土壤采集方法
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇土壤采集方法范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
土壤采集方法范文第1篇
中图分类号：X831 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）01（a）-0090-01
多环芳烃（PAHs）是两个或两个以上苯环连接在一起的烃类化合物，环境中的多环芳烃主要来源于煤炭、石油、木材等。多环芳烃在环境中无处不在，具有致癌性、致畸性、致突变性，因此多环芳烃的研究受到了各国环境工作者的极大关注。
由于土壤中含有大量的无机有机物质，理化特征很复杂，最主要的是多环芳烃含量极低，所以提取存在很大的困难。该文主要针对环芳烃的提取方法进行总结，目前，我国非常重视土壤多环芳烃污染，总结方法可以对我国的土壤研究起一定的帮助，比如土壤的预处理及分析给予概述，对今后土壤的理化分析，后期处理做铺垫。
1 多环芳烃的提取
1.1 索氏提取法
索氏提取法是大家最熟悉也是最常用的方法。索氏提取法有缺点也有优点，优点是回提取的效率较高，但连续提取时间过长，操作相对较复杂所以人为误差较大，它要连续提取24 h，甚至72 h，温度也有严格的控制且有机溶剂的量使用较大，长时间高温提取会影响被提取物的性质。
1.2 超声萃取法
超声提取法提取温度低、效率高、时间短。在提取过程中可能会破坏不稳定化合物的原有结构，在一定程度上存在着一些弊端，它是不适合提取其他的不稳定的物质。多环芳烃结构比较稳定，故可以用超声提取土壤中PAHs。
1.3 微波萃取
微波萃取（MAE）法是一种比较理想的提取方法，它的原理是对土壤样品进行微波加热，微波产生的电磁场可以加速土壤样品被萃取部分成分向萃取溶剂界面扩散以达到提高土壤样品萃取效果的一种分离技术，它的优点是选择性高、萃取率高、省时、省溶剂，但需要极性溶剂、设备较为昂贵。
1.4 超临界流体萃取法
超临界流体萃取技术（SFE），这种提取方法具有提取耗时短、成本相对较低、操作简便和设备占地面积少等优点，而最大的优点是使用了无毒无二次污染的二氧化碳代替了有毒有害的氯氟烃或四氯乙烯等有机溶剂，其缺点是萃取率较低，溶剂用量较大，CO2不能回收。USEPA在1992年7月颁布了土壤和固体废物中用SFE提取总石油烃的标准方法3560（草案）。SFE提取土壤中PAHs可以利用超临界CO2在20 MPa、60 ℃下，用3.0 ml二氧化碳（液态）萃取样品土壤中烃类。
1.5 微波辅助萃取（MAE）
是指利用微波加热来加速溶剂对固体样品中目标萃取物的萃取过程.最近这十几年以来，由于加热均匀、选择性和萃取效率高、不破坏被测物质、消耗容积少及无污染等特点，被广泛使用于固相萃取。
1.6 加速溶剂萃取法
加速溶剂萃取发（ASE）是在温度较高（30～200 ℃）和压力较大（10～20 MPa）下用溶剂萃取固体或半固体的样品预处理的一种方法，它的优点是有机溶剂用量少，萃取速度快，样品回收率高，因此被广泛应用于土壤样品的预处理。
2 纯化
在一般提取中，土壤中PAHs提取所用的溶剂是没有选择性的，土壤比较复杂，提取液中除了含有PAHs外，并且还有一定量的非芳烃杂质，在测定过程中可能会干扰PAHs的定量分析，为了排除干扰，对于土壤提取液在进行定量分析之前要进行纯化，纯化效果好坏直接会影响到下一步的定性和定量的准确性。柱层析法是最常用的方法。一般柱层析吸附剂有以下3种：硅胶、弗罗里硅土和中性氧化铝。其中在纯化过程中用的最广泛的是硅胶；中性氧化铝对烷烃的去除效果不佳，所以要和硅胶以一定的比列做成一种混合硅胶柱；弗罗里硅土净化方法比较理想，它操作简单，重现性好，对于分子量大的PAHs分离纯化效果较好。
3 多环芳烃的分析
3.1 高效液相色谱法
在这20年中，高效液相色谱法（HPLC）是一项新的仪器分析技术，它具有操作简便、分析速度快和灵敏度高等优点以逐渐成为一种重要的定性和定量工具。HPLC测定PAHs时，一般用紫外、荧光和二极管阵列检测器三种方法检测。（其中又分为紫外检测、荧光检测和二极管阵列检测）
3.2 气相色谱-质谱联用测定
