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图1 研究区样品采集分布图(a.上下游研究区相对位置;b.上游研究区;c.下游研究区)
Figure 1 Sample acquisition distribution map of the study area(a.Relative location of upstream and downstream study areas;b.Upstream study area;c.Downstream study area)
1.3 研究方法
1.3.1 重金属来源解析方法
本研究利用绝对主成分多元线性回归和变量相对重要性进行重金属来源解析。主要步骤是在主成分分析的基础上,将标准化的主成分(PCs,Principal components)得分转化为非标准的绝对主成分(APCs,Absolute principal components),然后以绝对主成分为自变量进行多元回归分析,同时利用变量相对重要性函数对绝对主成分进行相对重要性分析,从而量化PCs对污染物的贡献[17,23]。
1.3.2 污染评价
地累积指数法是由德国学者Müller[24]在考虑了人为因素、环境地球化学背景值及自然成岩作用对背景值影响的基础上,提出的一种能够给出直观的重金属污染级别并反映土壤及沉积物中重金属富集程度的方法,其表达式为:
式中:Cn为元素n在土壤中的含量,mg·kg-1;Bn为土壤中元素n的地球化学背景值,本研究区背景值(Cr、Ni、Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb、Pb 分别为 82.66、26.47、17.9、0.503、81.4、17.7、3.30、3.00、40.8 mg·kg-1)取自前人研究中的自然土壤元素含量均值[25-27];K为考虑各地岩石差异可能会引起的背景值变动而取的系数,一般为1.5。地累积指数与污染程度之间的对应关系为:Igeo≥5,极严重污染;4≤Igeo<5,严重污染;3≤Igeo<4,重度污染;2≤Igeo<3,中度污染;1≤Igeo<2,轻度污染;0≤Igeo<1,轻微污染;Igeo<0,无污染。
1.3.3 生态风险评估
瑞典学者Hakanson[28]在考虑重金属含量的基础上,兼顾重金属的生物毒性建立了一套评价重金属污染及生态危害的方法,该方法引入毒性响应系数,有效地联系重金属的环境效应、生态效应与毒理学来反映多种重金属对生态环境的影响潜力。其表达式为:
式中:RI为综合生态风险指数;Ei为污染物i的单项潜在生态风险指数;为污染物i的毒性响应系数[28-29],Cd、Hg、As、Pb、Cu、Ni、Cr、Zn、Sb 分别为30、40、10、5、5、5、2、1、7;为污染物i的污染系数分别为污染物i的实测含量和环境背景值,mg·kg-1。重金属的单项潜在生态风险指数分级标准为:Ei<40,低生态风险;40≤Ei<80,中等生态风险;80≤Ei<160,较高生态风险;160≤Ei<320,高生态风险;Ei≥320,极高生态风险。重金属的综合生态风险指数分级标准为:RI<150,低生态风险;150≤RI<300,中等生态风险;300≤RI<600,高生态风险;RI≥600,极高生态风险。
1.3.4 源汇通量估算
尾矿重金属现存量根据重金属元素现状的平均含量与尾矿堆放量及尾矿容重的乘积来估算。尾矿容重为1.6 t·m-3。农田土壤重金属的输入量根据重金属元素n现状平均含量Cn(mg·kg-1)与当地土壤背景值Bn(mg·kg-1)的差异来估算[8],其表达式为:
式中:W为所取土壤表层(0~20 cm)的农田土壤的质量,土壤容重参考第二次土壤普查广西土壤容重1.14 g·cm-3,农田土壤面积由ArcGIS 计算获得。该估算不考虑农田土壤中重金属输入与输出相互之间的动态平衡关系,适用于估算较长时间累积后土壤中重金属的含量。
1.4 数据处理
使用SPSS 26.0 进行数据的描述性统计分析、主成分分析,相同区域不同介质间重金属含量及不同区域的相同介质间重金属含量进行非参数检验,使用R语言进行绝对主成分多元线性回归及变量相对重要性分析。使用ArcGIS 10.4.1 结合反距离权重法绘制样点分布图、土壤生态风险评价结果的空间插值图。使用OriginPro 2020b绘制柱形图和箱线图。
