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石灰和有机质对不同性质镉污染土壤中镉有效性的影响 总被引:22,自引:16,他引:6
通过土培试验研究了添加不同改良剂(鸡粪、泥炭和石灰)对我国不同性质土壤(云南赤红壤、江西红壤、吉林黑土和内蒙栗钙土)镉污染的改良差异。结果表明,不同改良剂0~60 d内对四种镉污染土壤的改良效果均较为显著。鸡粪对云南赤红壤、江西红壤、吉林黑土和内蒙栗钙土镉污染的固定率分别为37.0%、52.7%、29.3%和49.6%,显示鸡粪对这四种不同性质镉污染土壤的改良效果是江西红壤≈内蒙栗钙土云南赤红壤吉林黑土;泥炭对云南赤红壤、江西红壤、吉林黑土和内蒙栗钙土镉污染的固定率分别为33.1%、51.7%、30.5%和51.2%,显示泥炭对这四种不同性质镉污染土壤的改良效果是江西红壤≈内蒙栗钙土吉林黑土≈云南赤红壤;石灰对云南赤红壤、江西红壤、吉林黑土和内蒙栗钙土镉污染的固定率分别为60.7%、55.5%、40.7%、41.7%,显示石灰对这四种不同性质镉污染土壤的改良效果是云南赤红壤江西红壤吉林黑土≈内蒙栗钙土。综上可知,在对镉污染的酸性土壤改良上,石灰好于有机质,而对镉污染的中性和碱性土壤改良上,有机质则好于石灰。 相似文献
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目的 初步探讨肺癌病性证素的分布特点,为肺癌中医研究提供参考依据。 方法 采用临床回顾性研究,运用"中医智能(辅助)诊疗系统"进行系统辨证,采用SPSS 19.0统计软件对病性证素及血液检测指标进行统计。结果 肺癌病性证素以阴虚、气虚、饮、痰多见,不同病性证素分级以I、II级较常见。红细胞下降是血虚的危险因素(OR值=2.97>1),CA125降低是血瘀的危险因素(OR值=10.908>1),CEA降低是血瘀形成的抑制因素(OR值=0.267<1),红细胞减少是痰、热病理变化形成的抑制因素(OR值=0.412、0.295<1),CA125降低是饮形成的抑制因素(OR值=0.376<1)。结论 肺癌的病性证素以虚性证素为主,虚实夹杂,其中虚性病性证素以阴虚、气虚为主,实性病性证素主要为痰、热、饮及寒;随着红细胞的减少程度的增加,越容易出现血虚证素的病理变化,去越不容易出现痰、热证素的病理变化;CA125降低可能加速血瘀、减慢饮病理变化的形成;CEA的降低可能减慢血瘀的形成。 相似文献
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4月16日科技日报发表于东林的文章《现代技术促进生产发展的十大特点》:1、现代技术对生产力所有组成要素的影响具有共时性;2、现代科学技术知识使劳动工具产生了质的变化,自动化生产工具能代替人脑的某些功能;3、现代技术的飞速发展要求劳动者必须不断更新知识,不断提高劳动技能; 4、现代科学技术知识物化在劳动对象中,使后者产生质的变化;5、现代科学技术的发展,使科学研究与试验设计工作在整个生产过程中起主 相似文献
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利用RAPD-PCR与ISSR-PCR标记技术分析长江口刀鲚的群体遗传结构 总被引:1,自引:0,他引:1
利用RAPD-PCR及ISSR-PCR两种分子标记技术对长江出海口两年3个群体的52条刀鲚(Goiliaectenes)进行群体遗传结构的分析。在3个群体中,利用RAPD-PCR标记技术,15个10bp随机引物共检测到110条带,多态性为0.490~0.657,Shannon多样性指数为18.63~22.38,Nei平均遗传距离为0.1195~0.1454;而利用11个ISSR引物所获得的相应结果分别为67、0.576~0.682、11.56~13.66以及0.117~0.147。相关性分析表明这两种技术所获得的上述数据呈正相关(r=0.95,P〈0.05)。AMOVA结果显示,3个群体按采集时间划分成的两年之间的遗传变异不超过总变异的1.1%,同一年内群体间的遗传变异也分别只占总变异的6.99%(RAPD)和2.75%(ISSR-PCR),群体内各个体之间的遗传变异占总变异的96%(P〈0.0001),说明两年内所采集的3个群体之间基本上没有产生遗传分化。基于样品之间的Nei遗传距离所构建的Neighborjohing聚类图也清楚地显示出没有按采样的时间产生群体的遗传分化。对各样品之间的Nei遗传距离及Neighbor-joining聚类图分别经Mantel检测及支序分析,发现ISSR-PCR技术所获得的结果与RAPD-PCR技术的结果不存在明显的正相关,但ISSR-PCR标记技术具有在待测样品中能检测到高多态性等优点。 相似文献
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群猪检测是现代化猪场智慧管理的关键环节。针对群猪计数过程中,小目标或被遮挡的猪只个体易漏检的问题,研究提出了基于多尺度融合注意力机制的群猪检测方法,首先基于YOLOv7模型构建了群猪目标检测网络YOLOpig,该网络设计了融合注意力机制的小目标尺度检测网络结构,并基于残差思想优化了最大池化卷积模块,实现了对被遮挡与小目标猪只个体的准确检测;其次结合GradCAM算法进行猪只检测信息的特征可视化,验证群猪检测试验特征提取的有效性。最后使用目标跟踪算法StrongSORT实现猪只个体的准确跟踪,为猪只的检测任务提供身份信息。研究以育肥阶段的长白猪为测试对象,基于不同视角采集的视频数据集进行测试,验证了YOLOpig网络结合StongSORT算法的准确性和实时性。试验结果表明,该研究提出的YOLOpig模型精确率、召回率及平均精度分别为90.4%、85.5%和92.4%,相较于基础YOLOv7模型平均精度提高了5.1个百分点,检测速度提升7.14%,比YOLOv5、YOLOv7tiny和 YOLOv8n 3种模型的平均精度分别提高了12.1、16.8和5.7个百分点,验证该文模型可以实现群猪的有效检测,满足养殖场管理需要。 相似文献
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