气相色谱法的优点是对多组分样品分离能力比较高且选择性好等，并且质谱法对单一组分具有较强的检测能力，在实验中气相色谱-质谱（GC/MS）二者在线联用是分析易挥发多组分样品最高效最好的方法，多环芳烃分析最适合用这种方法，其检测方法灵敏度高，检测限低。国内外已经产生了运用GC/MS分析检测土壤中PAHs的联用技术检测土壤中的多环芳烃，MS离子源温度在300 ℃以上时可以大幅度的提高对高环多环芳烃的检测限。情景十分可观。
3.3 恒能量同步荧光法
荧光是仪器分析是一种灵敏度高、选择性好的方法。不过该方法应用在检测大气、水体中的多环芳烃比较多。
4 结语
纯化可以消除土壤基体影响并使PAHs系列化合物得到分离，它也是土壤PAHs分析过程中比较重要的一步，硅胶层析法是常用的一种方法。PAHs16种化合物在性质上存在比较大的差异，同时要满足合适的预处理方法，还要求要有选择性好、效率高、灵敏度高的分析检测技术用来检测土壤中的PAHs含量，上述的方法能够解决多环芳烃提取、纯化、检测等问题。
参考文献
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土壤采集方法范文第2篇
关键词：果园;环境数据;数据表示;XML
中图分类号：TP274+2 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.12.018
Data Acquisition and Data Format of Orchard Environment based on XML
ZHOU Guo-min，FAN Jing-chao，WU Ding-feng，XIA Xue，QIU Yun
（Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）
Abstract：According to the lack of exchanging and sharing data format in the orchard environment，based on analyzing the characteristics of the orchard environment data， an orchard environment data format which was expressed by Schema XML was presented by method of variable data acquisition indicator. It consisted of 43 elements. The root element was <OrchardEnvironmentData>， and consisted of 7 elements： <Version>， <BeginDate>， <EndDate>， <Orchard>， <FruitVariety>， <RecordingDefinition>， <RecordSet>. Its feasibility was verified by the actual application of data representation which acquired by the Orchard Data Acquisition System， and by the data share application in Internet.
key words：orchard;environment data;data format;XML
突破传统果业的限制，发展现代果业是我国水果产业发展的必然趋势。现代果业的重要特征是果园生产和管理的数字化、信息化、机械化，数字果园的概念也应运而生[1]。果园环境涉及的数字化对象包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点、土壤水分含量、土壤温度、土壤NPK含量、土壤微量元素含量、土壤重金属含量等。近年来，果园环境数据采集系统的研制与应用已得到重视，相关研究也比较多。在围绕某一个指标进行数据采集和监测的研究方面，Changying Li[2]报道了一种气体传感器阵列监测蓝莓果实病害的方法，樊志平等[3]设计实现了柑橘园土壤墒情远程监控系统，李光林等[4]研制了一种基于太阳能的柑桔园自动灌溉与土壤含水率监测系统， 张会霞等[5]利用“3S”技术设计实现了一种柑橘园GPS数据采集系统。