基于GA-BP神经网络的灌木生物量估测模型

【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估测。     

基于GA-BP神经网络的玉溪市耕地生态安全评价

【目的】尝试在BP神经网络的基础上引入遗传算法进行耕地生态安全评价,以解决BP神经网络在进行土地生态安全评价中收敛速度慢及局部极小值等局限性问题。【方法】依据玉溪市耕地现状,建立由生态压力与生态支持两个子系统组成共计18个指标的评价指标体系,利用综合指数法和基于遗传算法的BP神经网络相结合的方法,对玉溪市2001—2015年的耕地生态安全进行分析评价。同时对BP神经网络及GA-BP神经网络的评价结果进行对比分析。【结果】(1) 2001—2015年,玉溪市耕地生态安全指数由0.772 7下降到0.280 2,由较安全(II)下降到较不安全(IV)。(2) GA-BP神经网络模型较传统BP神经网络模型训练及预测误差小,收敛速度快,评价结果准确程度高。【结论】GA-BP神经网络模型可用于耕地生态安全评价,并且由于其网络性能的改进,具有较强的应用价值。     

羟基自由基氧化对牛血清白蛋白结构及水合特性的影响

【目的】研究羟基自由基(·OH)氧化对蛋白结构及其水合特性的影响,探讨氧化介导的关于蛋白质和水分相互作用的变化情况。【方法】将牛血清白蛋白(bovine serum albumin,BSA)溶解在含15 mmol·L~(-1)的PIPES缓冲溶液中(pH 6.0),并在不同浓度H_2O_2(0、0.5、1.0、5.0、10.0和20.0 mmol·L~(-1))的铁-抗坏血酸-过氧化氢(FeCl_3-Vc-H_2O_2)羟基自由基氧化体系孵育12 h,采用氨基酸自动分析仪分析BSA不同程度氧化的氨基酸含量变化;通过测定羰基含量、巯基含量分析蛋白的氧化程度;通过测定BSA表面疏水性、离子键、氢键,考察BSA氧化不同程度后水合能力的变化情况;通过测定Zeta电位值来分析蛋白氧化后表面电荷的变化;采用傅里叶红外光谱法分析蛋白二级结构的变化。【结果】随着羟基自由基氧化体系中H_2O_2浓度的增加,氨基酸含量呈下降趋势,但不同种类氨基酸对·OH氧化敏感性不同,在1 mmol·L~(-1) H_2O_2处理浓度下,苏氨酸(Thr)、赖氨酸(Lys)含量显著降低,较对照组(未经H_2O_2处理组)分别下降了4.30%、4.22%;当H_2O_2浓度升高到20 mmol·L~(-1)时,较对照组蛋氨酸(Met)、酪氨酸(Tyr)、组氨酸(His)这3类氨基酸的含量下降程度最大,分别为35.32%、19.19%、11.15%,其次为异亮氨酸(Ile)、甘氨酸(Gly)、半胱氨酸(Cys)。随H_2O_2浓度的增加,BSA的羰基含量显著增加(P0.05),20 mmol·L~(-1) H_2O_2处理组比对照组羰基含量升高了57.52%;巯基含量显著降低(P0.05),20 mmol·L~(-1) H_2O_2处理组比对照组巯基含量降低了74.04%,蛋白氧化程度显著加剧;BSA经氧化处理后,蛋白二级结构发生变化,α-螺旋、无规卷曲含量显著降低(P0.05),β-折叠、β-转角含量显著增加(P0.05),多肽链中α-螺旋结构伸展变成线性结构,蛋白表面疏水性随着氧化程度的加剧而显著增加(P0.05),蛋白持水力降低;同时氧化作用降低了蛋白表面的净电荷数,Zeta电位的绝对值随着羟基自由基氧化体系中H_2O_2浓度的增加而显著降低(P0.05),离子键和氢键作用力显著减弱,降低了蛋白-水分子相互作用力,蛋白持水力降低。【结论】BSA在羟基自由基氧化体系中,存在显著的浓度效应,随着氧化程度加剧,蛋白表面的净电荷显著降低,离子键和氢键作用力显著减弱,蛋白二级结构发生了变化,蛋白-水分子相互作用力降低。     

