Relationship between Lotus Root Quality and Geochemical Conditions in the Xinken Lotus Root Producing Area of Guangzhou
-
摘要: 名优特农产品品质与产区环地质背景条件密切相关。广州新垦莲藕是国家地理标志产品，探讨其产区地质背景与莲藕品质的关系对于新垦莲藕的规模化种植有重要意义。本文通过系统采集新垦莲藕产地藕塘底泥、地表水、新鲜莲藕样品，采用电感耦合等离子体质谱/发射光谱法（ICP-MS/OES）等多种技术进行测试，开展品质评价研究，初步揭示了新垦莲藕品质与产区环境地球化学条件之间的相关性。研究结果表明：藕塘底泥中营养元素锰、锌、钼、钴、钒、铁均处在一等（丰富）等级，硒以适量和高硒等级为主，重金属铬、铜、汞、镍、铅、锌均低于农用地土壤污染风险筛选值；藕塘地表水中铜、锌、硒、硼、汞、镉、砷、六价铬、铅、镍等指标均满足灌溉水质要求；产出的新垦莲藕淀粉、可溶性糖、钾、磷、钙、镁、铁、锌、硒的含量较高，重金属和粗纤维含量较低；莲藕对底泥中不同元素生物富集系数平均值范围为0.0484~65.67，对磷的富集能力最强，对锗的富集能力最弱。藕塘底泥中硼与莲藕中淀粉显著正相关（p≤0.05），钙与蛋白质显著性正相关，砷与可溶性糖显著负相关。藕塘底泥中硼钴铁镁锰钒钙锗的含量较高，有利于莲藕营养组分的积累，产出高品质的莲藕。本文提出在种植过程中重视有机质、钙、氮和锗等养分的补充，关注镉和砷带来的潜在生态安全风险。要点
(1) 系统采集和测试评价了新垦莲藕藕塘底泥、地表水及莲藕中的组分信息特征。
(2) 新垦莲藕生长的水土环境总体较为清洁，重金属含量较低；底泥营养元素丰富，硼钴铁镁锰钒钙锗含量高，利于莲藕营养组分的积累。
(3) 新垦莲藕对营养元素的吸收富集能力大于对重金属的吸收富集能力。
HIGHLIGHTS(1) Chemical compositions of sediment, surface water and fresh lotus root in the Xinken area were systematically analyzed.
(2) The sediment and water environment of Xinken lotus root is generally clean, with low heavy metal contents and rich nutrient elements in sediment. The contents of B, Co, Fe, Mg, Mn, V, Ca and Ge in the sediment are high, which is beneficial to the accumulation of nutrients in lotus root.
(3) The absorption and enrichment capacity of Xinken lotus root for nutrient elements is greater than that for heavy metals.
Abstract:BACKGROUNDEnvironmental geochemical conditions affect the quality of famous and special agricultural products. Xinken lotus root is the national product of geographical indication. Exploring the relationship between the geological background of the production area and the quality of lotus root is of great significance to the large-scale planting of Xinken lotus root.OBJECTIVESTo reveal the correlation between the quality of lotus root and the environmental geochemical characteristics in the producing area.METHODSSediment, surface water and fresh lotus root in the Xinken area were systematically sampled and analyzed.RESULTSThe concentrations of nutrients, i.e., Mn, Zn, Mo, Co, V and Fe, in the sediment of the lotus root pond were high, in the first grade (rich) level. Selenium was mainly in proper amounts and high selenium grade. The concentrations of Cr, Cu, Hg, Ni, Pb and Zn were lower than those of the soil pollution risk threshold of agricultural land. Cu, Zn, Se, B, Hg, Cd, As, Cr(Ⅵ), Pb and Ni in surface water of the lotus pond met the requirement for irrigation water quality. The lotus root was rich in starch, soluble sugar, K, P, Ca, Mg, Fe, Zn and Se, and the contents of heavy metals and crude fiber were low. The average bioaccumulation coefficients of lotus root for different elements ranged from 0.0484 to 65.67. The enrichment ability of P was the strongest and that of Ge was the weakest. There was a significant positive correlation between B and starch in lotus root pond sediment (p ≤ 0.05), between Ca and protein, while a significant negative correlation between As and soluble sugar. The contents of B, Co, Fe, Mg, Mn, V, Ca and Ge in the sediment of the lotus pond were high, which was beneficial to the accumulation of nutrients in lotus root, and thus production of safe and high-quality lotus roots.CONCLUSIONSImportance should be attached to the supplement of organic matter, Ca, N and Ge in the lotus pond during the planting process and more attention to the potential ecological security risks caused by Cd and As.
