成都市土壤元素地球化学背景
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确定地球化学背景值与异常下限的方法有很多种。
早期采用简单的统计方法求平均值与标准偏差;用直方图法确定的众值或中位数作为地球化学背景值。
以后又发展到用概率格纸求背景值与异常下限等。
随着对地球化学背景认识的加深,采用求趋势面或求移动平均值等方法来确定背景值和异常下限,70年代以来,多元回归法、稳健多元线性回归分析法、克立格法、马氏距离识别离散点群法等多种方法常作来研究地球化学的背景值和异常下限。
考虑到方法的实用性、有效性、易操作,通过几种方法在工作区的试验对比,迭代法确定的背景值及异常下限较低,更有利于突出弱异常。
因此,工作区背景值和异常下限的确定选用迭代法。
迭代法处理的步骤:①计算全区各元素原始数据的均值(X1)和标准偏差(Sd1);②按X1+ nSdl的条件剔除一批高值后获得一个新数据集,再计算此数据集的均值(X2)和标准偏差(Sd2);③重复第二步,直至无特高值点存在,求出最终数据集的均值(X)和标准偏差(Sd),则X做为背景值CO, X+nSd(n根据情况选1.5或2, 3)做为异常下限Ca,采用迭代法求出工作区各地球化学元素特征值及各参数(见表1)。
表1工作区元素地球化学特征值及参数表化探数据是以多元素或多变量为特征的。
化探数据处理既研究元素之间的相互关系,又研究样品之间的相互关系,前者叫做R方式分析,后者叫做Q方式分析。
分析结果是将数据按变量或按样品划分成若干类,使各类内部性质相似而各类之间性质相异。
如果参加分析的数据含有已知类别(如矿或非矿的作用)能起训练组作用时,数据处理的结果可给出明确的地质解释,否则所做的地质解释就含有较大程度的推测性。
在特定情况下地球化学数据可能只反映单一的地质过程,这样的化探数据是所谓来自一个母体”的。
一般情况是几种地质过程作用在同一地区,他们相互重叠或部分重叠,这反映在地球化学数据上就具有多个母体”的特征。
化探数据处理需要鉴别和分离这些母体,即对化探数据值进行分解,确定出不同母体的影响在数据中所产生的分量。
扬子板块西缘稀散金属超常富集的地球化学背景杜胜江; 温汉捷; 朱传威; 罗重光; 周正兵; 杨志明; 陈建书; 朱勋【期刊名称】《《岩石学报》》【年(卷),期】2019(035)011【总页数】15页(P3355-3369)【关键词】稀散金属; 扬子板块西缘; 地球化学背景; 超常富集; 地层【作者】杜胜江; 温汉捷; 朱传威; 罗重光; 周正兵; 杨志明; 陈建书; 朱勋【作者单位】东华理工大学核资源与环境国家重点实验室南昌330013; 中国科学院地球化学研究所贵阳550081; 中国科学院大学北京100049; 中国地质科学院北京100037; 贵州省地质调查院贵阳550018【正文语种】中文【中图分类】P595; P618.7稀散元素(又称分散元素)一般指在地壳中丰度很低(多为10-9级),而且在岩石中以极为分散为特征的元素,主要包括镓(Ga)、锗(Ge)、硒(Se)、镉(Cd)、铟(In)、碲(Te)、铼(Re)、铊(Tl)等8个元素(涂光炽等, 2004; 张乾等, 2005)。
稀散金属因优异和特殊的物理、化学性能而被广泛应用,既为新一代信息技术、新能源生物、新材料、新能源汽车等所需要的功能材料和结构材料,也是现代工业、国防和尖端科技领域不可缺少的支撑材料(Chen, 2011; Linnen et al., 2012)。
虽然前人曾开展过稀散元素成矿的相关研究,获得了一些认识,但总体研究起步较晚,接近客观事实的成矿规律和成矿理论还尚未完善,尤其是地球化学背景还未得到系统梳理。
因此,加强稀散元素地球化学背景研究成可为稀散元素矿床的深入研究和勘查工作提供重要的地质依据。
将区域地球化学背景的特殊性和稀散金属超常富集的必然性作为一个整体进行研究,强调在特殊地球化学背景框架下,研究稀散金属选择性超常富集的机制和过程,是发展稀散金属成矿理论的重要途径。
初步研究表明,扬子板块西缘铟、锗、镓等稀散金属均有超常富集现象,构成了全球罕见的稀散金属聚集区(Hu and Zhou, 2012; Hu et al., 2017)(图1),故成为研究稀散金属成矿地球化学背景理想的天然实验基地。
土壤锶地球化学特征
