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1.
结合水生态建设的意义及水生植物利用中的问题,总结了水生植物在城市水生态建设及水环境管理、保护与修复中的作用,重点分析了水生植物在景观美化及水质改善方面的功能;并基于目前水生态建设的形式,总结了常用的水生植物种类,以及基于时、空及个体特征而设计的植物配置模式,分析了目前水生植物应用中关注的重点,以及实现水生植物合理利用并发挥相应生态环境功能而需要进一步深入开展的工作,为后续相关工作提供有益参考。 相似文献
2.
为了保证我国居民生活条件的稳定,不断推动我国肉制品质量的上升,一定要重视提升羊布病的防治.因此,本文首先探讨在养羊中存在的问题,随后分析有效的防治手段,促进社会的安定和人民群众的正常身心健康,也会进一步提升畜牧业发展的有效性. 相似文献
3.
城市中的池塘是城市水体的重要组成部分,为揭示城市化背景下池塘水体水质的时间变化特性,选取扬州大学江阳路南校区池塘为研究区,对该池塘2018年7月至2019年6月的水质参数蓝绿藻浓度(Phyco)、水温(WT)、溶解氧(DO)、pH与电导率(EC)进行观测,采用变异系数法、单因子水质标识指数法以及多元线性回归法对各参数的变化特性进行评价。结果显示:池塘WT呈季节性变化;观测期间pH变化范围为7.74~9.98,水体呈碱性;DO变化的随机性较强,未表现出明显变化规律;各水质参数变异性及权重从大到小依次为WT>DO>EC>pH;以DO为指标的单因子水质标识指数结果表明:池塘DO达到Ⅲ类水要求的时段占总观测时段的84%;多元线性回归分析结果表明:DO与WT、pH呈正相关,与Phyco呈负相关,Phyco及pH的变化对DO浓度的影响相对于WT大。 相似文献
4.
为降低蔬菜采后体内多环芳烃(PAHs)对人体的危害风险,以豇豆为材料,利用不同浓度洗洁精、食盐、米酒、米醋、植物油及清水分别对豇豆豆荚进行浸洗,通过高效液相色谱-质谱联用法检测豇豆采后体内PAHs的含量,并筛选出豇豆体内PAHs的最佳净化方法。结果表明,米酒和米醋处理对豇豆体内PAHs的去除效果基本一致,其中米酒处理组的∑PAHs(美国环保局公布的优先监测的16种多环芳烃的含量总和)降低68.92%,米醋处理组的∑PAHs降低73.88%,且对萘、二苯并(a,h)蒽和茚并(1,2,3-c,d)芘等均有明显的去除效果;清水浸洗可有效降低豇豆体内的茚并(1,2,3-c,d)芘含量,但会使菲的含量增加;食盐处理使∑PAHs增加了77.15%,主要表现在增加了2、3环PAHs在豇豆体内的积累;植物油处理可降低个别PAHs单体含量,但会引入其他PAHs单体,同时增加∑PAHs含量。毒性当量计算结果表明,米酒能有效降低豇豆体内的PAHs毒性,同时食盐处理也使豇豆体内的PAHs毒性当量降低。米酒和米醋能有效降低豇豆体内∑PAHs和二苯并(a,h)蒽的含量及其毒性当量。 相似文献
5.
在高硝酸盐和亚硝酸盐养殖水体中添加一定浓度氯制剂,研究了漂白粉、漂粉精、强氯精和二氧化氯对养殖水体高亚硝酸盐和高硝酸盐消除能力的影响。结果发现:4种氯制剂对硝酸盐和亚硝酸盐消除都有显著性效果(P<0.05),水体中氨氮在试验过程中无显著变化,浓度为0.00 mg/L;二氧化氯组消除效果最明显,30 min时硝酸盐和亚硝酸盐的消除率高达99%、100%,处理组和空白组的硝酸盐浓度为(0.15±0.72)、(16.82±0.97) mg/L,亚硝酸盐浓度为(0.07±0.01)、(19.95±0.61) mg/L,强氯精次之,漂白粉效果最差,30 min时消除率分别为50%、38%,漂白粉和空白组硝酸盐的浓度为(8.49±0.66)、(16.82±0.97) mg/L,亚硝酸盐浓度为(12.33±0.48)、(19.95±0.6) mg/L;水体的pH值在试验后,各处理组都发生了显著的变化(P<0.05),空白组pH 7.63±0.10,强氯精和二氧化氯添加组,pH值都为降低趋势,二氧化氯组pH值降幅最大(pH 2.68±0.06),漂白粉和漂粉精添加组,pH值呈升高趋势,漂白粉组pH值升幅最大(pH 9.6)。通过本试验的研究,4种氯制剂在消除养殖废水中高亚硝酸盐效果显著,并且无氨氮累积,不产生二次污染物,对于养殖废水的处理排放及循环使用有重要意义。 相似文献
6.
7.
8.
近年来,我国水产养殖业快速发展,池塘养虾为达到提高单位水体产量的目的,多倾向于精养。由于盲目投放饵料,致使饵料不断剩余积累、腐烂,加之对虾自身的排泄物等累积池底,若清理不及时,会影响水体水质,进而影响对虾的生长发育。梭子蟹属于底栖甲壳类,可摄食鱼、虾类的尸体。通过试验表明,在同一池塘中以对虾为主养对象,进行对虾、梭子蟹混养,不但能改善水体水质,充分利用水体空间,还能提高经济效益。 相似文献
9.
面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题,提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差。试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89)。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差。 相似文献
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