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941.
942.
基于2016年3月对长江口及邻近海域的调查,剖析该海域CO2分压及相关参数的区域分布特征,估算其海-气界面CO2的交换通量,并探讨了源/汇分布特征背后的物理机制。研究表明,调查区域海表pCO2变化范围为321~575 μatm,整体呈现出近岸高、离岸低的分布趋势。至冬季末期,海表pCO2分布主要受控于低温低盐高pCO2的河口水与高温高盐低pCO2的东海陆架水的水团混合影响,水体垂直混合作用对海表pCO2影响不大。长江口及邻近海域冬季整体表现为大气CO2的弱汇,通量值为-4.43±7.41 mmol/m2/d。从区域碳汇强度看来,近岸长江冲淡水区近乎与大气保持平衡,黄东海混合水区和台湾暖流区表现为大气CO2的中/强汇,是冬季末期海洋吸收大气CO2的主要贡献区域。 相似文献
943.
944.
采用70℃高温水解酸化、高温厌氧、高温好氧、高温生物活性碳(BAC)组合工艺,对玉米深加工行业的高温工艺废水进行分相与分段处理研究,分别对COD、VFA、氨基酸等的去除处理效果进行研究和评价,在高温条件下完成高温高浓度有机废水的处理并达到回用热水、节能目的.结果表明:组合工艺系统对高浓度有机废水COD总去除率达到99.62%,VFA和氨基酸均为100%,出水COD<50mg/L,达到中水回用COD标准值,其中水解酸化相COD去除率占总去除率的49.7%,产甲烷相占33.7%,好氧段占14.5%,BAC段占1.1%;厌氧段占VFA总去除的56%,好氧段为21.2%,BAC段为21.8%;厌氧段占氨基酸总去除的34.8%,好氧段占62%,BAC段占3%.其中水解酸化有机负荷达到36.2kg/(m3·d).高温好氧和BAC组合工艺进水COD 3 500mg/L条件下,COD去除率仍能达到95.8%.整个系统运行平稳,抗冲负荷强,各段出水pH均在6.6~7.5之间波动. 相似文献
945.
非孤立街道峡谷大气流动及污染物扩散特征 总被引:1,自引:5,他引:1
实际城市街道皆为非孤立街道,采用数值模拟方法研究了等高与不等高非孤立街道峡谷的大气流动及汽车排放污染物扩散特征.通过与已有的风洞实验结果对比,发现二者较吻合,并且目标街道峡谷上下游建筑物的存在对目标峡谷内部的流场和浓度场有很大的影响.与孤立街道峡谷相比,非孤立街道峡谷中污染物的浓度要远高于孤立街道峡谷中污染物的浓度,而且随着上下游建筑物的增加,使到达目标街道峡谷的风速相对减弱,污染物在峡谷中难以扩散,造成了峡谷内部污染物浓度会随着峡谷数的增加而增大.并且发现不等高峡谷建筑物高度存在一个临界点. 相似文献
946.
采用0.1mg/L的微囊藻毒素-RR(MC-RR)处理烟草BY-2悬浮细胞,测定了细胞活力、细胞内活性氧(ROS)及抗氧化系统的变化.结果表明,处理144h后,BY-2的细胞活力与对照相比无显著差异,但是处理细胞的ROS含量随着MC-RR处理时间的延长而迅速上升,96h后,细胞的ROS含量与对照差异显著;毒素处理细胞的过氧化物酶(POD)和谷胱甘肽过氧化物酶(GPX)活性明显升高,分别在处理48h和72h后与对照差异显著;细胞中还原型谷胱甘肽(GSH)含量有一个先下降后升高的过程,96h后,MC-RR处理的细胞中GSH含量显著高于对照;然而,0.1mg/L的MC-RR处理144h后,过氧化氢酶(CAT)和超氧化物歧化酶(SOD)活性与对照相比没有显著差异.恢复处理168h后,抗氧化系统各个指标均恢复到对照水平. 相似文献
947.
简青霉Penicillium simplicissimum木质素降解能力 总被引:6,自引:1,他引:6
从土壤中分离得到一株真菌经鉴定为简青霉Penicillium simplicissimum,将该菌用于木质素类化合物利用、染料脱色、天然木素降解及产酶特性等研究,充分证实该菌具有木质素降解能力.简青霉降解木质素是木质素过氧化物酶(LiP)、漆酶(Lac)和木聚糖酶共同作用的结果,降解主要发生在LiP与木聚糖酶活高产的初级代谢阶段,与白腐真菌表现出不同的作用机制.25d培养可使稻草木质素绝对量损失0.23g,降解率达14.94%,同时纤维素、半纤维素也有较高程度的降解.而pH值、Cu2+和Mn2+浓度对木质素的降解有较大影响. 相似文献
948.
氮肥水平对不同土壤CH4排放的影响 总被引:7,自引:3,他引:7
鉴于氮肥施用对农田CH4排放的影响还有很大不确定性,室外盆栽试验于2002年在南京农业大学实施.选取3个供试土壤,各土壤设置对照和低、中、高3个不同氮肥水平,施入尿素量分别为0 g/盆钵(对照) ,0.64g/盆钵,(低氮水平) ,1.28g/盆钵(中氮水平) ,1.93g/盆钵(高氮水平) .结果表明在水稻生长季,不同氮肥(尿素)施用量对稻田土壤CH4排放影响表现为不同土壤之间,及不同氮肥水平之间CH4排放均存在显著差异.无氮肥施入的情况下,3种土壤的CH4季节性累积排放量存在显著差异,分别为6.7g/m2,12.6g/m2 和8.3g/m2.施加氮肥后,3种土壤的CH4排放量随氮肥施入量的增加,均表现为降低趋势,不同土壤CH4排放量存在差异,土壤背景氮含量最高的F(江苏溧水)土壤的CH4排放都比相应氮肥水平下的G(江苏涟水)和H(江苏农科院)土壤的CH4排放低1倍左右.更进一步发现从低氮到中氮水平,3种土壤CH4排放量随氮肥用量的增加降低幅度最大,而此时各土壤的NH4-N含量随氮肥用量增加明显提高,推断造成CH4排放降低的主要可能原因是各土壤的氨态氮含量的增加所致.从中氮到高氮水平3种土壤的CH4排放量的变化不尽相同,G和H土壤的CH4排放量随氮肥用量的增加而降低,而F土壤在中氮和高氮水平下的CH4排放量没有明显变化,值分别为30g/m2. 相似文献
949.
XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献
950.