在对整个果园环境多个指标进行数据采集和综合管理的研究方面，叶娜等[6]报道了一种苹果园环境监控系统的研究与设计，王新忠等[7]研究了基于无线传感的丘陵葡萄园环境监测系统，杨爱洁等[8]提出了一种基于无线传感器网络的果园数字信息采集与管理系统，王文山等[9]采用物联网技术设计了一种果园环境信息监测系统。另外，还有一些学者的研究则侧重在果园环境数据采集所涉及的信息通讯技术，如Raul Morais等[10]报道了用于葡萄精准管理的多点环境数据采集装置，岳学军等[11]采用GPRS和ZigBee技术实现了果园环境监测系统，潘鹤立等[12]采用ZigBee和3G/4G技术研究分布式果园远程环境监控系统的设计，徐兴等[13]报道了山地橘园无线环境监测系统优化设计方法及如何提高监测的有效性。综上，这些研究工作基本上都是在利用多种信息技术来实现果园环境数据的获取和监测，不同的是使用的监测指标和监测手段有所差异，但他们都对所获取的数据多采用私有的数据格式进行存贮和管理，对如何把所监测的数据与其他信息系统进行交换和共享则几乎没有涉及。
近年来如何从技术角度来消除“信息孤岛”，解决信息系统之间的数据交换问题受到很多研究者的关注，常志国等[14]提出了一种交通信息基础数据元XML Schema表示模型来解决交通信息系统之间的数据交换和共享，潘峰等[15]构建了国家卫生数据字典XML Schem来实现卫生数据的交换与共享，农业领域也有学者开展数据交换和共享方面的研究，如戴建国等[16]针对国营农场管理报道了基于 REST 架构和XML的农情数据共享技术研究，陈宏等[17]提出了蔬菜种植元数据模型信息描述方法。但针对果园环境数据表示以及数据共享技术方面的研究几乎没有涉及。
本研究在分析果园环境数据内涵的基础上，研究基于XML技术的果园环境采集数据表示技术，重点解决果园环境采集数据的表示格式，为不同系统之间果园环境采集数据的交换和共享应用提供支撑。
1 材料和方法
1.1 果园环境数据分析
果园环境是果园中果树群体以外的空间，以及直接或间接影响该果树群体生存与活动的外部条件的总和。果园环境包括非生物因素和生物因素两方面，非生物因素是指温度、光、水分、空气、土壤、地形、污染等环境因素;生物因素是指果树以外的动物、植物、微生物等环境因素。果园环境采集数据就是利用技术手段获取的各种环境因子的状态数据或者特征数据，从数据形态上来看，有数值、字符、图像、视频、声音、矢量等。
果园气候环境因子方面，大气、温度、光照、水分等气候因子与果树生产有密切的关系，目前利用物联网技术可直接采集的数据包括空气温湿度、光照强度、光有效辐射、紫外线强度、降雨量、风速、风向、露点等。
果园土壤环境因子方面，利用物联网技术或者实验室检测手段可以采集的数据有土壤含水率、土壤pH值、土壤有机质含量、土壤电导率、土壤温湿度、土壤重金属含量、地下水位、土壤盐分等。其中，土壤有机质含量是评价果园土壤肥力的重要指标，也是影响果树生长的重要因素。土壤水分是果树吸收水分的主要来源，土壤湿度过低时，果树吸水困难，甚至凋萎，但如果土壤湿度过高，又会发生渍害，土壤水分含量影响着果树的产量和品质。土壤中重金属含量影响着果品安全，也越来越受到人们的关注。
果园地形环境因子方面，一般利用遥感技术和GIS技术获取和管理果园的地形起伏、海拔、山脉、坡度、坡向、高度等地貌特征数据。
果园生物环境因子方面，果园病虫害和杂草方面的数据更受关注。近来利用现代信息技术手段自动测报果园病虫害数据得到研究和应用部门重视。伍梅霞等[18]报道了自动虫情测报灯在果园有害生物测报上的初步应用情况。邢东兴等[19]利用光谱数据定量化测评红蜘蛛虫害对红富士苹果树的危害程度。
1.2 果园环境采集数据表示格式设计方法
果园环境采集数据不但为果园生产管理系统提供支撑，同时也是果品质量追溯、果品电子商务等果园经营管理系统的数据源之一，果园环境采集数据需要在不同管理系统之间实现自动交换和共享。现有的果园数据采集与管理系统一般采用私有的数据格式进行数据存贮和管理，因此需要设计一个果园环境采集数据表示格式，基于这样的标准格式，才能在不同系统之间实现数据的自动交换和共享。
