孟 蕾 韓 平 王世芳 任 東 王紀(jì)華
(1. 三峽大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院,湖北 宜昌 443002;2. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究中心,北京 100097)
X射線熒光光譜在土壤重金屬檢測中的應(yīng)用進(jìn)展
孟 蕾1,2韓 平2王世芳2任 東1王紀(jì)華1,2
(1. 三峽大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院,湖北 宜昌 443002;2. 北京農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究中心,北京 100097)
文章闡述了X射線熒光光譜分析技術(shù)的應(yīng)用,重點介紹了不同土壤樣品制備條件和儀器檢測條件對X射線熒光光譜檢測的影響,以及解譜技術(shù)與模型優(yōu)化的應(yīng)用,并展望了X射線熒光光譜檢測技術(shù)的發(fā)展前景。
X射線熒光光譜;土壤;重金屬;檢測條件;模型分析
Abstract: This paper first describes the X-ray fluorescence analysis technology application. Secondly, the effects of different soil preparation conditions and detection conditions on the detection of X-ray fluorescence spectroscopy and the application of spectral analysis and model optimization are introduced. Finally, the development prospect of X-ray fluorescence spectrum detection technology is briefly discussed.
Keywords: X-ray fluorescence spectrometry; soil; heavy metals; detection conditions; model analysis
2014年中國環(huán)境保護(hù)部和國土資源部聯(lián)合發(fā)布全國土壤污染調(diào)查公報,調(diào)查表明,全國土壤環(huán)境狀況總體不容樂觀,土壤總的超標(biāo)率為16.1%,污染類型以無機(jī)型為主,超標(biāo)點位數(shù)占全部超標(biāo)點位的82.8%[1]。土壤污染會導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)、污染地下水和地表水、污染大氣和微生物活動,且重金屬難降解、毒性大,并通過食物鏈遷移,從而危害人體健康[2-4]。因此,開展土壤重金屬快速檢測技術(shù)研究實現(xiàn)現(xiàn)場低成本監(jiān)測對中國農(nóng)業(yè)安全生產(chǎn)和保障人類健康有著重大的意義。
目前,傳統(tǒng)的土壤重金屬檢測方法多采用化學(xué)分析儀器,如原子吸收光譜法、原子熒光光譜法、電感耦合等離子質(zhì)譜法、電感耦合等離子體發(fā)射光譜法[5]等,這些檢測方法精度高,但是檢測過程中存在一定的環(huán)境污染且效率低成本高,不利于土壤重金屬的快速檢測[6]?,F(xiàn)階段基于多學(xué)科交叉的新型檢測方法取得了長足的進(jìn)步,比如:免疫學(xué)檢測方法[7]、酶抑制法與生物傳感器技術(shù)[8]、X射線熒光光譜分析方法[9]等。X射線熒光(X-ray fluorescence,XRF)光譜分析法作為一種快速無損檢測方法,在國內(nèi)外各個領(lǐng)域都取得了廣泛應(yīng)用,如常規(guī)分析領(lǐng)域、原位分析領(lǐng)域和新興領(lǐng)域等[10]。XRF在土壤重金屬元素檢測方面也得到了快速發(fā)展,可現(xiàn)場及時確定土壤中金屬元素的污染水平[11-13],對于土壤污染調(diào)查和土壤中各種重金屬元素的快速探測、篩查工作有重要意義。美國環(huán)境保護(hù)署(EPA)制定了使用XRF光譜技術(shù)現(xiàn)場測定土壤和沉積物中的元素含量的標(biāo)準(zhǔn),規(guī)定了儀器的使用范圍和方法,但是其對檢測方法還缺乏更細(xì)致的探討[14]。
