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《环境科学与技术》2017,(2)
通过搭建下凹式绿地装置,人工配水模拟地表降雨径流污染物,考察了下凹式绿地中不同植被种类、基质厚度、不同重现期下对径流污染物的去除效果,同时通过监测短历时和长历时降雨事件,考察了下凹式绿地对径流量的消减效果。研究结果表明,在降雨重现期为1 a的情况下,当植被种类选取百喜草,基质厚度为60 cm,下凹式绿地污染物去除效率最好、并且有很强的滞留径流的能力,对COD、TP、TN、SS的平均去除率分别为56.3%、72.1%、47.1%、74.3%,在降雨过程中,下凹式绿地延缓径流峰值的时间为24~30 min。随着降雨重现期的增大,径流污染负荷增大,1 a重现下的COD、TP、SS的平均去除率比5 a、10 a重现期的污染物消减率高出2.9%~43%。研究结果以期为提高下凹式绿地径流污染控制和径流总量消减效率及推广应用提供参考。 相似文献
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除草剂对优质小麦品质和旗叶保护酶的调控效应 总被引:4,自引:0,他引:4
通过田间试验研究了4种除草剂在正常剂量下对2个优质小麦品种品质性状、蛋白质组分和旗叶保护酶系的影响.结果表明,整个籽粒灌浆过程中,2,4-D丁酯处理使籽粒蛋白质含量一直较高,世玛处理在灌浆前中期籽粒蛋白质含量较高,但灌浆末期籽粒蛋白质含量最低,巨星和骠马处理影响较小.2,4-D丁酯处理使收获时籽粒蛋白质含量及组分最高,湿面筋含量、沉降值、吸水率、稳定时间和评价值等加工品质最好,世玛处理则使营养品质和加工品质最差,巨星和骠马处理影响相对较小.籽粒灌浆期间,2,4-D丁酯处理使旗叶SOD、CAT和POD活性一直较低,尤其是籽粒灌浆末期活性最低;其它除草剂使旗叶SOD、CAT和POD活性在不同灌浆时期存在差异:灌浆前中期,骠马处理使3种保护酶活性最高;灌浆后期,世玛处理使旗叶中保护酶活性下降缓慢,且活性最高.籽粒灌浆期前期,4种除草剂对旗叶中MDA含量的影响是:世玛>骠马>CK>巨星>2,4-D丁酯,灌浆中后期,2,4-D丁酯和巨星处理使MDA含量快速提高,世玛和骠马处理使MDA含量升高相对较慢,到灌浆末期,2,4-D丁酯使MDA含量最高,世玛处理最低.图5表2参22 相似文献
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在详尽分析α-酮戊二酸(α-KG)合成途径的基础上,结合数学模型,对光滑球拟酵母(Torulopsis glabrata)CCTCC M202019过量合成α-KG的合成途径及其调控因素进行全面分析与优化.全因子实验表明,硫胺素(B1)和CaCO3是影响α-KG过量积累的关键因素.在此基础上,采用最速上升实验得到α-酮戊二酸积累的最大响应区域为B10.016 mg/L、CaCO3 84 g/L附近.采用中心组合设计及响应面分析确定最优培养基组分为:硫胺素(B1)0.02 mg/L、生物素(Bio)0.05 mg/L、CaCO3 82 g/L和乙酸钠4 g/L.在最优培养基中,α-KG产量达到26.8 g/L,提高了34%.α-酮戊二酸发酵过程动力学分析表明,采用最优培养基使发酵延滞期缩短6 h,菌体比生长速率和α-KG比产物生成速率分别提高了45.4%和8.64%.图2表3参12 相似文献
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为了探究包头南海湖冰封期沉积物细菌群落多样性,采用高通量测序技术对不同湖区4个采样点表层沉积物细菌进行测定.结果显示,不同区域物种多样性有一定差异.从门水平来看,沉积物细菌主要为变形菌门(Proteobacteria)、绿弯菌门(Chloroflexi)、蓝藻门(Cyanobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和酸杆菌门(Acidobacteria);从属水平分析,优势类群集中在硫杆菌属(thiobacillus)、未命名厌氧绳菌科(norank-f-anaerolineaceae)、未分类绿弯菌科(unclassified-p-Chloroflexi).对沉积物细菌群落与环境因子的关系进行冗余分析,结果表明,TN、NH_3-N、C/N对沉积物细菌群落结构影响较大.thiobacillus在南海湖冰封期沉积物的生物地球化学循环中扮演着重要的角色,对预防黑臭水体发生具有重要作用,应在以后研究中得到更多关注. 相似文献
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生物半减期(t1/2)是评价外源化合物在鱼体内蓄积效应的重要参数。实验测定t_(1/2)的速度慢、成本高,难以满足化学品生态风险评价的需求,需要发展替代实验的模型预测方法。本研究搜集了653种化合物t1/2实测值,采用多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM) 2种方法,建立了鱼体logt1/2的定量构效关系(QSAR)预测模型。MLR模型的校正决定系数(R(adj)~2)为0.751,均方根误差(RMSE_(train))为0.587,去一法交叉验证系数(Q_(LOO)~2)为0.735,外部验证系数(Q_(ext)~2)为0.682,这表明模型具有较好的拟合度、稳健性和预测能力。SVM模型具有更好的拟合和预测能力(R_(adj)~2=0.839,RMSE_(train)=0.457,Q_(ext)~2=0.708)。采用Williams法对模型的应用域进行表征。所建模型可用于预测多环芳烃、多氯联苯、多溴联苯醚、有机磷农药、药物等典型化合物,以及其他烷烃、环烷烃、烯烃、醇、醚、酸、酯、酮、含卤素化合物、芳香族化合物、含硫、氮、磷化合物的在鱼体内的logt1/2值。 相似文献