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221.
基于GIS的哈密地区旅游资源分析与评价 总被引:2,自引:0,他引:2
按国家标准(GB/T18972—2003)对哈密地区旅游资源进行普查,并结合前人所获得的资料,在地理信息系统(GIS)的支持下,从资源的丰度、品质、空间结构和空间分布等方面评价了哈密地区旅游资源,总结出哈密地区旅游资源具有类型较丰富、分布不均衡、资源品质一般、特品级旅游资源缺乏;人文旅游资源在数量上占有绝对优势且特色明显,但自然旅游资源仍有较大开发潜力等主要特征。该分析与评价结果可为该地区决策的制定提供战略参考。 相似文献
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为了开发利用鸡树条荚蒾这一潜在的民间药用植物资源,采用GC-MS方法对鸡树条荚蒾叶石油醚部分的化学成分进行了分析。经毛细管色谱柱分析分离出56个峰,共确认出其中48种成分;应用色谱峰面积归一法分析各成分的相对含量,含量较高的物质有3-甲基丁酸(40.50%)、2-甲基丁酸(14.49%)、邻苯二甲酸丁基异丁基酯(10.28%)、棕榈酸(6.02%)、α-亚麻酸(4.58%)、β-谷甾醇(3.02%)等,化合物类型主要为脂肪酸、烷烃、脂肪醇、酯类、甾醇类化合物。该方法简便可靠、快速、重现性好,并为鸡树条荚艹迷叶的化学成分研究提供了参考依据。 相似文献
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薄层扫描法分析黄芪中黄芪甲苷含量 总被引:2,自引:0,他引:2
研究不同产地、不同生长期野生与栽培黄芪中黄芪甲苷含量的变化,确定其最佳采收期,为更好地开发利用黄芪资源提供理论依据。建立其分析方法,为黄芪的现代质量评价体系提供参考数据,扩大黄芪药源。采用薄层扫描法,结果表明黄芪甲苷在1.1—5.5μg范围内具有良好的线性关系,R2=0.998,n=3;平均回收率(n=3)为100.50%,RSD=2.19%。吉林省临江种植基地10月20日采收的黄芪中黄芪甲苷含量最高为1.195%,10月15日采收的黄芪甲苷含量为1.164%。不同产地的黄芪中黄芪甲苷的含量为甘肃吉林临江内蒙古黑龙江吉林长春河北。黄芪药材在贮存6个月之后的黄芪甲苷含量有所下降。该方法简便、精密度高、结果准确可靠,并确立了黄芪药材的最佳采收期为3年生10月中下旬。种植基地黄芪药材可代替野生黄芪药材使用,为黄芪药材的药用资源和深入开发利用提供了基础依据。 相似文献
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227.
基于Aura-OMI HCHO数据产品,解译并分析了2008~2017年长江三角洲(以下简称长三角)地区甲醛柱浓度的数量分布、动态规律和影响因素.结果显示:10年甲醛柱量均值为14.16×1015molec/cm2、最大值15.41×1015molec/cm2、最小值12.27×1015molec/cm2、最大增速17.8%、平均增速0.17%、最大降速15.95%.时间上,10年来甲醛浓度呈波动上升的态势,以四级、三级和五级的变化为主,夏季最高,春秋次之,冬季最小,春夏秋冬四季的分担率分别是25.96%、34.28%、22.00%、17.76%.空间上,浓度整体从中部向两侧递减,沿海地区最低,高值区由西北向东南逐渐转移扩大.影响长江三角洲甲醛柱浓度变化的主要因素为自然因素和人为因素,自然因素以气温和降水为主,人为因素以能源消费总量、第二产业、第三产业、生产总值及家具和建房装修材料为主.长三角和京津冀的时空演化及影响因素有相同之处,也有不同之处. 相似文献
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基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于OMHCHO遥感数据产品,对兰州地区2006—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布进行了分析,并对与其排放相关的因素进行了探讨,结果表明:2006—2016年对流层甲醛柱浓度整体呈上升趋势,其中2006—2011年甲醛柱浓度增加迅速,最大增长率为21.0%,2012—2016年甲醛柱浓度平缓波动上升,11年中年均增长率为5.4%;空间上甲醛柱浓度整体呈现由兰州市区西部及与其相邻的永登县部分区域向周边区域递增的趋势,2006—2011年表现为浓度级的增加和区域的扩大,2012—2015年浓度级及其区域基本不变,2016年在东南部出现高值甲醛柱浓度区;每年的最高值出现在6—8月份,11年中最大的柱浓度值出现在2011年的7月份,最低值基本出现在2—4月份,11年中最低的柱浓度值出现在2006年的2月份;四季对流层甲醛柱浓度水平为:夏季冬季秋季春季;影响因素中气温和风向对大气中甲醛的生成和分布有着促进作用,兰州地区生产总值及各产业增加值,尤其是工业产值和机动车保有量的增加,与甲醛柱浓度升高密切相关,这些人为因素是对流层中甲醛柱浓度变化的主要原因. 相似文献
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分别采用固态结合相(Chelex100)和液态结合相(聚丙烯酸钠,PAAS)的梯度薄膜扩散技术(DGT)对盆栽黑麦草实验中的土壤有效态Cd进行了提取,结果表明2种不同结合相的DGT技术提取的土壤有效态Cd含量与黑麦草地上部和地下部的Cd含量都呈显著相关关系,其相关系数分别为0.90,0.89(Chelex100-DGT)和0.90,0.87(PAAS-DGT).运用多元统计分析方法研究土壤pH值、阳离子交换量(CEC)、有机质(OM)和土壤颗粒组成等理化指标的影响,提取出2种主成分因子,建立逐步回归模型.第1主成分与OM和黏粒组成之间呈显著相关,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“有机指标”,第2主成分则土壤pH值和CEC相关程度较高,定义为代表土壤中影响重金属生物有效性的“无机指标”.研究表明Chelex100-DGT和PAAS-DGT技术均能较好预测黑麦草对Cd的吸收,且包含了土壤理化性质的影响. 相似文献