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211.
212.
德兴铜矿是我国的超大型铜矿,尾矿砂的排放是其主要的环境问题之一,目前主要堆积于尾矿库中。1号尾矿库于1986年服役期满后共堆积矿砂2.15×107 m3,面积约210 hm2。20世纪90年代后期,在坝坡约30 hm2覆有客土的地区进行了一系列植被重建的试验研究工作,本文报道了1998年开始在旱稻(OryzaLinn.)、花生(Arachis Linn.)、香根草(Vetiveria zizanioidesNash)和湿地松(Pinuselliottii Engelm.)等18种不同植被组合条件下的土壤基本农化性状(pH、有机质(OM)、铵态氮、速效P、速效K)以及0.05 mol L-1 HCl可提取态重金属在3~4年时间内的变化情况,结果表明,坝坡土壤N、P、K严重不足,且保水、保肥能力弱,需要不断地进行培肥和改良。三年多来,土壤pH总体上无显著变化;OM第三年有显著上升,约为第一年的127%;NH4 N成直线下降,第二年和第三年分别为第一年的72.9%和43.0%;随着耕作实践的推移,速效P和速效K显著上升,但仍旧处于较低水平。重金属(主要是Cu)污染严重,Cu、Zn、Pb、Cd在植物中有明显积累。研究结果强调了试验区在植被重建中不宜种植食用植物,以避免食物链的污染。 相似文献
213.
近150年北京春季物候对气候变化的响应 总被引:12,自引:3,他引:12
对北京春季6种物候的计算得出其代表性指标一山桃始花期,并分析物候对气温变化的响应模式。根据气温变化态势,将历史时期气温和物候资料划分为4个时间段,并采用u检验论证时间段间具有显著性差异,分析物候期对气温变化的响应模式和机制,得出:物候期的提前与推迟对温度的增高与降低的响应是非线性的,在同等增、降温幅度下,因降温而导致的物候期推迟幅度较因增温而导致物候期提前幅度小;平均气温增高1℃,北京春季物候期提前2.8—3.6d。并估算了未来北京春季物候变化趋势。 相似文献
214.
"3S"技术及其在退耕还林中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
退耕还林是国家为保护生态环境、治理水土流失的一项重大举措,但在广大的基层农村,还缺乏有效的技术支持手段。“3S”技术是集遥感、全球定位与地理信息系统于一体的高新技术手段,可以为退耕还林提供强有力的技术支持。就“3S”技术在梅州市退耕还林应用中的设备选用、技术路线、基本过程与方法等进行了探讨,对基层退耕还林工作的开展起到一定的指导作用。 相似文献
215.
为保证稻谷干燥后品质、提高干燥效率,基于不同含水率稻谷的玻璃化转变温度,提出变温热风干燥工艺。采用三因素五水平中心组合试验方法,以稻谷温度、初始含水率和热风风速为影响因素,以稻谷爆腰指数、整精米率和干燥时间为评价指标,研究稻谷玻璃化转变温度、恒温和变温干燥特性,模拟解析稻谷干燥过程中传热传质规律,以5、10、15℃的变温幅度进行变温干燥试验。结果表明,稻谷玻璃化转变温度与其含水率呈负相关,恒温干燥最佳工艺参数为稻谷温度47℃、初始含水率22.0%、热风风速0.50 m/s,干燥后稻谷爆腰指数70、整精米率57.67%、干燥时间195 min;与恒温干燥相比,以5℃和10℃为变温幅度的变温干燥工艺,干燥后稻谷爆腰指数分别降低了20和10,整精米率提高12.6、7.7个百分点,干燥时间缩短30 min和60 min。研究表明,基于玻璃化转变的稻谷变温热风干燥工艺明显改善了稻谷干燥后品质,提高了干燥效率。 相似文献
216.
为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89. 66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75. 84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95. 61%下降到82. 02%,下降了13. 59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86. 37%下降到62. 30%,下降了24. 07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。 相似文献
217.
为了探究蓄水坑灌苹果园的合理施肥量,同时为蓄水坑灌条件下苹果树光合模型影响因子的选取提供依据,并为蓄水坑灌下果园水肥高效管理提供参考。设置4个施氮水平,分别为0、150、300和600 kg/hm~2,通过原位试验测试不同施氮水平下,苹果光合速率、气孔导度、叶绿素a、叶绿素b含量及气象参数,并采用相关分析和通径分析对数据进行分析并建立基于关键因素的回归预测方程。结果表明:①蓄水坑灌下叶片光合速率及气孔导度受施氮量影响明显,且均表现为单峰形式,峰值于施氮量300 kg/hm~2时出现。②蓄水坑灌条件下气孔导度、叶绿素a、叶绿素b、施肥量、太阳辐射强度及相对湿度与苹果叶片光合速率为极显著相关,气温与叶片光合速率相关性相对较低。③施肥量与苹果树光合速率、气孔导度、叶绿素a及叶绿素b均为极显著相关;其主要通过影响叶绿素b和气孔导度间接影响叶片光合速率,其间接通径系数分别为0.575和0.547。④蓄水坑灌下,关键因素为气孔导度、叶绿素a和叶绿素b。同时,基于关键因素的光合速率回归方程的预测精度较高。 相似文献
218.
基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试 总被引:2,自引:0,他引:2
基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。 相似文献
219.
为了研究内蒙古河套灌区农业化肥面源污染检测和治理措施,采用大田土壤淋溶试验,分析了河套灌区农田在保水材料处理下,玉米生育期内土壤硝态氮、铵态氮累积量及动态变化特征。结果表明,与CK相比,保水材料处理玉米苗期土壤NO_3~--N累积量平均提高20.49%,收获期平均降低13.98%;苗期土壤NH_4~+-N累积量平均提高35.21%,收获期平均降低28.93%。保水材料有效地抑制了氮素的淋溶损失,提高了氮素利用率,同时保证了玉米生育后期有效氮的供应,避免短时间内氮素的大量累积,在一定程度上减少了化肥面源污染,为农业面源污染治理提供有力措施。 相似文献
220.
基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法 总被引:10,自引:0,他引:10
为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型(AlexNet、InceptionV3)在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。 相似文献