基于KPCA-SSA-BP的农业气象灾害预测

农业气象灾害对农业发展有很大阻碍,为优化农业气象灾害预测的估算模型,本研究以山东省作为研究区域,利用核主成分分析(KPCA)对影响因子进行降维,以传统反向传播(BP)神经网络模型为基础,基于麻雀搜索算法(SSA)、粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)3种优化算法,构建了SSA-BP、PSO-BP、GA-BP 3种优化模型。结果表明,在旱灾受灾率的模型评价指标对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的均方根误差(RMSE)分别下降23.55%、12.28%和17.74%;在洪灾受灾率的模型评价对比中,发现与传统BP神经网络模型相比,SSA-BP、PSO-BP、GA-BP神经网络模型的RMSE分别下降了29.96%、9.49%和13.88%。说明SSA-BP神经网络模型对旱灾受灾率、洪灾受灾率的预测效果优于传统BP神经网络模型以及PSO-BP、GA-BP优化的神经网络模型。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测

【目的】研究成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测技术,为及时、准确地掌握成熟期梨果实的内部品质特性及田间管理、适时采收、合理储藏提供依据。【方法】基于近红外漫反射光谱检测技术分别建立了成熟期砀山酥梨可溶性固形物含量的偏最小二乘(PLS)、广义回归神经网络(GRNN)和偏最小二乘支持向量机动态预测模型(LSSVM),并综合评价了无信息变量消除法(UVE)优选有效特征波数对于简化模型、提高预测性能的影响。【结果】UVE算法能够很好地提高建模效率、有效改善GRNN和LSSVM模型预测精度,而对PLS分析模型效果不明显。3种模型中,LSSVM模型比GRNN和PLS模型具有明显优势,其中UVE-LSSVM模型具有最佳预测精度和适用性,其校正相关系数(Rc)为0.988,校正均方根误差(RMSEC)为0.074,预测相关系数(Rp)为0.922,预测均方根误差(RMSEP)为0.162。【结论】基于近红外光谱技术的UVE-LSSVM模型可用于成熟期梨可溶性固形物含量的无损检测。     

BP神经网络模型在烟草烘烤过程中叶温变化预测中的应用

【目的】建立合适的BP神经网络模型,了解散叶烘烤过程中一系列烘烤因素对叶温变化的影响,为烤烟烘烤调制过程中叶温变化研究提供参考。【方法】运用叶温测定仪和温湿度自控仪记录烘烤过程中干球温度、湿球温度、相对湿度及干球温度与叶温的差值,并将此4项指标作为输入变量,叶温作为输出变量,建立一个拓扑结构为4—4-1的BP神经网络模型。【结果】所建立的BP神经网络模型模拟结果很快收敛,预测结果的绝对误差与相对误差小,预测所用的20组数据中相对误差〉1％的有8组数据,相对误差〉2％的有2组数据,相对误差〈1％的有12组数据。【结论】所建立的BP神经网络模型在对烟叶烘烤过程中叶温变化的预测效果较好。     

非点源污染负荷预测的多变量灰色神经网络模型

【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM(1,N)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM(1,N)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色+BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数(Nash-suttcliffe模拟效率系数)分别为1.00和0.93,优于单独灰色模型或神经网络模型的预测效果。【结论】研究建立的多变量灰色神经网络模型综合了灰色理论和神经网络的优点,提高了模拟精度,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供了一种有效的方法。     

