1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE

77 2 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Đánh Giá Ô Nhiễm Kim Loại Nặng Trong Không Khí Của Hà Nội Sử Dụng Chỉ Thị Sinh Học Rêu Bằng Phương Pháp Phân Tích PIXE
Tác giả Dương Văn Thắng
Người hướng dẫn GS.TS. Lê Hồng Khiêm, GS.TS. Nguyễn Thị Huệ
Trường học Học viện Khoa học và Công nghệ
Chuyên ngành Kỹ thuật môi trường
Thể loại luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản 2022
Thành phố Hà Nội
Định dạng
Số trang 77
Dung lượng 2,52 MB

Nội dung

Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Dƣơng Văn Thắng ĐÁNH GIÁ Ô NHIỄM KIM LOẠI NẶNG TRONG KHÔNG KHÍ CỦA HÀ NỘI SỬ DỤNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU BẰNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PIXE LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HOÁ HỌC, VẬT LIỆU, LUYỆN KIM VÀ MÔI TRƢỜNG Hà Nội - 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Dƣơng Văn Thắng ĐÁNH GIÁ Ô NHIỄM KIM LOẠI NẶNG TRONG KHƠNG KHÍ CỦA HÀ NỘI SỬ DỤNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU BẰNG PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PIXE Chun ngành: Kỹ thuật mơi trƣờng Mã số: 8520320 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HOÁ HỌC, VẬT LIỆU, LUYỆN KIM VÀ MÔI TRƢỜNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: Hƣớng dẫn 1: GS.TS Lê Hồng Khiêm Hƣớng dẫn 2: GS.TS Nguyễn Thị Huệ Hà Nội - 2022 i Lời cam đoan Tôi xin cam đoan: Bản luận văn sản phẩm nghiên cứu tôi; Thơng tin luận văn đƣợc trích dẫn trung thực; Tôi xin chịu trách nhiệm nghiên cứu Học viên Dƣơng Văn Thắng ii Lời cảm ơn Luận văn đƣợc thực với hƣớng dẫn, giúp đỡ nhiệt thành GS.TS Lê Hồng Khiêm, GS.TS Nguyễn Thị Huệ, bên cạnh việc đƣa định hƣớng nghiên cứu, dạy mặt kiến thức chuyên môn, kỹ thuật thực nghiệm, cán hƣớng dẫn cịn động viên, chia sẻ khuyến khích tinh thần học tập, nghiên cứu khoa học học viên Tôi xin gửi tới thầy cô lời cảm ơn chân thành sâu sắc Bên cạnh đó, học viên gửi lời cảm ơn tới lãnh đạo Viện Khoa học Kỹ thuật hạt nhân, PGS.TS Phạm Đức Khuê, TS Nguyễn Hữu Quyết, bạn bè đồng nghiệp giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi q trình thực luận văn, hồn thành chƣơng trình đào tạo thạc sĩ Em xin đƣợc gửi lời cảm ơn đến Ban Lãnh đạo Học viện Khoa học Công nghệ -Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, thầy cô giáo khoa Công nghệ Môi trƣờng, giảng dạy, truyền đạt kiến thức, tạo điều kiện sở vật chất hƣớng dẫn em hồn thành chƣơng trình học tập thực luận văn Với vốn kiến thức mà em đƣợc tiếp thu trình học tập hành trang q báu để em hồn thành tốt công việc sau Học viên Dƣơng Văn Thắng iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt CF Contamination Factor Chỉ số nhiễm bẩn CRM Certified reference material Mẫu chuẩn đƣợc chứng nhận CV Coefficient of variation Hệ số biến thiên DSA Descriptive statistical analysis Phân tích thống kê mơ tả FA Factor Analysis Phân tích nhân tố FL Factor Loading Trọng số nhân tố NAAISM Nitric acid ashing-internal standard method Phƣơng pháp chuẩn nội tro hóa nhờ axit nitric NBS National Bureau of Standards Cục Tiêu chuẩn quốc gia Hoa kỳ ND Not detected Không phát NIST National Institute of Standards and Technology Viện Tiêu chuẩn Kỹ thuật Quốc gia Hoa kỳ NMCC Nishina Memorial Cyclotron Center Trung tâm Cyclotron Nishina Memorial PCA Principal Component Analysis Phƣơng pháp thành phần PISM Powdered internal standard method Phƣơng pháp chuẩn nội dạng bột PIXE Proton Induced X-Ray Emission Phát xạ tia X gây proton RAF Relative accumulation factor Hệ số tích lũy tƣơng đối KLN Heavy metal Kim loại nặng iv DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Tọa độ vị trí treo mẫu 40 Bảng 2.2 Tính xác phƣơng pháp phân tích so sánh với phƣơng pháp chuẩn nội tro hóa axit nitric 47 Bảng 3.1 Các thông số thống kê mơ tả 27 ngun tố 45 mẫu rêu Hà Nội 51 Bảng 3.2 So sánh giá trị hàm lƣợng trung bình (mg/kg) nguyên tố đo đạc đƣợc mẫu rêu Hà Nội giá trị tƣơng ứng thành phố khác Châu Âu sử dụng phƣơng pháp túi rêu 52 Bảng 3.3 Giá trị hệ số tích lũy tƣơng đối (RAF) số nhiễm bẩn (CF) 27 nguyên tố đo đạc mẫu rêu Hà Nội 54 Bảng 3.4 Hệ số tƣơng quan Pearson hàm lƣợng nguyên tố có mẫu rêu Hà Nội Giá trị tƣơng quan lớn đƣợc in đậm, P < 0,05, n = 45 53 Bảng 3.5 Kết phân tích nhân tố: giá trị Eigen, độ biến thiên, tích lũy nhân tố trọng số nhân tố nguyên tố (Giá trị lớn 0,5 đƣợc in đậm) 55 v DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Núi lửa Momotombo phun trào [1] Hình 1.2 Khói bốc lên từ nhà máy luyện thép Đƣờng Sơn, Trung Quốc [1] Hình 1.3 Xả thải độc hại vào khơng khí khu công nghiệp Yên Nghĩa, thành phố Hà Nội [3] 10 Hình 1.4 Ơ nhiễm khơng khí gây phƣơng tiện tham gia giao thơng 12 Hình 1.5 Gia tăng phƣơng tiện giao thơng Hà Nội đóng góp vào nhiễm khơng khí [3] 12 Hình 1.6 Thói quen nấu ăn than Hà Nội đóng góp vào nhiễm khơng khí [3] 13 Hình 1.7 Một trạm quan trắc chất lƣợng khơng khí tự động đƣợc lắp đặt thành phố Hà Nội [3] 14 Hình 1.8 Ảnh hƣởng số KLN đến sức khỏe ngƣời.