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应用光合作用分析仪对定植于花盆和山坡地两种不同生长环境下柳叶蜡梅苗的光合作用效率进行分析.结果表明,两种定植条件下的柳叶蜡梅苗都有“光合午休”现象,但净光合速率日变化曲线不同;盆栽苗蒸腾速率变化呈单峰曲线,与其净光合速率变化不一致;山地苗蒸腾速率与净光合速率的变化趋势基本一致;盆栽苗进气CO2浓度在一天中变化幅度不大,较高浓度在早晨;山地移植苗进气CO2浓度中午为低谷,下午15:30之后浓度较高.定植苗的光合有效辐射值、叶表面温度、进气CO2浓度的增加等生理生态因子对净光合速率存在不同程度的影响. 相似文献
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473.
474.
丙丁废醪厌氧—好氧处理过程中结晶物成因探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
文中介绍了对华北制药厂处理丙丁废醪过程中产生的白色结晶物的成分测定过程,并分析了处理过程中不同阶段水中相应离子含量。结合升流式厌氧污泥层反应器的工艺过程,从理论上分析探讨了结晶物产生的原因,为防治其生成提供了必要的依据。 相似文献
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本文从灾害的产生与灾害概念的发展、灾害的成因与过程、灾害的后果等多个方面论证和论述了灾害的生态经济性质。灾害生态经济性质的揭示为开展各类灾害的系统总体研究—灾害的生态经济研究提供了理论依据。 相似文献
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建立了基于Stacking集成学习下气态亚硝酸(HONO)预测模型.利用非相干宽带腔增强吸收光谱(IBBCEAS)系统获得的北京城区HONO的浓度,结合HONO的来源,选取了O3、CO、SO2、NO、NO2、NOy、温度(T)、相对湿度(RH)、风速(WS)、j(HONO)、j(NO2)、j(O1D)作为特征数据,通过对HONO的平均日变化分析,将测量时间按小时转换为新特征.分别以极端梯度提升(XGBoost)、轻量化梯度促进机(LightGBM)以及随机森林(RF)算法构建基模型,采用5折交叉验证的方式划分训练集,将基模型输出的结果作为新特征集,并将新特征集作为第二层线性回归模型的输入,通过对这两层中的模型进行训练,最终得到Stacking集成学习HONO预测模型.通过对模型的特征重要度分析和计算夜间交通直接排放所占的贡献,表明CO是模型预测中重要的影响因子,说明机动车的直接排放是该区域冬季时期HONO的重要来源.利用测试集分别对单模型和融合后模型的预测性能进行评估,3个单模型的预测结果与测量值的相关系数都达到了0.91以上,其中Stacking融合后的模型性能最好,相关系数达到了0.94,平均绝对误差和均方根误差分别为0.307×10-9和0.453×10-9,结果表明基于Stacking集成学习方式下HONO预测模型的可解释性和推广性. 相似文献
480.