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该试验以硅烷偶联剂KH-550为改性剂,乙醇为溶剂合成氨基二氧化硅。利用红外光谱、扫描电镜、原子吸收光谱、可见分光光度法对改性前后SiO 2进行表征,研究其对铬离子及染料直接桃红B12的吸附情况。结果表明:25℃恒温振荡20 min,改性SiO 2吸附重金属离子Cr^3+效果明显,当其用量为0.04 g时,吸附率达99.01%,而相同条件下未改性SiO 2对Cr^3+吸附率只有25.13%;将其用于染料直接桃红B12的吸附,改性后SiO 2吸附率达91.97%,相同条件下未改性SiO 2的吸附率仅为34.23%。 相似文献
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为全面了解三峡库区干支流沉积物中重金属的赋存形态,更好地为评价及保护三峡库区水生态环境提供科学依据,于2015年6月在三峡库区采集沉积物样品67个,通过ICP-MS等仪器测定了沉积物中各重金属元素的不同赋存形态量,运用SPSS、Matlab统计分析软件对重金属赋存形态进行对比分析。结果表明,库区表层沉积物中Cr、Ni元素主要以残渣态为主(占总量的75%以上);Cu、Zn、As元素主要以残渣态和可还原态为主(合计占总量80%~95%);Cd元素主要以酸可提取态和可还原态为主(分别占总量的55%和23%);Pb元素主要以可还原态和残渣态为主(各占总量的71%和18%)。Cd和Pb元素生物可利用态量较高,均超过该元素的长江沉积物背景值;该种形态下的重金属元素容易进入水体,并且在地球化学条件变化时转化成能被生物吸收和利用的形态,对生物造成较大危害。干流上游段重庆主城区及下游段,渠系河、大宁河、磨刀溪、沿渡河应当是重金属生态危害研究与防治的重点区域。 相似文献
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生物质炭添加对重金属污染稻田土壤理化性状及微生物量的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
分析了生物质炭添加对红壤性水稻土理化性状、重金属含量及微生物生物量的影响。通过田间小区长期定位试验,一次性施入不同量生物质炭(0,10,20,30,40t/hm2),于2017年9月采集各处理表层土样(0—15cm),研究土壤理化性状、重金属含量及微生物生物量的变化。结果表明:生物质炭添加对土壤理化性状、重金属含量及微生物生物量均有显著影响。与对照相比,供试土壤的pH、EC和有机质含量随生物质炭添加量的增加而增大,增幅分别为5.11%~18.43%,37.62%~104.31%和1.72%~22.41%,而有效磷和铵态氮含量随生物质炭添加量的增加呈先增大后减小趋势,分别在生物质炭添加量为10t/hm2和30t/hm2时达到最大值。随生物质炭添加量的增加,土壤有效态Cd和有效态Pb含量均呈降低趋势,而土壤有效态As含量呈先增加后减少的趋势,三者均在生物质炭添加量为40t/hm2时达到最小值。土壤微生物生物量碳、氮和微生物商随生物质炭添加量的增加均呈先升高后降低的趋势,均在生物质炭添加量为20t/hm2时达到最大值。相关分析表明,生物质炭添加量分别与土壤有效态Cd和Pb含量之间呈极显著负相关(P0.01);通径分析表明,生物质炭主要是通过直接作用影响土壤有效态Cd含量,而土壤pH、EC、有机质、微生物生物量碳、氮和有效磷主要是通过间接作用影响土壤有效态Cd含量。因此,添加适量生物质炭不仅可以改善土壤重金属污染现状和土壤理化性状,提高土壤养分含量,还可以改良土壤生物学性质,增加土壤微生物量。研究结果可为提高稻田土壤肥力和改善土壤重金属污染状况提供科学依据。 相似文献
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城镇大面积农田土壤重金属检测与监测的原理、方法及应用展望 总被引:1,自引:0,他引:1
《天津农业科学》2017,(5):23-30
近年来,随着社会经济的发展和人口数量的增加,城镇农田土壤重金属污染问题越来越严重,对粮食安全和人类身体健康构成严重威胁,因此,需要及时有效地获取农田土壤重金属污染信息,做到早发现、早治理。本文综述了近年来国内外农田土壤重金属的常规、新型检测和监测方法,包括其原理、特点及应用现状,对不同的方法的优缺点进行对比,并指出可以利用地面或航空航天高光谱遥感获取农作物叶片或籽粒光谱数据反演土壤重金属含量,将检测与监测相结合,从而实现土壤重金属污染的大面积立体监测,这将为农田土壤重金属污染的监测和修复提供技术支持。 相似文献
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基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。 相似文献