[52] 17 Hình 1.9 Mơ hình khái niệm cho chế mà ngun tố KLN đƣợc tích tụ rêu với phạm vi ảnh hƣởng 19 Hình 1.10 Các quốc gia tham gia thành viên quan sát viên Viện LHNCHN Đubna tham gia vào chƣơng trình nghiên cứu nhiễm kim loại nặng khơng khí sử dụng thị sinh học rêu 24 Hình 1.11 Ảnh chụp loại rêu đƣợc sử dụng để làm thị xác định ô nhiễm kim loại nặng khơng khí Nga (a, b) Việt Nam (c) [3, 14]26 Hình 2.1 Sơ đồ phát tia X đặc trƣng [46] 27 Hình 2.2 Quá trình phát tia X đặc trƣng (a) trình phát electron Auger (b) [51] 29 Hình 2.3 Sơ đồ dịch chuyển lƣợng mức [51] 30 Hình 2.4 Phổ PIXE mẫu đất [51] 31 vi Hình 2.5 Hình học nguồn - mẫu - detector minh hoạ cho phƣơng pháp tính cƣờng độ tia X huỳnh quang đặc trƣng [51] 33 Hình 2.6 Đồ thị biểu diễn quan hệ hàm lƣợng cƣờng độ tia X đặc trƣng [51] 38 Hình 2.7 Các vị trí đặt túi rêu Hà Nội (bên trái) vị trí Hà Nội đồ Việt Nam (bên phải) 40 Hình 2.8 Phƣơng pháp xử lý mẫu lị vi sóng 44 Hình 2.9 Bố trí thí nghiệm phân tích PIXE sử dụng detector Si(Li) 45 Hình 2.10 Phổ PIXE đặc trƣng mẫu rêu với đầu dị khơng chất thụ (a), chất hấp thụ Mylar dày 500 µm (b), chất hấp thụ đặc biệt (c) 46 vii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .I LỜI CẢM ƠN II DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT III DANH MỤC CÁC BẢNG IV DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ V MỞ ĐẦU 1 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3 ĐỐI TƢỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI BỐ CỤC LUẬN VĂN CHƢƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Ơ NHIỄM KIM LOẠI TRONG KHƠNG KHÍ SỬ DỤNG CHỈ THI SINH HỌC RÊU 1.1 NGUỒN GÂY Ô NHIỄM KIM LOẠI NẶNG 1.1.1 Khái niệm ô nhiễm khơng khí 1.1.2 Hậu nhiễm khơng khí 1.1.3 Các nguồn gây ô nhiễm khơng khí Việt Nam 1.2 KIỂM SỐT CHẤT LƢỢNG KHƠNG KHÍ 14 1.3 Ô NHIỄM KIM LOẠI NẶNG TRONG KHƠNG KHÍ 16 1.3.1 Đặc tính ảnh hƣởng độc hại kim loại nặng 16 1.3.2 Sự phát tán kim loại nặng môi trƣờng 19 1.4 NGHIÊN CỨU Ơ NHIỄM KHƠNG KHÍ SỬ DỤNG CHỈ THỊ SINH HỌC RÊU 20 1.4.1 Khái niệm thị sinh học 20 1.4.2 Chỉ thị sinh học rêu 22 CHƢƠNG ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 2.1 PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH PIXE 27 2.1.1 Cơ sở vật lý phƣơng pháp 28 2.1.2 Phổ tia X đặc trƣng 30 2.1.3 Các loại mẫu hƣớng phân tích 32 2.1.4 Các phƣơng pháp xác định hàm lƣợng 37 viii 2.2 KỸ THUẬT THÍ NGHIỆM 39 2.2.1 Thu thập rêu chuẩn bị túi rêu 39 2.2.2 Xử lý mẫu 43 2.2.3 Bố trí thí nghiệm 44 2.2.4 Kiểm sốt chất lƣợng phƣơng pháp phân tích PIXE 47 2.3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ 48 2.4 CHỈ SỐ NHIỄM BẨN VÀ TÍCH LŨY 48 CHƢƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 50 3.1 KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HÀM LƢỢNG NGUYÊN TỐ TRONG CÁC MẪU RÊU THU THẬP TẠI HÀ NỘI 50 3.2 HỆ SỐ TÍCH LŨY TƢƠNG ĐỐI VÀ CHỈ SỐ NHIỄM BẨN 53 3.3 PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN 54 3.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ 54 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 57 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 53 NT Hà Nội, Việt Nam Bacu, Belgrade, Baia Mare, Elbasan, Chisinau, Azerbaijan Serbia [32] Romania Albania Moldova [31] [33] [34] [35] Rb 57,20 30,45 71 2,5 ND Sr 21,41 45,59 7,6 48 ND 52 Zr 7,17 ND ND ND ND ND Nb 1,95 ND ND ND ND ND Mo 1,65 0,21 ND 0,12 ND 0,13 Ba 197,7 30,05 17 55 ND 16 Hg 37,82 ND ND ND 1,42 ND Pb 19,73 4,09 ND ND 27,41 1,9 ND: Không phát hiện, hàm lượng nguyên tố mẫu thấp giới hạn phát phương pháp phân tích 3.2 HỆ SỐ TÍCH LŨY TƢƠNG ĐỐI VÀ CHỈ SỐ NHIỄM BẨN Giá trị hệ số tích lũy tƣơng đối (RAF) 27 nguyên tố đo đạc đƣợc liệt kê Bảng 3.3 Trong đó, nguyên tố Mg, Se Zr có giá trị RAF nhỏ Điều phù hợp với phát gần tác giả Madadzada cộng [31] Với so sánh kết thu đƣợc với giá trị kết mẫu chƣa phơi sáng có mát đáng kể Mg suy giảm nồng độ Mg mô rêu liên quan đến tình trạng