一、有害元素与人体健康（论文文献综述）
骆璐[1]（2021）在《药用植物多农残重金属的大样本检测及综合风险评估》文中指出目的药用植物外源性有害残留物污染现象严重影响药材的安全性及有效性。针对规模化种植药用植物的污染状况,本研究旨在建立药用植物外源性有害残留物系统的检测方法体系、风险评估体系、有害残留物标准及质量管控体系,提出保障药材质量及安全性的有效措施。方法1.药用植物农残的检测收集了 1771批次共182种大规模种植的药用植物样本,通过文献检索确定了药用植物中常检出的、禁用的、以及高毒的共136个农药残留,使用液相色谱-串联质谱（LC/MS-MS）或气相色谱-串联质谱（GC/MS-MS）对136种具有高毒和高检出率的农药进行检测,建立了药用植物的多残留农药检测体系。通过欧盟药典公式,计算出农药的最大残留限量,计算其检出率及超标率。2.药用植物重金属的检测采用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）对1773批次共86种药用植物中五种重金属镉（Cd）、铅（Pb）、砷（As）、汞（Hg）和铜（Cu）进行检测。根据20个国家和地区以及7个国际组织颁布的五种重金属的现有标准,分别计算重金属的检出率及超标率。3.药用植物农残的风险评估对于农残造成的健康风险,采用膳食风险评估区分由于农残暴露量升高而对健康构成的可接受或不可接受风险。应用危害商（HQ）和危害指数（HI）来量化急性、慢性以及药用植物农残的累积暴露风险;采用风险安全序数,通过风险等级评分对农药和药材的风险等级进行分类和排序。通过将农药毒性、农药摄入量和可检测残留水平的相应分值进行计算,得到农药的风险等级得分（S）和药材的风险指数（RI）。此外,首次建立了针对药用植物农残的健康影响评估体系,将致癌和非致癌风险与疾病发病率相关联。对药用植物农药残留引起的患者摄入量以及相关癌症和非癌症聚集效应进行量化,并将两者合并成患者健康影响得分（IS）,用伤残调整生命年（DALY）表示。4.药用植物重金属的风险评估对于重金属造成的健康风险,采用膳食风险评估、非癌症风险评估和癌症风险评估探讨药用植物中重金属污染对人体健康的潜在影响。膳食风险评估计算出每日预估重金属摄入量（EDI）与各金属的每日可接受摄入量（PTDI）比较;非癌症风险分别计算了每种药材中各金属的非癌症危害商（HQ）及每种药材的总非致癌危害指数（HI）;同时计算了每种药材中三种明确癌症风险金属的癌症风险值（CR）,与癌症强度因子（CSF）比较,并计算了每种药材的总癌症风险值。结果1.药用植物农残检出及超标情况农残的总检出率为88.03%（1559批次）,超标率为59.01%（1045批次）。根据欧盟（EU）、美国（US）和中国的相关规定,共检出35种禁用农药。在至少42.97%的样品（761批次）中检测到35种禁用农药,其中速灭磷和总DDT分别的检出率分别为 24.20%（LC/MS-MS,242/1000）和 13.10%（GC/MS-MS,101/771）。此外,8种禁用农药的浓度水平比欧盟标准高出500倍以上。菊花中检出农药37种（超标8种,禁用7种）,其次是山楂（29种）和益智（27种）。农药在根茎及根茎类药材中的检出率最高（48.62%,n=1559）,在花类药材中检出率最低（5.77%,n=1559）。风险最高的农药属于有机磷杀虫剂,杀虫剂（45.42%,n=6387）和杀菌剂（33.69%,n=6387）检出率最高。2.药用植物农残风险评估根据农残的膳食风险评估结果,10种药材的急性风险为不可接受风险（HIa>1）,包括山楂（HIa=12.09）,花椒（HIa=11.54）,枸杞子（HIa=1.86）,和苦地丁（HIa=1.48）等。23种药用植物的慢性风险为不可接受风险（HIc>1）,包括山楂（HIc=6.62）,肉豆蔻（HIc=3.51）,和花椒（HIc=3.38）等。山楂和花椒的急慢性风险（HQa和HQc）及急慢性累积风险（HIa和HIc）最高,而禁用农药呋喃丹和速灭磷在膳食暴露风险评估中危害商最高。此外,果实和种子类药材显示出最高的膳食暴露风险。在风险安全序数评估中,山楂、枸杞子、金银花和蒲公英中检测到的3-羟基呋喃丹和对溴磷的风险等级得分（S=140）最高。而药用植物山楂的危害指数最高（RI=1925）,其次是石斛（RI=1315）和防风（RI=1144）。此外,根据Spearman相关系数,农药残留（p=0.783）对风险排序的贡献最大,其次是农药毒性（p=0.691）,草药摄入量（p=0.370）最小。根据健康影响评估结果,药材薏苡仁（min ISh=3945.40 μDALY·person-1,mean ISh=972.07 μDALY.person-1）和川明参（ISh=4287.78μDALY·person-1）调整伤残年数最高,而薏苡仁o,p’-DDT（ISi,h=2729.58 μDALY·person-1）,及川明参中的 o,p’-DDT（mean ISi,h=2837.91 μDALY·person-1,max ISi,h=3682.78μDALY·person-1）风险最高。综合三种风险评估方法,总滴滴涕、呋喃丹,和速灭磷被确认为是最具风险隐患的杀虫剂。其除具有肾毒性和肝毒性外,还具有致癌、遗传毒性、神经毒性和生殖毒性等。且山楂为代表的果实类药材的农残问题需要特别关注。3.药用植物重金属检出及超标情况所有样品均检测到了重金属,总计30.51%（541）的样品中至少有一种重金属超过中国药典（2020版）标准,433个样品检测出一种超标金属,75个样品检测出两种超标金属,24个样品检测出种3超标金属,9个样品检测出4种超限金属。五种重金属的超标率依次为Pb（102,5.75%）>Cd（88,4.96%）>As（74,4.17%）>Hg（67,3.78%）>Cu（31,1.75%）。Hg在菊花中检出的最高浓度超标66.17倍,Pb在桔梗中检出的最高浓度超标9.02倍。叶及皮类药用植物的超标率为9.68%,果实及种子类的超标率为16.13%,全草及其它类的超标率为41.94%,根及根茎类药材的超标率为19.35%。重金属在果实和种子类药材中的检出率最高,而在全草类药材的超标率最高。重金属Pb的超标率最高,其次是Cd 和 As。4.药用植物重金属风险评估根据重金属的膳食风险评估,共有25种（29.07%）草药（n=86）存在不可接受的风险,其中9种以果实及种子入药,5种为花类,3种为根茎类,2种为叶及皮质类。7种草药中Pb、5种草药中的Cd、4种草药中的Hg和3种草药中As的最大估计日摄入量（EDI）超过了相应的暂定允许日摄入量（PTDI）。车前草的非癌症风险最高（HI=11.47）,而穿心莲的癌症风险最高（CR=5.27E-09）。重金属As在草药中显示出最高的非癌症（HQ=9.95）和癌症风险（CR=4.48E-09）。结论农药在根茎及根茎类药材中的检出率最高,在花类药材中检出率最低,以山楂为代表的果实类药材的农残风险最高。重金属在果实和种子类药材中的检出率最高,而在全草类药材的超标率最高。风险最高的农药属于有机磷杀虫剂,总滴滴涕、呋喃丹,和速灭磷被确认为是最具风险隐患的杀虫剂。重金属As在草药中显示出最高的非癌症和癌症风险。本研究是时空尺度大规模的药用植物外源性有害残留物检测及风险评估,为标准制定、药用植物规模化生产管理体系的建立及质量监管提供了数据支撑及依据。
李丹[2]（2021）在《燃用后选煤副产品中环境敏感微量元素归趋及其效应》文中研究说明选煤是煤炭生产中不可或缺的一个阶段,通过选煤,原煤被加工成精煤,同时产生选煤副产品（煤矸石、煤泥和中煤）。选煤副产品是含有少量煤和许多杂质的复杂混合物,因其富集灰分、硫分和微量元素,热值低,被认为是劣质燃料。近年来,为处置日益增多的选煤副产品,同时也为缓解能源短缺问题,选煤副产品综合利用被大力倡导,其中燃用选煤副产品发电是选煤副产品综合利用的主要途径之一。然而,选煤副产品综合利用过程中引发的二次环境污染长期以来被忽视,关于此类问题的研究十分有限。不同类型选煤副产品（煤矸石、煤泥和中煤）的品质（热值、灰分和微量元素含量等）存在较大差异,为全面了解、同时也为横向比较分析不同类型选煤副产品燃用企业周边环境污染状况,本文选取六盘水某煤矸石电厂、萍乡某煤矸石电厂、济宁某煤泥电厂和大同某中煤电厂（涵盖不同类型的选煤副产品燃用电厂）这类代表性的选煤副产品燃用企业周边区域作为研究区,采集土壤和农作物样品,基于11种环境敏感微量元素（Be、Cd、Co、Cr、Cu、Mn、Ni、Pb、Sb、V和Zn）在土壤中含量、形态分布特征以及农作物各组织中分布规律,分析土壤样品中各微量元素间的关联特征以及农作物对元素的富集特征,揭示微量元素迁移转化特征,评估研究区周边土壤及农作物污染状况和健康风险,对比选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂,以及不同类型选煤副产品燃用电厂周边环境污染特征,总结选煤副产品综合利用存在的主要问题并提出相关改进建议,结论概括如下:（1）结合各研究区土壤样品环境敏感微量元素描述性统计结果,总量和形态分布特征,以及Pearson相关性分析和聚类分析（Ward法）结果,选煤副产品燃用电厂对周边土壤环境产生了不利影响,微量元素已在研究区土壤中不同程度累积。土壤微量元素Sace（酸可提取态）能反映人类活动尤其是近期污染行为对环境的影响,而研究区土壤大部分元素的Sace随距离变化曲线规律大体符合高架点源排放污染物的地面浓度分布规律。选煤副产品燃用电厂尾气排放及其干湿沉积,作为研究区土壤的稳定外源,使得土壤中的微量元素脱离原有的集群,形成新的集群,这些集群可以用选煤副产品中元素的不同赋存模式来解释。（2）结合单因子标准指数法、内梅罗综合指数法、风险评价编码法和潜在生态风险指数法（综合考量元素总量、形态和毒性）的评价结果可知,研究区土壤受到不同程度的元素污染,污染程度依煤矸石电厂>煤泥电厂>中煤电厂递减。随着电厂用煤品质的提高,电厂微量元素排放物对环境的不利影响可得到有效降低。此外,电厂的运行时间及污染物治理情况亦是影响电厂周边土壤环境污染程度的重要因素。电厂污染物排放情况虽受其时代背景影响,差别较大,但随着我国政府对电厂排放管理的日趋严格,电厂污染物减排卓有成效。（3）选煤副产品燃用电厂周边部分农作物样品可食用组织中部分元素含量超过食品安全标准,健康风险评估表明长期摄入这些农作物会给居民带来健康风险。农作物玉米中微量元素的含量在很大程度上取决于土壤中相同元素的生物有效组分,而不是它们的总含量。农作物不同组织对同一元素的积累能力不同,且同一农作物组织对不同元素的积累能力也有差别。（4）相较文献已报道的国内外燃煤电厂周边土壤环境污染状况,本文研究的六盘水和萍乡两个煤矸石电厂周边土壤微量元素污染程度处于相对高位,而大同某中煤电厂和济宁某煤泥电厂周边土壤环境污染程度一般。因选煤副产品燃用电厂装机容量远小于一般燃煤电厂,其引发的环境污染尤其值得重视。（5）选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边农作物均呈现出污染态势,农作物自身的生理特性是影响其吸收微量元素能力的重要因素之一,在监管电厂这类大气污染型企业周边农业活动时,应有意识地规避那些富集吸收重金属类元素能力强的农作物,如叶菜类。（6）综合考虑元素总量、形态和毒性评价表现,Co、Cd、Mn、Pb和Sb是选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边土壤环境中存在较大环境风险的几种元素,需要重点关注。（7）选煤副产品综合利用是一把双刃剑,利用不当必然造成二次环境污染。以环境友好的方式利用选煤副产品显然比追求经济利益更重要。针对选煤副产品综合利用存在的问题提出了相关改进建议,包括:建立选煤副产品标准化检验方法和分类指南;科学规划,合理选址;制定选煤副产品综合利用企业的污染物行业排放标准,实施总量控制;优化管理体系;建立全过程跟踪管理系统;制定鼓励选煤厂技术创新的政策。世界各国正积极尝试从选煤副产品这类劣质燃料中收获能源,然而,本论文显示不同类型选煤副产品燃用电厂均对周边环境造成了微量元素污染,其中煤矸石电厂尤为严重,对比选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂的装机容量,这值得引起重视。选煤副产品综合利用存在诸多问题,其燃用需慎重。不建议不经预处理就直接燃用选煤副产品,需要通过更合适的技术来利用它们。
