不同生育期干旱胁迫/复水对大豆光合特性及产量的影响

在全球气候变化背景下,干旱发生的频率和强度都有所增强,严重影响农业生产.研究大豆(Glycine max)在不同生育期不同强度干旱胁迫/复水条件下的光合特性和产量变化,可明确干旱对大豆生长发育影响并为探索灾变机制提供理论依据.通过水分控制试验,分别在开花期和鼓粒期对大豆实施轻度干旱胁迫(65％田间持水量)和重度干旱胁迫...     

铬污染土壤超低频复电阻率频散特性

在超低频段(2-5~26Hz)内,研究了铬污染土壤复电阻率在不同含水率、铬含量和孔隙率下的幅值及相位频散特性. 结果显示,铬污染土壤复电阻率的幅值随频率的增大呈单调递减趋势,但相位随频率的变化曲线呈平放的S形. 含水率、铬含量和孔隙率的变化均会引起土壤复电阻率的幅值和相位大小的改变,而相位峰值的位置只对含水率及孔隙率的变化较为敏感,与铬含量变化的关系不大. 含水率从0.08增至0.24时可导致相位峰值的位置产生约8Hz的右移;而当w(Cr6+)从0.5g/kg增至4.0g/kg时,相位峰值的位置基本不发生变化. 表明铬含量和含水率的增大均会引起电阻率减小的异常现象,若单纯地使用电阻率很难区分引起这2种异常现象的原因,但结合土壤复电阻率频散特性特别是相位峰值的位置可以进行有效判别,进而可判定铬污染场地的铬含量分布.      

沃特世超高效合相色谱系统首次亮相中国

沃特世（Waters）公司在慕尼黑上海分析生化展（analytica China）推出最新技术的Waters ACQUITY UPC2TM系统,它是分离科学仪器的一个新类别.利用超高效合相色谱（UPC2）的工作原理,沃特世ACQUITY UPC2系统作为正交分离技术的补充用于解决复杂的色谱问题,尤其适用于处理极性各异的样品．任何使用液相色谱或气相色谱的实验室,将因在其分析技术中增加合相色谱而受益．     

沃特世超高效合相色谱（ACQUTIY UPC~2）分析二甲基苯胺异构体

微量二甲基苯胺（DMA）类化学物质暴露于环境中引起的影响在流行病学和毒理学领域中是一个令人关注的话题.本文介绍了在不进行衍生化处理的情况下,利用沃特世（Waters）全新超高效合相色谱（ACQUTIY UPC2 TM）对全部6种DMA异构体实现分离,并与传统的超临界流体色谱（SFC）方法进行了比较.     

“不只为事业,更为矿工们的生命”——探访四平市刘房子矿业公司二矿安全生产工作

<正>在残采复采、地质条件极其复杂的情况下,四平市刘房子矿业公司二矿2012年实现了"安全年"目标。进入2013年以来,全矿上下继续努力,安全生产形势继续保持良好稳定态势。"我们之所以取得这样可喜的成绩,主要得益于全矿上下齐心协力狠抓安全生产工作。这不只是为了事业,更是为矿工们的生命安全负责。"记者在该矿采访时,总经理丁顺来开门见山地说。     

节能控制系统在220MW机组电除尘上的应用

介绍了新型电除尘节能技术的原理及技术特点,以及该节能技术在山西某热电公司1、2号炉220MW机组电除尘器上的改造与应用情况。     

曝气复氧对底泥氮素生物地球化学循环影响的作用机制研究

通过分析底泥氮污染物释放规律和转化过程,以及底泥生境、氮形态变化和氮循环功能微生物群落结构变化的规律,探讨了不同曝气复氧条件影响底泥氮生物地球化学循环的生物代谢、物理化学联合作用的机制。结果表明：曝气复氧对底泥中氮的生物地球化学循环影响是一个包括微生物代谢作用和物理化学作用的复杂联合作用过程。水体好氧环境的改变主要引起参与底泥氮循环的硝化、亚硝化和反硝化功能菌群群落结构的演变,对异养菌和氨化菌的影响不大,证明环境好氧条件的改变对底泥有机质生物分解产生氨氮的微生物代谢过程影响不大,主要对底泥释放的氨氮硝化、反硝化等生物转化过程产生大的影响。不同溶解氧条件下,底泥释放的氮素在微生物作用下主要以NH4＋-N和NO3--N的形式进入试验体系,并在特定的氧化还原电位（临界值-200 mV）和pH（临界值6.70）条件下通过物理化学作用在底泥中以离子交换态氮（IEF-N）、碳酸盐结合态氮（CF-N）、铁锰氧化态氮（IMOF-N）及有机态和硫化物结合态氮（OSF-N）等不同形态氮相互转化,同时,在氮的转化和循环过程中部分输入上覆水体。在低溶解氧组实验条件下[ρ（DO）〈0.5 mg.L-1],底泥向水体输出氮总量为底泥可转化态氮的19.7%,主要为氨氮,最大释放速率达到289.13 mg.m-2.d-1,释放的质量浓度可达到18.8 mg.L-1;好氧条件下（DO饱和）,底泥向水体输出氮总量为底泥可转化态氮的1.8%;好氧-缺氧条件下为11.7%,主要以N2的形式释出系统。     

基于遗传算法的支持向量机预测有机物自燃点的研究

根据定量构效关系(QSPR)原理,研究自燃点(AIT)与其分子结构间的内在定量关系。以265种有机化合物作为样本集,随机选择238种作为训练集,27种作为测试集,用遗传算法(GA)进行变量选择,分别建立多元线性回归(MLR)模型和支持向量机(SVM)模型研究有机物的自燃点与其分子结构间的关系。通过分析,发现造成模型预测效果不佳的原因是试验数据本身存在问题。通过对2个模型的比较,结果为GA-SVM模型明显优于GA-MLR模型,说明自燃点与其分子结构间具有很强的非线性关系。