无人机监测污染土壤

正工业的发展导致了土壤污染。如今,这一问题需要通过应用现代科技来加以解决。无人飞行载具(UAV)俗称无人机,它飞行范围广,可以用来监测并报道土壤情况。这种监测方法快速准确,与传统方法相比,它也更加简便廉价。大多数人都熟悉航拍,它是由拥有四至五个直升机型螺旋桨构成的小型无人机完成的。即使是这些小型无人机,也可以帮助经验丰富的土壤学家来通过颜色辨别土壤问题。但是,真正的科学始于运用近红外     

黔南州农业土壤重金属现状及评价

对黔南州农业土壤重金属进行抽样调查,采用内梅罗(Nemerow)指数评价。全州土壤综合污染指数评价属尚清洁水平(警戒级)。瓮安县土壤中重金属含量均较高,三都县土壤中Hg和龙里县土壤中Cd含量较高。蔬菜土中Pb和Hg的污染比水稻土严重,而Cd污染相对较小。在垂直剖面上,耕作层Cd相对富集,母质层Hg相对富集。Cd元素是全州土壤的重点污染元素,对综合污染指数影响最大。初步分析认为土壤中重金属与工业污染及磷肥、复合肥施用有一定关系。     

外源铅铜镉在长三角和珠三角农业土壤中的转化

选择了我国经济发达地区的长江三角洲和珠江三角洲10个代表性农业土壤，采用室内培养和化学分级方法研究了加入外源铅、铜、镉在土壤中的动态变化及转化趋势，探讨了碳酸钙、粉煤灰、猪粪和钢渣等土壤改良剂对土壤重金属形态的影响。结果表明，随着土壤重金属负荷的提高，土壤中交换态重金属的比例增大，残余态比例下降，有效性提高，对环境威胁增大。当重金属加入最较低时，重金属优先向氧化物结合态、有机质结合态转化；而当加入最较高时，向交换态和碳酸盐结合态转化的比例明皿增加。pH和土壤组分对重金属在土壤中的转化有显著的影响，土壤pH下降可使交换态Cd、Cu、Pb的比例递增。加入碳酸钙、粉煤灰、猪粪和钢渣等改良剂可显著地降低土壤中交换态重金属比例，增加其它形态的重金属比例。     

Assessment and mapping of environmental quality in agricultural soils of Zhejiang Province, China

Heavy metal concentrations in agricultural soils of Zhejiang Province were monitored to indicate the status of heavy metal contamination and assess environmental quality of agricultural soils. A total of 908 soil samples were collected from 38 counties in Zbejiang Province and eight heavy metal （Cd, Cr, Pb, Hg, Cu, Zn, Ni and As） concentrations had been evaluated in agricultural soil. It was found 775 samples were unpolluted and 133 samples were slightly polluted and more respectively, that is approximately 14.65% agricultural soil samples had the heavy metal concentration above the threshold level in this province by means of Nemerow＇s synthetical pollution index method according to the second grade of Standards for Soil Environmental Quality of China （GB15618- 1995）. Contamination of Cd was the highest, followed by Ni, As and Zn were lower correspondingly. Moreover, Inverse Distance Weighted （IDW） interpolation method was used to make an assessment map of soil environmental quality based on the Nemerow＇s pollution index and the soil environmental quality was categorized into five grades. Moreover, ten indices were calculated as input parameters for principal component analysis （PCA） and the principal components （PCs） were created to compare environmental quality of different soils and regions. The results revealed that environmental quality of tea soils was better than that of paddy soils, vegetable soils and fruit soils. This study indicated that GIS combined with multivariate statistical approaches proved to be effective and powerful tool in the mapping of soil contamination distribution and the assessment of soil environmental quality on provincial scale, which is beneficial to environmental protection and management decision-making by local government.     

广西西江流域农业土壤镉的空间分布与环境风险

对广西西江流域农业土壤中Cd的空间分布规律进行了调查研究并分析了水稻中Cd超标情况.结果表明,农业土壤Cd含量变异较大,为0.01~33.6mg/kg,且含量自上游到下游呈明显递减趋势.插值图显示,高Cd含量斑块主要分布在上游矿业活动密集的0~80km区域内,土壤Cd含量显著高于其他区域(P<0.05),整个调查流域内有32%的土壤样品属于重度污染.流域内水稻籽粒Cd含量为0~6.37mg/kg,成人水稻籽粒Cd摄入量为0~4159μg/(人×d).距上游矿区0~80km范围内的风险指数均值达6.49,属于高Cd风险区域.     