-
铅锌矿石多以硫化矿共生，或与其他金属共生，组成复合多金属硫化矿床。矿物中伴生的钨、钼、锡、锗、硒、碲等有益组分的含量对矿床的综合评价和矿产工业开发及利用具有重要意义[1]。
对于铅锌矿石的分析，在国家标准方法GB/T 14353—2014中，钨和钼采用氢氟酸-硝酸-高氯酸体系进行样品分解，以电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)测定，当溶液中共存的铜含量>5%或铅含量>10%时，对钨、钼的测定分别产生不同程度的正、负干扰，该方法通过在标准溶液中等量补偿干扰元素的方式扣除测定干扰。各类地质样品中锡的含量常低于10 μg/g，可采用固体粉末发射光谱法测定[2]，但铅锌矿的含硫量高，采用电火花激发时易引起样品飞溅跳样；王铁等[3]采用5种混合酸消解锰铁中的痕量锡，但针对铅锌矿中难熔锡石矿物的分解效果难以保证。国家标准方法中，锗和硒分别以氢氟酸-硝酸-硫酸和碳酸钠-氧化锌进行样品分解，均采用原子荧光光谱法测定，此溶液体系中共存的高含量铅(320 mg/L以上)干扰锗的测定，而硒采用半熔法-沸水提取的前处理方法使进入测定体系的主量金属元素大幅度减少，基本消除了干扰。碲元素的丰度低，熔矿后通常需要分离富集，刘正等[4]采用萃取法进行样品预处理，以石墨炉原子吸收光谱法测定碲的含量。国家标准中采用共沉淀分离的方法，当硒含量高于1 μg/g时可能干扰碲的测定。可见现有分析方法中，对铅锌矿有用组分进行综合评价时各元素采用分组或单独溶矿和测定的方式，多元素无法同时分析，操作强度大、效率低，且存在不可避免的主量元素干扰，影响了分析的准确度和精密度。
采用ICP-MS测定铅锌矿中的6种伴生元素，研究人员通常采用混酸分组处理样品。为了确保难熔元素锡完全分解，王佳翰等[5]同时使用硫酸和高氯酸高温冒烟消解，再以硝酸180℃复溶样品同时测定钨、钼、锡，样品处理时间长；非金属硒、碲含量较低，且易受主量元素干扰，陈波等[6]采用乙醇介质提高硒、碲的分析灵敏度。现有的熔矿和测定方法难以兼顾6种元素的同时、准确测定。本研究采用碱熔体系，熔矿后加入阳离子树脂交换分离钠盐，同时将造岩元素钾、铁、铝等及主量元素铅、锌从测定体系中分离，有效减小基体效应和矿石中铅的干扰，建立了以ICP-MS测定铅锌矿中的钨、钼、锡、锗、硒、碲的方法。
1. 实验部分
1.1 仪器及工作参数
iCAP Q型电感耦合等离子体质谱仪(美国ThermoFisher公司)，主要工作参数如下：测定模式为KED模式；RF功率1150 W；等离子气流量15.0 L/min；辅助气流量1.0 L/min；雾化气流量1.0 L/min；进样泵流速为30 r/min；进样冲洗时间20 s；扫面方式为跳峰；单元素积分时间为1 s。
1.2 主要试剂
过氧化钠、三乙醇胺、柠檬酸为分析纯，三乙醇胺、柠檬酸作为络合剂使用。
柠檬酸溶液：浓度为0.8%，溶剂为水。
732型阳离子交换树脂：在交联为7%的苯乙烯-二乙烯共聚体上带磺酸基(—SO3H)的阳离子交换树脂。
铑(GSB04-1746-2004)、铼(GSB04-1745-2004)、硼(GSB04-1716-2004)、磷(GSB04-1741-2004)单元素标准储备溶液：浓度为1000 μg/mL，碘(GSB05-1137-1999)单元素标准溶液：浓度为100 μg/g。以上单元素标准储备溶液均由国家有色金属及电子材料分析测试中心定值，逐级稀释后配制成实验用内标液，铼、铑浓度为0.5 μg/mL，硼、磷、碘浓度为1.0 μg/mL。
实验用水为超纯水(电阻率18.0 MΩ·cm)。
1.3 实验方法
1.3.1 实验样品
实验样品为铜铅锌矿石标准物质，与实际样品具有相近的基体组成和主量元素含量。包括：GBW07170为西藏自治区地质矿产勘查开发局中心实验室研制的铜、铅矿石成分分析标准物质；GBW07164和GBW07167为中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所研制的富铜(银)矿石和铅精矿成分分析标准物质；BY0110-1为云南锡业公司研制的锌精矿成分分析标准物质，矿物类型为氧化矿；GBW07234和GBW07235为湖北地质实验研究所研制的铜矿石和铅矿石成分分析标准物质。
1.3.2 样品处理
称取待测矿样0.4000 g于刚玉坩埚中，用塑料勺加入2.0 g过氧化钠，坩埚置于预热至500℃的耐火板上放置5 min，再转移到升温至500℃的马弗炉中，升温至750℃，保温10 min，取出后冷却至约100℃，坩埚放入100 mL聚四氟乙烯烧杯中，加入80 mL热水(约80℃)提取，加入2 mL三乙醇胺，加入0.5 μg/mL铼内标溶液5.00 mL，搅拌均匀，取出坩埚，冷却后定容于100 mL容量瓶中，得待测液。
1.3.3 测定液制备
搅拌过程中移取10.0 mL待测液于50 mL聚四氟乙烯坩埚中，加入0.8%柠檬酸溶液8 mL，摇匀，再加入8~9 g阳离子树脂，摇匀后于回旋振荡器上以振速150~160 r/min振荡15 min，充分离子交换，加入8 mL水，继续于振荡器上振荡20 min后，定容于50 mL容量瓶中，得测定液。
1.3.4 标准工作溶液的配制
在100 mL容量瓶中加入逐级稀释后的钨、钼、锡、锗、硒、碲标准溶液，加入2.0 g过氧化钠、内标溶液5.00 mL(内标元素浓度Re：0.5 μg/mL；B：1.0 μg/mL)和2 mL三乙醇胺，定容，摇匀，配制成钨、钼、锡、锗、硒、碲的混合标准曲线溶液，随同样品待测液(1.3.2节)制备成工作曲线溶液。各元素浓度见表 1。
表 1 钨钼锡锗硒碲标准工作溶液Table 1. Standard working solution of tungsten, molybdenum, tin, germanium, selenium and tellurium混合标准溶液系列 浓度(ng/mL) W Mo Sn Ge Se Te S0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 S1 4.0 10.0 4.0 2.0 2.0 1.0 S2 8.0 20.0 8.0 4.0 4.0 2.0 S3 20.0 50.0 20.0 10.0 10.0 5.0 S4 40.0 100.0 40.0 20.0 20.0 10.0 S5 80.0 200.0 80.0 40.0 40.0 20.0 S6 120.0 400.0 120.0 60.0 60.0 30.0 S7 200.0 1000.0 200.0 100.0 100.0 50.0 2. 结果与讨论
2.1 溶矿方式的选择
多元素系统分析中，对熔矿方式的选择要优先考察矿物晶格稳定的难熔元素的熔矿完全程度。6种待测元素中钨、钼、锗[7]、硒、碲[8]可采用高氯酸(硫酸)-硝酸-氢氟酸-(盐酸)以敞开酸溶的方式进行样品分解，样品分解效果好，但采用敞开酸溶法进行锡矿石元素分析时存在矿物分解不完全的风险，且方法适用矿种范围窄[9]。高压封闭酸溶的方式使锡消解完全，但需增压和延长样品消解时间[10]，造成溶矿效率低且无法大批量处理样品。
对于含锡石的难溶铅锌矿石，采用过氧化钠熔融可以使样品分解完全。但碱性熔剂引入了大量盐类物质和基体组分，并含有一定量的金属、非金属杂质，造成分析空白偏高。本法通过将熔剂过筛(10目)、混匀、固定熔剂加入量的方式使空白值保持一致。
2.2 测定介质及基体去除
经过氧化钠熔融，样品溶液体系中的总固体溶解量(TDS)较高(大于0.5%)，并通过进样系统沉积于采样锥、截取锥和离子透镜，影响ICP-MS测试的稳定性[11]。其中高含量的钠盐将吸收等离子体电离能，降低中心通道的温度，对待测元素产生电离抑制。
在测定液中加入的柠檬酸，通过N或O电负性较强的阴离子作用于钨、钼、锡金属阳离子中心形成稳定的复合物；锗、硒和碲在强碱性溶液中分别以锗酸根(GeO32-)、硒酸根(SeO42-)、碲酸根(H4TeO62-)的形式存在。强酸型阳离子树脂中的H+在溶液中与Na+发生交换，降低了盐类浓度[12]，使溶液由强碱性逐渐转化为弱酸性，离子交换后的溶液pH=4~5；同时使造岩元素铁、铝、钙、镁以及基体元素从溶液中分离，减少了基体干扰。三乙醇胺、柠檬酸作为络合剂，有助于铁、铝元素的交换，使溶液澄清。
选取标准物质GBW07170、GBW07167和BY0110-1，考察主量元素铜、铅、锌、铁的去除情况，表 2中的数据表明，按照本实验方法处理各主量元素的去除率均高于96%，这些主量元素在测定介质中的实际浓度为0.192 ng/mL~1.28 μg/mL，对待测元素的干扰可基本忽略。
