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1.
叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较.研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R2 = 0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70~1.75 pg/L之间,清洁水体特征显著.  相似文献   
2.
绿色技术创新作为区域技术创新体系的重要组成部分,是维持区域发展可持续性、增强区域竞争优势的重要驱动力.基于区域一体化的研究视角,通过采集长三角绿色技术专利合作及绿色技术转移数据,运用Gephi复杂网络分析方法,对长三角绿色技术创新网络进行结构分析.结果 表明:(1)长三角绿色技术创新网络发育程度较低,大量城市在绿色技术创新网络中较边缘化;(2)绿色技术创新依赖创新主体间知识互动,地理邻近促进了创新合作行为的产生和知识的扩散;(3)长三角绿色技术创新网络"强-强联系"与"核心-边缘"结构特征明显,绿色技术专利合作网络呈现"一超多强"的多中心格局,绿色技术转让网络呈现单中心格局;(4)区域一体化下,长三角绿色技术创新网络兼具邻近性和等级性特征,不同类型城市参与创新网络应有差异;进而,提出长三角绿色技术创新网络优化策略.创新点在于:建立了区域一体化与技术创新网络的关联,探讨了绿色技术创新的空间组织形式,强调了地理邻近对于绿色技术创新网络的重要性.  相似文献   
3.
目前,随着科学技术的不断发展,犯罪分子和恐怖分子也利用高新技术制造出新式的武器、爆炸物等.各个国家也对安检越来越重视.通道式安检门在整个安检过程中扮演着一个十分重要的角色.目前,在国内这个领域,国外产品占了很大一部分.国内产品与国外产品相比还有一定的技术差距.主要体现在漏报和误报.漏报是因为灵敏度达不到,误报是因为抗干扰能力较差.而国外产品在这方面却有很大的优势,因此很大一部分政府机关、企业、大型活动组织者都倾向于购买国外产品.衡量一个安检门的优势除了误报和漏报两个重要指标外,还有其它一些技术性能,也是衡量一个门质量好坏的重要参数.  相似文献   
4.
生态工业建设为生态示范区建设的重要内容之一 ,是一项涉及到地区经济发展、人地关系协调的重大举措。从生态示范区建设中生态工业的基本定义出发 ,对生态工业建设层次进行详尽分析 ;并结合代表江苏省苏南、苏中和苏北不同社会经济发展水平的三个地区——吴县市、邗江县和邳州市的具体案例 ,通过对其产业构成、主导产业、消费结构以及经济发展总量与人均水平的对比分析 ,指出经济发展水平较低的地区要立足当地农业资源 ,实施末端治理并逐步推广清洁生产这种较低层次的生态工业建设模式 ;而经济发展较好的地区其生态工业的建设则要采用生态企业以及生态工业园区这种较高层次的建设模式。为确保生态工业建设的顺利实施 ,最后从政府、企业、市场和公众四方面提出了生态工业建设的驱动机制  相似文献   
5.
6.
不同轮作模式下作物根际土壤养分及真菌群落组成特征   总被引:10,自引:8,他引:2  
孙倩  吴宏亮  陈阜  康建宏 《环境科学》2020,41(10):4682-4689
为研究宁夏中部干旱带不同轮作模式下土壤养分及真菌群落组成的特征,以谷子轮作大豆(MRG)、轮作籽粒苋(MRA)、轮作藜麦(MRQ)及谷子连作(CK)为对象,测定了土壤养分含量,并利用Illumina MiSeq高通量测序平台测定了土壤真菌的ITS变异区序列.结果表明,不同轮作模式对土壤养分的影响存在差异.3种轮作模式下土壤pH和电导率均有所下降,土壤全氮、全钾、全磷和有机质含量均上升,OTUs数和α多样性指数均高于连作.真菌群落组成研究结果显示,子囊菌门(Ascomycota)为4种模式下的优势菌群.聚类分析显示MRA和MRG的真菌属组成最为相似,其次是MRQ,CK与3种轮作模式相差较大.相关性分析显示,土壤养分与几种优势真菌属呈显著相关性(P<0.05或P<0.01),土壤全氮、全钾、硝态氮和有机质含量是影响土壤真菌群落最主要的因子.主成分分析(PCA)表明,MRG轮作模式优于MRA和MRQ模式.综上所述,轮作提高了真菌群落多样性指数,改变了土壤真菌群落结构,改善了土壤肥力状况,其中以谷子与大豆轮作效果最佳,建议将谷豆轮作作为中部干旱带杂粮产业中主要的轮作模式之一进行推广.  相似文献   
7.
