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农用地土壤污染风险管控标准(试行)- 土壤环境质量 (GB 15618—2018).pdf

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简介:
本文件为《农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),旨在规范和指导我国农用土地的土壤污染防控,保障农产品质量安全与农业生态安全。 《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)是中国发布的一项国家标准,旨在管理和控制农用地的土壤污染风险,以保障农产品的质量安全、农作物正常生长和保护土壤生态环境。该标准是对1995年发布的《土壤环境质量标准》进行修订后的成果,标志着中国在土壤环境保护管理方面取得了一项重要进展。 新标准规定了农用地中污染物含量的风险筛选值和管制值,用于评估污染状况并据此对风险进行分级管理和控制。具体来说,如果土壤中的污染物含量不超过筛选值,则认为其对农产品质量、农作物生长及生态环境的影响较小;而若超过管制值则需采取相应措施以防止进一步的环境污染。 为了确保标准的有效执行,还制定了监测、实施与监督的相关要求和技术规范。这些规定有助于合理利用农业用地和修复污染土地。 该标准涉及多项技术文件作为支撑,包括土壤质量测定方法、土地类型分类以及各类污染物(如无机元素、有机氯农药及重金属)的检测方法等。同时对“农用地”、“土壤污染风险”等相关术语进行了明确定义,并详细规定了针对特定污染物的风险筛选值和管制值。 此外,标准特别适用于耕地中的土壤污染风险筛查与分类工作,并建议园地和牧草地参照执行该标准内容。这不仅为我国的土壤环境保护提供了科学依据和技术指导,还促进了土地使用质量和农业可持续发展的提升。总的来说,《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》的发布实施标志着中国在推进土壤保护工作中迈出了重要一步,并向着更加规范化和精细化的方向发展。

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    本文件为《农用地土壤污染风险管控标准》(GB 15618—2018),旨在规范和指导我国农用土地的土壤污染防控,保障农产品质量安全与农业生态安全。 《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB 15618—2018)是中国发布的一项国家标准,旨在管理和控制农用地的土壤污染风险,以保障农产品的质量安全、农作物正常生长和保护土壤生态环境。该标准是对1995年发布的《土壤环境质量标准》进行修订后的成果,标志着中国在土壤环境保护管理方面取得了一项重要进展。 新标准规定了农用地中污染物含量的风险筛选值和管制值,用于评估污染状况并据此对风险进行分级管理和控制。具体来说,如果土壤中的污染物含量不超过筛选值,则认为其对农产品质量、农作物生长及生态环境的影响较小;而若超过管制值则需采取相应措施以防止进一步的环境污染。 为了确保标准的有效执行,还制定了监测、实施与监督的相关要求和技术规范。这些规定有助于合理利用农业用地和修复污染土地。 该标准涉及多项技术文件作为支撑,包括土壤质量测定方法、土地类型分类以及各类污染物(如无机元素、有机氯农药及重金属)的检测方法等。同时对“农用地”、“土壤污染风险”等相关术语进行了明确定义,并详细规定了针对特定污染物的风险筛选值和管制值。 此外,标准特别适用于耕地中的土壤污染风险筛查与分类工作,并建议园地和牧草地参照执行该标准内容。这不仅为我国的土壤环境保护提供了科学依据和技术指导,还促进了土地使用质量和农业可持续发展的提升。总的来说,《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)》的发布实施标志着中国在推进土壤保护工作中迈出了重要一步,并向着更加规范化和精细化的方向发展。
  • (GB15618-2008, 修订版)
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    《土壤环境质量标准》(GB15618-2008)是中国关于土壤环境保护的重要国家标准,旨在规范和指导各类用地土壤中污染物的控制与管理。本次修订版更新了多项指标和技术要求,更加适应当前环保需求。 GB15618-2008《土壤环境质量标准(修订版)》提供了关于土壤环境保护的指导原则和技术要求,旨在保护生态环境、保障人体健康以及促进可持续发展。该标准对于控制污染物排放、改善土壤质量和推动绿色发展具有重要意义。
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  • 城市重金属模型