XML（Extensible markup language）是国际互联网联盟（W3C）开发的用于网络环境下进行数据交换和管理的技术[20]，它以一种开放的、自我描述的方式定义数据结构，通过Schema使XML文档结构化，并能创建不依赖于平台、语言或者格式的共享数据。近年来，农业领域一些学者也开始采用XML技术来研究农业数据元数据标准以及数据表示。日本学者吉田智一[21]提出了农业生产工程管理中的数据表示格式FIX-pms，欧洲学者Martini[22]提出了用于农业信息交换的agriXchange格式规范，Kunisch M[22-23]提出了针对农场的信息表示格式规范agroXML。本研究也采用XML技术来描述果园环境采集数据。
果园环境因子众多，不同果园因管理目的不同，所选择的采集指标也不同，不同采集指标的采样频率也不尽相同。为了提高果园环境采集数据表示格式的通用性，本研究采用可变采集指标项的数据表示方法。该方法把果园环境采集数据文件分为两个部分。第一部分用来定义所选择的采集指标项情况，包括指标名称、数据单位、数据采集点的GPS坐标、数据采用方法说明。第二部分用来顺序存放所采集的数据，每条数据中采集指标项的次序与第一部分定义的数据采集指标项相对应。
2 结果与分析
2.1 果园环境采集数据格式的Schema
果园环境采集数据采用XML文件来存贮，按照可变采集指标项的数据表示方法，其XML文件的语法规则采用Schema文件来定义。在Schema文件中，按照基本数据类型、基础子元素类型、子元素类型、根等4个层次，一共定义了43个元素。Schema文件中各元素之间逻辑关系如图1所示。
从图1可以看出，果园环境采集数据表示格式的根元素是<OrchardEnvironmentData>，它由<Version>、<BeginDate>、<EndDate>、<Orchard>、<FruitVariety>、<RecordingDefinition>、 <RecordSet>这7个元素组成。版本元素<Version>描述了果园环境数据表示格式所采用的XML Schemas版本号。时间元素< BeginDate > EndDate >描述果园环境数据采集的开始时间和结束时间。<Orchard>元素描述果园名称和果园ID号， < FruitVariety>元素描述水果品种名称、学名和ID号。通过这两个元素的ID号可以把果园的环境数据与其他生产经营管理数据进行关联。<RecordingDefinition>元素描述数据存贮的结构，是对具体数据记录存放形式的解释，由若干个数字型、矢量型、图像型、视频数据型、声音型、备注型的数据采集指标项的结构定义组成，支持可变指标项的定义，可根据实际情况来决定数据采集指标项的数量。<RecordSet>元素是实际采集数据的记录实体，由顺序存放的<Record>元素组成，<Record>元素中的数据项和<RecordingDefinition>元素中定义的数据采集指标项是一一对应的，并通过数据采集指标项中的<index>元素值来关联。
2.2 果园环境采集数据表示格式实例
以位于陕西洛川某果园的数据采集系统为例，其数据采集点现场以及采集数据的快照如图2。各种传感器采集的果园环境数据由专门系统来进行管理，并存贮在SQL Server数据库中。
根据Schema文件中所规定的语法形式，就可以把SQL Server数据库中存贮的果园环境数据表示成XML格式的数据。图3是所形成的果园采集环境数据XML文件的片段。如图3所示，在<RecordingDefinition>元素部分，定义了所采集的指标项分别是大气温度、大气湿度、降雨量、监测点1的土壤温湿度和监测点2的土壤温湿度以及光合辐射，这些数据都是DataItem型，如果涉及到监测点的GPS坐标，则在<Coord>元素中定义。在< RecordSet >元素部分，则通过<Record>元素来顺序存放所采集的数据。
2.3 果园环境采集数据表示格式的应用