2 结果与讨论
2.1 重金属的污染特征
由表1 和表2 可知,研究区9 种重金属含量几何均值均表现为尾矿>沉积物>农田土壤,且尾矿及沉积物中重金属(除上游Cr和Ni外)含量与农田土壤重金属含量差异显著(P<0.05)。3 种介质中的 Cr、Ni、Cu、Cd、Zn 和As 含量几何均值表现为上游高于下游,而Sn、Sb 和Pb 含量几何均值表现为下游高于上游。沉积物及农田土壤重金属含量受自然条件和矿业活动等人为因素的多重影响,且上下游均存在矿业活动史,不同类型的尾矿可能对环境介质产生不同的影响,因此整体上重金属含量上下游区域特征明显[12]。上游农田土壤Cr 含量几何均值低于背景值,Ni 略高于背景值,而Cu、Cd、Zn、As、Sb、Sn 和Pb 含量几何均值超出背景值的1.62~14.3倍。下游农田土壤Cr含量几何均值略高于背景值,Ni 低于背景值,Cu 和Cd 分别是背景值的 1.79 倍和 1.86 倍,Zn、As、Sb、Sn 和 Pb含量几何均值超出背景值的3 倍以上。根据《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018),上下游农田土壤Cr 和Ni 均未超过风险筛选值,说明尽管Cr、Ni 存在一定程度的累积,但没有达到污染水平;上游农田土壤Cd、Zn、As、Cu 和Pb超出风险筛选值的样点比例均大于50%,Cd、As和Pb 超出风险管制值的样点比例分别为56.5%、30.6%和1.61%;下游农田土壤Cd、As、Pb 和Zn 超出风险筛选值的样点比例均超出70%,Cu 为5.88%,Cd、As 和Pb 超出风险管制值的样点比例分别为17.6%、13.7%和9.80%。以上结果说明Cd、Zn、As、Cu 和Pb 在长期人类活动干扰下,累积程度相对较高,可能对当地的土壤环境及农产品产生潜在的危害[30]。
变异系数可反映样品数据之间的离散程度,根据相关研究者对变异程度的分类[31],变异系数低于0.1为弱变异,介于0.1~1.0 之间为中度变异,大于1.0 为强变异。研究区域农田土壤及沉积物中Cr、Ni、Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb 和 Pb 的变异系数范围为 0.186~1.35,属于中到强变异,表明农田土壤及沉积物中不同点位样品的重金属含量在空间分布不均匀,离散性及差异性较大,且农田土壤中Cd、Zn、As、Sn、Sb 和Pb的变异系数相对更高,受外源重金属污染影响相对较大,而Cr、Ni、Cu 变异系数相对较低,受外源重金属污染影响相对较小[32]。研究区pH 值变异系数介于0.070~0.196(表3),变异性相对较小,表明pH 值空间分布均匀,差异性较小。上游尾矿、农田土壤和沉积物的pH 值几何均值分别为6.15、5.93 和5.94,下游尾矿、农田土壤和沉积物的pH 值几何均值分别为5.12、5.89 和6.31。研究区pH 值总体呈现弱酸性,pH 值偏低会增加某些重金属的有效性[33],因此应防范研究区pH 值偏低区域重金属活性增加导致污染加重的风险。
表1 上游研究区3种介质中重金属含量值特征
Table 1 Characteristics of heavy metals content in three media in the upstream study area
注:不同小写字母表示3 种介质间重金属含量差异显著(P<0.05);*取自《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)。下同。
Note:The different lowercase letters indicate significant differences in heavy metal content between the three media atP<0.05;*Retrieved fromSoil Environment Quality Risk Control Standard for Soil Contamination of Agricultural Land(GB 15618—2018).The same below.