suy giảm trao đổi chất, nguyên tố đƣợc biết có liên quan đến q trình sinh lý thực vật quan trọng nhƣ quang hợp Dựa thực tế đó, Mg, Se Zr khơng tƣơng quan với tất nguyên tố khác khơng hữu ích để xác định nguồn gây nhiễm khơng khí Vì vậy, tích tụ kim loại vết thụ động chủ yếu liên quan đến đặc tính trao đổi ion đáng ý tƣơng tự nhƣ nhiều loại nhựa trao đổi ion Hơn nữa, rêu khô, hấp thụ giữ lại nƣớc mƣa để mức độ đáng kể, tạo điều kiện cho trao đổi ion kim loại hòa tan thành tế bào rêu, nhƣ đƣợc hiệu suất cao hấp thụ nguyên tố vi lƣợng thời kỳ khô ƣớt [53] Mặt khác, cần ý đến nồng độ nguyên tố đƣợc xác định tƣơng ứng với hoạt động ngƣời Ví dụ, Al, As, Fe, Cd đƣợc đặc trƣng dầu ngành cơng nghiệp khí đốt Kết cho thấy hầu hết yếu tố đƣợc coi ngƣời gây tồn khu 54 vực điều tra nhƣng nguyên tố sau Cd, Co, Cr, Ni, Pb, Sb, Ti, V Ngoài ra, yếu tố khác số hoạt động nhân tạo khác nhau, tức từ việc đốt than, V kết từ trình đốt cháy dầu, Cr khơng khí sản phẩm ngành sản xuất thép gang Bảng 3.3 Giá trị hệ số tích lũy tương đối (RAF) số nhiễm bẩn (CF) 27 nguyên tố đo đạc mẫu rêu Hà Nội Nguyên RAF CF Mức ô Nguyên RAF CF Mức ô tố nhiễm tố nhiễm Mg -0,069 2,6 III Zn 1,026 2,2 III Al 2,048 3,4 III Ga 1,569 2,1 III Si 0,904 2,5 III As 0,391 5,7 IV P 0,133 1,9 II Se -0,285 8,2 V S 1,215 1,1 II Br 1,831 4,9 IV Cl 0,112 6,1 IV Rb 0,127 2,3 III K 0,137 2,3 III Sr 2,422 3,1 III Ca 1,107 2,1 III Zr -0,977 3,9 IV Ti 2,242 3,0 III Nb 6,217 5,0 IV V 7,047 8,4 V Mo 0,504 4,4 IV Cr 1,801 3,8 IV Ba 2,382 3,3 III Mn 0,375 1,6 II Hg 4,238 4,4 IV Fe 2,187 3,1 III Pb 2,907 3,0 III Cu 1,563 2,2 III Giá trị số nhiễm bẩn mức độ nhiễm ngun tố khơng khí Hà Nội đƣợc liệt kê Bảng 3.3 Có thể thấy mức độ Ô nhiễm nghiêm trọng V Se (mức V); Ô nhiễm vừa phải Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo Hg (mức IV); Ô nhiễm mức nhẹ với Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W Pb (mức III); có khả nhiễm P, S Mn (mức 2) 3.3 PHÂN TÍCH TƢƠNG QUAN Phân tích tƣơng quan hàm lƣợng nguyên tố ghi nhận đƣợc q trình khảo sát đƣa thơng tin nguồn gốc nguyên tố Trong Bảng 3.4, hệ số tƣơng quan Pearson với mức trọng số p = 0,05 giá trị hàm lƣợng nguyên tố có mẫu rêu Hà Nội đƣợc mơ tả Pb 0,35 0,05 0,36 0,33 0,59 0,48 0,15 0,52 0,48 0,16 0,28 0,24 0,45 0,61 0,7 -0,2 0,28 0,42 0,56 0,11 0,55 0,28 0,03 0,12 0,24 0,23 Hg 0,17 0,01 0,13 0,14 0,12 0,13 0,04 0,24 0,3 0,04 0,35 0,14 0,19 0,44 0,25 0,28 0,17 0,45 0,16 0,02 0,27 0,12 0,26 0,01 0,08 Ba 0,3 0,04 0,25 0,06 0,15 0,2 0,11 0,22 0,32 0,07 0,23 0,05 0,2 0,13 0,17 0,13 0,09 0,07 0,32 -0,1 0,27 0,3 0,16 0,08 Mo 0,12 0,11 0,11 0,14 0,21 0,17 0,08 0,15 0,04 0,08 0,01 0,07 0,04 0,07 0,15 0,04 -0,1 0,04 0,08 0,03 0,03 0,06 0,51 Nb 0,29 0,36 0,32 0,27 0,24 0,2 0,2 0,19 0,21 0,09 0,2 0,11 0,26 0,12 0,05 0,21 0,04 0,01 0,37 0,17 0,16 0,2 Zr 0,35 0,49 0,49 0,01 0,34 0,44 0,15 0,38 0,47 0,05 0,32 0,15 0,56 0,35 0,31 0,18 0,04 0,46 0,44 0,28 0,29 Sr 0,27 0,43 0,66 0,01 0,74 0,64 0,09 0,86 0,76 0,28 0,64 0,07 0,8 0,73 0,5 0,03 0,14 0,41 0,72 0,14 Rb 0,24 0,79 0,29 0,56 0,24 0,37 0,95 0,23 0,28 0,06 0,31 0,56 0,49 0,12 0,1 0,02 0,18 0,14 0,22 Br 0,33 0,51 0,64 0,02 0,78 0,71 0,15 0,66 0,62 0,21 0,5 0,07 0,71 0,64 0,6 0,04 0,05 0,35 Se 0,12 0,29 0,51 0,18 0,27 0,33 0,04 0,42 0,49 0,15 0,39 0,03 0,49 0,48 0,36 0,13 0,15 As 0,2 0,05 0,07 0,25 0,05 0,04 0,25 0,03 0,03 0,11 -0,1 -0,1 0,04 0,16 0,13 0,16 Ga 0,06 0,01 0,22 0,03 0,03 0,07 0,01 0,01 0,13 0,07 0,03 0,12 0,15 Zn 0,32 0,32 0,51 0,15 0,73 0,55 0,09 0,62 0,61 0,19 0,43 0,61 0,61 Cu 0,39 0,39 0,63 0,08 0,71 0,68 0,11 0,73 0,62 0,21 0,54 0,05 0,71 Fe 0,26 0,8 0,86 0,24 0,79 0,79 0,45 0,89 0,91 0,22 0,68 0,25 Mn 0,36 0,57 0,28 0,19 0,05 0,04 0,57 0,02 0,18 0,02 0,06 Cr 0,28 0,52 0,56 0,21 0,56 0,52 0,28 0,64 0,65 0,04 V 0,19 0,08 -0,2 0,08 0,28 0,06 0,01 0,27 0,29 Ti 0,27 0,63 0,81 0,13 0,73 0,65 0,29 0,89 Ca 0,33 0,56 0,73 0,14 0,8 0,73 0,22 K -0,2 0,77 0,29 0,66 0,24 0,31 Cl 0,4 0,57 0,73 0,24 0,8 S 0,45 0,53 0,7 0,14 P Si Al Mg 0,33 0,04 Mg 0,5 0,73 Al 0,2 Si P S Cl K Ca Ti V Cr Mn Fe Cu Zn Ga As Se Br Rb Sr Zr Nb Mo Ba Hg Pb Bảng 3.4 Hệ số tương quan Pearson hàm lượng nguyên tố có mẫu rêu Hà Nội Giá trị tương quan lớn in đậm, P < 0,05, n = 45 Có nhiều cặp nguyên tố tƣơng quan mạnh với nhau, ví dụ K Rb (r = 0,95), Ti Fe (r = 0,91), Ca Fe (r = 0,89), Ca Ti (r = 0,95), Ca Sr (r = 0,86) Tƣơng quan sắt với nguyên tố khác mạnh, ví dụ với Al (r = 0,8), với Si (r = 0,86), với Sr (r = 0,8) Các nguyên tố tƣơng quan mạnh có nguồn gốc Bảng 3.4 có số nguyên tố liên hệ yếu với nguyên tố khác, nhƣ As Hg 3.