Occurrence and congeners specific of polychlorinated biphenyls in agricultural soils from Southern Jiangsu, China

A total of 198 agricultural soil samples were collected from Zhangjiagang and Changshu in Southern Jiangsu for analysis of 13 polychlorinated biphenyls （PCBs） in order to assess the levels of pollution, sources, area distribution, and potential risk for the environment. All methods were rigorously tested and an adequate quality control was ensured. Only one site had no PCBs residues, and the highest total PCBs concentration in the surface soils was 32.83 ng/g. The average concentration in all the soil samples was 4.13 ng/g, signaling low-level pollution. Tetra-, penta-, and hexa-chlorinated biphenyls were dominant species in soil samples, accounting for more than 75% of ∑PCBs in the soil samples. PCB118 was the most abundant congener in all the samples. The PCB118 was about 20% of ∑PCBs. The soil organic matter content showed only a weak correlation with the levels of all PCB congeners, in which a better correlation was noted for the more volatile lighter PCB congeners than for the heavier homologues. To a certain extent, the sources and land use seemed to influence the levels of PCBs.     

生命之源H2O——从大坝到农田的科学供水

水（H2O）由两个氢原子和一个氧原子组成,它是自然界中最简单、最常见的化合物,也是我们赖以生存的地球上覆盖最广、数量最多的自然物质。     

农田土壤除草剂污染的修复技术研究进展

除草剂主要用于保护农作物免受杂草的侵害,是现代农业生产中用量最多的一类农药.然而,随着全球粮食需求的增加,除草剂的用量逐年增大,药效也不断增强,导致除草剂在农田土壤中出现累积、迁移转化和毒害作用等问题.为了降低除草剂给土壤-作物系统带来的生态风险,根据除草剂污染特征和区域农业生产规律研发绿色低碳修复技术,是目前生态环境领域需要关注的问题.基于此,整理了近年来关于农田土壤除草剂污染治理的相关报道,重点分析了修复技术的研究进展和应用案例,并对除草剂修复领域未来的发展动态进行了展望.目前应用于农田除草剂的修复技术主要有基于微生物修复、酶修复和植物修复的生物修复技术,以及基于生物炭基材料的吸附固定技术.其中,生物修复技术的发展相对成熟,已经应用于实际农田除草剂的修复治理工作,并形成了成功的修复案例.为了提升对农田土壤除草剂污染的修复效果,修复技术逐渐从单一模式向物理化学-生物多技术耦合模式发展,以充分发挥多技术集成应用的协同作用.     

长三角典型城郊流域生物可降解性有机质的分布及影响因素

快速城镇化改变了流域水体中碳的生物地球化学循环过程,生物可利用性的溶解性有机质组分是其中最为关键的一环,辨识生物可降解性有机质(BDOM)的时空分布特征及其影响因素对流域水质管控具有重要意义和应用价值.以长三角地区典型城郊流域樟溪为研究对象,根据流域地形特征、土地利用及人类活动强度布设监测点位,于2019年分别在雨季和旱季采样,利用三维荧光平行因子(EEM-PARAFAC)方法结合源汇景观模型研究流域水体BDOM的时空分布特征.结果表明,流域中生物可降解性有机碳浓度范围在0.57～6.80 mg·L^-1,且具有较高的时空异质性,人类活动强度较高的区域水体中BDOM的浓度也相对较高,且雨季显著高于旱季.EEM-PARAFAC分析结果表明,流域BDOM主要包括陆源腐殖质(C1)和类蛋白质类(C2)这2种荧光组分.流域BDOM及其陆源腐殖质荧光组分主要受土地利用和人类活动的影响,其浓度与农业及城镇用地比例和源汇景观负荷比(LWLI)关系密切,表明城镇化过程中人类活动是影响BDOM分布的重要因素.     

