矿物调理剂对稻田土壤镉形态和水稻镉吸收的影响

【目的】探索施用调理剂对稻田土壤镉形态和水稻镉吸收的影响,为调理剂的田间应用提供指导。【方法】选取一种碱性矿物源复合材料作为供试调理剂,采用水稻盆栽试验动态取样方法,研究调理剂对不同生育时期稻田土壤镉形态及镉在植株体内迁移的影响。【结果】矿物调理剂有效提高土壤p H,降低土壤有效态镉(DTPA-Cd)含量,促进土壤镉的可利用态持续向难利用态或残渣态转化。矿物调理剂显著降低水稻根系、茎叶、谷壳和糙米镉含量,且其用量分别与水稻根系、茎叶、谷壳、糙米镉含量呈显著负相关。水稻各部位镉含量与土壤DTPA-Cd、返青期土壤可交换态镉和孕穗期土壤可交换态镉呈极显著正相关,与返青期土壤可氧化态镉和孕穗期土壤可还原态镉呈极显著负相关。不同生育时期水稻根系和茎叶中镉含量的显著不同,对照处理(CK)不同生育时期根系镉含量的大小顺序为:成熟期≈返青期拔节期分蘖期孕穗期;茎叶镉含量的大小顺序为:返青期成熟期分蘖期拔节期孕穗期;成熟期时,与对照相比,矿物调理剂对水稻根系、茎叶、谷壳和糙米镉含量的最大降幅依次为92.0%、94.1%、86.3%、80.6%;当调理剂用量达到5 g·kg~(-1)土时,糙米镉含量低于食品安全国家标准(0.2mg·kg~(-1))。水稻各部位镉含量顺序为根系茎叶糙米谷壳。由不同生育时期镉从根系向茎叶的转运系数可知,矿物调理剂对水稻生育前期镉的阻控效果优于生育后期。【结论】该调理剂可促进土壤中高活性镉向低活性转化,抑制水稻各器官对镉的吸收富集。     

重金属镉在土壤-水稻中迁移转化特征

【目的】探明不同浓度镉污染土壤条件下镉在水稻中的迁移转化特征,为控制镉在水稻中的迁移及保障粮食生产安全提供参考依据。【方法】通过人工模拟镉污染的盆栽试验,研究不同镉污染程度(轻微、轻度、中度及重度污染)土壤对分蘗期和成熟期水稻各器官镉积累、富集能力及土壤-水稻系统各部分间转运特征的影响。【结果】水稻各器官镉积累量及富集能力均随土壤镉污染程度增加而增大,镉在水稻中的富集能力表现为根系茎叶糙米。镉在土壤-水稻系统各环节转运能力表现为土壤-根系根系-茎叶茎叶-稻米。镉胁迫浓度与土壤-水稻系统各部分间转运系数无明显相关性。【结论】镉在水稻不同部位的含量与土壤中镉浓度成正相关关系。     

重庆市某典型区域土壤和水稻中重金属含量研究

2019年按点位采集稻田土壤及其对应的水稻糙米样品,对重庆市某典型水稻重金属含量超标区域进行镉、铬、镍、铜、锌、铅、汞和砷8种污染元素含量的监测。结果表明:该区域18个点位中有77.8%的点位土壤镉含量超过风险筛选值,超标倍数范围为0.02～0.65;除镉之外,其余7项元素均未超过风险筛选值;由Nemerow综合污染指数可知,18个点位中有44.4%的点位土壤处于轻度污染水平,存在土壤镉污染风险,应加强土壤环境监测和农产品协同监测;各点位的水稻糙米中铜、锌、汞和砷含量均未超过限量值,但镉、铬、镍和铅均有超标,超标比例分别为5.6%、16.7%、16.7%和22.2%;由富集系数可知,调查区域水稻糙米对重金属的富集能力由高到低排列依次为锌镉镍≈铜铬铅≈砷,其中锌和镉极易从土壤中被水稻糙米吸收,吸收比例分别为12.3%和11.3%。     

