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月湖底栖动物的空间格局及其对水草可恢复区的指示 总被引:2,自引:0,他引:2
底质适宜是富营养湖泊恢复沉水植物(水草)的重要前提。大型底栖动物可综合指示底质的污染程度,于2002~2003年在武汉月湖开展了底栖动物水平分布对水草可恢复区指示作用的研究。首先通过月湖底栖动物与环境的相关分析,选择颤蚓科寡毛类作为底质营养状况的指示类群,然后利用同类湖泊群颤蚓与水草数据分析阈值,初步确定颤蚓密度≤100 ind/m2的底质适合水草生长,最后绘制月湖颤蚓分布的水平等值线,显示水草恢复的合适区域。在此基础上构建了应用底栖动物空间格局指示水草恢复区的技术原理框架。 相似文献
142.
143.
144.
木棉基活性炭纤维吸附性能的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用浸渍(NH4)2HPO4化学活化法650℃时制备得到3种新型木棉基活性炭纤维,即只浸渍不预氧化方法处理的AK1(activated kapok),先浸渍后预氧化的AK-2和先预氧化后浸渍的AK-3。利用制备得到的活性炭纤维处理苯酚和亚甲基蓝的模拟废水,AK-2具有苯酚最大吸附量(137.00 mg/g),AK-1具有亚甲基蓝最大吸附量(274.11 mg/g)。吸附苯酚时,在静态平衡实验中,更符合Freundlich吸附等温线;在动力学实验中,更符合准一级反应。吸附亚甲基蓝时,在静态平衡实验中,AK-1更符合Langmuir模型,AK-2 、AK-3更符合Freundlich吸附等温线;在动力学实验中,更符合准二级反应。 相似文献
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147.
基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%~24.86%,后者为1.23%~15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。 相似文献
148.
对2种氰化物显色剂配制方法进行了对比,发现用无水乙醇配制的显色剂具有方便,经济,实用,无毒且显色剂保存期长等优势。 相似文献
149.
150.