对于现有的果园数据采集与管理系统来说，利用本文所述的果园环境数据表示格式，不需要改变其数据存贮形式和相应的管理程序，只需在此基础上，通过一个数据转换程序，把果园的环境数据转换成符合果园环境数据表示格式的XML文件，然后通过webservices技术实现一个数据共享接口，需要使用这个果园的环境数据时，只需要调用这个数据共享接口，就能获得相关的数据。其应用方案的逻辑结构如图4，其特点在于不改造原有的果园数据采集系统，仅需通过新增加一个数据共享接口就能实现果园环境数据的共享应用。
果园环境数据共享服务包括3个接口。GetDataStruct接口返回数据结构定义信息，实际上就是<RecordingDefinition>元素中的内容。GetDataBeginEndDate接口返回已有数据的起始和结束日期，以图2所示的实例为例，其返回开始日期是2015-01-01T08：00：00，结束日期是2015-01-01T15：00：00。GetData接口返回指定起止日期的果园环境数据，实际输出形如图3的XML文件。
3 结 论
本研究设计了一种果园环境采集数据表示格式，并通过对某果园数据采集系统所采集数据的实际表示，以及在Internet环境中的共享应用，来验证果园环境采集数据表示格式的设计。结果表明，该格式的设计是可行的，并且具有潜在的良好性能：（1）数据格式简明易用;（2）系统集成简单，用户可以很方便地建立起一个网络化的果园环境数据集成共享系统;（3）透明，用户关心的事情少，并不需要知道原有果园数据采集系统的实现细节，只需要了解能提供的服务。
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土壤采集方法范文第3篇
论文关键词：猕猴桃，缺铁黄化，诊断与矫治，铁制剂
猕猴桃是一种营养价值极高的水果，被誉为“水果之王”[1]。陕西是国内猕猴桃的主要产 区之一，种植面积约占全国总面积的1/ 3[2]，主要分布在陕西关中渭河以南至秦岭北麓。有报道调查发现关中猕猴桃产区渭河两岸的河滩地及低洼地果园缺铁性黄化病发生普遍，程度严重[3]。缺铁使植物叶片失绿，影响植物的光合、呼吸及代谢作用[4] ，严重缺铁可导致果树死亡[5]，给果农造成巨大的经济损失。在我国西北石灰性土壤地区，果树缺铁黄化一直是困扰果品生产的一大难题[6] 。因此，如何更好地诊断、矫正果树的缺铁黄化，已经引起人们的普遍关注[7]， 然而对猕猴桃缺铁黄化的矫正研究相对较少。本试验以陕西杨凌西桥村出现缺铁黄化的猕猴桃园为研究对象，同时使用不同的铁制剂进行叶面喷施矫治，比较不同铁制剂对猕猴桃黄化的矫正效果，以期筛选出较为理想的铁制剂，为石灰性土壤条件下猕猴桃乃至所有栽培果树的缺铁黄化矫治提供有效的方法和途径，并为相似环境条件中其他作物的缺铁黄化研究进行更深层次的探讨提供理论依据。
1 材料与方法
1. 1 供试材料
供试猕猴桃品种为秦美， 树龄5年， 猕猴桃园约五亩，南北方向共栽植6果树，每行20～25株，根据黄化病发生程度分级[3]，此果园内黄化程度应为4级。
供试土壤的基本化学性质为：全氮1.09 gkg-1，碱解氮92.38 mgkg-1，全磷1.32 gkg-1， 速效磷14.19mgkg-1，全钾10.57gkg-1 ，速效钾93.74 mgkg-1，水溶性钙4.32 cmolkg-1，水溶性镁2. 05cmolkg-1，有效铁9. 95 mgkg-1，pH 8.02。
供试铁制剂有硫酸亚铁、柠檬酸铁、复合氨基酸铁、乳酸亚铁和腐殖酸铁5种。配制5种铁制剂各7L ，其FeSO4 含量均为1000 mgkg-1 ，并用氨水调节pH 值为4～5 [8]。络合铁中FeSO4与络合剂的物质的量比为0.6∶1[9]。
1. 2 试验方法
田间试验于2009年4月26日至2010年9月26日进行。试验共设6个处理，分别为：对照(清水) 、硫酸亚铁、柠檬酸铁、复合氨基酸铁、乳酸亚铁和腐殖酸铁处理，铁制剂施用方法均为叶面喷施。各处理随机排列，重复3次，每个重复选择两个典型植株。铁制剂喷施时间为5月2日(展叶期) 第1次喷施，5月12日第2次喷施，5月26日(坐果期) 第3次喷施，7月9日(果实膨大期) 进行第4次喷施。
1. 3 样品采集及处理
1. 3. 1 土壤样品 以根为圆心，在半径1 m的圆周上选取4个样点，采集0～40 cm 的耕层土壤农业论文，同一重复不同猕猴桃树的土样混合为一个土样，采集黄化树混合土样3个，并在对应重复里同时采集正常猕猴桃树的土样作对照。土样混合均匀后以四分法取样、风干、磨碎、过塑料网筛后保存于封口袋中备用。用于测定分析基本理化性质的土样，在全园以“S”形多点采集，四分法混合取样。
