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河北省石灰性土壤中锰的形态研究
,夏荣基
华北农学报 , 1989, DOI: 10.3321/j.issn:1000-7091.1989.01.021
Abstract: 本文应用分组的方法,研究土壤中锰的形态分布,将河北省20种土壤表层的全锰分为代换态、碳酸盐结合态、氧化物结合态、有机质结合态和残渣态锰,其平均含量分别为2.71ppm、75.04ppm、115.5ppm、14.50ppm和118.5ppm.土壤pH值、碳酸盐含量、有机质含量以及土壤颗粒大小,均对土壤锰的形态分布有重要影响.其结果有助于弄清锰的土壤化学和土壤锰素营养.
不同磷处理对污染土壤中有效态铅及磷迁移的影响
陈世宝,朱永官,
环境科学学报 , 2006,
Abstract: 为了研究不同含磷化合物对污染土壤中铅有效性的影响及其在土壤剖面中的迁移状况,对3种不同性质的含磷化合物按含量为2500、5000mg·kg-1进行了土柱试验.结果表明,对铅污染土壤施入磷酸氢钙(SSP)、磷矿粉(PR)及羟基磷灰石(HA)能显著降低土壤表层CaCl2(0.01mol·L-1)提取态铅的含量,且有效铅的含量随磷施入含量的增加而显著降低.在施磷270d后,施入含量为5000mg·kg-1的磷酸氢钙(SSP5)、磷矿粉(PR5)及羟基磷灰石(HA5)处理土壤有效铅的含量分别比对照降低了86.6%、81.1%和89.7%.对不同深度土壤有效磷和全磷含量分析表明,土壤中施入不同溶解性质的磷显著增加了土壤表层(0~10cm)的有效磷(Olsen-p)及全磷的含量,土壤中有效磷及全磷的含量随着土柱深度的增加而显著降低.除了SSP5处理外,上述不同磷处理对于大于50cm深度的土壤中的有效磷和全磷变化没有显著影响,而所有处理对于大于70cm深度的土壤中有效磷和全磷含量没有显著影响.这表明在铅污染土壤中施入不同性质的磷能显著降低土壤中CaCl2(0.01mo·lL-1)提取态铅的含量,而土壤中施入的磷在土壤垂直剖面的迁移却很少,即使是易溶性的磷酸氢钙(SSP)也不会造成大于70cm深度的土壤剖面中磷含量的显著性差异,其原因可能与土壤胶体对磷的强力吸附有关.
铜对大麦(Hordeum vulgare)的急性毒性预测模型——生物配体模型
王学东,,华珞,张璇
环境科学学报 , 2008,
Abstract: 采用水培的方法研究了Ca2+、Mg2+、K+、Na+和pH对大麦铜急性毒性的影响程度,并建立了一种用于预测铜对大麦急性毒性的生物配体模型(BLM).结果表明,高活度Mg2+(1.21mmol·L-1和1.65mmol·L-1)显著增加了大麦根伸长的半抑制浓度EC50(Cu2+)(以自由Cu2+活度表示),而Ca2+、K+、Na+对EC50(Cu2+)的影响没有达到显著水平.培养液中铜的形态分析和相关分析表明,pH值通过改变羟基铜(CuOH+)的含量而影响铜的毒性.根据生物配体模型理论,估计了Cu2+、Mg2+、CuOH+和生物配体的络合平衡常数,分别为logKCuBL=6.57,logKCuOHBL=7.03,logKMgBL=3.00.在此基础上通过计算得出,当50%的大麦根伸长被抑制时需络合66%的生物配体位点,利用上述参数建立的生物配体模型预测的EC50在实测值的2倍范围之内,远远低于仅考虑自由Cu2+毒性的12倍预测范围.结果说明,考虑了Mg2+竞争和CuOH+毒性建立的生物配体模型能够准确地预测铜对大麦的急性毒性.
