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一种农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法

摘要

本发明公开了一种农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,属于土壤重金属污染来源解析领域。所述农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,包括如下步骤:步骤1:识别所有可能存在的污染源;步骤2:采集样品;步骤3:测定Pb同位素比值;步骤4:输入数据;步骤5:计算。本发明的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,利用IsoSource系统结合稳定同位素分析,实现了对农田土壤重金属Pb多种污染源的识别和定量解析,能够追溯可能造成潜在污染的污染源及其贡献率,从而为农田土壤重金属Pb污染防治提供了理论依据。

著录项

  • 公开/公告号CN112698005A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202011610746.6

  • 申请日2020-12-30

  • 分类号G01N33/24(20060101);G06F17/12(20060101);

  • 代理机构11212 北京轻创知识产权代理有限公司;

  • 代理人姚晓丽

  • 地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区辅星路2号

  • 入库时间 2023-06-19 10:43:23

说明书

技术领域

本发明涉及一种农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,属于土壤重金属污染来源解析领域。

背景技术

农田土壤重金属污染防治已成为我国的重大战略需求。农田土壤污染来源识别是重金属污染农田土壤预防和治理修复的基础,但由于农田土壤通常受矿业活动、大气、水、土壤和肥料等多源影响,重金属污染来源复杂。因此,开展农田土壤重金属污染来源的定量解析,成为解决农田土壤重金属污染问题的基础和关键。

土壤等环境中的Pb污染识别主要利用Pb同位素组成特征来完成,以铅同位素组成

目前常见的土壤重金属铅污染来源的定量解析方法有多元混合模型、清单核算法、主成分分析法和聚类分析法等统计方法。但是这些方法在具体使用中有很多的缺陷,一是通常需要收集分析大量的污染源和土壤样品数据,并对数据进行统计学分析,不仅工作量大,计算繁琐,而且得出的是经验性结论,无实际意义;二是通常只能够定量解析≤3个的污染源贡献率,无法定量解析>3个的污染源贡献率。因此,有提供一种对复杂来源重金属Pb进行定量解析的方法,以解决现有技术的不足。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足,提供一种农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法。本发明的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,利用IsoSource系统结合稳定同位素分析,实现了对农田土壤重金属Pb多种污染源的识别和定量解析,能够追溯可能造成潜在污染的污染源及其贡献率,从而为农田土壤重金属Pb污染防治提供了理论依据。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下:一种农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,包括如下步骤:

步骤1:识别所有可能存在的污染源

在重金属Pb污染的农田地块,根据周边人为活动情况和自然地质背景,识别该农田地块可能存在的污染源,所述污染源的个数为≥3个且<10个;

步骤2:采集样品

分别采集表层土壤样品和所有可能存在的污染源样品;

步骤3:测定Pb同位素比值

分别测定表层土壤样品和污染源样品的Pb同位素比值,即

步骤4:输入数据

在IsoSource系统中,输入质量平衡忍受差参数、污染源增量参数、污染源及相应的

步骤5:计算

运行IsoSource系统,得到不同污染源的贡献率。

本发明的步骤4中,IsoSource系统是基于稳定同位素的质量平衡原理对多种源的识别和贡献率进行计算,常在水域生态系统研究中基于水域生产者同位素组成的差异来确定食物来源、食物的贡献比例、营养级别、食物网结构等。

质量平衡忍受差参数表示在忍受参数范围内的污染源组合计算出的贡献值都是可以接受的。

污染源增量参数是指定以增量参数作为增量计算所有可能的污染源贡献组合。

本发明的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法的有益效果是:

1、本发明的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,利用IsoSource系统结合稳定同位素分析,实现了对农田土壤重金属Pb多种污染源的识别和定量解析,能够追溯可能造成潜在污染的污染源及其贡献率,从而为农田土壤重金属Pb污染防治提供了理论依据。

2、本发明的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,操作简单,成本低廉,具有广泛的应用前景。

在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。

进一步,步骤1中,所述污染源的种类为背景土壤、灌溉用水、大气降尘、尾矿废渣、选矿尾砂、有机肥和化肥中的任意一种。

采用上述进一步的有益效果是:通常情况下,农田地块受3种以上污染源的影响,识别的污染源种类越多,采集和分析的污染源样品越详细,对所研究的农田地块污染源解析就越具体,为研究区域的污染防治提供更有力、更有针对性的依据。

进一步,步骤2中,所述表层土壤距离地表面的深度为0-30cm。

采用上述进一步的有益效果是:农田地块主要用于农业生产,通常认为水稻、小麦、玉米和蔬菜等常见农作物的耕作层深度为0-30cm,采集0-30cm的土壤样品,更具有实际意义。