表2 下游研究区3种介质中重金属含量特征
Table 2 Characteristics of heavy metals content in three media in the downstream study area
2.2 农田土壤重金属的源解析
2.2.1 上游土壤重金属的来源
由表4 可知,上游农田土壤提取出2 个特征值大于1 的主成分(PCs),累积解释总变量方差的73.2%,其中第一主成分(PC1)的方差贡献率为50.4%,主要成分载荷包括Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb和Pb,这7种元素的含量均明显超出土壤背景值,Sn、Sb 几何均值更是超出背景值的8 倍以上。上游铅锌矿是多金属矿田,伴生 Sn、Sb、As、Cd 和 Cu 的含量大,尾矿中重金属品位指标较高[12],且尾矿堆密集分布在河流沿岸,分析判断这7 种元素可能存在同源性[34]。尾矿堆中的这些重金属可通过地表径流、雨水淋滤和大气沉积等方式进入农田土壤[35],因此PC1 代表了上游废矿区尾矿等人为来源。第二主成分(PC2)的主要成分载荷包括Cr 和Ni,结合Cr 和Ni 的含量特征认为其受人为活动影响较小。周艳等[36]对云南某铅锌矿区的研究及Hu 等[37]对德兴铅锌矿区的研究也发现Cr、Ni 被分在一个主成分,并且主要来源于成土母质。因此PC2代表了土壤母质(自然来源)。
表3 上下游研究区三种介质pH值特征
Table 3 Characteristics of the pH value in three media in the upstream and downstream study areas
表4 研究区农田土壤重金属主成分分析成分矩阵
Table 4 Component matrix of principal component analysis of heavy metal in farmland soil of the study area
2.2.2 下游土壤重金属的来源
图2 下游农田土壤重金属主成分得分的空间分布
Figure 2 Spatial distribution of principal component scores of heavy metal in downstream farmland soil
下游农田土壤提取了3 个特征值大于1 的主成分,累积解释总变量方差的89.4%,其中PC1 的方差贡献率为37.3%,主要成分载荷包括Cu、Sn、Sb 和Pb(表4)。上游废矿区尾矿和下游废弃选厂尾矿中Sn含量存在显著差异(P<0.05),说明两者具有一定的差异性,可能对农田土壤产生不同的影响。PC1 的Cu、Sn、Sb 和Pb 高值区主要分布在废弃选厂尾矿堆及其下游部分,低值区位于废弃选厂尾矿堆上游部分(图2),且下游研究区农田土壤中Sn 和Pb 含量显著高于上游研究区(P<0.05),Sb 含量高于上游,这可能是因为二次选矿活动产生的废水乱排,尾矿乱堆现象严重,而且二次选矿导致尾矿粒径更小,细矿渣比废矿区尾矿较粗的矿石更容易迅速地分散到环境中,导致尾矿堆周边及其下游区域直接或间接的受到影响。已有研究发现由于伴生锑矿中Sb 与Pb 结合为金属互化物,如硫锑铅矿(Pb5Sb4S11)、氯锑铅矿(PbSbO2Cl)等,使 Pb 与Sb 在空间距离上具有高度相似性[38]。因此认为PC1 代表下游废弃选厂尾矿。PC2 的方差贡献率为30.2%,主要成分载荷包括Cd、Zn、As(表4),其主成分高值区主要分布在下游研究区的上游部分及废弃选厂尾矿堆部分(图2)。上游废矿区尾矿堆地处河流沿岸,且地势较高,重金属元素可随河流从上游废矿区迁移至下游研究区,并通过污水灌溉进入下游河流沿岸的农田土壤。由于下游农田距离上游废矿区尾矿较远,以及河水冲刷的稀释作用,导致下游农田土壤Cd、Zn、As 含量较上游低,这与周艳等[36]研究发现西南某铅锌矿周边下游土壤重金属污染较重,而距离矿区和冶炼厂较远的下游农田土壤重金属含量较低的结果类似。因此认为PC2 代表上游废矿区尾矿。Sb 和Pb 在PC2 中的载荷及Cd 和Zn 在PC1 中的载荷均高于0.5,说明上游废矿区尾矿对农田土壤Sb 和Pb,下游废弃选厂尾矿对农田土壤Cd 和Zn 产生了一定的影响。PC3 的方差贡献率为21.9%,主要成分载荷包括Cr 和Ni,结合Cr 和Ni 的含量特征,同样认为Cr 和Ni 主要来源于成土母质。