司瑞瑞[3]（2021）在《京津冀城市群设立禁煤区的环境和健康效益研究》文中指出京津冀地区是中国大气环境污染最严重的城市群之一,不同城市的污染物来源由于自然环境和人为环境不同而复杂多变,由此带来的健康效应也不尽相同。秋冬季节采暖期内更多污染物的排放和较稳定的大气层结会加剧京津冀地区的环境问题。为了缓解这一问题,生态环境部于2017年提出在北京周边地区划定一个约10,000平方公里的禁煤区,要求在2017年10月底前完成禁煤区内散乱污企业、小燃煤锅炉窑炉和农村散煤的“清零”任务。为了了解禁煤区设立对京津冀地区的污染物来源和健康风险的影响,本研究基于2016年3月至2018年1月京津冀地区7个不同典型的区域站点（城市站、工业城市站、城郊站和背景站）的PM2.5采样试验,利用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS 7500ce）检测PM2.5中20种元素的浓度,通过分析禁煤区设立前后元素的变化特征、来源解析、潜在来源和健康风险,系统地研究禁煤区设立给京津冀地区带来的环境效益和健康效益。研究结果表明,京津冀地区PM2.5浓度和20种元素总浓度的变化趋势基本一致。与2016年相比,2017年PM2.5和20种元素总浓度分别降低了16-37.3%和-1.5-29.5%,除了重工业城市的20种元素总浓度稍有升高外,京津冀其他地区的PM2.5和总浓度都呈下降的趋势。从季节变化上看,京津冀地区各站点的PM2.5浓度和20种元素总浓度基本表现为春冬季>夏秋季,20种元素总浓度因春季沙尘的影响而表现稍高,其他季节的20种元素总浓度和PM2.5浓度的变化趋势基本一致。不同类型站点的PM2.5和20种元素总浓度的特征明显不同,受工业影响的城市PM2.5浓度最高,受重工业和农业用地影响的重工业城市和城郊的20种元素总浓度最高。就不同种类的元素而言,所有站点的地壳元素（Ca、Mg、Al、Fe）在20种元素总浓度中所占比例较高,其浓度多表现为白天高夜间低,春季高,冬季次之,夏秋季最低;微量元素（Mn、Cu、Zn、V、Cr、Ni、As、Se、Pb等）的浓度多表现为白天低夜间高,冬季浓度最高,夏秋季最低。禁煤区设立后,禁煤区内站点的PM2.5和20种元素总浓度分别下降了49.9-71.2%和30.8-36.8%,燃煤示踪元素As和Se浓度分别降低了30.8-46.6%和13.7-42.9%,降低幅度明显。本研究采用富集因子（EF）和正定矩阵分解法（PMF）辨别京津冀地区的元素的来源种类,通过后向轨迹和潜在源区方法分析区域传输对京津冀地区污染的影响。结果表明,Na、Mg、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ba的富集因子（EF）小于10,主要来源于自然源;Ni、As的EF值在10到100之间,受人为活动和自然源的共同影响;Cu、Zn、Se、Ag、Cd、Tl、Pb的EF值都大于100,元素的富集程度明显,受人为活动影响较大。将20种元素通过PMF方法进行来源解析发现,京津冀地区元素的来源主要包括土壤、交通、工业、燃油、燃煤五大类,除了重工业城市受到工业源的影响最大外,其他站点受土壤源的影响最大（35.9-56.7%）,交通源（8-23.2%）、燃煤源（7.1-15.2%）、燃油源（6.3-12.9%）的贡献相对较小。从后向轨迹的结果来看,京津冀地区主要受河南北部、河北南部和山东西部等地污染的影响,这些来向的气团移动速度慢,轨迹最短;从潜在来源结果来看,京津冀的潜在源区主要分布在京津冀内,受西北方向气团的影响,山西北部对京津冀中西部站点有一定的影响,此外,河南北部、山东西部和北部、辽宁和内蒙古的部分地区也可能是京津冀地区的潜在污染源区。禁煤区设立后,京津冀地区工业源的比例明显降低,实际的燃煤排放量降低了19.6-60.3%,其中北京的燃煤排放量降低幅度最大,石家庄和兴隆因不在禁煤区内,降低率较低。PM2.5中的有害元素可通过呼吸途径引起人们的健康风险。通过对京津冀地区的健康风险评价发现,在2016年和2017年,该地区呼吸途径的致癌风险基本表现为Cr>As>Cd>Ni,其中Cr、As的终身增量致癌风险（ILCR）大于1×10-6,具有一定的致癌风险,Ni的ILCR小于1×10-6,不具有致癌风险。非致癌风险基本表现为Mn>Cr>Zn>As,Pb>Cd>Cu>Ni,其中,2016年Mn对部分站点有非致癌风险,但2017年Mn对非重工业城市的人群不具有非致癌风险,其他有害元素不具有非致癌风险。2017年致癌风险和非致癌风险分别降低了-9.5-36.2%和3.2-40%。从人群分类上看,成年人的致癌风险高于儿童,儿童的非致癌风险高于成年人,成年男性的致癌风险和非致癌风险均高于成年女性。结合PMF来源解析的结果可以发现,除了城郊地区交通源的致癌风险较高外,其他地区的燃煤和燃油源的致癌风险最高;工业城市中虽然工业源的致癌风险很低,但非致癌风险却很高,超大城市由于交通量大可能会引起较高的非致癌风险。禁煤区设立后,Cr、As、Cd的致癌风险分别降低了21.3-60.9%、17.9-41.1%和37.8-51.9%,燃煤源和工业源的致癌风险降低了30.74-48.28%,禁煤区的设立带来了显着的健康效益。
郑新如[4]（2021）在《陕西石泉及邻区环境地球化学特征研究》文中研究表明位于陕西省南部的石泉及邻区,是汉江重要的水源保护地,也是陕南的旅游胜地,特色资源开发潜力极大。为了查明石泉及邻区关键地球化学元素的富集贫化特征、分布规律及异常特征,以期为生态农业、特色农业的种植与建设、养生产业基地的规划、建设与发展等产业提供支持。本文基于1:20万基础地球化学勘查资料,对元素富集变化特征、环境地球化学场及其异常特征进行了分析研究,并在此基础上对元素环境地球化学场特征进行了分区。论文主要取得如下成果。1、研究区内元素分为4个大类,6个组合。其中,生命必需主量元素组合为Sr-P-Mg O-Na2O-Ca O-Si O2-Fe2O3-Cr-Ti,是本区基性、超基性岩的反映;生物必需微量元素组合为B-F-K2O-Li-Sn-W、Cu-Zn-As-V-Mn-Co-Ni-Mo,可能与该区酸性侵入岩和热液活动有关;对生物有毒元素组合为Al2O3-Be-Bi、U-Th-Ba-Sb-Hg-Pb-Ag-Cd,对生物有毒性而无生物功能;生物非必需元素组合为Zr-Nb-Au-La-Y。2、研究区元素分布的基本特征:研究区元素含量分别与陕西省和全国水系沉积物背景值相比,富集系数均大于1.2的元素有Ni、Ti、V、Ba、Hg、Cd、Mo,表明这些元素在该研究区相对富集,其中Ba、Hg、Cd、Mo元素变异系数大于1,表明这些元素在该研究区中离散程度极大,为极不均匀分布,局部富集现象明显。各地质单元中元素的富集变化特征:寒武系（?）、寒武-奥陶系（?-O）、奥陶系（O）、志留系（S）中,Mo、Cd、Ag、Ba、Au、V富集系数均较大,均在1.2以上,同时这些元素在上述地层中变化系数同样较大,说明这些元素在该地质单元中呈富集状态,且分布极不均匀;石炭系（C）、二叠系（P）地层中Mo、Cd、Sb、Hg、V富集系数均超过1.5,变化系数也较大,说明这些元素在该地质单元中呈富集状态,且分布极不均匀。不同土地利用类型下元素分布状态表明:研究区元素分布的影响因素主要为自然因素（成土母质）,个别元素As、Ba、Cd、Mn、P、Pb、Ti、Fe2O3等受人为因素影响。3、元素的环境地球化学场特征:生物必需主量元素,其高背景场主要分布在研究区西北部的双溪镇-子午镇-茶镇一带、中南部的后柳镇以东-五爱村,东南部的涧池镇-双乳镇-谭坝镇-大河镇、以及东北部的柴坪镇周围;低背景场主要分布在研究区北部的龙王镇以西、叶坪镇和中原镇一带。生物必需微量元素,其高背景场主要分布在研究区西南区域的高川镇-熨斗镇-两河口镇一带、中南部的后柳镇-汉王镇一带、以及东北部的柴坪镇附近;低背景场主要分布在研究区西北部的涧池镇-双溪镇一带。生物非必需元素,其高背景场主要分布在研究区西南部的高川镇-熨斗镇-漩涡镇一带、东部的茨沟镇附近;低背景场主要分布在研究区西北部的子午镇、北部的龙王镇和叶坪镇周围。对生物有毒元素,其高背景场主要分布表在研究区南部的上七村、西南部的高川镇-熨斗镇-漩涡镇一带;低背景场主要分布在研究区中南部汉阴县及周围。4、研究区内,共圈出综合异常8个。其中HS1（异常元素:F、Mo、Ni、P、V、W、Zn）、HS2（异常元素:Co、Cu、Mn、Ni、Zn）,均为生物必须元素,反映元素生态地球化学环境良好;HS3（异常元素:P、Cr、Ni、Co、Cu、Ca O）、HS5（异常元素:Mo、Ni、P、V、Zn、Ag、Ba、Cd、Hg、Sb）、HS6（异常元素:B、Ca O、Fe2O3、Mn、P、Ti）、HS7（异常元素:Cr、Cu、Mo、Ni、P、V、Zn）,除HS5中Ag、Ba、Cd、Hg、Sb为对生物有害元素外,其余均为生物必须元素,反映元素生态地球化学环境较好;HS4（异常元素包括:生物必须元素:As、Co、Mn、Mo、Ni、P、V、Zn;对生物有毒元素:Ag、Ba、Cd、Sb）,对生物有毒元素异常规模较小,反映元素生态地球化学环境较好。5、研究区划分为7个地球化学分区:桑溪镇-茶镇（Ⅰ）:是对人体健康十分有益的区域,尤其是桑溪镇、子午镇为最佳农作物种植和生态康养区;木竹坝-高川镇（Ⅱ）:该区元素分布明显受断裂控制,在高川镇附近有益有害元素同时富集,建议通过土壤修复来抑制植物对有害元素的吸收;熨斗镇-上七村（Ⅲ）:汉江北岸更适宜康养区的建立,汉江南岸建议进行适当的土壤修复,抑制有害元素的活性;宁陕-太山庙（Ⅳ）:该分区东部的东部柴坪镇一带有益元素富集,为很好的生态康养区,该分区西部的宁陕县-太山庙镇附近地形、地球化学条件均较差;龙王镇-叶坪镇（Ⅴ）:该区东部的中原镇一带元素生态地球化学环境良好,是较好的康养区,中部区域的龙王镇、叶坪镇在交通、地形地貌、地球化学条件等方面均较差;两河镇-云雾山镇-观音河镇（Ⅵ）:该区应重点要关注茨沟镇、迎丰镇、大河坝镇以东等人口较密集的地方,建议采取相应措施,抑制有害元素Cd、Ba等的活性;汉阴-恒口（Ⅶ）:该分区内地势平缓,交通便利,可利用性最高,同时也是有益元素Mo高背景和有害元素Cd、Hg等的局布高背景区,有益有害元素均有富集,建议做进一步的勘查研究,从元素有效态的角度消除有害元素的影响。
