城市土地利用演变过程中典型污染物的累积机制与风险预测

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41771532
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0711.污染物环境行为与效应
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The temporal and spatial variation of soil pollution in the process of rapid urbanization is a frontier scientific problem. The complex and ever changing land use in urban areas affects dynamically the accumulation and exposure risks of soil pollutants. In this project, the highly urbanized city of Shanghai and the Chang-Zhu-Tan area, which is undergoing rapid urbanization, are selected as research areas. Remote sensing technology and spatial statistical methods are adopted to study the input/output fluxes and exposure characteristics of the typical pollutants (cadmium and polycyclic aromatic hydrocarbons) in the soils, and to clarify the effects of land use pattern and evolution on the accumulation rates, spatial distributions and exposure risks of the pollutants in the soils. Based on the ArcGIS software, the land use change model - the soil pollutant accumulation process model - the exposure risk assessment model are coupled to predict regional soil contamination and exposure risk. Then, we simulated the temporal and spatial changes of soil pollutant contents and their corresponding exposure risks in the study area, and clarified the key factors that affecting formation and distribution of the risks, providing scientific basis for the prevention and control of soil pollution in urban and suburban areas.
快速城市化过程中土壤污染格局的时空变化是一个前沿科学问题。城市土地利用格局复杂且多变,动态影响土壤污染物的累积特征及暴露风险。本研究选取城市化程度较高的上海市和正在快速城市化的长株潭城市群为对象,结合遥感技术和空间统计方法,研究城市土壤典型污染物(镉和多环芳烃)的输入输出通量和暴露特征,阐明土地利用格局和演变过程对土壤中污染物的累积速率、空间分布及暴露风险的影响机制;基于ArcGIS平台,整合土地利用变化预测模型-土壤污染物累积过程模型-暴露风险评价模型,建立区域土壤典型污染物风险预测方法;模拟研究区土壤污染物含量及其暴露风险的时空动态变化,阐明快速城市化过程中土壤污染物暴露风险形成和分布的关键影响因子,为我国城市及郊区土壤污染风险防控提供科学依据。