增温施肥对稻麦农田土壤有机碳及其活性组分的影响

农田是重要的陆地生态系统土壤碳库和作物生长的有机养分库.为明确气候变暖对稻麦轮作农田土壤碳库的影响,利用田间开放式增温平台,分析了增温、施肥和其交互作用对土壤有机碳和其活性组分的影响,并评估了土壤碳库管理指数的变化.结果表明,增温、施肥对土壤有机碳含量和其活性有机碳组分的影响均无显著交互作用.增温增加了土壤有机碳含量,且总有机碳(TOC)和惰性有机碳(ROC)含量差异显著.与不增温对照相比,增温处理的TOC、 ROC和活性有机碳(LOC)含量分别增加了7.72%、7.42%和10.11%.土壤微生物量碳(MBC)含量的增加(20.4%)和颗粒有机碳(POC)含量的降低(36.51%)可能是增温下土壤有机碳含量变化的主要原因.增温对土壤可溶性有机碳(DOC)含量无显著影响,但显著降低了其可溶性微生物副产物组分含量(41.89%).结果同时表明,施肥对土壤有机碳含量均无显著影响,但显著降低了活性碳组分的DOC和POC含量,增加了MBC含量.与不施肥对照相比,施肥处理的土壤DOC和POC含量分别降低了35.44%和28.33%,MBC含量增加了33.38%.此外,施肥有增加可溶性有机物中人为...     

模拟降水量减少对大豆-冬小麦轮作农田土壤呼吸的影响

为研究降水量减少对旱作农田土壤呼吸的影响,设置大豆-冬小麦轮作田间试验.采用随机区组试验,在田间设置对照（CK）、降水量减少20%（P20%）、降水量减少40%（P40%）处理,观测了3个处理土壤呼吸、土壤温度、土壤湿度的季节动态变化,并观测土壤CO₂产生速率、硝化速率、反硝化速率、收获时的作物生物量.结果表明,在大豆生长季,CK、P20%、P40%这3个处理的季节平均土壤呼吸速率分别为（4.91±0.67）、（4.19±0.39）、（4.35±0.32）μmol·（m²·s）^-1,处理间差异未达到显著水平（P>0.05）;在冬小麦生长季,这3个处理的季节平均土壤呼吸速率分别为（2.39±0.17）、（2.03±0.02）、（1.94±0.05）μmol·（m²·s）^-1,表现为CK > P20% > P40%,处理间差异达到显著水平（P>0.05）.降水量减少降低了土壤CO₂产生速率,但对土壤硝化速率和反硝化速率的影响不明显.降水量减少对大豆根、茎叶、籽粒生物量无显著（P>0.05）影响,但显著（P<0.05）降低了冬小麦的根、茎叶、籽粒生物量.土壤温度是影响土壤呼吸季节变异的主要因素,两者间呈指数回归关系,不同处理间的温度敏感系数（Q₁₀）无显著（P>0.05）差异.     

铅锌冶炼厂周边农田土壤重金属污染空间分布特征及风险评估

以焦作某铅锌冶炼厂为例,采用网格布点法在冶炼厂周围64 km2范围内采集表层农田土壤样品135个.在实验室测定了土壤重金属(Cu、Zn、Pb、Cr、Cd、Ni、V、Co)含量,利用Arcgis 10.1进行克里格插值分析研究区域农田土壤中重金属的空间分布特征,并利用富集因子法、潜在生态风险以及健康风险模型对研究区域农田土壤中重金属污染状况及潜在风险进行评价.结果表明,研究区域农田土壤中Cd、Pb、Cr、Zn的平均值均高于河南省A层土壤元素背景值,Cd的平均值为国家土壤环境质量二级标准的2.8倍;研究区域内总体污染分布呈西高东低,中部冶炼厂附近为Pb、Cd重度污染区,在3 km范围内距离工厂越近污染越严重.在研究区域内,Cd为重度污染,部分样点Pb、Cu、Zn污染较严重,Cr、Co为轻度污染,Ni和V几乎不受工厂影响.风险评估结果显示,研究区域内Cd存在严重的潜在生态风险和健康风险,Pb、Cu存在较严重潜在生态风险,Cr存在较严重的致癌风险.     