1. 3. 2 植物样品 喷施铁制剂之前， 4月26日采集果树新梢期正常与黄化植株叶片；喷施后， 5月9日果树展叶期第一次采集叶片，6月25日果树坐果期第二次采叶，9月26日果实成熟期第三次叶片与果实的采集。叶片采集方法为采集树冠外围新生枝条中部完全展开的无病虫害叶片，每棵树取30～40片。将叶片清洗干净后，取出一部分用于叶绿素含量的测定，其余部分在105℃下杀青30min ，80℃下烘干，用玻璃研钵磨碎过孔径为1mm的塑料网筛备用。果实采集方法为每个处理采集大小相似，结果部位相同的果实60～80个。
在采集上述喷施铁制剂的黄化植株叶片和果实的同时，随机采集相同数量的正常植株样品一并带回用于比较分析。
1. 4 测定项目及方法
叶片叶绿素含量采用丙酮提取，分光光度计比色测定[10]。
用1 molL-1盐酸浸提叶片干样[11] ，测定叶片有效铁的含量。土壤和猕猴桃树叶片样品中其它相应指标的测定，均采用文献[11]的方法。
VC测定采用2,6-二氯靛酚法，可溶性固形物用手持糖量计测定，Fe、Zn的测定是将果实用纯水洗净晾干，在烘箱中105℃在干燥4h，干燥至恒重，称重后磨成细粉，样品置于蒸发皿中，在电炉上低温炭化，然后在马弗炉上灰化，直至无黑色碳粒为止，加2molL-1HCl溶解灰分后移入100mol容量瓶中，洗净蒸发皿，洗液并入容量瓶中，定容后用AAS法测定。
1. 5 数据处理
数据采用 Excel 进行计算和绘图 ，运用 DPS 7.05进行方差分析和新复极差测验（ P < 0.05）。
2 结果与分析
2. 1 猕猴桃叶片缺铁黄化的诊断
2. 1. 1 土壤养分含量 土壤有效铁的临界值为10 mgkg-1 [12]，从表1可以看出，缺铁黄化猕猴桃和正常猕猴桃中土壤有效铁的含量虽比临界值略低，但两者土壤基本养分含量均无显著差异。由此说明，猕猴桃缺铁黄化不是由于土壤缺铁及其他营养元素差异所引起的站。
表1 缺铁黄化和正常猕猴桃的土壤养分含量
Table 1 Soil nutrient contents of chlorosis andnormal kiwifruits
土样
Soil sample
全氮
Total N/
mgkg-1
碱解氮Available N/
mgkg-1
速效磷
Olsen P/
mgkg-1
速效钾
Available K/
mgkg-1
有效铁
Available Fe/
mgkg-1
有效锰
Available Mn/
mgkg-1
有效锌
Available Zn/
mgkg-1
有效铜
Available Cu/
mgkg-1
有机质
OM/
gkg-1
黄化猕猴桃
Chlorosis
1.10 a
92.16 a
14.36 a
98.2 a
9.67 a
7.49 a
5.70a
1.28 a
8.89 a
正常猕猴桃
Normal
1.08 a
92.86 a
14.21 a
94.9 a
9.82 a
6.75a
5.43a
土壤采集方法范文第4篇
关键词：土壤；重金属；污染；危害指数；生态风险评价；生态效应；临界值；山东省
中图分类号：p595；x42 文献标志码：a
0引言
山东省东部地区是山东半岛蓝色经济区的主体部分，包括青岛、烟台、威海、潍坊、日照、临沂等6个地级市的46个县，面积54×04 km2，也是山东省经济发达地区。城市化、工业化和农业现代化的快速推进是该地区经济发展的重要标志。然而，伴随着经济的快速发展，土壤与水环境污染、土壤盐渍化、海水入侵、农产品农药残留和重金属含量超标等生态问题相继出现，并日趋严峻。这不仅威胁当地人居环境、生态安全，也严重影响了当地经济的快速、持续、健康发展。因此，在山东省东部地区进行生态环境质量研究和生态风险评价具有重要的现实意义。
土壤重金属污染作为土壤环境健康质量恶化重要标志之一，受到国内外学者的普遍关注。前人在山东省东部地区作了大量有关土壤重金属污染方面的研究［2－6］。这些研究大多是从土壤重金属元素的绝对含量为切入点，研究土壤重金属污染的形成机理，评价区域环境污染特点，而从宏观角度研究较大尺度土壤重金属污染和从重金属毒性系数为出发点研究重金属危害的报道甚少。基于此，笔者以山东省东部地区土壤为研究对象，分析土壤重金属的污染特征，采用重金属潜在生态危害指数法［7］对土壤重金属的生态危害效应进行评价，探讨优势农作物的重金属富集特性，旨在对山东省东部地区土壤污染防治和保障农产品安全提供科学依据。