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ Trong cơng trình này, 27 ngun tố đƣợc ghi nhận, phân tích nhân tố áp dụng cho 19 nguyên tố Al, Si, S, Cl, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Cu, Zn, As, Br, Rb, Sr, Nb, Mo, Hg Pb Những nguyên tố kết hợp với tạo thành nhóm, thể nguồn ô nhiễm tiềm vùng khảo sát Mg, Se Zr khơng đƣợc xem xét hệ số tích lũy tƣơng đối nhỏ Những nguyên tố P, V, Cr, Ga Ba không đƣợc phân tích nhân tố tƣơng quan chúng với ngun tố cịn lại yếu Các kết phân tích nhân tố thể Bảng 3.5 Năm nhân tố (có giá trị Eigen lớn 1) đƣợc xác định luận giải đến 82% tổng độ biến thiên Cụ thể, mức độ biến thiên đóng góp nhân tố 1, 2, 3, lần lƣợt 45,44%, 16,76%, 8,42%, 6,18% 5,16% Các trọng số nhân tố đƣợc in đậm Bảng 3.5 lớn 0,5 Nhân tố đóng gióp chủ yếu S (0,93), Ca (0,90), Fe (0,87), Sr (0,86), Cl (0,83), Br (0,85), Ti (0,83), Cu (0,79), Si (0,78), Zn (0,74), Pb (0,69) Al (0,56), tƣơng ứng với 45,44% tổng mức biến thiên Si, Al, Ca, Ti Fe nằm nhóm 10 nguyên tố phổ biến vỏ trái đất [36] Đồng thời, Al, Si, Ti, Fe, Ca K yếu tố điển hình đất đá [37] Cần nhấn mạnh thời điểm tại, tốc độ thị hóa Hà Nội diễn nhanh Việc xây dựng cơng trình sở hạ tầng, nhà ở, đƣờng xá khu công nghiệp diễn khắp nơi, bụi đất bụi xây dựng nguồn đóng góp tiềm vào nhân tố Zr, Cu, Pb, S Sr bụi kim loại, liên quan đến nguồn nhân tạo nhƣ giao thông công nghiệp Zr, Cu Pb chắn bắt nguồn từ phƣơng tiện giao thông [38, 39] Sr S liên quan đến việc tiêu thụ than dầu [40] Lƣu huỳnh đƣợc sử dụng rộng rãi ngành công nghiệp khác Các nguyên tố kim loại xuất phát từ hoạt động công nghiệp Cl Br giàu biển [41], nguyên tố có nguồn gốc từ biển Hà Nội nằm vùng đất thấp, cách bờ biển khoảng 100 km, chịu ảnh hƣởng mạnh gió biển (sea spray) Bảng 3.5 Kết phân tích nhân tố: giá trị Eigen, độ biến thiên, tích lũy nhân tố trọng số nhân tố nguyên tố (Giá trị lớn 0,5 in đậm) NT Nhân tố Nhân tố Nhân tố Nhân tố Nhân tố Al 0,16 -0,09 0,02 0,56 0,80 Si 0,33 0,22 0,01 -0,08 0,78 S 0,08 -0,10 -0,09 0,04 0,93 Cl 0,21 -0,08 -0,06 0,05 0,83 K 0,12 0,04 0,03 0,17 0,90 Ca 0,14 -0,03 0,10 0,03 0,90 Ti 0,26 0,05 0,17 -0,02 0,83 Fe 0,42 0,05 0,06 -0,03 0,87 Cu 0,01 0,12 0,37 -0,15 0,79 Zn -0,01 -0,16 0,14 -0,18 0,74 As -0,09 0,14 -0,05 0,12 0,93 Br 0,06 0,080 -0,09 0,06 0,85 Rb 0,15 -0,01 0,00 0,12 0,90 Sr 0,00 0,07 0,15 -0,05 0,86 Nb 0,28 0,09 -0,43 0,19 0,75 Mo -0,14 0,06 0,15 -0,15 0,92 Hg 0,20 -0,04 -0,02 0,15 0,92 Pb -0,30 -0,11 0,14 -0,29 0,69 Mn 0,07 -0,80 -0,04 0,08 0,12 Giá trị Eigen 8,63 3,18 1,60 1,17 1,00 Độ biến thiên (%) 45,44 16,76 8,42 6,18 5,16 Tích lũy (%) 45,44 62,20 70,61 76,79 81,95 Dựa thảo luận trên, thấy nhân tố nguồn hỗn hợp nguyên tố tinh tể bụi kim loại phát thải từ giao thơng, cơng nghiệp ảnh hƣởng gió biển Nhân tố luận giải 16,76% mức độ phân tán liệu, thể trọng số cao Al (0,80), K (0,90) Rb (0,90) K Rb bắt nguồn từ việc đốt sinh khối [42, 43, 44, 45] Nhân tố 3, 4, yếu số lƣợng tham số Nói chung, nhân tố luận giải nguồn gốc xuất nguyên tố Nhân tố luận giải 8,42% mức phân tán liệu, có trọng số tập trung vào nguyên tố Nb (0,95) Mo (0,92) Nhân tố giải thích 6,18% mức phân tán, chứa nguyên tố Hg (0,92) Nhân tố giải thích 5,16% mức phân tán, có As (0,93) đóng góp, dự đốn nguồn gốc ô nhiễm từ thuốc trừ sâu KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Bản luận văn trình bày kết thực đƣợc nhƣ mục tiêu nội dung nghiên cứu đề ra, kết thu đƣợc bao gồm: Tổng quan nghiên cứu nhiễm khơng khí sử dụng thị sinh học rêu; Xây dựng quy trình thực nghiệm nghiên cứu ô nhiễm không khí sử dụng rêu Sphagnum girgensohnii làm thị sinh học để xác định mức độ ô nhiễm bƣớc đầu đánh giá nguồn gốc gây ô nhiễm kim loại không khí số khu vực nội ngoại thành Hà Nội Tổng cộng có 45 túi rêu Sphagnum girgensohnii đƣợc chuẩn bị treo 45 vị trí khác vùng khảo sát thời gian tháng Hàm lƣợng 27 nguyên tố mẫu rêu đƣợc xác định phƣơng pháp phân tích PIXE Các phƣơng pháp phân tích thống kê (phân tích thống kê mơ tả, phân tích tƣơng quan, phân tích nhân tố) đƣợc áp dụng để tìm kiếm nguồn nhiễm Các kết thu đƣợc bao gồm: (1) Xác định đƣợc hàm lƣợng 27 nguyên tố mẫu rêu Mg, Al, Si, P, S, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Cu, Zn, Ga, As, Se, Br, Rb, Sr, Y, Zr, Nb, Mo, Ba, Hg and Pb Các kết nghiên cứu thu đƣợc cho thấy hàm lƣợng trung bình hầu hết nguyên tố KLN mẫu rêu khơng khí thành phố Hà