广西某铅锌矿区土壤镉、铅、砷形态分布对水稻重金属的影响

【目的】探讨铅锌矿区周边土壤镉、铅和砷形态分布对水稻重金属影响,为当地土壤重金属修复治理提供参考。【方法】采集广西某铅锌矿区周边农田土壤和水稻根、茎、叶、籽粒等样品,分析土壤镉、铅和砷的全量和形态分布水稻重金属含量,通过单因素污染指数方法评价土壤重金属污染状况,通过富集系数评价水稻根、茎、叶、糙米对土壤重金属富集能力。【结果】水稻田土壤镉、铅和砷污染严重,土壤镉含量变化为0.42~2.68 mg/kg,平均值为1.52 mg/kg;铅含量变化为118~1180 mg/kg,平均值为472.59 mg/kg;砷含量为11.6~351.0 mg/kg,平均值为109.81 mg/kg。其中土壤镉主要以交换态和碳酸盐结合态为主;土壤铅以铁锰氧化结合态和有机物结合态为主;土壤砷以残余晶格态为主。土壤重金属的主要富集水稻根部位,其中水稻根富集土壤镉系数均大于1、富集铅系数介于0.38~3.53、富集砷系数均小于1,糙米镉和铅含量超标,砷未超标。【结论】铅锌矿区的周边土壤镉、铅、砷含量严重超标;水稻田土壤镉对农作物有一定风险;铅对农作物铅超标存在潜在危害;土壤砷主要残余晶格态为主;水稻籽粒镉全部超标、铅部分超标、砷不超标。     

外源硒对稻谷、糙米和精米吸收累积矿质元素及重金属的影响

【目的】探索外源施硒对稻谷、糙米和精米硒含量、矿质元素含量和重金属含量的影响,为水稻生产中合理使用硒肥提供参考依据。【方法】以水稻秋优88为试验材料,设2个基施硒处理和3个叶面喷施期处理(孕穗期、灌浆期、孕穗期和灌浆期),在水稻收获后检测稻谷、糙米和精米中硒、钾、钠、镁、钙、锌、锰、铜、铁、铬、镍、砷、镉、铅含量。【结果】外源硒抑制精米累积钙元素,促进稻谷累积铁元素,对稻谷、糙米和精米中的钾、钠、镁、锌、锰元素的吸收均无明显影响;外源硒不影响稻谷中铜、镉、铬、镍、砷和铅,糙米中砷、镍、铬、铜及精米中铅、镍和铜的富集;但促进糙米对铅、镉及精米对镉、砷和铬的吸收富集,稻谷、糙米和精米样品中铅、镉、砷、铬和铜均未超标,属安全范围;钾、锌、锰、铜、铬、镍和铅的分布规律依次是稻谷糙米精米;镁和砷的分布规律依次是糙米稻谷精米;锌、铁和镉的分布规律依次是稻谷和糙米精米。     

不同土壤调理剂对水稻生长及镉积累的影响

通过对田间分区试验,研究了不同调理剂(A、B、C)对水稻生长特性、产量和吸收积累镉的影响。结果表明:2个水稻品种在施用不同种类、不同添加量的土壤调理剂后,种间差异不显著,分区间差异显著。相比对照组,施加土壤调理剂A、B、C后,对2种水稻品种的相关特性和产量都有一定的提升作用,并且可以显著提高水稻田土壤pH值和降低土壤中有效镉的含量,水稻糙米、稻壳、茎叶和根系中的镉含量有明显降低,且均呈下降趋势;根部向茎叶、茎叶向稻壳转运系数和稻壳向糙米相比于对照,均呈现下降趋势,且均达到了显著性水平。综上表明,采用450 kg/667m2的土壤调理剂A时,2个水稻品种相关整体指标最佳,有利于水稻增产和品质的提升,降低土壤镉生物有效性,抑制镉的迁移转运,降低水稻植株中镉含量和镉积累量。     

酸化对耕地土壤镉铅有效性及农产品中镉铅积累的影响

田间采样分析结果表明:在土壤pH值小于6.5(或5.8)条件下,土壤中交换态镉(或铅)占其全量的比例随土壤pH值的下降呈现明显的增加趋势,且交换态镉占其全量的比例增加更为明显;水稻糙米和叶菜中镉、铅的富集系数也随土壤pH值的下降而增加,且作物对镉的富集明显高于对铅的。模拟试验结果表明:土壤酸化可促使土壤镉、铅由稳定态向活性较高的形态转变,从而增加糙米中镉、铅的积累;当土壤pH值低于5.0时,土壤镉、铅的活化速度随酸度的变化明显加剧。因此土壤酸化是导致中轻度重金属污染农田农产品中镉、铅积累的重要原因。     

