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31.
对城市垃圾进行了各项调查,结果表明:我国城市生活垃圾的总量在逐年增大,垃圾中的无机成分每年在下降,而城市生活垃圾中的有机植物成分和动物废物成分每年都有增加。目前国内垃圾源头分类情况不好,居民区垃圾大多采用混合投放,环卫部门采取混合收运的方式集中收运和处理。由于垃圾没有源头投放分类处理,垃圾焚烧和垃圾填埋的处理效果不理想,不利于环境保护和资源化利用。对城市生活垃圾产量及其物理成分进行了研究,为垃圾分类处理提供理论依据。 相似文献
32.
健康与感染青枯病烟株根际土壤与茎秆真菌群落结构与多样性 总被引:3,自引:0,他引:3
为研究感染青枯病后烟株根际土壤与茎秆真菌群落结构与多样性的变化,对健康和感染青枯病烟株的根际土壤、病株茎秆发病组织和健株茎秆健康组织等样品中真菌ITS区的rDNA进行了PCR扩增、用Illumina MiSeq测序技术对扩增DNA片段进行高通量测序,并分析不同样品的真菌群落组成与多样性。结果表明,所有烟株根际土壤中优势门为子囊菌门Ascomycota和接合菌门Zygomycota;所有茎秆样品中优势门为担子菌门Basidiomycota和子囊菌门。在属水平,被孢霉属Mortierella、镰刀菌属Fusarium和隐球菌属Cryptococcus为所有土壤中的主要菌属,Boeremia主要存在于发病烟株根际土壤中,而木霉属Trichoderma主要存在于健康烟株根际土壤。发病茎秆病害组织中优势属为小画线壳属Monographella、隐球菌属、鬼伞属Coprinopsis和赤霉属Gibberella;发病茎秆病健交界处组织中优势属为隐球菌属、红酵母属Rhodotorula和小画线壳属。健康烟株茎秆组织中优势属为隐球菌属、链格孢属Alternaria和红酵母属;健康烟株中与发病茎秆病健交界处组织等高茎秆中优势属为镰刀菌属、隐球菌属、链格孢属和Gibellulopsis。青枯菌侵染烟株后根际土壤、发病茎秆病害组织和发病茎秆病健交界处组织的真菌群落中物种丰富度与多样性均显著提高,且发病茎秆病害组织与发病茎秆病健交界处组织真菌群落的变化大于根际土壤。研究结果为烟草青枯病的生物防治提供了参考。 相似文献
33.
近几年,剖析土壤生态值量变与生物体经济要求量之间的内在规律,把烟蔗产量收益提高到一个新水平。眉山地处岷江上游,气候温和,雨量充沛,无霜期长,日照充足。沿岷江两岸是烟蔗套作老区,经作区村民祖祖辈辈都靠种烟蔗为主。近十来年间,眉山的烟蔗生产发展比较缓慢,究其原因,主要是自然和人为因素使土壤生态值量变向恶性发展。这里讲的土壤生态值,就其“值”而言,即土壤量和质的总体。本文用生物检测法,验证补给土壤生态值的量和质的作用及其重演性,探索烟蔗套作增产潜力。我们于1997-1998年进行了烟蔗套种小区试验。设… 相似文献
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35.
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城镇净化沼气池处理生活污水效果评价 总被引:7,自引:0,他引:7
本研究目的是了解近几年城镇净化沼气池出水达标情况,为完善城镇净化沼气池管理提供依据。方法:连续3年对城镇净化沼气池出水,按DB51/136-92地方标准检测各项指标,收集数据。结果:NH3-N,SS,pH,寄生虫卵数达标率(一级标准)均在86.4%以上。COD(库仑法)、BOD5、粪大肠菌值达标率在77.3%-40.9%,色度、臭达标率在55%以下。宿舍楼(合流式或分流式)、办公楼(水冲式)两种生活污水净化沼气池卫生处理效果差异无显著性。春夏、秋冬两类季节净化沼气池处理卫生效果差异无显著性。结论:净化沼气池处理生活污水效果肯定,但一些指标达标率偏低,沼气建设和管理部门应积极采取改进措施,确保城镇净化沼气池处理生活污水的卫生效果。 相似文献
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<正> 常用的氮肥有碳酸氢铵、尿素、硝酸铵、硫酸铵、氯化铵等,现分别予以介绍: 一、碳酸氢铵(NH_1HCO_3) 1、性质:碳酸氢铵简称碳铵,俗称“气肥”。主要成分为铵和二氧化碳。含氮量17—17.5%。为白色粉沫或细粒结晶,有刺鼻熏眼的气味。易溶于水,水溶液呈碱性,易自行分解。施入土壤后溶解速度快,易被作物吸收,不留任何杂质,不产生不良影响。碳铵化学性质不稳定,在一定温度和湿度条件下易分解为氨、二氧化碳和水,导致氮素的挥发损失。 2、施用及注意事项: 碳铵宜作底肥、追肥及种肥施用。作底肥应结合翻耕施入,深12厘米以上,每亩35—50公斤,要随 相似文献
39.
基于分段主成分分析和高光谱技术的大豆品种识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了实现大豆品种的快速且无损鉴别,对大豆高光谱图像中的光谱信息进行研究分析。利用高光谱图像采集系统采集波长范围为400~1 000 nm的6类共660粒大豆样本的高光谱图像,从每粒大豆样本的中心区域上提取感兴趣区域并以此区域的平均光谱信息代表此粒大豆的光谱信息。对光谱曲线进行多元散射校正(multiple scattering correction,MSC)后,根据相关系数矩阵图,将整个高光谱波段分解为3个子分段,分别在每个子分段上做主成分分析(principal component analysis,PCA),提取1~20个主成分作为光谱特征,利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)和随机森林(random forests,RF)模型进行大豆品种识别。结果表明:在第二分段(510.6~685.4 nm)进行PCA变换,识别效果优于全波段PCA变换。因此,应用分段PCA变换和高光谱技术对大豆品种进行无损识别是可行的。 相似文献
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