北京地区部分农田土壤无机磷形态分析

为了解北京地区部分农田土壤磷赋存形态及其含量,选取了北京多区县农田为采样区域,采集土壤样品62个,测定了全磷、二钙磷、八钙磷、铝磷、铁磷、闭蓄态磷和十钙磷含量.结果表明,采样区域的土壤样品基本处于富磷状态,全磷含量为549.4—2474.8 mg·kg-1;有效磷(二钙磷)和作为第二有效磷源的铝磷、铁磷含量偏高,而潜在磷源(闭蓄态磷及十钙磷)含量偏低.为此,应注意有效利用土壤中的有效磷及第二有效磷源,兼顾节约用磷和降低磷的径流流失风险.     

基于PMF模型的农田土壤重金属源暴露风险综合评价:以浙江省某电子垃圾拆解区为例

为探究农田土壤重金属污染特征、来源及其人体健康风险,为农田污染治理提供重要科学依据,采集了浙江省典型电子垃圾拆解区周边农田133个表层（0~20 cm）土壤样本,测定了土壤Cd、Pb、Cr、Cu、Zn、Ni、As和Hg含量,运用多种方法评价重金属污染程度及生态风险,采用正定矩阵因子分解法（PMF）融合地统计学,解译污染来源及定量各个污染源的贡献度,将源解析结果和人体健康风险评价模型相结合,从来源暴露角度评价了各个污染源对人体健康的风险.结果表明,ω（Cd）、ω（Pb）、ω（Cr）、ω（Cu）、ω（Zn）、ω（Ni）、ω（As）和ω（Hg）平均值：0.76、65.22、92.02、103.92、198.49、36.65、5.97和0.20 mg ·kg^-1,Cd和Cu含量平均值均高于农用地土壤污染风险筛选值,点位污染占比分别为85.71%和96.24%.Pb、Cr、Zn和Ni含量平均值超过浙江省温黄平原土壤背景值,As和Hg在限值内.污染评价结果表明,土壤综合潜在生态风险以轻-中度为主,占比达90.98%,较高和高度风险占比都为4.51%,Cd为主要潜在生态风险元素.研究区重金属污染来源主要为电子垃圾拆解工序污染源（26.82%）、燃煤及交通排放混合源（34.50%）、自然母质及农业投入混合源（25.59%）和电子垃圾酸洗径流及固废淋溶来源（13.09%）.儿童重金属暴露健康风险显著大于成年人,自然母质和农业投入混合源对人体健康风险贡献最多,Cr是对人体健康风险影响最大的元素.     

基于机器学习的长江流域农田氮径流流失负荷估算

定量解析长江流域农田氮径流流失特征是实现长江及其河口氮污染有效控制的关键科学基础.基于收集的长江流域570个旱地和434个水田田间氮径流流失数据组,采用相关性分析、结构方程模型、方差分解和机器学习方法,探究了影响旱地和水田总氮径流流失强度的主要因素,建立了基于机器学习的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型,量化了长江流域农田总氮径流流失负荷.结果表明,径流深、施氮量和土壤氮含量是影响旱地总氮径流流失强度的主要因素;径流深和施氮量是水田总氮径流流失强度的主要影响因素.与分类与回归树、多元线性回归和增强回归树方法相比,采用随机森林算法构建的长江流域旱地和水田总氮径流流失强度预测模型具有更高的精度（R²为0.65~0.94）.基于随机森林算法的预测模型估算的2013年长江流域农田总氮径流流失负荷（以N计）为0.47 Tg ·a^-1（旱地：0.25 Tg ·a^-1;水田：0.22 Tg ·a^-1）,中下游地区贡献了58%的流失负荷.模型预测5种防治情景下的长江流域农田氮流失负荷可削减2.4%~9.3%,其中减少径流量的削减效果最为显著.长江流域农田氮面源污染防治必须协同加强氮肥精准管理、减少农田径流量和提高土壤氮利用,且应将重点放在中下游地区.所发展的基于机器学习建模方法克服了氮径流流失强度与影响因素之间函数关系难以确定的问题,为估算区域或流域农田氮流失负荷提供了简便且可靠的方法.