一、中国癌症与土壤环境中Bi元素的关系（论文文献综述）
孙雪菲[1]（2021）在《山东省典型工业城市土壤和灰尘重金属来源解析及健康风险评估》文中提出土壤和灰尘是城市环境重要的源和汇,汇集了多种来源的污染物质,并通过人与环境的交互作用对人体健康造成威胁。工业城市受人类活动影响最为强烈,强烈的工业活动以多种形式向环境中排放污染物,导致城市经济发展与人类健康生活之间的矛盾日益尖锐。在污染物中,重金属因其具有累积毒性受到广泛关注,其含量变化已成为表征环境质量的重要指示。当前有关工业城市土壤和灰尘中重金属污染的研究已成为环境地理学研究的热点问题,在工业城市开展重金属环境地球化学研究可为区域环境污染风险管控提供依据。淄博市是山东省典型工业城市,依托当地丰富矿产资源发展已逾百年;工业发展带来的经济发展与环境保护之间的矛盾日渐突出,经济发展面临环境压力。本研究选取淄博市主城区——张店区作为研究区,对2010年与2020年土壤和灰尘开展重金属含量年际变化、空间分布、污染状况、来源和健康风险开展系统研究,以期为研究区环境保护提供参考。研究结果如下:1)研究区土壤中重金属元素含量平均值大小顺序为:Mn>Zn>Cr>Pb>Ni>Cu>Co>As>Cd>Hg,灰尘中各元素平均含量大小排序为:Zn>Mn>Cu>Cr>Pb>Ni>Co>As>Cd>Hg。As、Cd、Co、Cr、Cu、Hg、Mn、Ni、Pb和Zn平均含量均超过山东省土壤环境背景值,特别是Cd、Hg和Zn含量远高于山东省土壤环境背景值,存在明显富集。灰尘重金属含量显着高于土壤重金属,灰尘中Cd、Cu、Hg和Zn等元素含量为土壤含量的2倍以上。相比于2010年,2020年土壤重金属含量呈上升趋势,而灰尘重金属含量有所下降。2)基于MAF和SGS的多元地统计模拟结果显示,土壤中As、Cd和Mn的高值区主要分布在研究区的东部,Co、Cr和Ni集中分布在四宝山街道,Cu、Hg、Pb和Zn的高值区集中分布在研究区中部;灰尘中Co、Cr、Ni和Zn在研究区东北部含量较高,As、Cr、Mn和Ni在研究区中部含量相对较高,Cu和Hg在研究区中部含量相对较低。2010年土壤重金属Cd、Hg和Pb潜在污染区域占研究区总面积的30.68%、82.63%和8.74%。2020年以Cd、Hg和Zn的潜在污染区域面积更高。Cd的潜在污染区域面积增加140 km2,Hg的面积减少170 km2。2010年灰尘中Cd、Cu、Hg和Zn的潜在污染区域覆盖整个区域,为156.25 km2。2020年Cr、Ni和Pb的污染区域则占36.24%、11.89%和2.41%,集中分布在研究区中部。Cr和Ni的潜在污染区域扩大,As和Pb潜在污染区域缩小。总体来看,研究区中部科苑街道、和平街道、公园街道和体育场街道重金属含量相对更高。研究区中部重金属含量较高主要是人口密度大,人为干扰较为强烈;东部含量降低,主要受工厂搬离,污染源减少的影响。3)重金属污染评价结果显示,研究区土壤和灰尘中As、Co、Cr、Mn和Ni等元素均处于无污染状态,Cu、Pb和Zn处于轻度-中等程度污染,Cd和Hg污染程度最高。研究区10种重金属元素存在不同程度累积,受人类活动影响较大。内梅罗指数和潜在生态风险评价的空间分布结果具有一致性,土壤重金属在研究区中部街道和南部傅家镇污染程度更高,北部房镇镇和四宝山街道西部污染程度相对较低;灰尘2020年由研究区东部地区高污染转变为西部高污染。重金属在土壤中易累积,灰尘更新较快,重金属含量变化较大,且受城市环境治理影响,重金属含量降低。4)PMF（Positive Matrix Factorization）解析结果显示,研究区土壤重金属受4种来源影响,灰尘重金属主要受3种来源影响。自然来源对土壤中As、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn具有较高的贡献率,平均贡献率为64.41%;交通排放对Cd、Cu、Pb和Zn的贡献率为18.51%;煤炭燃烧为主的大气沉降来源则对Hg贡献率显着高于其他元素,约占2.57%;化肥和农药施用为主的农业活动来源对Co、Cr、Cu、Mn和Ni影响较大,贡献率为14.51%。灰尘重金属主要受自然来源、大气沉降及交通和农业复合来源影响,自然来源对As、Co、Cr、Mn、Ni和Pb的贡献率为45.09%;大气沉降对Hg的贡献率为11.80%,交通排放和农业活动的复合来源对Cd、Cu、Pb和Zn等元素影响更大。土壤重金属受成土母质影响更为强烈,贡献率约为64.41%,人为活动的影响仅占35.59%;灰尘中人为活动影响相对更高,2020年灰尘重金属受人为来源贡献率达62.08%。5)健康风险评价结果表明,土壤和灰尘重金属的非癌症风险和癌症风险均超过风险警戒值,灰尘重金属对人体造成的健康风险显着高于土壤。2020年土壤健康风险高于2010年,2020年灰尘健康风险低于2010年。摄食是健康风险的主要暴露途径,呼吸摄入和皮肤接触相对较低。As、Cr、Mn、Ni和Pb均造成了较高的非癌症风险,Cu、Ni、Cd、Zn和Hg造成的风险相对较小,As、Cr和Ni的癌症风险高于Pb和Cd。受年龄、身体素质及户外活动时间影响,男性健康风险普遍高于女性;0-18岁年龄段受到的健康风险显着高于其他年龄阶段,并且随年龄增加,健康风险值呈下降趋势。
夏青[2]（2021）在《不同土地利用类型下土壤金属的环境风险综合评价研究 ——以吉林市龙潭区为例》文中进行了进一步梳理随着世界经济的快速发展,土壤金属污染逐渐引起人们的关注。目前,大多数研究集中在单一土地利用类型下土壤重金属的污染。然而,同一地区不同土地利用类型中重金属和微量元素引起的土壤污染和环境风险的差异被忽略。综合考虑不同土地利用类型土壤中多种金属的污染及环境风险,对于有效控制土壤金属污染十分关键。同时土壤中各种金属的潜在来源不同,不同来源造成的金属污染对环境风险的贡献也不同,因此定量评价不同来源下土壤金属对环境风险的贡献,能够为从源头上降低金属污染程度提供有力参考。本文的目的是调查土壤中金属的污染水平,将金属浓度的空间分布图与正定矩阵分解法（PMF）相结合探究土壤金属的潜在来源,同时建立环境风险的定量评价体系,以期综合评价不同土地利用类型中土壤金属的环境风险。本研究以吉林市龙潭区为例,采集了龙潭区工业用地、农田以及居住用地三种土地利用类型的土壤样品,采用富集因子（EF）、污染因子（CF）和综合污染指数法（PLI）对不同土地利用类型中的17种金属造成的污染水平进行等级划分。利用地统计学方法中的克里金插值法绘制龙潭区土壤金属的空间插值分布图,结合Pearson相关系数以及PMF模型鉴定土壤金属的来源。接着建立环境风险综合评价体系,利用PMF模型确定不同来源的贡献,结合潜在生态风险指数法（RI）以及人体健康风险评价法,量化土壤金属潜在来源对环境风险的贡献。主要研究结果如下:（1）从龙潭区土壤的整体情况来看,As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Sn和Zn的浓度均超过了背景值,其中As、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn的浓度超过了Ⅱ类土壤质量标准。Hg、Pb、As、Cu和Zn的变异系数超过了0.5,显示出浓度分布的高变异性。工业用地土壤中金属元素的浓度是三种土地利用类型中最高的,但是工业用地和居住用地土壤金属的浓度并未超过建设用地土壤管控标准。农田中As和Pb的浓度超过了农用地管控标准,分别是农用地管控标准的1.54和1.80倍。（2）工业用地中的Hg、Pb和Sn和农田中的Sn达到了中度严重富集程度,同时污染水平也为重度污染;居住用地中的Pb为中度严重富集,而As、Cu、Pb和Sn的污染水平均为重度污染。三种土地利用类型的综合污染水平按照工业用地>居住用地>农田的顺序排列,其中只有工业用地达到了中度污染水平。（3）金属的空间预测分布图显示Al、As、Ba、Ga、Mg、Mn和Sr的空间都在研究区的西南部显示热点,受龙潭区西南部工业区的直接影响。PMF将17种金属分为6个因子,结合金属的空间分布图,可以概括为As和Zn为工业来源,Hg的主要来源为煤炭燃烧,Pb和Cu为交通排放输入,Al、Cr、Mg、Mn、Sr和Ba、Cd、Co、Ga、Ni、Sn、Ti都为自然来源。（4）Hg是对龙潭区三种土地利用类型中生态风险贡献最高的金属元素,定量评价结果显示工业用地和居住用地生态风险的最高来源为煤炭燃烧,并且这两种土地利用类型达到了高风险水平;而农田中则为因子5-Ba、Cd、Co、Ga、Ni、Sn和Ti主导的自然来源,农田的生态环境处于重度风险,在三种土地利用类型中风险最低。（5）As、Cr、Mn、Pb对龙潭区儿童造成的非致癌风险值超出安全阈值,定量评价结果显示由As主导的工业排放是儿童非致癌风险的最大贡献源。龙潭区成人不受非致癌风险影响。As、Cr、Ni、Pb对人体产生高综合致癌风险,Cr和Ni的致癌风险叠加导致自然来源对研究区致癌风险贡献最大。（6）根据研究结果提出了建立严格排污企业排放标准、重视微量元素监测、细化土地利用类型土壤质量标准、严防交通排放污染、加强龙潭区污染土壤修复和切实开展土壤保护的宣传工作6条风险管控措施。本研究的结论为东北老工业基地土壤金属的监测和治理提供了基础数据参考,为从源头控制土壤金属输入提供科学决策的依据,初步揭示了研究区不同土地利用类型下土壤金属的污染现状、潜在来源,同时以新的思路实现了土壤金属环境风险的综合评价,定量评价来源对环境风险的贡献能使评价结果更为精确,对保护东北老工业基地土壤生态安全以及居民健康具有重要实际意义。