东莞市农业土壤重金属的空间分布特征及来源解析

对东莞市农业土壤进行了系统采样分析,测定了表层土壤中Cu、Zn、Ni、Cr、Pb、Cd、As和Hg的含量.利用GIS技术和多元地统计结合的方法,研究了上述8种重金属元素的空间分布特征和来源.结果表明,Cu、Zn、Ni、Pb、Cd和Hg的含量均超过广东省土壤背景值,尤其是Hg、Cd和Pb含量分别达到0.24、 0.12和65.38 mg/kg,远高于背景值,说明随着东莞市快速工业化,土壤中重金属呈明显积聚的趋势.上述8种元素可以由3个主因子反映.因子1为“自然源因子”,主要包括元素Cu、Zn、Ni、Cr和As,其高值区主要分布在研究区西部,主要受河流冲积物海相沉积物控制,低值区的空间分布受酸性火山喷出岩风化物和花岗岩风化物影响,因子1的空间分布主要受成土母质控制.因子2为“工业及交通源因子”,主要包括元素Pb和Hg,高值区主要分布在中部过渡区和西部平原区,高值区中心集中在中部过渡区的虎门镇和西部平原区的茶山镇,主要由该区工业污染所致.因子3为“工农业活动因子”,主要包括Cd元素,其空间变异完全受人为随机因素控制.     

农业土壤中水溶性氟的分布特征与影响因素分析——以湖北省荆州市为例

土壤中氟是人体必需元素,但过量的氟摄入影响人体健康。本研究以湖北省荆州地区为例,通过该地区典型利用方式和土壤类型共177个代表性样点取样分析,摸清了该地区农业土壤水溶性氟含量状况,探讨了土壤基本理化性质与土壤水溶性氟含量的关系。结果表明,该区域土壤水溶性氟在0.22 mg/kg~4.57 mg/kg之间,平均值为1.74 mg/kg,变异系数高达50%。潮土中水溶性氟含量最高(1.86 mg/kg),其次是水稻土(1.76 mg/kg),棕红壤(0.55 mg/kg)水溶性氟含量最低。土壤水溶性氟含量在pH值低于7.5时与土壤pH值呈极显著正相关关系。旱地与草地土壤的水溶性氟含量随着有机质的增加而显著增加,但水稻土有机质含量与土壤水溶性氟含量无明显相关性,表明研究区内土壤高氟含量的形成与当地的母质主要为冲积母质有直接关系。     

淮南潘谢矿区沉陷积水区沉积物磷的赋存和迁移转化特征

在淮南潘谢矿区东部、中部和西部共选取潘集(PJ)、顾桥(GQ)和谢桥(XQ)3个代表性沉陷积水区进行相关研究。采用改进的Psenner分级提取方法,对研究区域内沉积物磷的剖面赋存形态进行分析,并结合相关水质参数,磷的形态组成,有机质(OM)、总氮(TN)和铁氧化物等分布特征,研究了沉陷积水区沉积物中磷的迁移转化特征。结果表明,沉积物理化指标和磷的赋存形态存在明显的层次差异,自表层向下,除游离氧化铁(Fed)以外,OM、氮磷和铁各形态含量均呈现下降趋势,其中,氧化还原敏感态磷(BD-P)向其他形态磷转化明显,与铁的氧化还原联系紧密。在磷的赋存形态中,铁铝结合态磷所占比例较大〔BD-P和金属氧化物结合态磷(Na OH-P)之和占总磷(TP)比例约为50%〕,具备了磷释放的基础条件,但同时潘谢矿区铁氧化物含量对磷的迁移起到较强的束缚作用。     

中山市农业区域土壤-农产品中邻苯二甲酸酯(PAEs)污染特征

在广东省中山市农业区域范围内共采集了65个表层土样和37个农产品样品,采用GC-FID检测方法分析了土壤和农产品样品中被美国环境保护署(EPA)优先控制的6种邻苯二甲酸酯(PAEs)化合物含量,并对其污染水平、污染程度进行了评价.结果表明,中山市农业土壤样品中6种PAEs化合物总浓度(ΣPAEs)范围为0.14~1.14 mg·kg-1,平均含量为0.43mg·kg-1,检出率为100%.不同土地利用类型中土壤的ΣPAEs含量大小顺序依次为菜地果园地稻田.与美国土壤6种优控的PAEs控制标准相比,邻苯二甲酸二正丁酯(DBP)和邻苯二甲酸二甲酯(DMP)含量超过控制标准,超标率分别为93.85%和27.69%,其余4种优控PAEs化合物的含量均低于美国标准.总体上,中山市农业土壤中ΣPAEs含量处于较低水平.中山市农产品中ΣPAEs含量范围为0.15~3.15 mg·kg-1,平均含量1.12 mg·kg-1,蔬菜中ΣPAEs的含量高于水稻和水果.农产品中PAEs含量低于美国和欧洲食品建议指标,健康风险很小.DBP和DEHP在土壤、农产品中占ΣPAEs的百分比和检出率均较高,是中山市PAEs污染物的主要组成部分.不同种类农产品-土壤中的ΣPAEs、DBP存在显著正相关,其中蔬菜-菜田土壤的Pearson相关系数(r)分别为0.81(P=0.000)、0.75(P=0.000),水稻-稻田土壤中二者的r分别为0.74(P=0.036)、0.65(P=0.041),水果-果园土壤中相关系数分别为0.66(P=0.029)、0.78(P=0.045).不同农产品对土壤中6种PAEs化合物的累积能力存在明显差异,但对ΣPAEs总量的富集系数均大于1.因此,在农业区域土壤质量评价过程中,应重视农产品自身特性对PAEs吸收和累积的影响.