Nội cao so với thành phố khác Châu Âu (2) Kết phân tích thống kê cho thấy khơng khí Hà Nội bị; nhiễm V Se nặng; Ô nhiễm Cl, Cr, As, Br, Zr, Nb, Mo, Hg mức vừa phải; Ô nhiễm nhẹ Mg, Al, Si, K, Ca, Ti, Fe, Cu, Zn, Ga, Rb, Sr, Mo, Ba, W, Pb; có khả ô nhiễm P, S Mn Các nguồn gây ô nhiễm bụi đất bụi đƣờng phát thải phƣơng tiện giao thông, hoạt động công nghiệp, sử dụng nhiên liệu than tổ ong đun nấu sinh hoạt đốt rơm rạ, chất thải rắn, từ biển Khảo sát nhiễm khơng khí sử dụng phƣơng pháp quan trắc thị sinh học rêu cho kết đáng tin cậy, phù hợp với điều kiện Việt Nam Tuy nhiên, số kết bƣớc đầu Để có đƣợc nghiên cứu đầy đủ sâu sắc hơn, cần phải tiến hành nghiên cứu ảnh hƣởng yếu tố vi khí hậu (mƣa, gió, điều kiện mơi trƣờng…) phải thực với lƣợng mẫu đủ lớn khu vực đặc trƣng ô nhiễm, tần suất khảo sát, kết hợp kỹ thuật quan trắc môi trƣờng khác nhau, bên cạnh kỹ thuật phân tích hạt nhân đại, cần áp dụng thêm kỹ thuật, thiết bị phân tích khác phù hợp với điều kiện Việt Nam nhƣ ICP-MS, AAS, sử dụng mơ hình tính tốn mơ phát tán chất nhiễm khơng khí, phát triển cơng cụ phân tích thơng kê, để xác định xác đƣợc nguồn gốc phát thải ô nhiễm DANH MỤC CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Nguyen Huu Quyet, Le Hong Khiem, Trinh T T My, Nguyen T B My, Marina Frontasieve, Inga Zinicovscaia, Nguyen A Son, Tran T Thanh, Le D Nam, Khuat T Hong, Nguyen T N Mai, Trinh D Trung, Duong Van Thang, Nguyen T T Hang, Biomonitoring of chemical element air pollution in Hanoi using barbula Indica moss, Environmental Engineering and Management Journal, Vol.20, No 5, 1-10, 2021 (ISI) Le Hong Khiem, Koichiro Sera, Takako Hosokawa, Le Dai Nam, Nguyen Huu Quyet, Marina Frontasyeva, Trinh Thi Thu My, Nguyen Thi Bao My, Inga Zinicovscaia, Nguyen The Nghia, Trinh Dinh Trung, Khuat Thi Hong, Nguyen Ngoc Mai, Duong Van Thang, Nguyen An Son, Tran Thien Thanh & Sonexay Xayheungsy, Active moss biomonitoring technique for atmospheric elemental contamination in Hanoi using proton induced X-ray emission, Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry volume 325, pages 515–525 (2020) (ISI) L H Khiem, K Sera, T Hosokawa, N H Quyet, M V Frontasyeva, T T M Trinh, N T B My, N T Nghia, T D Trung, L D Nam, K T Hong, N N Mai, D V Thang, N A Son, T T Thanh & D P T Tien, Assessment of atmospheric deposition of metals in Ha Noi using the moss bio-monitoring technique and proton induced X-ray emission, Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry volume 324, pages 43–54 (2020) (ISI) TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Bùi Thị Hoa, 2017, Nghiên cứu ô nhiễm số kim loại nặng khơng khí thành phố Hà Nội phương pháp phân tích PIXE, Luận văn thạc sĩ vật lý, Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [2] Lasko K, Vadrevu KP, Nguyen TTN (2018), Analysis of air pollution over Hanoi, Vietnam using multi-satellite and MERRA reanalysis datasets PLoS ONE 13(5): e0196629 [3] Lê Đại Nam, 2018, Sử dụng thị sinh học rêu nghiên cứu ô nhiễm kim loại nặng khơng khí Hà Nội, Bắc Ninh Hưng Yên, Luận văn thạc sĩ vật lý, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Hà Nội [4] Lâm Đức Chí (2015), Phân tích hoạt động công nghiệp nông nghiệp tác động đến môi trường, Đại học Khoa học xã hội Nhân văn – ĐHQGHCM [5] Feder, W.A., Manning, W.J (1978), Living plants as indicators and monitors, Handbook of Methodology for the assessment of Air Pollution Effects on Vegetation, pp 9-14 [6] Rühiling, A (1994), ―Atmospheric Heavy Metal Deposition in EuropeEstimations Based on Moss Analysis‖, AKA Print, A/S Arhus, pp [7] Markert, B.A, Oehlann, J., and Roth, M., K.S., Iyenger, G.V (1997), ―General Aspects of Heavy Metal Monitoring by Plants and Animals Subramanian‖, ACS Symposium Series 654.Am Chem Soc pp 1929 [8] Markert, B.A., Breure, A.M., and Zechmeister, H.G., B.A., Breure, A.M., and Zechmeister, H.G (2003), Definitions, Strategies, and Principles for Bioindication/Biomonitoring of the Environment, Elsevier, Oxford, pp 3-39 [9] Chakrabortty, S., Jha, S.K., Puranik, V.D., and Paratkar, G.T (2006), Use of Mosses and Lichens as Biomonitors in the Study of Air Pollution 10 Near Mumbai, Evansia 23, pp 1-8 [10] Ellison G et al., 1976, Heavy metal content of moss in the region of Consett (North East England) [11] Hung Nguyen-viet et al., 2005, Potential use of testate amoebae and other micro-organisms living in mosses for bioindication of atmospheric pollution (NO2, heavy metals): studies