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181.
表征藻类生物总量的藻密度与水质理化指标的相关性的研究报道较少。2012年夏季对滇池网格布点40个,按照《水和废水监测分析方法(第四版)》对浮游藻类的密度和水质理化指标进行了监测。结果表明:共发现滇池游藻浮游藻类9个门66属157种。对6项理化指标和5项生物指标构成的30对关系进行了一元线性回归,相关性最好的7对关系依次为:TN-藻密度(r=0.779 4)TN-蓝藻密度(r=0.752 5)TP-藻密度(r=0.701 8)TP-蓝藻密度(r=0.660 9)可溶性TN-蓝藻密度(r=0.567 2)可溶性TN-藻密度(r=0.546 1)可溶性TN-蓝藻比例(r=0.535 1);与藻类生物总量最相关的理化指标是TN,其次是TP,再次是可溶性TN。 相似文献
182.
土壤的盐渍化是干旱区农业发展的主要障碍,也是影响绿洲生态环境稳定的重要因素。利用破碎度(C)、分离度(F)、优势度(D)等景观格局指数及景观脆弱度(S)建立了盐渍化景观危险度(SR)评价指数以研究渭干河-库车河流域盐渍化地的危险程度。选择新疆渭干河-库车河流域1989年和2001年Landsat-TM图像为本底数据,结合野外调查样本进行实例验证。研究表明,在12年期间,由于研究区内人类活动不断加强,景观结构变化导致盐渍化景观危险度指数明显增高,综合盐渍化危险度指数(SCR)由0.4832上升到0.5234,盐渍化危险度有扩大的趋势,评价结果与实际情况有较好的一致性。该方法对提高不同干旱区域土壤盐渍地危险度评价的准确性及定量化具有一定的参考意义。 相似文献
183.
184.
经济发展离不开技术层面上革新的支持.正如农业技术进步是农业经济可持续增长的内在客观规律一样,它的演进必将对农业部门的劳动力调整产生显著影晌.本文借助手对"拉尼斯-费景汉模型"的扩展,分析了农业部门的技术进步偏向与劳动力调整这一关键性问题.并且从两者的关系入手,设计衡量农业技术偏向的一系列关键性指标,运用经济计量方法对广东省农业进行实证测算.研究表明,广东作为主要的农业技术改良大省,其劳动力的调整与技术进步中劳动节约型指标呈正相关,与土地节约型指标呈负相关.在格兰杰因果关系检验中,在劳动使用型技术偏向和资本使用型技术偏向始终互为格兰杰原因.农业技术进步不但直接与劳动壁技术和资本型技术都有关系,而且劳动使用型技术偏向是劳动力的格兰杰原因.最后,本文就如何解决农业技术进步与农业就业两者之闻的困局提出相应的政策措施. 相似文献
185.
186.
城镇杂用再生水的水质安全评价关键指标探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
污水再生利用是解决中国淡水资源短缺的有效途径,再生水的水质安全问题一直以来受到广泛关注.以城镇杂用再生水的水质安全为目标,从再生水中残留的化学污染物和病原微生物出发,通过全面分析污染物在回用过程中危害人体健康和生态环境的可能途径,结合当前国内外城镇杂用水的水质标准,提出了包括综合毒性指标、生物学指标、可吸附有机卤化物指标、挥发性有机物指标等在内的城镇杂用再生水水质安全评价关键指标. 相似文献
187.
通过正交试验,得到了DAT-IAT工艺和A/DAT-IAT工艺处理城市污水的常规指标去除和生态毒理指标削减的最优运行条件。结果表明,在正交试验的同一工艺中,COD去除最优运行条件的出水COD值优于生态毒性削减最优运行条件的出水COD值,但前者出水的生态毒性较大。由于厌氧池的水解酸化作用,A/DAT-IAT工艺对COD和生态毒性的处理效果均优于DAT-IAT工艺,并且回流总能耗低于DAT-IAT工艺,但是出水COD仍不达标。为了降低进入工艺的COD的总量,以絮凝沉淀做为预处理工艺,并采用Al残留量最小的絮凝剂投药量以降低出水中残留Al带来的生态风险。结果表明,在COD去除最优运行条件下,具有絮凝预处理的工艺对COD的去除效果优于没有絮凝预处理的工艺。絮凝-A/DAT-IAT工艺在COD去除最优运行条件下出水COD为104.46 mg/L,满足排放标准。在毒性削减最优运行条件下,具有絮凝预处理的工艺的出水生态毒性有所上升,但是污染物的总量得到了大幅削减。絮凝-A/DAT-IAT工艺与DAT-IAT工艺相比,在污染物去除效率得到大幅增加的同时,生态毒性得到有效控制,生态安全得到了有效的保障。 相似文献
188.
189.
190.
基于粗糙集-神经网络的矿山地质环境影响评价模型及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
采用衡山白果地区石膏矿山的11个评价指标,综合运用粗糙集和神经网络理论,构建了基于粗糙集-神经网络(RS-ANN)的矿山地质环境影响评价模型,对RSES软件约简的数据和无约简的数据采用EasyNN-plus软件进行预测评价。神经网络模型的输入属性为8个,而粗糙集-神经网络模型的输入属性为6个,训练样本均为13个,预测样本均为4个,前者的平均预测精度为1.85%~24.86%,后者为1.23%~15.28%。研究发现,粗糙集在保留关键信息的前提下可有效地对数据表进行约简,约简后的神经网络预测结果与实际情况吻合,并比无约简时总体精度有较大幅度提高。 相似文献