表 2 主量元素去除试验Table 2. Removal tests of the principal components标准物质编号 Cu Pb Zn Fe 认定值(%) 实测含量(%) 去除率(%) 认定值(%) 实测含量(%) 去除率(%) 认定值(%) 实测含量(%) 去除率(%) 认定值(%) 实测含量(%) 去除率(%) GBW07170 12.59 1.28×10-3 99.99 2.24 8×10-5 99.99 1.21 8×10-5 99.99 - 8×10-3 - GBW07167 0.028 9.6×10-4 96.57 57.1 8×10-2 99.86 3.3 1.84×10-3 99.94 12 0.16 98.67 BY0110-1 0.135 2.4×10-5 99.98 0.35 3.44×10-3 99.02 42.98 8.24×10-4 99.99 - 7.2×10-3 - 注：“-”表示该元素无定值或其去除率无法计算。 2.3 质谱分析条件
2.3.1 内标元素的选择和加入
选择铼、铑及离子行为与待测元素相近的硼、磷、碘元素(在碱性溶液中以阴离子形式存在)进行内标试验。这些内标元素与待测元素钨、钼、锡、锗、硒、碲的第一电离电位范围为7.460~10.486 eV与7.099~9.752 eV。按照金属和非金属元素进行分组内标试验，分次考察不同仪器条件和不同时间下钨、钼、锡、锗、硒、碲与内标元素的计数值之比，计算各元素测定值的相对标准偏差(RSD，n≥20)，试验结果如表 3。
表 3 内标元素选择试验Table 3. Selection tests of internal standards内标元素 对应待测元素 RSD(%) 各类样品中内标元素含量范围 Re W、Mo、Sn、Ge 0.92~2.20 铅锌矿石：0.24~3.5 μg/g
土壤样品：0.074~0.53 ng/gRh W、Mo、Sn、Ge 1.03~3.55 贵金属矿石：0.017~22 ng/g B Se、Te 1.66~2.43 土壤样品：4.6~155 μg/g P Se、Te 3.68~4.94 土壤样品：140~1490 μg/g I Se、Te 3.93~5.81 土壤样品：0.3~2.9 μg/g 注：各元素大致含量范围参考国家一级标准物质定值。 在各类地质样品中，铼、铑、碘元素的含量普遍低于10 μg/g，而磷的自然丰度均高于100 μg/g。铼与钨钼锡锗、硼与硒碲的多次测定的相对标准偏差均低于2.5%，测试相关性优于铑、磷和碘内标元素。同时考虑到碘的氢化物可能对碲产生质谱干扰，本实验最终以铼和硼分别作为金属和非金属元素的内标元素。
2.3.2 质谱干扰
质谱常见干扰包括同量异位素的干扰和多原子离子复合物(氢、氧、氩复合物等)的干扰[13]。在本方法中，同量异位素干扰如74Se对74Ge的干扰、氩气中的杂质82Kr对82Se的测定干扰；而多原子离子复合物的干扰包括182W受1H181Ta的干扰，95Mo受40Ar55Mn的干扰，118Sn可能受到16O102Ru和12C106Pd的干扰，铁氧化物58Fe16O和镍氧化物58Ni16O干扰74Ge的测定，66Zn16O干扰82Se的测定，128Te可能受到1H127I的干扰。
对同量异位素的干扰在线校正，选择干扰元素的异质同位素进行定量测定，根据干扰元素同位素的丰度比计算干扰系数，采用数学公式校正的方法，仪器自动对干扰进行扣除，干扰校正方程见表 4。多原子离子复合物的干扰较为复杂，且氩复合物的干扰难以避免，在测定时选择动能歧视(KED)模式[14]，同时加入强酸型阳离子树脂交换去除溶液中大部分的稀土元素、Fe3+、Ni2+、Mn2+及高含量Cu2+、Pb2+、Zn2+等离子，干扰基本可以消除。
表 4 同位素、相关系数、质谱干扰扣除及方法检出限Table 4. Isotope, correlation coefficient, mass spectrum interference deduction and detection limits元素 同位素 相关系数 干扰校正 方法检出限(μg/g) 树脂处理前 树脂处理后 W 182W 0.9981 0.9995 - 0.50 Mo 95Mo 0.9990 0.9999 - 0.15 Sn 118Sn 0.9954 0.9994 - 0.29 Ge 74Ge 0.9992 0.9997 -0.0407×78Se 0.15 Se 82Se 0.9989 0.9995 -1.0010×83Kr 0.05 Te 128Te 0.9923 0.9995 - 0.03 注：“-”表示元素无干扰或存在的干扰极小，可忽略。 2.4 分析方法技术指标
2.4.1 工作曲线相关性及方法检出限
制备工作曲线溶液时进行基体匹配，因此溶液介质中存在较高浓度的钠盐。本法通过阳离子树脂处理工作曲线溶液，所得工作曲线的相关性优于不加阳离子树脂处理的方法，与同类酸溶研究相比，硒、碲工作曲线的相关性较优[8]。由于加入大量碱性熔剂进行样品熔融，受试剂空白影响，钨、钼、锡元素的检出限高于混合酸酸溶的前处理方法[5]，碲的检出限优于国家标准方法和萃取分离-石墨炉原子吸收光谱法检出限0.20 μg/g和0.055 μg/g[4]，曲线相关系数及方法检出限见表 4。考虑实际样品中各元素的含量，本方法满足铅锌矿石中多元素的分析测试要求。
2.4.2 方法准确度和精密度
选取标准物质GBW07234、GBW07164及GBW07235按照1.3节实验方法进行准确度试验，计算相对误差和加标回收率；对样品进行平行分析(n=8)，计算相对标准偏差(RSD)，分析结果列于表 5。标准物质测定的相对误差范围为-8.33%~7.00%，加标回收率为94.9%~107.5%，多次测定相对标准偏差(RSD)均小于8%，方法准确度满足地质矿产实验室测试质量管理规范(DZ/T 0130—2006)的要求(按照样品中各元素含量计算可允许最小相对偏差为16.98%)。与混合酸酸溶的方法相比，钨、钼和锡的相对标准偏差(RSD)略高于ICP-MS法(钨、钼和锡分别为2.9%~3.6%、2.4%~2.9%和2.7%~3.9%)[5]，其中钼和锗的相对标准偏差(RSD)略低于孟时贤等测定铅锌矿采用的电感耦合等离子体发射光谱法1.5%~5.4%和1.4%~5.7%[15]。
表 5 准确度和精密度试验Table 5. Accuracy and precision tests of the method标准物质编号 元素 参考值(μg/g) 测定值(μg/g) 相对误差(%) 加标量(μg/g) 测定值(μg/g) 回收率(%) RSD(%) GBW07234 W 3.9 3.88 -0.51 5.0 8.69 95.8 4.7 Mo 2.4 2.32 -3.33 2.0 4.51 105.5 2.2 Sn 3.8 4.05 6.58 5.0 8.93 102.6 3.5 Ge 0.93 0.94 1.08 1.0 1.91 98.0 2.7 Se 0.89 0.86 -3.37 1.0 1.84 95.0 6.1 Te 0.13 0.12 -7.69 0.2 0.34 105.0 7.6 GBW07164 W 56 54.5 -2.68 50.0 105.5 99.5 2.2 Mo 137 137.6 0.44 150.0 282.3 98.3 1.5 Sn 9.7 9.2 -5.15 10.0 18.7 94.9 4.6 Ge 3.3 3.1 -6.06 5.0 8.90 107.2 2.6 Se 24 25.1 4.58 30.0 55.3 102.4 1.8 Te 1.8 1.65 -8.33 2.0 3.71 95.0 5.7 GBW07235 W 17.6 18.35 4.26 20.0 38.22 103.1 3.2 Mo 1.6 1.65 3.12 2.0 3.63 101.5 4.8 Sn 3.0 3.21 7.00 5.0 7.97 99.4 5.6 Ge 0.90 0.88 -2.22 1.0 1.91 101.0 3.1 Se 1.7 1.66 -2.35 2.0 3.85 107.5 5.3 Te 3.9 4.09 4.87 5.0 8.88 99.6 2.2 3. 结论
采用铅锌矿石国家标准方法和传统分析方法，无法同时测定钨、钼、锡、锗、硒、碲，其中低含量元素需要分离富集，分析效率低、流程长且存在不可避免的主量元素干扰。本方法采用过氧化钠碱熔体系，在样品前处理环节通过阳离子树脂交换分离高含量钠盐和可能产生干扰的高含量铅，实现了在一个溶液体系中快速、准确、同时测定多种元素。本研究在降低方法检出限等方面可加强探索以扩大方法适用范围。本方法应用树脂分离富集技术去除干扰，优化了测定介质，为低含量难熔元素的准确测定提供了思路，同时可考虑应用于地质样品中硼、碘等元素的分析测试。
-
![]()
图 2 新垦莲藕种植区底泥养分指标分级占比情况(N=45)
Figure 2. Nutrient abundance and deficiency situation in sediment of Xinken lotus root pond (N=45)
![]()
