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吴丹 《新农村(黑龙江)》2014,(16):185-186
总氮是指水体中各种形态的氮的总量,其中包括氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、有机氮及各种形态的氮。总氮是反映水体所受污染程度和湖泊、水库水体富营养化程度的重要指标之一,由于含氮量的增加,使水体中浮游生物和藻类大量繁殖而消耗水中的溶解氧,从而加速湖泊、水库水体富营养化和水体质量恶化,水体中含氮量的增加会导致水体质量下降,因此准确测定水体中总氮是非常重要的。目前主要采用国家标准方法碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定水体中总氮(HJ636-2012),但是此方法在实际工作中存在的问题较多,主要包括空白值过高及测定值偏低,低于氨氮或者硝酸盐氮测定值,造成总氮结果偏低的部分原因是由于测定过程中消解不完全造成的,从而产生误差。所以本文在介绍总氮分析方法的同时提出解决以上两方面问题的方法。实验证明,新的改进措施优化了消解环境,大大地提高了测定的准确性及稳定性,且灵敏度、准确度、精密度等均令人满意。 相似文献
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通过对中国引文数据库数据的检索,依据文献被引频次建立高影响力研究者的共被引矩阵,采用聚类分析、多维尺度分析与社会网络分析方法对我国大学生就业问题研究的团体及研究内容进行分析。在此基础上又通过对高影响力文献词频分析,对我国关于大学生就业问题研究的现状及今后研究走向进行了梳理。 相似文献
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灌溉水中悬浮固体对土壤水分入渗性能的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为监测黑龙江省黑土典型区土壤的养分元素含量,综合利用统计理论与光谱分析方法,研究建三江农场黑土土壤的3类养分含量与土壤光谱之间的关系,建立土壤全氮、有效磷、速效钾含量高光谱反演模型,实现土壤养分元素含量定量预测。对黑土土壤航空高光谱数据进行处理,应用偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络方法分别建立土壤养分元素含量的高光谱定量反演模型,结果表明:全氮PLSR和BP神经网络预测模型的RPIQ值(样本观测值第三和第一四分位数之差与均方根误差的比值)分别为2.42和2.80;有效磷PLSR和BP神经网络模预测型的RPIQ值分别为0.83和1.67;速效钾PLSR和BP神经网络模型的RPIQ值分别为2.00和2.33。试验证明土壤全氮和速效钾的光谱定量预测模型具备较好的精度和预测能力。但有效磷的预测效果不是特别理想,仅可达到近似定量预测的要求;BP神经网络建模相比偏最小二乘建模有更好的精度和预测能力,预测精度分别提高6.5%、10.1%和6.6%。 相似文献