袁梦[5]（2021）在《企业自用型办公建筑健康性能评价指标研究》文中研究表明面临激烈的市场竞争,各类企业纷纷意识到社会效应所带来的巨大经济效益和影响力,越发关注企业形象与文化所带来的市场资源和人力资源,而企业自用型办公建筑作为品牌窗口,却面临着强调利用率、忽视使用感、缺乏弹性设计等现实问题,正在给每天身处其中1/31/2时间的办公人员身心健康带来负面影响。健康建筑基于国家战略、民生发展和行业进步需求逐渐走入人们视野,截至2019年12月共计53个项目获得健康建筑评价标识,而办公建筑仅8项,《健康建筑评价标准》对于企业自用型办公建筑仍有许多丰富和完善的余地,该类建筑的进步和发展能够充分起到激励先进、鞭策后进、正确引导的作用,促进更多办公建筑走入健康行列,从而惠及更多的企业员工。本文首先分析总结企业自用型办公建筑区别于其他建筑类型的特殊性,即企业形象性、对象前瞻性、长期适应性、功能复合性、空间共融性、内外社交性和社会影响力及其所对应的健康要求。通过阐述建筑与健康的关系,对比绿色建筑与健康建筑概念及评价体系,指出现有相关建筑健康性能的评价指标更多关注建筑安全要素,而对功能要素和行为要素的关注较少,更加重视建筑专业领域的硬性约束,而配合其发挥鼓励引导作用的软性指标缺乏。其次,结合企业自用型办公建筑健康影响要素,以及国内外相关标准、文献成果和调研情况,在我国既有《健康建筑评价标准》评价框架的基础之上,初选适应性评价指标,运用德尔菲法（Delphi）进行指标筛选、修正工作,最终确定6项因素层、36项准则层及75项指标层构建而成的评价框架与指标内容。之后运用层次分析法（AHP）对评价指标赋权,通过多层次对比指标权重系数,有效识别出关注度和重要性高的健康性能影响因子,以便于建筑设计与更新过程中优先选择、优先实现。最后,依据所构建的评价框架、指标内容、权重系数与评分程序,对建研院C座、AB座两栋企业自用型办公建筑作为评价实例,计算得到C座在水、健身和人文三方面相较AB座较为欠缺,与访谈结论基本一致,说明该评价指标框架与内容具有一定合理性和参考价值。本文探究适用于企业自用型办公建筑健康性能的评价指标及相应权重,以便企业业主或设计人员有所参照地开展设计或改造工作,优先对关注度和重要性高的建筑健康性能影响因子给予实现,使之最大程度地满足员工的健康需求,鼓励和引导健康行为,实现企业与个人的全面健康发展。
隋鸣,孔丹丹,丁淑敏,杨美华[6]（2021）在《中药中外源性污染物的健康风险评估研究进展》文中指出近年来,中药质量及安全性已成为制约中药贸易国际化的主要矛盾,中药中污染物的存在为人民用药安全带来了一定隐患,其中外源性有害污染物包括主要包括真菌毒素、农残、重金属及有害元素与二氧化硫。为此,世界卫生组织（WHO）及多个国家相关组织已明确规定此类污染物的最大残留限量标准（MRLs）。《中国药典》（2020年版,四部）也明确了中药中典型外源性有害污染物的检测方法,最大残留限量值以及初步风险评估方法等。可见,不断完善适用于中药中健康风险评估体系研究可进一步保障中药质量及安全。该文综述了中药中典型外源性有害污染物的健康风险评估研究进展,探讨了该体系中存在的问题和挑战,为形成适用于特定类型中药的风险预警模式及应对措施提供科学依据。
王克健[7]（2020）在《两淮地区燃煤电厂砷、汞、氟、铍和铀大气排放清单的建立》文中研究说明安徽两淮地区是华东地区最重要的能源基地,燃煤电厂众多,煤炭消费量大,燃煤过程中易挥发有害微量元素砷、汞、氟、铍和铀等的大气排放量大。坑口电厂的煤电转换,污染物对电厂周边区域环境影响较大,而两淮地区煤中有害元素排放量缺乏系统估算。本文基于该区燃煤电厂年度煤耗量、两淮煤田煤中元素含量和元素的大气扫排放因子,建立了有害元素砷、汞、氟、铍和铀的2009-2017年度的大气排放清单;同时,还以该区两个燃煤电厂为例,系统采集了原煤、飞灰、底渣、石灰石、石膏等物料样品,并分析测试了其中的微量元素,揭示了燃煤产物中铍和铀元素的分布特征,进而分析了铀与铍元素的物质平衡规律。结果表明:（1）淮南煤中砷、汞、氟、铍和铀的平均元素含量分别为2.04 μg/g、0.22μg/g、98.6μg/g、2.37 μg/g和2.40μg/g,与中国煤相比,淮南煤中五种有害微量元素含量正常:（2）2012年,因《火电厂大气污染物排放标准》的颁布实施,两淮地区燃煤电厂的空气污染控制装置更新,本年度仅由静电除尘器控制下燃煤电厂 As、Hg、F、Be 和 U 的大气排放量分别为:0.18 t,1.23 t,643.05 t,0.07 t和0.19 t;而通过静电除尘器与烟气脱硫装置协同作用下2017年度As、Hg、F、Be和U的排放量分别为:0.09 t、0.95 t、46.92 t、0.02 t和0.03 t,相对单一污染物控制装置有害元素的大气排放量显着降低;（3）两个电厂的案例研究表明:煤炭燃烧后,多数铍与铀积聚在煤灰和煤渣中;1kg原煤完全燃烧后向大气中排放0.185 mg铍和0.994 mg铀,该电厂现有污染物控制装置下铍和铀的大气排放因子分别为9.6%和31.9%。图9表21参133
马晴[8]（2020）在《长白山火山土壤质量及有害元素环境风险评价》文中进行了进一步梳理长白山是欧亚大陆东缘的最高山系,地处吉林省东南部,位邻中国与朝鲜边界。长白山天池火山是世界上潜在的最危险的火山之一,也是我国最具潜在灾害性喷发的一座大型近代活动火山。火山一旦喷发将会对该区域的人身安全、生态环境、财产安全和经济发展等造成巨大的威胁,除此以外,火山喷发产生的物质将会对区域内的大气、水、土壤和生态环境产生深远的影响。本研究的主要目的是探索火山喷发对土壤环境的影响。在天池火山周围收集火山土壤和火山灰样本,并测定理化性质和21种金属元素（Al、Fe、K、Ca、Na、Mg、Mn、Ti、Cu、Pb、Zn、Cr、Ni、Ba、Ga、Li、Co、Cd、As、Sn和Sr）的浓度。根据理化性质,采用熵值法和加权综合评价法对研究区土壤质量进行综合评价。利用反距离加权（IDW）插值的方法得到金属元素的空间分布情况,综合Pearson相关分析、聚类分析和主成分分析的方法对金属的来源进行分析。使用地理累积指数(Igeo)、富集因子（EF）、污染因子（CF）和潜在生态风险指数法（RI）评估金属的潜在生态风险,并使用人体健康风险评价模型对金属的致癌风险和非致癌风险进行评价。主要的研究结果如下:（1）物理性质除含水量外变异系数较小（3.03%-16.93%）,较为稳定;化学性质除pH外变异系数较大（13.61%-64.59%）;对于火山灰土特性指标,火山玻璃的变异系数较小（2.92%-6.68%）,磷酸盐吸持量的变异系数较大（32.03%-63.85%）。对于理化性质含量,基本上呈现出表层火山土壤>次层火山土壤>火山灰或者次层火山土壤>表层火山土壤>火山灰两种规律。变异系数大的原因可能是受土壤理化性之间的相互影响、地形地貌、土壤母质、当地降水和蒸发等自然因素的影响,以及不同的土地利用方式和采样点的不均匀分布等人为因素的影响。（2）土壤肥力质量整体呈现中等水平,受人为因素影响小,植被自然生长的区域土壤肥力质量高。常用二级标准作为土壤环境质量评价的质量标准,显示存在轻度污染。研究区内土壤质量总体处于中等-极高的等级,土壤质量主要受海拔、降雨和植被覆盖等自然因素以及人口和景区开发情况等人为因素的影响。（3）天池火山样本中大部分金属元素平均浓度低于其它火山或与其它火山浓度相似,仅有少数金属（如Zn）的平均浓度非常高。Fe、K、Na、Mn、Pb、Zn、As和Sn元素在天池附近浓度较高;Ca、Mg、Ti、Cu、Cr、Ni、Ba、Co和Sr元素在研究区北部至西部浓度较高,且存有部分低浓度区域,而在南坡存有部分高浓度区域。（4）理化性质和火山灰土特性指标中只有土壤容重、土壤孔隙度、有效磷、海拔和磷酸盐吸持量对多数金属的累积存在一定影响。Fe、Mn和As主要为人为来源;其他元素（Al、K、Ca、Na、Mg、Ti、Cu、Pb、Zn、Cr、Ni、Ba、Ga、Li、Co、Cd、Sn和Sr）主要为自然来源,但Li、Pb和Zn可能有人为来源。长白山地区主要为林地和旅游景区,研究区内的人为来源主要为交通源。（5）金属元素浓度较低,不存在潜在的生态风险和非致癌风险,但是要注意Cr和As对儿童的致癌风险。根据研究结果,提出了强化政府的主导作用、制定相应标准、增加污染金属元素的监测种类、重视交通源污染和增强公众的环保意识等5个方面的风险管理措施。研究区域内火山喷发对土壤质量影响,可以为火山喷发对土壤环境效应的研究提供理论依据;对有害元素进行环境风险评价,从环境风险的角度为我国在火山方面的研究提供了一个新的思路,可以保障长白山地区的粮食安全、地下水饮用以及土壤环境。