图 3 新垦莲藕种植区藕塘底泥重金属指标分级占比情况(N=45)
Figure 3. Heavy metal pollution calculation results in sediment of Xinken lotus root pond (N=45)
![]()
图 4 藕塘底泥元素含量与莲藕营养组分之间的相关系数矩阵热图
Figure 4. Heat map of correlation coefficient matrix between sediment elements of lotus root pond and nutrient components of lotus root
表 1 藕塘不同介质样品测试指标及对应测试方法
Table 1 Analysis parameters and methods for various media of the lotus root pond
样品类型 测试指标分类及测试指标 测试仪器 测试方法 藕塘底泥 ①养分指标：氮，磷，钾，有机质，钙，镁，铁，硫，硼，锰，铜，锌，钼，钴，钒，锗，硒。
②重金属：砷，镉，铬，汞，镍，铅。
③其他指标：氯，pH值元素分析仪(EA3000)；电感耦合等离子体发射光谱仪(ICPA6300)；电感耦合等离子体质谱仪(Thermo X2)；原子荧光分光光度计(AFS8220)；原子荧光分光光度计(XGY-1011A)；一米光栅光谱仪(WP-1)；X射线荧光光谱仪(Axios Max)；pH计(pHS-3c) 《区域地球化学样品分析方法》(DZ/T 0279—2016)；
《区域生态地球化学评价规范》(DZ/T 0289—2015)；
《生态地球化学评价样品分析技术要求》(DD2005-03)藕塘水 农田灌溉水质标准控制指标：pH值，化学需氧量，铅，镉，铬(六价)，汞，砷，铜，锌，镍，硒，硼，氯 pH计(pHS-3c)；电感耦合等离子体质谱仪(Thermo X2)；电感耦合等离子体发射光谱仪(iCAP 7000 Series)；原子荧光分光光度计(AFS8220)；原子荧光分光光度计(XGY-1011A)；离子色谱仪(ICS-900) 《食品安全国家标准饮用天然矿泉水检验方法》(GB 8538—2016)；
《地下水质量标准》(GB/T 14848—2017)莲藕 ①营养品质指标：淀粉，可溶性糖，粗纤维，干物质，蛋白质。
②矿物质营养元素：钙，磷，钾，镁，铁，锌，硒，铜，锗。
③重金属指标：铅，镉，镍，铬，砷，汞紫外可见分光光度计(Shimadzu UV-1700)，电热恒温鼓风干燥箱(WGL-230B)；定氮仪(Z20209-F078948)；电感耦合等离子体发射光谱仪(iCAP 7000 Series)；电感耦合等离子体质谱仪(ICAP RQ)；原子荧光分光光度计(AFS8220)；原子荧光分光光度计(XGY-1011A) 《生态地球化学评价动植物样品分析方法》(DZ/T 0253—2014)；
《食品安全国家标准样品测定方法》(GB 5009—2016)
下载: 导出CSV
表 2 藕塘底泥各组分含量描述性统计(N=45)
Table 2 Descriptive statistics of component contents in sediment of the lotus root pond (N=45)
分析指标 含量极小值 含量极大值 变异系数(%) 含量平均均值 土壤风险筛选值，水田(6.5＜pH＜7.5) 珠三角表层土壤地球化学背景值[20] 西北江海陆交互相沉积物母质土壤背景值[21] 氮(mg/g) 0.7978 2.170 23.01 1.314 - 0.9950 1.219 磷(mg/g) 0.7040 1.405 18.97 0.9639 - 0.4130 0.7740 钾(mg/g) 15.10 21.00 6.530 18.60 - - 19.09 有机质(mg/g) 7.400 37.90 33.16 16.90 - 28.40 19.14 钙(mg/g) 3.960 11.62 25.97 7.851 - - 4.071 镁(mg/g) 7.700 10.30 6.830 9.000 - - 5.280 铁(mg/g) 43.50 63.20 6.730 55.80 - - 40.39 硫(mg/g) 0.3129 3.496 61.97 1.124 - 0.2330 0.3032 硼(mg/kg) 62.57 88.39 8.440 74.22 - 46.90 63.73 锰(mg/kg) 732.0 1121 10.36 953.6 - 213.0 593.80 铜(mg/kg) 40.15 96.08 14.53 62.56 100.0 12.90 46.22 锌(mg/kg) 108.7 163.9 9.920 128.4 250.0 50.00 122.40 钼(mg/kg) 0.950 1.700 13.41 1.360 - 1.110 1.17 钴(mg/kg) 17.97 24.52 7.080 21.29 - 3.800 14.93 钒(mg/kg) 121.9 193.5 8.440 165.1 - - - 锗(mg/kg) 1.220 2.830 21.16 1.640 - 1.510 - 硒(μg/kg) 260.0 570.0 16.80 380.0 - 510.0 490.0 砷(mg/kg) 14.75 27.97 11.45 23.05 25.00 9.000 16.53 镉(μg/kg) 390.0 940.0 22.90 610.0 600.0 69.00 383.94 铬(mg/kg) 80.17 123.8 7.460 102.5 300.0 40.00 75.53 汞(μg/kg) 86.00 514.0 54.65 162.9 600.0 84.00 139.06 镍(mg/kg) 33.14 54.12 8.970 46.28 100.0 9.500 30.40 铅(mg/kg) 34.40 86.37 18.52 45.61 140.0 37.00 43.65 氯(mg/kg) 42.20 1059 63.22 393.9 - 62.00 - pH 6.630 7.860 3.850 7.400 - 5.280 - 注：“-”表示无相关结果。
下载: 导出CSV
表 3 莲藕样品各组分含量描述性统计(鲜重含量，N=15)
Table 3 Descriptive statistics of components in the lotus root samples (fresh weight, N=15)
组分 含量极小值 含量极大值 变异系数(%) 含量均值 雄安新区莲藕[28] 山东济南莲藕[29] 河南新郑莲藕[29] 湖北武汉莲藕[29] 湖北洪湖莲藕[29] 湖北汉川莲藕[29] 广西柳州莲藕[29] 浙江金华莲藕[29] 浙江余杭莲藕[29] 江苏淮安莲藕[30] 山东菏泽莲藕[30] 四川眉山莲藕[30] 湖北荆州莲藕[30] 云南红河莲藕[30] 湖南湘潭莲藕[30] 河南三门峡莲藕[30] 广西贵港莲藕[30] 安徽蚌埠莲藕[30] 陕西富平莲藕[30] 中国食物成分表－莲藕[31] 食品中污染物限量 干物质 12.60 24.50 18.51 17.63 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 淀粉 6.700 13.90 28.61 9.810 - - - - - - - - - 1.250 7.425 13.14 3.555 13.69 10.26 7.124 9.319 8.077 4.156 - 可溶性糖 2.190 4.140 17.52 3.200 - - - - - - - - - 1.170 7.135 4.788 6.016 2.941 4.278 3.175 3.944 6.108 2.874 - - 蛋白质 1.450 8.580 64.41 2.630 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1.200 - 粗纤维 0.5000 3.300 83.22 0.8100 - - - - - - - - - 4.647 6.984 2.343 1.588 2.940 1.383 2.687 2.283 3.247 2.722 - - 钾 2259 4673 16.62 3765 - - - - - - - - - 2260 4050 3020 2700 4070 3650 3440 3540 3090 2960 2930 - 磷 384.8 738.1 14.20 585.1 - - - - - - - - - 223.0 552.0 494.0 303.0 557.0 539.0 613.0 415.0 454.0 573.0 450.0 - 钙 193.7 312.5 