磷对降低土壤中铅的生物有效性的X-衍射及电镜分析
陈世宝,朱永官,
环境科学学报 , 2006,
Abstract: 通过盆栽实验,对不同磷化合物处理的铅污染土壤和植物分别进行X衍射(XRD)、能谱扫描电镜(SEMEDS)及能谱透射电镜(TEMEDS)分析.结果显示,不同磷化合物处理土样的X衍射图在0.288nm、0.296nm及0.321nm处有明显衍射峰生成,以SSP5、HA5及HASSP2处理土样的X衍射谱图中生成的衍射峰比较明显,而PR5处理的衍射峰相对较弱,其原因可能与磷矿粉的弱溶解特性有关.这显示了土壤经不同磷化合物处理后,土壤中新生成了较多的磷酸铅及CaPb磷酸铅盐的沉淀,不同程度地降低了土壤中铅的迁移和转化特性.对植株根系的SEM分析结果表明,土壤中加入不同的磷化合物处理后,磷酸铅类化合物在植株根表细胞有明显的晶体沉淀物.对植物根细胞的透射电镜分析结果发现,在不同磷处理土壤中,铅以不同的磷酸盐化合物的形式沉淀在植物的细胞壁及细胞间隙,从而有效地阻止了铅离子向原生质细胞及植物中柱内的迁移,不同程度地降低了污染土壤中铅的蓄积毒性.
纳米材料在污染环境修复中的生态毒性研究进展
王萌,陈世宝,**,
应用生态学报 , 2010,
Abstract: 尽管不同纳米材料(<100nm)在污染环境修复研究中的应用越来越受到重视,但纳米技术在给污染环境修复带来重要突破的同时给环境和人类健康带来的风险也值得关注.有研究表明,在污染环境修复研究中,不同的纳米颗粒对生物体的健康会造成一定的危害.目前,在纳米材料的环境修复研究中,针对不同纳米材料的修复效果、修复过程与机理研究较多,而对纳米材料的环境安全性研究才刚刚起步.本文对近年来国内外关于纳米材料环境毒性的研究进行综述,并对该研究领域的前景和重点进行了展望,以期为该领域的深入研究提供借鉴并拓展新的思路.
纳米材料在污染土壤修复及污水净化中应用前景探讨
王 萌,陈世宝,李 娜,
中国生态农业学报 , 2010,
Abstract: 近年来,寻求环境友好型的污染土壤与污水净化高效修复剂成为国内外环境科学研究新的热点。随着环境分子科学的快速发展,纳米材料在污染环境修复研究中的应用越来越受到重视,纳米颗粒由于具有巨大的比表面积和微界面特征,可以强化多种界面反应,如对重金属离子及有机污染物的表面吸附、专性吸附及增强的氧化-还原反应等,在重金属及有机污染物等污染土壤及污水治理中有望发挥重要作用。本文综述了目前国内外利用纳米材料进行污染土壤修复及污水净化的应用研究进展,并展望了该研究领域的不足及研究前景,以期为该研究领域的进一步深入拓展新的思路。
添加羟基磷灰石对土壤铅吸附与解吸特性的影响
陈世宝,朱永官,
环境化学 , 2015,
Abstract: 采用羟基磷灰石对四种不同类型的土壤进行铅的吸附-解吸试验.结果表明四种土壤对铅的吸附均可用Langmuir和Freundlich方程进行描述,土壤中加入羟基磷灰石明显增加了土壤对铅的吸附量和吸附亲和力,同时降低了土壤中铅的解吸百分数,在偏酸性的红壤上表现更为明显,其最大吸附量增加28%.羟基磷灰石对铅吸附的反应机理可能与磷灰石溶解后与铅形成磷酸盐沉淀及其对铅的表面吸附作用有关.土壤对铅的吸附量及吸附亲和力与土壤的有机质、阳离子交换量及粘粒含量有显著正相关,而与土壤砂粒的含量呈负相关.
陆地生态系统中低剂量毒物刺激作用及拟合模型研究进展
郭雪雁?,*?,李波?
