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991.
992.
不同程度淹水对几种景观牧草光合作用的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
以光合作用为指标,对6种牧草进行了耐淹性试验研究。采用不同淹水深度处理,观测牧草光合速率与叶绿素相对含量等指标的动态变化。研究结果表明,百喜草、虉草的耐淹性最强,高羊茅次之,黑麦草、三叶草和狗牙根的耐淹性受淹水深度的影响较大,在全淹水的情况下耐淹性差。因此百喜草和虉草是滨江生态堤种植的适宜种类。 相似文献
993.
大连市主要行道绿化树种固碳释氧功能研究 总被引:10,自引:0,他引:10
为今后行道树绿化结构及功能研究奠定基础,从城市生态角度出发,采用LI-6400红外气体分析仪,实测大连市内几种常见绿化树木的净光合速率,计算其在不同月份吸收二氧化碳和释放氧气的能力。结果表明:各树种日固碳释氧能力表现为夏季>秋季>春季,在乔木树种中,日固碳释氧能力的排列顺序为榆树>白桦>元宝枫>雪松>杜仲>国槐;灌木树种中,日固碳释氧能力的排列顺序为碧桃>连翘>榆叶梅>大叶黄杨。 相似文献
994.
果园生草对龙眼园微生态气候和光合作用的影响 总被引:22,自引:2,他引:22
果园生草起到了平稳地温的作用。在寒冷季节,可提高冠下气温0.2 ̄0.5℃,提高叶温0.2 ̄1.0℃,提高地表温度2-3℃,提高根际土温1-2℃;在炎热季节,可降低气温0.5 ̄0.8℃,降低叶温0.4 ̄1.7℃,降低地表温度最高达10.7℃,降低根际土温2.5℃,果园生草可延长光合作用时间,提高光合速率。在草旺盛生长的夏季,使土壤湿度降低,这有利于滤掉土壤中过多的水分,促进根系的生长和吸收。 相似文献
995.
黄铁矿对六价铬还原作用的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了温度、pH和悬浮液中黄铁矿质量浓度等因素对黄铁矿还原Cr6 反应速率的影响.结果显示:随着温度、酸度和黄铁矿质量浓度的增加,黄铁矿对Cr6 的去除速率显著提高.25 ℃和pH 4.0时,在外加邻啡罗啉(消除Fe2 的作用)和未加邻啡罗啉下过量黄铁矿对Cr6 的去除率于20 h、40 h和60 h时依次分别为17%、27%、44%和32%、55%、86%,前者约为后者的一半.表明黄铁矿组成中Fe2 和S22-均能有效地还原Cr6 .黄铁矿在酸性溶液中溶解速率相对较快,并且容易达到溶解平衡.然而,由于反应形成的部分难溶物吸附沉积在矿物表面,导致剩余黄铁矿表面Fe2 的溶解速率要缓慢得多. 相似文献
996.
4个牡丹品种光合特性的比较研究 总被引:9,自引:0,他引:9
侯小改 《河南农业大学学报》2007,41(5):527-530
在田间栽培条件下,用英国C IRAS-1型便携式光合仪对4个不同株高牡丹品种的光合特性进行了比较研究.结果表明,4个牡丹品种净光合速率日变化均为双峰曲线,有明显的"午休"现象.在日变化及季节变化中,佛门袈裟的净光合速率显著地高于其他品种,其光合作用表观量子效率、羧化效率也最高.品种间光饱和点的差异不显著,但光补偿点则表现为佛门袈裟明显低于其他品种. 相似文献
997.
3种微藻兼养培养及营养成分的比较 总被引:6,自引:0,他引:6
对三角褐指藻Phaeodactylum tricormman、亚心形扁藻Platymonas subcordiformis、等鞭金藻Isochrysis galbana 3011品系分别进行自养培养和兼养培养试验,结果表明:三角褐指藻、等鞭金藻在兼养培养条件下,其生长速度都不同程度地增加,EPA和DHA含量也显著地提高;而亚心形扁藻在兼养培养条件下却表现出很大的差别,生长速度没有改变,EPA的含量极低,并且不含DHA。 相似文献
998.
为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R2系数大于0.990 0,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段. 相似文献
999.
1000.
提出一种基于层次聚类法的EMD-ELM风电功率预测方法,用来解决目前风电站功率预测精度不够的问题.该方法利用层次聚类的聚合算法将天气情况相似的数据经行聚类,使用EMD方法来分解各组功率序列,可以得到相对平稳的数据分量,最后采用ELM模型对各分量经行预测并且重组.由于相似天气情况的数据特征更加的明显,所以经行聚类会使预测更加的准确.算例仿真表明,该模型与传统的预测模型相比有更高的准确度. 相似文献