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土壤环境中有害化学物质的检测与分析方法探索

孟优阳

河南省化工研究所有限责任公司,河南郑州,450000

摘要: 土壤中的有害化学物质对生态环境和人类健康构成潜在威胁。因此,开发出高效、准确的土壤化学物质检测与分析方法至关重要。本文综述了当前常用的土壤化学物质检测与分析方法,包括传统的化学分析方法和现代的仪器分析技术。重点介绍了各种方法的优缺点,并展望了未来可能的发展方向。
关键词: ​土壤污染;化学物质;检测方法;分析技术
DOI:10.12721/ccn.2024.157212
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引言 

土壤是生态系统中重要的组成部分,但由于人类活动和工业发展,土壤中可能存在各种有害化学物质,如重金属、农药残留、有机污染物等,对生态环境和人类健康造成危害。因此,建立有效的土壤化学物质检测与分析方法对于环境保护和食品安全具有重要意义。

一、常用的土壤化学物质检测方法 

1.1 传统化学分析方法 

传统方法包括湿化学分析法和干化学分析法。湿化学分析法是一种常用的传统土壤化学分析方法,通过将土壤样品溶解在特定的溶剂中,然后利用滴定、显色反应等化学方法,分析土壤中的化学成分含量。这种方法适用于分析土壤中的无机盐、重金属离子等物质,具有较高的准确性和可靠性。而干化学分析法则是将土壤样品进行熔融或干燥后,直接分析土壤中的成分,常用于分析土壤中的矿物成分和某些有机物质。这些传统方法在土壤化学分析领域具有重要地位,为土壤环境质量评价提供了基础数据和依据[1]

2.2 仪器分析技术 

(1)光谱技术:光谱技术是一种常用的现代土壤化学分析方法,包括紫外-可见光谱和红外光谱等。这些技术可以通过土壤样品对光的吸收或散射特性,快速分析土壤中化学成分的种类和含量。紫外-可见光谱主要用于分析土壤中的有机物和部分无机物,而红外光谱则可以识别土壤中的有机物分子结构。光谱技术具有操作简便、快速获取数据的优势,对土壤化学特性的研究和分析具有重要意义[2]

(2)质谱技术:质谱技术是一种高效的现代土壤化学分析方法,包括气相色谱质谱联用技术(GC-MS)和液相色谱质谱联用技术(LC-MS)。这些技术可以分离、识别和定量分析土壤中微量的有机物,如农药残留、挥发性有机物等。GC-MS适用于挥发性有机物的分析,而LC-MS则更适用于极性或热稳定性较差的有机物。质谱技术具有高灵敏度和高分辨率的优势,对于研究土壤中有机污染物的来源和分布具有重要意义[3]

(3)电化学技术:电化学技术是一种有效的土壤化学分析方法,包括电化学传感器和电化学分析法,用于快速检测土壤中的重金属离子。电化学传感器基于重金属离子在电极表面的电化学反应,通过测量电流或电位变化来定量分析重金属离子的含量。电化学分析法则利用电化学技术的原理,结合合适的电极和分析方法,实现对土壤样品中重金属离子的准确检测。这些方法具有操作简便、响应快速和灵敏度高的特点,可用于土壤环境监测和污染物评估[4]。(4)原子吸收光谱:原子吸收光谱是一种常用的土壤化学分析技术,用于测定土壤中重金属元素的浓度。该技术基于原子在特定波长的光线下吸收特定能量的原理,通过测量样品中重金属元素对特定波长光的吸收量来确定其浓度。原子吸收光谱具有高灵敏度和准确性,能够同时分析多种重金属元素,如铅、镉、汞等。这种方法对于评估土壤中重金属污染的程度和分布具有重要意义,是土壤环境监测和质量评价中常用的分析技术之一[5]。 

(5)生物传感技术:生物传感技术是一种创新的土壤化学分析方法,利用生物传感器检测土壤中的有机污染物。这些生物传感器通常利用生物体(如细菌、酵母菌、植物细胞等)的特定生物反应或生物元件(如酶、抗体等)与目标污染物相互作用,产生可测量的信号。

