小分子量的微塑料大量進入土壤（100年積累量）后，對土質較為細膩的土壤起到了明顯的保溫保墑作用，土壤微環(huán)境的改變間接促進了土壤CO2積累速率，處理組土壤CO2濃度最高，達840.62 mg/kg，較對照組高出14.2百分點。可能是因為大量微塑料進入土壤改變了土壤團粒結構［33］，增加了孔隙度，提高了土壤微生物的氧化分解能力，使得更多有機質被分解為小分子物質、CO2和H2O。這與Ng等［34］的研究結果一致，隨著微塑料進入土壤與微生物相互作用，聚合物最終可被降解為CO2、水、甲烷及腐殖質等，增加了土壤CO2濃度。在對所有因素進行復合建模發(fā)現環(huán)境因素對土壤CO2濃度影響不再顯著，微塑料因素中積累量帶來的影響更為顯著，考慮是因為多種因素共同比較下，環(huán)境因素導致的變化量相較于其他因素更少，所以其影響不再顯著。同時，分子量越小，聚合物自身越容易被微生物所降解，降解產物對土壤呼吸影響與其自身添加對土壤結構的雙重影響使分子量因素對土壤CO2濃度的影響更為顯著［35-36］。

綜上所述，微塑料顆粒在進入土壤后會對CO2濃度有一定影響。微塑料的加入會導致土壤結構發(fā)生變化，土壤結構變化又會影響土壤氧通量的變化［37］。前人研究也表明微塑料在土壤中發(fā)生了一定的生物降解，生成了水和CO2等，降解產物可作為生物碳源增加土壤中有機碳含量，說明微生物作用結合土壤結構和氧通量的變化共同導致土壤微氣候的濕度和氣體含量發(fā)生變化［38-39］，這與Qi等［22，40］的研究結果一致，微塑料的添加會改變土壤保溫保墑特性，影響全球碳循環(huán)與土壤溫室氣體的排放。

4 結論

（1）微塑料處理下土壤呼吸速率顯著高于對照，且隨著填埋時間的增加，土壤CO2排放也隨之增加。模型斜率添加前后由0.728增加到0.762，說明微塑料添加促進了土壤CO2排放。

（2）多元回歸方程可以很好地模擬土壤CO2濃度隨各因素變化趨勢，解釋能力較單因素模型最少提高了10%，模型模擬效果良好?；疑P聯度分析表明，土壤CO2濃度與土壤溫度關聯性較強，關聯度達到0.745，與濕度關聯較小，關聯度為0.499。

（3）回歸模型結果表明，在各因素綜合影響下，環(huán)境因素對土壤呼吸速率影響不再顯著。微塑料因素中，積累量越大，其帶來的影響越明顯。該試驗為土壤健康治理及全球碳排放提供了一定的參考，對綠色發(fā)展具有一定實際意義。

參考文獻

［1］ 杜曉明，徐剛，許端平，等.中國北方典型地區(qū)農用地膜污染現狀調查及其防治對策［J］.農業(yè)工程學報，2005（S1）：225-227.

［2］ 王叢叢，鄭奕雄，曾永三，等.不同覆蓋處理對花生病害及產量的影響［J］.廣東農業(yè)科學，2012，39（20）：9-11.

［3］ ZHANG W Z，LIU X M，LIU L N，et al.Effects of microplastics on greenhouse gas emissions and microbial communities in sediment of freshwater systems［J］.Journal of hazardous materials，2022，435：1-12.

［4］ YU H，ZHANG Z，ZHANG Y，et al.Effects of microplastics on soil organic carbon and greenhouse gas emissions in the context of straw incorporation：A comparison with different types of soil［J］.Environmental pollution，202 288：1-9.

［5］ DE SOUZA MACHADO A A，LAU C W，TILL J，et al.Impacts of microplastics on the soil biophysical environment［J］.Environmental science & technology，2018，52（17）：9656-9665.

［6］ 張禎明，羅學剛，樊有國，等.聚乙烯顆粒粉末對土壤化學性質的累積效應［J］.環(huán)境科學與技術，2015，38（11）：115-119.

［7］ MBACHU O，JENKINS G，KAPARAJU P，et al.The rise of artificial soil carbon inputs：Reviewing microplastic pollution effects in the soil environment［J］.Science of the total environment，202 780：1-12.

［8］ RILLIG M C，HOFFMANN M，LEHMANN A，et al.Microplastic fibers affect dynamics and intensity of CO2 and N2O fluxes from soil differently［J］.Microplastics and nanoplastics，202 1（1）：1-11.

［9］ 吳亞華，肖榮波，王剛，等.城市綠地土壤呼吸速率的變化特征及其影響因子［J］.生態(tài)學報，2016，36（22）：7462-7471.

［10］ 張騰，饒良懿，呂坤瓏，等.土壤呼吸影響因素研究進展［J］.廣東農業(yè)科學，2012，39（8）：64-67.

［11］ RILLIG M C.Microplastic disguising as soil carbon storage［J］.Environmental science & technology，2018，52（11）：6079-6080.

［12］ XU M，SHANG H.Contribution of soil respiration to the global carbon equation［J］.Journal of plant physiology，2016，203：16-28.

［13］ WANG B，DUAN Y X，WANG W F，et al.Desertification reversion alters soil greenhouse gas emissions in the eastern Hobq Desert，China［J］.Environmental science and pollution research，2020，27（13）：15624-15634.

［14］ KARTASHOV O O，CHERNOV A V，POLYANICHENKO D S，et al.XAS data preprocessing of nanocatalysts for machine learning applications［J］.Materials，202 14（24）：1-16.