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    本研究构建了针对城市环境的地表土壤重金属污染评估模型,旨在量化与预测各类污染物在城市生态系统中的分布及影响。 ### 城市表层土壤重金属污染模型 #### 一、引言 随着工业化和城市化的快速发展,重金属污染已成为威胁城市生态环境及人类健康的重大问题之一。2009年发生的“血铅超标”事件引起了国家和社会的高度关注。本研究通过对某地区表层土壤中八种主要重金属元素的含量进行分析,旨在建立一套科学合理的重金属污染模型,并通过该模型找出污染源的位置和原因,为制定有效的污染防治措施提供依据。 #### 二、模型构建与分析 ##### 2.1 数据分析与处理 首先利用MATLAB软件对采集的数据进行预处理,包括清洗异常值及缺失值填充等步骤,以确保后续数据分析的有效性和准确性。然后通过数据分析、拟合和插值方法得到八种主要重金属元素在城区的空间分布图,并进一步求出这八种重金属在五个区域内的平均含量,与国家规定的重金属污染标准进行比较来评估各个区域的重金属污染程度。 ##### 2.2 污染原因分析 基于问题一的基础数据,在结合实际情况后,分析导致土壤中出现重金属污染的主要因素。这些可能包括但不限于工业排放、交通尾气排放以及农业活动中使用的农药和化肥等。通过深入探讨这些问题有助于更全面地理解污染机制,并为未来的污染防治工作提供科学依据。 ##### 2.3 污染程度评估 首先求出五个区域内八种主要重金属的平均含量,然后基于这些数据进行拟合分析来确定各类金属元素的具体污染水平。通常情况下,污染物浓度最高的区域很可能是该物质的主要来源地。此外还可以采用内梅罗指数(Nemerow index)来综合评价土壤污染程度分布情况。 内梅罗指数计算公式如下: \[ \text{PN} = \sqrt{\frac{(sum_{i=1}^{n}\frac{C_i}{S_i})^2 + (max(\frac{C_i}{S_i}))^2}{2}} \] 其中,\( C_i \)代表第 \( i \) 种金属元素的实际浓度,\( S_i \) 为该种重金属的标准限值。根据计算结果的不同可以将污染程度分为四个等级:未污染(PN < 0.85)、轻度污染(0.85 < PN ≤1.7)、中度污染(1.7 < PN ≤2.56)和重度污染(PN > 2.56)。 ##### 2.4 模型参数设定 在建立模型时,需要合理设置各项参数。具体来说,每种金属元素的含量会受到位置因素的影响,即与距离参照点的横坐标x及纵坐标y有关。[C(x, y)] 表示第i种金属在位置 (x,y) 处的实际浓度;\[ \overline{C_j} \] 代表该区域中第j区的平均含量;\( C_i \) 是元素 i 在土壤中的实际浓度,而 \( B_i \) 则是研究区域内背景值。k是一个考虑不同因素可能引起背景值变化的系数(本研究所取为 k=1.5)。 #### 三、模型应用 在完成重金属污染模型建立的基础上,采用传统的指数评价方法来评估土壤环境质量。该方法包括单因子污染指数法等,通过比较各金属元素的实际浓度与标准限值之间的关系来判断土壤的污染状况。具体公式为: \[ P_i = \frac{C_i}{S_i} \] 其中 \( P_i \) 代表第 i 种重金属污染物的污染指数;\( C_i \) 是实际浓度,而 \( S_i \) 则是评价标准限值。根据不同的污染指数数值可以将其划分为非污染状态(P <1)、轻度污染状态(1< P ≤3)、中度污染状态(3 6)。 #### 四、结论 通过对某地区表层土壤八种主要重金属元素的含量分析,成功建立了重金属污染模型,并利用MATLAB软件进行了数据分析及验证。研究结果显示不同区域间的重金属污染物存在显著差异,部分地区的污染程度已达到较为严重的水平。此外,通过定位和解析污染源可以为未来的环境污染控制与治理提供重要的科学依据。未来的工作将致力于完善该模型以提高预测精度,并探索更多有效的防控策略。
  • 确定:基于USDA三角形的Matlab实现
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    本研究介绍了利用MATLAB软件实现基于美国农业部(USDA)土壤质地三角形分类方法的过程和步骤,以准确判定土壤质地类型。 这段文字用于根据美国农业部土壤质地三角形来确定土壤质地。
  • 推理模型
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    环境土壤推理模型是一套用于模拟和预测土壤中污染物行为及其对环境影响的科学工具,结合了化学、生物学及数学方法。该模型帮助研究人员理解土壤污染扩散机制,并为制定有效的环境保护措施提供依据。 土壤—环境推理模型是一种基于地理信息系统(GIS)的科学方法,用于研究土壤与环境因素之间的复杂关系。该模型通常应用于数字制图领域,通过数据分析和推理揭示土壤形成过程、分布规律以及其对环境响应的内在机制。Solim-Solution是这种模型的一种具体实现,它提供了一套工具和技术,帮助科学家和研究人员更好地理解和预测在不同环境条件下的土壤行为。 在土壤制图模型中,土壤-环境推理模型扮演着核心角色。该模型综合考虑了气候、地形、生物、母质以及时间(即风化程度)这五个主要的土壤形成因素,通常称为五大地理学发生因子。这些因素相互作用影响着土壤类型、性质和分布。例如,在湿润气候条件下,有机物质积累可能促进深厚的有机土层生成;而在干燥气候下,则可能导致矿物质强烈分解并形成沙质或石质土壤。 Solim-Solution工具集包括数据预处理、统计分析、空间建模及结果可视化等功能模块。在数据预处理阶段,用户需要整合来自不同来源的土壤和环境信息,如地形高程、降雨量以及植被类型等,并进行标准化与清洗工作;随后通过统计分析发现土壤特征与环境变量间的关联模式;利用机器学习算法或地理加权回归技术构建空间模型,在此基础上生成预测性地图或其他可视化结果。 实际应用中,该类模型可用于土地资源管理、环境保护及农业规划等领域。例如:依据模型预测适宜种植特定作物的土壤类型或者评估潜在侵蚀风险并制定相应的土地保护措施;此外还能帮助我们理解土壤在全球碳循环中的作用,并对气候变化研究提供重要支持。 总之,结合地理学、生态学和统计学知识的土壤—环境推理模型为科学研究提供了强大工具。Solim-Solution作为其解决方案之一,则使复杂的分析过程更加高效且精确,有助于更好地理解和利用宝贵的土壤资源。
