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为了解海南岛半干旱区农业土壤中重金属富集因素和污染状况,在感城镇采集1818件表层土壤样品,测定其重金属含量和化学组成.采用相关分析、地累积指数(Igeo)、综合生态风险指数(RI)、危害指数(HI)、致癌风险指数(CR)和正定矩阵因子分析(PMF)开展重金属风险评价和来源识别.结果显示,重金属ω(As)、ω(Cd)、ω(Cr)、ω(Cu)、ω(Hg)、ω(Ni)、ω(Pb)和ω(Zn)的平均值分别为22.7、0.128、33.4、14.5、0.032、9.32、32.5和43.3 mg ·kg-1,除Zn外,均高于海南岛土壤背景值.相关分析表明,重金属富集与土壤中Fe、Mn、Al和有机质含量密切相关.Igeo结果表明,研究区农业土壤主要受到As的污染,其次为Cd和Cu;RI结果显示,高风险以上的样品占比为29.4%,其中As是潜在生态风险的主要贡献者;健康风险评估结果显示,As、Cr和Ni对儿童存在致癌风险,需要引起注意.基于PMF模型,确定了研究区重金属的4种主要来源,其中Hg主要来自工业排放;As主要来自农业活动;Ni、Cu、Cr和Zn主要来自与成土母质密切相关的自然来源;Pb和Cd主要来自农业活动和机动车尾气的混合源.研究表明PMF模型与相关分析相结合,能够有效识别土壤重金属来源. 相似文献
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堆肥产品不仅可以作为有机肥或土壤改良剂,还可以在包气带土层防护地下水污染的过程中起到微生物载体的作用.在堆肥中接种菌剂能够加速堆肥进程,促进堆肥材料的腐熟,但是也有研究认为接种剂与堆肥土著微生物的竞争会导致菌剂无法发挥作用.为了阐明菌剂与土著微生物之间的相互作用,采用宏蛋白质组学方法,分析餐厨垃圾堆肥接菌组(木质纤维素混合菌剂)和对照组(未接菌)中功能微生物群落和碳水化合物代谢途径的变化.结果表明:接菌组中假单胞菌目(Pseudomonadales)和散囊菌纲(Eurotiomycetes)菌群的相对丰度比对照组分别提高了12.5%和22.0%,成为优势细菌和真菌,二者在碳水化合物代谢活性上也成为优势菌群.菌剂主要是由芽孢杆菌目(Bacillales)和散囊菌纲的曲霉(Aspergillus)组成,曲霉因具有堆肥系统所需的木质纤维素分解能力而成为优势真菌,而菌剂中的芽孢杆菌虽然数量较多,但是缺乏堆肥系统所需的功能而无法成为优势细菌.餐厨垃圾中易降解物质分解过程中产生的有机酸会导致酸性环境,对照组中能够适应酸性环境的芽孢杆菌目和酵母菌纲(Saccharomycetes)是优势群落,添加菌剂后,堆肥系统中土著的假单胞菌目和散囊菌纲具有较高的碳水化合物代谢活性和多种有机酸转化通路,因此在与菌剂中的芽孢杆菌目和土著的芽孢杆菌及酵母菌的竞争中成为优势菌群.研究显示,外源菌剂与土著微生物之间以及各土著微生物之间都会发生竞争作用,能否成为优势菌群取决于是否适应堆肥底物新陈代谢的变化,因此只要选择好菌剂的功能和接种时机,菌剂就能够发挥原有的作用. 相似文献
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为深入探究典型行业再利用土壤重金属污染特征及生态风险状况,基于上海市嘉定区49个地块315个不同深度剖面土壤样品数据,采用地累积指数和潜在生态风险指数评估Cd、Pb、Cu、Zn、Ni、Hg和As这7种重金属含量特征和潜在生态风险程度,并利用源解析受体模型(APCS-MLR)和正定矩阵因子分解模型(PMF)解析其污染来源.结果表明:①研究区土壤中除As外,其余重金属均不同程度超过上海市土壤背景值,表层土壤中Cd、Pb、Cu、Zn、Ni和Hg含量分别是背景值的3.54、2.34、2.91、1.20、3.75和4.40倍;7种重金属含量随着土壤垂直剖面深度的增加逐渐降低,重金属在表层土壤中存在一定程度的富集,人类活动影响了重金属在土壤中的分布规律.