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不同植物对石油污染的耐受性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
石油污染已成为世界各国普遍关注的环境问题,土壤中石油类污染物的植物修复因具有众多优势而被人们广泛关注,而耐受性强的修复植物的选择是研究的重点,因此,采用皿培的方法对几种待选植物种子进行培养,对其在不同浓度石油污染的土壤中的出芽率进行分析,并持续观察其植株的生长状况,评价植物在各个浓度石油污染土壤中的耐受性,结果可得:低浓度石油污染土壤(0.5%)对植物种子萌芽和植株生长均有一定的促进作用,中高浓度(1%~3%)石油污染土壤对种子萌芽和植株生长具有抑制作用,在受试五种植物中,红三叶种子的石油污染耐受性最强。 相似文献
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西辽河流域沙土的氨氮解吸行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用小型回填式土柱淋溶实验方法研究了西辽河流域沙土的氨氮解吸行为。结果表明,西辽河流域沙土的氨氮解吸行为符合Langmuir和Freundlich解吸等温式;沙土氨氮解吸比率Dr在0.44~0.99之间,平均为0.75,解吸迟滞性指数TⅡ在0.05~0.65之间,平均为0.29,沙土对氨氮的解吸迟滞性较强,解吸可逆性较弱。被吸附的氨氮解吸淋失的环境风险较小;沙土氨氮解吸比率Dr与土壤有机质含量、粘粒含量和粗粘粒含量呈极显著负相关,影响程度顺序为:有机质含量>粗粘粒含量>粘粒含量;解吸分配系数k和解吸迟滞性指数与土壤有机质含量分别呈极显著和显著正相关,与粘粒含量和粗粘粒含量没有相关性;草地、农田和林地结构由于土壤有机质和团聚体含量较高,氨氮解吸迟滞性较强,氨氮流失的环境风险较小,沙荒地结构氨氮流失的环境风险较大。 相似文献
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基于高光谱的土壤全氮含量估测 总被引:10,自引:0,他引:10
基于高光谱(350~2 500 nm)数据,研究了我国中、东部地区5种主要类型土壤全氮含量与高光谱反射率之间的定量关系,构建了基于偏最小二乘法(PLS)、BP神经网络(BPNN)和特征光谱指数的土壤全氮含量估算模型。结果表明,以500~900 nm、1 350~1 490 nm区域波段反射率经Norris滤波平滑后的一阶导数光谱为基础,构建的基于PLS和BPNN的土壤全氮含量估算模型精度较高,建模决定系数分别为0.81和0.98;独立观测资料检验结果显示,模型预测决定系数分别为0.81和0.93,均方根误差RMSE为0.219 g·kg-1和0.149 g·kg-1,相对分析误差RPD为2.28和3.36,说明PLS和BPNN模型对土壤全氮含量具有较高的预测精度。在光谱指数的分析中,基于近红外872 nm和1 482 nm 两个波段的差值光谱指数DI(NDR872,NDR1482)对土壤全氮含量最敏感,建模决定系数、预测决定系数、RMSE和RPD分别为0.66、0.53、0.31 g·kg-1和1.60。比较而言,三种方法估算土壤氮含量的精度顺序为BPNN模型>PLS>DI(NDR872,NDR1482),基于PLS和BPNN两种方法建立的土壤全氮含量高光谱估测模型具有较高的精度,可以用来精确估算土壤全氮含量;基于两波段构建的DI(NDR872,NDR1482)预测效果低于前两者,但也可以用来粗略估测土壤中的全氮含量。 相似文献