土壤修复-新兴的土壤科学分支学科

本文在回顾国内外土壤修复研究与发展概况的基础上,首次提出土壤修复是一门新兴的土壤科学分支学科,全面系统地论述了我国土壤修复学科的研究任务和战略定位,并针对新形势下所面临的挑战与机遇,探讨了近期土壤修复学科研究的重要方向与科学问题。     

我国土壤污染退化状况及防治对策

土壤污染退化已成为我国乃至全球性土壤退化的主要表现形式之一。本文在分析我国土壤资源污染退化状况和发展态势的基础上,着重分析了土壤污染退化对食物安全和生态环境效应的影响,并探讨了其原因,提出了防治我国土壤资源污染退化的对策。     

石油污染土壤的生物修复研究进展

对于石油污染土壤的修复,其生物修复具有环境友好、费用较低等特点,是最具应用前景的土壤修复技术。本文较全面地介绍了石油污染土壤生物修复的影响因素、石油污染土壤的生物修复技术,并对该领域今后的研究重点进行了展望。     

多氯联苯复合污染土壤的土著微生物修复强化措施研究

通过室内模拟试验,以不同C源、C/N比、水分及通透性为调控因子,对多氯联苯(PCBs)长期复合污染土壤的土著微生物强化修复进行了初步研究。结果表明,PCBs长期复合污染土壤中,在土壤水分含量为田间持水量的60%时,加入淀粉、葡萄糖和琥珀酸钠均在一定程度上增加了细菌和真菌数量,从而促进土壤中PCBs的土著微生物降解。不同种类的C源对PCBs污染土壤的土著微生物降解效果存在明显差异,且其降解效果与C源的施用剂量密切相关。当淀粉加入量为C1.0g/kg土时,土壤中PCBs的降解效果较好,而葡萄糖和琥珀酸钠加入量为C0.2g/kg土时,PCBs的降解效果明显。土壤C/N比为10:1的处理效果优于C/N比为25:1和40:1。土壤人为翻动有利于PCBs污染土壤中细菌和真菌的生长,提高土著微生物的代谢活性,从而促进土壤中PCBs的自然降解。这为进一步探讨加速土壤中PCBs降解的最适条件和研发POPs污染土壤的生物修复技术提供了科学依据。     

不同硬脂酸添加量下大豆分离蛋白/海藻酸钠膜特性研究

为改善大豆分离蛋白/海藻酸钠复合膜的耐水性,通过添加不同添加量（0、2%、4%、6%、8%、10%）硬脂酸制备大豆分离蛋白/海藻酸钠/硬脂酸三元复合膜,探究硬脂酸对大豆分离蛋白/海藻酸钠复合膜的机械性能、阻水性能和微观结构的影响,最终明确不同硬脂酸添加量对耐水性变化的影响规律。结果表明：与大豆分离蛋白/海藻酸钠二元复合膜相比,添加6%和8%硬脂酸后,复合膜的断裂伸长率、水蒸气透过率显著下降,并且对其含水率及水溶性也有显著影响。当硬脂酸添加量为8%时,三元复合膜的水蒸气渗透性最低,水蒸气透过系数为（2.95±0.49） g·mm/（m²·h·kPa）,接触角最大,为91.68°±9.02°。通过傅里叶变换红外光谱和扫描电子显微镜分析可知,大豆分离蛋白和海藻酸钠通过共价交联形成网络结构,加入的硬脂酸则分布在网络结构的缝隙中,当硬脂酸添加量为8%时,膜的表面较为光滑平整,内部结构致密,能够形成良好的网络结构,键与键之间结合较强,能有效提高复合膜的阻水性能。     

大豆蛋白-多糖复合物结构与性能及其稳定性研究

以大豆分离蛋白（SPI）、阿拉伯树胶（GA）及卡拉胶（CA）为原料,经物理混合成功制备不同多糖与SPI复合物,考察不同添加量（SPI与GA/CA质量比为20、15、10、5）对蛋白-多糖复合物结构、性能变化趋势及其乳液稳定性的影响规律,最终探明蛋白与不同多糖复合物的相互作用机制;运用红外光谱、荧光光谱及电子显微镜解析不同复合物的结构特征,采用乳化特性、粒径、Zeta-电位、表面疏水性等指标明确不同复合物的理化特性,并通过探讨不同复合物乳液的乳化活性、乳化稳定性、表观粘度及乳析指数明晰其稳定特性。结果表明,两种多糖在酸性条件下可与SPI生成复合物,并且当SPI与CA质量比为20时,复合物的Zeta-电位最高,为（20.47±0.82） mV,平均粒径最小,为（1.37±0.01）μm,分布均匀,乳化活性指数最高,为（106.46±4.75） m²/g,乳化稳定性指数为（145.33±8.53） min,此时复合乳液的稳定性较好,CA的加入显著降低SPI内源荧光强度并改变SPI的二级结构,SPI与CA结合形成了稳定的复合物。     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

利用“永久F2”群体剖析玉米产量及其相关性状的遗传机制

利用RIL群体构建了一套包含441个杂交组合的玉米“永久F₂”群体,通过253个SSR标记的等位基因频率分析,发现“永久F₂”群体的遗传组成与基因频率与F₂群体相似,理论上可以代替F₂群体进行相关遗传研究。通过两年一点的田间试验,利用复合区间作图法对玉米产量及其3个主要构成因子进行了遗传分析。结果表明,玉米产量与穗长、穗行数及百粒重呈显著或极显著正相关,而穗长与穗行数和百粒重显著负相关。共定位3个产量QTL、8个穗长QTL,11个穗行数QTL和5个百粒重QTL。     

利用聚类分析筛选玉米杂交种SSR指纹库中鉴别能力强的标记

作物DNA指纹库构建后,如何有效应用是亟待解决的问题.本研究首先设定品种间某(些)分子标记位点遗传距离大于零者为某(些)分子标记可鉴别的品种,分析DNA分子标记鉴别品种的能力;在此基础上,设定品种间某(些)分子标记位点最小遗传距离大者为优,筛选出鉴定参试品种所需的最少标记数.然后利用聚美分析,从20个SSR标记构建的48个玉米杂交种的指纹库中,可以筛选出鉴别能力最强的标记和鉴据别效果最优的标记组合.结果表明,该方法直观、易行、快速、高效,可为指纹图谱库的高效应用提供参考.     

加工工业城市-常州市水环境污染分析

常州是一座以机电、纺织、化工、电镀为主的加工工业城市,城市污水主要来自工业行业的点源排放,水质污染因子行业特征明显。近年来,常州市通过实施的污染物总量减排、小康达标、太湖水污染治理、清水工程、水环境专项整治等行动,取得了阶段性成效,初步实现了"经济增长不增污"。以该市环境监测数据(2001-2007年)为依据,从城市主要河流和湖泊的水质现状、工业废水的治理与达标排放情况和城市生活污水的处理等方面对该市水环境质量进行综合分析、评价。结果表明:城市河流水质局部略显好转,总体状况仍不容乐观;石油类、工业挥发酚的污染问题已逐步上升为主要水污染问题;湖泊水质有好转现象,但富营养化仍在加剧。