成都市土壤元素地球化学背景
土壤学第十章土壤元素的生物地球化学循环
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§10 土壤元素的生物地球化学循环
§10-1 土壤碳的生物地球化学循环 一、土壤碳循环 二、土壤光合作用 三、土壤呼吸作用 四、土壤碳的固定 五、土壤碳酸盐转化与平衡过程 六、土壤碳循环与全球气候变化 §10-2 土壤氮的生物地球化学循环 一、土壤氮循环 二、大气氮的沉降 三、大气氮的生物固定 四、土壤有机氮的矿化 五、土壤铵的硝化 六、土壤无机氮的生物固定 七、土壤铵离子的矿物固定 八、土壤氨的挥发 九、土壤硝酸盐淋失 十、土壤反硝化损失 十一、土壤中氮损失的环境效应 十二、土壤氮的调控 §10-3 土壤磷的生物地球化学循环 一、土壤磷循环 二、土壤有机磷的矿化和无机磷的生物固定 三、土壤磷的吸附与解吸
典型的再循环过程：#2022* Nhomakorabea学习目标
§10 土壤元素的生物地球化学循环
掌握有关“土壤碳的生物地球化学循环”、“土壤氮的生物地球化学循环”、“土壤磷的生物地球化学循环”、“土壤硫的生物地球化学循环”、“土壤钾的生物地球化学循环”、“土壤微量元素的生物地球化学循环”的重要概念和基本原理；了解土壤磷的控制机制和影响土壤钾固定的因素。
§10 土壤元素的生物地球化学循环
六、土壤无机氮的生物固定
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七、土壤铵离子的矿物固定
不同土壤对NH4+的固定能力不同： 1.土壤黏粒矿物类型 (2:1型)---蛭石对NH4+的固定能力最强，其次是水云母，蒙脱石较小； (1:1型)---高岭石黏粒矿物，基本上不固定铵。 2.土壤质地 3.土壤中钾的状态 4.铵的浓度 5.水分条件 6.土壤pH
§10 土壤元素的生物地球化学循环
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四、土壤有机氮的矿化 矿化过程主要分两个阶段： 第一阶段，先把复杂的含氮化合物，如蛋白质、核酸、氨基糖及其多聚体等，经过微生物酶的系列作用，逐级分解而形成简单的氨基化合物，称为氨基化阶段(氨基化作用) ：蛋白质→RCHNH2COOH(或RNH2)+C02+中间产物+能量 第二阶段，在微生物作用下，把各种简单的氨基化合物分解成氨，称为氨化阶段(氨化作用)： 1.在充分通气条件下 RCHNH2C00H+02 → RC00H+NH3+CO2能量 2.在嫌气条件下 RCHNH2C00H+2H → RCH2C00H+NH3+能量 或 RCHNH2C00H+2H → RCH3+NH3+CO2+能量 3.水解作用 酶 RCHNH2COOH+H20 → RCH20H+NH3+C02+能量 酶 或 RCHNH2COOH+H2O → RCHOHC00H+NH3+能量
地球化学背景值及异常下限确定
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。
土壤环境背景值与环境容量
2)布点方法
分块随机 根据收集的资料，如果监测区域内的土壤有明显的几种类
型，则可将区域分成几块，每块内污染物较均匀，块间的差异 较明显。将每块作为一个监测单元，在每个监测单元内再随机 布点。
系统随机
将监测区域分成面积相等的几部分（网格划分），每网格 内布设一采样点，这种布点称为系统随机布点。
区域内土壤污染物含量变化较大，系统随机布点比简单 随机布点所采样品的代表性要好。
贫血、食欲减退、腹泻), 中枢
神经受损、个别出现龋齿
Se
心肌病、克山病、大骨节病、肌 肉营养不良、心悸哽塞、乳腺癌
蹒跚病、龋齿病、动物畸形
I 地性甲状腺肿、地方性呆小症 甲状腺肿、甲状腺机能亢进
2. 地方病
自然疫源性（生物源性）：病因为微生物和寄生虫，是 一类传染性的地方病。
化学元素性（地球化学性， geo-chemical disease ） 病因为当地水或土壤中某种（些）元素或化合物过多、
2.化学试剂提取法——化学容量法 以有害物在土壤中达到致害生物时的有效浓度为指标，确定土
壤容量的方法。
优点：简便易行，且指标便于统一。
常用的化学提取剂：
稀酸溶液：0.1M HCl, 0.05MHCl, 1M HOAc, 1M HNO3 提取含专 性吸附的成分
弱碱溶液：0.5M NaHCO3, 0.5M Na2CO3, 提取石灰性土壤有效砷 缓冲溶液：HOAc-NH4OAc(pH 7.0 4.8) 中性盐溶液：1M NH4OAc, 1M MgCl2, 0.01M CaCl2, 1M NH4NO3, 0.1M NaNO3 提取交换态金属 螯合剂：0.02-0.05M EDTA, 0.005M DTPA溶液和 EDTA + (NH4)2CO3、 DTPA+CaCl2+TEA