张建[9]（2020）在《贵州茶叶主产区环境地球化学特征与产地来源示踪研究》文中研究表明中国是世界上茶叶种植面积最大的国家,2018年低,贵州茶叶种植面积达4.78×105hm2,已连续4年位居全国第一。然而,影响贵州茶叶种植和生长的关键环境地球化学因子至今尚不十分清楚,贵州茶叶产地溯源研究也未得到系统开展。因此,调查贵州普安、安顺、都匀、雷山、黎平、湄潭凤冈、石阡茶区后,在掌握地层和岩性基础上,采集基岩、土壤、茶叶样品,测定样品多元素含量和土壤p H值,分析茶叶87Sr/86Sr组成。探讨基岩的元素地球化学特征,阐明不同地质背景基岩元素地球化学特征的差异及成因。分析土壤矿质元素分布特征,从地质背景角度探讨地层岩性对土壤矿质元素分布的影响和制约。同时,系统评价土壤和茶叶质量安全。探讨土壤-茶叶体系金属元素迁移、富集规律,分析土壤金属元素全量和p H值对茶叶相应元素含量的影响。利用茶叶多元素指纹对其产地进行溯源,此外,探讨土壤多元素在茶叶产地溯源中的角色,同时探讨稀土元素指纹在茶叶产地溯源和品种鉴别中的应用。最后,探讨茶叶矿质元素与87Sr/86Sr所构成二元判别图解对茶叶产地来源判别的效果,取得主要结论如下:1.贵州茶叶主产区出露多套地层,除侏罗系、白垩系和新近系外,从板溪群番召组至第四系更新统均有分布,岩石类型主要为碳酸盐岩和碎屑岩。碎屑岩多种矿质元素含量明显高于碳酸盐岩。黎平、安顺石炭系马平群和二叠系茅口组灰岩Cd含量较高,介于0.457～3.57 mg/kg之间,平均为2.01 mg/kg（n=4）。都匀茶区泥盆系石英砂岩多种矿质元素含量较低。石阡寒武系白云岩Tl、Pb、As、Sb和Hg含量较高,与寒武系清虚洞组地层矿化作用有关。与地壳丰度相比,各茶区基岩有害元素含量均较低。2.表层土呈极强酸性（p H=4.02）,深层土呈强酸性（p H=4.5）,茶园土壤酸化严重,与茶树的植物生理特性和施肥有关。碳酸盐岩原生土多种矿质元素和有害元素含量高于碎屑岩原生土,而K含量相反。受白云岩分布所控制的耕土Mg含量较高,与碎屑岩分布相关的耕土K含量较高。安顺茶区部分耕土As、Hg、Sb、Cr和Ni含量较高,与区域地层矿化作用和碳酸盐岩风化过程中Cr、Ni富集有关。石阡耕土Cd、Pb、Tl含量较高,与二叠系灰岩分布和寒武系清虚洞组矿化作用有关。都匀、雷山茶区耕土多金属元素含量较低,与碎屑岩的地质背景密切相关。影响茶树生长的环境地球化学因素主要为碎屑岩区土壤K、Al含量高,而Ca、Mg、As、Hg、Cd、Sb、Cr和Ni含量低。与农用地土壤污染风险筛选值相比,表层土Cu、Cd、As、Cr、Ni、Pb、Zn和Hg平均含量均未超标,由于局部矿化作用和元素高背景存在,耕土重金属点位超标率分别为24.6%、23.59%、10.62%、6.67%、4.62%、3.08%、2.62%和1.03%。3.茶树老叶Ca、Fe、Mn、Se和Sr含量高于嫩叶,而嫩叶Mg、P、S、K、Na、Cu、Zn、Ni、Co和Rb含量高于老叶。都匀、雷山老叶茶Mn、Ni、Co、Mo、Se、Cr、Tl和Al含量最低,与碎屑岩的地质背景密切相关。所有嫩叶茶Cu、As、Cd、Pb、Hg和Cr含量均未超过中国、世界卫生组织（WHO）及欧盟（EU）茶叶标准,而部分老叶茶存在点位超标现象。老叶Al、As、Cd、Cr、Pb、Hg、Sb和Tl含量高于嫩叶,避免老叶茶混入,有利于提高贵州茶叶的质量安全。4.茶叶对Ca、Mn、K、P和S呈强烈富集（BCF>1）,对Cu、Zn、Ni、Se、Sr和Cd为中等富集（0.1<BCF<1）,对Na、Co、Mo、Pb和Sb为微弱富集（BCF<0.1）。嫩叶茶Mg、K、Na、P、S、Cu、Zn、Co和Ni的富集能力强于老叶,而Al、Fe、Ca、Mn、Se、Mo、Sr、As、Hg、Pb、Cd、Cr、Sb和Tl富集能力弱于老叶,与老叶中非营养元素的长期累积和二次转移能力较弱有关。茶叶Ca、Mg、As、Cd、Tl、Mn、Cu、Co、Ni和Sr含量与耕土相应元素呈显着正相关（p<0.05）。茶叶金属元素含量与耕土p H值呈一定程度负相关,茶园土壤酸化促使茶叶金属元素累积,防止茶园土壤进一步酸化尤为重要。5.安顺、湄潭凤冈、雷山茶叶28种矿质元素含量在三地区间差异显着（p<0.05）。各地区茶叶拥有其自身独特的元素地球化学指纹特征。线性判别分析（LDA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）模型正确判别率分别为98.9%和100%。进一步利用茶叶与土壤呈显着相关的矿质元素进行产地溯源,效果较好,茶树品种对产地溯源的判别结果影响较小。此外,利用稀土元素指纹对茶叶产地（普安、都匀、黎平）溯源和同一茶区的茶树品种判别,LDA模型正确判别率分别为86.3%和95.5%,效果较好。6.贵州茶叶87Sr/86Sr组成变化范围较大,介于0.707879±0.000012～0.724356±0.000016之间（n=28）,茶叶87Sr/86Sr组成受不同地层基岩的控制作用明显。茶叶U、Pb、Al、Fe、Li、Na、Bi、Ba、Zn和Ge含量分别与87Sr/86Sr组成构成二元判别图解可将普安、都匀、黎平茶叶有效区分,溯源效果较好。就安顺、雷山、湄潭凤冈茶叶而言,茶叶87Sr/86Sr组成与矿质元素结合仅能溯源个别产区。
张一菲[10]（2020）在《太原市幼儿园PM2.5元素与儿童健康相关性研究》文中研究指明山西省太原市长期以来一直是中国污染较严重的城市之一,同时山西省作为产煤大省,大气污染物浓度升高的主要因素为煤炭采集和燃烧过程中产生的气体和粉尘。尽管太原市对煤炭产业的依赖性与省内其他地区相比较小,但由于其特殊的地理和气候条件,大气环境污染形势也越来越严峻。近年来太原市政府大力实施了多项污染防治策略,效果较为显着,但大气颗粒物浓度仍处于较高水平。颗粒物污染对人体的影响特别是对学龄前儿童的影响是大家广泛关注的环境健康问题,尤其是潜在的微量元素,这些元素可吸附在颗粒物的表面通过呼吸等途径进入人体,从而引起或加重儿童呼吸道疾病,因此在评估空气污染对儿童健康的危害方面起着决定性的作用。学龄前儿童患哮喘等呼吸道疾病的概率逐年增加,因此研究学龄前儿童活动环境中的颗粒物和元素浓度,来源以及元素的健康风险可以为儿童呼吸道疾病防治提供科学依据。本研究在太原市五个行政区随机选取10所幼儿园作为采样地点,采用DustTrakTMDRX 8534监测室内外可吸入颗粒物PM2.5浓度,采用Escort Elf泵进行空气颗粒物采样,对其中的PM2.5颗粒物进行称重,利用GC-MS和ICP-MS对PM2.5中元素进行筛选分析,确定元素种类和浓度。同时对10所幼儿园的所有儿童（4500名）进行问卷调查,并采用呼出气NO检测仪（NIOX VERO）对颗粒物浓度监测教室中的儿童进行NO呼气试验,最终共收集到507名儿童的呼出NO值。对PM2.5中与健康相关的金属元素进行Pearson相关性分析及主成分（PCA）分析确定来源,利用健康风险模型对幼儿园中的不同人群的非致癌风险和致癌风险进行评估,并结合儿童呼出NO值与呼吸道症状的相关性进一步探究幼儿园室内外PM2.5中元素对学龄前儿童患哮喘等呼吸道疾病及过敏症状的影响。结果表明:（1）本研究采样期间幼儿园室内PM2.5的平均浓度为0.27±0.20mg/m3,室外平均浓度为0.23±0.20mg/m3,均高于国家环境空气质量标准PM2.5日平均浓度二级预知（75略/m3）。（2）经筛选分析后,共筛选出18种元素,其中S元素的浓度最高,平均浓度为 29,112.58±26,666.49ng/m3。Cd,Pb,As,Mn,Ni,Cr,Co,Hg八种与健康相关的元素浓度分别为 7.39±4.73 ng/m3,620.42±403.35 ng/m3,42.38±30.06 ng/m3,340.14±256.22 ng/m3,114.91±109.84 ng/m3,1002.34±1128.73 ng/m3,3.56±2.93 ng/m3,2.84±2.31 ng/m3。其中Pb,Cd,As浓度超过国家标准浓度限值。（3）Pearson相关性分析和主成分（PCA）分析的结果显示,太原市幼儿园室内外PM2.5可能主要来源于燃煤、金属冶炼及交通排放。采矿业和垃圾焚烧也对幼儿园的PM2.5浓度产生一定的影响。（4）太原市幼儿园PM2.5中元素健康风险评估结果显示,Cr和Mn的非致癌风险较大（HQ>1）,男孩比女孩的风险更大,儿童比成人风险更大。对于幼儿园中各类人群,经呼吸途径进入体内的Cr,Ni,As,Cd,Co,Hg元素均具有致癌风险（Ri>10-6）,其中Cr,As,Ni的致癌风险处于较高水平（Ri>10-4）。（5）通过对比2014年与2004年PM2.5中各元素的非致癌风险与致癌风险值,结果显示Cr和Mn元素在两个年份均具有非致癌风险,其中Cr增大了 6.56倍,Mn元素略有减小。Cr,Ni,As,Cd,Co在两个年份都具有致癌风险,其中Cr,Ni,Co的致癌风险升高。（6）幼儿园507名样本儿童呼出NO的几何平均值为10.0±5.2ppb,其中男孩为10.6±5.8ppb,女孩9.6±4.4ppb。男孩的最高值为36.0ppb,女孩最高值为34.0ppb,结果表明男孩比女孩的呼出NO值相对较高,可能在一定程度上男孩更易患哮喘等呼吸道疾病。（7）样本儿童的呼出NO值与幼儿园PM2.5中除Hg以外的元素均呈显着正相关,表明PM2.5中的除Hg以外的各种元素均会导致儿童患呼吸道症状。（8）样本儿童的呼出NO值与过去12个月喘息症状显着正相关,OR值为1.11,95%置信区间为 1.00-1.25。以上研究结果表明,太原市幼儿园室内外PM2.5中的元素对儿童存在不同程度的非致癌风险和致癌风险,同时元素浓度的升高会导致儿童呼出NO值升高,增加儿童患哮喘等呼吸道疾病的风险。因此应结合颗粒物中元素来源制定相应的污染防治措施,从而改善学龄前儿童的生活环境。
二、有害元素与人体健康（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、有害元素与人体健康（论文提纲范文）
（1）药用植物多农残重金属的大样本检测及综合风险评估（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略表 |
| 第一章 文献综述 |
| 1. 药用植物外源性有害残留物污染情况 |
| 1.1 农残及重金属超标问题普遍 |
| 1.2 农残及重金属主要类型及危害 |
| 1.3 农残及重金属产生途径 |
| 2. 药用植物农残及重金属的检测方法 |
| 2.1 农残前处理方法 |
| 2.2 农残检测方法 |
| 2.3 重金属前处理方法 |
| 2.4 重金属检测方法 |
| 3. 农残及重金属的标准与风险评估 |
| 3.1 外源性有害残留物的限量标准 |
| 3.2 药用植物外源性有害残留物风险评估总则 |
| 3.3 农残及重金属的暴露评估 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 1.选题背景 |
| 2.研究内容 |
| 3. 技术路线图 |
| 第二章 药用植物的多农药残留检测 |
| 1. 实验材料 |
| 2. 实验方法 |
| 2.1 样品前处理 |
| 2.2 UPLC-MS/MS条件 |
| 2.3 APGC-MS/MS条件 |
| 3. 数据分析 |
| 3.1 检出率的计算 |
| 3.2 超标率的计算 |
| 3.3 农残相关参数来源 |
| 4. 结果与分析 |
| 4.1 药用植物中农残的检出率 |
| 4.2 药用植物中禁用农药检出率 |
| 4.3 药用植物中农残的超标率 |
| 第三章 药用植物多残留农药的综合风险评估 |
| 1. 数据分析方法 |
| 1.1 膳食风险评估 |
| 1.2 风险安全序数 |
| 1.3 健康影响评估 |
| 2. 结果与分析 |
| 2.1 膳食风险评估 |
| 2.2 风险安全序数 |
| 2.3 健康影响评估 |
| 3. 讨论 |
| 第四章 药用植物的重金属检测 |
| 1. 实验材料 |
| 1.1 样品采集 |
| 1.2 对照品储备液的制备 |
| 1.3 对照品标准曲线的制备 |