香叶天竺葵精油香气成分保留指数的神经网络研究

【目的】为研究香叶天竺葵精油香气成分气相色谱保留指数与其结构之间的定量结构-保留相关关系。【方法】在分子拓扑理论基础上,计算了61个香叶天竺葵精油香气成分的分子连接性指数和电性拓扑状态指数,将其中5种结构参数(~0X、~4X、~5Xc、E_3和E_8)作为理论描述符,引入到与香气成分的气相色谱保留指数相关的回归分析中,构建了拟合度高、预测能力强的QSRR模型,再将这5种分子结构参数作为神经网络法的输入层变量,采用5∶6∶1的神经网络结构,构建了良好的神经网络预测模型。【结果】模型的总相关系数rt达到0.9987,预测的色谱保留指数值与相关文献值的相对平均误差仅为0.67%,吻合度令人满意。【结论】香叶天竺葵精油香气成分的色谱保留指数与5种分子结构参数具有良好的非线性关系,模型能较好地解释香气成分色谱保留指数的递变规律。     

泡制醋蒜抗氧化成分及体外抗氧化能力的测定

【目的】研究泡制醋蒜的抗氧化成分及体外抗氧化能力变化.【方法】以食醋于室温下泡制鲜蒜获得醋蒜.测定鲜蒜、食醋、醋蒜和浸泡液中的大蒜素、多糖、Mn、Fe、Se、皂苷、氨基酸等抗氧化成分含量,并进行体外抗氧化试验,测定超氧阴离子(O_2~-·)、羟基自由基(·OH)、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)自由基清除率等指标.【结果】与泡制前的鲜蒜相比,醋蒜中Mn、Fe、总皂苷含量分别增加了3.92倍、1.90倍和1.66%;大蒜素、多糖、黄酮、多酚、VC和Se含量分别降低了23.33%、28.93%、31.64%、26.62%、58.37%、15.32%;半胱氨酸、丙氨酸、蛋氨酸含量增加,其余氨基酸含量降低.醋蒜的O_2~-·、·OH、DPPH自由基清除率均显著高于泡制前的鲜蒜.【结论】经过食醋泡制,醋蒜中的多种抗氧化成分发生显著变化,体外抗氧化能力显著增强.     

龙眼果实发育过程中果糖激酶活性及其基因表达分析

【目的】以石硖龙眼Dimocarpus longan cv.shixia为材料,研究了龙眼果实在发育过程中假种皮蔗糖、葡萄糖和果糖含量的变化规律,以及果糖激酶活性及其基因的表达变化情况.【方法】利用高效液相色谱测定果实糖含量变化;RT-q PCR测定基因表达变化量;构建原核表达载体,并在大肠埃希菌Escherichia coli Rosetta(DE3)中进行表达.【结果和结论】随着龙眼果实的发育,假种皮中蔗糖、葡萄糖和果糖的含量逐渐增加,但进入成熟期后,糖含量水平趋于稳定;在果实成熟前,果糖激酶活性随着果实发育逐渐降低,由发育最初的25.97μmol·g~(-1)·h~(-1)下降到13.18μmol·g~(-1)·h~(-1),而在成熟时增大到22.44μmol·g~(-1)·h~(-1);荧光定量分析显示,龙眼果糖激酶基因的表达量在果实发育前期变化不大,而在假种皮迅速膨大、含糖量迅速上升时期则呈下降趋势;SDS-PAGE结果表明,成功构建了pET-32a-DlFRK原核表达载体,经IPTG诱导能够在大肠埃希菌中得到高效表达.     

