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土壤调理剂对土壤-水稻系统Cd、Zn迁移累积的影响及健康风险评价 总被引:5,自引:0,他引:5
选取湖南省长沙市北山镇某中重度Cd污染稻田,研究了土壤调理剂(石灰石+偏高岭土+钙镁磷肥)对稻田土壤重金属Cd、Zn的钝化效果,以及对水稻各部位累积Cd和Zn的影响,并进行了Cd的健康风险评价.结果表明,使用土壤调理剂提高了稻田土壤p H值.Cd的CaCl_2提取态含量降低了0.9%~24.1%,Zn的CaCl_2提取态含量降低了22.5%~69.6%.土壤调理剂显著降低了水稻糙米中Cd与Zn的含量,与对照相比分别降低了10.8%~47.3%、10.3%~17.5%;土壤调理剂对水稻糙米Cd的吸收和累积的影响要远大于Zn,水稻糙米中的Cd/Zn比随着土壤调理剂施用量的增加而显著降低.研究区大米重金属Cd目标危害系数THQ值大于1,说明当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd存在健康风险.土壤调理剂有效地抑制了水稻植株对土壤中Cd的吸收,并降低了Cd/Zn比,使糙米中的Cd含量显著降低,从而降低了当地人群通过食用大米途径摄入重金属Cd的健康风险. 相似文献
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淮河干流及主要支流夏季浮游植物群落生物多样性评价 总被引:6,自引:0,他引:6
浮游植物是水生态系统的重要组成部分,其群落变化与水体环境条件密切相关,是反映河流健康的主要生物指标.为揭示淮河流域浮游植物群落特征及其与水质的相互关系,于2015年夏季对淮河流域典型水体—淮河干流、沙颍河、涡河和淠河进行系统的水质及浮游植物调查,探明浮游植物群落及其空间分布特征,并结合水体理化指标和生物指数进行水质评价.结果表明,淮河干流及主要支流27个点位中共获得浮游植物8门71属153种,主要隶属于绿藻门(Chlorophyta)、硅藻门(Bacillariophyta)、蓝藻门(Cyanophyta).浮游植物密度为0.019×10~5~131.824×10~5ind·L~(-1),不同河段浮游植物分布表现出较为显著的空间差异性,平均密度大小呈现沙颖河淮河干流涡河淠河的特点.非参数多维尺度分析(Non-metric Multidimensional Scaling,NMDS)表明,淮河干流、淠河和涡河的浮游植物群落组成和结构的相似性较高,而与沙颍河的浮游植物群落存在一定的差异.Shannon多样性指数H'介于0.78~3.21之间,Margalef丰富度指数D介于1.03~4.79之间,Pielou均匀度指数J介于0.12~0.73之间.水质生物评价结果显示,淮河流域大部分水体处于中等污染状况,部分点位处于重污染状况,其结果与水质综合污染指数评价结果具有较好的一致性.研究结果可为淮河水污染防治和水生态修复提供基础依据. 相似文献
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伴随着经济发展和城镇化进程的加速,很多城市的臭氧浓度存在超标问题.本文选取2014—2017年哈尔滨城区污染数据及气象要素数据,对哈尔滨近地面层O_3时空分布特征及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明:哈尔滨O_3日内单峰分布,最高值出现在下午14:00,最低值在清晨7:00.空间分布东南部最高,其次是南部,城中区较低.日间周末的近地面O_3浓度较高,而夜间工作日的O_3浓度较高.哈尔滨O_3浓度与平均气温正相关,与相对湿度负相关,与低于37 W·m~(-2)的紫外辐射正相关. 相似文献
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土地利用方式下土壤有机碳特征及影响因素——以后寨河喀斯特小流域为例 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究喀斯特小流域土壤有机碳空间分布与土地利用之间的关系,基于网格法在后寨河流域挖掘了2 755个土壤剖面,并采集了22 057个土壤样品。分析了后寨河流域不同土地利用方式下土壤有机碳密度特征。结果表明:后寨河流域土壤有机碳密度主要受人为干扰、土壤厚度与岩石裸露率的制约。不同利用方式土壤有机碳密度(0~100 cm)总体上呈现以下规律:水田>旱地>经果林地>园地>草地>弃耕地>坡耕地>乔灌木林地>乔木林地>荒地>灌木林地>灌草地。后寨河流域100 cm土壤有机碳平均碳密度为8.70 kg/m2,低于中国土壤有机碳平均密度10.83 kg/m2,总有机碳储量为5.39×108 kg。科学合理地进行土地利用方式调整与管理,可以增大喀斯特小流域土壤有机碳储量。 相似文献
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基于高分1号影像的森林植被信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
实时最新森林植被信息的提取是林业航空植保作业的必要前提。论文以安徽省蚌埠市为研究区域,探讨了基于高分1号卫星遥感数据在亚热带农林植被混合地区的森林植被信息提取。根据植被物候信息差异选择了提取森林植被信息的5个关键时期高分影像,采用分区决策树方法监测森林植被的空间分布和面积信息,并与未分区决策树法的提取结果进行比较。结果表明:采用分区决策树法和未分区决策树法对于大中尺度森林植被信息提取的总体精度均优于85%。但分区决策树森林植被提取总体精度达到90.72%,较未分区决策树法提高3.80%、4.65%,Kappa系数达到0.81,较未分区决策树法提高约0.07~0.10,结合植被物候信息的分区决策树森林植被提取法好于未分区决策树法,能够满足林业航空植保作业的精度需求。具有较高空间分辨率、宽覆盖、短重访周期的高分1号影像,对于大区域的林业航空植保当年最新森林植被信息的提取表现出较大的潜力。 相似文献