| 1.4 内标溶液的制备 |
| 2. 实验方法 |
| 2.1 样品前处理 |
| 2.2 仪器与试剂 |
| 2.3 仪器条件 |
| 2.4 方法学指标 |
| 3. 数据分析 |
| 3.1 重金属的检出率 |
| 3.2 重金属的超标率 |
| 4. 结果与分析 |
| 4.1 重金属的检出率 |
| 4.2 重金属的超标率 |
| 第五章 药用植物重金属的综合风险评估 |
| 1. 数据分析 |
| 1.1 膳食风险评估 |
| 1.2 非癌症风险评估 |
| 1.3 癌症风险评估 |
| 2. 结果与分析 |
| 2.1 膳食风险评估 |
| 2.2 非癌症风险评估 |
| 2.3 癌症风险评估 |
| 3. 讨论 |
| 总结与展望 |
| 1. 结论 |
| 2. 创新性 |
| 3. 展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 研究生期间成果 |
| 附录 |
| 表S1 药用植物中常检出农残的国际标准 |
| 表S2.1 LC-MS/MS检测的1000批次药用植物样本清单 |
| 表S2.2 GC-MS/MS检测的771批次药用植物样本清单 |
| 表S3.1 136种农残及其相关参数列表 |
| 表S3.2 LC-MS/MS检测的98种标准曲线及R~2 |
| 表S3.3 GC-MS/MS检测的44种标准曲线及R~2 |
| 表S3.4 LC-MS/MS检测的98种农残的保留时间及离子对 |
| 表S3.5 GC-MS/MS检测的44种农残的保留时间及离子对 |
| 表S4 136种农残的检出率及超标率 |
| 表S5 药用植物中检出农药个数、禁用农药个数及超标农药个数 |
| 表S6 1773批次药用植物重金属检测清单及检测结果 |
| 表S7.1 ICP-MS测定薄荷药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.2 ICP-MS测定穿心莲药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.3 ICP-MS测定大青叶药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.4 ICP-MS测定枸杞药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.5 ICP-MS测定广金钱草药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.6 ICP-MS测定红花药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.7 ICP-MS测定金银花药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.8 ICP-MS测定菊花药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.9 ICP-MS测定款冬花药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.10 ICP-MS测定连翘药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.11 ICP-MS测定木瓜药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.12 ICP-MS测定女贞子药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.13 ICP-MS测定蒲公英药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.14 ICP-MS测定山银花药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.15 ICP-MS测定山茱萸药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.16 ICP-MS测定酸枣仁药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.17 ICP-MS测定吴茱萸药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.18 ICP-MS测定五味子药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.19 ICP-MS测定鱼腥草药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.20 ICP-MS测定栀子药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.21 ICP-MS测定枳壳药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.22 ICP-MS测定紫苏叶药材中5种元素方法学验证 |
| 表S7.23 ICP-MS测定车前草药材中5种元素方法学验证 |
| 图S1.1 五种药用部位中五种重金属的主成分分析(PCA) |
| 图S1.2 32个产区中五种重金属的主成分分析(PCA) |
| 图S2 五种药用部位中五种重金属的SPEARMAN相关性分析 |
| 图S3 五种药用部分五种重金属的相似性分析(ANOSIM) |
| 图9、10、11的图注 |
| 中医药科技查新报告书 |
（2）燃用后选煤副产品中环境敏感微量元素归趋及其效应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 选煤副产品 |
| 1.1.1.1 煤矸石 |
| 1.1.1.2 煤泥 |
| 1.1.1.3 中煤 |
| 1.1.2 选煤副产品引发的环境问题 |
| 1.1.3 选煤副产品综合利用 |
| 1.1.3.1 选煤副产品综合利用背景 |
| 1.1.3.2 选煤副产品综合利用政策 |
| 1.1.3.3 选煤副产品综合利用模式 |
| 1.1.4 选煤副产品综合利用存在问题 |
| 1.1.4.1 煤中环境敏感微量元素 |
| 1.1.4.2 选煤副产品中环境敏感微量元素 |
| 1.1.4.3 选煤副产品综合利用引发的环境敏感微量元素污染 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究目的、内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 样品与方法 |
| 2.1 研究区域选取 |
| 2.2 研究区域概况及样品采集 |
| 2.2.1 六盘水某煤矸石电厂概况及样品采集 |
| 2.2.2 萍乡某煤矸石电厂概况及样品采集 |
| 2.2.3 济宁某煤泥电厂概况及样品采集 |
| 2.2.4 大同某中煤电厂概况及样品采集 |
| 2.3 样品前处理及分析 |
| 2.3.1 样品前处理 |
| 2.3.2 样品痕量元素总量分析 |
| 2.3.3 样品形态分析 |
| 2.3.4 质量保证及控制 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 评价标准 |
| 2.4.2 污染指数(P_I) |
| 2.4.3 内梅罗综合指数(P_(NSI)) |
| 2.4.4 风险评价编码法(RAC) |
| 2.4.5 潜在生态风险指数(E_r~i和R_I) |
| 2.4.6 健康风险(THQ和HI) |
| 2.4.7 生物富集系数(BAF) |
| 第3章 六盘水某煤矸石电厂周边土壤和农作物中环境敏感微量元素分布特征研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 3.2.1 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素含量 |
| 3.2.2 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态分布 |
| 3.2.2.1 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态 |
| 3.2.2.2 煤矸石电厂周边土壤元素总量对元素形态影响 |
| 3.2.3 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 3.2.4 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素相关性和聚类分析 |
| 3.2.5 煤矸石电厂土壤中环境敏感微量元素污染评价及潜在生态风险分析 |
| 3.2.5.1 污染指数(P_I)和内梅罗综合指数(P_(NSI))评价结果 |
| 3.2.5.2 风险评价编码法(RAC)评价结果 |
| 3.2.5.3 潜在生态风险指数(E_r~i和R_I)评价结果 |
| 3.3 煤矸石电厂周边农作物中环境敏感微量元素分布及污染特征 |
| 3.3.1 煤矸石电厂周边农作物各组织中环境敏感微量元素含量 |
| 3.3.2 煤矸石电厂周边农作物环境敏感微量元素污染评价 |
| 3.3.3 煤矸石电厂周边农作物环境敏感微量元素健康风险评估 |
| 3.4 煤矸石电厂周边土壤-农作物系统环境敏感微量元素迁移 |
| 3.4.1 煤矸石电厂周边农作物中环境敏感微量元素富集系数 |
| 3.4.2 煤矸石电厂周边农作物与土壤中环境敏感微量元素含量相关性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 萍乡某煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 4.2.1 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素含量 |
| 4.2.2 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态分布 |
| 4.2.2.1 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态 |
| 4.2.2.2 煤矸石电厂周边土壤元素总量对元素形态影响 |
| 4.2.3 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 4.2.4 煤矸石电厂周边土壤中环境敏感微量元素相关性和聚类分析 |