为了进一步明确上游废矿区尾矿及下游废弃选厂尾矿对下游农田土壤各重金属的贡献率,对主要来源于尾矿的7 种元素进行绝对主成分(APCs)多元回归分析和变量相对重要性分析。结果表明提取的2个主成分累积解释总变量方差的88.6%,PC1 和PC2的方差贡献率分别为47.9%和40.7%。下游废弃选厂尾矿(PC1)对下游农田土壤Cu、Sn、Sb和Pb 的贡献率分别为85.11%、92.04%、64.15%和57.57%,上游废矿区尾矿(PC2)对下游农田土壤Cd、Zn 和As 的贡献率分别为59.28%、59.61%和93.81%(图3)。废弃选厂尾矿及废矿区尾矿对农田土壤Cu、As 和Sn 的贡献率相差较大,对Cd、Zn、Sb 和Pb 的贡献率相差较小。研究结果进一步证明下游农田土壤Cd、Zn、Sb 和Pb 受废弃选厂尾矿及废矿区尾矿的混合污染。
2.3 重金属污染评价与生态风险评估
2.3.1 地累积指数
图3 下游农田土壤重金属来源的相对重要性
Figure 3 Relative importance of sources of heavy metals in downstream farmland soil
上游研究区农田土壤重金属地累积指数均值表现为 Cr(-1.19)<Ni(-0.11)<Pb(0.81)<Cd(0.86)<Cu(1.41)<As(1.75)<Zn(2.12)<Sn(2.60)<Sb(3.35)。Cr为无污染,Ni 存在轻微污染,Cu 存在轻微到中度污染,Cd、Pb存在轻微到重度污染,Zn、As存在轻微到严重污染,Sn、Sb 存在轻微到极严重污染,重金属达到中度及以上污染的样点比例排序为Sb(90.3%)>Sn(58.1%)>Zn(51.6%)>As(46.8%)>Cd(19.4%)>Pb(16.1%)>Cu(9.68%)(图4)。下游研究区农田土壤重金属地累积指数均值表现为Ni(-1.52)<Cr(-0.55)<Cu(0.26)<Cd(0.31)<Zn(1.43)<Pb(1.44)<As(1.49)<Sb(3.93)<Sn(4.10)。Cr 和 Ni 存在轻微污染,Cu 存在轻微到轻度污染,Cd存在轻微到中度污染,Zn存在轻微到重度污染,As 和Pb 存在轻微到严重污染,Sn、Sb存在轻微到极严重污染,重金属达到中度及以上污染的 样 点 比 例 排 序 为 Sb(98.0%)>Sn(80.4%)>As(29.4%)>Pb(25.5%)=Zn(25.5%)>Cd(3.92%)。
上游研究区沉积物地累积指数均值表现为Cr(-1.08)<Ni(-0.04)<Cu(1.92)<Cd(2.21)<Pb(2.95)<Zn(3.27)<As(4.15)<Sn(5.89)<Sb(5.94);下游研究区沉积物地累积指数均值表现为Cr(-1.17)<Ni(-0.11)<Cu(1.39)<Cd(2.14)<Zn(2.75)<Pb(3.28)<As(3.97)<Sb(6.37)<Sn(7.29)(图5)。沉积物重金属污染较农田土壤更为严重。农田土壤及沉积物中Cd、Cu、Zn 和As 的污染程度在下游研究区均有所降低,农田土壤降低更为明显,说明随着距离废矿区尾矿距离的增加,农田土壤及沉积物受到的影响会减小,而Sn、Sb和Pb污染程度在下游研究区有所增大,说明二次选矿及废弃选厂尾矿对下游研究区农田土壤及沉积物造成了明显影响。
2.3.2 潜在生态风险指数
上游研究区农田土壤的生态风险指数RI的平均值为410,处于高生态风险水平,其中27.4%的样点为极高生态风险,19.4%的样点为高生态风险,35.5%的样点为中等生态风险,Sb、Cd 和As 为较高生态风险,贡献率分别为38.8%、27.0%和20.7%(表5、图6);下游研究区农田土壤RI的平均值为396,处于高生态风险,其中21.6%的样点为极高生态风险,19.6%的样点为高生态风险,51.0%的样点为中等生态风险,Sb 为高生态风险,Cd 和As 为中等生态风险,贡献率分别为56.3%、17.6% 和 13.6%。Sb、Cd 和As 是构成整个研究区农田土壤生态风险的主要污染元素。极高和高生态风险区域主要集中在距离尾矿堆较近的区域(图7)。
