科研产出
云南某区典型农田土壤重金属污染和潜在生态风险评价
《安徽农业科学 》 2023
摘要：[目的]了解云南某区典型农田土壤重金属污染情况.[方法]通过对云南某区典型重金属污染农田土壤进行取样调查,分析土壤中重金属Cd、As、Pb、Cu、Zn、Cr和Hg含量,并采用主成分分析、相关性分析、单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态危害指数法结合GIS插值来评价土壤重金属污染情况、来源和潜在风险.[结果]研究区农田土壤中Cd、As、Cu、Zn和Hg含量高于云南省土壤背景值,且Cd、As、Cu含量在不同深度均高于《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)中的风险筛选值,部分表层土壤样品中Cd、As、Cu、Zn含量超标,重金属超标率顺序为Cu>Cd>As>Zn>Pb=Cr=Hg.Cd、Pb和Cr在研究区表层土壤中空间分布相似,其含量分布表现为研究区域从东向西逐渐下降.As与Zn高值区主要分布在研究区的西南部,Cu含量空间分布呈西北高、东南低,而Hg在土壤中分布不均匀.单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法评价结果表明,农田土壤受到Cd、As、Cu污染,其中Cu污染程度最为严重且研究区重金属总体水平处于中度污染程度.潜在生态危害指数法评价结果表明,Cd是主要的生态风险因子,以中等生态风险危害为主,当地土壤重金属污染处于轻度潜在生态危害程度.主成分分析和相关性分析表明,Pb和Cr主要来自成土母质,Cd以及部分Pb与Cr可能来源于污灌,As和Zn可能与工业废气排放有关,Cu可能来自有机肥料,而Hg可能是由于重金属粉尘的大气沉降导致的.[结论]云南某区典型农田土壤存在重金属污染,Cu污染程度最为严重,但Cd危害程度最大.
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近红外光谱技术快速鉴别稻谷霉菌污染的研究
《食品科技 》 2021 北大核心
摘要：为了建立一种快速鉴别稻谷霉菌污染的方法,研究采用近红外光谱技术结合化学计量学方法,以150份未污染霉菌的稻谷样品和150份污染霉菌的稻谷样品为研究对象,通过剔除异常光谱和光谱预处理,采用偏最小二乘回归法建立鉴别模型。结果表明:运用基于马氏距离的主成分分析方法剔除异常光谱36个,最佳光谱预处理方式为分位数标准化处理,采用基于联合x-y距离的样本集划分法,将剩余264份样品划分成训练集和验证集。建立的鉴别模型,最佳主成分数为4,其R2cv值为0.9220、R2val值为0.9184和正确率为98.48%。将外部验证集样品的光谱,代入建立并优化好的鉴别模型中,判定正确率为100%。因此,该研究所建立的鉴别模型识别能力强,可以用于稻谷中霉菌污染的快速检测。
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花卉组织培养中污染的发生与防治
《北方园艺 》 2007 北大核心
摘要：组织培养是花卉种苗快繁的重要手段。现就多年从事花卉组培快繁技术研究及规模化生产组织中所遇到的问题和工作经验,论述组培中污染的发生与防治方法。
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