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有孔虫壳体内草莓状黄铁矿成因及其地质意义——以湖北雁门口地区栖霞组有孔虫化石为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在湖北省京山县雁门口地区栖霞组上部的含泥灰岩中存在丰富的节房虫科底栖有孔虫化石,主要有节房虫属、厚壁虫属和郎格虫属,壳体均被草莓状黄铁矿充填。对其系统的显微镜、扫描电镜观察和黄铁矿的能谱分析结果发现,黄铁矿草莓体直径最大为15 μm,平均约10 μm,硫铁原子比值（S/Fe）为1.90±0.10,表明在黄铁矿形成过程中,有孔虫壳体空腔内呈轻度- 中度贫氧的微环境。在分析该类黄铁矿成因的基础上,认为有孔虫壳体内的黄铁矿在指示沉积环境和保存环境方面具有局限性。 相似文献
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江苏宜溧地区分布有400 km2多的富硒土壤,并产出天然富硒稻米。通过系统分析研究宜溧富硒稻米产地的稻米、土壤、岩石、水样的Se等元素地球化学数据,探讨了控制宜溧地区富硒稻米产出的主要地质环境及地球化学背景因素,总结了Se等元素在米-土-岩之间的分布迁移特征。结果显示:(1)宜溧地区产出的富硒稻米主要受富硒耕地控制,稻米Se与耕地土壤Se、Corg.之间存在显著正相关性,米Se与土Se的相关系数R=0.81,土壤Se≥0.5 mg/kg的耕地中富硒稻米检出率为100%;(2)二叠系煤系地层中的杂色泥质粉砂岩、页岩是主要富硒原岩,其平均Se含量达到17.22 mg/kg,比当地土壤中Se高出5倍以上。富硒原岩沉积厚度越大,其上覆土壤的Se含量越高;(3)上述富硒岩层中夹杂一层几到几十厘米厚的铁锰结核透镜状沉积物,富集Fe、Mn、Cd、S、P等,其风化形成土壤可能富集Cd,但富硒稻米中未检测到Cd超标;(4)耕地土壤中有效Se小于0.02 mg/kg,有效Se占土壤Se的比例为0.16%~2%。富硒耕地土壤总体偏酸性,其p H一般介于4.6~6.5,富硒原岩更偏酸性,其p H一般介于4.2~5.5;(5)Se从源头向耕地迁移也是一个不断均匀化的过程,地势、气候条件、断层等对富硒耕地的分布有影响,山间盆地、沟谷、山前平原是形成天然富硒耕地的主要场所,特定断层可成为天然富硒耕地的边界。 相似文献
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复电阻率法(complex resistivity, CR)由于其对孔隙水化学性质、固-液界面和流体含量的敏感性已成为具有良好前景的污染物识别工具。本研究选取三氯乙烯(trichloroethylene, TCE)作为典型有机污染物,利用频谱激电仪对TCE污染土壤进行了复电阻率测量,讨论孔隙水盐度、水饱和度和土壤类型对污染土壤的复电阻率特征和频谱参数影响。试验结果表明:污染土样的复电阻率均随水饱和度的降低和孔隙水盐度的减小而增大;土壤黏土含量影响孔隙水连续性,当孔隙水出现不连续状态时,实部和虚部出现大幅度变化。总充电率M随着孔隙水盐度的增加而增加,随水饱和度的降低先减后增。黏土颗粒重排导致的比表面积减小使得总充电率M减小,双电层极化加强使总充电率M升高;平均弛豫时间常数随孔隙水盐度的升高而降低,二者呈对数相关,随水饱和度变化的主要原因为可极化孔隙尺寸的变化。本研究探讨了地球物理参数与水文地质参数间的关系,为SIP方法在实际有机污染场地调查与评估提供了理论依据。 相似文献
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土壤监测对于查清土壤生态质量家底,积极开展土壤污染生态修复与防治,实现可持续土地资源监测与利用有重要指导价值。为了研究江苏省宜兴市土壤监测指标的时空变化,根据宜兴市2004年多目标地球化学调查的426个土壤样本以及2015年1∶5万土地质量地球化学调查的4 458个土壤样本的数据,利用地理信息系统(GIS)和统计学方法研究了该区重要土壤环境参数的变化,通过箱线图和t检验对参数或元素浓度变化进行了检测,利用基于半变异函数的块金值(C0)进行了误差分析,并评估分析了不同的空间变量。结果表明,宜兴市土壤中有机质(OM)、氮、磷、硼等营养元素(指标)在11年间呈增长趋势,土壤pH值呈现明显下降趋势,土壤中镉、铜、铅、锌等重金属元素和硒含量呈上升趋势,砷含量没有明显变化。 相似文献
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某灰岩矿坑场地受到了有机污染,对当地脆弱的岩溶地下水环境构成威胁。在查明场地周边岩溶发育特征的基础上,结合区域水化学、水动力场调查结果,分析了场地及周边地下水污染特征和污染场地的潜在风险。结果表明：场地内水体受到了萘、氯乙烯、苯酚、邻苯二甲酸二丁酯、PCB52等多种有机物的污染,其中以4-氯-3-甲基苯酚、2,4-二硝基苯酚等酚类化合物含量最高;场地内水体水质兼具地下水特征,水化学类型为Cl·SO4-Na·Ca型,与其相邻的2个矿坑水质已受到影响,水体水化学类型往污染场地水体类型演化;场地周边地下水水质总体较好,仅场地西侧1个地下水井水质受到了污染矿坑的影响。目前,该矿坑场地仍处于水位漏斗恢复期,污染物并无向外迅速扩散的水动力条件,但当矿坑场地流场恢复至天然状态后,矿坑内污染物可通过场地周边的3条岩溶裂隙带-60 m标高以浅的地层向周边迁移,对环境造成了巨大威胁,应采取降低矿坑水位、定期监测矿坑水和地下水水质、实施帷幕灌浆工程等措施防控场地的潜在污染风险。 相似文献
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为查明场地污染分布特征,需对场地土壤和地下水进行钻探取样,按规范的检测指标进行逐一测试。在初查和详查阶段将获得大量的土壤和地下水污染数据,数据样本数量大、监测指标多,数据结构复杂,如何从场地大数据中提取价值信息已成为研究热点。以某有机污染场地为例,基于自组织映射神经网络（SOM）和K均值算法开展大数据分析,深入探讨地下水和土壤中各污染指标间的相关性。结果表明:（1）基于自组织映射神经网络的大数据分析可快速挖掘复杂多维的污染场地监测数据,有效完成关键信息的提取;（2）地下水中污染检出指标存在显著的聚类特征,同一聚类中的污染指标具备相似的空间分布特征。对场地污染物检测采取先分类后分级的优化筛选策略,减少污染物检测指标数目,从而有效降低场地检测费用;（3）土壤和地下水中污染检出指标存在良好的空间相关性,这与该污染场地地下水渗流速度缓慢有关。土壤和地下水污染检出指标空间分布的相关性,有助于场地污染源的追溯。 相似文献
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