上游研究区沉积物Cd、As 和Sb 为极高生态风险,Pb 为中等生态风险;下游研究区沉积物Cd、Sb 为极高生态风险,As为高生态风险,Pb为中等生态风险(表5)。研究区域的沉积物存在极高生态风险,可能对底栖生物和上覆水生物产生毒害作用[39],Cd、As、Sb和Pb 是需要重点关注的元素。钟雪梅等[25]研究发现南丹县耕地土壤达到强生态风险,Sb 和Cd 是构成生态风险最主要的元素,沉积物综合及Sb、Cd、As 和Pb单项均达到极强生态风险,与本研究具有一致性。
2.4 重金属源汇通量估算
图4 研究区农田土壤重金属地累积指数分布比例
Figure 4 The proportional distribution of geo-accumulation index of heavy metals in farmland soil in the study area
图5 研究区沉积物重金属地累积指数
Figure 5 Geo-accumulation index of heavy metals in sediments in the study area
图6 研究区农田土壤及沉积物综合生态风险指数
Figure 6 Potential ecological risk index of heavy metals in farmland soils and sediments in the study area
图7 研究区农田土壤重金属潜在生态风险分布
Figure 7 Distribution of potential ecological risk of heavy metals in farmland soil in the study area
表5 研究区农田土壤及沉积物潜在生态风险指数
Table 5 Index of potential ecological risk of farmland soil and sediment in the study area
据估计,自上游铅锌矿20世纪80年代开采以来,上游研究区农田土壤作为铅锌矿废矿区污染物的汇之一,目前已经汇集Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb、Pb 分别为132、3、1 348、302、139、149、238 kg·hm-2。下游研究区农田土壤作为上游铅锌矿废矿区和下游研究区废弃选厂尾矿污染物的汇之一,目前已经汇集Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb、Pb 分别为 36、2、746、177、271、211、455 kg·hm-2。上游农田汇集的 Cu、Cd、Zn 和 As 高于下游农田,而上游农田汇集的Sn、Sb 和Pb 低于下游农田。对比Sun等[8]估算广东某废弃多金属矿周边农田土壤自采矿以来5 a间积累的Cu、Zn、Cd、Pb分别为17.1、59.2、0.311、93.8 kg·hm-2·a-1,本研究中每公顷农田土壤约40 a间汇集的Cu、Zn、Cd、Pb总量相对较多,可能是本研究中农田土壤受废矿区及废弃选厂影响时间较长导致,而年汇集量相对较少,说明随着停止采矿或选矿的时间越长,尾矿中重金属的流失量会相对减少,进而农田土壤中重金属的年输入量也相对减少。研究区农田土壤重金属汇集量远低于废矿区尾矿重金属现存量(源)(表6)。尾矿作为重金属的主要来源,仍然具有较大的储量和很强的释放重金属的潜力。农田土壤作为重金属的受体,已经汇集了大量的重金属,而且可能成为下游区域的潜在污染源,相关部门应及时采取措施进行重金属的源头控制、过程阻断和污染治理。
3 结论
(1)研究区农田土壤及沉积物已经受到废矿区及废弃选厂的影响。重金属(除Cr和Ni外)含量均值表现为尾矿高于沉积物显著高于农田土壤,且均高于背景值,农田土壤Cd、Zn、As、Cu 和 Pb 存在不同程度的超标(GB 15618—2018)现象。
表6 研究区重金属源汇通量
Table 6 Flux of sources and sinks of heavy metal in the study area
(2)上游农田土壤Cu、Cd、Zn、As、Sn、Sb 和Pb,下游农田土壤Cd、Zn 和As 的来源均主要为废矿区尾矿,下游农田土壤Cu、Sn、Sb 和Pb 来源主要为下游废弃选厂尾矿,上下游农田土壤Cr 和Ni 的来源主要为成土母质。
(3)研究区农田土壤主要污染元素为Sn、Sb,沉积物主要污染元素为 Sn、Sb、As、Pb、Zn 和 Cd。研究区农田土壤、沉积物分别处于高、极高生态风险水平,构成其生态风险的主要元素为Cd、As和Sb。
