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一个物种可影响一个国家的兴衰 1974年,美国有位植物学家到我国东北参观访问,偶然在山边见到一株开紫色花的野草,他如获至宝,珍藏起来。这野草,名叫野生大豆。本世纪50年代,大豆孢囊线虫病席卷美国,大豆生产濒临绝境。后来,得到了中国野生大豆,育种学家利用它培育出了抗病的大豆品种,美国的大豆生产才绝处逢生。在此之前的30年代,美国的大豆生产曾经遇到过毁灭性的病虫害袭击,多亏育种专家从中国选育出抗病力极强的“北京小黑豆”,才挽救了美 相似文献
453.
我国大中型商场由于空调流量不足,致使空气混浊。分析了商场中影响室内空气品质的因素。并提出了在空调系统中的解决方法。 相似文献
454.
455.
同煤集团煤气厂1#锅炉房有4台4t/h煤气锅炉。2001年10月8日9:25,1#锅炉发生炉膛、烟道爆燃事故(以下简称第一起事故),导致省煤器墙体裂缝;2003年6月17日凌晨5:10,3:锅炉发生同类事故,导致省煤器墙体倒塌,造成停炉24h,影响全厂工艺用汽(简称第二起事故)。 相似文献
456.
457.
石化园区周边农田土壤重金属污染分析与评价 总被引:16,自引:1,他引:15
以某化工园区附近300km2区域为研究区,采用辐射状精确布点,采集表层土壤样品共计200个,以该区土壤环境自然背景值和《国家土壤环境质量标准》(GB15618-1995)二级标准值为评价标准,对土壤重金属Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn、Hg和As的污染进行了分析评价.结果表明,以自然背景值为评价标准,研究区表层土壤中Cd、Hg、Cu和Pb平均含量超过自然背景值,其中,Cd为首要污染因子;以国标二级标准为评价标准,除Cd和Hg以外的6种重金属的单项污染指数平均值均小于1,Cd仍是研究区表层土壤重金属污染的主要因子.化工区西北和西南方向农田土壤重金属含量变化表明,随着与化工区距离的增加,农田土壤中Cd、Cr、Cu、Ni、Pb、Zn和Hg的含量呈显著下降趋势.采用相关分析和主成分分析研究区内土壤中重金属的来源,主因子1和主因子2的贡献率分别为65.23%、19.93%,前者反映土壤中重金属Cd、Cr、Cu、Pb、Zn和Hg积累的差异,并主要与人类活动有关;后者体现了Ni和As的变化,主要与成土母质有关. 相似文献
458.
合肥市霾天气变化特征及其影响因子 总被引:16,自引:2,他引:14
分别应用费希尔最优分割法和后向轨迹-聚类分析的方法分析了1965~2005年间合肥霾天气的气候变化特征,以及合肥霾天气发生频率与不同高度输送条件的关系.同时应用2001~2005年的资料分析了合肥霾的月、季分布特征及其与地面气象要素的关系.合肥各月平均霾日数呈W型分布,1月最多,8月最少,秋冬两季占全年霾日数的70%以上.41年来霾日数总体呈上升趋势,期间发生了3次跃变,分别在1978、1992和2005年,与我国社会经济发展的各个阶段相一致.霾的发生频率与边界层中上部气团来向关系不大,但与其移动速度关系密切.近地面不同来向的气团对应霾的发生频率明显不同,霾易于出现的气团在春、夏、冬季主要来自偏东方向,秋季主要为本地气团以及来自偏北方向的气团.小风、高湿和偏东风是产生霾的有利条件.随着空气污染加重,霾的出现频率升高,当空气质量为中度污染时,霾的出现频率达到75%;高质量浓度的PM10并不意味着有霾出现,反之亦然. 相似文献
459.
长江口邻近海域痕量金属黄铁矿化度研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用三步逐级提取方法,对长江口沉积物中痕量金属(Fe、Mn、U、Mo、Cr、Ni、Cu、Pb和Zn)的黄铁矿化程度进行分析。结果表明,痕量金属的化学形式主要以活性态为主,黄铁矿态组份含量较低。Fe、Mn、V、Cr、Ni、Cu、Pb、Zn和Mo的黄铁矿化程度分别介于4.3%~15.9%、0.1%~0.7%、0.7%~4.3%、2.4%~7.3%、3.5%~6.6%、18.4%~47.4%、0.7%~2.6%、2.1%~9.6%和47.2%~82.1%,并且按以下顺序(均值)递减:MoCuFePbCrNiZnMnU。U的黄铁矿态组分末被检出。这些差异与每一种痕量金属的地球化学行为有关。在剖面上,DOP随深度增加而增大。河口的水动力条件、总硫及有机碳含量是影响痕量金属黄铁矿化程度的主要因素。细粒、富硫及有机质的沉积物中痕量金属的黄铁矿化程度较高。与其它沉积环境相比,长江河口沉积物中铁及痕量金属的黄铁矿化程度都较低。这可能代表了一种端元模式。高沉积速率、低有机质含量、贫硫的河口沉积物中,黄铁矿并不是痕量金属重要的捕获器及载体。 相似文献
460.
收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究。结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26%,总正确率为84.52%;BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61%,总正确率为90.32%。可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法。 相似文献