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臭氧浓度升高对冬小麦田土壤呼吸、硝化和反硝化作用的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
为研究臭氧浓度升高对农田土壤呼吸、硝化和反硝化作用的影响,采用开顶箱(OTC)法设置3个臭氧浓度处理,分别为对照CK、T1(100 nL.L-1臭氧)和T2(150 nL.L-1臭氧).以便携式土壤CO2通量观测仪测定不同臭氧浓度处理下的冬小麦田土壤呼吸速率,并采用气压过程分离(BaPS)法测定不同处理的土壤CO2产生速率、硝化速率和反硝化速率.结果表明,在本实验阶段内,CK、T1、T2处理的土壤呼吸速率之间无显著差异(p0.05),其平均土壤呼吸速率分别为(5.36±0.72)、(5.08±0.04)、(4.94±0.18)μmol.(m2.s)-1.CK和T2处理的硝化速率和反硝化速率也均无显著差异(p0.05).不同臭氧浓度处理下的土壤呼吸速率与土壤温度的指数回归关系均达显著水平(p0.05),CK、T1和T2处理的土壤呼吸的Q10值分别为1.72、1.58和1.51.Pearson相关分析结果表明,CK处理中土壤硝化速率与反硝化速率和土壤含水量之间均存在显著相关关系(p0.05),其相关系数分别为0.828和0.890;T2处理中硝化速率与土壤含水量之间存在显著相关关系(p0.05),其相关系数为0.772.本研究表明,臭氧浓度升高未显著改变冬小麦田土壤呼吸、硝化和反硝化速率,但臭氧浓度升高显著降低了土壤呼吸的温度敏感性. 相似文献
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SVM与ANN在湖泊富营养化评价中的对比研究 总被引:3,自引:1,他引:2
支持向量机是由Vapnik等提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,又由于其应用了核函数思想,它可以较好地解决非线性问题;人工神经网络(ANN)已经较成功解决模式识别和任意非线性函数回归问题,但是存在训练样本不足,并可能出现过拟合现象。SVM的结构风险最小化算法引起了科学界的关注,对传统基于经验风险最小化的神经网络算法提出了挑战,文章介绍了SVM和ANN的基本原理,并对二者在巢湖富营养化水平评价上做对比研究,结果表明,ANN比较容易陷入局部最优,支持向量机评价结果更加符合实际。 相似文献
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利用间接竞争法免疫学原理,以自制的大田软海绵酸(okadaic acid,OA)与卵清白蛋白(ovalbumin,OVA)的偶联物OA-OVA包覆微球为载体,同时自制生物化抗OA单克隆抗体,利用液态芯片(Luminex Xmap 200TM)系统建立OA液态芯片定量检测方法;同时测定了方法的灵敏性和特异性,并对贝类模拟样本进行了测试。结果显示:液态芯片法对OA的检测线性范围为0.2~63μg/L,最低检测值为0.129μg/L,均优于酶联免疫吸附法;除与DTX-1的交叉反应率为54.2%外,与其他几种用于检测的贝类毒素没有任何交叉现象;在加标浓度为6.25~400μg/L时,回收率为84.96%~90.35%,变异系数为3.20%~6.59%。因此,该方法可满足海产品中贝类样品OA限量标准检测。 相似文献
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