微波消解-FAAS测定皖南茶园土壤中矿质元素含量

采用微波消解-FAAS测定了皖南休宁县茶园不同深度土壤中的矿质元素Cu、Cd、Mn、Zn、Fe、Pb的含量,分析了不同深度土壤中矿质元素的分布特征,结果表明,皖南土壤中矿质元素Cu、Cd、Mn、Zn、Pb 5元素含量随土壤深度呈递减趋势,土壤表层的矿质元素(Cu、Cd、Mn、Zn、Pb)含量高于深层的,这与施肥有关,土...     

原子荧光光谱法测定土壤中的砷

应用原子荧光光谱法测定砷的含量。以深层生土、地表熟土为样品,采用顺序注射氢化物发生-原子荧光光谱法进行测定。在最佳实验条件下,方法的线性范围在2—60μg/L以内,相关系数r=0.9993,检出限为0.16μg/L,测定标准溶液的RSD为1.6%(n=11),样品加标回收率为96.5%—103.5%,方法简单、快速,可测定土壤中的砷。     

蚯蚓诱导-黑麦草吸收土壤Cd的相关性研究

利用石墨炉(GF-990)原子吸收法,对蚯蚓诱导条件下黑麦草对土壤Cd吸收规律进行了研究.结果表明:(1)在3～6 mg·kg-1的Cd浓度范围内,黑麦草地下部分Cd含量与蚯蚓数量呈极显著正相关(γ=0.8832*～0.9862**),黑麦草地上部分Cd含量与蚯蚓数量的正相关性不显著(γ=0.3455～0.325 4);而土壤Cd含最与蚯蚓数量之间呈显著的负相关性(r=-0.5887～-0.6784*).(2)在相等数最的蚯蚓条件下,随着土壤中Cd浓度增加,黑麦草地上、地下部分Cd的含量均升高.(3)在相同的土壤环境下,蚯蚓数量与蚯蚓体内Cd含量呈极显著负相关(r=-0.982 0**～-0.9916**).     

能量色散X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬

利用X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬元素的含量。通过分析仪器检出限和准确度,得出仪器适用性良好。然后,利用二维相关同步光谱获得重金属元素的X射线荧光光谱能谱范围和变量数,得出铅元素的能谱范围分别为10.380~10.740和12.435~12.900 keV,砷元素的能量范围是10.380~10.740和11.610~11.880 keV,铬元素的能量范围是5.310~5.520和5.805~6.015 keV, 锌元素的能量范围是8.520~8.805和9.555~9.630 keV,铅、砷、铬和锌的变量数分别为57,44,30和26。最后,根据获得的能谱范围,采用偏最小二乘回归方法建立重金属元素的X射线荧光光谱定量分析模型,得出砷元素的模型性能最佳,其次是铅、锌和铬,预测相关系数都高于0.92。研究表明,利用二维相关光谱获得的能谱范围有助于提高模型的预测性能和便携式X射线荧光光谱检测仪器适用于土壤重金属的原位监测。     

基于不同模型的土壤有机质含量高光谱反演比较分析

以新疆奇台县为研究区域,选取该县40个土壤样本,采用多元线性逐步回归法和人工神经网络法两种方法分别建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了检验。结果发现：不同模型的精度值各异,其拟合效果从高到低依次为人工神经网络(ANNs)集成模型＞单个人工神经网络(ANNs)模型＞多元逐步回归(MLSR)模型。人工神经网络的线性和非线性逼近能力较强,而其集成模型作为提高反演模型精度的重要手段,相关系数高达0.938,均方根误差和总均方根误差最小,分别仅为2.13和1.404,对土壤有机质含量的预测能力与实测光谱非常接近,分析结果达到了较实用的预测精度,为最优拟合模型。     

基于冷原子吸收分光光度法的热解析-低温等离子体脱汞技术研究

研究含汞土壤的修复问题,采用热解析和低温等离子体综合技术探究新途径,调整温度、添加剂、时间等因素来判断脱汞效果并探究其不同形态,分析工艺过程废料的内部联系,并对废气处理进行分析实验。结论如下：(1)通过改良技术的BCR连续萃取法,得出研究区汞的形态主要为有机结合态(53%)。之后依次是氧化物结合态(33%)、酸可提取态(8%)、残渣态(6%)。(2)温度对热解析程度影响较大。在500℃以上的热解析条件下,土壤中的汞浓度不足1.5 mg·kg-1。(3)当选用400℃的解析温度时,40 min汞去除总体完成。在低于1 700 mg·kg-1的浓度下,汞去除率随着土壤中的含量的增大而减小。(4)氯化钙对于热解析的促进作用最强,柠檬酸、升华硫也有一定作用,硫化钠对于汞去除形成阻滞。(5)低温等离子体的最佳状态是电源设置电压为22 kV,频率为660 Hz。整个系统的汞去除程度可达近90%。     

