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541.
薜荔瘦果的营养成分研究 总被引:5,自引:0,他引:5
首次对薜荔(FicuspumilaL.)瘦果进行营养成分分析,结果表明:薜荔花被果胶含量为3270%,蛋白质含量为380%,总糖含量为2033%,总黄酮含量为1514%;薜荔种子果胶含量为1515%,蛋白质含量为1570%,粗纤维含量为2620%,总黄酮含量为208%;种子含油率高达3013%,油的多不饱和脂肪酸与饱和脂肪酸的比值(PUFA/SF)为1093;薜荔瘦果的维生素和矿质元素含量也很丰富。研究结果为合理开发研制薜荔保健食品提供科学依据 相似文献
542.
湖泊水库暴雨径流悬移质模拟研究 总被引:1,自引:1,他引:1
本文根据暴雨径流悬移质浓度变化特点,采用最小二乘法对暴雨期间污染源各监测数据进行回归分析处理,并考虑到表面风力,建立了湖泊水库暴雨径流是移质模型。对滇池湖泊某次暴雨过程的悬移质泥沙进行了模拟计算,得到了该次暴雨径流的泥沙淤积等值线分布图。计算结果表明,该模型应用于滇池湖泊是成功的,具有较强的通用性。 相似文献
543.
本文运用全面质量管理的质量管理方法,对环境监测质量保证体系提出了新的要求。环境监测全面质量管理应是珠管理;是综合性的质量管理;是全过程的质量管理;是全员性的质量管理。它在环境监测工作中将监测质量的提高起到较好的作用。 相似文献
544.
以位于黄土高原北洛河流域的南沟水库为研究对象,采用Li-850静态箱法,于融冰期(3月)、非融冰期(5月)对水体CO2分压(p(CO2))和水-气界面CO2逸出(F(CO2))分别进行了5 d 40次昼夜监测,同时测定了各种水体理化指标,着重对比了水体p(CO2)在两个时期间的差异和两时期内的昼夜变化特征,系统分析了水体p(CO2)的影响因素.结果表明:融冰期p(CO2)((324.8±59.4)Pa)比非融冰期((124.9±14.1)Pa)高出近3倍,差异性显著(p<0.05),但两个时期内昼夜p(CO2)值并无显著性差异(p>0.05);水体p(CO2)与水温、pH、叶绿素(Chla)、溶解氧(DO)呈显著负相关,与溶解无机碳(DIC)、溶解有机碳(DOC)呈显著正相关,水体p(CO2)受流域碳酸盐体系和水温影响最大,相关系数分别达0.92和-0.91,光合呼吸作用的影响其次;研究区小水库F(CO2)范围为101~1589 g·m-2·a-1,是大气持续碳"源",其平均排放量与个别温带、亚热带小型水库接近,但低于热带水库. 相似文献
545.
546.
龙凤山本底站大气CO2数据筛分及浓度特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对黑龙江龙凤山区域大气本底站2009年1月~2011年12月低层(离地10 m)和高层(离地80 m)大气CO2在线观测数据,选取低层数据重点开展研究,分析地面风向和风速等因素对观测CO2浓度的影响.结果表明,龙凤山低层大气CO2浓度明显受局地源汇影响,其与高层观测结果差异在白天08:00~17:00相对较小,小于(0.5±0.5)×10-6(物质的量比).春、夏和秋这3个季节E-ESE-SE-SSE扇区来向的地面风会明显抬升大气CO2浓度,而冬季N-NNW-NW-WNW扇区CO2浓度明显较高.该站4个季节近地面CO2浓度随着风速增大而逐渐减小,在冬季尤为明显.结合日变化及地面风的影响,对低层观测数据进行初步本底/非本底筛分,筛选出代表东北区域混合均匀CO2水平的本底数据占总数据的30.7%.本底CO2浓度季节变化显示该站大气CO2浓度呈现冬季高夏季低的趋势,季振幅约为(36.3±1.4)×10-6,明显大于同期WMO/GAW同纬度站点观测结果,2009~2011年龙凤山大气CO2平均增长率为2.4×10-6a-1. 相似文献
547.
长江流域大型石化项目、化工园区、危险化学品港口码头等环境风险源数量多,流域内分布有众多涉水的国家级自然保护区、饮用水水源地保护区,存在高风险企业与饮用水源保护区交叉分布、危险化学品运输航道穿越水源地保护区等现象,布局性突发水环境风险突出。基于环境风险系统理论和长江流域突发水污染事件风险特征,建立了涵盖环境风险源强度、环境风险受体易损性、排污通道扩散性指标的长江流域突发水污染事件风险评估指标体系,提出了指标量化方法与区域突发水污染事件风险评估模型,并结合GIS技术开展了长江流域突发水污染事件风险评估与结果可视化展示。在流域突发水污染事件风险评估的基础上,进而提出了优化长江流域风险源布局和严格高风险区域管理的环境风险管控建议。 相似文献
548.
针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法(SWDV)和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法(REBS)在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明:2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和 58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为(0.1±0.3)×10-6(摩尔比,下同),冬季和秋季次之,在夏季相差最大为(4.2±1.0)×10-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大. 相似文献
549.
550.
以水中COD排放总量为例,对“十一五”环境统计报表制度中污染物排放总量计算方法进行简要分析,找出现行环境统计方法存在的不足,并提出改进建议. 相似文献