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不同肥料施用对设施菠菜地NH3挥发和N2O排放的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
以湖南设施菠菜地为研究对象,采用通气法和静态箱-气相色谱法研究了设施菠菜生长季施用工厂化堆肥(SC)、农民传统堆肥(SS)和单施化肥(FC)对土壤NH_3和N_2O排放的影响.结果表明在同等施氮水平下,与FC相比,SC处理能减少NH_3和N_2O排放量,分别减少52.9%和95.12%(P0.01);SS处理则增加NH_3挥发量24.8%,减少N_2O排放量48.8%.不同处理NH_3损失率分别为SS(10.97%)FC(4.19%)SC(2.74%);N_2O排放系数分别为FC(4.50%)SC(2.21%)SS(0.60%);与FC处理相比,SC处理条件下菠菜产量和作物吸氮量分别降低19.61%和13.20%,差异不显著;SS处理则显著降低27.9%和40.0%(P0.05).在该地区冬季设施菠菜田中,影响NH_3和N_2O排放的主要因素为土壤水分,环境温度不是此研究中影响气体排放的主要因素.因此,畜禽养殖固体废弃物经过不同处理后作为有机肥施入菠菜田,SC处理的菠菜可保证产量的同时,减少NH_3挥发和N_2O排放损失. 相似文献
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改性西瓜皮生物炭的制备及其对Pb(Ⅱ)的吸附特性 总被引:6,自引:5,他引:1
以西瓜皮为原料,使用硫化铵[(NH4)2S]对其改性制备生物炭(MBC),用于对Pb(Ⅱ)进行吸附.探究了溶液pH、吸附时间、吸附剂添加量、Pb(Ⅱ)初始质量浓度和离子强度等因素对Pb(Ⅱ)吸附效果的影响.结果表明,饱和吸附时间为5 h,吸附反应的最佳pH为6,当Pb(Ⅱ)初始质量浓度1 000 mg·L-1,吸附剂添加量为2.0 g·L-1时,MBC对Pb(Ⅱ)的最大吸附量可达97.63 mg·g-1,明显高于未改性西瓜皮生物炭(BC)对Pb(Ⅱ)的吸附量.改性西瓜皮生物炭对Pb(Ⅱ)的吸附符合Langmuir等温吸附模型和拟二级动力学模型,证明吸附以单分子层化学吸附为主.使用氢氧化钠溶液对吸附Pb(Ⅱ)之后的MBC进行解吸来研究MBC的可重复使用性,在第六次循环中吸附量仍达64.74 mg·g-1.采用傅立叶转换红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、氮吸附(BET)、扫描电镜-能谱分析(SEM-EDS)、X射线衍射(XRD)和Zeta电位... 相似文献
623.
重氮偶合分光光度法是测定环境水体中亚硝酸盐氮的标准方法,但所用偶合试剂有较高的毒性,若实验人员在实验过程中出现失误,可能会对自身及环境造成一定的危害。为此以对氨基苯磺酰胺(即磺胺)为重氮试剂,以α-氨基β-咪唑基丙酸(即L-组氨酸)为偶合试剂,对环境水体中亚硝酸盐氮进行测定,可有效避免实验中有毒物质的使用,同时优化了实验条件。实验结果表明:该方法摩尔吸光系数为2.20×104 L/(mol·cm),线性范围为0~0.200 mg/L,检出限可达到0.002 mg/L,加标回收率为98.5%~101%,通过与《水质亚硝酸盐氮的测定分光光度法》(GB 7493—1987)比对发现,该方法无显著性差异,且具有安全环保、操作简便、成本低廉、准确度高、灵敏度高等优点。该方法可用于环境监测中常见的地表水、地下水、海水、废水中亚硝酸盐氮的测定。 相似文献
624.
一硫代砷酸盐在介质上的吸附特征及机制 总被引:1,自引:1,他引:0
在实验室条件下合成纯度> 99%的MTA,开展不同pH和固液比条件下MTA在细砂、土壤沉积物和针铁矿这3种介质上的吸附实验,分析其吸附特征和作用机制.结果发现:①MTA质量浓度分别在0. 14~23. 59、0. 19~41. 27和0. 27~32. 02mg·L-1范围时,其在细砂、土壤沉积物和针铁矿的最大平衡吸附量(Qm)分别为21. 54、277. 98和2 607. 42 mg·kg-1.值得注意的是,当MTA在3种介质上达到吸附平衡后,溶液中部分MTA开始转化形成亚砷酸盐和砷酸盐.②随着pH的增加(4~10),MTA在细砂上的平衡吸附量(Qe)逐渐减少,在土壤沉积物和针铁矿上的Qe先减少后增加;随着固液比的增加,MTA在3种介质上的Qe均呈现出逐渐减小趋势.③XRD、SEM和BET测试结果揭示出3种介质吸附MTA的主要控制因素不同,分别是细砂的低孔容特征、土壤沉积物的高结晶程度以及针铁矿上大量的羟基官能团(—OH). 相似文献
625.
边坡稳定性研究对于重大地质灾害防治极其重要,但由于影响边坡稳定性的因素具有非线性、多样性以及模糊性等特征,边坡稳定性分析一直是地质灾害防治领域的热难点问题。已有研究表明神经网络预测模型可有效应用边坡稳定性分析,但同时存在预测精度低、鲁棒性差、收敛速度慢等缺点。为改善上述问题,在粒子群算法优化的 BP 神经网络(简称 PSO?BP 神经网络)算法基础上提出一种改进的边坡稳定性预测模型。该模型以容重、内聚力、内摩擦角、边坡角、高度、孔隙压力比作为输入参数,以安全系数作为输出参数。通过借鉴遗传算法中的变异思想来提升模型全局寻优的能力,利用能量函数负梯度下降原理提高模型的收敛速度。将所收集到百余条边坡数据进行数据清洗,最终得到 80 条高质量边坡数据,随机选取其中的 50 条边坡数据作为模型的试验数据。最后采用十折交叉验证的方法对模型的准确性进行验证,并在多维度与其余边坡稳定性神经网络预测模型进行对比分析。结果表明:①该模型相比于其余模型收敛速度、准确率、鲁棒性均有明显提高;②将 K 折交叉验证应用在小样本数据下的边坡稳定性神经网络预测模型,可有效避免结果的偶然性。③该模型的预测误差仅为 4.31%,满足工程精度需求,可在实际工程中为边坡稳定性分析与灾害防治提供参考。 相似文献
626.
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