in situ and under controlled conditions in France and in Vietnam [12] Hung Nguyen-Viet et al., 2007, Nadine Bernard, Edward AD Mitchell, J Cortet, P-M Badot, Daniel Gilbert, 2007, Relationship Between Testate Amoeba (Protist) Communities and Atmospheric Heavy Metals Accumulated in Barbula indica (Bryophyta) in Vietnam, Microbial ecology, pp 53-65 [13] Gordana P.Vukovic (2015), Biomonitoring of urban air pollution (particulate matter, trace elements and polycyclic aromatic hydrocarbons) using mosses Sphagnum girgensohnii Russow and Hypnum cupressiforme Hedw, PhD Thesis, University of Belgrade, Serbia [14] Dr Janice Glime, Bryophyte Ecology, February 13, 2018 [15] Johansson S.A.E., Campbell J.L (1988), PIXE - a novel technique for elemental analysis, John Wiley & Sons, New York [16] Johansson T.B., Akselsson R., Johansson S.A.E (1970), “X-ray analysis: Elemental trace analysis at the 10-12 g level‖, Nuclear Instruments and Methods 84 ,141-143 [17] Johansson, Sven A E (1988), PIXE – A novel technique for elemental analysis [18] Hasnat Kabir (2007), Particle Induced X-ray Emission (PIXE) Setup and Quantitative Elemental Analysis, PhD Thesis, Kochi University of Technology, Japan [19] Bùi Văn Loát (2016), ―Vật lý Hạt nhân‖, Nhà xuất Đại học Quốc 11 gia Hà Nội [20] Futatsugawa S, Hatakeyama S, Saitou S and Sera K (1993), Present status of NMCC and sample preparation method for bio-samples Int J PIXE 3(4): 319-328 [21] Sera K, Futatsugawa S (1998), Quantitative analysis of powdered samples composed of high-Z elements Int J PIXE 8(2&3): 185-202 [22] Itoh J, Futatsugawa S, Saitoh Y, Ojima F, and Sera K (2005), Application of a powdered-internal-standard method to plant and seaweed samples Int J of PIXE 15 (1&2): 27-39 [23] K.Sera, T Yanagisawa, H.Tsunoda, S.Futatsugawa, S.Hatakeyama, S.Suzuki and H.Orihara "The Takizawa PIXE Facility Combined with a Baby Cyclotron for Positron Nuclear Medicine", International Journal of PIXE, Vol.2., No.I (1992) 47-55.6 [24] Sera K, Yanagisawa T, Sunoda H, Futatsugawa S, Hatakeyama S, Saitoh Y, Suzuki S, Orihara H (1992), Bio-PIXE at the Takizawa facility (Bio-PIXE with a baby cyclotron) Int J PIXE (3): 325-330 [25] Sera K, Futatsugawa S (2000), Spectrum analysis taking account of the tail, escape functions and sub-lines (SAPIX version 4) Int J PIXE 10(3):101–114 [26] Khiem LH, Sera K, Hosokawa T, Quyet NH, Frontasyeva VM, Trinh TTM, My NTB, Nghia NT, Trung TD, Nam LD, Hong KT, Mai NN, Thang DV, Son NA, Thanh TT, Tien DPT (2020), Assessment of atmospheric deposition of metals in Ha Noi using the moss biomonitoring technique and proton induced X-ray emission Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry 324:43–54 [27] Yamauchi S, Saitoh K, Sera K, Wada Y, Kawahara M (2008) Multielement analysis using PIXE for beneficial use of ashes from a biomass power plant J Wood Sci 54: 162-168 [28] Schaug J, Rambaek JP, E Steinnes E, and Henry RC (1990), Multivariate analysis of trace element data from moss samples used to 12 monitor atmospheric deposition Atmos Environ 24A (10): 2625-2631 [29] Fernández JA, Carballeira A (2001), A comparison of indigenous mosses and topsoils for use in monitoring atmospheric heavy metal deposition in Galicia (Northwest Spain) Environ Pollut 114: 431–441 [30] Zhou X, Chen Q, Liu C, Fang Y (2017) Using moss to assessairborne heavy metal pollution in Taizhou, China Int J Environ Res Public Health 14: 430-442 [31] Madadzada AI, Badawy WM, Hajiyeva SR, Veliyeva ZT, Hajiyev OB, Shvetsova MS, Frontasyeva MV (2019) Assessment of atmospheric deposition of major and trace elements using neutron activation analysis and GIS technology: Baku – Azerbaijan Microchem J 147: 605–614 [32] Aničić M, Tasić M, Frontasyeva MV, Tomašević M, Rajšić S, Mijić Z, Popović A (2009) Active moss biomonitoring of trace elements with Sphagnum girgensohnii moss bags in relation to atmospheric bulk deposition in Belgrade, Serbia Environ Pollut 157: 673–679 [33] Culicov OA, Zinicovscaia I, Duliu OG (2016) Active Sphagnum girgensohnii Russow moss biomonitoring of an industrial site in Romania: temporal variation in the elemental content Bull Environ Contam Toxicol 96:650-656 [34] Lazo P, Bekteshi L, Shehu A (2013) Active moss biomonitoring technique for atmospheric deposition of heavy metals in Elbasan city Albania Fresen Environ Bull 22(1a): 213-219 [35] Zinicovscaia I, Anicicurosevic M, Vergel K, Vieru E, Frontasyeva