田静[3]（2021）在《武威农田土壤重金属污染与风险研究》文中研究指明重金属在土壤中的浓度累积到一定程度后会造成土壤重金属污染。加之重金属所具有的高毒性及难生物降解性,土壤生态环境会因而受到严重威胁,其中污染农田土壤所产生的危害是难以估量的。重金属污染农田土壤后可能会导致农作物体内的重金属浓度过量累积,若误食此类农作物,人类和其他生物的健康安全将会遭受侵害。因此农田土壤重金属污染已成为社会各界高度重视的环境问题之一。武威地处河西走廊东部,不仅是古丝绸之路的重镇,而且也是西北干旱区的典型绿洲之一以及中国西北重要的粮食生产基地,其农业发展对推进甘肃省粮食产业的进步发挥着至关重要的作用。因此了解武威农田土壤重金属污染情况、确定造成生态和人类健康风险的优先污染源、科学合理地评价重金属的风险显得尤为重要,同时也可以为环境保护管理者制定详细的污染治理措施提供强有力的理论支持,从而保护生态健康、食品安全及人类健康。本研究通过在武威（凉州区）农田区设置57个采样点并分析其重金属含量来对土壤的污染情况进行探讨。本研究确定了武威农田土壤中Ti、V、Cr、Mn、Ni、Cu、Zn、As、Pb的地球化学基线值,将重金属的平均浓度值与相应基线值进行比较,发现人为活动对研究区重金属的积累造成了一定程度影响。污染评价指数和风险评价模型表明武威农田土壤中Pb污染程度较为严重,As产生了最高的生态风险和非致癌风险,因此控制Pb、As的排放应作为武威农田土壤重金属污染防治的重点。正定矩阵因子分解模型（PMF）确定了重金属的四种不同污染源（与煤炭活动相关的来源、采矿和交通排放的混合源、工业活动来源、与农用化学品应用相关的农业源）,然后将PMF模型与潜在生态风险指数（RI）和人类健康风险评价模型（HRA）相结合,对不同污染源产生的生态和人类健康风险展开量化研究。基于来源的风险评价结果发现控制煤炭相关活动中重金属的排放能有效降低人类健康风险;为保护生态环境健康,优先防治污染源应被确定为采矿和交通排放的混合源。总体来看,武威农田土壤重金属的污染程度和风险水平均处于可接受范围,各污染源均未对生态环境和人类健康构成显着危害。为了更加科学合理地评价武威农田土壤重金属的风险程度,从而重点关注高污染水平重金属的风险控制。本研究利用物种急性毒性数据构建了重金属的物种敏感性分布（SSD）曲线,以此来推导重金属的预测无效应浓度（PNEC）和开展概率生态风险评价。研究表明Cr、Ni、Cu、Zn、As、Pb的PNEC值均低于相应污染风险筛选值（GB15618-2018）,这说明我国现行的土壤环境质量标准并不能有效保护物种多样性,因而开展相应的重金属生态毒理学研究显得尤为重要,同时研究结果可为出台满足我国土壤要求的重金属环境质量标准提供强有力的理论支撑。通过评价重金属的概率生态风险,发现Cr有较大可能性会危害生态环境。而传统污染评价方法,如单因子生态风险指数,会低估Cr对武威农田土壤生态环境所造成的危害,这可能不利于对研究区生态环境的保护。此外,本研究采用蒙特卡罗模拟法对重金属人类健康风险的不确定性展开研究,发现Cr、As对成人和儿童的致癌风险超过限值1E-06的概率较大,重金属产生的总致癌风险有高于99%的概率会超过1E-06,而发生非致癌风险的可能性较小。基于暴露参数的敏感性分析结果,发现斜率因子和参考剂量会对人类健康风险的评价结果产生较大影响,因此开展健康风险评价时要选择具有代表性的暴露参数,从而降低风险评价过程中的不确定性,获得更为合理可靠的风险评价结果。
郑芳媛[4]（2020）在《淀粉稳定化纳米零价铁修复Cr（Ⅵ）污染土壤的可行性及其生物效应研究》文中提出纳米修复材料在污染环境治理中具有广泛应用前景,其中纳米零价铁（nZVI）是一种常用修复材料。普通纳米零价铁（B-nZVI）易聚集成团和氧化变质等不稳定性,影响了污染物的去除效率,所以稳定化nZVI的研究倍受关注。由于nZVI的活泼性和迁移性,进入土壤中nZVI的迁移转化和生物效应也引起了学者们的关注。本研究通过Cr（VI）污染土壤修复试验,研究淀粉稳定化纳米零价铁（S-nZVI）投加量、土壤含水率、反应时间对土壤中Cr（VI）的去除效果,并比较S-nZVI和B-nZVI联合生物炭/腐殖酸对Cr（VI）污染土壤修复效果的差异。通过植物盆栽实验,研究B-nZVI和S-nZVI联合生物炭/腐殖酸修复Cr（VI）污染土壤时对植物生长、生理生化和土壤微生物的影响及作用机制。本研究的主要结果为:（1）Cr（VI）污染土壤修复试验结果表明,S-nZVI和B-nZVI均能有效地从土壤中去除Cr（VI）,而且在高剂量下S-nZVI的作用更为显着（P<0.05）。含水率和反应时间的增加均显着的增强了S-nZVI对Cr（VI）的去除效果,在60天时投加3.0 g/kg S-nZVI、70%含水率的处理对250 mg/kg Cr（VI）污染土壤的去除率可达90%。生物炭或腐殖酸的联合应用进一步增强了2种nZVI的修复效果,但腐殖酸（HA）增加了土壤中有效Fe和有效Cr的利用率。考虑到Cr（VI）的去除效果和Fe的释放对植物的影响,100 mg/kg的B-nZVI或S-nZVI与生物炭的结合是一种较为理想的修复策略。Cr（VI）污染土壤修复试验结果表明,nZVI类型、nZVI投加剂量、土壤含水率以及培养天数是Cr（VI）污染修复效果的影响因素。（2）植物生长试验结果表明,两种剂量的B-nZVI都没有抑制甚至促进绿豆的生长,而1000 mg/kg的S-nZVI具有很高的植物毒性。投加B-nZVI和S-nZVI处理的植物地上部分和地下部分Cr含量均明显降低,含量约减少50%。与对照相比,B-nZVI和S-nZVI处理的植物根中Fe含量在高剂量nZVI作用下显着增多。TEM结果显示在暴露于S-nZVI的根细胞中观察到严重的损伤,例如溶酶、细胞质收缩以及细胞膜破裂,但所有幼苗中铁含量都在正常范围内（60至300mg/kg）。B-nZVI和S-nZVI对植物的叶绿素荧光效应表现出显着性差异,高剂量的S-nZVI导致植物PSII的作用中心失活和电子的传递受到限制,叶片光合结构受到破坏。且高剂量S-nZVI处理的叶绿素含量显着降低,细胞叶绿体膨大,叶绿体内的淀粉粒明显,其淀粉粒的体积增大和数量增多,说明S-nZVI导致光合器官的破坏和光合作用的降低。（3）研究发现,nZVI的微生物效应与nZVI的类型、nZVI的剂量以及Fe的积累量有关。B-nZVI和S-nZVI对微生物的效应表现出显着性差异。B-nZVI能够促进土壤过氧化氢酶和磷酸酶活性,而S-nZVI对过氧化氢酶起抑制作用。生物炭与腐殖酸均能促进酶活性的增强。与其它处理相比,添加1000 mg/kg S-nZVI的处理群落组成比例发生明显变化,γ-变形菌显着增多,α-变形菌和放线菌的相对丰度则相对减少。放线菌减少不利于土壤营养物质转化,间接地不利于植物营养物质的吸收与生长,同时高剂量的S-nZVI会对根部造成严重损害直接干扰植物养分的吸收和平衡,进而S-nZVI可能会导致植物营养缺乏,并干扰叶绿素的生物合成和及其光合作用,最终抑制植物生长。
孙泽航[5]（2020）在《小型多金属矿山周边土壤及作物重金属污染及居民潜在健康风险评估》文中研究指明小型矿山开采活动过程中及其废弃后会对周围环境造成严重的重金属污染,并最终威胁到当地居民的健康。虽然金属矿山开采活动是周围土壤重金属污染的重要来源,但小规模矿山开采活动引起的土壤重金属污染长期以来一直被忽视。本研究以我国南方广东省韶关市地处偏远山区的一处小型废弃矿山及其周围3个村庄为对象。全面研究了矿山开采活动及其废弃后对周围农田土壤重金属含量的影响,及对农田土壤上种植的水稻和蔬菜重金属含量的影响,以及最终矿区周围村庄居民通过各种途径暴露于重金属的健康风险。本研究对认识小型废弃矿山引起的周围环境重金属污染及附近居民暴露于重金属引起的健康风险具有重要意义。鹞婆山矿区位于广东省韶关市乳源县大布镇的偏远山区的山顶,该地区整体环境良好,植被覆盖率高,但是在矿区由于露天开采活动导致山体剥离严重,矿体裸露于地表,且大量尾矿在没有任何有效防护措施的情况下倾倒在山坡上。本研究在2015年8月至2018年5月期间在鹞婆山矿区采集尾矿13个,尾矿浸出酸性废水3个,矿区源头河流水样3个,流经村庄农田河流水样23个,矿区周围村庄居民饮用自来水样10个,农田土壤样品312个,矿区周围农田种植大米和蔬菜样品分别122份和202份。此外,在明显不受矿山开采活动影响的参考村庄采集8份自来水样,大米样品10份,蔬菜样品52份,土壤样品8个作为对照。测试了所有样品中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的含量。由于食物中的As引起的健康风险主要是由无机砷（i-As）导致的,为了更为准确的进行居民健康风险评估,分析了矿区周围3个村庄中居民食用的大米和蔬菜样品中i-As的含量,还考虑了居民通过各种途径暴露于重金属的生物有效性。在健康风险评估中考虑了各种主要参数,如居民体重,饮用水、大米和蔬菜的日摄入量,以及大米和蔬菜中i-As含量和各种暴露途径中As、Cd和Pb生物有效性,各元素日摄入参考剂量和致癌因子的不确定性。基于以上结果研究了矿区周围农田土壤重金属污染状况及其污染来源,以及饮用水、河流水样、大米和蔬菜中重金属污染程度。