云南省个旧市锡矿周边农田土壤重金属污染评价与风险预测
文献类型：学位论文
| 作者 | 周小勇 |
| 答辩日期 | 2016-08 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陈同斌 |
| 关键词 | 重金属 污染评价 风险预测 农田土壤 锡矿 个旧市 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 英文摘要 | 农田土壤重金属因累积造成的污染日益受到人们的关注，严重威胁农产品质量安全。加强土壤重金属的污染风险预测显得非常重要。本研究在调查松树脚矿区农田土壤重金属累积特征和评价其污染风险的基础上，通过分析土壤和农产品之间重金属的关系，构建农田土壤重金属累积风险预警系统，开展矿区农田土壤重金属累积风险的时空预警示范，为矿区农田土壤重金属污染防控提供技术支持。 本文主要结果如下： （1）松树脚矿区农田土壤重金属超标率排序为：As > Cd > Cu > Ni > Zn >Pb > Cr，其超标率分别为100%、98.6%、57.4%、52.5%、39.7%、37.6%和0%，其中As 和Cd 的污染最普遍。 （2）松树脚矿区农田土壤污染表现Cd = As > Zn > Cu = Pb = Ni>Cr 的特征，Cd 和As 呈现重度污染，Zn 为轻度污染，Cu、Pb 和Ni 为轻微污染，而Cr 没有污染；总体呈现重度污染水平，其中重度和中度污染的样点分别占70.9%和16.4%，Cd 和As 对污染程度的贡献率达到97%。 （3）松树脚矿区农田土壤重金属含量和污染程度在空间上呈现从西南向东北方向逐渐降低的趋势，这与矿区污染源主要分布在南部有关。 （4）矿区农作物中重金属的超标率总体表现为Pb > As > Zn > Cd > Ni > Cr，其平均超标率分别为50.8%、23.5%、22.3%、21.2%、5.1%和4.5%；稻米中重金属超标非常严重，Pb、As、Cd、Zn 和Cr 的超标率分别为94.1%、82.4%、23.5%、29.4%和17.6%；玉米中33.3%的Pb 超标值得关注；石榴的食用风险可以忽略。 （5）建立了典型矿区重金属污染数据库，利用通量模型计算了松树脚矿区土壤重金属的累积速率，采用重金属富集系数和拟合方程建立了预警模型，构建矿区农田土壤重金属累积风险预警系统。 （6）通过预警系统，从时间和空间上较好的预测了农田土壤重金属的污染趋势；通过植物修复技术示范，预测了重金属污染削减发展态势。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 145 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/193643]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周小勇. 云南省个旧市锡矿周边农田土壤重金属污染评价与风险预测[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2016. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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