- 현미중(玄米中) 중금속(重金屬) 함량예측(含量豫測)을 위한 토양침출액(土壤浸出液)의 비교(比較) II. 토양분석(土壤分析)에 의(依)한 현미중(玄米中) 중금속(重金屬) 함량(含量) 예측(豫測)
- ㆍ 저자명
- 유순호,박무언,Yoo. Sun-Ho,Park. Moo-Eon
- ㆍ 간행물명
- 한국환경농학회지
- ㆍ 권/호정보
- 1985년|4권 1호|pp.31-36 (6 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국환경농학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
현미중(玄米中) 카드뮴, 아연(亞鉛) 및 연(鉛)의 함량추정(含量推定)에 적합(適合)한 토양침출액(土壤浸出液)을 선발(選拔)하여 토양분석치(土壤分析置)를 이용(利用)한 예측모형식(豫測模型式)을 다단계식(多段階式)나으로 분석(分析) 유도(誘導)해 본 결과(結果), 공시(公試)된 침출액(浸出液) 0.1M HCl, 0.1 M $HNO_3$, 0.001M 2Na-EDTA 및 0.1 M $NH_4-oxalate$ 중(中) 현미중(玄米中) 카드뮴과 가장 높은 상관(相關)을 나타낸 침출액(浸出液)은 0.001M 2Na-EDTA였고, 아연(亞鉛)은 0.1N HCl, 연(鉛)은 0.1 M $NH_4-oxalate$였으며 3종김속(種金屬) 모두와 높은 상관정도(相關程度)를 나타낸 침출액(浸出液)은 0.1M $NH_4-oxalate$였다. 또 토양특성(土壤特性)을 이용(利用)한 다중회귀분석결과(多重回歸分析結果) 현미중(玄米中) 카드뮴함양추정(含量推定)에는 pH와 Ca 함양(含量)이 가장 중요(重要)한 변수(變數)로 작용(作用)하였고, 현미중(玄米中) 아은(亞銀)은 CEC 및 Mg 함양(含量)이였으며, 현미중(玄米中) 연함양(鉛含量)은 Na함양(含量)을 제외(除外)한 Ca, CEC, pH, Mg, OM, K등 모든 특성(特性)이 중요(重要)한 변수(變數)였다.
In order to choose a suitable soil extractant for the prediction model of heavy metal content in brown rice, four extractants-0.1 M HCl, 0.1 M $HNO_3$, 0.1 M $NH_4$-oxalate and 0.001 M 2Na-EDTA, were compared by analyzing 84 soil and 45 brown rice samples collected from paddy fields adj-acent to five old zinc-mining sites. Content of cadmium and zinc in brown rice had the highest correlation coefficient to 0.001 M 2Na-EDTA and 0.1 M HCl extractants, respectively. However, the lead content in brown rice was significantly correlated with only 0.1 M $NH_4$oxalate solution. For the simultaneous prediction of zinc, cadmium and lead in brown rice, 0.1 M $NH_4$-oxalate solution was the most effective. On the multiple analysis by using various chemical characteristics of soils, pH and calcium content of soils were effective variables for the estimation of cadmium content in brown rice, while CEC and magnesium content were more effective for the estimation of zinc content in brown rice. Furthermore, for the estimation of lead content in brown rice, factors such as pH, CEC, calcium, magnesium, potassium and organic matter content were important variables in the multiple regression equation.