  • 中国30S栅格格式的数据:T_TEXTURE(顶层
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    中国30秒栅格的T_TEXTURE数据集提供了关于中国土地表层土壤质地的详细信息,分辨率高,便于研究和应用。 中国土壤数据30S中的T_TEXTURE字段表示顶层土壤质地的分布情况。这些数据来源于2009年联合国粮农组织(FAO)与维也纳国际应用系统研究所(IIASA)构建的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database version 1.1)(HWSD)。
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    本研究聚焦于城市环境中地表土壤中重金属污染物的分布、来源及影响进行深入探讨和数据分析,旨在评估其对生态环境的危害并提出相应的防治措施。 **城市表层土壤重金属污染分析与研究:2011年数学建模论文解析** **一、背景与目的** 在2011年的全国大学生数学建模竞赛中,兰州理工大学技术工程学院的参赛团队选择了“A”类题目进行研究,主题聚焦于城市表层土壤中的重金属污染分析。该研究旨在通过数学建模的方法,对特定区域内土壤中重金属的污染状况进行深入分析,以期揭示污染源、评估污染程度,并提出有效的污染防治策略。 **二、研究方法与数据分析** ### 2.1 数据采集与处理 研究团队首先收集了城市不同区域的土壤样本,包括工业区、山区等地带。对这些样本进行了详细的化学分析,测定了其中砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、铜(Cu)、汞(Hg)、镍(Ni)、铅(Pb)和锌(Zn)等八种主要重金属元素的含量。通过对数据进行统计分析,计算出了各元素的平均值、标准偏差及含量范围。例如Cd的平均含量为289.96ng/g,标准偏差为183.68ng/g,其含量在86.8~1044.5ng/g之间。 ### 2.2 污染程度评估 #### 2.2.1 单因子污染指数 研究团队利用单因子污染指数的计算方法进一步评价了不同区域的污染状况。例如,若某元素的单因子污染指数(Pk)小于或等于1,则认为该地区受此元素影响较小;而当Pk大于3时,则判定为“重度污染”。通过对比工业区和山区样本数据,可以得出不同区域的具体污染特征。 #### 2.2.2 内梅罗综合污染指数 除了单因子分析外,研究还应用了内梅罗综合污染指数([pic])来全面评估土壤的总体污染状况。[pic]值反映了整体受污染程度,当[pic]小于等于0.7时认为土壤处于“安全”状态;而当[pic]大于或等于3时,则视为遭受“重度污染”。 ### 2.3 数据分析工具与程序 为了处理大量复杂的土壤样本数据,研究团队开发了一套基于模糊数学模型的C语言程序。该程序能够筛选和分析污染指数较高的采样点,并通过调整宏定义MMM来适应不同区域的数据需求。 **三、模型应用与改进** #### 3.1 预测与三维地形拟合 针对问题⑷,研究团队采用三维地形拟合方法结合模糊数学技术预测了城市地质环境的演变趋势。这不仅有助于当前污染分布的理解还能提供未来可能变化的信息,为长期环境保护政策制定提供了科学依据。 #### 3.2 模型局限性与优化方向 虽然模糊数学模型在筛选重污染源方面表现良好,但其准确度取决于数据质量和参数设定。因此,在后续研究中应提高数据采集精度并改进算法以增强对复杂环境因素的适应性和预测能力。 **四、结论与展望** 通过数学建模和数据分析,团队揭示了城市表层土壤重金属污染现状及特征,并为未来治理提供了科学依据。然而,该领域仍面临许多挑战如深入探究污染机制开发高效治理技术提升公众环保意识等,需要跨学科合作持续推进研究工作以实现更加绿色可持续的城市发展。
  • 保护信息理平台
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    土壤环境保护信息管理平台是一款集成了先进的信息技术和环保理念的应用系统。它旨在通过收集、分析和共享数据来保护土壤环境质量,为用户提供全面的土壤监测与预警服务,助力实现可持续发展的目标。 为了建立土壤环境基础数据库并构建湘西州的土壤环境保护大数据管理平台,可以利用移动互联网、物联网等多种技术手段来拓宽数据获取渠道,并确保这些数据能够动态更新。此外,还需要加强不同部门之间的数据共享合作,编制资源共享目录以明确具体的权限和使用方式。通过这种方式,可以使土壤环境信息在防治污染、城乡规划、土地管理和农业生产以及保障居民健康等方面发挥重要作用。