15.99 251.2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 180.0 - 镁 148.3 271.6 18.58 211.9 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 140.0 - 铁 9.960 111.9 79.22 30.32 - - - - - - - - - 59.50 50.40 28.40 92.20 507.0 163.0 158.0 47.80 209.0 98.30 3.000 - 锌 1633 3235 16.66 2430 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 2400 - 铜 549.8 1217 21.46 810.8 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 900.0 - 铬 37.76 530.1 81.90 167.2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 500.0 铅 18.83 514.0 140.0 86.07 100.0 40.00 50.00 210.0 200.0 230.0 20.00 30.00 10.00 - - - - - - - - - - - 200.0 镍 37.57 153.6 41.61 81.51 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 砷 10.77 163.4 77.70 59.96 180.0 220.0 550.0 350.0 320.0 330.0 440.0 580.0 280.0 - - - - - - - - - - - 500.0 镉 2.200 17.00 44.24 9.660 20.00 50.00 50.00 20.00 20.00 10.00 30.00 30.00 10.00 - - - - - - - - - - 100.0 硒 4.280 10.26 26.01 6.210 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1.700 - 锗 0.5400 1.090 17.67 0.7500 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 汞 0.4300 0.7300 17.00 0.3600 - 10.00 10.00 10.00 10.00 10.00 10.00 10.00 10.00 - - - - - - - - - - - 10.00 注：“-”表示无相关结果。干物质、淀粉、可溶性糖、蛋白质、粗纤维含量单位为%；钾、磷、钙、镁、铁含量单位为mg/kg；其余指标含量单位为μg/kg。
下载: 导出CSV
表 4 藕塘地表水样各组分含量描述性统计(N=15)
Table 4 Descriptive statistics of component contents in surface water samples of the lotus pond (N=15)
组分 含量极小值(mg/L) 含量极大值(mg/L) 变异系数(%) 含量均值(mg/L) 《农田灌溉水质标准》 (GB 5084—2021)限值 氯 33.50 298.0 67.60 125.7 350.0 磷 40.00 280.0 68.85 100.0 - 硼 10.40 125.0 43.89 67.71 1000 六价铬 10.00 60.00 58.79 30.00 100.0 砷 3.050 20.30 60.47 8.270 50.00 铜 0.6300 4.350 49.93 1.820 500.0 镍 0.7400 3.320 42.88 1.610 - 硒 0.4600 1.700 33.35 0.8500 20.00 注：灌溉水样品中部分样品铅、锌、镉、汞指标含量低于检出限，未参与统计。“-”表示无相关结果。
下载: 导出CSV
表 5 底泥-莲藕部分组分生物富集系数(BCF)
Table 5 Bioconcentration factor (BCF) of some elements in the lotus root and sediment
组分 新垦莲藕BCF值 相关产地莲藕BCF值 极小值 极大值 平均值 山东济南莲藕[29] 河南新郑莲藕[29] 湖北武汉莲藕[29] 湖北洪湖莲藕[29] 湖北汉川莲藕[29] 广西柳州莲藕[29] 浙江金华莲藕[29] 浙江余杭莲藕[29] 磷 49.23 89.49 65.67 - - - - - - - - 钾 12.06 25.15 20.42 - - - - - - - - 钙 1.746 6.872 3.214 - - - - - - - - 镁 1.653 2.985 2.330 - - - - - - - - 锌 1.459 2.477 1.931 - - - - - - - - 硒 1.012 2.502 1.700 - - - - - - - - 镉 0.5215 3.189 1.584 20.55 46.67 14.03 8.700 9.260 5.030 23.78 8.210 铜 0.8567 1.942 1.350 - - - - - - - - 汞 0.1194 0.7337 0.4497 3.440 4.970 4.580 7.200 4.670 2.420 3.230 3.550 砷 0.0522 0.6296 0.2641 1.930 6.680 5.200 3.680 2.890 2.460 4.590 3.050 铅 0.0371 1.1626 0.1928 0.1200 0.2400 0.7700 1.070 1.820 0.030 0.070 0.020 镍 0.0877 0.3470 0.1833 - - - - - - - - 铬 0.0365 0.5347 0.1711 - - - - - - - - 铁 0.0193 0.2045 0.0556 - - - - - - - - 锗 0.0293 0.0652 0.0484 - - - - - - - - 注：“-”表示无相关结果。
下载: 导出CSV
-
Ferretti C G. Relationship between the geology, soil assessment, and terroir of Gewürtztraminer vineyards: A case study in the dolomites of northern Italy[J]. CATENA, 2019, 179: 74-84. doi: 10.1016/j.catena.2019.03.044
Zhou G H, Zhu L X, Ren T X, et al. Geochemical characteristics affecting the cultivation and quality of Longjing Tea[J]. Journal of Geochemical Exploration, 1995, 55(1-3): 183-191. doi: 10.1016/0375-6742(95)00017-8
黎旭荣, 朱鑫, 张高强, 等. 广东四会优质沙糖桔产地生态地球化学特征[J]. 现代地质, 2012, 26(1): 125-130. doi: 10.3969/j.issn.1000-8527.2012.01.013 Li X R, Zhu X, Zhang G Q, et al. Eco-geochemical characteristics of the high-quality Shatang Citrus producing area in Sihui, Guangdong[J]. Geoscience, 2012, 26(1): 125-130. doi: 10.3969/j.issn.1000-8527.2012.01.013
Amarante C V T D, de Fátima Ferreira Da Rosa E, Albuquerque J A, et al. Soil attributes and fruit quality in organic and conventional apple production systems in southern Brazil[J]. Artigo Científico, 2015, 46(1): 99-109. http://www.ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/download/3341/1068