XRF光譜分析是利用初級X射線光子或其他微觀粒子激發(fā)待測物質(zhì)中的原子,使之產(chǎn)生熒光(次級X射線),并根據(jù)土壤樣品中待測元素的熒光強度與其含量之間的線性關(guān)系進(jìn)行定量分析[15]。但是由于土壤中元素組成的復(fù)雜,產(chǎn)生的本底和基體效應(yīng)嚴(yán)重,會干擾X射線熒光光譜中的有效信息。土壤的物理化學(xué)性質(zhì)和儀器檢測條件都會給土壤中重金屬元素的X射線熒光光譜帶來影響,導(dǎo)致元素檢測的準(zhǔn)確度較低。
本文綜述了XRF光譜檢測技術(shù)在土壤重金屬檢測領(lǐng)域的研究進(jìn)展,比較了以往研究中不同檢測條件對檢測結(jié)果的影響,分析了解譜技術(shù)對光譜解析的必要性和定量模型建立算法,并展望了X射線熒光光譜檢測技術(shù)的發(fā)展前景。
1.1 土壤樣品制備條件
在土壤重金屬檢測的實際應(yīng)用中,土壤相對于巖石、合金等待測對象,樣品組成更加復(fù)雜,土壤的物理化學(xué)性質(zhì)的差異都會給土壤中重金屬元素的X射線熒光光譜帶來影響[9]。針對土壤樣品制備條件,陸安祥等[14]利用便攜式X射線熒光光譜對土壤中的重金屬元素進(jìn)行測試,試驗表明,土壤粒徑影響了測試的精密度,土壤粒徑從0.425 mm(40目)降低到0.150 mm(100目),檢測的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差從15.6%降低至6.9%;土壤含水量影響了樣品檢測的特征峰強,土壤含水量從5%提高到25%,與無水樣品相比的相對峰強從86%降低到69%。胡明情[12]研究發(fā)現(xiàn)土壤樣品厚度、粒徑和含水量對低能量X射線的影響大于對高能量X射線的影響,并證實,檢測時土壤樣品應(yīng)完全干燥,混合均勻,樣品厚度統(tǒng)一為10 mm。Mejía-Pia等[16]建議使用手持式XRF儀器檢測土壤重金屬的分析條件為樣品層厚度>0.4 cm,含水率5%,顆粒尺寸均勻即可。對于土壤樣品的制備,劉江斌等[17]采用粉末壓片法,將土壤制成直徑為32 mm的圓片,以國家標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)為基體自制校準(zhǔn)物質(zhì)繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線,拓寬了土壤重金屬元素測定范圍(10~20 000 μg/g)。Zheng Chen等[18]利用薄膜擴(kuò)散梯度技術(shù)(DGT)現(xiàn)場定量檢測不穩(wěn)定金屬Mn、Cu、Zn、Pb和As的含量,并得到所有元素的相關(guān)系數(shù)均>0.992,該技術(shù)可使土壤中的金屬離子被預(yù)先濃縮在DGT器件的薄膜中,并快速生成元素信息,為XRF非破壞性檢測提供了依據(jù)。
為了更快得到準(zhǔn)確的檢測數(shù)據(jù),以最少的試驗次數(shù)考查多因素對試驗結(jié)果的影響。楊桂蘭等[19]應(yīng)用均勻設(shè)計試驗方法,以檢測時間、土壤粒徑、壓片壓力和土壤含水量作為試驗因素,整體相對標(biāo)準(zhǔn)偏差值作為評價因子,并結(jié)合二次多項式逐步回歸法建立整體平均相對標(biāo)準(zhǔn)偏差與檢測條件之間的回歸模型,結(jié)果表明,檢測條件為風(fēng)干樣品、粒徑0.125 mm、制樣壓力3 MPa、檢測時間115 s時,該模型的預(yù)測相對誤差<5%。
1.2 儀器檢測條件
