简介:摘 要 土壤是自然界最复杂的生态系统之一,也是人们农业活动的主要基地。近年来层出不穷的的因农田土壤污染造成的人体健康问题,敲响了治理土壤污染的警钟。查明污染来源及其含量是土壤污染风险控制及治理的重要前提。本文以粤西某矿区的周边耕地土壤为研究对象,采集农田土壤并全量检测Ni、Cu、Pb、Cd、Cr、Zn、Mn、Hg、As,运用内梅罗综合指数、综合潜在生态危害指数、克里格插值法及PMF对该地块重金属污染水平、空间分布特征及来源解析。结果表明:1、土壤中重金属Pb、Cu、Cd、Hg、Zn、As、Mn浓度平均值高于背景值。2、研究区内梅罗综合污染指数结果表明该地块重金属存在中度、轻度等不同程度污染。3、土壤中重金属潜在生态危害系数结果表明,研究区的土壤重金属存在生态危害,污染危害程度最大的为Hg。4、土壤重金属空间变异结构研究结果表明Pb、Cd、As、Cr、Zn、Mn的块基比均小于25%,表明各自具有极强的空间相关性,可能受同一污染源影响。5、通过克里格插值及PMF源解析,研究区受4个污染源因子影响,按照其污染贡献率从大到小的排序为矿业活动、汽车尾气及大气沉降、土壤母质、农业活动。
简介:摘要:随着工业化进程的迅猛发展和人口数量的持续增长,水环境污染问题愈发凸显,成为全球关注的焦点。在这一背景下,传统的水环境监测方法因耗时、费力、准确性受限等问题而显得力不从心。为了应对这一挑战,本文深入探讨了大数据技术在水环境污染监测与预警系统中的应用。大数据技术的引入,不仅能够提高监测效率,实现数据的实时采集与处理,还能通过先进的分析算法,提升预警的准确性和及时性。本文详细阐述了大数据技术在水环境监测中的应用现状,设计了一套基于大数据技术的水环境污染监测与预警系统,并对该系统在实际应用中的潜在优势与挑战进行了全面分析,以期为水环境保护提供更为有力的技术支持。