运用蒙特卡罗模拟计算了矿区周围成年居民通过饮用自来水,食用蔬菜和大米,以及通过偶然口服摄入,皮肤接触和呼吸吸入土壤颗粒暴露于重金属引起的非致癌风险和致癌风险。本研究通过采集位于我国北方的邯郸市和位于南方的鹰潭市农田土壤样品709份结合鹞婆山矿区周围农田土壤采集的土壤样品320个,共计1029个土壤样品验证了一种能量色散X射线荧光光谱法（ED-XRF）快速可靠的测定土壤中重金属含量的新方法。所有土壤样品经强酸消解后用ICP-MS测定其中的重金属含量作为相对准确的数据作为参考。然后用ED-XRF测定的对应的土壤样品中的重金属含量与ICP-MS测定的值比较来鉴定ED-XRF对于测定土壤中重金属含量的可靠性。本论文得出的主要结论如下:（1）矿区作为周围农田土壤重金属的重要污染源,首先要了解矿区尾矿和酸性废水等的重金属含量。尾矿中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg的平均含量为117、78.2、2484、2869、440、26.4、3168和0.122 mg/kg。尾矿中高含量的Cu、Zn、As、Cd、Pb是矿区周围农田土壤中这些元素的潜在来源。尾矿浸出的酸性废水pH为2.5-3.4,其中Cu、Zn、Cd和Pb的平均含量分别为16.0、24.8、0.648和2.09 mg/L。矿区源头河流水样pH为4.1-4.3,其中也含有较高含量的Cu、Zn和Cd,其平均含量分别为2.69、8.11和0.649 mg/L。以上结果表明矿区是周围农田土壤重金属的一个重要来源,在降雨条件下会通过地表径流和地下渗流向周围土壤迁移大量的重金属。（2）根据地形来看,茶山村位于矿区开采方向的背面,土壤重金属污染较轻,而许屋村和钨莲村位于尾矿堆放的山坡下,因此后两个村庄的土壤污染更为严重,尤其是钨莲村。矿区周围3个村庄农田土壤重金属污染整体呈中度至重度污染。从矿区起源流经周围村庄农田的河流水样pH为6.7-7.6,其中Cd含量为15.9μg/L,超出了国家地表水环境质量V类标准（10μg/L）,表明其已不适用于农田灌溉。然而矿区周围农田长期以来都是以此溪流水灌溉农田。钨莲村农田土壤中Cu、Zn、As、Cd、Pb的几何平均含量为164、411、89.3、1.85和595 mg/kg,远高于这些元素的国家农用地土壤质量安全标准的50、200、30、0.3和70 mg/kg。参考村庄农田土壤中As的几何平均含量也超过了80 mg/kg。通过对矿区周围农田土壤重金属含量进行皮尔逊相关性和主成分分析结果表明,该地区天然具有较高的重金属地球化学背景值（如As和Pb）,而矿山开采活动又加剧了周围土壤重金属的污染,主要是Cu、Zn、As、Cd和Pb。该地区土壤中Cr、Ni和Hg含量在安全限值以内。（3）矿区周围3个村庄和参考村庄自来水中重金属的含量远低于国家饮用水质量安全标准的限值。矿区周围农田种植的水稻受到不同程度的As、Cd和Pb的污染。尤其是在土壤重金属污染最严重的钨莲村,大米中Cd和Pb的几何平均含量分别为0.603和0.386 mg/kg,分别比对应的国家食品安全标准高约3和2倍（Cd和Pb的限值均为0.2 mg/kg）。蔬菜中重金属含量整体偏低,但是有部分叶类蔬菜中Pb的含量超出国家食品安全限值。叶类蔬菜中重金属含量高于非叶类蔬菜中的重金属含量。矿区周围种植的大米和蔬菜中的重金属含量高于参考村庄中大米和蔬菜中重金属含量。表明矿山开采活动引起的土壤重金属污染会近一步导致种植在其上的作物中重金属含量升高。大米和蔬菜中的As形态以i-As为主,其i-As占总As的比例分别为82.2%（45.4-100%）和94.7%（65.2-100%）。根据i-As的分析结果,以及矿区周围村庄种植的大米样品中的总As含量,可以估算出这两个村庄约有13%的大米中的i-As含量超过国家食品安全标准限值（0.2 mg/kg）。茶山村居民食用的大米是从大布镇市场上购买,虽然不受矿山开采活动的影响,也具有较高的As含量。这可能是由于水稻在种植的淹水期间很容易积累更多的As到可食用部分。（4）鹞婆山矿区周围居民主要通过饮用自来水,食用当地生产的大米和蔬菜以及通过偶然口服摄入,皮肤接触和呼吸吸入土壤细微颗粒暴露于重金属。通过以上结果及考虑各种参数的不确定性,运用蒙特卡罗模拟计算矿区周围成年居民暴露于以上途径所面临的非致癌和致癌健康风险。健康风险计算结果表明矿区周围成年居民面临着较为严重的非致癌风险,主要是由摄入大米和蔬菜中的i-As和Cd引起的。通过饮用自来水和三种途径接触土壤暴露于重金属几乎不引起非致癌风险。矿区周围成年居民通过饮用自来水、摄入大米和蔬菜,以及通过三种途径接触土壤暴露于重金属引起的非致癌风险的贡献率分别为0.67-1.97%、62.3-86.6%、8.51-32.9%、2.37-5.03%。居民通过各种途径暴露于Pb引起的致癌风险小于1×10-4,在可接受范围内。居民面临的致癌风险主要是由大米和蔬菜中的i-As引起的,主要是由大米中的i-As引起的。钨莲村居民通过食用大米面临的ILCR范围为1.7×10-4-1.4×10-2。矿区周围居民因食用当地生产的大米和蔬菜而摄入i-As面临着严重的膀胱癌和肺癌以及皮肤癌的患癌风险。（5）ED-XRF方法和ICP-MS测定土壤中重金属含量的对比结果显示ED-XRF测定的土壤中的Cr的含量偏差较大。该仪器测定的土壤中Ni、Cu、Zn、As、Cd和Pb的含量与ICP-MS测定的结果之间线性关系分别为y=0.68 x+12（R2=0.56）、y=0.91 x+5.9（R2=0.95）、y=1.01 x+4.6（R2=0.90）、y=1.15x+1.4（R2=0.89）、y=0.62x+0.005（R2=0.88）和y=0.97 x+2.3（R2=0.92）。以上结果表明ED-XRF方法测定土壤中的重金属含量可以得到较好的效果,尤其是Cu、Zn、As和Pb,但是Ni偏低约30%,Cd偏低约40%。总的来说该方法可以相对快速准确的测定土壤中的重金属含量,对于测定大量土壤样品中的重金属含量节省了时间,不会因使用强酸对环境造成二次污染,测试过的土壤样品还可以回收做其他测试。
张昌[6]（2020）在《黑龙江主产区土壤-水稻系统重金属转移建模及风险评估》文中研究说明重金属进入土壤后会长期积累在土壤中无法被降解,并且会通过物质转换和能量循环,间接或者直接转移到农作物中,危害农作物的生长,甚至会通过食物链进入人体进行富集,对人体机能造成损伤,甚至引发癌症,农作物中重金属污染问题成为了目前人们最关心的问题,也是近年来广泛研究的热点。为了明确我国黑龙江优质稻米产区,稻米中重金属背景资料,采集查哈阳、五常、方正、响水、建三江五个黑龙江省水稻主产区的土壤和水稻样品进行检测,测定其中As、Cr、Cd、Pb四种重金属元素,并对重金属从土壤到水稻中的转移进行初步建模,最后对精米中重金属元素进行风险评估。研究结果如下:1.测定的229份样品中,土壤中Cr、As、Cd、Pb含量平均值分别为78.126 mg/kg、248.504 mg/kg、0.122 mg/kg、24.287 mg/kg,除砷元素外其他元素均未超标。糙米和精米中Cr、As、Cd、Pb四种元素含量平均值总计分别为0.122、0.203、0.007、0.023 mg/kg和0.107、0.114、0.004、0.0085mg/kg,其中响水地区糙米中Cr元素超标,超标率为8.1%。2.本试验拟合模型的R2值在0.325到0.433之间,精米中Cr、As、Cd三种元素含量均与土壤中对应元素含量存在显着正相关,Pb与土壤pH值呈负相关,其中Cr元素含量与土壤Cr含量相关性极显着。土壤中Cr、As、Cd元素含量可以很好的预测Cr、As、Cd含量,而铅元素含量与土壤pH有关。土壤中常见营养元素元素Na、Cu、Al、Fe会对精米中的Cr、Cd、Pb元素的吸收产生极大地影响,其含量严重的影响了模型的拟合度,这种因素也是影响大田条件下土壤—水稻系统模型建模的重要因素之一。3.研究区域中砷元素、铅元素在成人和儿童中均不存在暴露风险;37.9%的成人和0.6%的成人存在铬元素和镉元素暴露风险,儿童不存在Cr、Cd暴露风险。其中Cr元素暴露风险最高。本文对黑龙江主产区的水稻中As、Cr、Cd、Pb四种元素含量进行研究,对重金属在土壤—水稻系统中的转移建立了初步的回归模型,并对当地的居民摄食大米途径的重金属暴露量进行风险评估,研究结果为黑龙江省的粮食安全和环境保护提供理论指导和决策依据。
