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刘继芳

作品数:7 被引量:85H指数:7
供职机构:中国农业科学院农业信息研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金公益性行业(农业)科研专项更多>>
相关领域:环境科学与工程农业科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇环境科学与工...
  • 2篇农业科学

主题

  • 6篇土壤
  • 4篇土壤性质
  • 3篇毒性
  • 3篇阈值
  • 2篇西红柿
  • 2篇淋洗
  • 2篇ZN
  • 2篇
  • 1篇毒害
  • 1篇烟草
  • 1篇植物毒性
  • 1篇生态
  • 1篇生物测试
  • 1篇土壤锌
  • 1篇主控
  • 1篇物种敏感性分...
  • 1篇硝化
  • 1篇基质诱导
  • 1篇
  • 1篇

机构

  • 7篇中国农业科学...
  • 1篇中国农业科学...
  • 1篇中国农业科学...
  • 1篇嘉兴市农业科...

作者

  • 7篇马义兵
  • 7篇刘继芳
  • 5篇陈世宝
  • 3篇林蕾
  • 2篇李波
  • 2篇张洪涛
  • 1篇石屹
  • 1篇梁振飞
  • 1篇王卫
  • 1篇王伯仁
  • 1篇李菊梅
  • 1篇张红梅
  • 1篇程旺大
  • 1篇孙聪
  • 1篇郭雪雁
  • 1篇魏威