进一步,步骤4中,所述质量平衡忍受差参数为0.01-0.05,所述污染源增量参数为1%-2%。

进一步,步骤5中,若所述IsoSource系统显示计算无解,则将步骤4中的所述质量平衡忍受差参数和所述污染源增量参数进行调整,并重新计算。

采用上述进一步的有益效果是:若所述IsoSource系统显示计算无解,则对质量平衡忍受差参数和污染源增量参数在各自的参数范围内进行调整,从而重新计算得到结果。

具体实施方式

以下结合具体实施例对本发明的原理和特征进行描述,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。

实施例1

本实施例的铅锌矿矿区的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,包括如下步骤:

步骤1:识别所有可能存在的污染源

在重金属Pb污染的农田地块,根据周边人为活动情况和自然地质背景,识别该农田地块所有可能存在的污染源有3个,分别是工业活动、背景土壤和肥料。

步骤2:采集样品

分别采集距离地表面的深度为0-30cm的表层土壤样品、采矿废石样品、背景土壤样品和肥料样品。

步骤3:测定Pb同位素比值

分别测定表层土壤样品、采矿废石样品、背景土壤样品和肥料样品的Pb同位素,即

表1表层土壤和各污染源的Pb同位素比值

步骤4:输入数据

在IsoSource系统中,输入质量平衡忍受差参数为0.01、污染源增量参数为1%、污染源及相应的

步骤5:计算

运行IsoSource系统,得到不同污染源的贡献率,具体是:

背景土壤贡献率为0-46%,平均值15.7%。

采矿废石贡献率为54-100%,平均值79.4%,即代表工业活动的贡献率。

肥料贡献率为0-15%,平均值4.9%。

对比例1

本对比例以实施例1的试验数据,以现有技术常用的定量解析技术中的多元混合模型进行计算,计算公式如下:

R

N

f

式中,R

将试验数据代入上述方程中,

1.168=1.193f

2.109=2.082f

f

进行三元一次方程组解,可以获得,f

f

f

根据计算结果,贡献率出现了负值,显然,这个数值是无实际意义的。究其原因,是在进行三元一次方程组计算时,只考虑了传统意义上的函数关系,并未结合所有污染源可能出现的频率及各种污染源可能出现的频率组合,脱离了拟解决的实际问题,从而导致计算结果无实际意义。而在实施例1中,IsoSource软件在计算过程中结合了各种污染源出现的频率,对所有可能出现的组合进行分别计算,最终获得各污染源的贡献率范围和平均值。通过对比表明,IsoSource软件计算出的各污染源的贡献率值与实际相符,具有实际意义。

实施例2

本实施例的铅锌矿矿区的农田土壤重金属Pb来源的定量解析方法,包括如下步骤:

步骤1:识别所有可能存在的污染源

在重金属Pb污染的农田地块,根据周边人为活动情况和自然地质背景,识别该农田地块所有可能存在的污染源有4个,分别是大气降尘、背景土壤、灌溉水和肥料。

步骤2:采集样品

分别采集距离地表面的深度为0-30cm的表层土壤样品、大气降尘样品、背景土壤样品、灌溉水样品和肥料样品。

步骤3:测定Pb同位素比值

分别测定表层土壤样品、大气降尘样品、背景土壤样品、灌溉水样品和肥料样品的Pb同位素,即

表2表层土壤和各污染源的Pb同位素比值

步骤4:输入数据

在IsoSource系统中,输入质量平衡忍受差参数为0.01、污染源增量参数为1%、污染源及相应的

步骤5:计算

运行IsoSource系统,得到不同污染源的贡献率,具体是:

背景土壤贡献率为14-91%,平均值48.8%。

大气降尘贡献率为8-42%,平均值26.7%。

灌溉水贡献率为0-41%,平均值10.2%。

肥料贡献率为0-57%,平均值14.3%。

对比例2

本对比例以实施例2的试验数据,以现有技术常用的定量解析技术中的多元混合模型进行计算,计算公式如下:

R

N

f

式中,R

将试验数据代入上述方程中后,根据传统的函数关系解析,方程组无法进行有效解,无法获得4种污染源样品的贡献率值。

通过对比例1和对比例2,本发明利用IsoSource系统结合稳定同位素分析,实现了对农田土壤重金属Pb多种污染源的识别和定量解析,能够追溯可能造成潜在污染的污染源及其贡献率,从而为农田土壤重金属Pb污染防治提供了理论依据。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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