(4)农田土壤作为重金属的受体已汇集了大量重金属,尾矿仍然具有较高的重金属储量和很强的重金属释放潜力,应及时对研究区进行源头综合治理,并加强对农田土壤及沉积物 Cd、As、Sn、Sb 和 Pb 的污染防治。
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近日,赛恩斯环保股份有限公司发布2024年半年度业绩预告,预计2024年半年度实现营业收入人民币35000.00万元至36000.00万元,与上年同期相比,将增加8168.23万元至9168.23万元,同比增加30.44%至34.17%。本期业绩变化的主要原因营业收入增长主要系公司优化资源配置,营销变革成果凸显,今年上半年产品销
近日,黑龙江省发布关于开展北方寒冷地区先进适用生态环境技术征集的通知,征集范围包括水污染防治与水生态修复、大气污染治理、土壤污染防治及地下水修复与管控、固体废物处理处置及资源化、生态环境监测、碳达峰碳中和、生物环保等相关技术,详情如下:关于开展北方寒冷地区先进适用生态环境技术征集
湖南省郴州市苏仙区重点污染企业影响区的土壤重金属污染源解析
近日,IBMResearch公司的研究团队发布了新能源储能研究的信息,这有助于加速可再生能源的转型,为电动汽车和固定电池提供新的解决方案,根据计算,新能源储能方案的效率在90%以上。(来源:微信公众号“微锂电”ID:V-lidian作者:蔡雅倩)新能源储能技术无钴是重点IBM的一份新能源储能公告表明,他们
摘要基于不同源解析方法中所采用的数据类型的差异性,归纳总结了常用于土壤中重金属来源解析的源排放清单法以及不同受体模型,结果表明:现阶段我国土壤中的重金属源解析研究仍主要以定性的传统多元统计方法为主,且不同源解析方法得到的源解析结果基本一致,能够相互印证、互相支持。现阶段,我国土壤
摘要:为探讨典型固废处理处置场周边表层土壤重金属污染特征和污染来源,以浙江两家典型危废处理处置场和一家生活垃圾处理处置场周边作为研究区域,采集并测定表层土壤样品中5种重金属(Cd、Hg、As、Pb、Cr)的含量。运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态风险指数法对重金属的污染特
摘要:土壤是人类社会发展的根本、重要的战略资源。同时也是环境污染负荷的主要“承受者”,接纳了环境中50-90%的污染负荷。随着工业文明的不断推进,人类在矿产资源开发、畜禽养殖以及作物种植方面取得了长足进展。关键词:土壤重金属;污染;微生物;修复技术1土壤重金属污染现状不同的土壤系统受到
一、重金属基本概述重金属污染指由重金属或其化合物造成的环境污染。如日本的水俣病是由汞污染所引起。其危害程度取决于重金属在环境、食品和生物体中存在的浓度和化学形态。重金属污染主要表现在水污染中,还有一部分是在大气和固体废物中。重金属原义是指比重大于5的金属(密度大于4.5克每立方厘米的
本文收集了1997年以来我国设施农田土壤重金属研究文献的数据并对其进行统计分析,评价我国设施农田土壤重金属污染现状及空间分布。结果表明我国设施农田土壤重金属含量呈现一定的空间分布规律,南部地区土壤Cd、Pb和Hg含量最高,北部地区土壤As、Cu、Zn和Cr含量最高,西北部地区土壤Ni含量最高。与HJ/T
土壤是人类赖以生存的重要资源,与人类面临的粮食、资源和环境等问题息息相关。土壤重金属污染是世界各国面临的最为棘手问题之一,在中国形势尤为严峻。污染土壤的重金属主要来源于人类工农业生产过程,包括工业废渣、废气排放,污水灌溉以及农药和磷肥等大量施用。重金属元素在土壤中富集到一定程度致
我国湖泊底泥重金属污染监测研究取得新进展,在未来有望高效处理湖底淤泥,营造一个更好的生活环境。湖泊重金属污染严重威胁着水生生物及人类健康,受到社会的广泛关注。中国科学院武汉植物园近日研究分析了高光谱技术在反演重金属的可行性,并讨论了重金属的反演机理,为湖泊污染监测研究提供了科学依
湖泊重金属污染严重威胁着水生生物及人类健康,受到社会的广泛关注。中国科学院武汉植物园近日研究分析了高光谱技术在反演重金属的可行性,并讨论了重金属的反演机理,为湖泊污染监测研究提供了科学依据。湖泊重金属污染具有高毒性、致癌性和持久性特征,底泥作为重金属沉降富集的受体,其中富集的重金
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