路茜[7]（2020）在《典型喀斯特流域土壤重金属分布关键影响因素诊断及源风险评估》文中进行了进一步梳理土壤重金属污染不仅对生态环境有不利影响,还能通过多种途径对人体产生危害。识别土壤重金属的影响因素和评价环境风险在土壤环境治理方面具有重要意义。而目前重金属影响因素的研究忽略了重金属的空间分布格局与环境类型变量因素的关系,以及因素之间非线性关系的影响。在风险评估时也忽视了来源产生的贡献。同时在喀斯特地区的独特地貌类型和特殊地质环境背景下,土壤重金属的分布及其影响因素可能存在一定的特殊性。基于此,本研究以普定县后寨河流域为研究区,分析了土壤重金属铬（Cr）、镍（Ni）、铜（Cu）、锌（Zn）、镉（Cd）、铅（Pb）的空间分布特征,并评估了其污染情况。利用地理探测器（GDM）识别土壤重金属空间分布的关键影响因素及影响类型,界定重金属富集风险区。结合受体模型正矩阵因子法（PMF）和生态健康风险模型识别、量化不同土地利用方式下重金属污染源的生态健康风险,分析源分布对风险的影响。研究结果表明:（1）研究区内的重金属对农作物的生长和土壤生态环境的风险低,可以忽略。而在三种土地利用类型（农用地,建设用地,林地）下,6种重金属的最大值都出现在农用地中,说明农业活动可能是重金属的主要来源。富集情况表明,重金属富集的主要集中在农业用地。其中Cd在林地中的累积程度较大。Cu和Pb主要在建设用地和农业用地中累积。Zn的富集很大程度受人类活动的影响,如农业活动等。在空间上,重金属的高值区主要在研究区中部延伸至西北部元素Cr、Cu、Zn和Ni的分布主要在流域的中下游,元素Pb的高值区主要分布在研究区北部至西北蔓延,与土地利用的分布有着一定的联系。研究区的土壤重金属污染风险总体属于轻度至中度,且北部的污染指数和生态风险较高。其中元素Cd是生态风险的主要贡献元素,其贡献占比达到57%。说明潜在生态风险与元素Cd的控制源有一定联系。研究区东部存在的风险很大程度受此源的影响。（2）地理探测器（GDM）的运行结果显示,土地利用和距河流的距离是Cd的主要影响因素,同时土壤类型、坡度、NDVI和海拔也存在一定影响;除海拔和土壤类型外,土地利用和居民地对元素Cu和Zn也有一定影响,道路、土地利用和居民地也是元素Cr和Pb的主要影响因素,居民地对Ni有也具有一定的解释力。因此在对区域进行环境预防及保护的工作时可以更具针对性的关注存在这些环境因子的区域。因子交互结果显示河流和海拔之间的交互作用使解释Cd含量分布的能力提高了90%。对于其余5种重金属,尽管河流对其的影响程度最小,但是河流有利于提高对重金属含量分布的解释力。基于关键影响因素和环境类型界定了各元素的富集风险区。Cd风险区主要集中在研究区东部,其特征主要为:土类中石灰土高于黄壤,植被覆盖类型以草地与灌木为主,坡度大。其余5种重金属的风险区主要在中部延伸至西部。Pb元素风险区主要在建设用地附近,土壤类型黄壤为主。Cr,Ni,Cu和Zn的风险区靠近道路、居民区,DEM小、坡度小的区域,土类为黄壤,土地利用方式为水田。这些风险区的分布说明基于关键影响因素及其影响类型确定的区域具有为重金属风险提供指示的作用,能为防控措施的实施提供了重要依据。在进行重金属污染防治的同时应该优先关注这些区域。（3）确定土壤重金属的4类污染源,其中农业活动是主要源（33.72%）,其次是交通排放源、自然资源和工业活动源。来源的生态风险评估结果显示,总体贡献占比最大的来源是自然源（40%）。在林地和农用地中,农业源的影响仅次于自然源,分别占25%,29%。生态风险与来源贡献分布表明,在研究区中部（潜在生态风险较高的区域）,交通运输对生态风险的贡献占比最大。因此尽管总体上生态风险的主导因素是自然源,但是在风险较高的区域,以交通排放源的贡献为主。说明交通排放源是区域内在制定环境生态风险的防治政策时优先考虑的影响源。（4）虽然儿童的非致癌性和致癌性风险高于成人,但两组人群的健康风险来源贡献在不同的土地使用类型下呈现出相同的趋势。儿童更容易受到非致癌与致癌风险的影响。从整体上看,农业活动是致癌风险的主导因素,贡献占比为38%。工业活动是非致癌风险的第一大来源（36%）,同时也是仅次于农业活动的第二大致癌风险的来源（27%）。这说明含有危险重金属（Cr等）的来源更有可能引起健康风险。在空间上,儿童的致癌风险高值区与非致癌风险区主要都集中在研究区北部。并且交通活动源对致癌风险的贡献也集中在中部和北部。因此,尽管从总体上看,农业活动是致癌风险的主要来源,工业活动为非致癌风险的主要来源。但存在非致癌风险的区域主要受交通活动影响。表明交通排放与农业活动是健康风险的主要来源,在预防与控制土壤重金属对人类的健康风险时,应主要关注这两类来源的影响。因此基于来源的生态健康风险分析可为制定从源头控制土壤重金属污染,和管理重点污染源的的措施提供重要依据。
张广雨[8]（2020）在《生物炭对烟草青枯病的防效及对土壤微生态的调控》文中进行了进一步梳理生物炭具有大比表面积、孔隙结构发达、稳定性强、吸附性能好等特点,在改良土壤微生态和防治病害方面具有巨大应用前景。本论文以松木和玉米秸秆为来源的生物炭为研究材料,以烟草青枯病为研究对象,采用电镜扫描、元素分析等技术对生物炭的理化性质进行表征,利用稀释平板法和荧光定量PCR技术研究了生物炭对青枯菌的生长、运动性、吸附作用及在土壤中消长动态的影响,开展盆栽及大田试验研究了生物炭对烟草生长、青枯病防效、土壤微生态的影响,从生物炭影响病原物、寄主及环境角度,探究生物炭对根际土壤微生态改良和烟草青枯病的防控效果以及机制。主要研究结果如下:（1）松木生物炭和玉米秸秆生物炭呈碱性,具有较大的比表面积和发达孔隙结构,其中松木生物炭的pH、N、P、K、灰分含量及孔径低于秸秆生物炭,C、H、S含量和比表面积及孔容积松木生物炭高于秸秆生物炭,说明生物炭的来源是影响理化性质的重要原因。（2）生物炭对青枯菌有抑制作用。土壤中施用质量比超过0.5%的生物炭,可以显着抑制青枯菌的生长,且这种抑制效应具有浓度依赖性和持续性;1.5%、3%、5%剂量的生物炭具有显着吸附青枯菌的能力,能显着抑制青枯菌的运动。表明生物炭能降低土壤中青枯菌的密度和致病力,具有防控烟草青枯病的潜力。（3）生物炭能使烟草增产提质,对烟草青枯病具有显着防控效果。盆栽试验表明,添加5%生物炭处理,促生效果最佳,青枯病防效达81.38%,高于1.5%剂量的生物炭,能显着减少青枯菌在烟草根际与非根际土壤中的数量;大田试验表明,生物炭能促进烟草生长,提高烟叶的产量产值及上中等烟比例,协调化学成分,提高烟叶内在品质,以15000 kg·hm-2施用量效果最明显。移栽后60 d和90 d病害调查结果发现,施用15000 kg·hm-2生物炭处理发病率和病情指数最低,对青枯病的防控效果最好。（4）生物炭可以改善土壤理化性质。盆栽试验中,生物炭提高了土壤的p H、速效磷、速效钾含量,降低了土壤硝态氮和铵态氮的含量,其中以3%和5%剂量生物炭处理差异显着;环境因子与青枯病有极显着或显着的相关性,其中硝态氮和铵态氮含量与病情指数及发病率呈正相关,pH、有机质、速效磷和速效钾含量呈负相关。大田试验中,生物炭的施用提高了土壤pH及养分含量,且提升效果随着生物炭用量的增加而增加,其中以施用15000 kg·hm-2生物炭处理和施用22500 kg·hm-2较好。数据统计分析发现,pH是与青枯病的病情指数及发病率极显着的高度负相关因子,通过生物炭调节土壤pH,提升其对土壤理化性质的改善效果,是抑制烟草青枯病发生的主要原因。（5）生物炭可以改善土壤微生态。多样性指数分析和PCo A分析结果表明,生物炭提高了根际土壤微生物群落的Alpha和Beta多样性,以5%用量差异最明显;物种组成分析发现生物炭提高了与促生和防病效果关联的放线菌门中链霉菌属的相对丰度;RDA分析表明生物炭对土壤理化性质具有改良作用,细菌类群与土壤理化性质有一定的相关性。
孙云凤[9]（2020）在《土壤康养旅游资源的识别研究 ——以云南省为例》文中进行了进一步梳理随着社会的不断发展,生活水平的不断提高,自然环境质量的不断下降,大众对于身体健康和延年益寿的追求逐渐提高,健康的生活、休闲娱乐和放松方式逐渐成为热潮,康养旅游应运而生,并快速发展。旅游资源是区域进行旅游发展的前提和基础,旅游资源限定了区域旅游开发的方向和重点,旅游规划与开发必须建立在对旅游资源的科学认识上。因而,康养旅游作为旅游业中的一颗新星,对康养旅游资源进行识别研究,明确康养旅游资源分类和评价,是现今康养旅游研究的重要任务之一。本文以土壤中对人体健康有益的元素作为切入点,从全新的视角出发去识别康养旅游资源,初步界定土壤康养旅游资源的概念,构建土壤康养旅游的识别体系,进行案例地研究,并提出开发利用方向建议。主要结论如下:（1）在参考旅游资源和康养旅游相关知识的基础上,初步界定土壤康养旅游资源的概念,其概念是指土壤中对人体具有健康、疗养、养生作用的各种物质或元素,对旅游者具有吸引力且能够被开发成旅游产品的土壤。（2）土壤的康养功能主要包括直接康养功能和间接康养功能,直接康养功能是土壤中的康养元素直接对人体健康产生影响,间接康养功能是土壤的康养物质或元素通过水体、植物等方式对人体健康产生影响。（3）人体与土壤相互作用的关系和途径是土壤实现康养功能的主要方式,在土壤康养旅游资源概念的基础上,分析土壤康养旅游资源的特性,包括康养性、自然性、地域性和时间性。（4）本文以《旅游资源分类、调查与评价》（GB/T18972-2017）国家标准作为现有旅游资源分类与评价再认识对象,发现其分类与评价方法并不适用于本文的土壤康养旅游资源识别。（5）在参考本文初步提出的土壤康养旅游资源的概念和特性,以及土壤中康养元素对人体健康的主要功效,初步构建土壤康养旅游资源分类体系和识别指标。土壤康养旅游资源划分为两大类,一类是土壤养生资源,另一类是土壤康疗资源。（6）以云南省作为案例地,依据《全国土壤环境背景值研究概论》和《云南省地球化学地质应用研究》数据,参考本文的云南省康养元素取值范围,利用相关专业软件,提取出云南省土壤康养元素,并通过数据的叠加分析,识别出云南省土壤康养旅游资源类型。并依据云南省土壤康养旅游资源的识别结果,初步提出云南省土壤康养旅游资源开发利用方向建议。