番石榴醇提物抗氧化能力及α-葡萄糖苷酶抑制活性研究

【目的】探讨4种番石榴醇提物的抗氧化能力、α-葡萄糖苷酶抑制活性及功能性成分含量,为番石榴功能产品的开发利用提供参考。【方法】以‘宜盆红’、‘帝王’、‘山美白’、‘山美红’等4个品种番石榴果实为试材,测定其醇提物对DPPH·、·OH、ABTS+3种自由基的清除能力,α-葡萄糖苷酶抑制活性及总多酚和总黄酮含量,并探讨功能活性与物质成分含量的相关性。【结果】4种番石榴醇提物中,‘帝王’醇提物对DPPH·、·OH、ABTS+3种自由基的清除能力最强,半清除浓度(IC50)分别为1.25,1.83和1.48mg/mL;‘山美白’次之,IC50分别为1.46,1.94和1.68mg/mL;‘山美红’的IC50分别为1.61,2.58和1.94mg/mL;‘宜盆红’最弱,IC50分别为2.02,3.15和2.28mg/mL。4种番石榴醇提物对α-葡萄糖苷酶的半抑制浓度(IC50)为0.04～0.19mg/mL,均远低于阳性对照阿卡波糖的IC503.13mg/mL。4种番石榴的总多酚和总黄酮含量分别为11.22～20.70mg/g和21.65～50.68mg/g,总多酚含量与DPPH·、ABTS+自由基清除能力均呈显著正相关性(P0.05),但与·OH自由基清除能力、α-葡萄糖苷酶抑制活性相关性均不显著(P0.05),总黄酮含量与抗氧化能力、α-葡萄糖苷酶抑制活性均无显著相关关系(P0.05)。【结论】4种番石榴醇提物中,‘帝王’醇提物抗氧化能力及总多酚、总黄酮含量最高,‘山美红’醇提物α-葡萄糖苷酶抑制活性最强。     

基于经验贝叶斯克里金的微尺度植烟田土壤有机质空间变异性

【目的】为了在优质烟田间栽培中更好地实施精确定位施肥,需要准确掌握植烟田土壤养分的空间分布信息。【方法】本文根据地统计理论,采用经验贝叶斯克里金方法分析河南省内乡县一长期植烟田土壤有机质含量的空间变异性,并与径向基函数神经网络插值法、普通克里格插值法进行预测精度比较。【结果】研究区植烟田土壤有机质含量处在最适宜范围内,其平均值为14.81 g·kg~(-1),变异系数为13.74%,表现为中等程度变异性。植烟田土壤有机质含量存在半方差结构,其半方差函数最优拟合模型是指数模型。而且表现出较强的空间相关性。在插值和预测方面,EBK经验贝叶斯法除了明显优于普通克里金插值法以外,还优于RBF神经网络插值法。【结论】在微尺度条件下,采用以坐标和邻近样点为输入的经验贝叶斯克里金方法,来分析植烟田土壤有机质含量的空间变异性,可以达到快速便捷、精度更高的效果。     

锌螯合法提纯石莼多酚工艺优化及其体外抗氧化活性评价

【目的】优化锌螯合法提纯石莼多酚工艺,评价提纯前后样品的抗氧化活性。【方法】以石莼多酚锌螯合率为指标,单因素试验初步探讨锌盐种类、氯化锌质量浓度、石莼乙醇粗提物质量浓度、乙醇体积分数、反应时间、pH等6个因素对石莼多酚螯合锌的影响,并通过响应面法优化其关键工艺参数;以石莼多酚锌螯合物解离率为指标,确定解离剂EDTA质量浓度;比较分析提纯前后样品对ABTS~+·、DPPH·、·OH的清除能力。【结果】以83%乙醇溶液为溶剂,配制质量浓度为6.8 mg·mL~(-1)的石莼乙醇粗提物样液,控制氯化锌质量浓度15.0 mg·mL~(-1),pH8.0为优化提纯条件;此外,控制螯合反应时间30 min,解离剂EDTA质量浓度20 mg·mL~(-1),提纯后样品中的石莼多酚含量由粗提物的6.95%增至25.18%,纯度提高了2.62倍。石莼乙醇粗提物与提纯物均具有良好的体外抗氧化活性,对3种自由基的清除能力顺序为·OHDPPH·ABTS~+·。相比粗提物,提纯物对ABTS~+·、DPPH·、·OH的清除能力分别提高了5.12、8.35、11.70倍,且当质量浓度分别达到16、12、8 mg·mL~(-1)后,对应的清除能力与VC无显著性差异。【结论】经过工艺优化的锌螯合法可以显著提高石莼乙醇粗提物中的多酚含量及其体外抗氧化活性,为石莼多酚的深层次开发应用提供参考依据。     

