三峡库区柑橘园施肥量对土壤氮淋失及残留量的影响

本试验以三峡库区秭归县生态站所在流域内的柑橘园土壤作为研究对象,通过0～20、0～40、0～60 cm深度的原状土柱淋溶试验对不同施肥量对柑橘园土壤中氮素淋失及残留量的影响进行研究.试验中设置4种施肥处理,为不施肥处理(CK)、低氮施肥处理(T1:250 kg·hm~(-2))、中氮施肥处理(T2:500 kg·hm~(-2))、高氮施肥处理(T3:750 kg·hm~(-2)).结果表明:①柑橘园土壤中氮素淋失的主要形态为硝态氮(NO_3~--N),占总氮(TN)淋失量的36. 93%～60. 07%,铵态氮(NH_4~+-N)的比例为4. 40%～5. 79%.土壤中NO_3~--N残留量占TN残留量的比例为11. 31‰～45. 66‰,NH_4~+-N残留量的比例为1. 05‰～2. 07‰;②相同深度的柑橘园土壤中,氮素的淋失量和残留量与施肥量呈显著正相关.不同施肥量下土壤中TN的淋失量和残留量分别为11. 35～30. 11 kg·hm~(-2)和0. 30～1. 86 g·kg~(-1).其中,NO_3~--N和NH_4~+-N的淋失量占TN淋失量的比例在T2处理下达到峰值,NO_3~--N和NH_4~+-N的残留量占TN残留量比例峰值分别出现在T1和T2处理;③相同施肥量下,土壤中氮素不同形态的淋失量和残留量受土壤深度影响的差异较大.施肥后,NO_3~--N淋失量和残留量的峰值分别出现在20cm和40 cm深度,NH_4~+-N淋失量和残留量的峰值主要出现在20 cm深度.从试验中的结果推论,0～40 cm土柱中的中氮处理更有利于肥料氮向无机态氮转化以供植物吸收并降低施肥后氮素淋失的风险.     

臭氧在冰晶及硫酸铵和亚硫酸铵渗溶冰晶上的粘着系数

利用流动管式反应器,在220-260K温度范围内,实验测量了臭氧在低温冰晶及硫酸铵和亚硫酸铵渗溶冰晶表面上的粘着系数.结果表明:臭氧在低温冰晶表面上的粘着系数随温度升高而增大, 其粘着系数为1.3×10-7-2.7×10-6; 臭氧在硫酸铵和亚硫酸铵渗溶冰晶表面上的粘着系数与二者浓度呈非线性关系; 利用实验结果估算了臭氧在极地平流层云中存留寿命约为56d, 臭氧在主要组成为水的冰晶表面上的损耗不容忽视.     

冷原子荧光法测定地面水和土壤中的痕量总汞

本文推导了汞元素冷原子荧光测试的理论公式,着重研究了载气种类;载气流速;工作电压;水蒸气;介质酸度;还原剂用量等１０项因素对测定结果准确度的影响,确定了最佳实验条件,提出了地面水和土壤中痕量总汞的测试方法。同时分析了汞元素冷原子荧光法的系统误差和消除或减少系统误差的方法。     

土壤中残留的三种有机磷农药快速分析方法的研究

本文介绍一种简便,快速的前处理和气相色谱法测定土壤中甲胺磷．乐果及甲基—１６０５残留量。选择甲醇—丙酮混合溶剂为萃取剂,振荡后取未经净化及浓缩的上清液直接进样。样品加标回收率分别为８５．７％,９３．４％,９２．０％;最低检出浓度分别为０．１ｍｇ／ｋｇ,０．００５ｍｇ／ｋｇ,０．００５ｍｇ／ｋｇ。     

玻璃量具对实验分析造成的误差

通过具体的实验分析数据,分析和指出了玻璃量具对实验分析造成的较大误差(可达到20%～30%),并提出了避免此种误差的具体方法和建议.     

大气自动监测校准中气体流量对仪器示值误差的影响及控制

研究了大气自动监测系统中标准气、校准气以及零空气的流量大小引起仪器示值误差及时校准曲线质量的影响,提出了重点控制标气流量是减小仪器示值误差的关键,从而解决了低浓度校准点仪器示值偏低、误差大及校准曲线截距大的技术难点,提高了大气自动监测中多点校准质量和监测结果的准确性.     

稀释倍数法的误差分析和色度检测仪的开发

稀释倍数法是目前废水色度检测中常用的方法,文章对该方法存在的误差进行了分析,并设计了一种新型色度检测仪,可以大大降低色度测定的误差,同时简化了操作过程。     

供电设备电气误操作的防止及应对措施

着重介绍了电气设备误操作的"五防"及应对措施.从阐述电力系统供电设备电气防止误操作的重要性人手,引人"五防"概念,诠释了防误操作装置八点基本要求,列举了目前具有防止电气误操作的器件,并针对"五防"的内涵,提出了操作性强的五条相应预防措施,在文章后段结合自身的工作实践,从八个层面详述了工作体会,特别提出了电力系统严格遵守避免误操作事故的五条禁令,从而探究出从实践上杜绝电气设备误操作事故发生的有效途径.     

IAFSA-GRNN在油田集输管道CO2腐蚀速率预测中的应用

为提高油田集输管道CO₂腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO₂腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。