土壤中的锶是一种微量元素,其在地球化学特征方面具有重要意义。
以下是关于土壤锶地球化学特征的500字分析:
土壤锶的含量范围在0.5-10mg/kg之间,平均值为1.5mg/kg。
其分布受到多种因素的影响,如土壤类型、母质、气候和地形等。
在土壤类型方面,黄土和红壤中的锶含量较高,而黑土和石灰土中的含量较低。
母质方面,火成岩和变质岩发育的土壤锶含量较高,而沉积岩发育的土壤锶含量较低。
气候和地形也对土壤锶的分布产生影响,温暖湿润的气候有利于锶的富集,而高海拔和陡峭地形则可能导致锶的流失。
土壤中锶的形态分为可溶态和不可溶态。
可溶态锶主要存在于土壤溶液中,易于被植物吸收利用。
不可溶态锶则以化合物形式存在,不易被植物吸收。
在土壤中,锶可以与钙、镁、铝等元素结合形成各种化合物,这些化合物对土壤理化性质和植物生长具有一定的影响。
土壤中锶的迁移转化主要受到水的作用。
在降雨或灌溉时,可溶态锶会随着水分的流动而迁移,进而影响地下水的水质。
在土壤侵蚀和风化等自然因素的作用下,锶也会发生迁移转化。
同时,人类活动如施肥、污水灌溉等也会对土壤锶的分布和形态产生影响。
总的来说,土壤锶的地球化学特征具有复杂性和多样性。
为了更好地了解和利用土壤锶资源,需要加强对其地球化学特征的研究,探索其在生态系统中的作用和价值,为人类生产和生态环境保护提供科学依据。
山东省17市土壤地球化学背景值庞绪贵;王增辉;赵西强;曾宪东;任文凯;王存龙;代杰瑞;陈磊;刘华峰;喻超;韩鎏;任天龙;胡雪平;王红晋【摘要】近20年来,利用财政资金,通过山东省黄河下游流域生态地球化学调查等4个项目,全面完成了山东省1∶25万土地质量地球化学调查与评价.该文以表层土壤Ag,As,Au,B等54项指标地球化学调查数据为基础,分行政区域,统计并研究了全省1 7市表层土壤地球化学参数及其特征,厘定了山东省1 7市土壤地球化学背景值,并与全国、全省背景值进行对比,分析了其差异性.【期刊名称】《山东国土资源》【年(卷),期】2019(035)001【总页数】11页(P46-56)【关键词】生态地球化学;表层土壤;背景值;基础数据;山东省;行政区域【作者】庞绪贵;王增辉;赵西强;曾宪东;任文凯;王存龙;代杰瑞;陈磊;刘华峰;喻超;韩鎏;任天龙;胡雪平;王红晋【作者单位】山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地矿工程勘察院,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南250014;山东省地质调查院,山东济南 250013;山东省土地质量地球化学与污染防治工程技术研究中心,山东济南 250014【正文语种】中文【中图分类】P595;X142土地质量地球化学调查是一项基础性、公益性、战略性的地质调查与研究工作。
土壤地球化学异常的形成机理
1. 地质背景影响:地质背景对土壤地球化学异常有着重要影响。
不同地质区域的岩石成分和矿物组合不同,地下水走向和地下水运动速度也不同,这些因素都会导致土壤中某些化学元素的丰度异常。
2. 水动力作用:水动力作用包括降水、地表径流和地下水循环等。
降水可以通过淋溶作用将土壤中的化学元素溶解出来;地表径流可以将含有化学元素的土壤颗粒带到不同的位置;地下水运动可以通过溶蚀和沉积作用改变土壤中化学元素的分布。
3. 植被作用:植被的生长和分解会对土壤中的化学元素循环产生影响。
不同植物对化学元素的吸收和释放能力不同,植被覆盖程度的变化也会导致土壤中某些化学元素的丰度异常。
4. 人类活动:人类活动对土壤地球化学异常的影响较大。
农业、工业和废弃物排放等活动会引入大量的化学元素进入土壤,导致土壤地球化学异常。
另外,采矿和采石等活动也会破坏自然土壤,导致土壤中的化学元素丰度异常。
5. 土地利用变化:土地利用变化也会导致土壤地球化学异常。
例如,森林被砍伐后进行农业开发,农草地转为建设用地等,这些土地利用变化都会改变土壤中化学元素的分布。
综上所述,土壤地球化学异常的形成机理是一个复杂的系统工程,多种因素相互作用导致了土壤中化学元素的异常丰度。
土壤地球化学测量报告1. 引言土壤地球化学测量是研究土壤中元素的分布和含量的一种重要方法。
通过测量土壤样品中的元素含量,可以了解土壤的养分状况、环境污染程度以及植物生长的适宜性。
