孙明哲
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：南昌大学资源环境与化工学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅资助项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 城市内湖疏浚前重金属的沉积与污染特征研究被引量：4
- 2015年
- 象湖作为南昌市重要的内湖,汇聚南江、北江、东江、西江及青山湖的水流,经由抚河流入赣江,最终汇入鄱阳湖,其水质安全对鄱阳湖的保护意义重大。为了解象湖的重金属分布、沉积特征与污染状况,该研究利用南昌市对象湖整治之际,采集了25个表层沉积物、2个柱状沉积物样品,对重金属Cu、Zn、Pb、Cr、Ni、p H值及有机质进行了测定,并采用地质累积指数法评价了象湖沉积物中重金属的污染现状,探讨分析了各元素的相互作用、来源以及环境因素对重金属的影响。结果表明:(1)象湖表层沉积物中Cu、Zn、Pb、Cr、Ni的平均值分别为53.16、1 988.13、205.32、49.00、32.67 mg/kg,其中Zn变异系数最大,受人为影响较大;柱状沉积物的分布图表明象湖长期受到污染,且重金属含量在湖心处较小,排污口较大;(2)评价结果显示象湖表层沉积物污染程度为Zn(中度污染)>Pb(轻度污染)>Cu(轻微污染)>Ni(无污染)>Cr(无污染),与国内其他湖泊相比,象湖Zn、Pb污染严重,应当受到重视;(3)统计分析显示Cr、Cu、Ni和有机质呈显著的相关性,可能被腐殖酸吸附或络合而富集于有机质中,Cr、Ni相关性显著,二者可能具有相同的来源以及相似的地球化学行为,Zn和Pb与其他物质相关性均较差。
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- 关键词：城市湖泊重金属污染评价
- 盲数优化地积累模型评价长江中下游湖泊沉积物重金属污染被引量：4
- 2015年
- 盲数优化地积累模型是基于最大隶属度原则和隶属度加权相结合的一种不确定性评价方法。鉴于污染评价系统多种不确定信息共存的特点,将盲数优化地积累模型应用于长江中下游不同类型湖泊沉积物中重金属污染程度评价中。根据计算出的可能值区间及可信度看空间分布的均匀性,以及评价等级的可信度水平,辨识污染程度和等级,减小局部污染对区域整体污染程度的影响。结果表明:象湖、鄱阳湖、洞庭湖3个湖泊表层沉积物中的重金属的空间分布都不均匀,象湖表层沉积物中重金属的污染情况为:Pb>Cu>Zn,其中Pb为中度污染,Cu为轻度污染,Zn为清洁;鄱阳湖沉积物中重金属污染评价结果为Cu﹥Pb﹥Zn,其中Cu为中度污染,Pb为偏中度污染,Zn为偏重污染;洞庭湖沉积物中重金属污染评价结果为Cu≈Pb≈Zn,且均为轻度污染。盲数优化地积累模型方法可行,与定性评价结果基本一致,但在对污染等级判定上更真实可靠。弥补了传统确定性方法的不足,更真实、更客观地表征了评价区域沉积物重金属的富集污染程度。
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- 关键词：地累积指数沉积物重金属