结项摘要

城市土地利用格局复杂且多变,动态影响土壤污染物的累积特征及暴露风险。本研究选取城市化程度较高的上海市和正在快速城市化的长株潭城市群为对象,结合数据整合分析、遥感技术和空间统计方法,研究城市土壤典型污染物(重金属和多环芳烃)累积特征及影响因素,阐明土地利用类型和演变过程对土壤污染物的累积速率、空间分布及暴露风险的影响机制;基于ArcGIS平台,建立区域土壤典型污染物风险评估方法,阐明区域土壤污染物暴露风险形成和分布机制;结合土壤污染物累积过程模型,预测研究区土壤污染物含量及其环境容量的时空变化,识别关键影响因子。结果表明我国城市土壤重金属与多环芳烃含量主要受到城市产业结构、能源利用效率、工业和交通规模的影响。长株潭区域土壤重金属和多环芳烃含量空间异质性强,其含量分布受到土地利用类型、大气环境质量、人口和道路密度等影响,高含量主要分布在城区和工业区。监测结果表明土壤重金属主要来源于大气沉降输入,城市企业聚集区大气沉降输入通量较高,而冶炼企业周边灌溉水年输入通量相对较高。上海市土壤重金属和多环芳烃含量随着绿地建成历史增长而增加,新建绿地多环芳烃、Cd、Zn、Cr含量年均增长速率较高,而建成15年绿地中土壤Pb和Cu含量年均增长速率较高,反映出上海市重工业逐渐退出,城市建设和交通活动加剧的演变特征。对不同人群的问卷调查结果表明绿地维护工人、路边环卫工人和郊区儿童具有最高的暴露风险,可以作为各类土地利用下的敏感风险受体。长株潭地区土壤重金属和多环芳烃健康风险整体较低,局部区域存在高风险。模拟结果表明城市土壤PHE和BaP含量逐渐积累,大气沉降是主要输入途径,降解和挥发是主要输出途径。长株潭地区土壤Cd的动态环境容量整体沿着湘江向四周呈现逐渐增加的趋势,pH低且PUF高的地区,其土壤环境容量更大。模型的敏感参数为C0、t、ρ,易控参数为Kd和PUF。研究结果可以为我国城市区域土壤污染风险防控提供科学依据。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Distribution Characteristics and Risk Assessment of Heavy Metals in Soil and Street Dust with Different Land Uses, a Case in Changsha, China.
不同土地利用方式土壤和街道灰尘中重金属分布特征及风险评估——以长沙市为例。
  • DOI:
    10.3390/ijerph182010733
  • 发表时间:
    2021-10-13
  • 期刊:
    International journal of environmental research and public health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    He Y;Zhang Y;Peng C;Wan X;Guo Z;Xiao X
  • 通讯作者:
    Xiao X
Changes in chemical fractions and ecological risk prediction of heavy metals in estuarine sediments of Chunfeng Lake estuary, China
春风湖口沉积物重金属化学组分变化及生态风险预测
  • DOI:
    10.1016/j.marpolbul.2018.12.015
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    MARINE POLLUTION BULLETIN
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Huang, Bo;Guo, Zhaohui;Peng, Chi
  • 通讯作者:
    Peng, Chi
Co-application of indole-3-acetic acid/gibberellin and oxalic acid for phytoextraction of cadmium and lead with Sedum alfredii Hance from contaminated soil
3-吲哚-3-乙酸/赤霉素和草酸联合应用,用景天从污染土壤中植物提取镉和铅。
  • DOI:
    10.1016/j.chemosphere.2021.131420
  • 发表时间:
    2021-07-10
  • 期刊:
    CHEMOSPHERE
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Liang, Yuqin;Xiao, Xiyuan;Wang, Xiaoyan
  • 通讯作者:
    Wang, Xiaoyan
Estimation of the accumulation rates and health risks of heavy metals in residential soils of three metropolitan cities in China.
中国三个大城市居住土壤重金属累积速率及健康风险估算
  • DOI:
    10.1016/j.jes.2021.07.008
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Environmental Sciences
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Peng Chi;Zhang Kai;Wang Meie;Wan Xinxing;Chen Weiping
  • 通讯作者:
    Chen Weiping
Heavy metals in soils around non-ferrous smelteries in China: Status, health risks and control measures
中国有色冶炼厂周边土壤重金属现状、健康风险及控制措施.
  • DOI:
    10.1016/j.envpol.2021.117038
  • 发表时间:
    2021-04-07
  • 期刊:
    ENVIRONMENTAL POLLUTION
  • 影响因子:
    8.9
  • 作者:
    Jiang, Zhichao;Guo, Zhaohui;Xiao, Xiyuan
  • 通讯作者:
    Xiao, Xiyuan

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其他文献

Physiological stress responses, mineral elements uptake and phytoremediation potential of Morus alba L. in cadmium-contaminated soil
镉污染土壤中桑树的生理胁迫反应、矿质元素吸收及植物修复潜力
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    --
  • 发表时间:
    2019
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    曾鹏;郭朝晖;肖细元;彭驰;刘凌青;鄢德梅;何亚磊
  • 通讯作者:
    何亚磊
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国公路学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尹世平;李耀;李贺东;彭驰;艾珊霞
  • 通讯作者:
    艾珊霞
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    王美娥;陈卫平;彭驰
  • 通讯作者:
    彭驰
北京科教园区绿地土壤中多环芳烃的残留特征与潜在风险
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    彭驰;王美娥;欧阳志云;焦文涛;陈卫平
  • 通讯作者:
    陈卫平
社区尺度绿色基础设施暴雨径流消减模拟研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘文;陈卫平;彭驰
  • 通讯作者:
    彭驰

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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