本报告旨在介绍土壤地球化学测量的基本步骤和常用方法。
2. 样品采集在进行土壤地球化学测量之前,首先需要采集土壤样品。
样品的采集应遵循一定的原则,以确保所得结果的准确性和可靠性。
2.1 采样点选择采样点的选择应代表所研究区域的整体情况。
应根据研究目的确定采样点的数量和分布,以保证采样的全面性和代表性。
2.2 采样工具和方法采样工具应选用干净、无污染的容器,如不锈钢铲子或塑料袋。
采样时应避免与其他物质接触,以防污染。
采样深度一般为土壤表层的0-20厘米,可以根据具体研究需求进行调整。
3. 检测方法土壤地球化学测量常用的方法包括全光谱分析、原子吸收光谱、离子色谱等。
本节将介绍其中两种常用的方法。
3.1 全光谱分析全光谱分析是一种快速、非破坏性的测量方法,可以同时获得多个元素的含量信息。
该方法利用光谱仪器对土壤样品进行扫描,通过与已知标准样品比对,确定土壤中各元素的含量。
3.2 原子吸收光谱原子吸收光谱是一种常用的定量分析方法,适用于单一元素或少量元素的分析。
该方法利用特定波长的光源对土壤样品进行照射,通过测量经过样品后的光的吸收程度来确定元素的含量。
4. 数据处理与分析在完成土壤地球化学测量后,需要对所得数据进行处理和分析,以得到有关土壤元素含量和分布的信息。
4.1 数据清洗与校正首先,对测量数据进行清洗,排除异常值和干扰因素。
然后,根据实验条件和标准样品进行校正,以保证测量结果的准确性。
4.2 数据统计与分析对于得到的土壤元素含量数据,可以进行统计和分析。
常用的方法包括计算平均值、标准差、相关性分析等,以揭示不同元素之间的关系和土壤的特征。
5. 结论与建议通过土壤地球化学测量,得到了土壤中各元素的含量和分布情况。
根据所得结果,可以得出以下结论和建议:•土壤中某些元素的含量超过了环境标准,存在一定程度的污染;•某些元素的含量与植物生长状况相关性较高,可以作为土壤肥力的指标;•建议对污染较严重的土壤采取相应的修复措施,以保护环境和植物生态系统。
总685期第二十三期2019年8月河南科技Henan Science and Technology土壤重金属元素Pb的地球化学行为的影响因素马全良张红涛(长安大学地球科学与资源学院,陕西西安710054)摘要:诸多因素可能影响土壤中重金属Pb元素的地球化学行为,人们要积极探索其影响规律,寻找综合有效的治理土壤中Pb污染的手段。
本文主要分析了土壤的pH值、有机物含量、黏粒物质、土壤粒径、氧化还原电位(Eh值)、磷酸盐含量和Pb元素性质等因素,总结了前人的相关研究成果。
结果发现,各个因素互相影响。
这一机理目前是研究的薄弱环节,值得人们今后深入研究。
关键词:土壤;重金属;Pb;地球化学行为;影响因素中图分类号:X53文献标识码:A文章编号:1003-5168(2019)23-0130-03 Factors Affecting the Geochemical Behavior of HeavyMetal Elements Pb in Farmland SoilMA Quanliang ZHANG Hongtao(School of Earth Science and Resources,Chang'an University,Xi'an Shaanxi710054)Abstract:Many factors may affect the geochemical behavior of heavy metal Pb in soil.People should actively explore its influence law and find comprehensive and effective means to control Pb pollution in soil.This paper mainly ana⁃lyzed the soil pH value,organic matter content,clay material,soil particle size,oxidation reduction potential(Eh val⁃ue),phosphate content and Pb element properties,and summarized the relevant research results.It was found that various factors influenced each other.This mechanism is currently a weak link in research and deserves further study in the future.Keywords:soil;heavy metal;Pb;geochemical behavior;influence factors随着中国工农业的发展和城镇化进程的快速推进,采矿、化工等产业的废弃物、养殖业排放物、化肥和农药等对环境的破坏越来越大。
