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黑色页岩与土壤重金属污染 总被引:6,自引:1,他引:5
本文利用ICP—MS等技术分析了湘中地区黑色页岩及其相应土壤的重金属含量,在对分析结果进行统计分析的基础上,探讨了黑色页岩与土壤重金属污染的关系。研究表明,黑色页岩是富集多种重金属元素的特殊岩石。以黑色页岩岩系为母岩的土壤,不仅明显富集Cu、Cd、Cr、Co、Pb、Zn、Mo、Ni、V、U、Sn、Sb、T1、Th等多种重金属元素,而且受到Mo、Sb、Cd、U、Tl、Cu、V、Sn、Th等重金属的污染,其中以Mo、Cd、Sb、U、Tl等的污染尤为严重。黑色页岩土壤重金属污染在一些地方已产生明显的负面环境效应,值得关注。 相似文献
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北京市有机氯农药填图与风险评价 总被引:2,自引:0,他引:2
采用1个样/km2的密度、1个分析组合样/16km2的方法,对北京市784km2范围内的土壤、大气干湿沉降物、大气颗粒物中HCH、DDT的含量和空间分布特征进行有机氯农药填图.查明2000年北京市地表土壤HCH和DDT的平均含量分别为8.80±11.83ng/g、108.99±301.90ng/g.2006年大气干湿沉降物中HCH和DDT平均含量分别为10.09±9.60ng/g、12.99±13.51ng/g,HCH和DDT的年沉降通量分别为996.57±939.96g/a·km2、1291.53±1342.28g/a·km2.2006年大气颗粒物PM10和PM2.5中的HCH含量分别为0.294±0.205ng/m3和0.217±0.137ng/m3,DDT的平均含量分别为1.037±1.301ng/m3和0.522±0.773ng/m3,显著高于2002-2003年度大气颗粒物中HCH(PM100.01786ng/m3,PM250.01731ng/m3)和DDT(PM100.01672ng/m3,PM2.50.02353ng/m3)的含量,表明北京市或周边地区仍在使用含HCH和DDT化学成分的农药.以2000年北京地表土壤和2006年大气干湿沉降物中HCH和DDT的含量为基础,对2020年土壤中HCH和DDT的时空演变的预测显示,即使干湿沉降物中HCH和DDT的沉降通量每年以5%的速率递减,到2020年土壤中HCH和DDT的环境质量仍不能显著改善,而控制和削减北京及周边地区含HCH和DDT成分农药的使用将是改善北京地表土壤环境质量的关键措施. 相似文献
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北京农田生态系统土壤重金属元素的生态风险评价 总被引:9,自引:0,他引:9
2005-2006年期间,分别采集了北京农田生态系统的大气干湿沉降、灌溉水和化肥3种外源输入的样品,共计63件。3种来源样品的年输入通量的定量计算和对比表明,不同地区不同输入途径的重金属元素的年输入通量差异较大,研究区农田土壤中重金属元素的主要输入途径是大气干湿沉降。如果不考虑农田生态系统的外源输出量,按照目前的污染速度,50年后怀柔和大兴地区表层土壤中cd的含量可突破国家土壤环境质量碱性土壤的二级标准。污染情况比较严重,应引起足够的重视。其他地区的外源输入在相当长的一段时间内不会引起表层土壤重金属元素的含量发生质的变化。 相似文献
136.
在分析河南黄淮平原土壤和小麦籽实中Cu含量分布特征的基础上,利用单项污染指数法对研究区小麦籽实中Cu的污染状况进行评价。其结果为:研究区小麦籽实中Cu的单项污染指数Pi的平均值为0.473,说明研究区小麦籽实未受Cu的污染。Cu的状况良好。进一步讨论了土壤中Cu的含量与小麦籽实中Cu含量间的关系。认为小麦籽实中Cu的积累与土壤中的总Cu无明显的相关关系,而与土壤中的有效态Cu含量具有明显的相关性。据此,将土壤有效态Cu作为土壤Cu生态安全评价的指标。并建立了小麦籽实Cu与土壤有效Cu的响应关系模型,确定了土壤中有效Cu的安全界限值。 相似文献
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小秦岭某金矿区农田土壤重金属元素污染的潜在生态危害评价 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤重金属元素污染的潜在生态危害程度及空间分布是土壤污染防治的前提和基础。为揭示土壤中重金属元素的潜在生态危害程度,在前期土壤污染调查评价的基础上,采用Hakanson的潜在生态危害指数,以研究区西邻无工矿影响的农田土壤重金属元素含量均值作为参比值,对矿区农田土壤进行了重金属元素污染的潜在生态环境危害评价。结果表明,Hg是农田土壤中潜在生态危害最严重的元素,其次是Cd和Pb。Hg、Pb、Cd对土壤污染危害的贡献率之和达97.41%,仅Hg的贡献率就达84.37%。多个重金属元素潜在生态危害很强、极强的土壤样品占样品总数的49.62%,影响面积达74.54%。从西北向东南,土壤重金属元素潜在生态危害程度激增,这种空间分布与目前金矿选冶的布局一致。土壤重金属元素潜在生态环境危害的后果已被前期研究成果所证实。 相似文献
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140.
本文利用2010—2015年2400多国家气象站逐小时观测数据对覆盖中国的EAR70、CLDAS和ERA Interim 3种表层土壤温度进行了评估和对比。结果表明:空间上CLDAS表层土壤温度精度最高(平均误差为-0.5 ℃,均方根误差为3.0 ℃,相关系数为0.96),受益于CLDAS高精度的陆面初始场,EAR70平均误差得到了改善;时间上ERA Interim再分析表层土壤温度在6:00和夏、秋季精度会明显下降,再分析表层土壤温度在数值较高时段表现出冷偏差,原因是模拟的土壤温度数值上升速度慢,对应的参数化方案有待改进。再分析表层土壤温度在东北地区冬季存在冷偏差,可能和积雪覆盖有关,陆面参数化方案也有待提高。在地形复杂的青藏高原地区,融合地面观测的CLDAS提高了大气驱动的质量进而改进了土壤的模拟。ERA Interim分辨率较粗不适合在青藏高原或者沿海地区使用,结合了CLDAS的EAR70在青藏高原精度提高。土壤表层温度的精度随着高精度的土壤状态初始场进入模式中时间延长会显著下降。因此,CLDAS的实时同化方式,能够有效提高在分析数据的精度。 相似文献