ICP-AES法检测云南稻精米和糙米与土壤矿质元素间的关联性

采用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)对55个云南省水稻改良品种精米、糙米及其相应的土壤18种矿质元素进行测定与分析, 加标回收率在93.1%～110.2%之间, RSD为0.8%～5.1%。18种矿质元素(S, Mo, Ba, Ni, Fe, Cr, Na, Al, Cu, P, Sn, Zn, B, Mn, Mg, Ca, Sr和K)是功能稻米活性成分的重要部分,精米的平均含量依次为P>K>S>Mg>Ca>Zn>Na>Al>Mn>Fe>Cu>B>Mo>Ni>Sn>Cr>Ba>Sr, 糙米P>K>Mg>S>Ca>Zn>Mn>Al>Na>Fe>Cu>B>Mo>Sn>Ni>Cr>Ba>Sr, 而土壤则为Fe>Al> Ca>K>Mg>P>S>Mn>B>Na>Ba>Zn>Cr>Cu>Ni>Sn>Mo>Sr;精米和糙米除S和P外, 16种矿质元素含量均明显低于土壤;精米和糙米间八种微量元素(Mo, Ni, Cr, Sr, Mn, Zn, Cu, Na)间相关性明显比六种宏量元素(P, K, Mg, Ca, S和Al)间关系密切。云南土壤以富铁铝高钙为主而精米和糙米则以磷钾镁硫为主;以精米为主食比糙米更易诱发慢性病。文章结果可能为功能稻米遗传育种、生产以及人类慢性病和矿质营养不良(Fe, Zn和Ca)问题研究的参考。     

基于叶片光学属性的作物叶片水分含量反演模型研究

叶片含水量是反映作物生理特性的一个重要参数, 对生态环境的研究具有重要意义。采用小波分析方法, 分析叶片含水量对反射率的影响特征, 建立综合利用多波段信息的作物叶片水分含量反演模型。基于PROSPECT模型的辐射传输理论, 推导出由叶片反射率光谱的小波系数反演叶片水分含量CW的理论模型。利用六种常用的小波函数, 对叶片组分水、干物质和白化基本层的吸收光谱进行小波分解。选取对水分变化最敏感, 同时对其他组分不敏感的分解尺度和波段位置, 找到能稳定突出水的光谱特征的小波系数。结果表明: bior1.5小波函数在尺度为200 nm, 波段位置为1 405和1 488 nm的小波系数具有上述特征。建立由叶片反射率光谱的bior1.5小波系数反演叶片水分含量CW的反演模型, 模型有两个转换系数a和Δ都受叶片结构参数N的影响。利用PROSPECT模型生成模拟光谱数据集, 校正建立的叶片水分含量反演模型中的两个转换系数a和Δ, 并与LOPEX93实验光谱数据集结合验证反演模型。结果表明: 反演模型不仅比传统基于植被指数的统计模型在精度上有提高(反演值与实测值的R2最高达到0.987), 而且更加稳定, 普适性更高。研究表明, 小波分析方法在利用高光谱数据反演作物叶片水分含量方面具有独特的优势。     

一种用于土壤非金属养分测试的光纤探头式分光光度计

针对测土配方施肥技术中要求快速、便捷、高效地进行土壤养分测试的需求,文章基于浸入式光纤探头、平场凹面全息光栅、二极管线阵检测器开发了一种光纤探头式分光光度计用于土壤养分中非金属元素的快速、准确测试。基于国家计量检定规程JJG 178—2007对紫外、可见、近红外分光光度计的性能检测方法测试的该仪器的波长最大允许误差与波长重复性、基线平直度、透射比最大允许误差与透射比重复性均达到了国标第Ⅲ级别标准,其最小光谱带宽、噪声与漂移、杂散光基本达到了国标第Ⅳ级别标准。基于该仪器测试的土壤硝态氮、铵态氮、有效磷、有效硫、有效硼、和有机质含量与基于商用的国产单光束和进口双光束分光光度计测试的结果呈极显著的线性相关关系,其回归方程的斜率接近于1,且对比数据之间无显著性差异。因此,该光纤探头式分光光度计可用于土壤非金属养分的快速、准确测试。     

氢化物发生—原子荧光法测定不同产地绞股蓝及其根际土壤中As,Hg,Se

通过优化了的氢化物发生—原子荧光法测定了7个省产绞股蓝及其根际土壤中As,Hg,Se三种元素的含量,研究结果表明:7个省产绞股蓝中As,Hg,Se的含量存在较大差异,但As和Hg两种重金属元素含量均低于《药用植物及制剂进出口绿色行业标准》中As和Hg的限量标准。Se元素含量同根际土壤中Se元素含量显示极显著相关性,故湖北恩施富硒区产绞股蓝中Se含量明显高于其他6省产绞股蓝。研究结果可以初步判定,绞股蓝中Se元素主要来源于土壤,而As和Hg元素的积累则不同于Se元素,还可能受到大气气溶胶的干、湿沉降等因素的影响。