成都市土壤元素地球化学背景四川省地质矿产勘查局区调队朱礼学刘志祥陈斌邮编610213国土资源部成都岩矿测试中心李小英邮编610081摘要:本文扼要介绍了成都市辖区环境背景及土壤环境地球化学背景的调查方法,重点介绍了成都市土壤第一环境、第二环境地球化学元素的背景值及元素分布特征,地球化学分区,首次揭示本区土壤的地球化学背景。
关键词:成都市,土壤,地球化学背景。
成都市位处四川省中部,四川盆地西部,成都平原腹地,地跨东经1020 55'—1050 53'北纬300 6'—310 26',东西长192km,南北宽148km,幅原12900多平方公里,境内有平原、台地、丘陵、山地等多种地貌,海拔387—5364m,气候属于亚热带湿润季风气候区,是四川省工农业、政治、经济文化中心,随着社会的进步与发展,资源与环境日渐成为人们关注的热点,土壤与水、大气、阳光一样是万物生长之源,其环境背景及现状倍受人们关注。
由中国地调局部署,四川地勘局实施的国土资源大调查项目“成都平原多目标地球化学调查”首次揭示了成都市土壤环境地球化学背景值及元素分布特征。
一、成都市土壤环境背景成都市辖区北西部为龙门山区,南东为龙泉山区,腹地为平原,平原与山地间分布有浅丘台地,龙门山区为浅覆盖深切割区或基岩裸露区.龙泉山区为浅切割、浅覆盖地区,平原区为深覆盖地区,全区覆盖及切割特征见图1。
除龙门山基岩裸露区外,全市土壤是以第四系、第三系、侏罗系、白垩系母岩为基础发育而成的。
主要有水稻土、紫色土、黄土、棕壤等主要土壤类型(图2)。
全市土地农业综合分区可划分为五大区:Ⅰ.近郊平原、浅丘粮、油副食品区;Ⅱ.中部平原农、牧、渔区;Ⅲ.中部丘陵粮、果(经作林、枚区);Ⅳ.远郊中低山林、土特产区,Ⅴ.远郊高山水源涵养区(图3)。
二、土壤环境元素地球化学背景调查方法不同地球化学景观区,土壤成土母质、成土作用、覆盖厚度、农业土壤利用存在着较大差异。
地球化学背景的影响因素亦较为复杂,用以确定本地区地球化学背景的样品的采集深度、层位、采集密度、样品分析介质的粒度等应力求一个科学的、经济可行的、易于实施的模式。
经国土资源部物化探研究所(河北廊坊)周国华等人研究评估(2000年)认为:本地区土壤第二环境浅层采集深度0—0.2m ,第一环境(深层)深度在0.8m以下,分析样土壤粒度平原区过干筛-20目,低山丘陵区紫色土-40目,土壤样品中地球化学元素的分布能较好地反映采样区的土壤环境地球化学背景。
(一)采样方法技术平原区采样深度1.50—1.80m,丘区紫色土地区采样深度0.40—0.80m,龙门山区0.80m以图1 成都市地层剥蚀与第四系沉积等量线关系图图2 成都市土壤类型分布图图3 成都市农业综合分区图下、蒲江地区部分古河床、古河道地区由于土壤下1.20m左右存在大面积砾石层,故采样深度在1.20m左右。
采样密度:第一环境样以4×4km为一采样大格采集一件样品,第二环境样以1×1km为一采样大格采集一件样品,采样点布置遵从全域均匀的原则,同时兼顾采样位置尽可能控制采样格中的主要有代表性的土壤类型,采样工作由四川省地勘院完成。
(二)样品分析测试样品分析测试由国土资源部成都岩矿测试中心完成,第一环境样品以4×4km为一分析单元,第二环境样品以2×2km为一样品分析单元,将4件单点样等量组合为一个分析样,第一环境分析点样832件,第二环境分析组合样品2472件,样品分析方法见表1 样品分析采取了严密的质检措施,设置了重复样、密码样及国家一级标准物质,对样品分析的准确度和精确度进行考评,考评结果分析质量优良。
所提供分析数据基本上客观,准确地反映了元素的分布。