②研究区内APCS-MLR和PMF两种受体模型均识别出土壤重金属4种主要来源,源1(Cu、Zn和Pb)为金属制品和汽车制造混合源,源2(Ni和Cd)为电镀企业来源,源3(Hg)主要为化工企业来源,源4(As)为自然源,两种受体模型结合运用,进一步提高源解析的精准度和可信度.③地累积指数由大到小表现为:Hg(1.54)>Ni(1.32)>Cd(1.21)>Cu(0.96)>Pb(0.64)>Zn(-0.33)>As(-1.02);潜在生态风险指数结果显示,研究区综合潜在生态风险指数RI值在32.50~4 910.97,均值为321.40,整体呈现较强潜在生态风险,再开发利用工业场地土壤中重金属Hg、Ni和Cd的污染值得进一步关注. 相似文献
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为辨识北京市大气污染物变化规律相同的区域,筛选监测网络中表征冗余信息的监测点,使用正矩阵因子分解法分别对北京市PM10和SO2监测网络进行分析与评价.分析获得北京市PM10和SO2明显的季节变化特征:PM10浓度春季最高,夏季较低;SO2浓度冬季最高,夏季较低.采用正矩阵分解法对PM10监测网络解析出3个因子,对应北京市PM10污染变化特征相同的3个区域,分别为区域1代表监测点为车公庄与石景山古城,区域2代表监测点为位于城东的前门、天坛、农展馆与奥体中心,区域3代表监测点定陵.结果表明区域2监测点密度较大,存在表征冗余信息的监测点,可以考虑撤销或迁移部分监测点.对SO2监测网络解析出6个因子,分别对应北京市SO2污染变化特征相同的6个区域,代表监测点位分别为定陵、古城、东四、奥体中心、农展馆与天坛和前门与车公庄.评价结果表明北京市PM10和SO2监测网络都存在冗余信息的监测点,可以根据分区结果考虑撤销或者迁移部分监测点,优化监测网络. 相似文献
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北京市大气细粒子的来源分析 总被引:78,自引:12,他引:78
细粒子(空气动力学直径小于2.5μm的颗粒物)污染是许多城市重要的大气环境问题.从1999年至2000年对北京市细粒子展开了4次采样和化学分析,有效采样天数为40d.利用正定矩阵分解(PMF)方法对细粒子的来源进行了分析.化学成分包括EC(元素碳)、有机物、SO42-、F-、Cl-、Fe、Ca、K、Mg、Al、Na、Zn、Mn、Ti、Pb、Ba和P等17种.发现主要来源有6类:地面扬尘、建筑源、生物质燃烧、二次源、机动车排放和燃煤. 相似文献
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120.
为分析南昌市大气降水离子来源和源区,对南昌市2016年4—9月大气降水样品主要阴阳离子的组成进行了测定分析,并运用PMF(正定矩阵因子分解)模型分析来源和TrajStat软件模拟后向轨迹.结果表明:NH4+和Ca2+是南昌市大气降水中的主要阳离子,加权平均浓度为65.3和23.9 μmol/L,分别占阳离子总量的57%和21%;SO42-和NO3-是主要阴离子,加权平均浓度为60.4和25.3 μmol/L,分别占阴离子总量的56%和23%.c(NH4+)、c(Ca2+)、c(K+)、c(Mg2+)、c(Na+)、c(Cl-)、c(NO3-)之间均存在着较为显著的相关性,说明它们之间可能有相似的来源或形成化合物共同存在.结合PMF模型分析结果表明,Na+、Cl-很明显受到了海盐的影响,也部分受土壤和二次污染影响;K+、Mg2+、Ca2+大部分来自于土壤,海盐、二次污染也贡献了一部分的K+;SO42-、NH4+和NO3-是组成大气二次颗粒物的主要成分,主要由二次污染源贡献;煤燃烧贡献了主要的F-和部分SO42-.后向轨迹模型分析表明,南昌市大气降水主要受局地降雨气团影响,5月、8月、9月受陆源及人为影响较大,海源性离子经过内陆上空时被稀释或沉降,导致6月、7月来自于海洋上空的降雨气团对南昌影响不大.研究显示,SO42-对南昌市大气降水的影响逐渐增大导致降雨类型逐渐由混合型向硫酸型转化,人为影响是造成大气污染的主要原因. 相似文献