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91.
近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关. 相似文献
92.
13C脉冲标记法定量冬小麦光合碳分配及其向地下的输入 总被引:2,自引:0,他引:2
研究冬小麦生长向地下部分的输入对于土壤固碳和作物生产具有重要意义.分别在分蘖期、拔节期、花期和灌浆期,用~(13)CO2对冬小麦进行脉冲标记7 h,标记结束后28 d(示踪期)破坏性取样,测定冬小麦地上部、根、土壤和土壤呼吸中的~(13)C含量等指标.研究结果表明,在各标记时期,冬小麦光合固定的~(13)C大部分保留在地上部(51.6%~90.8%),且随小麦生长的进行而逐渐向地上部分配,向地下部分(根系、土壤和根际呼吸)的转移随生长进程的延续而降低.转移到地下部的~(13)C中,有22.9%~65.3%被根际呼吸消耗,24.3%~59.3%在根部保存,10.4%~17.8%通过根际沉积转化为土壤有机碳.示踪期28d内最后2 d呼吸产生的~(13)C只占整个示踪期根际呼吸~(13)C量的0.7%~2.7%,说明28 d的示踪期可以确保光合碳在各系统分配完全.在整个生育期内,冬小麦净吸收的光合碳分配到地上部、根部、土壤有机碳和根际呼吸的比例分别为78.5%、6.0%、3.1%和12.4%.结合当地生产方式估算,冬小麦在整个生育期内输入到地下的总碳量为1.72 t·hm~(-2),其中有0.99t·hm~(-2)被根际呼吸消耗,根部固持碳量为0.48 t·hm~(-2),0.25 t·hm~(-2)以有机碳沉积的形式进入土壤. 相似文献
93.
94.
他的魅力使他当年拥趸无数,但无度消费和无视环境责任却使他最终落得负债累累。消费主义与可持续发展和谐共存的前提仍然只能靠消费者自己。 相似文献
95.
选取福建省内22个受人类影响和自然条件改变均较小的水文站控制流域,应用3S技术,对各流域的面积、河长、河流平均坡度、形状系数、植被覆盖率、流域平均坡度、平均高程、年均降水量等地理环境要素进行了定量分析;对22个水文站的年最小月流量及多年平均值、变差系数和年极值比进行了统计分析;应用多元回归模型,建立了多年平均年最小月流量与地理环境要素间的关系。研究表明,福建省河流枯水径流流量年际变化不大,枯水径流流量与流域面积和流域平均坡度显著相关,复相关系数达到 0.994;该模型可用于福建省类似条件无资料地区的枯水径流研究。 相似文献
96.
97.
98.
RAPD标记鉴别中华绒螯蟹种群的初步研究 总被引:14,自引:0,他引:14
用200个随机引物对中华绒螯蟹(Eriocheirsinensis)辽河种群、长江种群和瓯江种群进行了RAPD遗传标记鉴别研究,其中引物HX01和HX02检测到瓯江种群和辽河种群所有样品共有的HX010.4和HX020.7扩增片段,Mr分别为0.4kb和0.7kb.这两个扩增片段在模板DNA浓度作上下50%的改变、或在镁离子和引物浓度分别作上下25%的改变时仍稳定出现,而长江种群样品的PCR反应中无这两个扩增片段出现,因而可作为长江种群的鉴别标记.用上述标记检查一些人工养殖的河蟹,发现一些苗种场的蟹苗种质严重混杂.未发现可以区分瓯江种群和辽河种群的标记 相似文献
99.
^35S标记法研究土壤中SO^2—4的吸附—解吸行为 总被引:1,自引:0,他引:1
本文比较了^35S同位素标记法和两种常规化学分析、一种电化学分析法测定环境样品中SO^2-4的优劣。用本法和BaCrO4分光光度法研究土壤对SO^2-4的吸附-解吸特征,表明两者测定结果接近,且所得规律一致。酸雨研究中,在样品数量多、SO^2-4分析任务重且仪器、设备条件具备时,本法为便捷、准确、较理想的SO^2-4测定技术。 相似文献
100.
森林是陆地生物圈重要的生态资源,厘清区域长期森林损失状况及其影响因素,对森林资源保护和社会经济协调发展具有重要意义。基于全球森林变化(Global Forest Change)数据集,利用ArcGIS 10.8空间分析技术,对2001—2019年福建省58个县域森林损失的时空演变特征进行分析,并结合时空地理加权回归模型,探究县域森林损失的主要影响因素及其时空分异特征。结果表明:(1)2001—2019年福建省县域森林损失率呈波动上升的基本态势,森林损失面积累计达112.89万hm2,森林损失情况可划分为显著上升阶段、先降后升阶段和显著下降阶段。(2)整体上,福建省县域森林损失具有较强的空间正相关性和空间集聚性特征,相邻区域森林损失率的空间相关性显著,而其空间集聚效应呈现西北低、东南高的基本态势。(3)城镇化率、人均GDP、公路通车里程、人口密度和木材产量对福建省县域森林损失均具有一定的影响,但存在明显的时空异质性特征。该研究有效揭示了福建省县域森林损失时空动态特征及其影响因素,可为森林资源可持续经营提供理论依据。 相似文献