三、土壤环境元素地球化学背景及元素分布特征为排除特殊异常点及采样、分析等因素所导致的干扰背景值统计过程中采用了特殊值(Xi 2X+3S)剔除处理,表2、3为成都市土壤第一环境、第二环境元素统计特征参考数,其中X2为土壤环境地球化学背景平均值。
表1样品分析方法一览表元素方法代号元素方法代号元素方法代号元素方法代号CaO JY Be JY Li AAS2 Se AFS MgO JY Cd AAS1 La JY Sc JY TFe2O3JY Co JY Mn JY S COM Al2O3XRF Cr XRF Mo POL Ti JY K2O XRF Cu XRF Nb XRF Th XRF Na2O XRF Cl XRF Ni JY U LFS SiO2XRF Cc JY N ***** V JY Au AAS1 C COM Pb ICP W POL AFS F IS P XRF Y XRF AsAg ICP Ga XRF PH *** Zn XRF Bi AFS Ge POL Rb XRF Zr XRFB ICP Hg AFS Sn ICPBa JY H AAS1 Sr XRF法;AAS1-无焰原子吸收法;AFS-原子荧光法;ICP-发射光谱法;AAS2-火焰原子吸收法;COM-燃烧法;IS-离子选择电极法;POL-极谱法;*****-蒸馏法;***去CO2水浸法(一)土壤环境元素地球化学背景为定量描述成都平原土壤地球化学元素的背景,本文应用以下地球化学特征参数:X1-元素含量的算术平均值(其中Au为10-9、氧化物为10-2其余元素为10-6不同)S1-为标准差X2-为元素分析资经特殊值剔除处理后(剔除≥X+3S)算术平均值S2-为特殊值剔除处理后统计所得标准镉差SiCvi-为变异系数,计算公式为:Cvi=——XiD-叠加强度,计算公式为:D=X1·S1/ X2·S2Ki-为浓集克拉克值(Clarke of contration)[1]1.土壤第一环境中Fe、Cd、B、Au、Ni、F、Sn、Be、Li、V、Hg、Tl、Cr、Co、Y、Mn、N、Nb、Zn、Pb等20种元素的背景分布高于全国土壤背景平均值,其中Fe、Cd、B、Au显著富集,Fe、Cd两元素K1值均达到1.63。
[1]地质辞典(二)地质出版社 1981 P250表2成都市土壤第一环境地球化学背景统计特征参数表X1 S1 Cv1 X2 S2 Cv2 K1 K2 D SiO2 65.492 7.486 0.114 66.185 5.784 0.087 1.01 0.99 1.28 Al2O3 13.353 2.62 0.196 13.373 2.484 0.186 1.06 1.02 1.05 Fe2O3 5.639 1.543 0.274 5.544 1.354 0.244 1.63 1.04 1.16 CaO 2.341 3.886 1.66 1.372 1.271 0.927 0.43 0.77 4.8 Na2O 0.877 0.594 0.677 0.845 0.538 0.637 0.53 0.93 1.15 K2O 2.231 0.638 0.286 2.216 0.607 0.274 0.89 1.05 1.06 MgO 1.772 1.223 0.69 1.599 0.645 0.403 0.89 1 2.1 Ag 0.082 0.135 1.642 0.073 0.014 0.198 0.91 0.92 10.83 As 9.66 5.984 0.619 9.152 4.757 0.52 0.92 1.02 1.33 Au 2.753 5.83 2.117 2.114 0.548 0.259 1.51 0.85 13.85B 62.905 27.474 0.437 60.942 22.125 0.363 1.52 0.91 1.28Ba 445.005 124.91 0.281 445.374 121.485 0.273 0.89 0.97 1.03 Be 2.232 0.599 0.269 2.227 0.581 0.261 1.24 1.04 1.03 Bi 0.299 0.12 0.4 0.293 0.101 0.343 0.98 0.86 1.21C 0.857 1.108 1.294 0.613 0.51 0.832 3.04Cd 0.165 0.108 0.656 0.147 0.052 0.352 1.63 0.71 2.33 Ce 67.563 