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基于环境地球化学基线的农用地重金属累积特征及其潜在生态危害风险研究 被引量:26
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作者 卢新哲 谷安庆 +3 位作者 张言午 康占军 褚先尧 胡雪峰 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期408-419,共12页
为探明浙江东部某市周边农用地土壤重金属累积特征及潜在生态危害风险,系统采集研究区表土样品,测定重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)和惰性元素(Li、Eu、Sc、Sm)含量。通过元素相关性分析,筛选出合适的标准因子,按标准化方... 为探明浙江东部某市周边农用地土壤重金属累积特征及潜在生态危害风险,系统采集研究区表土样品,测定重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn)和惰性元素(Li、Eu、Sc、Sm)含量。通过元素相关性分析,筛选出合适的标准因子,按标准化方法建立了研究区土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn环境地球化学基线,获得基线值分别为11.13、0.38、57.48、43.86、0.30、21.55、51.91和132.7mg·kg^(-1)。在应用单因子方法评价土壤重金属污染程度基础上,以环境地球化学基线值作为标准因子,采用富集因子方法判别因受人类活动影响的重金属污染点位,并对土壤重金属累积潜在的生态环境风险进行了评价。结果表明,研究区表层土壤普遍存在不同程度的重金属污染,以轻微至轻度污染级别为主,其中Cd和As存在少量重度污染点位,比例分别为3.00%和0.19%。研究区重金属富集主要受工矿企业活动影响,浓集中心集中在金属矿山和印染企业周边,具有沿水系向低地势平原区迁移趋势。研究区范围Cd和Hg具有潜在的较高生态风险。利用GIS系统,将各样点重金属土壤污染程度、富集因子(EF)和潜在生态危害评价结果,在研究区农用地土地利用现状图斑上进行空间叠加,可实现从地理空间上的土壤重金属污染范围界定、重金属人为成因污染判别和潜在生态危害风险空间预警。 展开更多
关键词 重金属 土壤 环境地球化学基线值 富集因子 潜在生态危害风险
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天台耕地土壤重金属污染及生态风险评价 被引量:2
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作者 卢新哲 谷安庆 +3 位作者 张言午 康占军 褚先尧 冯立新 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第7期978-987,共10页
文章通过在天台县耕地范围土壤中系统采集3588件表层土壤样品,分析As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn和Mn等9种元素质量比特征,采用皮尔逊相关系数分析确定重金属之间的相关性,并对土壤重金属污染程度、土壤重金属元素生态环境潜在危害及... 文章通过在天台县耕地范围土壤中系统采集3588件表层土壤样品,分析As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn和Mn等9种元素质量比特征,采用皮尔逊相关系数分析确定重金属之间的相关性,并对土壤重金属污染程度、土壤重金属元素生态环境潜在危害及其对人类健康的影响进行评价。研究区范围重金属具有从中到高的变异系数,且分布极不均匀,As、Cd、Hg、Pb和Zn等土壤重金属空间异常主要受人为活动影响,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)发现Cr-Ni-Cu、Cd-Pb-Zn分别具有同源组合特征。土壤污染评价结果发现,研究区主要污染元素为Cd和Ni。生态风险评价结果显示,各元素潜在生态环境危害以低风险为主,Cd、Hg和Ni元素存在少量中度及以上的潜在生态环境危害风险;然而,在重金属对人类健康的影响方面,As和Pb的影响最大,且儿童受影响风险超过成人。 展开更多
关键词 土壤 重金属 污染评价 生态风险 天台
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基于Kalman-GOCNN最优融合模型的悬移质含沙量在线检测
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作者 刘明堂 吴思琪 +4 位作者 党元初 陈健 刘雪梅 康占军 江恩惠 《水利水电快报》 2022年第5期20-27,共8页
针对悬移质含沙量检测过程中易受环境因素干扰的问题,提出了一种基于Kalman-GOCNN最优融合模型用以在线检测悬移质含沙量。首先分析了各环境因素对悬移质含沙量检测的影响;并使用Kal⁃man算法分别对悬移质含沙量、水温、电导率以及深度... 针对悬移质含沙量检测过程中易受环境因素干扰的问题,提出了一种基于Kalman-GOCNN最优融合模型用以在线检测悬移质含沙量。首先分析了各环境因素对悬移质含沙量检测的影响;并使用Kal⁃man算法分别对悬移质含沙量、水温、电导率以及深度数据进行滤波,减少悬移质含沙量在线检测时环境的影响;最后应用遗传优化(GO,Genetic Optimization)算法优化卷积神经网络(CNN,Convolutional NeuralNet-work),建立了Kalman-GOCNN最优融合模型。通过改变卷积神经网络的卷积核尺寸与个数,获得了悬移质含沙量检测的多源数据最优融合效果,有效减少了环境因素对悬移质含沙量检测的影响。为了比较Kal⁃man-GOCNN多源数据融合模型的处理效果,在相同环境下进行了Kalman-CNN,CNN以及多元线性回归和一元线性回归处理,并进行了悬移质含沙量检测的误差分析。结果表明:Kalman-GOCNN多源数据最优融合模型的均方根误差仅为1.11 g/L,该模型能够有效地消除环境影响,提高了悬移质含沙量在线检测的精度和稳定性。 展开更多
关键词 悬移质含沙量 在线检测 卡尔曼滤波 遗传算法 卷积神经网络 最优融合
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Spatio-temporal variation prediction on Cd content in the rice grains from Northern Zhejiang Plain during 2014–2019 based on high-precision soil geochemical data
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作者 YIN Hanqin LU Xinzhe +5 位作者 SUN Rui HUANG Chunlei kang zhanjun XU Mingxing WEI Yingchun CAI ZiHua 《Journal of Geographical Sciences》 SCIE CSCD 2023年第2期413-426,共14页
In recent years,Cadmium(Cd)pollution has been found in many soil geochemical surveys in Northern Zhejiang Plain,a crucial rice production area in East China,located in the lower Yangtze River.To more scientifically pr... In recent years,Cadmium(Cd)pollution has been found in many soil geochemical surveys in Northern Zhejiang Plain,a crucial rice production area in East China,located in the lower Yangtze River.To more scientifically predict the effect of soil Cd on rice safety,data including 348 local rhizosphere soil-rice samples obtained in 2014 were used in this study.Meanwhile,we extracted 90% of random samples as variables based on soil Cd content(Cd_(soil)),soil organic matter(SOM),pH,and other indicators.In addition,a multivariate linear model for rice Cd content(Cd_(rice))prediction based on the indicators including the soil Cd content(Cd_(soil)),the soil organic matter(SOM),and the pH value.The remaining 10%of random samples were used for the significance test.Based on the 2014 soil Cd content(Cd_(soil14))and the 2019 soil Cd content(Cd_(soil19)),this study predicted Cd content in 2019 rice grains(Cd_(p-rice19)).The spatio-temporal variation of Cdrice was contrasted in the five years from 2014 to 2019,and the risk areas of rice safety production were analyzed using the Geographical Information System(GIS).The results indicated that compared with the actual Cd content in 2014 rice grains(Cdrice14),the proportion of Cd_(p-rice19),which exceeded the standard food level in China(GB2762-2017),increased dramatically.Moreover,the high-value areas of Cdrice distributed greatly coincidentally in these two years.By contrast,both Cdrice and Cdsoil show very different spatial scales.The dominant reason is the distribution of the local canal systems,indicating that economic activities and agricultural irrigation may aggravate the risk of soil Cd pollution,thus threatening safe rice production. 展开更多
关键词 Northern Zhejiang Plain soil cadmium pollution rice safety multivariate linear model
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