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291.
生态创新是促进经济绿色增长、应对气候变化的重要手段与核心工具,但目前关于生态创新的测量量表相对缺乏。通过对国内外生态创新的文献的系统梳理,结合开放式问卷调查和内容分析,本研究初步构建了由16项条款构成的初始测量量表。运用探索性和验证性因子分析,确定了由11项条款构成的生态创新测量量表,包含生态管理创新、生态工艺创新和生态产品创新三维度。本研究识别了生态创新的内部构成与确定了其测量量表,为深入研究生态创新的前置因素、生态创新与企业绩效之间的关系奠定了良好的基础,同时也为评价与比较不同企业的生态创新水平提供了支撑。 相似文献
292.
介绍了给湿式电除尘器提供高压的两种电源方式即调幅高频电源和恒流源的特点。以从实际应用中得到的伏安特性,分析了两种供电方式的特性和优势,为湿式电除尘器的高压电源选型提供了参考。 相似文献
293.
基于Hydrus-1D模型的太湖流域农田系统水分渗漏和氮磷淋失特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在土壤水分长期定位观测基础上,应用Hydrus-1D模型对太湖流域典型稻麦轮作农田土壤水分渗漏进行动态模拟,并结合深层土壤溶液取样及氮磷浓度测定,分析了当前耕作方式下农田水分渗漏和氮磷淋失特征。结果表明,土壤水渗漏与降雨、灌溉及前期土壤含水率有关;麦季深层渗漏量小但持续时间长,而稻季单次渗漏量大却持续时间短。模拟时段内铵态氮和可溶解性总磷的淋失主要发生在稻季,淋失量分别为2.62、0.49 kg/hm2,分别占稻麦轮作期总淋失量的96.0%、96.0%,而硝态氮淋失主要发生在麦季,淋失量为57.97 kg/hm2,占总淋失量的80.2%;无机氮淋失的主要形态为硝态氮,其淋失量占总淋失量的96.4%。综合看来,硝态氮应作为主要阻控对象,以减少农田面源污染对地下水及太湖水体的污染风险。此外,氮磷淋失在6、7月份即休耕期和水稻生长早期容易达到峰值,应得到重视。 相似文献
294.
采用自行研制的电化学消毒器对不同含盐量的配水进行了系统的消毒试验,从而得到了用电化学法消毒的杀菌率与操作条件之间的关系,确定了电化学消毒反应器的最佳运行条件.结果表明,电化学消毒器的杀菌率随电流、停留时间和盐度的增加而提高.在盐度为3%(NaCl质量分数),停留时间为5.0 s时,杀菌率可达到99.464%,此时处理每立方米水用电量仅为0.003 kW·h;在盐度为0、停留时间为10.0 s时,杀菌率可达到90%,此时处理每立方米水用电量为0.010 7 kW·h.研究表明,电化学消毒器的消毒效果良好,耗电量很低. 相似文献
295.
296.
土壤水分对幼龄桉树蒸腾和生长的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
通过盆栽试验,研究不同土壤水分对幼龄桉树蒸腾和生长的影响.结果表明,土壤含水量越高,桉树蒸腾量越大.随着桉树增长,植株蒸腾量逐月增大,但蒸腾强度却逐月下降,说明桉树叶面积增长速度,大于蒸腾量增长速度.不同土壤水分条件下桉树的蒸腾量、蒸腾时间长短和最大蒸腾量出现的时间不同.水分亏缺对桉树的影响是多方面的,外观表现为幼嫩枝梢萎蔫,分枝少、叶片少、叶面积下降、叶色变深、变暗,植株下部叶子叶尖枯死;生理上表现为气孔导度降低,阻力增大,气孔关闭,光合速率降低,养分吸收量减少.总的影响是生长量显著降低.在试验条件下,桉树每生产1 kg干物质所付出的蒸腾耗水量与土壤水分有关,土壤干旱时桉树的水分利用效率最低. 相似文献
297.
298.
鄱阳湖流域1960~2018年极端气温变化及其与大气环流的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
为进一步揭示鄱阳湖流域极端气温事件变化及其影响因素,基于鄱阳湖流域24个气象站点连续59年观测资料,选取8个极端气温指数,分析鄱阳湖流域极端气温动态变化,并探讨了大气环流与极端气温变化的联系.结果表明:(1)鄱阳湖流域极端气温暖指数(暖昼天数、暖夜天数和夏日天数)及极值指数(日最低气温最小值和日最高气温最大值)均呈增加趋势;冷指数(冷昼天数、冷夜天数和霜冻天数)均呈逐渐减少趋势.(2)从空间分布来看,极端气温空间变化趋势与年际变化一致,极端气温暖指数和极值指数呈增加趋势,冷指数均呈减少趋势,但在不同地区变化趋势存在差异.流域各站点霜冻天数和冷昼天数均呈显著下降趋势,但在赣北地区下降趋势最显著.大部分站点(23/24)暖夜天数、夏日天数和日最低气温最小值均呈显著增加趋势;(3)鄱阳湖流域极端气温指数的变化与大气环流的变化存在相关性,其中西太平洋副高强度指数、夏季东亚季风指数、亚洲区极涡强度指数和北极涛动指数对极端气温事件影响显著.研究结果可为极端气候风险评估、灾害预警提供参考. 相似文献
299.
在长期田间试验基础上,分别利用数值模拟方法(Numerical Simulation,NS)和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型构建江南平原土地整治区典型林地的土壤水分运动模型,并对土壤贮水量进行预测。[JP2]NS模型校正结果表明,该模型虽能较好地预测林地土壤含水量动态变化,但是NS模型对训练期和验证期0~60 cm[JP]土层贮水量预测的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1109和829 mm,而ANN预测的RMSE分别为417和408 mm,说明ANN的预测效果好于NS模型。最后,敏感性分析结果表明ANN预测精度对输入参数的敏感程度由高到低依次为:前期土壤贮水量>降水量>最高气温>最低气温 相似文献
300.