两种贝类养殖环境特征污染物的筛选方法研究

采用MicroToxModel 500发光细菌毒性检测仪,对Cu、Pb、Cd、Hg、As、Cr、Zn、石油类、DDT、甲基对硫磷农药(MP)等10种贝类养殖环境污染物进行发光细菌抑制试验。对己知污染物的浓度与其相对应的发光强度进行回归分析,建立相关方程,求出相对发光度为50%时所对应污染物的浓度,即EC_(50)值,将其定义为相对毒性系数(RT),该值越小,表示污染物毒性越大。结果显示,上述10种污染物的相对毒性(RT)大小顺序为DDT>Hg>Cu=Zn>Cd>Cr>Pb=石油类>MP>As;结合两种贝类对上述污染物的生物富集系数(BCF),以RT/BCF值作为最终绝对毒性大小比较的指标,比值越小,危害影响越大,污染物应优先被选择作为环境特征污染物进行监测。经试验分析,缢蛏和泥蚶的养殖环境特征污染物的优先检测顺序分别为,缢蛏:Hg>Cd>Zn>Cu>As>Cr>Pb(椒江口),Cd>Pb>Cu(舟山海域),Cu>Zn>Cr>Pb(长江口);泥蚶:Cd>Pb>Cu(宁波、舟山海域),Cu>Cd>Pb(温州海域)。

一种基于改进的巴氏系数的协同过滤推荐算法

传统基于邻居的协同过滤推荐方法必须完全依赖用户共同评分项,且存在极为稀疏的数据集中预测准确性不高的问题。巴氏系数协同过滤算法通过利用一对用户的所有评分项进行相似性度量,可以有效改善上述问题。但该种方法也存在两个很明显的缺陷,即未考虑两个用户评分项个数不同时的情况以及没有针对性地考虑用户偏好。在巴氏系数协同过滤算法的基础上进行了改进,既能充分利用用户的所有评分信息,又考虑到用户对项目的积极评分偏好。实验结果表明,改进的巴氏系数协同过滤算法在数据集上获得了更好的推荐结果,提高了推荐的准确度。

临沂基地不同食药用菌中6种金属元素的ICP-MS检测

为探究同一基地不同食药用菌子实体及同一食药用菌不同部位的金属元素富集情况,以为食药用菌栽培品种选择、安全性评价及富硒(锌)产品开发提供科学依据,采用电感耦合等离子体质谱分析结合微波消解法,检测临沂某基地的包括灵芝、茯苓、蛹虫草在内的10种食药用菌新鲜子实体及其栽培基质中6种金属元素含量及富集系数。As、Cd、Pb、Cu 4种限量重金属的综合污染指数结果显示,该基地存在一定重金属污染的品种有香菇、凤尾菇、姬松茸和蛹虫草;10个品种中,对As富集系数最高值出现在凤尾菇组(BCF=33.7652),姬松茸则表现出对Cd有较强富集能力(BCF=10.0312),蛹虫草对Pb的BCF值达11.9324,而姬松茸对Cu的BCF值为6.0090。子实体中Zn含量最高值出现在蛹虫草组(145.722±2.574 mg/kg),而Se最高值出现在猴头菇组(0.420±0.021 mg/kg);猴头菇组对Zn的BCF值最高,为3.6535,而对Se富集能力最强的是蛹虫草。灵芝中3种限量重金属含量分布规律均为菌柄>菌盖皮>菌肉层(As除外,菌肉层>菌柄>菌盖皮),茯苓皮中4种限量重金属含量均显著高于茯苓块(P<0.05),凤尾菇中5种重金属含量分布规律均为菌盖>菌柄。表明不同种类或同一子实体不同部位中,金属含量和富集系数都存在较大差异。

氯代烷烃化合物活性参数预测研究

目的探讨方便准确地预测氯代烷烃类化合物的活性参数的方法。方法对氯代烷烃类化合物的3种活性参数[有机碳吸附常数(Koc)、正辛醇-水分配系数(Kow)、生物浓缩因子(BCF)]与气相色谱保留指数的相关关系进行研究,分别建立3种活性参数与保留指数及化合物中碳氯总数的一元线性回归方程及二元回归方程。结果用保留指数和碳氯总数分别与氯代烷烃类化合物lgKoc、lgKow、lgBCF所建立一元线性回归方程的相关系数分别为0.729,0.730,0.761和0.868,0.869,0.889;用保留指数和碳氯总数与3种活性参数所建立的二元回归方程的复相关系数分别为0.957,0.957,0.959,均有较好的相关性(P<0.05)。预测误差分析结果表明,二元回归方程的预测精度高于一元回归方程。结论所建立的二元回归方程能较好地预测氯代烷烃类化合物的3种活性参数。

北方农田镉污染土壤玉米生产阈值及产区划分初探

为探究我国北方镉(Cd)污染农田中玉米安全生产的土壤阈值以及产区划分,于部分北方玉米主要产区(含不同程度Cd污染)收集了129套点对点的土壤-玉米样品,分析了土壤理化性质与土壤、玉米籽粒Cd含量之间的相关性,利用多元线性回归法和物种敏感度分布曲线法(SSD)推导不同土壤情景下土壤Cd的生态阈值,并进行了玉米"宜产、限产、禁产"产区划分.结果表明,研究区土壤与玉米籽粒中Cd含量超标分别为99.62%和49.61%;玉米籽粒中Cd富集系数(BCF)与土壤pH、土壤有机质(SOM)、阳离子交换量(CEC)和土壤有效态Cd含量(DTPA浸提)均呈极显著相关性(P<0.01).多元线性回归法的预测可解释因变量71.9%的变异量;基于研究区土壤特性以及参考资料,划分3种不同土壤情景分别为,情景1:6.5<pH≤7.5,土壤ω(SOM)=15 g·kg^(-1),土壤CEC=15 cmol·kg^(-1);情景2:7.5<pH<8.5,土壤ω(SOM)=20 g·kg^(-1),土壤CEC=20 cmol·kg^(-1);情景3:pH≥8.5,土壤ω(SOM)=17g·kg^(-1),土壤CEC=17 cmol·kg^(-1),利用SSD法中Logistic函数模型推导以上3种情景的粮食宜产区土壤Cd阈值分别为3.00、3.80和3.11 mg·kg^(-1);禁产区阈值为8.95、9.10和7.21 mg·kg^(-1),当土壤Cd含量介于宜产区阈值与禁产区阈值之间时该区域划分为粮食限产区;玉米用于饲料使用时3种情景下的饲料宜产区阈值分别为14.94、18.90和15.55 mg·kg^(-1),禁产区阈值分别为44.93、45.40和36.05 mg·kg^(-1),两者之间的区域为饲料限产区.以上方法和结果可为我国北方农田土壤的安全生产提供参考,并为土壤生态阈值的标准制定提供科学依据.