針對土壤中痕量重金屬檢測精度低的問題,還需進(jìn)一步對X射線熒光光譜儀的檢測條件進(jìn)行改進(jìn),如探測器等對檢測造成的影響。為了減少反射X射線的影響,喻杰等[20]使入射X射線與樣品垂直照射,探測器與光源垂直放置,優(yōu)化效果明顯,檢測Mo、Zn、Cu、Pb、Zr、Nb元素的對數(shù)偏差均在0.00~0.05,元素含量在3倍檢出限以上的RSD<7%,元素含量在3倍檢出限內(nèi)的RSD<15%。除了入射角度的選擇,合適的濾光片也會提高XRF檢測靈敏度。M.J dos Anjos等[21]使用了濾光片為Ti的X射線光管的能量色散型XRF光譜儀來檢測城市垃圾有機(jī)物堆放處的土壤重金屬元素含量,精確度均可達(dá)到10-6數(shù)量級。黃秋鑫等[22]檢測重金屬元素時,對元素Cr選擇Ti濾光片,元素Cd選擇 Mo濾光片,Ni、Cu、Zn、As、Hg、Pb元素選擇Ag濾光片,結(jié)果表明,譜線的降噪效果明顯,并提高了檢測的信噪比和靈敏度。吳曉玲等[23]通過MCNP(美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室開發(fā)的軟件包)模擬得到了探測裝置的最佳條件,即“探—樣”距為0.8 cm,入射角和出射角的取值范圍在45°~55°和65°~75°,為X射線熒光光譜儀在土壤重金屬檢測的應(yīng)用設(shè)計提供了科學(xué)指導(dǎo)。
2.1 光譜解譜方法
在XRF光譜分析中,解譜方法和定量模型建立是光譜分析的關(guān)鍵。解譜技術(shù)是一種提高XRF光譜分析精度、更深挖掘譜線信息的一種數(shù)學(xué)處理方法。在解譜過程中,信號脈沖處理和數(shù)據(jù)采集的過程往往會出現(xiàn)噪聲的干擾,基體效應(yīng)和本底的產(chǎn)生都會對定量分析產(chǎn)生不利影響[24]。解譜方法主要包括光譜去噪、本底扣除及基體效應(yīng)等。建立模型前,首先要對光譜進(jìn)行預(yù)處理,減少噪聲對檢測的影響。目前,光譜去噪方法主要有傅里葉變換、Savitzky-Golay多項式濾波器、移動平均法、匹配濾波器、低通濾波器、小波變換等。小波變換具有低熵性、去相關(guān)性、選基靈活性等特點,已經(jīng)成為重要的去噪方法之一,主要應(yīng)用見表1。由表1可知,小波變換在XRF光譜分析中的應(yīng)用具有一定優(yōu)越性。
表1 光譜去噪方法分析對比
小波變換進(jìn)行去噪處理時,譜線光滑效果顯著,穩(wěn)定性高,信噪比更加顯著,更適合于XRF 熒光光譜進(jìn)行光滑去噪處理。不僅如此,小波變換在去除本底上也有重要應(yīng)用,是當(dāng)前光譜分析研究熱點,光譜處理效果更加智能化。
XRF法快速檢測樣品時,X射線與樣品間相互作用產(chǎn)生的相干及非相干散射、康普頓散射等,會導(dǎo)致X射線信號峰生成本底,產(chǎn)生基線漂移現(xiàn)象[31]12-27。為此,在進(jìn)行光譜解析前必須扣除本底。Zhang等[32]采用傅立葉變換和削峰法相結(jié)合的方法,將光譜進(jìn)行傅里葉變換后用低通濾波器濾出光譜中的高頻成分,依次進(jìn)行上述過程直至將本底扣除。Omer等[33]利用削峰法扣除本底使得分辨率能提高50%,但該方法需要選擇適當(dāng)?shù)膮?shù),對使用者要求過高。小波變換具有多分辨率的特點,估計的本底優(yōu)于上述方法,可以將特征峰剝離出來。趙奉奎等[34]使用的復(fù)數(shù)小波扣除本底的新方法,結(jié)合了實數(shù)小波局部時頻分析和多分辨率等優(yōu)點,比一般實數(shù)小波變換更加精準(zhǔn),能保持有效信號不變,并解決實數(shù)小波變換系數(shù)在奇點附近劇烈波動的問題。在檢測過程中,基體效應(yīng)產(chǎn)生的增強、吸收效應(yīng)會影響X射線熒光與金屬元素含量之間的線性關(guān)系,為此必須考慮基體效應(yīng)的問題。陳霄龍[35]在EDXRF(能量色散型X射線熒光光譜儀)分析中,利用影響系數(shù)法對元素間的基體效應(yīng)進(jìn)行校正,使儀器工作在線性范圍之內(nèi)。曹發(fā)明[36]在波長色散型XRF研究中,選擇了理論α系數(shù)法對基體效應(yīng)進(jìn)行校正,建立了各檢測元素的工作曲線,同時驗證了該分析方法的準(zhǔn)確度、檢出限滿足測量要求,對于快速精準(zhǔn)檢測有重要意義。
