沈阳张士污灌区土壤重金属元素形态分析

选取沈阳张士污灌区土攘样品,采用欧共体标准局的三步提取法研究土壤中5种重金属元素的形态分布.研究结果表明,在该污灌区土壤中,Cd和zn主要以B1(水溶态、可交换态与碳酸盐结合态)和B2(铁-锰氧化物结合态)为主,分别占总量的49.4%、26.4%和43.9%、44.3%.Cu、Pb主要以B2(铁-锰氧化物结合态)和B3(有机物与硫化物结合态)为主分别占总量的43.4%、66.6%和29.1%、25.3%.Cr以B3(有机物与硫化物结合态)和残渣态为主,分别占总量的40.4%和42.5%.元素总量和形态分析的结果表明该地区土壤污染为单一的镉污染土壤,且镉的可迁移性强,易被植物吸收.     

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。     

根际重金属形态与生物有效性研究进展

根际是受植物根系及其生长活动显著影响的土壤微域环境，由于其特殊的物理、化学和生物性质，根际环境影响着重金属的形态和生物有效性。文章综述了近年来国内外的根际环境重金属地球化学行为及其生物有效性方面的一些主要研究进展，并指出其存在问题以及今后的研究方向。     

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。     

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     

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     

脲酶抑制法检测环境样品中重金属离子研究

为探索利用脲酶快速检测环境样品中重金属离子的最佳条件，系统研究了重金属和缓冲液类型及其浓度对脲酶抑制率的影响。结果表明，不同浓度缓冲液中重金属离子浓度与脲酶抑制率呈显著的相关性，表现为随着重金属离子浓度的增加，脲酶抑制率也提高。缓冲液类型和浓度均能影响重金属对脲酶的抑制作用，其中磷酸缓冲液中，无论是Hg^2 还是Cu^2 对脲酶活性均有较强的抑制作用：在柠檬酸缓冲液中2种离子对脲酶的抑制作用存在显著差异。建立脲酶抑制检测技术的关键是选择合适的缓冲系统。此结果为脲酶抑制法在快速检测重金属离子中最佳检测条件的选择提供了理论依据。     

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。     

苏南地区航道底泥重金属污染评价和处置对策

对苏南地区六条航道底泥中重金属镉、汞、铜、锌、铅的污染现状进行了调查和评价。结果表明各航道底泥中重金属除铅以外 ,含量均超过《土壤环境质量标准》中的二级标准 ,其中镉的污染最为严重。底泥的总体环境质量为 :重污染断面占 4 4.8% ,中污染断面占 37.9% ,轻污染和未污染断面分别占 1 0 .3%和 6.9%。根据评价结果 ,提出底泥处置的对策措施     

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。