MV, Povar I, Duca G (2018) Active moss biomonitoring of trace elements air pollution in Chisinau, Republic of Moldova Ecol Chem Eng S 25(3): 361-372 [36] Yaroshevsky AA (2006) Abundances of chemical elements in the Earth’s crust Geochem Int 44: 48–55 [37] Wimolwattanapun W, Hopke PK, Pongkiatkul P (2011) Source 13 apportionment and potential source locations of PM2.5 and PM2.5–10 at residential sites in metropolitan Bangkok Atmos Pollut Res 2: 172181 [38] Yeung ZLL, Kwok RCW, Yu KN (2003) Determination of multielement profiles of street dust using energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) Appl Radiat Isot 58: 339–346 [39] Świetlik R, Strzelecka M, Trojanowska M (2013) Evaluation of TrafficRelated Heavy Metals Emissions Using Noise Barrier Road Dust Analysis Pol J Environ Stud 22 (2): 561-567 [40] Munawer ME (2018) Human health and environmental impacts of coal combustionand post-combustion waste J Sustain Min 17: 87-96 [41] Fuge R (1988) Sources of halogens in the environment, influences on human and animal health Environ Geochem Health 10: 51–61 [42] Ham WA, Herner JD, Green PG, Kleeman MJ (2010) Size Distribution of Health-Relevant Trace Elements in Airborne Particulate Matter During a Severe Winter Stagnation Event: Implications for Epidemiology and Inhalation Exposure Studies Aerosol Sci Tech 44(9): 753-765 [43] Kleeman MJ, Schauer JJ, and Cass GR (1999) Size and Composition Distribution of fine Particulate Matter Emitted from Wood Burning, Meat Charbroiling, and Cigarettes Environ Sci Technol 33(20): 3516– 3523 [44] Qin XY, and Prather KA (2006) Impact of Biomass Emissions on Particle Chemistry During the California Regional Particulate Air Quality Study Int J Mass Spectrom 258(1–3): 142–150 [45] Ying Q, Lu J, Kaduwela A, and Kleeman M (2008) Modeling Air Quality During the California Regional PM10/PM2.5 Air Quality Study (CPRAQS) Using the UCD/CIT Source Oriented Air Quality Model— Part II Regional Source Apportionment of Primary Airborne Particulate Matter Atmos Environ 42(39): 8967–8978 14 [46] Nguyễn Thế Nghĩa, 2016, Nghiên cứu ứng dụng số phản ứng hạt nhân gây chùm hạt tích điện máy gia tốc tĩnh điện phân tích, Luận văn tiến sỹ vật lý, Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nôi, Hà Nội [47] Wang, Q., Bi, X H., Wu, J H., Zhang, Y F., & Feng, Y C (2013) Heavy metals in urban ambient PM₁₀ and soil background in eight cities around China [48] Leili, M., Naddafi, K., Nabizadeh, R., Yunesian, M., & Mesdaghinia, A (2008) The study of TSP and PM 10 concentration and their heavy metal content in central area of Tehran, Iran Air Quality, Atmosphere & Health, 1(3), 159-166 [49] Dinis, M D L., & Fiuza, A (2011) Exposure assessment to heavy metals in the environment: measures to eliminate or reduce the exposure to critical receptors In Environmental heavy metal pollution and effects on child mental development (pp 27-50) Springer, Dordrecht [50] Koulousaris, M., Aloupi, M., & Angelidis, M O (2009) Total metal concentrations in atmospheric precipitation from the Northern Aegean Sea Water, air, and soil pollution, 201(1), 389-403 [51] Nguyễn Văn Đỗ, Các phương pháp phân tích hạt nhân, Nhà xuất đại học quốc gia Hà Nội, 2004 [52] García-Niđo WR, Pedraza-Chaverrí J Protective effect of curcumin against heavy metalsinduced liver damage Food and Chemical Toxicology 2014;69:182-201 [53] R.S Clymo, Ion exchange in Sphagnum and its relation to bog ecology, Ann.Bot.27 (1963) 309–324

Ngày đăng: 21/10/2022, 09:31

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1.1. Núi lửa Momotombo phun trào [1] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.1. Núi lửa Momotombo phun trào [1] (Trang 16)
Hình 1.2. Khói bốc lên từ nhà máy luyện thép ở Đường Sơn, Trung Quốc [1] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.2. Khói bốc lên từ nhà máy luyện thép ở Đường Sơn, Trung Quốc [1] (Trang 17)
Hình 1.3. Xả thải độc hại vào khơng khí tại khu công nghiệp Yên Nghĩa, - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.3. Xả thải độc hại vào khơng khí tại khu công nghiệp Yên Nghĩa, (Trang 20)
Hình 1.4. Ơ nhiễm khơng khí gây bởi các phương tiện tham gia giao thơng - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.4. Ơ nhiễm khơng khí gây bởi các phương tiện tham gia giao thơng (Trang 22)
Hình 1.5. Gia tăng các phương tiện giao thơng ở Hà Nội đóng góp vào ơ - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.5. Gia tăng các phương tiện giao thơng ở Hà Nội đóng góp vào ơ (Trang 22)