生态学报 , 2009,
Abstract: 低剂量毒物刺激作用(hormesis)是在毒物剂量/效应关系中低剂量毒物可能表现出对生物生长的一种刺激作用。大量的实验数据表明毒物刺激作用发生的剂量低于未观察到毒性效应的剂量(noael),毒物刺激作用的最大刺激效应一般是对照的130%~160%,是一种客观存在的剂量/反应现象。就毒物刺激作用的概念、机理、毒物刺激作用剂量/反应曲线的一些定量特点和模型的拟合等方面进行了综述,并用实例说明毒物刺激作用模型的最新拟合方法的应用,最后提出了目前毒物刺激作用研究中存在的问题及今后的研究方向。
长期水稻-大麦轮作体系土壤供氮能力与作物需氮量研究
唐旭, 吴春艳, 杨生茂,,
植物营养与肥料学报 , 2011, DOI: 10.11674/zwyf.2011.0111
Abstract: 通过18年稻麦轮作,7个施肥处理,研究了水稻-大麦轮作系统中土壤生产力、氮素自然供应能力、作物氮素内部利用率及氮肥表观利用率。结果表明,在水旱轮作下,土壤对大麦产量的地力贡献率平均为69%,水稻为75%~81%;肥料的增产贡献率分别为31%和19%~25%,可维持每年生产大麦2.3t/hm2、稻谷6~7t/hm2。土壤氮素自然供给力在大麦上平均为75.9%,比水稻的低3.3%~7.2%。在一年三熟水旱轮作制中,土壤和环境年供氮118~299kg/hm2;在一年二熟轮作制中为86~199kg/hm2。施氮肥条件下,大麦的氮素内部利用率为31.0~56.3kg/kg;水稻在23.6~50.2kg/kg之间变动;大麦的氮肥利用率变幅在27.5%~41.2%,水稻为14.6%~41.2%。在稻麦轮作系统中,如果想获得作物产量12t/hm2(4t大麦和8t单季稻),需要每年施氮肥N226~337kg/hm2。为获得更高的作物产量,在氮肥推荐时不但要考虑作物的目标产量,作物对氮素的需要量,还要充分考虑土壤和环境氮素供应能力。
Cross-species Extrapolation of Phytotoxicity Prediction Models for Nickel and Copper Added to Soil
土壤中铜和镍的植物毒性预测模型的种间外推验证

王小庆,李波,韦东普,,黄占斌
生态毒理学报 , 2013,
Abstract: During the process of deriving ecological thresholds for metals added to soils based on SSD (species sensitivity distribution) principles, normalization of the ecotoxicity data with metal toxicity prediction models can eliminate the effect of soil property discrepancy. However, the available toxicity prediction models were based on limited species. Applicability of copper and nickel phytotoxicity prediction models of bok choy, tomato and barley to other non-model higher plants was studied and the intra-species variability of the non-model plants' toxicity thresholds before and after normalization was compared in this study. The probability of cross-species extrapolation of phytotoxicity prediction models for nickel and copper added to soil was probed, and the application boundary of the cross-species extrapolation was confirmed. The methodological issues for the development of copper and nickel ecological thresholds in soil were solved. Results showed that the bok choy nickel phytotoxicity model could be used to predict the toxicity thresholds for mustard and green chilli. After normalization the intra-species variability coefficients of their toxicity threshold decreased from 1.18 and 1.25 to 0.31 and 0.06, respectively. However, the nickel phytotoxicity models of bok choy, tomato and barley could not predict the toxicity thresholds for steam lettuce or leaf lettuce accurately in the soil with pH<6.0. The ratio of measured toxicity threshold to the toxicity threshold calculated with nickel phytotoxicity models ranged from 3.2 to 6.8. The bok choy copper phytotoxicity prediction model could predict the toxicity thresholds for wheat, cucumber and green chilli more accurately than the tomato and barley models. The intra-species variability coefficient of cucumber toxicity threshold decreased from 0.83 to 0.14 after normalization with tomato copper phytotoxicity prediction model. The barley copper phoyotoxicity model could be used to predict and normalize the toxicity thresholds for rice, onion, mustard, cabbage and radish which intra-species variability coefficients decreased significantly after normalization. All the results in this study provide quantitative evidence to support cross-species extrapolation of copper and nickel phytotoxicity prediction models in soils.
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