李娜[10]（2020）在《金华市冬季大气颗粒物载带重金属污染特征及健康风险评价》文中提出大气颗粒物是空气污染的一种重要形式,因其粒径小、比表面积大的特性,能在大气中长时间悬浮并进行远距离输送,容易吸附金属元素、离子和有机物等有害物质,危害大气环境质量和人体健康,所以大气颗粒物重金属污染及其对人体健康风险研究日益受到关注且具有重要的社会价值。本研究选取整个金华市作为研究区域,以Cu、Zn、Ni、Mn、Cr、Pb、Cd、As八种重金属为主要研究对象,在永康、义乌、兰溪、武义、东阳、浦江、磐安、婺城、金东、主城区这十个地区采集样品,分析其浓度、形态特征,探讨大气颗粒物PM2.5、PM10、降尘和土壤中重金属污染现状;并结合主成分分析、后向轨迹等方法进一步对重金属的来源进行解析,计算暴露模型下不同重金属通过呼吸吸入、手-口摄入、皮肤接触三种途径对成人和儿童的致癌与非致癌风险,最终完善对金华冬季大气颗粒物中重金属污染现状、来源以及健康风险的研究。研究结果如下:（1）金华冬季大气颗粒物PM2.5中Pb、Cr、Ni、Cd、Cu、Zn、As和Mn的含量范围分别为0.7～57.3、0.5～12.3、0.7～6.0、0～9.8、0.4～19.3、1.5～3233.0、10.4～30.2、5.2～478.3ng/m3。PM10中含量范围分别为12.5～54.6、0.5～20.2、3.1～7.9、0～9.8、2.2～28.1、1.5～8862.3、7.4～51.3、14.5～456.8ng/m3。降尘中Pb、Cr、Ni、Cd、Cu、Zn、As和Mn的含量范围为31.90～124.66、47.09～620.06、11.06～173.09、0～0.01、42.46～358.09、171.24～4030.01、0～0.005和260.33～1035.04mg/kg。土壤中的含量范围分别为12.16～44.68、6.31～81.73、7.37～25.24、0～0.10、0.20～28.17、31.53～112.94、0～0.01和101.29～932.36mg/kg。（2）通过富集因子可知金华市冬季PM10中Cd和Zn属于极强污染,主要受人为污染源影响,在金东和浦江体现尤为明显。PM2.5呈现和PM10基本一致的重金属富集趋势。金华市降尘和土壤中重金属的富集系数明显小于PM10和PM2.5。根据地累积指数发现,PM10中Cd和Zn的污染最为严重,与富集因子评价结果一致。金华各采样区域PM2.5中重金属的污染程度和PM10相似,地累积指数均远高于降尘和土壤。降尘中重金属除了Zn的污染较为严重外,其他重金属污染均较小。（3）通过相关性分析和主成分分析得出,PM10中重金属主要来源于工业污染源,燃料、汽车尾气等移动污染源和自然污染源。降尘中重金属主要来源于工业污染源和交通污染源。结合后向轨迹聚类分析发现,金华市冬季的污染情况主要受山东省、长江三角洲北部地区及本地的陆地输送影响,同时还受到部分来自江西省的近距离污染物的影响。（4）健康风险评价结果表明,所有重金属元素对儿童和成人的非致癌风险的主要接触途径是手-口摄入,其次是皮肤接触和呼吸吸入。在研究的十个区域内,重金属对成人和儿童的平均非致癌风险具有相同的顺序。不同暴露途径各重金属的非致癌风险值和非致癌风险总和均表现出儿童高于成人的特点。金华市大气颗粒物中Cr、Ni、Cd、As通过呼吸途径对人体均无致癌风险。
二、中国癌症与土壤环境中Bi元素的关系（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中国癌症与土壤环境中Bi元素的关系（论文提纲范文）
（1）山东省典型工业城市土壤和灰尘重金属来源解析及健康风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 重金属空间分布国内外研究进展 |
| 1.2.2 重金属污染评价国内外研究进展 |
| 1.2.3 重金属源解析国内外研究进展 |
| 1.2.4 重金属健康风险国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及样品采集与分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 淄博市概况 |
| 2.1.2 张店区概况 |
| 2.1.3 研究区重金属污染现状 |
| 2.2 样品采集与分析测试 |
| 2.2.1 样品采集与预处理 |
| 2.2.2 样品分析测试 |
| 2.3 数据处理与分析方法 |
| 2.3.1 经典统计学 |
| 2.3.2 基于MAF和 SGS的多元地统计模拟 |
| 2.3.3 重金属污染评价方法 |
| 2.3.4 重金属源解析方法 |
| 2.3.5 人体健康风险评价方法 |
| 第三章 研究区土壤和灰尘中重金属含量与富集状况 |
| 3.1 土壤和灰尘质地 |
| 3.2 土壤和灰尘重金属含量 |
| 3.2.1 土壤重金属含量描述性统计 |
| 3.2.2 灰尘重金属含量描述性统计 |
| 3.3 土壤和灰尘重金属含量与其他区域的对比 |
| 3.3.1 土壤重金属含量与其他区域的对比 |
| 3.3.2 灰尘重金属含量与其他区域的对比 |
| 3.4 土壤和灰尘重金属富集系数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多元地统计土壤和灰尘重金属空间分布模拟 |
| 4.1 基于多元地统计的重金属含量空间分布模拟 |
| 4.1.1 土壤重金属含量空间分布模拟 |
| 4.1.2 灰尘重金属含量空间分布模拟 |
| 4.2 基于不确定分析的潜在污染区域划分 |
| 4.2.1 土壤重金属潜在污染区域划分 |
| 4.2.2 灰尘重金属潜在污染区域划分 |
| 4.3 土壤和灰尘重金属空间分布对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究区土壤和灰尘中重金属污染评价 |
| 5.1 重金属地累积指数评价 |
| 5.1.1 土壤重金属地累积指数评价 |
| 5.1.2 灰尘重金属地累积指数评价 |
| 5.2 基于单因子和内梅罗指数的重金属污染评价 |
| 5.2.1 土壤重金属单因子和内梅罗指数污染评价 |
| 5.2.2 灰尘重金属单因子和内梅罗指数污染评价 |
| 5.3 土壤和灰尘重金属潜在生态风险评价 |
| 5.3.1 土壤重金属潜在生态风险评价 |
| 5.3.2 灰尘重金属潜在生态风险评价 |
| 5.4 不同污染方法的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 研究区土壤和灰尘中重金属来源解析 |
| 6.1 土壤重金属来源解析 |
| 6.2 灰尘重金属来源解析 |
| 6.3 土壤和灰尘重金属来源对比分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 土壤和灰尘中重金属健康风险评估 |
| 7.1 土壤重金属健康风险评估 |
| 7.2 灰尘重金属健康风险评估 |
| 7.3 土壤和灰尘重金属健康风险对比 |
| 7.4 脆弱人群健康防护 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间以第一作者发表的论文 |
| 攻读硕士期间所获奖励 |
| 致谢 |
（2）不同土地利用类型下土壤金属的环境风险综合评价研究 ——以吉林市龙潭区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 土壤金属的污染现状 |
| 1.3.2 土壤金属的来源及鉴定方法 |
| 1.3.3 土壤金属的环境风险评价 |
| 1.3.4 存在问题与发展趋势 |
| 1.4 研究目标、研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容与论文章节安排 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 课题来源(项目支持) |
| 第二章 理论依据与研究方法 |
| 2.1 理论依据 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 龙潭区自然概况 |
| 2.2.2 龙潭区社会经济概况 |
| 2.3 土壤样品的采集与分析 |
| 2.3.1 土壤样品的采集 |
| 2.3.2 土壤样品的前处理 |
| 2.3.3 土壤金属含量的测定 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 土壤金属污染评价方法 |
| 2.4.2 地统计学方法 |
| 2.4.3 土壤金属来源鉴定方法 |
| 2.4.4 土壤金属环境风险评价 |
| 2.5 统计与分析 |
| 第三章 不同土地利用类型下土壤金属的污染特征分析 |
| 3.1 不同土地利用类型下土壤金属的浓度特征 |
| 3.1.1 龙潭区土壤金属总量特征 |
| 3.1.2 工业用地土壤金属浓度特征 |
| 3.1.3 农田土壤金属浓度特征 |
| 3.1.4 居住用地土壤金属浓度特征 |
| 3.2 不同土地利用类型下土壤金属的污染评价 |
| 3.2.1 工业用地土壤金属的污染评价 |
| 3.2.2 农田土壤金属的污染评价 |
| 3.2.3 居住用地土壤金属的污染评价 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 不同土地利用类型下土壤金属的来源鉴定 |