2.2 定量模型的建立
解譜技術(shù)有效去除了干擾信息,有利于定量模型的建立,最優(yōu)模型的建立需要特征波段的選取以及模型的優(yōu)化,常見的模型建立方法有多元線性回歸(MLR)、偏最小二乘(PLS)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(BP)、支持向量機(jī)(SVM)、遺傳算法(GA)等。由于偏最小二乘的簡便實用性,已成為XRF光譜檢測重金屬的重要方法之一。定量模型的具體應(yīng)用見表2。由表2可知,偏最小二乘算法應(yīng)用廣泛,但PLS是一種線性模型,容錯能力低,當(dāng)樣本中重金屬含量較低時模型的預(yù)測穩(wěn)定性會降低,對于痕量重金屬的預(yù)測效果不佳,所以需要采用BP等非線性模型提高較低含量樣本的預(yù)測精度[37]。BP具有很強的非線性處理能力,對于處理復(fù)雜的問題,其容錯能力和泛化能力會使預(yù)測結(jié)果不易出現(xiàn)較大錯誤,與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)聯(lián)合使用可以得到更好的建模效果,結(jié)合遺傳算法、蟻群算法等可以進(jìn)一步優(yōu)化模型,提高模型的預(yù)測精度。
表2 X射線熒光光譜建模分析比較
X射線熒光光譜檢測技術(shù)在土壤重金屬檢測方面應(yīng)用廣泛,該技術(shù)具有無損檢測、操作簡單、價格低廉等諸多優(yōu)勢,具有十分良好的發(fā)展空間。目前已有研究者開發(fā)出通過藍(lán)牙控制光譜儀與手機(jī)之間的通信,極大方便了使用者[42],使得該技術(shù)更加方便快捷。但在檢測條件和解譜技術(shù)方面還需進(jìn)一步深化來提高儀器檢測的準(zhǔn)確度和智能化[43]。在定量模型方面,結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法,不斷優(yōu)化并提高模型的預(yù)測精度;在成果轉(zhuǎn)化上,將模型應(yīng)用在儀器上并推廣使用,實現(xiàn)測量的自動化和數(shù)據(jù)分析的智能化。在標(biāo)準(zhǔn)制定方面,目前中國只有冶金行業(yè)將WDXRF(波長色散型X射線熒光光譜儀)作為測定Ni、Si、P、Mn、Co、Cr 和Cu 含量的國標(biāo)方法。XRF 作為土壤重金屬檢測的標(biāo)準(zhǔn)方法,在推廣應(yīng)用方面還有很多工作需要完成,如逐步完善X射線熒光光譜法,制定土壤重金屬檢測方面的使用標(biāo)準(zhǔn)[44]。
[1] 環(huán)境保護(hù)部和國土資源部發(fā)布全國土壤污染狀況調(diào)查公報[J]. 油氣田環(huán)境保護(hù), 2014(3): 66.
[2] 楊夢昕, 付湘晉, 李忠海. 湘江流域重金屬污染情況及其對食物鏈的影響[J]. 食品與機(jī)械, 2014, 30(5): 103-106.
[3] WANG Xiao-yu. Characteristic and environmental risk assessment of heavy metals in farmland soil of based on speciation analysis[J]. Informatics and Management Science, 2013, 204: 213-220.
[4] 王麗娟. 土壤重金屬污染的危害及修復(fù)[J]. 現(xiàn)代農(nóng)業(yè), 2017(1): 73-75.
[5] 周斌, 錢園鳳, 潘儀超. 土壤重金屬檢測方法研究進(jìn)展[J]. 種子科技, 2016, 34(7): 25-26.
[6] WU Cheng-Mau, TSAI Hung-Teh, YANG Kai-Hsing, et al. How reliable is X-ray fluorescence (XRF) measurement for different metals in soil contamination?[J]. Environmental Forensics, 2012, 13(2): 110-121.