Kumssa D B, Joy E J, Young S D, et al. Variation in the mineral element concentration of Moringa oleifera Lam, and M. stenopetala (Bak. f. ) Cuf. : Role in human nutrition[J]. PLOS ONE, 2017, 12(4): e175503.
严洪泽, 周国华, 孙彬彬, 等. 福建龙海杨梅产地元素地球化学特征[J]. 中国地质, 2018, 45(6): 1155-1166. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DIZI201806007.htm Yan H Z, Zhou G H, Sun B B, et al. Geochemical characteristics of the bayberry producing area in Longhai, Fujian[J]. Geology in China, 45(6): 1155-1166. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DIZI201806007.htm
王卫星, 曹淑萍, 李攻科. 天津盘山磨盘柿子品质分析及其产地土壤地球化学特征[J]. 物探与化探, 2019, 43(5): 1131-1137. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WTYH201905025.htm Wang W X, Cao S P, Li G K. Chemical composition analysis and soil geochemical characteristics of Mopan persimmon in Panshan, Tianjin[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2019, 43(5): 1131-1137. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WTYH201905025.htm
任娜欧, 王数, 张凤荣, 等. 北京妙峰山优质玫瑰生长的农业地质背景[J]. 中国农业大学学报, 2018, 23(7): 107-115. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYDX201807013.htm Ren N O, Wang S, Zhang F R, et al. Study on the agricultural geological background of high quality rose growth in Miaofeng Mountain in Beijing[J]. Journal of China Agricultural University, 2018, 23(7): 107-115. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYDX201807013.htm
王金龙, 孙彬彬, 周国华, 等. 漳州水仙花产地生态地球化学特征[J]. 桂林理工大学学报, 2018, 38(3): 420-428. doi: 10.3969/j.issn.1674-9057.2018.03.007 Wang J L, Sun B B, Zhou G H, et al. Ecological and geochemical characteristics of Zhangzhou narcissus planting area[J]. Journal of Guilin University of Technology, 2018, 38(3): 420-428. doi: 10.3969/j.issn.1674-9057.2018.03.007
孙厚云, 孙晓明, 贾凤超, 等. 河北承德锗元素生态地球化学特征及其与道地药材黄芩适生关系[J]. 中国地质, 2020, 47(6): 1646-1667. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DIZI202006005.htm Sun H Y, Sun X M, Jia F C, et al. The eco-geochemical characteristics of germanium and its relationship with the genuine medicinal material scutellaria baicalensis in Chengde, Hebei Province[J]. Geology in China, 2020, 47(6): 1646-1667. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DIZI202006005.htm
孙厚云, 卫晓锋, 孙晓明, 等. 承德杏仁产区关键带基岩-土壤-作物果实BRSPC系统元素迁聚特征[J]. 地球科学, 2021, 46(7): 2621-2645. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX202107027.htm Sun H Y, Wei X F, Sun X M, et al. Element migration and accumulation characteristics of bedrock-regolith-soil-fruit plant continuum of the earth's critical zone in Chengde almond producing area[J]. Earth Science, 2021, 46(7): 2621-2645. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DQKX202107027.htm
Zhu F. Structures, properties, and applications of lotus starches[J]. Food Hydrocolloids, 2017, 63: 332-348. doi: 10.1016/j.foodhyd.2016.08.034
Zhang Y, Lu X, Zeng S, et al. Nutritional composition, physiological functions and processing of lotus (Nelumbo nucifera Gaertn. ) seeds: A review[J]. Phytochemistry Reviews, 2015, 14(3): 321-334. doi: 10.1007/s11101-015-9401-9
罗满, 张灿明, 李有志, 等. 洞庭湖区莲藕重金属污染特征[J]. 农业资源与环境学报, 2016, 33(6): 554-559. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NHFZ201606008.htm Luo M, Zhang C M, Li Y Z, et al. Characteristics of heavy metals contamination in lotus root in the Dongting Lake area, China[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2016, 33(6): 554-559. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NHFZ201606008.htm
张文胜, 吴永中, 龙伟, 等. 广州新垦莲藕品种应用现状、问题与对策[J]. 长江蔬菜, 2016(3): 13-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJSC201603008.htm Zhang W S, Wu Y Z, Long W, et al. Application status, problems and countermeasures of Xinken lotus root varieties in Guangzhou[J]. Journal of Changjiang Vegetables, 2016(3): 13-15. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJSC201603008.htm