氧化对肌原纤维蛋白热诱导凝胶质构特性及保水性的影响

【目的】研究氧化对肌原纤维蛋白(myofibrillar proteins,MP)凝胶质构和保水性的影响,探讨凝胶特性随蛋白质氧化程度变化的根本原因,为MP凝胶特性控制和鸡肉制品的质量控制提供理论依据。【方法】活鸡屠宰,取鸡胸肉提取MP。利用质构仪研究在脂肪氧化酶-亚油酸体系中蛋白质氧化对MP凝胶质构的影响;用高速离心机测定凝胶保水性;用拉曼光谱法测定I760和I850/I830表示MP凝胶的疏水作用力和氢键,Zeta电位法测定电位值代表静电斥力;通过总巯基含量的变化反应二硫键的变化;通过扫描电镜观察凝胶的超微结构;通过氨基酸分析仪研究氧化对MP氨基酸含量的影响。【结果】在脂肪氧化酶-亚油酸-MP体系中,随着亚油酸浓度增加,MP中羰基含量逐步增加,氧化程度逐渐增高。亚油酸含量从0增加到2 mmol·L~(-1)时,凝胶硬度和保水性均逐渐增加到最大值,而后随亚油酸浓度增加均逐渐下降;凝胶弹性在低氧化程度下略有增加,但随着氧化程度继续增加而逐渐降低;亚油酸浓度为2 mmol·L~(-1)时,MP凝胶结构致密,多孔且孔径均一。高度氧化的MP凝胶孔径变大,空隙增多,胶束不均匀。随着氧化程度升高,拉曼光谱的I760在2 mmol·L~(-1)处达到最大值,表明疏水相互作用力在此处达到最大。Ser,Glu和Cys 3种氨基酸残基能够形成MP分子内氢键,这3种氨基酸含量随着氧化程度的升高而降低,同时拉曼光谱的I850/I830随氧化程度的升高而增加,最终大于1.25,表明MP分子间的氢键随着氧化程度的升高而减少。解离后带负电荷的Glu含量随氧化程度升高而降低,导致Zeta电位绝对值下降,表明静电相互作用随氧化程度增加而减弱。Cys的巯基在凝胶形成过程中能够形成二硫键,其含量随氧化程度的升高而降低,导致总巯基含量同向变化,表明氧化过程中二硫键生成。疏水性氨基酸(Ala,Met,Val,Leu,Ile和Phe)的总量随氧化程度升高而变化,在亚油酸为2 mmol·L~(-1)处达到最大值,这为疏水作用力在2 mmol·L~(-1)处达到最大值提供了证据。主成分分析表明疏水相互作用对脂质酶氧化体系下MP凝胶特性起决定性作用。【结论】适度氧化有助于改善MP凝胶的特性,在脂肪氧化酶-亚油酸体系中,亚油酸浓度为2 mmol·L~(-1)时,MP凝胶的硬度和保水性都获得最大值。其原因为氧化作用改变MP的组成和疏水作用力,在亚油酸2 mmol·L~(-1)时,MP分子中疏水性氨基酸总量最高,疏水作用力最大,形成的凝胶微观结构均匀致密,因此MP凝胶的质构和保水性均获得最大值。     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。     