材料与方法
土壤样品采集与分析
土壤采集方法范文第5篇
[关键词]调查；土壤；地下水；检测
我国土壤污染防治形势严峻[1-2]，当前，建设项目的场地土壤与地下水污染问题突出，土壤和地下水污染风险增大[3-4]。建设项目终止后，场地用作公共服务用地时，必须对土壤和地下水进行评价，判断污染的风险。本研究地块占地面积为33716m2，原为工业用地，2004~2019年期间，为某阿胶保健食品有限公司用地，主要产品为阿胶及其系列产品。目前，该地块被规划为居住用地。
1资料调查
1.1场地内资料调查
资料调查主要以收集该阿胶企业生产工艺和对熟悉该企业的人员访谈为主。通过资料收集，明确该阿胶保健食品有限公司运营过程产生的废气主要包括驴皮晾晒场恶臭、生产恶臭以及污水站恶臭等，恶臭气体产生量不大，通过加强车间通排风外排，对地块土壤和地下水影响不大。产生的废水包括泡皮废水、洗皮废水、焯皮废水、浓缩废水、擦胶废水、设备清洗、洗瓶废水、地面清洗废水、反渗透浓水、循环水排污水和生活污水等，对周围环境有一定影响。产生的固体废物主要包括驴皮毛渣、废包装材料等，所产生的固体废物均得到相应的合理处置。
1.2场地周边资料调查
通过对周边区域的调查，周边1km范围内现有企业现有2家，地块北侧816m为东阿汽车站，地块西北侧300m为中国石化加油站。地块东北侧437m为某化肥厂，现已搬迁。通过资料调查，场地内及周边未见有明显污染，但是作为工业用地，不能确定生产过程中是否有污染物的泄漏，为确定本调查地块的土壤和地下水是否满足居住用地的要求，进行了土壤和地下水的采样分析。
2土壤及地下水样品的采集及检测项目
2.1土壤样品采集及检测项目
根据前期调查资料，于地块内可能产生污染的位置设置了6个土壤采样点，均为柱状样，分别于0~0.5m、0.5~1.5m、1.5~3m处采样，共采集18个土壤样品。土壤监测指标为《建设用地土壤污染风险管控标准》(GB36600-2018)中45项基本项。
2.2地下水样品采集及检测项目
根据可能存在地下水污染的位置设置地下水样品采集点位，共设置3个地下水样品采集点位。本地块的地下水样品分析指标包含《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)表1全部指标39项。
3检测方法
土壤检测项目的检测方法为《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB36600-2018)中相应项目的推荐检测方法，地下水检测项目的检测方法为《地下水质量标准》(GB/T14848-2017)中相应项目的推荐检测方法。
4检测结果与分析
4.1土壤检测结果及评价
土壤样品的检测结果发现，7个样品中检测出了砷、镉、铜、铅、镍、汞等重金属污染物，但是与《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB36600-2018)第一类用地筛选值标准对比分析，均未超出标准所列的筛选值。所有土壤样品中均未检测出挥发性有机物和半挥发性有机物。
4.2地下水检测结果及评价
根据地下水检测结果判断，除总硬度外各检测项目均达到地下水Ⅲ类标准，地块内总硬度指标达地下水Ⅳ类标准，该地块地下水无污染现象，未超过人体健康基准值，水质安全，但不适合作为饮用水。综上所述，调查地块的土壤和地下水无明显污染迹象，不需要进行详细采样调查、风险评估工作。从环境可行性角度论证，本次地块调查范围内土壤和地下水环境质量满足居住用地的要求，可以作为居住用地的土地开发建设使用。
参考文献
[1]赵其国，黄荣辉，骆永明．东南沿海发达地区环境质量演变与可持续发展[M]．北京：科学出版社，2014．
[2]骆永明，滕应．我国土壤污染的区域差异与分区治理修复策略[J]．中国科学院院刊，2018，33(2)：145-152．
[3]高定，陈同斌，刘斌，等．我国畜禽养殖业粪便污染风险与控制策略[J]．地理研究，2006(2)：311-319．