二、各种方法的优缺点比较 

不同的土壤化学物质检测与分析方法各有其独特的优点和限制,理解这些优缺点有助于选择适合特定应用需求的方法。传统化学分析方法的优点包括准确性高,可以提供详尽的化学成分分析,适用于广泛的物质类型。这些方法通常建立在成熟的化学原理和标准化程序基础上,具有较高的可靠性和广泛的适用性。

相比之下,仪器分析技术具有操作简便、快速获取结果的优势,通常能够提供更快速的分析速度和实时监测能力。例如,光谱技术(如紫外-可见光谱、红外光谱)和质谱技术(如气相色谱质谱联用技术、液相色谱质谱联用技术)能够在较短时间内获得土壤中化学成分的种类和含量信息,具有高效性和灵敏度。

三、未来发展趋势 

3.1发展更快速、更灵敏的仪器分析技术,降低成本,提高检测效率。 

未来土壤化学物质检测与分析的发展方向之一是致力于发展更快速、更灵敏的仪器分析技术,以降低成本并提高检测效率。这包括不断改进现有仪器的性能和设计,以实现更高的分析速度和更低的检测限度。例如,开发新型的光谱技术和质谱技术,提高其灵敏度和分辨率,同时简化操作流程,使得仪器更易于使用和维护。

3.2结合人工智能和大数据分析,提高数据处理和解读能力。

未来土壤化学物质检测与分析的发展方向之一是结合人工智能(AI)和大数据分析,以提高数据处理和解读能力。通过利用AI技术和大数据分析,可以实现对大量土壤化学数据的快速处理、分析和解读,从而提高分析结果的准确性和实用性。AI可以用于优化土壤化学模型的建立和预测能力,帮助识别复杂的化学特征和模式。此外,AI还可以用于智能化的数据挖掘和知识发现,从海量数据中发现关联性和规律,为土壤环境质量评估提供更深入的洞察和预测。结合AI和大数据分析的发展,将推动土壤化学分析向智能化、自动化的方向发展,提高土壤污染监测和环境保护的效率和水平[6]

3.3开发多功能化的传感器,实现多种污染物的同时检测和定量分析

未来土壤化学物质检测与分析的发展方向之一是开发多功能化的传感器,实现对多种污染物的同时检测和定量分析。这种多功能传感器可以集成多种感知元件,针对不同类型的污染物(如重金属、有机物、农药残留等)具有高度选择性和灵敏度。通过多功能传感器,可以实现对复杂土壤样品中多种污染物的快速识别和定量分析,减少分析过程中的时间和资源消耗。此外,多功能传感器的开发还可提高土壤化学分析的便捷性和实用性,使其更适用于实地环境监测和快速反应。这一发展方向将促进土壤环境监测技术的普及和应用,为土壤污染防治和环境保护提供更有效的技术支持。

四、结论 

土壤环境中有害化学物质的检测与分析方法的研究对于预防和治理土壤污染、保护生态环境具有重要意义。当前,物理化学方法、生物学方法以及新型检测技术已成为土壤环境监测的主要手段,然而,各种方法在检测灵敏度、操作简便性、成本效益等方面存在一定的局限性。因此,未来的研究方向应该是结合各种方法的优势,发展出高灵敏度、高选择性、低成本的综合检测技术,并加强对土壤污染物的监测和评估,为土壤环境保护和生态文明建设提供科学依据

参考文献

[1]郑秋蕾.土壤环境质量检测中有害化学物残留及含量检测与分析[J].黑龙江环境通报,2023,37(05):72-74.

[2]肖铮,贺仪,苑林宏,等.水环境中微塑料的来源分布及其分子光谱检测技术的研究进展[J].中国无机分析化学,1-13

[3]杨伦,吴仕希,付庆龙.基于超高分辨率质谱技术的溶解性有机质双电荷离子研究[J].环境化学,1-13

[4]王军,张德成,杨程毅,等.基于电化学传感技术的土壤农药残留检测装置设计[J].中国农机化学报,2023,44(12):210-216

[5]刘燕迪,陆杨玥,李胜男,等.原子吸收光谱法和分光光度法测定土壤六价铬对比研究[J].中国无机分析化学,1-11

[6]孔小禹.土壤环境中有害化学物质的检测与分析方法研究[J].当代化工研究,2023(17):60-62.

作者简介

姓名:孟优阳 性别:男 民族:汉   出生日期:1993.03.06  籍贯:河南太康   职称:助理工程师学历:本科  研究方向:化学分析