| 4.2.5 煤矸石电厂土壤中环境敏感微量元素污染评价及潜在生态风险分析 |
| 4.2.5.1 污染指数(P_I)和内梅罗综合指数(P_(NSI))评价结果 |
| 4.2.5.2 风险评价编码法(RAC)评价结果 |
| 4.2.5.3 潜在生态风险指数(E_r~i和R_I)评价结果 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 济宁某煤泥电厂周边土壤和农作物中环境敏感微量元素分布特征研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 5.2.1 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素含量 |
| 5.2.2 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态分布 |
| 5.2.2.1 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态 |
| 5.2.2.2 煤泥电厂周边土壤元素总量对元素形态影响 |
| 5.2.3 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 5.2.4 煤泥电厂周边土壤中环境敏感微量元素相关性和聚类分析 |
| 5.2.5 煤泥电厂土壤中环境敏感微量元素污染评价及潜在生态风险分析 |
| 5.2.5.1 污染指数(P_I)和内梅罗综合指数(P_(NSI))评价结果 |
| 5.2.5.2 风险评价编码法(RAC)评价结果 |
| 5.2.5.3 潜在生态风险指数(E_r~i和R_I)评价结果 |
| 5.3 煤泥电厂周边农作物中环境敏感微量元素分布及污染特征 |
| 5.3.1 煤泥电厂周边农作物各组织中环境敏感微量元素含量 |
| 5.3.2 煤泥电厂周边农作物环境敏感微量元素污染评价 |
| 5.3.3 煤泥电厂周边农作物环境敏感微量元素健康风险评估 |
| 5.4 煤泥电厂周边土壤-农作物系统环境敏感微量元素迁移 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 大同某中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 6.2.1 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素含量 |
| 6.2.2 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态分布 |
| 6.2.2.1 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素形态 |
| 6.2.2.2 中煤电厂周边土壤元素总量对元素形态影响 |
| 6.2.3 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素分布特征 |
| 6.2.4 中煤电厂周边土壤中环境敏感微量元素相关性和聚类分析 |
| 6.2.5 中煤电厂土壤中环境敏感微量元素污染评价及潜在生态风险分析 |
| 6.2.5.1 污染指数(P_I)和内梅罗综合指数(P_(NSI))评价结果 |
| 6.2.5.2 风险评价编码法(RAC)评价结果 |
| 6.2.5.3 潜在生态风险指数(E_r~i和R_I)评价结果 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边环境中微量元素污染特征对比分析 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边土壤环境微量元素污染特征对比分析 |
| 7.2.1 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边土壤环境微量元素含量对比 |
| 7.2.2 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边土壤环境微量元素形态对比 |
| 7.2.3 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边土壤环境微量元素污染指数对比 |
| 7.3 不同类型选煤副产品电厂周边土壤环境微量元素污染特征对比分析 |
| 7.4 选煤副产品燃用电厂和燃煤电厂周边农作物环境微量元素污染特征对比分析 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 选煤副产品综合利用存在问题及改进建议 |
| 8.1 概述 |
| 8.2 选煤副产品综合利用存在问题 |
| 8.3 选煤副产品综合利用改进建议 |
| 8.3.1 建立选煤副产品标准化检验方法和分类指南 |
| 8.3.2 科学规划,合理选址 |
| 8.3.3 制定行业排放标准,实施总量控制 |
| 8.3.4 优化管理体系 |
| 8.3.5 建立全过程跟踪管理系统 |
| 8.3.6 制定鼓励选煤厂技术创新的政策 |
| 8.4 小结 |
| 第9章 结论、创新点与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 创新点 |
| 9.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）京津冀城市群设立禁煤区的环境和健康效益研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 颗粒物中元素的浓度标准和变化特征 |
| 1.2.2 元素的来源解析 |
| 1.2.3 元素的健康风险评价 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 实验与分析方法 |
| 2.1 观测站点概况 |
| 2.2 大气PM_(2.5)样品采集方法 |
| 2.3 大气PM_(2.5)中元素的测样方法 |
| 2.3.1 样品的前处理 |
| 2.3.2 ICP-MS的测样原理与质控方法 |
| 2.3.3 样品检测方法 |
| 2.3.4 数据质量控制 |
| 2.4 数据处理与分析方法 |
| 2.4.1 富集因子法 |
| 2.4.2 PMF正交矩阵因子分析法 |
| 2.4.3 气团后向轨迹法 |
| 2.4.4 健康风险评价法 |
| 2.5 样品的采集时间统计 |
| 第三章 京津冀地区PM_(2.5)中元素的时空变化特征 |
| 3.1 京津冀地区PM_(2.5)与总元素的变化特征 |
| 3.2 京津冀地区元素的日夜变化特征 |
| 3.3 京津冀地区元素的季节变化特征 |
| 3.4 禁煤区设立对京津冀地区PM_(2.5)中元素浓度的影响 |
| 3.4.1 20 种元素总浓度和PM_(2.5)浓度的对比 |
| 3.4.2 元素的日夜变化特征 |
| 3.4.3 元素的季节变化特征 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 京津冀地区PM_(2.5)中元素的来源解析 |
| 4.1 富集因子分析 |
| 4.2 正交矩阵因子分析 |
| 4.2.1 PMF来源解析结果 |
| 4.2.2 各站点不同季节的来源占比分析 |
| 4.3 气团后向轨迹分析 |
| 4.3.1 2016-2017 年京津冀地区后48h后向轨迹分析 |
| 4.3.2 京津冀地区PM_(2.5)和As元素的潜在源贡献因子 |
| 4.3.3 京津冀地区PM_(2.5)和As元素的浓度权重轨迹分析法 |
| 4.4 禁煤区设立对元素来源的影响 |
| 4.4.1 禁煤区内6 个站点的EF分析 |
| 4.4.2 禁煤区内6 个站点PMF来源解析结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 京津冀地区PM_(2.5)中元素的健康风险评价 |
| 5.1 健康风险评价参数的选取 |
| 5.2 健康风险评价 |
| 5.3 不同来源对健康风险的影响 |
| 5.4 禁煤区设立对健康分析评价结果的影响 |
| 5.5 不确定性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本文特色与创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）陕西石泉及邻区环境地球化学特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.4 完成工作量 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 地球化学景观及地质概况 |
| 第三章 元素地球化学特征 |
| 3.1 元素共生组合及分类特征 |
| 3.2 元素的分布与分配特征 |
| 第四章 元素环境地球化学场特征 |
| 4.1 生物必需主量元素 |
| 4.2 生物必需微量元素 |
| 4.3 生物非必需元素 |
| 4.4 对生物有毒元素 |
| 第五章 元素环境地球化学异常特征 |
| 5.1 单元素异常的圈定 |
| 5.2 元素组合异常 |
| 5.3 元素综合异常分析 |
| 5.4 异常评序 |
| 第六章 元素环境地球化学分区及评述 |
| 6.1 分区原则、依据及分区结果 |
| 6.2 各分区生态环境地球化学评述 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）企业自用型办公建筑健康性能评价指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 企业自用型办公建筑现存问题 |
| 1.1.2 健康建筑发展需求 |
| 1.1.3 健康建筑适应性评价 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.2.1 现代办公建筑类型 |
| 1.2.2 企业动态发展与办公空间需求 |
| 1.2.3 企业自用型办公建筑的特点及健康需求 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 研究框架 |
| 2 现有建筑健康性能评价指标分析 |
| 2.1 相关基础研究 |
| 2.1.1 健康的定义 |
| 2.1.2 人体健康影响因素 |
| 2.1.3 人的健康需求 |
| 2.1.4 健康建筑 |
| 2.2 健康建筑与绿色建筑的联系与区别 |
| 2.2.1 发展背景 |
| 2.2.2 专业领域 |
| 2.2.3 关注对象 |
| 2.2.4 技术内容 |