挥发性有机物(VOCs)大量排放已成为日益严重的环境问题,为了实现VOCs的高效去除,本文采用自蔓延燃烧合成法制备了一系列锰铈复合氧化物催化剂,将稳恒直流电场引入典型VOCs气体苯的催化氧化过程,并基于不同电场条件下催化剂的理化性质表征结果进行机理分析.实验结果表明,MnxCey催化剂对含苯废气的去除有良好的效果,稳恒直流电场显著促进了催化剂的活性,其中Mn1Ce3的催化性能最佳,电流为5 mA时,Mn1Ce3催化剂在155℃可达到50%的苯转化率,在202.4℃可达到90%的苯转化率,对应的转化温度T50T90比传统方法分别降低了62.4℃和48.3℃,且电场中的反应活化能由52.32 kJ·mol-1降低至32.31 kJ·mol-1.根据实验现象及表征结果,发现协同效应与活性位点的快速持续再生及活性氧物种的转化有关,由此提出苯在MnxCey催化剂上的氧化机理及电场协同催化的反应模型.  相似文献   
8.
Hydrilla verticillata(waterthyme) has been successfully used for phytoremediation in arsenic(As) contaminated water.To evaluate the effects of environmental factors on phytoremediation,this study conducted a series of orthogonal design experiments to determine optimal conditions,including phosphorus(P),nitrogen(N),and arsenate(As(Ⅴ))concentrations and initial pH levels,for As accumulation and biotransformation using this aquatic plant species,while also analyzing As species transformation in culture media after 96-hr exposure.Analysis of variance and the signal-to-noise ratio were used to identify both the effects of these environmental factors and their optimal conditions for this purpose.Results indicated that both N and P significantly impacted accumulation,and N was essential in As species transformation.High N and intermediate P levels were critical to As accumulation and biotransformation by H.verticillata,while high N and low P levels were beneficial to As species transformation in culture media.The highest total arsenic accumulation was(197.2±17.4) μg/g dry weight when As(V) was at level 3(375μg/L),N at level 2(4 mg/L),P at level 1(0.02 mg/L),and pH at level 2(7).Although H.verticillata is highly efficient in removing As(Ⅴ) from aquatic environments,its use could be potentially harmful to both humans and the natural environment due to its release of highly toxic arsenite.For cost-effective and ecofriendly phytoremediation of As-contaminated water,both N and P are helpful in regulating As accumulation and transformation in plants.  相似文献   
9.
An effective broad-spectrum fungicide, azoxystrobin (AZ), has been widely detected in aquatic ecosystems, potentially affecting the growth of aquatic microorganisms. In the present study, the eukaryotic alga Monoraphidium sp. and the cyanobacterium Pseudanabaena sp. were exposed to AZ for 7 days. Our results showed that 0.2–0.5 mg/L concentrations of AZ slightly inhibited the growth of Monoraphidium sp. but stimulated Pseudanabaena sp. growth. Meanwhile, AZ treatment effectively increased the secretion of total organic carbon (TOC) in the culture media of the two species, and this phenomenon was also found in a freshwater microcosm experiment (containing the natural microbial community). We attempted to assess the effect of AZ on the function of aquatic microbial communities through metabolomic analysis and further explore the potential risks of this compound. The metabonomic profiles of the microcosm indicated that the most varied metabolites after AZ treatment were related to the citrate cycle (TCA), fatty acid biosynthesis and purine metabolism. We thereby inferred that the microbial community increased extracellular secretions by adjusting metabolic pathways, which might be a stress response to reduce AZ toxicity. Our results provide an important theoretical basis for further study of fungicide stress responses in aquatic microcosm microbial communities, as well as a good start for further explorations of AZ detoxification mechanisms, which will be valuable for the evaluation of AZ environmental risk.  相似文献   
10.
为了解生态调控后花溪水库浮游植物功能群变化特征与环境因子的关系,基于浮游植物功能群、NMDS(非度量多维尺度分析)、RDA(冗余分析)、Pearson相关性分析方法,于2017年3月-2018年3月逐月对浮游植物群落结构与水环境指标进行采样分析.结果表明:①生态调控前,花溪水库共鉴定浮游植物4门18种,共归类出10个功能群,且功能群H1占绝对优势,其代表藻种为水华束丝藻(Aphanizomenon flosaquae);生态调控后,共鉴定浮游植物6门66种,共归类出20个功能群,主要优势功能群为B/Lo,其代表藻种为小环藻(Cyclotella sp.)和多甲藻(Peridinium sp.).②生态调控后,花溪水库优势功能群结构发生了变化,其变化特征为B/Lo(春季)→D/B/Lo/X2/N/P(夏季)→D/B/Lo/N(秋季)→D/MP/B/Lo/W1/W2(冬季).功能群B的生物量在春季达到峰值(3 056.3 μg/L),与其对低营养环境有良好的耐受性有关;功能群Lo的生物量在秋季达到峰值(2 900.9 μg/L),与组成功能群Lo的甲藻特性有关.③RDA结果表明,生态调控前影响浮游植物生长的环境因子为SD(透明度)、ρ(DIN)(DIN为无机氮);生态调控后影响浮游植物生长的环境因子为WT(水温)、ρ(DO)、ρ(DIN).研究显示,生态调控后花溪水库功能群结构发生了明显变化,影响功能群变化的主要环境因子为WT和ρ(DO).   相似文献   
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