云南土壤钴元素背景值及其特征研究

对云南省土壤钴元素背景值进行了采样分析,结果显示:云南土壤钴元素含量呈对数正态分布,中位值16.0mg/kg,几何均值14.88mg/kg,95%置信区间0.92~41.17mg/kg,背景值高于全国,接近南方部分地区。并对其特征进行了研究。     

土壤地下渗滤净化沟污水除磷脱氮工艺及影响因素初探

主要探讨土壤地下渗滤净化沟污水除磷脱氮工艺及其影响因素。示范工程表明，对于生活污水，此工艺适应能力强，除磷脱氮效果优于其它生物处理法，并且适用于低碳源的水质情况。     

产酸脱硫反应器中COD/SO_4~(2-)比制约的群落生态演替规律

通过产酸脱硫反应器的动态试验和配套的静态试验 ,考察致变因子COD/SO2 - 4比制约的乙酸型顶极群落的结构、优势种群的组成和生态演替的规律 ;阐明乙酸型代谢和乙酸型顶极群落是产酸脱硫生态系统的典型特征 ;揭示乙酸型顶极群落内平衡与反馈调节的生理代谢机制 ,并以因变因子 pH值、氧化还原电位和碱度来表征生态演替过程中优势种群的三维实现生态位     

不同类型土壤对SO^2—4吸附特性的研究

为了进一步探讨我国酸沉降对水陆生态环境的影响以及曲型地区生态系统对酸沉降的缓冲能力和临界负荷值，笔者对赣，鄂，湘３省具有代表性的土壤和ＳＯ＾２－４吸附特性进行了研究。结果，红壤，特别是江西省的红壤，吸附ＳＯ＾２－４，的能力最强，阳大吸附量达１１．５２ｍｇ／ｇ土，共余依次的黄壤，黄褐壤和黄红壤，最大吸附量分别为１１．１４，８．８３，６．８６和６．５３ｍｇ／ｇ土，红色石灰壤对ＳＯ＾２－４，的吸附能力昆     

南昌市郊蔬菜农药残留水平调查

南昌市郊是南昌市的菜蓝子工程基地，其蔬菜总产量全市上市总量的６９％。为了摸清我市蔬菜农药使用情况和残留水平，我站对市郊青菜进行了一次调查，共采集三十余个样品，分析甲胺磷、对硫磷、乐果、敌百虫、敌敌畏等五种农药残留水平以及部分样的有机氯残留量，结果表明：甲胺磷、对硫磷二种农药污染最严重，其最高值分别为８６．１０ｍｇ／Ｋｇ和１．２１ｍｇ／Ｋｇ。对人体健康具有潜生威胁     

浦东开发区的土壤及粮食质量

上海市拟开发的浦东地区,指黄浦江以东、川扬河以北的三角地带,总面积约350km~2。从行政区划来说,包括了川沙县除东南小部分地区外的21个乡。本文就近10来年对浦东部分地区测点中土壤及粮食的若干元素的含量调查,介绍有关环境质量状况。一、土壤质量状况上海市从1978年开始了农业土壤中若干元素的本底值调查。获得了全市农业土壤的背景值。其中也包括川沙县的开发区在内。以开发区20cm以上表层土壤中8种元素     

PO4^3-和柠檬酸对稀土元素在小麦体内积累和分异的影响

基于营养液培养,添加外源稀土和ICP-MS分析技术,研究了无机配体PO43-(Pi)及有机配体柠檬酸(Cit)对小麦器官中稀土元素积累和分异的影响.结果表明,不同Pi水平对小麦根中的稀土总含量(∑REE)影响较小,但显著降低叶中∑REE含量;而不同Cit水平对小麦根、叶中∑REE含量都有明显降低作用.对照植物(无Pi、Cit添加)中,稀土元素在小麦根中具有中稀土(MREE)富集及M-型四重效应分布特征,叶中有重稀土(HREE)富集及W-型四重效应分布特征.不同Pi处理对四重效应无明显作用,但进一步加强HREE在小麦叶片中的富集.添加柠檬酸使对照植物根和叶中的分异有逐渐减弱的趋势,在高浓度处理时(Cit≥150μmol.L-1),小麦根和叶中出现轻稀土(LREE)富集.     

原子吸收法测定土壤中铜和锌的不同消解方法比较

用原子吸收法测定土壤中铜和锌，通过对3种消解方法进行消解对比试验，发现硝酸—氢氟酸—高氯酸体系电热板消解能将土壤消解完全，且准确度和精密度较高，硝酸—氢氟酸—过氧化氢体系电热板消解不能将土壤样品完全消解，准确度较低，而硝酸—氢氟酸—过氧化氢体系微波消解的精密度较低。     

基于3S技术的沙质荒漠化动态监测

该文以晋陕蒙接壤地区北部为试验区，采用70年代MSS图象、80年代和90年代TM图象，结合GPS的野外空间定位技术，在ARC/INFO系统支持下，开展了沙质荒漠化动态监测。结果表明，70年代中期至80年代中期沙质荒漠化呈发展状态，80年代中期至90年代末期呈明显的逆转状态，但二十余年来，该区的现代沙质荒漠化过程是一个复杂的物理过程，变化具有明显的不均衡性，同时建立了一套较为系统的3S技术沙质荒漠化动态监测方法。     

建立土壤硫释放过程的人工神经网络模型

以温度、土壤含水率、胱氨酸添加量和土壤pH值作为土壤释放挥发性含硫化合物的主要影响因素,采用正交实验方法分析这些因素与土壤硫释速率的关系,利用BP神经网络算法对实验结果建模,并用模型对不同影响因素下的土壤硫释放情况进行预测。结果表明,网络模型对学习过的样本有较高预测精度,预测结果相对误差在2％以下,对未学生过的样本,误差为10％左右,表明人工神经网络方法建立的模型适用于土壤硫释放预测。