| 2.2.5 可感知性 |
| 2.3 国内外绿色建筑评价标准中的健康指标 |
| 2.3.1 英国BREEAM |
| 2.3.2 德国DGNB |
| 2.3.3 法国HQE |
| 2.3.4 美国LEED |
| 2.3.5 日本CASBEE |
| 2.3.6 中国ESGB |
| 2.3.7 比较分析 |
| 2.4 国内外健康建筑评价标准 |
| 2.4.1 美国WELL建筑标准 |
| 2.4.2 美国Fitwel评价体系 |
| 2.4.3 中国《健康建筑评价标准》 |
| 2.4.4 比较分析 |
| 2.5 办公建筑健康认证案例分析 |
| 2.5.1 中国石油大厦——健康建筑三星级运行标识 |
| 2.5.2 仲量联行上海办公室——WELL铂金级认证 |
| 2.6 小结 |
| 3 企业自用型办公建筑健康性能评价指标选取 |
| 3.1 企业自用型办公建筑健康性能影响要素 |
| 3.1.1 身体层面 |
| 3.1.2 心理层面 |
| 3.1.3 社会层面 |
| 3.2 评价指标初选 |
| 3.2.1 指标来源 |
| 3.2.2 选取原则 |
| 3.3 评价指标筛选与修正 |
| 3.3.1 指标筛选 |
| 3.3.2 指标修正 |
| 3.4 评价指标内容 |
| 3.4.1 空气 |
| 3.4.2 水 |
| 3.4.3 舒适 |
| 3.4.4 健身 |
| 3.4.5 人文 |
| 3.4.6 服务 |
| 3.5 小结 |
| 4 企业自用型办公建筑健康性能评价指标权重 |
| 4.1 评价指标赋权方法 |
| 4.1.1 指标权重 |
| 4.1.2 赋权方法 |
| 4.2 评价指标赋权步骤 |
| 4.2.1 构建指标层次 |
| 4.2.2 构造判断矩阵 |
| 4.2.3 一致性检验与修正 |
| 4.2.4 群决策 |
| 4.2.5 层次单排序和总排序 |
| 4.3 评价指标赋权计算 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 因素层 |
| 4.3.3 准则层 |
| 4.3.4 指标层 |
| 4.4 评价指标权重分析比对 |
| 4.5 小结 |
| 5 企业自用型办公建筑健康性能评价指标应用实例 |
| 5.1 评价程序 |
| 5.2 评价对象简介 |
| 5.3 中国建筑科学研究院C座 |
| 5.3.1 评价分析 |
| 5.3.2 评分汇总 |
| 5.4 中国建筑科学研究院AB座 |
| 5.4.1 评价分析 |
| 5.4.2 评分汇总 |
| 5.5 评价结果及建议 |
| 5.5.1 评价结果分析 |
| 5.5.2 改进建议 |
| 5.6 小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 6.2.1 研究不足 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1:指标要素说明及评分表 |
| 附录2:指标权重调查问卷 |
| 附录3:图录 |
| 附录4:表录 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（6）中药中外源性污染物的健康风险评估研究进展（论文提纲范文）
| 1 中药中健康风险评估概述 |
| 1.1 急性、慢性膳食暴露量比较评估 |
| 1.2 耐受量比较评估 |
| 1.3 暴露限值法 |
| 1.4 非致癌性风险与致癌性风险评估 |
| 2 中药中典型外源性有害污染物污染风险评估 |
| 2.1 真菌毒素 |
| 2.2 重金属及有害元素 |
| 2.3 农药残留 |
| 2.4 二氧化硫 |
| 3 展望 |
（7）两淮地区燃煤电厂砷、汞、氟、铍和铀大气排放清单的建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 燃煤大气污染 |
| 1.1.2 煤中有害元素 |
| 1.1.3 研究区特征 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 有害元素的大气排放清单 |
| 1.3.2 煤中有害微量元素 |
| 1.3.3 燃煤电厂污染控制装置 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 两淮地区地理位置 |
| 2.2 两淮地区年度燃煤电厂发电量 |
| 2.3 两淮地区煤中有害元素含量 |
| 2.3.1 砷元素 |
| 2.3.2 汞元素 |
| 2.3.3 氟元素 |
| 2.3.4 铍元素 |
| 2.3.5 铀元素 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 排放清单的建立方法及采样分析测试 |
| 3.1 排放清单的建立方法 |
| 3.2 样品采集与制备 |
| 3.2.1 淮南矿区煤样采集与制备 |
| 3.2.2 煤样的实验分析方法 |
| 3.2.3 某电厂实验样品采集制备与实验分析 |
| 3.3 案例研究方法 |
| 3.4 实验测试结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 两淮地区燃煤电厂有害元素排放清单的建立 |
| 4.1 燃煤电厂有害元素年度排放量的估算方法 |
| 4.2 相关参数的确定 |
| 4.2.1 两淮地区年度煤耗量 |
| 4.2.2 煤中元素的含量 |
| 4.2.3 大气排放因子 |
| 4.3 两淮地区燃煤电厂砷、汞、氟、铍和铀元素排放量估算 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电厂大气排放的案例研究 |
| 5.1 采样电厂概况 |
| 5.2 采样电厂污染物控制装置介绍 |
| 5.3 数据分析和元素分配规律 |
| 5.4 某电厂铍和铀元素的排放量测算 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与不足 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（8）长白山火山土壤质量及有害元素环境风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 火山喷发与火山土壤研究 |
| 1.2.2 土壤质量评价 |
| 1.2.3 土壤元素的含量及来源分析 |
| 1.2.4 土壤有害元素的环境风险评价 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究目标、研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 课题来源（项目支持） |
| 第二章 理论依据与研究方法 |
| 2.1 理论依据 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 自然概况 |
| 2.2.2 社会经济概况 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.4 土壤样品分析 |
| 2.4.1 土壤样品前处理 |
| 2.4.2 土壤理化性质测定 |
| 2.4.3 土壤元素含量测定 |
| 2.5 研究方法 |
| 2.5.1 土壤质量综合评价 |
| 2.5.1.1 模糊数学法（隶属度函数） |
| 2.5.1.2 内梅罗综合污染指数法 |
| 2.5.1.3 熵值法 |
| 2.5.1.4 加权综合评价法 |
| 2.5.2 生态风险评价 |
| 2.5.2.1 地累积指数（I_(geo)） |
| 2.5.2.2 富集因子（EF） |
| 2.5.2.3 污染因子（CF） |
| 2.5.2.4 潜在生态风险指数（RI） |
| 2.5.3 健康风险评价 |
| 第三章 火山土壤质量评价 |
| 3.1 土壤理化性质分析 |
| 3.1.1 土壤物理性质分析 |
| 3.1.2 土壤化学性质分析 |
| 3.1.3 火山土壤特性指标分析 |
| 3.2 土壤肥力质量评价 |
| 3.2.1 评价指标体系的建立 |
| 3.2.2 评价结果与分析 |
| 3.3 土壤环境质量评价 |
| 3.3.1 评价指标与分级 |
| 3.3.2 评价结果与分析 |
| 3.4 土壤质量综合评价 |
| 3.4.1 评价指标体系的建立 |
| 3.4.2 评价结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 火山土壤中金属元素分布特征及来源分析 |
| 4.1 土壤中金属元素含量分析 |
| 4.1.1 土壤中金属元素含量对比分析 |
| 4.1.2 土壤中金属元素空间分布特征 |
| 4.2 土壤中金属元素累积影响因素分析 |
| 4.2.1 理化性质与金属累积相关性分析 |
| 4.2.2 海拔、火山玻璃含量和磷酸盐吸持量与金属累积相关性分析 |
| 4.2.3 样本类型对金属累积影响 |
| 4.3 土壤金属元素来源分析 |
| 4.3.1 Pearson相关分析 |
| 4.3.2 聚类分析 |
| 4.3.3 主成分分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 火山土壤中有害元素的环境风险评价 |
| 5.1 土壤中有害元素的生态风险评价 |
| 5.2 土壤中有害元素的人体健康风险评价 |
| 5.3 风险管理措施 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文着作情况 |
（9）贵州茶叶主产区环境地球化学特征与产地来源示踪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 茶叶种植和生长的农业地质背景研究 |
| 1.2.2 土壤-茶叶体系金属元素分布和迁移规律研究 |
| 1.2.3 饮茶途径有害元素健康风险评估研究 |
| 1.2.4 茶园土壤酸化机制研究 |
| 1.2.5 茶叶Mn、Al、F富集机理与解毒机制研究 |
| 1.2.6 茶叶及其它农产品的产地来源示踪研究 |
| 1.2.7 存在问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 完成的工作量及创新点 |
| 1.4.1 完成的工作量 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区自然环境 |
| 2.1.1 地理位置分布 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.2 地层岩性 |
