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481.
通过探讨尿素和脲酶抑制剂氢醌被共同包被后二者在土壤中的溶出行为及其对尿素水解的控制,阐明此类肥料减缓尿素水解的机理,为此类肥料的开发和农业应用提供一定的理论依据.采用室内摸拟培养的方法开展:(1)尿素和脲酶抑制剂氢醌被共同包被后二者在土壤中的溶出行为.(2)添加氢醌尿素、包膜型尿素、尿素和脲酶抑制剂氢醌被共同包被后尿素在土壤中的水解特征.尿素和氢醌共包被肥料中尿素和氢醌的溶出高峰期同步,但氢醌从包膜中溶出的速率明显快于尿素;氢醌的添加减缓了尿素的水解进程,包膜型肥料释放到土壤中的尿素没有立即完全水解,而是发生了明显的水解滞后现象,但尿素水解速率的最大值明显高于尿素溶出速率的最大值,与包膜型肥料相比,尿素与氢醌共包被的尿素水解也有明显的滞后现象但其尿素水解速率的高峰值明显低于尿素溶出速率的高峰值;尿素在土壤中的水解速率决定性地影响着土壤pH的变化.包膜与氢醌的结合更加有效地控制了尿素的水解过程,尿素和氢醌的同时缓慢溶出使尿素的水解过程更加平缓,有效避免了尿素水解的激增现象,此种肥料的施用有利于减缓NH3的毒害及NH3的挥发损失. 相似文献
482.
基于分段线性差分法,建立了一种饱和?非饱和土一维非线性大变形固结模型 UCS2。该模型可考虑土体初始饱和度随深度变化,可分析不同地下水位深度的土体大变形固结问题,并编制了 Fortran 计算程序。采用现有数值解对该模型进行了验证,UCS2 模型分别在饱和与非饱和情况下与现有数值解吻合。开展了大变形算例分析,对比了固结前后孔隙比、饱和度、孔隙水压的变化规律,探讨了地下水位深度及非饱和参数对土体固结沉降的影响。 相似文献
483.
484.
乙草胺与Cu,Zn对发光菌和斑马鱼胚胎的联合毒性效应 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了乙草胺与Cu,Zn(以毒性单位配比为1∶1,1∶4和4∶1以及1∶1∶1构成的二元或三元混合体系)对发光菌(photobacterium phosphoreum)和斑马鱼(B.rerio)胚胎的联合毒性,采用相加指数法(AI)对联合毒性效应进行评价.结果表明:同种物质混合毒性配比不同时,对生物的联合毒性作用不完全相同;不同的混合体系对发光菌和斑马鱼胚胎表现出不同的联合毒性效应,乙草胺与重金属对发光菌的联合毒性主要以拮抗为主,对斑马鱼胚胎的联合毒性则主要以协同为主,说明受试生物不同,其对化合物的敏感性不同. 相似文献
485.
486.
基于驱动力-压力-状态-响应(DPSR)模型和熵权-变异系数综合赋权法对2010—2020年黄河流域甘肃段57个区(县)生态系统健康进行评价,分析各流域及各区(县)生态系统健康等级时空演变及障碍因子,有助于发现生态系统问题并提出合理的管理恢复策略。结果表明,2010—2020年黄河流域甘肃段生态系统健康状况整体显著提升,2013—2016年生态系统健康状况较差,2016年后健康状况得到明显改善。黄河干流流域1健康程度较高且健康值变化幅度最大,洮河流域健康状况改善较大,其余流域健康程度低且健康值涨幅较小。在整体准则层层面,黄河流域甘肃段驱动力、压力指数波动增长,状态与响应指数持续上升,表明2010—2020年黄河流域甘肃段生态系统健康状况得到稳定改善。人口增长、人均水资源量、建设用地比例和工业固体废物综合利用率等是影响黄河流域甘肃段生态系统健康等级变化的主要因素。优化土地利用、促进人口均衡分布、推动水资源均衡分配以及加强生态环境保护与修复是促进黄河流域甘肃段绿色发展与生态屏障建设的有效措施。 相似文献
487.
在COD水样测定过程中,以滴定后的空白样品为介质,加入定量的重铬酸钾标准溶液对低浓度硫酸亚铁铵溶液进行标定,经校正后的标定结果显示,精密度和准确度均良好。采用此方法既省略操作步骤、节约实验试剂,同时又节省工作时间。 相似文献
488.
辐射环境管理是环境保护工作不可或缺的重要组成部分,是环境保护法律法规赋予环境保护部门的重要职责之一。随着人民生活水平和环保意识的不断提高,人们对自己居住环境的辐射状况愈加关心,同时辐射环境状况也引起了各级政府的高度重视。目前,我省辐射环境管理工作尚处于起步阶段,因此,在实际工作中存在许多困难和问题,需要认真研究和解决。本文结合近年的工作实际,谈几点工作思路和体会。 相似文献
489.
阐述了在模具制造中 ,如何应用CAD/CAM系统来形成曲面和模型 ,并自动生成刀具轨迹 ,提高模具制造质量和效率 相似文献
490.
目的为塑料老化行为预测提供简易而可靠的途径,充分发挥环境效应数据的内在价值。方法分别运用GM(1,1)模型、幂函数模型、指数函数模型、多项式模型预测9种工程塑料在3种典型大气环境下的拉伸强度、延伸率和弯曲强度等力学性能变化,并与自然环境试验实测结果进行比较。结果拉伸强度、延伸率、弯曲强度等3种力学性能中,弯曲强度预测效果最好,延伸率预测效果最差。4种模型之中,GM(1,1)模型在预测小样本数据方面具有最好的预测效果和最高的正确率,且在数据具有一定波动性的情况下仍能够保持较好的预测效果。结论在挖掘分析塑料大气老化评价指标和试验时间之间的函数关系时,不仅要考虑预测模型的拟合效果好坏、相关系数高低、预测误差和预测正确率高低,还应注意预测模型反映出来的塑料性能变化规律是否符合客观实际,这样得到的预测模型才能尽可能地反映塑料老化程度与试验时间关系的全貌。 相似文献