| 4.1 基于地统计学的土壤金属含量空间插值预测 |
| 4.1.1 土壤金属含量的正态分布检验与数据转换 |
| 4.1.2 土壤金属含量的正态转换 |
| 4.1.3 半变异函数模型拟合 |
| 4.1.4 土壤金属含量的普通克里金插值预测 |
| 4.2 土壤金属的来源鉴定 |
| 4.2.1 Peason相关性分析 |
| 4.2.2 正定矩阵分解受体模型的建立 |
| 4.2.3 正定矩阵分解与地统计学相结合的来源鉴定 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 不同土地利用类型下土壤金属的环境风险定量评价 |
| 5.1 基于PMF模型的不同土地利用类型下土壤金属的生态风险定量评价 |
| 5.1.1 生态风险定量评价模型的构建 |
| 5.1.2 工业用地生态风险的定量评价 |
| 5.1.3 农田生态风险的定量评价 |
| 5.1.4 居住用地生态风险的定量评价 |
| 5.1.5 小结 |
| 5.2 基于PMF模型的不同土地利用类型下土壤金属的人体健康风险定量评价 |
| 5.2.1 人体健康风险定量评价模型的构建 |
| 5.2.2 工业用地人体健康风险的定量评价 |
| 5.2.3 农田人体健康风险的定量评价 |
| 5.2.4 居住用地人体健康风险的定量评价 |
| 5.2.5 小结 |
| 5.3 风险管理措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文着作情况 |
（3）武威农田土壤重金属污染与风险研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 土壤重金属污染研究 |
| 1.2.2 土壤重金属源解析 |
| 1.2.3 土壤重金属风险评价 |
| 1.3 研究意义和拟解决的问题 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 样品采集与分析 |
| 2.3 数据处理与研究方法 |
| 2.3.1 地球化学基线值的建立 |
| 2.3.2 传统污染评价方法 |
| 2.3.3 源解析模型 |
| 2.3.4 健康风险评价模型 |
| 2.3.5 物种敏感性分布曲线的构建 |
| 2.3.6 重金属PNEC值的推导和概率生态风险评价 |
| 2.3.7 概率健康风险模型和敏感性分析 |
| 第三章 武威农田土壤重金属污染与风险评价 |
| 3.1 结果 |
| 3.1.1 地球化学基线值的确定 |
| 3.1.2 重金属基本统计分析和污染评价 |
| 3.1.3 重金属风险评价结果 |
| 3.1.4 源解析和基于来源的风险评价结果 |
| 3.2 讨论 |
| 3.2.1 重金属污染评价 |
| 3.2.2 重金属风险评价 |
| 3.2.3 重金属的源解析 |
| 3.2.4 基于来源的风险评价 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 武威农田土壤重金属概率风险评价 |
| 4.1 结果 |
| 4.1.1 SSD曲线的构建和PNEC值的计算 |
| 4.1.2 基于摄入途径评价人类健康风险 |
| 4.1.3 基于蒙特卡罗模拟的健康风险评价结果 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 重金属PNEC值的推导和概率生态风险评价 |
| 4.2.2 基于蒙特卡罗模拟的概率健康风险 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）淀粉稳定化纳米零价铁修复Cr（Ⅵ）污染土壤的可行性及其生物效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 土壤中六价铬的来源及危害 |
| 1.1.1 土壤中六价铬的来源 |
| 1.1.2 六价铬在环境中的迁移转化 |
| 1.1.3 土壤中六价铬的危害 |
| 1.2 六价铬污染土壤修复技术 |
| 1.2.1 物理修复 |
| 1.2.2 化学修复 |
| 1.2.3 生物修复 |
| 1.3 纳米零价铁修复概述 |
| 1.3.1 纳米零价铁 |
| 1.3.2 nZVI在土壤修复中的应用 |
| 1.3.3 影响修复效果的因素 |
| 1.4 纳米零价铁进入土壤环境后的生物效应 |
| 1.4.1 纳米零价铁进入土壤环境后的植物效应 |
| 1.4.2 纳米零价铁进入土壤环境后的微生物效应 |
| 1.4.3 纳米零价铁进入土壤环境后的动物效应 |
| 1.5 本课题的目的、意义及研究内容 |
| 1.5.1 研究目的、意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 主要技术路线 |
| 2 S-nZVI修复Cr(Ⅵ)污染土壤的影响因素及过程控制 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 供试材料 |
| 2.3 试验设计 |
| 2.3.1 试验过程 |
| 2.3.2 指标测定 |
| 2.4 数据分析 |
| 2.5 结果与分析 |
| 2.5.1 土壤pH |
| 2.5.2 Cr(Ⅵ)去除效果 |
| 2.5.3 土壤浸出 |
| 2.5.4 土壤DTPA浸提的有效态元素 |
| 2.6 影响因素及过程控制 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 nZVI与生物炭/腐殖酸联合修复Cr(Ⅵ)污染土壤的效果及影响因素 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 供试材料 |
| 3.3 试验设计 |
| 3.3.1 试验过程 |
| 3.3.2 指标测定 |
| 3.4 数据分析 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 无植物种植时对土壤pH、Cr含量的影响 |
| 3.5.2 种植绿豆时对土壤pH、Cr含量及形态的影响 |
| 3.6 影响因素分析与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 nZVI与生物炭/腐殖酸联合修复Cr(Ⅵ)污染土壤的植物效应 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 供试材料 |
| 4.1.2 试验设计 |
| 4.1.3 试验过程 |
| 4.1.4 指标测定 |
| 4.2 数据分析 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 纳米零价铁对绿豆幼苗生长的影响 |
| 4.3.2 纳米零价铁对小麦幼苗生长的影响 |
| 4.3.3 纳米零价铁对幼苗叶绿素含量和叶绿素荧光值的影响 |
| 4.3.4 纳米零价铁对绿豆幼苗叶片和根系的细胞损伤状况 |
| 4.3.5 纳米零价铁对绿豆铬和铁含量的影响 |
| 4.4 植物效应分析与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 nZVI与生物炭/腐殖酸联合修复Cr(Ⅵ)污染土壤的微生物效应 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 供试材料 |
| 5.1.2 试验设计 |
| 5.1.3 试验过程 |
| 5.1.4 指标测定 |
| 5.2 数据分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 土壤酶 |
| 5.3.2 土壤微生物的多样性分析 |
| 5.4 微生物效应分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 S-nZVI生物效应的因素及其可行性分析 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究的创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参与发表的学术论文目录 |
（5）小型多金属矿山周边土壤及作物重金属污染及居民潜在健康风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 矿山开采活动引起的土壤重金属污染研究现状 |
| 1.2.2 居民暴露于重金属的健康风险评估研究现状 |
| 1.2.3 ED-XRF快速测定土壤中重金属含量的研究现状 |
| 1.3 研究目标及研究内容 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 样品的采集和预处理 |
| 2.2.1 矿区尾矿、酸性废水及溪流源头水样的采集 |
| 2.2.2 矿区周围农田土壤样品及河流水样的采集 |
| 2.2.3 自来水、水稻和蔬菜样品的采集 |
| 2.2.4 样品预处理 |
| 2.3 样品分析测试 |
| 2.3.1 样品重金属含量测定 |
| 2.3.3 土壤重金属形态测定 |