[7] HE Huan, TANG Bo, SUN Chen, et al. Preparation of hap-ten-specific monoclonal antibody for cadmium and its ELISA application to aqueous samples[J]. Frontiers of Environmental Science and Engineering in China, 2011, 5(3): 409-416.
[8] SHUKOR M Y, BAHAROM N A, MASDORN A, et al. The development of an inhibitive determination method for zinc using a serine protease[J]. Journal of Environmental Biology, 2009, 30(1): 17-22.
[9] 王紀(jì)華, 韓平, 陸安祥. 重金屬快速測定方法與儀器研發(fā)應(yīng)用[J]. 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全, 2012(1): 48-52.
[10] 吉昂. X射線熒光光譜三十年[J]. 巖礦測試, 2012, 31(3): 383-398.
[11] 張玉琴. 固定污染源排氣中鉻酸霧測定的主要影響因素分析[J]. 遼寧化工, 2010, 39(3): 336-337.
[12] 胡明情. XRF法檢測土壤重金屬的影響因素[J]. 環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警, 2016, 8(2): 23-24.
[13] RADU T, DIAMOND D. Comparison of soil pollution concentrations determined using AAS and portable XRF techniques[J]. Journal of Hazardous Materials, 2009, 171(1): 1 168-1 171.
[14] 陸安祥, 王紀(jì)華, 潘立剛. 便攜式X射線熒光光譜測定土壤中Cr, Cu, Zn, Pb和As的研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2010, 30(10): 2 848-2 852.
[15] SUBRAMANIAN V. Quantitative analysis of elements in sediments and soils by X-ray fluorescence: a discussion[J]. Clays & Clay Minerals, 1977, 25(2): 73-77.
[17] 劉江斌, 黨亮, 殷桃剛. 粉末壓片—X射線熒光光譜法測定土壤中的銅鉛鋅砷銻鈷鉻鎳等重金屬元素[J]. 分析測試技術(shù)與儀器, 2015, 21(1): 42-46.
[18] CHEN Zheng, WILLIAMS P N, ZHANG Hao. Rapid and nondestructive measurement of labile Mn, Cu, Zn, Pb and As in DGT by using field portable-XRF[J]. Environmental Sciences Processes & Impacts, 2013, 15(9): 1 768-1 774.
[19] 楊桂蘭, 商照聰, 李良君. 基于均勻設(shè)計的土壤重金屬PXRF檢測方法優(yōu)化研究[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2016, 28(12): 2 123-2 129.
[20] 喻杰, 洪旭, 馬英杰. 改進(jìn)X熒光光譜儀快速檢測土壤中重金屬(英文)[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2016, 36(10): 3 429-3 433.
[21] ANJOS M J D, LOPES R T, JESUSE F O D, et al. Quantitative analysis of metals in soil using X-ray fluorescence[J]. Spectrochimica Acta Part B Atomic Spectroscopy, 2000, 55(7): 1 189-1 194.
[22] 黃秋鑫, 孫秀敏. 粉末標(biāo)準(zhǔn)曲線XRF法檢測土壤中的重/類金屬[J]. 環(huán)境科學(xué)與技術(shù), 2014(9): 92-98.
[23] 吳曉玲. XRF分析土壤重金屬元素含量的方法研究[D]. 成都: 成都理工大學(xué), 2016: 28-43.
[24] NEWLAND D E. An introduction to random vibrations and spectral analysis[J]. Longman, 1984, 108(2): 140-147.
[25] AZAMI H, MOHAMMADI K, BOZORGTABAR B. An improved signal segmentation using moving average and savitzky-golay filter[J]. Journal of Signal & Information Processing, 2012, 3(1): 39-44.
[26] ALSBCRG B K, WOODWARD A M, WINSON M K, et a1. Wavelet denoising of infrared spectra[J]. Analyst, 1997, 122(7): 645-652.
[27] 李芳, 陸安祥, 王紀(jì)華. 基于支持向量機(jī)的X射線熒光光譜重金屬檢測模型的建立[J]. 分析儀器, 2016 (4): 68-73.
[28] MA X, ZHOU C, KEMP I J. Interpretation of wavelet analysis and its application in partial discharge detection[J]. IEEE Transactions on Dieleclrics and Electrical Insulation, 2002, 9(3): 446-457.
