巢湖烔炀河河口沉积物及植物污染特征研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文巢湖烔炀河河口沉积物及植物污染特征研究姓名：黄本柱申请学位级别：硕士专业：环境工程指导教师：洪天求20090401巢湖炯炀河河口沉积物及植物污染特征研究摘要作为我国五大淡水湖之一，巢湖在为人民群众提供丰富的淡水资源的同时，也受到周边城镇的污染。近年来，巢湖水质恶化，富营养化严重，因此，改善巢湖水质，探讨减少污染的对策不仅重要，而且必要。本文以巢湖炯炀河河口湿地为研究对象，根据实地调查，共设置3个控制剖面，16个采样点，采集了16个沉积物样品和80个植物样品。采用风光光度法、

2、原子吸收等测试分析所采样品中营养元素和重金属的含量；较为系统地研究了该湿地沉积物中污染物成分与分布，以及三种典型植物(芦苇、香蒲和水花生)对各种污染元素的富集；并且运用三角模糊理论对沉积物中重金属污染风险进行了分析和评价。研究结果表明：(1)沉积物中各污染物空间分布差异较显著。其中TN含量较高，有机质处于轻污染状态。(2)用原子吸收法对沉积物中重金属含量进行测定，得出各重金属污染程度依次为：Cu>Pb>Cr>Zn。其中，Cu和Pb呈现较轻污染状态，Zn和cr几乎无污染。(3)植物中各营养元素及重金

3、属含量分析结果表明，植物地上部分对氮、磷及有机质的富集能力强于地下部分，而其地下部分对重金属表现出较强富集能力。(4)通过相关性分析可知，沉积物中有机质、总氮、总磷间均无相关性。各重金属间只有Cu和Pb以及Zn和Cr相关性显著，但相关系数不高，其他各元素间无相关关系。对植物和沉积物中相应重金属的相关性分析结果显示，除沉积物与芦苇茎中Pb相关性显著外，其他沉积物和植物样品中各元素均无相关性。(5)将三角模糊理论运用于地累积指数法，对沉积物重金属污染进行评价，比常规的地累积指数评价结果更具合理性、科学

4、性，为沉积物重金属污染评价提供了新的理论参考依据。关键词：沉积物；污染特征；三角模糊数；重金属富集能力；炯炀河；巢湖ContaminativecharacteristicsanalysisofsedimentsandplantsinestuaryofTongyangRiveratChaohuLakeAbstractAsoneofthefivemajorfreshwaterlakes．ChaohuLakeprovideslotsoffreshwaterresourceforpeople，butisp

5、ollutedbythesurroundingcities．Recently,thewaterofChaohuLakeismoreandmoredeteriorating，andtheneutrophicationseriousdayandday．InordertoimprovethewaterqualityofChaohuLake，thepdlutionofSedimentinEstuaryisstuded．And，ithasimportanttheoreticalandpracticalsig

6、nificanceforfindingoutthesourcesofpollutionandexploringthemeasurestoreducepollution．Inthispaper，3controllingcrosssectionsaredesigned，16samplingpointsarechosen，16sedimentsamplesand80plantsamplesarecollected．Whilethesamplesareclassifingtreated，compositi

7、oncontentofnutrientmatterandheavymetalsofsmaplesaredeterminedbyusingspectrophotometry，aromicabsorptionmethod，etc．accordingtosurveys．Variouspollutantsaccumulationofthreetypicalplants(Pkragmitescommunis，Typha，Alternantheraphiloxeroides)，compositionanddi

8、stributionofpollutantsfromestuarinewetlandsedimentsintheTongyangRiveraresystematiccallystudied．Triangularfuzzytheoryisusedtoevaluatecontaminationriskofheavymetalsinthesediments．(1)Inthesediments，spatialdistributionofpollutantsareapparentlydiff