扬子板块西缘稀散金属超常富集的地球化学背景
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。
第二章-土壤元素背景值和环境容量
元素背景值在环境质量标准制定中的应用 • 土壤元素背景值较为真实的反映了一定时 间和空间范围内，一定社会和经济条件下 土壤中元素的基本信息及其相互之间的关 系，而土壤环境质量标准则是具有法律效 力的指标与准则，反映了社会、技术、经 济和管理上的要求。
土壤环境质量标准的建立
• 土壤环境质量标准的建立是一个相当复杂的系统工程，在标准 研究中基本上可分为土壤环境容量法和元素背景值法。 • 吴燕玉将其归纳为生态效应法与地球化学法，在土壤环境容量 法或生态效应法中，采用不同的指标体系来确定土壤污染负荷 值，这些指标包括： • 产量指标，将农作物产量（主要指可食部分）减少 5%~10%的土壤有害物质的浓度作为土壤有害物质的最大允许 浓度； • 微生物与酶学指标，当微生物数量减少10%~15%或土壤 酶活性降低10%~15%时土壤有害物质的浓度为最大允许浓度； • 食品卫生标准指标，即当作物可食部分某元素的含量达到 食品卫生的限量时，相应土壤中某元素的含量为最大允许值； • 环境效应指标，包括流行病学法和血液浓度。将上述指标 进行综合分析比较，采用最敏感因子作为土壤中有害物质的最 大允许浓度。
•应使同一单元的差异性较小，而不同单元的差异性较大；要代表当地 的主要景观分区，采样单元的划分应能反映被研究的流域、平原、山地、 自然保护区等自然景观以及经济结构不同的小区。能代表工作区内主要 的土类，要重点考虑那些面积大，具有流域特征的地带性土壤、要能代 表当地主要的成土母质类型，各采样单元所含有的样点数，要满足数理 统计的要求。
土壤元素背景值基本统计量
一些国家土壤背景值的比较
一些国家土壤背景值的比较
• 一 中国土壤各主要元素环境背景值和美国、日本、英国 土壤的含量水平大体相当，在数量级上更为一致 • 研究工作给出了中国土壤15种稀土元素以及其它稀有分散 元素的环境背景值，补充与扩展了元素背景值的信息量； • 中国土壤中的Hg,Cd, 比日本和英国低，而Cr、Pb 、比日 本和美国高。 • 中国土壤〈A层〉和世界土壤化学组成中的中值比较表明： 中国土壤中的Cd远小于世界土壤中的中值,而Zn ,大于世 界土壤中值，表明了中国是一个对Cd污染相当敏感的国 家，但由于其Zn的含量高，高Zn/Cd比在一定程度上缓冲 或抑制的毒性。
土壤锶地球化学特征
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。
五问土地质量地球化学调查-2024鲜版
数据处理与解释
数据整理 对采集的地球化学数据进行整理、归 类，建立数据库，便于后续分析。
数据统计与分析
运用描述性统计、多元统计等方法， 对数据进行分析，揭示元素含量、分 布等特征。
2024/3/27
图件编制
基于分析结果，编制地球化学图、异 常图等图件，直观展示调查成果。
解释与评价
结合地质、环境等背景信息，对地球 化学异常进行解释和评价，为土地利 用、环境保护等提供依据。
2024/3/27
25
持续改进方向和目标
2024/3/27
01
进一步完善土地质量地球化学调查的技术标准和方 法体系，提高调查数据的可比性和可靠性。
02
加强土地质量地球化学调查队伍建设，提高专业人 员素质和技术水平。
03
推动土地质量地球化学调查成果的转化应用，为政 府决策和社会经济发展提供有力支持。
土地质量综合评价涉及土壤肥力、环境质量、生态健康等多个方面，评价指标包括有机质含量、pH值、重金属 含量等。
评价方法
土地质量综合评价可采用定性和定量相结合的方法，如模糊数学评价法、主成分分析法等，以全面反映土地质量 状况。
2024/3/27
14
04
土地质量影响因素探讨
2024/3/27
15
自然因素
20
推广绿色农业和有机肥料使用
01
倡导生态农业
通过轮作休耕、种植绿肥、使用 生物农药等措施，促进农业生态 系统良性循环。
02
推广有机肥料
03
加强农技培训
鼓励农民使用畜禽粪便、作物秸 秆等有机物料制作有机肥料，替 代化肥使用。
提高农民对绿色农业和有机肥料 的认知和技能水平，促进农业可 持续发展。
山东省17市土壤地球化学背景值
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。
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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。