[29] 賈靜. 能量色散X射線熒光分析軟件及算法設(shè)計[D]. 西安: 西安電子科技大學(xué), 2001: 23-37.
[30] 趙奉奎. 能量色散型X射線熒光光譜儀關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 南京: 東南大學(xué), 2015: 17-44.
[31] 李芳. 基于小波變換的能量色散X射線熒光光譜建模方法研究[D]. 長春: 吉林大學(xué), 2015.
[32] ZHANG Qing-xian, GE Liang-quan, GU Yi, et a1. Background estimation based on Fourier Transform in the energy-dispersive X-ray fluorescence analysis[J]. X-Ray Spectrometry, 2012, 41(2): 75-79.
[33] OMER M, NEGM H, KINJO R, et al. Analysis of SNIP Algorithm for Background Estimation in Spectra Measured with LaBr 3 : Ce Detectors[M]// Zero-Carbon Energy Kyoto 2012. Tokyo: Springer Japan, 2013: 245-252.
[34] 趙奉奎, 王愛民. 基于復(fù)數(shù)小波的X射線熒光光譜本底扣除法[J]. 冶金分析, 2015(7): 10-14.
[35] 陳霄龍. X射線熒光光譜法檢測土壤中重金屬的研究[D]. 長春: 長春理工大學(xué), 2014: 17-21.
[36] 曹發(fā)明. XRF分析技術(shù)在土壤重金屬檢測中的應(yīng)用研究[D]. 成都: 成都理工大學(xué), 2014: 39-48.
[37] 王世芳, 韓平, 王紀(jì)華. X射線熒光光譜分析法在土壤重金屬檢測中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 食品安全質(zhì)量檢測學(xué)報, 2016, 7(11): 4 394-4 400.
[38] 黃啟廳, 周煉清, 史舟. FPXRF—偏最小二乘法定量分析土壤中的鉛含量[J]. 光譜學(xué)與光譜分析, 2009, 29(5): 1 434-1 438.
[39] 錢原鉻. X射線熒光光譜定量分析土壤中重金屬方法研究[D]. 吉林: 吉林大學(xué), 2012: 21-27.
[40] KIRSANOV D, PANCHUK V, GOYDENKO A, et al. Improving precision of X-ray fluorescence analysis of lanthanide mixyures using PLSR[J]. Spectrochim Acta Part B, 2015, 113: 126-131.
[41] ZHANG Wei, ZHANG Yu-jun, CHEN Dong, et al. Quantitative analysis of overlapping X-ray fluorescence spectra for Ni, Cu, Zn in soil by orthogonal signal correction and partial least squares algorithm[J]. Advanced Materials Research, 2013, 705: 70-74.
[42] 胡銳, 賴萬昌, 曾國強. 基于Android系統(tǒng)的X射線熒光光譜測量軟件開發(fā)[J]. 核電子學(xué)與探測技術(shù), 2014, 34(2): 243-248.
[43] 李哲. X射線探測器響應(yīng)機(jī)制及應(yīng)用建模技術(shù)[D]. 成都: 成都理工大學(xué), 2013: 14-31.
[44] 錢原鉻, 趙春江, 陸安祥. X射線熒光光譜檢測技術(shù)及其研究進(jìn)展[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械, 2011(23): 137-141.
Application progress of X-ray fluorescence spectroscopy in the detection of heavy metals in soil
MENG Lei1,2HANPing2WANGShi-fang2RENDong1WANGJi-hua1,2
(1.CollegeofComputerandInformationTechnology,ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang,Hubei443002,China; 2.DepartmentofBeijingResearchCenterforAgriculturalStandardsandTesting,BeijingAcademyofAgricultureandForestryScience,Beijing100097,China)
10.13652/j.issn.1003-5788.2017.08.045
國家重點研發(fā)計劃項目(編號:2017YFD0801201);北京市農(nóng)林科學(xué)院所級科技創(chuàng)新團(tuán)隊建設(shè)項目(編號:JNKST201620)
孟蕾,女,三峽大學(xué)在讀研究生。
任東(1976—),男,三峽大學(xué)教授,博士。 E-mail: rendong5227@163.com
2017—04—02