| 2.3 样品采集 |
| 2.3.1 采样点布设 |
| 2.3.2 样品采集 |
| 2.4 茶树品种 |
| 2.5 样品整理与前处理 |
| 2.6 样品测试分析 |
| 2.6.1 土壤pH值测试 |
| 2.6.2 岩石-土壤多元素含量测试 |
| 2.6.3 茶叶多元素测试 |
| 2.6.4 嫩叶锶同位素(~(87)Sr/~(86)Sr)组成分析 |
| 2.7 实验的质量控制 |
| 2.8 数据的统计分析 |
| 第三章 贵州茶叶主产区基岩元素地球化学特征 |
| 3.1 不同茶区基岩的元素地球化学背景 |
| 3.1.1 基岩的主量元素地球化学特征 |
| 3.1.2 基岩有益微量元素地球化学特征 |
| 3.1.3 基岩有害微量元素地球化学特征 |
| 3.2 本章小结 |
| 第四章 茶叶主产区原生土及耕土环境地球化学特征 |
| 4.1 茶园深层土及表层土pH值 |
| 4.2 不同茶区原生土元素地球化学特征 |
| 4.2.1 原生土主量元素地球化学特征 |
| 4.2.2 原生土有益微量元素地球化学特征 |
| 4.2.3 原生土有害元素分布特征 |
| 4.3 不同茶区耕层土的元素地球化学特征 |
| 4.3.1 耕层土主量元素分布特征 |
| 4.3.1.1 耕层土Al、Fe、K和 Ca含量 |
| 4.3.1.2 耕土Mg、Na、P和 S含量 |
| 4.3.2 耕层土有益微量元素含量分布特征 |
| 4.3.2.1 耕土Mn、Cu、Co和 Ni含量分布特征 |
| 4.3.2.2 耕土Mo、Se、Sr和 Zn含量 |
| 4.3.3 耕层土有害元素分布特征 |
| 4.3.3.1 耕层土As、Hg、Sb、Cd、Pb和 Cr含量分布特征 |
| 4.3.3.2 耕层土Tl、Sn、V和 Sc含量分布特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 贵州茶叶矿质元素分布特征、富集规律及影响因素 |
| 5.1 茶树嫩叶及老叶矿质元素分布特征 |
| 5.1.1 茶叶主量元素分布特征 |
| 5.1.1.1 嫩叶茶Ca、Mg、P和 S分布特征 |
| 5.1.1.2 老叶茶Ca、Mg、P和 S分布特征 |
| 5.1.1.3 嫩叶及老叶茶中K的分布特征 |
| 5.1.1.4 嫩叶及老叶主量元素分布特征对比 |
| 5.1.2 茶叶有益微量元素分布特征 |
| 5.1.2.1 嫩叶及老叶有益微量元素分布特征 |
| 5.1.2.2 不同茶区嫩叶及老叶Fe、Mn、Ni、Co、Mo和 Sr对比 |
| 5.1.2.3 不同地区嫩叶及老叶Cu、Zn、Se和 Rb分布特征对比 |
| 5.1.3 茶叶有害元素分布特征 |
| 5.1.3.1 嫩叶及老叶有害元素分布特征 |
| 5.1.3.2 不同地区嫩叶及老叶Al、As、Cd和 Cr对比 |
| 5.1.3.3 不同地区嫩叶及老叶Pb、Hg、Tl和 Sb对比 |
| 5.2 茶叶矿质元素生物富集特征 |
| 5.2.1 主量元素生物富集特征 |
| 5.2.2 有益微量元素生物富集特征 |
| 5.2.3 有害元素生物富集特征 |
| 5.3 土壤金属含量及pH值对茶叶金属元素含量的影响 |
| 5.3.1 茶叶元素与土壤元素相关性分析 |
| 5.3.2 土壤pH与茶叶(嫩叶及老叶)元素含量相关性 |
| 5.3.3 冗余分析(RDA)揭示茶叶金属含量与土壤理化性质关系 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于元素地球化学指纹示踪贵州茶叶产地来源 |
| 6.1 茶叶元素地球化学指纹用于产地来源示踪 |
| 6.1.1 安顺、雷山和湄潭凤冈茶叶元素含量特征 |
| 6.1.2 主成分分析 |
| 6.1.3 线性判别分析 |
| 6.1.4 正交偏最小二乘判别分析 |
| 6.2 基于土壤-茶叶相关元素的产地来源示踪 |
| 6.2.1 普安、都匀和黎平茶叶及土壤样品特征 |
| 6.2.2 三地区茶叶元素含量 |
| 6.2.3 三地区土壤元素含量 |
| 6.2.4 茶叶元素与土壤元素相关性分析 |
| 6.2.5 主成分分析 |
| 6.2.6 逐步线性判别分析示踪茶叶产地来源 |
| 6.2.7 茶叶品种对产地来源示踪的影响 |
| 6.3 土壤-茶叶相关元素判别安顺、雷山和湄潭凤冈所产茶叶 |
| 6.3.1 三地区土壤-茶叶矿质元素相关性 |
| 6.3.2 未考虑品种因素的逐步线性判别分析 |
| 6.3.3 考虑品种因素的逐步线性判别分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 稀土元素在茶叶产地来源示踪及品种判别中的应用 |
| 7.1 基于稀土元素指纹示踪贵州茶叶产地来源 |
| 7.1.1 不同地区茶叶样品来源 |
| 7.1.2 普安、都匀和黎平三地区茶叶稀土元素含量特征 |
| 7.1.3 主成分分析 |
| 7.1.4 线性判别分析 |
| 7.1.5 正交偏最小二乘判别分析 |
| 7.2 基于稀土元素指纹的四个茶叶品种判别 |
| 7.2.1 四个茶叶品种来源 |
| 7.2.2 四个品种茶叶稀土元素含量特征 |
| 7.2.3 主成分分析用于品种判别 |
| 7.2.4 偏最小二乘判别分析 |
| 7.2.5 逐步线性判别分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 茶叶锶同位素组成及其对产地来源示踪的指示 |
| 8.1 七地区茶叶样品对应的地质背景及品种 |
| 8.2 茶叶的锶同位素组成特征 |
| 8.3 茶叶锶同位素组成用于产地来源示踪 |
| 8.3.1 普安、都匀和黎平茶区 |
| 8.3.2 安顺、雷山和湄潭凤冈茶区 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 主要结论 |
| 9.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 附录二 攻读博士学位期间主持与参加的科研项目 |
| 附录三 攻读博士学位期间参加的学术会议 |
| 附录四 攻读博士学位期间的国际学术交流 |
（10）太原市幼儿园PM2.5元素与儿童健康相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 立题依据及背景 |
| 1.2 PM_(2.5) 的来源及主要成分 |
| 1.2.1 PM_(2.5) 的来源 |
| 1.2.2 PM_(2.5) 的主要成分 |
| 1.3 PM_(2.5) 中主要致癌元素对人体健康的影响 |
| 1.4 呼出NO值与呼吸道疾病的相关性 |
| 1.5 研究意义及研究内容 |
| 1.5.1 研究意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 创新点 |
| 第二章 太原市幼儿园室内外颗粒物浓度及元素组成分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究方案及实验方法 |
| 2.2.1 研究对象 |
| 2.2.2 实验试剂及仪器 |
| 2.2.3 样品的采集 |
| 2.2.4 PM_(2.5) 中金属元素来源分析 |
| 2.2.5 统计分析 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.110 所幼儿园室内和室外PM_(2.5) 平均浓度 |
| 2.3.2 幼儿园室内外元素浓度基本描述 |
| 2.3.3 PM_(2.5)中8 种与健康相关金属元素的相关性 |
| 2.3.4 主成分(PCA)法分析金属来源 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 太原市幼儿园PM_(2.5) 中元素健康风险评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 健康风险评估模型暴露量的计算 |
| 3.2.2 健康风险评估模型风险值的计算 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 PM_(2.5) 中元素的非致癌风险和致癌风险 |
| 3.3.2 幼儿园不同人群非致癌风险和致癌风险评估 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 太原市幼儿园学龄前儿童呼出NO值与元素浓度及呼吸道症状的相关性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方案及实验方法 |
| 4.2.1 研究对象 |
| 4.2.2 问卷调查 |
| 4.2.3 NO呼气试验 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 太原市幼儿园儿童NO呼气试验结果统计 |
| 4.3.2 呼出NO值与哮喘患病率及过敏症状的性别差异 |
| 4.3.3 呼出NO值与PM_(2.5) 中选定元素浓度的相关性 |
| 4.3.4 呼出NO值与呼吸道症状的相关性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
四、有害元素与人体健康（论文参考文献）
- [1]药用植物多农残重金属的大样本检测及综合风险评估[D]. 骆璐. 中国中医科学院, 2021(02)
- [2]燃用后选煤副产品中环境敏感微量元素归趋及其效应[D]. 李丹. 南昌大学, 2021(02)
- [3]京津冀城市群设立禁煤区的环境和健康效益研究[D]. 司瑞瑞. 兰州大学, 2021(09)
- [4]陕西石泉及邻区环境地球化学特征研究[D]. 郑新如. 长安大学, 2021
- [5]企业自用型办公建筑健康性能评价指标研究[D]. 袁梦. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [6]中药中外源性污染物的健康风险评估研究进展[J]. 隋鸣,孔丹丹,丁淑敏,杨美华. 中国中药杂志, 2021
- [7]两淮地区燃煤电厂砷、汞、氟、铍和铀大气排放清单的建立[D]. 王克健. 安徽理工大学, 2020(04)
- [8]长白山火山土壤质量及有害元素环境风险评价[D]. 马晴. 东北师范大学, 2020
- [9]贵州茶叶主产区环境地球化学特征与产地来源示踪研究[D]. 张建. 贵州大学, 2020(04)
- [10]太原市幼儿园PM2.5元素与儿童健康相关性研究[D]. 张一菲. 山西大学, 2020(01)
标签：土壤重金属污染论文; 土壤环境质量标准论文; 重金属检测论文; 土壤结构论文; 土壤分类论文;