张文胜. 风味独特的新垦莲藕[J]. 长江蔬菜, 2016(12): 20-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJSC201612044.htm Zhang W S. Xinken lotus root with unique flavor[J]. Journal of Changjiang Vegetables, 2016(12): 20-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJSC201612044.htm
Rai G K, Bhat B A, Mushtaq M, et al. Insights into decontamination of soils by phytoremediation: A detailed account on heavy metal toxicity and mitigation strategies[J]. Physiologia Plantarum, 2021: 1-18. doi: 10.1111/ppl.13433
Mansoor S, Kour N, Manhas S, et al. Biochar as a tool for effective management of drought and heavy metal toxicity[J]. Chemosphere, 2021, 271: 129458. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.129458
Rehman A U, Nazir S, Irshad R, et al. Toxicity of heavy metals in plants and animals and their uptake by magnetic iron oxide nanoparticles[J]. Journal of Molecular Liquids, 2021, 321: 114455. doi: 10.1016/j.molliq.2020.114455
窦磊, 杜海燕, 游远航, 等. 珠江三角洲经济区生态地球化学评价[J]. 现代地质, 2014, 28(5): 915-927. doi: 10.3969/j.issn.1000-8527.2014.05.005 Dou L, Du H Y, You Y H, et al. Eco-geochemical survey and assessment in Pearl River Delta Economic Zone, Guangdong Province, China[J]. Geoscience, 2014, 28(5): 915-927. doi: 10.3969/j.issn.1000-8527.2014.05.005
杜海燕, 赖启宏, 周国华, 等. 广东省珠江三角洲经济区区域生态地球化学评价报告[R]. 2011. Du H Y, Lai Q H, Zhou G H, et al. Report on eco-geochemical survey and assessment in Pearl River Delta Economic Zone, Guangdong Province[R]. 2011.
赵亚楠, 周玉蓉, 王红梅. 宁夏东部荒漠草原灌丛引入下土壤水分空间异质性[J]. 应用生态学报, 2018, 29(11): 3577-3586. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB201811010.htm Zhao Y N, Zhou Y R, Wang H M. Spatial heterogeneity of soil water content under introduced shrub (Caragana korshinskii) in desert grassland of the eastern Ningxia, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(11): 3577-3586. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB201811010.htm
崔昆, 赵庚星, 王卓然, 等. 黄河三角洲夏季典型田块土壤盐分的多尺度空间变异[J]. 应用生态学报, 2020, 31(5): 1451-1458. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB202005004.htm Cui K, Zhao G X, Wang Z R, et al. Multi-scale spatial variability of soil salinity in typical fields of the Yellow River Delta in summer[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(5): 1451-1458. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB202005004.htm
刘子宁, 窦磊, 张伟. 珠江三角洲第四纪沉积物Cd元素的分布特征及成因[J]. 地质通报, 2012, 31(1): 172-180. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZQYD201201021.htm Liu Z N, Dou L, Zhang W. Distribution and origin of cadmium in the Quaternary sediments of the Pearl River Delta Plain, Guangdong Province, southern China[J]. Geological Bulletin of China, 2012, 31(01): 172-180. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZQYD201201021.htm
陈丹青, 谢志宜, 张雅静, 等. 基于PCA/APCS和地统计学的广州市土壤重金属来源解析[J]. 生态环境学报, 2016, 25(6): 1014-1022. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TRYJ201606016.htm Chen D Q, Xie Z Y, Zhang Y J, et al. Source apportionment of soil heavy metals in Guangzhou based on the PCA/APCS model and geostatistics[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2016, 25(6): 1014-1022. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TRYJ201606016.htm
徐慧秋, 黄银华, 吴志峰, 等. 广州市农业土壤As和Cd污染及其对景观异质性的多尺度响应[J]. 应用生态学报, 2016, 27(10): 3283-3289. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB201610027.htm Xu H Q, Huang Y H, Wu Z F, et al. Agricultural soil contamination from As and Cd and its responses to landscape heterogeneity at multiple scales in Guangzhou, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2016, 27(10): 3283-3289. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YYSB201610027.htm
涂静. 莲藕品质评价及其冻结特性研究[D]. 无锡: 江南大学, 2014. Tu J. Study on the quality evaluation and freezing characteristics of lotus root[D]. Wuxi: Jiangnan University, 2014.