亚热带农业小流域水系溶存甲烷浓度和扩散通量研究

【目的】研究亚热带丘陵地区农业小流域水系溶存甲烷(CH_4)浓度分布特征及其扩散传输特性。【方法】在一年周期内(2014年4月13日至2015年4月12日),利用扩散模型法对湘江下游脱甲小流域4级河流溶存CH_4浓度及扩散通量的时空变异及其影响因素进行研究。【结果】脱甲小流域水系溶存CH_4浓度年均值为(0.61±0.43)μmol·L~(-1),变化范围为0.03—2.23μmol·L~(-1);扩散通量在一年内的变化为1.71—290.08(63.36±50.76)μg C·m~(-2)·h~(-1),表现为大气CH_4的净源。河流溶存CH_4浓度和通量的时空分布均呈现出显著的差异:时空变化规律具有一致性,其中季节变化特征均为春高((0.74±0.41)μmol·L~(-1),(93.58±65.24)μg C·m~(-2)·h~(-1)),冬低((0.53±0.38)μmol·L~(-1),(50.79±33.03)μg C·m~(-2)·h~(-1));空间分布呈现自上游到下游波动增加的趋势。影响脱甲小流域河流溶存CH_4浓度和扩散通量的环境因子中,溶解氧(DO:3.49—12.79(7.90±1.78)mg·L~(-1))与河流溶存CH_4浓度(r=-0.39,P0.001)和扩散通量(r=-0.36,P0.001)均呈显著负相关,溶解性有机碳(DOC:0.92—7.38(2.99±1.25)mg·L~(-1))与河流溶存CH_4浓度(r=0.50,P0.001)和扩散通量(r=0.44,P0.001)均呈显著正相关,两者是影响河流溶存CH_4浓度和扩散通量的主导因子;另外,水体铵态氮(NH4+-N:0.02—4.37(1.26±1.03)mg·L~(-1))、硝态氮(NO3--N:0.24—2.66(1.43±0.55)mg·L~(-1))、盐度(以电导率EC表示:50.36—248.43(138.37±47.54)μS·cm-1)与河流溶存CH_4浓度和扩散通量均呈显著正相关;河流水体p H(5.89—8.54(6.82±0.31))与CH_4浓度呈正相关(r=0.20,P0.05),与通量之间无显著关联。【结论】脱甲小流域内,农业面源污染、畜牧养殖以及居民生活废水和污水的排入造成的河流水体中DOC、氮含量的增加以及DO的降低,均能加剧河流中溶存CH_4气体的产生和排放,使其成为大气CH_4的一个重要潜在排放源。     

GA-BP组合预测方法在北洛河年径流量预测中的应用

为寻求较为合理的径流量预测方法,利用GA-BP组合模型进行径流量预测的研究,首先利用GA算法(Genetic algorithm)全局搜索能力定位出一个较好的搜索空间,再利用BP算法(Back propagation)神经网络的局部寻优能力,以陕西省北洛河状头站实测数据为基础进行径流量预测。结果表明：利用GA-BP组合模型预测2001—2010年结果的相对误差分别为-8.9%、-12.6%、-7.4%、9.4%、-7.6%、15.0%、-5.5%、10.7%、13.3%和-8.2%,预测精度较高,从相对误差和训练次数比较可以看出,GA-BP组合模型优于基本BP模型和GA模型。     

CaCl_2+6-BA对芍药花瓣生理生化特性的影响

【目的】本文寻求一种延长芍药花期、提高其观赏价值的化学调控方法。【方法】以芍药‘大富贵’品种为试材,以一定浓度(0.3%)的氯化钙(CaCl_2)分别与不同浓度(0、100、200、300 mg·L~(-1))的6-苄氨基嘌呤(6-BA)组合液,于蕾期进行全株喷雾处理,研究其对芍药花瓣主要营养物质含量和膜脂过氧化的影响。【结果】CaCl_2+6-BA处理可使芍药花瓣中可溶性蛋白和可溶性糖含量升高,超氧化物歧化酶(SOD)活力明显增加且峰值期推迟,超氧阴离子(O.-2)产生速率、丙二醛(MDA)含量和相对电导率显著降低。【结论】0.3%CaCl_2+6-BA 200 mg·L~(-1)处理组效果最好。