Hình 1.6. Thói quen nấu ăn bằng than ở Hà Nội đóng góp vào ơ nhiễm khơng - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.6. Thói quen nấu ăn bằng than ở Hà Nội đóng góp vào ơ nhiễm khơng (Trang 23)
Hình 1.7. Một trạm quan trắc chất lượng khơng khí tự động được lắp đặt ở - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.7. Một trạm quan trắc chất lượng khơng khí tự động được lắp đặt ở (Trang 24)
Hình 1.8 Ảnh hưởng của một số KLN đến sức khỏe con người.[52] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.8 Ảnh hưởng của một số KLN đến sức khỏe con người.[52] (Trang 27)
Hình 1.9. Mơ hình khái niệm cho cơ chế mà các nguyên tố KLN có thể được - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.9. Mơ hình khái niệm cho cơ chế mà các nguyên tố KLN có thể được (Trang 29)
Hình 1.10. Các quốc gia tham gia là thành viên và quan sát viên của Viện - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.10. Các quốc gia tham gia là thành viên và quan sát viên của Viện (Trang 34)
Hình 1.11. Ảnh chụp các loại rêu được sử dụng để làm chỉ thị xác địn hô - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 1.11. Ảnh chụp các loại rêu được sử dụng để làm chỉ thị xác địn hô (Trang 36)
Hình 2.1. Sơ đồ phát ti aX đặc trưng [46] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.1. Sơ đồ phát ti aX đặc trưng [46] (Trang 37)
Hình 2.2. Quá trình phát ti aX đặc trưng (a) và quá trình phát electron Auger - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.2. Quá trình phát ti aX đặc trưng (a) và quá trình phát electron Auger (Trang 39)
Hình 2.3. Sơ đồ dịch chuyển năng lượng giữa các mức [51] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.3. Sơ đồ dịch chuyển năng lượng giữa các mức [51] (Trang 40)
Hình 2.4. Phổ PIXE của một mẫu đất [51] - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.4. Phổ PIXE của một mẫu đất [51] (Trang 41)
Hình 2.5. Hình học nguồn-mẫu-detector minh hoạ cho phương pháp tính - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.5. Hình học nguồn-mẫu-detector minh hoạ cho phương pháp tính (Trang 43)
Hình 2.6. Đồ thị biểu diễn quan hệ giữa hàm lượng và cường độ ti aX đặc - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.6. Đồ thị biểu diễn quan hệ giữa hàm lượng và cường độ ti aX đặc (Trang 48)
Bảng 2.1. Tọa độ và vị trí treo mẫu - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 2.1. Tọa độ và vị trí treo mẫu (Trang 50)
Hình 2.7. Các vị trí đặt túi rêu tại Hà Nội (bên trái) và vị trí của Hà Nội - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.7. Các vị trí đặt túi rêu tại Hà Nội (bên trái) và vị trí của Hà Nội (Trang 50)
Hình 2.8. Phương pháp xử lý mẫu bằng lị vi sóng - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.8. Phương pháp xử lý mẫu bằng lị vi sóng (Trang 54)
Hình 2.9. Bố trí thí nghiệm phân tích PIXE sử dụng 2 detector Si(Li) - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.9. Bố trí thí nghiệm phân tích PIXE sử dụng 2 detector Si(Li) (Trang 55)
Hình 2.10. Phổ PIXE đặc trưng của một mẫu rêu với đầu dị khơng chất thụ - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Hình 2.10. Phổ PIXE đặc trưng của một mẫu rêu với đầu dị khơng chất thụ (Trang 56)
Bảng 2.2. Tính chính xác của phương pháp phân tích so sánh với phương - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 2.2. Tính chính xác của phương pháp phân tích so sánh với phương (Trang 57)
Bảng 3.1. Các thơng số chính của thống kê mô tả 27 nguyên tố trong 45 mẫu - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 3.1. Các thơng số chính của thống kê mô tả 27 nguyên tố trong 45 mẫu (Trang 61)
Bảng 3.2. So sánh giá trị hàm lượng trung bình (mg/kg) của các nguyên tố đo - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 3.2. So sánh giá trị hàm lượng trung bình (mg/kg) của các nguyên tố đo (Trang 62)
Bảng 3.4. Hệ số tương quan Pearson giữa hàm lượng các nguyên tố có trong - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 3.4. Hệ số tương quan Pearson giữa hàm lượng các nguyên tố có trong (Trang 65)
Bảng 3.5. Kết quả phân tích nhân tố: giá trị Eigen, độ biến thiên, tích lũy của - Đánh giá ô nhiễm kim loại nặng trong không khí của Hà Nội sử dụng chỉ thị sinh học rêu bằng phương pháp phân tích PIXE
Bảng 3.5. Kết quả phân tích nhân tố: giá trị Eigen, độ biến thiên, tích lũy của (Trang 67)

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w