高培培, 肖冰, 刘文菊, 等. 莲藕中重金属含量特征及其健康风险评价[J]. 环境化学, 2020, 39(2): 362-370. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJHX202002009.htm Gao P P, Xiao B, Liu W J, et al. Analysis and health risk assessment of heavy metal in lotus root[J]. Environmental Chemistry, 2020, 39(2): 362-370. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJHX202002009.htm
Xiong C, Zhang Y, Xu X, et al. Lotus roots accumulate heavy metals independently from soil in main production regions of China[J]. Scientia Horticulturae, 2013, 164: 295-302. http://or.nsfc.gov.cn/bitstream/00001903-5/228194/1/1000008898862.pdf
程婷婷, 惠小涵, 尚欣欣, 等. 10个产地莲藕营养成分分析与品质综合评价[J]. 食品工业科技, 2021, 42(8): 320-325. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SPKJ202108047.htm Cheng T T, Hui X H, Shang X X, et al. Nutrient composition analysis and quality comprehensive evaluation of lotus root in 10 producing areas[J]. Science and Technology of Food Industry, 2021, 42(8): 320-325. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SPKJ202108047.htm
杨月欣. 中国食物成分表(标准版)[M]. 北京: 北京大学医学出版社, 2018: 1-363. Yang Y X. China food composition tables (The Standard Edition)[M]. Beijing: Peking University Medical Press, 2018: 1-363.
马宏宏, 彭敏, 刘飞, 等. 广西典型碳酸盐岩区农田土壤-作物系统重金属生物有效性及迁移富集特征[J]. 环境科学, 2020, 41(1): 449-459. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJKZ202001054.htm Ma H H, Peng M, Liu F, et al. Bioavailability, translocation, and accumulation characteristics of heavy metals in a soil-crop system from a typical carbonate rock area in Guangxi, China[J]. Environment Science, 2020, 41(1): 449-459. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HJKZ202001054.htm
Ng C C, Boyce A N, Abas M R, et al. Phytoassessment of vetiver grass enhanced with EDTA soil amendment grown in single and mixed heavy metal-contaminated soil[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2019, 191(434): 1-16. doi: 10.1007%2Fs10661-019-7573-2
阳国运, 唐裴颖, 张洁, 等. 电感耦合等离子体质谱法测定地球化学样品中的硼碘锡锗[J]. 岩矿测试, 2019, 38(2): 154-159. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201805070055 Yang G Y, Tang P Y, Zhang J, et al. Determination of boron iodine tin and germanium in geochemical samples by inductively coupled plasma-mass spectrometry[J]. Rock and Mineral Analysis, 2019, 38(2): 154-159. doi: 10.15898/j.cnki.11-2131/td.201805070055
Al-Mayahi A M W. Effect of calcium and boron on growth and development of callus and shoot regeneration of date palm 'Barhee'[J]. Canadian Journal of Plant Science, 2020, 100(4): 357-364. doi: 10.1139/cjps-2019-0084
Wang Q, Zhang W, Xiao H, et al. Involvement of boron transporter BOR1 in growth under low boron and high nitrate conditions in Arabidopsis thaliana[J]. Physiologia Plantarum, 2021, 171(4): 703-713. doi: 10.1111/ppl.13249
Burger A, Lichtscheidl I. Stable and radioactive cesium: A review about distribution in the environment, uptake and translocation in plants, plant reactions and plants'potential for bioremediation[J]. Science of The Total Environment, 2018, 618: 1459-1485.
Tang R, Zhao F, Yang Y, et al. A calcium signalling network activates vacuolar K+ remobilization to enable plant adaptation to low-K environments[J]. Nature Plants, 2020, 6(4): 384-393. http://www.nature.com/articles/s41477-020-0692-5?utm_source=other&utm_medium=other&utm_content=null
Nakamura T, Shimada Y, Takeda T, et al. Organogermanium compound, Ge-132, forms complexes with adrenaline, ATP and other physiological cis-diol compounds[J]. Future Medicinal Chemistry, 2015, 7(10): 1233-1246. http://www.onacademic.com/detail/journal_1000038262881310_4955.html
刘艳, 侯龙鱼, 赵广亮, 等. 锗对植物影响的研究进展[J]. 中国生态农业学报, 2015, 23(8): 931-937. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGTN201508001.htm Liu Y, Hou L Y, Zhao G L, et al. Mechanism and application of germanium in plant growth[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2015, 23(8): 931-937. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGTN201508001.htm
-
期刊类型引用(11)
1. 隋东，杨林，邹国庆，周武权，李海娟. 微波消解-三重四级杆电感耦合等离子体质谱法同时测定地球化学土壤中锗、砷、硒、镉、锡、碲. 化学分析计量. 2024(05): 60-65 . 
百度学术
2. 张涛，陈朝阳，陈景伟. 粉末压片-能量色散X射线荧光光谱法测定多金属矿石中锡. 冶金分析. 2023(02): 23-30 . 百度学术
3. 聂晓艳. 电感耦合等离子质谱法测定钼矿石中的锡. 广东化工. 2023(18): 156-158+152 . 百度学术
4. 田晓照，贾香，刘红，潘伟超，陈程. 蒸馏分离–电感耦合等离子体质谱法测定铜铅锌矿石中微量锗. 化学分析计量. 2020(02): 83-86 . 百度学术
5. 金倩，李晓敬，陈庆芝，孙孟华，王文娟，张雪梅. 碱熔-强酸型阳离子交换树脂分离-电感耦合等离子体质谱法测定地质样品中硼锗钼锡碘钨. 冶金分析. 2020(07): 52-59 . 百度学术
6. 毛小晶，王红军，刘名红，于乐，韩强强，彭建军. 不同物料中硒、碲元素分析方法的研究进展. 有色冶金设计与研究. 2020(04): 16-18 . 百度学术
7. 李坦平，吴宜，曾利群，娄晓明，李爱阳. 电感耦合等离子体串联质谱法测定电解二氧化锰废渣浸出液中的重金属元素. 岩矿测试. 2020(05): 682-689 . 本站查看
8. 林建奇. 气化分离-原子荧光光谱法测定锅炉灰中的锗. 理化检验(化学分册). 2020(11): 1212-1215 . 百度学术
9. 赵宗生，赵小学，姜晓旭，赵林林，张霖琳. 原子荧光光谱测定土壤和水系沉积物中硒的干扰来源及消除方法. 岩矿测试. 2019(03): 333-340 . 本站查看
10. 张晓敏，郭颖超，刘卫，姚福存. 离子交换树脂分离—电感耦合等离子体质谱法测定土壤中的碘硼锗锡砷磷钼钽. 黄金. 2019(07): 82-85 . 百度学术
11. 侍金敏，冯廷建，付鹏飞，汤勇武，陈大林，张春翔，燕娜. 微波消解-电感耦合等离子体质谱法同时测定金属硫化矿中的稀散元素. 岩矿测试. 2019(06): 631-639 . 本站查看
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 1027
- HTML全文浏览量: 397
- PDF下载量: 30
- 被引次数: 11
京公网安备 11010202008159号