基于梯度扩散薄膜技术的沉积物重金属风险评价方法构建及应用
文献类型:学位论文
作者 | 宋志鑫 |
答辩日期 | 2018-06 |
文献子类 | 博士 |
授予单位 | 中国科学院生态环境研究中心 |
授予地点 | 北京 |
导师 | 单保庆 ; 唐文忠 |
关键词 | 沉积物,重金属,评价方法,梯度扩散薄膜技术 Sediments, Heavy Metal, Evaluation Method, Dgt |
学位名称 | 工学博士 |
学位专业 | 环境工程 |
其他题名 | An Evaluation Method was Building and Application on Heavy Metals in Sediment based on Diffusive Gradients in Thin Films Technique |
英文摘要 | 根据重金属在沉积物中迁移转化特征和生物可利用形态,基于梯度扩散薄膜技术(DGT)能够对重金属生物有效态含量的监测,建立一套操作简单且可以确定沉积物重金属污染空间分布与风险特征的评价方法,为水环境管理提供理论支撑,推动河流、湖、库等沉积物重金属风险评价理论的发展。 由于沉积物内重金属的生物有效态含量受物理、化学和生物等因素影响,所以完成沉积物重金属风险评价方法的构建与验证,涉及到样品采集、化学分析及评价方法的选择。首先,选取以海河流域平原段邵村排干为研究对象,分析沉积物中常规六种重金属铬(Cr)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)和镉(Cd)的总量以及沉积物的理化组分特征,初步筛选风险重金属种类;同时使用DGT设备进行现场的监测与本土植物样品的采集分析,分析沉积物重金属的生物有效态浓度与生物积累量;结合文献资料,选取丹江口水库水陆交错带与新增淹没区对该评价方法验证和应用,明确其使用范围,了解典型区域的重金属生物有效态浓度的分布特点与风险特征。主要研究结果如下: (1)分析邵村排干河流沉积物重金属含量,经过 EF, Igeo, 和 PER指数法评价发现Cd存在富集现象;然后进行形态分级分析,发现HAc提取易交换态和溶解态Cd的平均百分比含量超过30%,采样点SA-5超过50%,平均百分比含量为48%属于中度风险等级。而EDTA对SA1-5样品提取含量平均百分比为40.4%。最后使用DGT监测含量和植物累积量评价,利用Pearson相关性分析法分析植物体内Cd的累积含量 Cd-P 与 Cd-HAc (r = 0.788, P < 0.01),Cd-EDTA (r = 0.925, P < 0.01),Cd-DGT (r = 0.976, P < 0.01),和 Cd-T (r = 0.635, P < 0.05)具有显著相关性,说明DGT对生物有效态监测精确度较高。 (2)使用DGT监测重金属生物有效态含量对照植物中累积重金属的含量。对邵村排干河流沉积物中重金属分析后发现Cr、Zn、Cu和Cd存在富集现象,植物体内累积含量较高与DGT监测含量成显著相关性,[Cr]-P和[Cr]-T (r2 = 0.76),[Cu]-P和[Cu]-DGT (r2 = 0.74),[Zn]-P和[Zn]-DGT (r2=0.92),[Cd]-P和[Cd]-DGT (r2 = 0.67)。由于As在沉积物中含量接近背景值,对植物累积影响较小,因此 [As]-P和[As]-DGT(r2 = 0.34)没有相关性。但是[Ni]-P和[Ni]-DGT (r2 = 0.62) 显著负相关性。证明DGT技术能够监测重金属生物有效态含量,但是对植物体内重金属累积量的预测还存在不足。 (3)结合传统方法与现代技术构建一套沉积物重金属风险评价方法。利用重金属总量进行评价确定重金属富集区域和种类;然后对风险重金属进行形态分级分析,根据RAC法评价,判断易溶解态和交换态重金属含量分布特征;最后,对于仍具有风险的区域使用DGT技术监测,或者动植物累积含量进行监测,做出生态风险评估结论。(4)对丹江口水库沉积物和新增淹没区重金属风险进行评价,验证该方法的使用性能。评估水陆交错带的重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As和Cd,发现Cd属于中度生态等级,然后使用形态分级和DGT技术进行监测分析,发现Cd的生物有效态的百分比含量在水陆交错区域较高,在新增淹没区Ni、Cu、Cr、Pb、Zn和Mn都属于无污染状态,Cd存在一定富集现象,与深水区沉积物Cd含量相比较沉积物的重金属富集现象较严重。 |
语种 | 中文 |
页码 | 130 |
源URL | [http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/41520] ![]() |
专题 | 生态环境研究中心_环境水质学国家重点实验室 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋志鑫. 基于梯度扩散薄膜技术的沉积物重金属风险评价方法构建及应用[D]. 北京. 中国科学院生态环境研究中心. 2018. |
入库方式: OAI收割
来源:生态环境研究中心
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