| 2.3.4 土壤pH、TOC和磁化率测定 |
| 2.3.5 大米和蔬菜中As形态分析 |
| 2.3.6 试剂与仪器 |
| 2.4 数据分析 |
| 2.4.1 土壤重金属污染及潜在生态风险评价 |
| 2.4.2 人体健康风险评估 |
| 第3章 小型废弃矿山周围农田土壤重金属污染及源解析 |
| 3.1 矿区矿石、尾矿及酸性废水等分析 |
| 3.1.1 鹞婆山多金属矿区矿石定性分析 |
| 3.1.2 尾矿、酸性废水及河流源头水样重金属含量 |
| 3.2 矿区周围农田土壤重金属污染 |
| 3.2.1 流经农田土壤溪流水重金属含量 |
| 3.2.2 农田土壤重金属含量 |
| 3.2.3 农田土壤重金属污染水平 |
| 3.2.4 土壤重金属形态分析 |
| 3.2.5 潜在生态风险和重金属输入通量 |
| 3.3 一种快速测定土壤中重金属含量的方法 |
| 3.3.1 引言 |
| 3.3.2 样品采集和方法 |
| 3.3.3 结果与讨论 |
| 3.4 农田土壤重金属源解析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 大米和蔬菜中的重金属含量及其砷形态 |
| 4.1 大米中重金属含量 |
| 4.2 蔬菜中重金属含量 |
| 4.3 大米和蔬菜中As形态 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 居民暴露于重金属的健康风险 |
| 5.1 不确定性分析 |
| 5.2 非致癌健康风险评价 |
| 5.2.1 暴露于土壤中的重金属引起的非致癌风险 |
| 5.2.2 食用大米暴露于重金属引起的非致癌风险 |
| 5.2.3 食用蔬菜暴露于重金属引起的非致癌风险 |
| 5.3 致癌健康风险评估 |
| 5.3.1 通过膳食摄入暴露于多途径中As和 Pb引起的致癌风险 |
| 5.3.2 皮肤接触和呼吸吸入途径暴露于As和 Cd的致癌风险 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（6）黑龙江主产区土壤-水稻系统重金属转移建模及风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 文献综述 |
| 1.1 重金属概述 |
| 1.1.1 重金属 |
| 1.1.2 重金属来源 |
| 1.1.3 重金属危害 |
| 1.1.4 重金属的检测方法 |
| 1.2 国内外水稻研究现状 |
| 1.3 风险评估 |
| 1.3.1 危害识别 |
| 1.3.2 暴露评估 |
| 1.3.3 危害特征描述 |
| 1.3.4 风险特征描述 |
| 1.3.5 国内外食品风险评估发展现状 |
| 1.4 研究的目的和意义 |
| 1.5 课题研究的主要内容 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 材料与设备 |
| 2.1.1 试验材料 |
| 2.1.2 试验试剂 |
| 2.1.3 试验仪器 |
| 2.2 试验方法 |
| 2.2.1 水稻及土壤样本的重金属测定 |
| 2.2.2 土壤—水稻转移模型建立 |
| 2.2.3 水稻籽粒风险评估 |
| 2.2.4 数据统计分析 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 不同地区水稻籽粒中重金属含量分析 |
| 3.1.1 不同地区土壤中重金属元素含量分析 |
| 3.1.2 不同地区水稻中重金属元素含量分析 |
| 3.1.3 精米中重金属元素含量相关性分析 |
| 3.1.4 不同品种精米元素含量相关性分析 |
| 3.2 土壤—水稻中4种重金属元素转移模型的建立 |
| 3.2.1 土壤—水稻系统重金属转移模型的建立 |
| 3.2.2 转移模型的验证与分析 |
| 3.3 水稻籽粒中四种重金属的风险评估 |
| 3.3.1 危害识别 |
| 3.3.2 暴露评估 |
| 3.3.3 危害特征描述 |
| 3.3.4 风险特征描述 |
| 3.3.5 敏感性分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）典型喀斯特流域土壤重金属分布关键影响因素诊断及源风险评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 当前研究不足与拟解决关键科学问题 |
| 1.4 研究目标和研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 研究特色与创新 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 样品的采集与测试 |
| 2.3 地统计分析方法 |
| 2.4 污染评价方法 |
| 2.5 基于来源的风险评估模型 |
| 第三章 土壤重金属分布与污染分析 |
| 3.1 土壤重金属分布特征 |
| 3.2 污染评估 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 土壤重金属空间分布的影响因素分析 |
| 4.1 影响因子解析 |
| 4.2 重金属分布的主要影响因素 |
| 4.3 影响因素变化下重金属浓度的分布 |
| 4.4 地理探测器与空间相关分析的对比 |
| 4.5 风险区的界定 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于来源的土壤重金属生态健康风险评估 |
| 5.1 土壤重金属的来源分析 |
| 5.2 量化不同来源的生态健康风险 |
| 5.3 生态健康风险对来源贡献的响应 |
| 5.4 源贡献分布对生态健康风险空间格局的影响 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）生物炭对烟草青枯病的防效及对土壤微生态的调控（论文提纲范文）
| 附件 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 生物炭 |
| 1.1.1 生物炭的定义 |
| 1.1.2 生物炭的制备 |
| 1.1.3 生物炭的理化性质 |
| 1.2 烟草青枯病 |
| 1.2.1 烟草青枯病的危害 |
| 1.2.2 烟草青枯菌的特性 |
| 1.2.3 烟草青枯病的防治 |
| 1.3 生物炭防控土传病害的主要机理 |
| 1.3.1 改善土壤理化性质 |
| 1.3.2 促进植物生长 |
| 1.3.3 吸附有害物 |
| 1.3.4 提高土壤微生物多样性 |
| 1.4 研究内容与意义 |
| 1.4.1 研究内容和意义 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 生物炭制备及表征 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.1.1 实验材料 |
| 2.1.2 生物炭制备方法 |
| 2.1.3 生物炭表征方法 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 生物炭的化学组成 |
| 2.3.2 生物炭的物理特征 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 生物炭对烟草青枯菌生长和致病力的影响 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 实验材料 |
| 3.1.2 生物炭对青枯菌生长的影响 |
| 3.1.3 青枯菌荧光定量PCR |
| 3.1.4 添加不同量生物炭土壤中青枯菌的消长动态 |
| 3.1.5 生物炭对青枯菌的吸附作用 |
| 3.1.6 生物炭对青枯菌运动性的影响 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 青枯菌荧光定量PCR标准曲线 |
| 3.3.2 生物炭对青枯菌生长的影响及青枯菌在添加生物炭土壤中的消长动态 |
| 3.3.3 生物炭对青枯菌的吸附作用 |
| 3.3.4 生物炭对青枯菌运动性的影响 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 生物炭防治烟草青枯病及改善土壤微生态的作用 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 实验材料 |
| 4.1.2 生物炭对烟草生长的影响 |
| 4.1.3 土壤DNA提取及16S r RNA基因扩增子测序 |
| 4.1.4 生物炭对青枯病发生的影响 |
| 4.1.5 生物炭对根际非根际土壤青枯菌flic基因拷贝数的影响 |
| 4.1.6 土壤理化性质的测定及其与烟草青枯病的相关性 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 生物炭对烟草生长的影响 |
| 4.3.2 生物炭对烟草产质量的影响 |
| 4.3.3 生物炭对土壤理化性质的影响 |
| 4.3.4 生物炭对根际土壤微生物群落结构多样性的影响 |