传媒

  • 2篇农业环境科学...
  • 1篇土壤学报
  • 1篇中国环境科学
  • 1篇土壤
  • 1篇应用生态学报
  • 1篇生态毒理学报

年份

  • 1篇2014
  • 4篇2013
  • 1篇2010
  • 1篇2009
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
西红柿镍毒害的土壤主控因子和预测模型研究被引量:12
2009年
选取我国有代表性的17种土壤,运用生态毒理学方法研究了土壤中外源镍(Ni)对西红柿的毒性,结果发现土壤中外源Ni对西红柿的生长毒性主要受土壤pH值、有机碳含量的影响.在供试淋洗(使用模拟的人工雨水滤洗定量的土壤样品)和非淋洗土壤中,Ni对西红柿生物量50%抑制的毒性阈值(EC50)范围分别从11mg·kg-1到932mg·kg-1和从7mg·kg-1到2055mg·kg-1,其最大值和最小值比例分别达到了85和294倍.土壤pH值是土壤中Ni对西红柿生长毒性的主控因子,进一步引入土壤有机碳因子时,淋洗和非淋洗土壤理化性质和EC50之间回归方程的决定系数R2由0.853和0.743分别提高到了0.925和0.824.利用土壤性状(土壤pH值、有机碳含量)可以较好地预测土壤中外源Ni对西红柿生长的毒性阈值.
张洪涛李波刘继芳马义兵韦东普
关键词:植物毒性土壤性质淋洗西红柿
基于不同测试终点的土壤锌毒性阈值及预测模型被引量:27
2013年
采用基质诱导硝化(PNR)、大麦根伸长、西红柿及小白菜生长毒性测试方法,结合Log-logistic模型,对我国16种典型土壤中锌(Zn)的毒性阈值(ECx)进行了测定,同时对Zn毒性与土壤主要影响因子间的量化关系及其预测模型进行了研究.结果表明:我国土壤中Zn的毒性阈值在不同测试物种间存在较大差异,以小白菜、大麦、西红柿及土壤微生物(PNR)测试的EC10均值分别为322,356,336,297mg/kg,以土壤微生物测试最低,以大麦根伸长测定结果最高;EC50均值则分别为:846,1471,1160,768mg/kg.不同测试方法对土壤中Zn毒性的敏感性顺序为:土壤微生物(PNR)>西红柿>小白菜>大麦,而不同测试方法的稳健性顺序则相反,表明PNR法是土壤Zn毒害最敏感的测试方法,而西红柿则是对土壤Zn污染胁迫最敏感的植物品种;不同毒性测试结果显示,EC50阈值的测定结果要敏感于EC10,而EC10测定结果的变异系数普遍大于EC50的测定结果.pH值是影响土壤Zn毒性阈值最为重要的因子,而基于土壤pH值,CEC,有机碳含量的归趋化预测模型可以很好地预测土壤中Zn的生态风险阈值.
陈世宝林蕾魏威刘继芳马义兵
关键词:生物测试
不同老化时间对土壤中外源Zn的形态转化及生态毒性阈值(EC_x)的影响被引量:10
2013年
选取了6种不同性质土壤,添加7个浓度水平的Zn,研究了不同老化时间(14、90、180、360和540 d)对土壤中外源性Zn有效形态及毒性阈值(ECx)的影响,并对Zn老化过程的主要影响因子进行分析.结果表明:土壤中0.01 mol.L-1CaCl2提取态Zn含量随着老化时间的增加先快速下降,随后变化减缓,到540 d时基本达到平衡.随着老化时间的增加,土壤中Zn对小白菜生长的毒性阈值(ECx,x=10、50)逐渐增加,毒性显著降低(P<0.05).Zn老化因子(AF)AF10和AF50分别为1.077~1.743和1.174~1.441,老化因子随老化时间增加而增大.土壤中Zn的平衡浓度(C∞)与土壤pH、阳离子交换量(CEC)、有机碳含量呈显著负相关关系,其中pH是决定Zn老化速率最重要的因素,其次是CEC和有机碳含量,高pH下土壤中Zn达到平衡所需的时间较短.基于土壤老化因子与主控因子建立土壤中Zn的毒性阈值预测模型,所得预测值与实测值之间有较好的相关性.研究结果将为不同土壤中外源性Zn毒性阈值的归一化处理及生态风险基准值的制定提供理论依据.
林蕾陈世宝刘继芳马义兵
关键词:ZN土壤性质
基于物种敏感性分布(Burr-Ⅲ)模型预测Cd对水稻毒害的生态风险阈值HC_5被引量:17
2013年
Burr-Ⅲ型分布是一种灵活的分布函数模型,对有害物质产生毒性的物种敏感性数据有很好的拟合效果。本研究采用水培实验研究了我国常见的17种不同水稻对Cd毒性的剂量-效应关系,结合Burr—Ⅲ物种敏感性分布模型对不同水稻Cd毒性的物种敏感性分布频次和基于保护95%水稻品种的Cd毒性阈值HC5进行了预测。结果表明:水培条件下,随着Cd处理浓度(0.30 - 6.0mg·L^-1)的增加,水稻对Cd富集系数(SCV)明显下降,而转运系数(TF)呈现出增加的趋势,总体而言,杂交品种水稻对Cd的转运系数高于常规品种水稻。不同水稻对Cd胁迫的半抑制浓度阈值(EC50)变化范围为0.552—24.01mg·L^-1,不同水稻品种EC50相差1.18-43.49倍,10%抑制浓度(EC10)变化范围为0.033~1.624mg·L^-1,不同水稻品种EC50相差1.758-49.21倍。不同水稻对Cd的毒性呈现出明显的敏感性差异特征,Bur-Ⅲ分布模型预测结果表明,基于保护95%的水稻品种,Cd的10%抑制浓度值(HC5^10%)为0.045mg·L^-1,50%抑制浓度值(HC550%)为0.594mg·L^-1。研究结果为我国水稻Cd污染防治及土壤Cd质量标准的修订提供了依据。
孙聪陈世宝马义兵刘继芳
关键词:物种敏感性分布
基于不同终点测定土壤中Zn的毒性阈值及其田间验证被引量:8
2013年
利用Log-logistic剂量-效应函数模型,在实验室条件下分别利用大麦根伸长、西红柿及小白菜生长毒性及基质诱导硝化毒性测试方法,测定了16种不同性质土壤中Zn的毒性阈值,在此基础上建立了基于土壤性质主控因子的Zn的毒性预测模型,同时选取湖南祁阳酸性土和浙江嘉兴中性土验证了田间条件下土壤中Zn毒性阈值。结果表明:田间条件下,湖南祁阳土壤中Zn对玉米不同生长指标的EC10范围为37~51mg·kg-1,EC50为127~312mg·kg-1,不同测试指标的敏感性顺序为苗期叶面积>秸秆生物量>苗期株高>籽粒产量;浙江嘉兴水稻土中Zn的毒性阈值EC10为213~332mg·kg-1,EC50为682~922mg·kg-1,不同测定指标间的敏感性顺序为孕穗期叶绿素含量>秸秆生物量>苗期株高>籽粒产量。土壤中Zn的毒性阈值田间验证结果表明,实验室条件下基于不同评价终点测定的土壤中Zn的毒性阈值与田间条件下的吻合性在不同土壤间存在一定差异,相比而言,实验室条件下对偏中性的浙江嘉兴水稻土中Zn的毒性阈值测定结果与田间验证结果更接近;基于实验室条件下不同测试指标所测定的土壤中Zn毒性阈值与土壤主控因子间的预测模型能较好预测浙江嘉兴水稻土中Zn的毒性阈值,田间条件下所测定的ECx(x=10,50)值均在模型预测值的两倍的预测区间内;而对于偏酸性的湖南祁阳土壤,预测模型则低估了土壤中Zn的生态风险。
林蕾陈世宝程旺大张红梅王伯仁刘继芳马义兵
关键词:
西红柿铜毒害的土壤主控因子和预测模型研究被引量:19
2010年
通过有代表性的16种中国土壤的外源铜的西红柿毒害试验,发现淋洗(使用模拟的人工雨水滤洗定量的土壤样品)可以显著提高有机碳和盐分含量较高的土壤的毒性阈值。土壤pH是影响西红柿铜毒性阈值最重要的因子。基于土壤pH和有机碳含量的两因子回归方程能够很好地预测淋洗和非淋洗土壤上铜对西红柿生物量50%抑制的毒性阈值(EC50),且相关性均达到了80%以上。当考虑到黏粒含量或阳离子交换量对EC50的影响时,对于非淋洗和淋洗土壤来说,回归方程的决定系数R2分别提高到了0.862和0.891。本试验结果证明了利用土壤性状(土壤pH,有机碳含量以及黏粒含量或阳离子交换量)可以较好地预测土壤中外源铜对西红柿生长的毒性阈值。
李波马义兵刘继芳韦东普陈世宝张洪涛郭雪雁
关键词:土壤性质淋洗西红柿
土壤性质对烟草中镉富集的影响及预测模型研究被引量:10
2014年
利用15个不同性质的土壤进行盆栽试验,研究了土壤性质对烟草中镉(Cd)富集的影响及预测模型。结果表明,影响烟草中Cd的主要土壤因素依次为土壤Cd浓度、pH、有机质含量。酸性土壤中烟草对土壤Cd具有较强的富集作用。外源Cd比土壤中原生Cd更容易被烟草吸收。土壤基本性质与烟草Cd浓度的数量关系为:Log[烟草Cd]=3.04+1.212Log[土壤Cd]-0.270pH-0.264Log[OC],利用此方程能够很好地预测烟草中Cd浓度。通过降低土壤中Cd的浓度或有效性,提高土壤pH等措施可有效降低烟叶中Cd的浓度。
王卫梁振飞李菊梅石屹刘继芳马义兵
关键词:土壤性质烟草
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