［15］ BOXENBAUM H.Pharmacokinetics：Philosophy of modeling［J］.Drug metabolism reviews，1992，24（1）：89-120.

［16］ PIERSIMONI P，RAMOS-MNDEZ J，GEOGHEGAN T，et al.The effect of beam purity and scanner complexity on proton CT accuracy［J］.Medical physics，2017，44（1）：284-298.

［17］ DONG R，TIAN Q P，SHI Y P，et al.An integrated strategy for rapid discovery and identification of quality markers in Gardenia Fructus using an omics discrimination-grey correlation-biological verification method［J］.Frontiers in pharmacology，202 12：1-17.

［18］ MIN L.Grey correlation analysis of low-carbon governance in Yangtze River Delta cities［J］.Journal of environmental and public health，2022，2022：1-10.

［19］ JI Y C，XU W W，SUN Y C，et al.Grey correlation analysis of the durability of steel fiber-reinforced concrete under environmental action［J］.Materials，2022，15（14）：1-17.

［20］ RONG B W.Dynamic cause analysis of quantitative investment using grey correlation analysis［J］.Computational intelligence and neuroscience，2022，2022：1-8.

［21］ WANG J，HUANG M K，WANG Q，et al.LDPE microplastics significantly alter the temporal turnover of soil microbial communities［J］.Science of the total environment，2020，726：1-8.

［22］ QI Y L，OSSOWICKI A，YERGEAU ，et al.Plastic mulch film residues in agriculture：Impact on soil suppressiveness，plant growth，and microbial communities［J］.FEMS microbiology ecology，2022，98（2）：1-10.

［23］ ACHILIAS D S，ROUPAKIAS C，MEGALOKONOMOS P，et al.Chemical recycling of plastic wastes made from polyethylene（LDPE and HDPE）and polypropylene（PP）［J］.Journal of hazardous materials，2007，149（3）：536-542.

［24］ 葉紅，楊紅，曹艦艇.不同土地利用方式土壤呼吸速率動態(tài)研究進展［J］.廣東農業(yè)科學，2017，44（8）：66-73.

［25］ IOANNIDIS J P A.Why most published research findings are false［J］.PLoS medicine，2005，2（8）：1-6.

［26］ MITCHELL I G.The interaction of statistical significance，biology of dose-response and pTIdIwa0nEdomdr8ZWE0zL9JEgDfujhm/6hfKgJG7hc=test design in the assessment of genotoxicity data［J］.Mutagenesis，1987，2（2）：141-145.

［27］ WANG X，XING Y，LV M J，et al.Recent advances on the effects of microplastics on elements cycling in the environment［J］.Science of the total environment，2022，849：1-13.

［28］ DACAL M，BRADFORD M A，PLAZA C，et al.Soil microbial respiration adapts to ambient temperature in global drylands［J］.Nature ecology & evolution，2019，3（2）：232-238.

［29］

SHI P，QIN Y L，LIU Q，et al.Soil respiration and response of carbon source changes to vegetation restoration in the Loess Plateau，China［J］.Science of the total environment，2020，707：1-8.

［30］ LI J Q，BTH E，PEI J M，et al.Temperature adaptation of soil microbial respiration in alpine，boreal and tropical soils：An application of the square root（Ratkowsky）model［J］.Global change biology，202 27（6）：1281-1292.

［31］ GAO B，YAO H Y，LI Y Y，et al.Microplastic addition alters the microbial community structure and stimulates soil carbon dioxide emissions in vegetable-growing soil［J］.Environmental toxicology and chemistry，202 40（2）：352-365.

［32］ DE SOUZA MACHADO A A，LAU C W，KLOAS W，et al.Microplastics can change soil properties and affect plant performance［J］.Environmental science & technology，2019，53（10）：6044-6052.

［33］ BOOTS B，RUSSELL C W，GREEN D S.Effects of microplastics in soil ecosystems：Above and below ground［J］.Environmental science & technology，2019，53（19）：11496-11506.

［34］ NG E L，HUERTA LWANGA E，ELDRIDGE S M，et al.An overview of microplastic and nanoplastic pollution in agroecosystems［J］.Science of the total environment，2018，627：1377-1388.

［35］ YUAN J H，MA J，SUN Y R，et al.Microbial degradation and other environmental aspects of microplastics/plastics［J］.Science of the total environment，2020，715：1-9.

［36］ KANNEL P R，GAN T Y.Naphthenic acids degradation and toxicity mitigation in tailings wastewater systems and aquatic environments：A review［J］.Journal of environmental science and health.Part A toxic/hazardous substances&environmental，2012，47（1）：1-21.

［37］ WELLER D M，RAAIJMAKERS J M，GARDENER B B M，et al.Microbial populations responsible for specific soil suppressiveness to plant pathogens［J］.Annual review of phytopathology，2002，40（1）：309-348.

［38］ DENG Y，HE Z L，XIONG J B，et al.Elevated carbon dioxide accelerates the spatglBm4YZ8uqf+AzGmk70kJXHGuvL2iqucJrDtHCTUfDo=ial turnover of soil microbial communities［J］.Global change biology，2016，22（2）：957-964.

［39］ GANGADOO S，OWEN S，RAJAPAKSHA P，et al.Nano-plastics and their analytical characterisation and fate in the marine environment：From source to sea［J］.Science of the total environment，2020，732：1-21.

［40］ QI Y L，OSSOWICKI A，YANG X M，et al.Effects of plastic mulch film residues on wheat rhizosphere and soil properties［J］.Journal of hazardous materials，2020，387：1-7.