18.36 0.272 67.216 16.353 0.243 0.93 0.94 1.13 ClCo 16.14 6.483 0.402 15.433 4.511 0.292 1.19 1.04 1.5 Cr 83.323 30.282 0.363 77.719 17.34 0.223 1.2 1.02 1.87 Cu 31.504 47.963 1.522 26.255 8.565 0.326 1.09 0.88 6.72F 630.883 225.953 0.358 611.207 170.18 0.278 1.27 1.04 1.37Ga 17.946 5.884 0.328 17.627 5.319 0.302 1.04 0.88 1.13 Ge 1.39 0.229 0.165 1.399 0.199 0.142 1.08 1 1.14 Hg 0.056 0.071 1.257 0.049 0.027 0.56 1.22 0.45 3 La 34.831 7.85 0.225 34.752 6.94 0.2 0.91 0.95 1.13 Li 37.839 12.623 0.334 36.97 9.958 0.269 1.23 0.93 1.3 Mn 737.019 398.159 0.54 708.188 303.114 0.428 1.18 1.2 1.34 Mo 0.814 0.587 0.721 0.752 0.33 0.439 0.94 0.95 1.93 N 651.552 498.005 0.764 533.469 280.838 0.526 1.14 0.4 2.17 Nb 18.257 4.207 0.23 18.236 3.913 0.215 1.14 1.03 1.08 Ni 36.022 15.749 0.437 34.123 9.894 0.29 1.31 1.01 1.68 P 480.253 246.805 0.514 453.019 197.932 0.437 0.87 0.63 1.32 Pb 27.283 13.634 0.5 25.513 8.29 0.325 1.11 0.78 1.76 Rb 105.268 31.337 0.298 104.396 29.989 0.287 1.04 1.08 1.03 S 190.028 359.569 1.892 118.844 70.91 0.597 0.79 0.33 8.1 Sb 0.676 0.365 0.541 0.646 0.311 0.482 0.81 0.75 1.23 Sc 11.652 3.407 0.292 11.486 2.943 0.256 1.04 1.01 1.17 Se 0.151 0.218 1.441 0.119 0.065 0.549 0.6 0.45 4.26 Sn 3.189 0.795 0.249 3.141 0.701 0.223 1.26 0.92 1.15 Sr 118.195 67.096 0.568 109.956 49.9 0.454 0.65 0.92 1.45 Th 13.688 8.962 0.655 13.216 4.597 0.348 1.06 0.88 2.02 Ti 4703.188 1311.382 0.279 4589.878 989.073 0.215 1.07 1.01 1.36 Tl 0.732 0.151 0.206 0.73 0.146 0.2 1.22 1.25 1.04 U 2.716 1.072 0.395 2.603 0.814 0.313 0.99 0.97 1.37V 103.633 31.325 0.302 100.721 24.745 0.246 1.23 0.99 1.3 W 1.783 0.629 0.353 1.761 0.598 0.34 0.98 0.97 1.08 Y 27.437 4.831 0.176 27.335 4.258 0.156 1.19 1.02 1.14 Zn 81.155 31.173 0.384 77.848 17.386 0.223 1.14 0.91 1.87 Zr 254.272 65.385 0.257 252.067 53.259 0.211 1.01 1 1.24 X1S1CV1为原始数据统计值。