| 4.3.5 生物炭对青枯病发生的影响 |
| 4.3.6 土壤理化性质与青枯病的相关性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 全文结论 |
| 5.1 全文主要结论 |
| 5.1.1 生物炭的理化性质 |
| 5.1.2 生物炭对烟草青枯病具有防控效果 |
| 5.1.3 生物炭对青枯菌有拮抗作用 |
| 5.1.4 生物炭促进了烟草的生长,提高其产质量 |
| 5.1.5 生物炭可以改善土壤理化性质,提高微生物群落组成多样性 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（9）土壤康养旅游资源的识别研究 ——以云南省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 立题依据及研究意义 |
| 1.1.1 立题依据 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 土壤康养旅游资源的界定 |
| 1.2.1 康养旅游 |
| 1.2.2 旅游资源 |
| 1.2.3 土壤康养旅游资源 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外康养旅游研究 |
| 1.3.2 国内康养旅游研究 |
| 1.3.3 土壤康养旅游相关研究 |
| 1.4 文献研究评述 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第2章 土壤的康养功能 |
| 2.1 土壤元素康养功能 |
| 2.1.1 土壤中微量康养元素 |
| 2.1.2 土壤中常量康养元素 |
| 2.2 间接康养功能 |
| 2.2.1 土壤-水体 |
| 2.2.2 土壤-植物 |
| 2.2.3 土壤-辐射 |
| 2.2.4 土壤-磁场 |
| 第3章 土壤康养旅游资源的特性 |
| 3.1 人体与土壤的相互作用 |
| 3.1.1 人体与土壤相互作用的关系 |
| 3.1.2 人体与土壤相互作用的途径 |
| 3.2 土壤康养旅游资源的特性 |
| 3.2.1 自然性 |
| 3.2.2 地域性 |
| 3.2.3 时间性 |
| 3.2.4 康养性 |
| 第4章 土壤康养旅游资源识别方法探讨 |
| 4.1 现有旅游资源分类与评价方法对土壤康养旅游资源的适用性分析 |
| 4.1.1 《旅游资源分类、调查与评价》国家标准 |
| 4.1.2 《国标》对土壤康养旅游资源的适用性分析 |
| 4.2 土壤康养旅游资源分类体系构建 |
| 4.2.1 土壤康养旅游资源分类原则 |
| 4.2.2 土壤康养旅游资源分类体系 |
| 4.3 土壤康养旅游资源的识别指标遴选 |
| 4.4 土壤康养旅游资源的识别方法 |
| 4.4.1 土壤康养元素的识别 |
| 4.4.2 土壤康养旅游资源类型的识别 |
| 第5章 案例分析--云南省土壤康养旅游资源的识别 |
| 5.1 云南省概况 |
| 5.1.1 自然环境 |
| 5.1.2 社会环境 |
| 5.1.3 旅游发展 |
| 5.2 数据来源及处理 |
| 5.3 云南省土壤康养元素的识别 |
| 5.3.1 土壤康养氟元素 |
| 5.3.2 土壤康养铬元素 |
| 5.3.3 土壤康养钾元素 |
| 5.3.4 土壤康养磷元素 |
| 5.3.5 土壤康养锰元素 |
| 5.3.6 土壤康养钼元素 |
| 5.3.7 土壤康养镍元素 |
| 5.3.8 土壤康养铁元素 |
| 5.3.9 土壤康养铜元素 |
| 5.3.10 土壤康养锡元素 |
| 5.3.11 土壤康养锌元素 |
| 5.4 云南省土壤康养旅游资源类型的识别 |
| 5.4.1 土壤养生资源 |
| 5.4.2 土壤康疗资源 |
| 5.5 云南省土壤康养旅游资源开发利用方向建议 |
| 5.5.1 打造土壤康养旅游特色项目 |
| 5.5.2 开发土壤康养旅游新产品 |
| 5.5.3 突出土壤的康养功能 |
| 5.5.4 多种土壤康养旅游产品联合开发 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间参与的课题项目和学术成果 |
| 致谢 |
（10）金华市冬季大气颗粒物载带重金属污染特征及健康风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 大气颗粒物 |
| 1.2 大气颗粒物载带组分 |
| 1.3 大气颗粒物载带重金属国内外研究进展 |
| 1.3.1 大气颗粒物重金属污染特征 |
| 1.3.2 大气颗粒物重金属来源判定 |
| 1.3.3 大气颗粒物重金属健康风险评价 |
| 1.4 研究思路与框架 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 2 研究区域与数据源 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理概况与气候条件 |
| 2.1.2 经济概况与主要产业 |
| 2.1.3 大气环境概况 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 采样点描述 |
| 2.2.2 实验器材 |
| 2.2.3 样品采集与前处理 |
| 2.3 实验测定与分析 |
| 2.3.1 样品测试 |
| 2.3.2 样品分析 |
| 2.3.3 质量控制 |
| 3 PM质量浓度及重金属浓度 |
| 3.1 PM_(2.5)/PM_(10)质量浓度 |
| 3.2 PM_(2.5)重金属浓度 |
| 3.3 PM_(10)重金属浓度 |
| 3.4 降尘重金属浓度 |
| 3.5 土壤重金属浓度 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 重金属污染评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 富集因子法评价 |
| 4.2.1 PM_(2.5)富集因子评价 |
| 4.2.2 PM_(10)富集因子评价 |
| 4.2.3 降尘富集因子评价 |
| 4.2.4 土壤富集因子评价 |
| 4.3 地累积指数法评价 |
| 4.3.1 PM_(2.5)地累积指数法评价 |
| 4.3.2 PM_(10)地累积指数法评价 |
| 4.3.3 降尘地累积指数法评价 |
| 4.3.4 土壤地累积指数法评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 重金属来源分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 重金属相关性分析 |
| 5.2.1 PM_(10)重金属元素相关性分析 |
| 5.2.2 降尘重金属元素相关性分析 |
| 5.3 主成分分析 |
| 5.3.1 PM_(10)重金属含量主成分分析 |
| 5.3.2 降尘重金属含量主成分分析 |
| 5.4 后向轨迹分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 重金属健康风险评价 |
| 6.1 健康风险评价模型 |
| 6.2 健康风险表征 |
| 6.3 健康风险评价 |
| 6.3.1 暴露量 |
| 6.3.2 非致癌风险评价 |
| 6.3.3 致癌风险评价 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
四、中国癌症与土壤环境中Bi元素的关系（论文参考文献）
- [1]山东省典型工业城市土壤和灰尘重金属来源解析及健康风险评估[D]. 孙雪菲. 山东师范大学, 2021
- [2]不同土地利用类型下土壤金属的环境风险综合评价研究 ——以吉林市龙潭区为例[D]. 夏青. 东北师范大学, 2021(12)
- [3]武威农田土壤重金属污染与风险研究[D]. 田静. 兰州大学, 2021(09)
- [4]淀粉稳定化纳米零价铁修复Cr（Ⅵ）污染土壤的可行性及其生物效应研究[D]. 郑芳媛. 青岛科技大学, 2020
- [5]小型多金属矿山周边土壤及作物重金属污染及居民潜在健康风险评估[D]. 孙泽航. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2020(07)
- [6]黑龙江主产区土壤-水稻系统重金属转移建模及风险评估[D]. 张昌. 黑龙江八一农垦大学, 2020(09)
- [7]典型喀斯特流域土壤重金属分布关键影响因素诊断及源风险评估[D]. 路茜. 贵州大学, 2020(04)
- [8]生物炭对烟草青枯病的防效及对土壤微生态的调控[D]. 张广雨. 中国农业科学院, 2020(01)
- [9]土壤康养旅游资源的识别研究 ——以云南省为例[D]. 孙云凤. 云南师范大学, 2020(01)
- [10]金华市冬季大气颗粒物载带重金属污染特征及健康风险评价[D]. 李娜. 浙江师范大学, 2020(01)
标签：重金属论文; 土壤重金属污染论文; 土壤环境质量标准论文; 生态环境论文; 风险评价论文;