广西水稻土镉有效性、水稻镉富集系数与土壤性质的关系研究

【目的】开展广西水稻土镉有效性、水稻镉富集系数与土壤性质的关系研究,为降低石灰岩地区土壤镉迁移及稻米镉累积提供理论参考依据。【方法】以广西不同地方的65个水稻土及相应的Y两优品种系列水稻为研究对象,分析土壤理化性质、水稻各部位镉含量、土壤有效镉/总镉、水稻各部位对镉的富集系数与土壤性质的关系,以及影响土壤镉有效性和糙米镉富集的主要影响因子。【结果】土壤镉超标率为67. 69%,糙米超标率为41. 54%。土壤镉有效性受到铁、锰形态的影响,有效镉/总镉与总铁、总锰呈显著负相关,与有效铁呈显著正相关;土壤p H、有机质、交换性钙、总铁和总锰显著影响水稻对镉的富集能力,其中,糙米镉富集系数与pH值、交换性钙含量呈极显著负相关,与有机质、总铁、总锰呈显著负相关。总锰和有效锰是决定土壤镉有效性的主要影响因子,镉有效性的线性回归方程为:有效镉/总镉=0. 491-0. 167×总锰+0. 004×有效锰;交换性钙和总锰是决定糙米镉富集能力的主要影响因子,糙米镉富集系数线性回归方程为:糙米镉富集系数=0. 493-0. 006×交换性钙-0. 156×总锰。【结论】广西稻米超标率低于稻田土壤镉超标率。在所研究的土壤性质中,锰形态是影响土壤镉有效性的主要因子,总锰、交换性钙含量是影响稻米富集镉的主要因子。     

酸化对耕地土壤镉铅有效性及农产品中镉铅积累的影响

田间采样分析结果表明:在土壤pH值小于6.5(或5.8)条件下,土壤中交换态镉(或铅)占其全量的比例随土壤pH值的下降呈现明显的增加趋势,且交换态镉占其全量的比例增加更为明显;水稻糙米和叶菜中镉、铅的富集系数也随土壤pH值的下降而增加,且作物对镉的富集明显高于对铅的。模拟试验结果表明:土壤酸化可促使土壤镉、铅由稳定态向活性较高的形态转变,从而增加糙米中镉、铅的积累;当土壤pH值低于5.0时,土壤镉、铅的活化速度随酸度的变化明显加剧。因此土壤酸化是导致中轻度重金属污染农田农产品中镉、铅积累的重要原因。     

贵溪县工业废水污染农田的典型调查与分析

本文根据水泉村农田环境调查和土壤、水稻植株各器官中镉、铜、锌、铅、砷等重金属元素含量的测定结果,指出了工业废水灌溉农田会使农田受污染.同时还指出了污染的水稻植株不同器官中镉、铜、锌、铅、砷等元素含量都表现为:根系>茎叶>稻谷的分布规律,以及农田污染后会导致水稻结实率降低、千粒重减少、空秕粒增加.本文还提出大型冶炼厂在一定时间内对周围环境质量状况进行全面的回顾性评价的必要性,对已污染的农田要积极开展科学研究,采取措施进行综合治理。     

Stars, galaxies, cosmos: the past decade, the next decade

Our perception of the universe has been altered by recent discoveries in astronomy, discoveries of new objects and of new phenomena, coming from a wide range of observing techniques. By 1990 astronomers expect to know more about the distribution of mass in the universe, the physics of energetic sources, and the intricate interconnections of astrophysical processes on a variety of spatial and temporal scales.     

Hotspots, basalts, and the evolution of the mantle

The trace element concentration patterns of continental and ocean island basalts and of mid-ocean ridge basalts are complementary. The relative sizes of the source regions for these fundamentally different basalt types can be estimated from the trace element enrichment-depletion patterns. Their combined volume occupies most of the mantle above the 670 kilometer discontinuity. The source regions separated as a result of early mantle differentiation and crystal fractionation from the resulting melt. The mid-ocean ridge basalts source evolved from an eclogite cumulate that lost its late-stage enriched fluids at various times to the shallower mantle and continental crust. The mid-ocean ridge basalts source is rich in garnet and clinopyroxene, whereas the continental and ocean island basalt source is a garnet peridotite that has experienced secondary enrichment. These relationships are consistent with the evolution of a terrestrial magma ocean.     

Diabetes, obesity, and the brain

Recent evidence suggests a key role for the brain in the control of both body fat content and glucose metabolism. Neuronal systems that regulate energy intake, energy expenditure, and endogenous glucose production sense and respond to input from hormonal and nutrient-related signals that convey information regarding both body energy stores and current energy availability. In response to this input, adaptive changes occur that promote energy homeostasis and the maintenance of blood glucose levels in the normal range. Defects in this control system are implicated in the link between obesity and type 2 diabetes.