多尺度分割与特征优选下的盐碱地提取

土地盐渍化作为一种土壤灾害,严重制约着社会经济与农业的发展。对盐碱地进行实时监测,可为盐碱地的评价改良提供科学依据。由于盐碱地的信息复杂、提取精度不高,因此本文以高分六号(GF-6)卫星遥感影像为数据源,采用分形网络演化算法(fractal net evolution approach,FNEA)进行影像对象的多尺度分割,从面向对象的角度减少高分影像分类结果中的椒盐噪声问题,通过计算图像对象的局部方差和变化率来确定适宜的盐碱地分割尺度。利用基于特征选择的相关性算法(correlations-based feature selection,CFS)与Relief F算法分别对由光谱、纹理、形状、遥感指数构成的初始特征空间进行特征优选,精简特征子集,解决特征数量冗余问题,以此来优化随机森林对盐碱地提取精度。结果表明:CFS约简后的特征子集更小,精度更高,说明在盐碱地提取过程中,筛选特征数目能够减小冗余数据对提取精度的影响。CFS优化后的随机森林对盐碱地的提取效果较好,该方法总体分类精度达到83.7%。     

利用FLEXPART模式反演中国区域SF6排放量

六氟化硫(SF_6)是一种长寿命卤代温室气体,被列为《京都议定书》限排物种.随着经济高速发展,中国的SF6排放量受到世界各国的关注.采用传统的"自下而上"清单方法估算SF6排放量时,所需排放因子、活动水平数据的准确性和时效性存在较大局限.因此,本文利用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART,结合2009年北京上甸子区域大气本底站SF6浓度观测资料,尝试建立中国区域SF6排放量的反演方法.结果表明,初步反演的2009年中国区域SF6排放量为1.25×103(0.53×103~1.97×103)t·a-1,与文献结果相当,源排放量的不确定性从1.05×103t·a-1减小到0.72×103t·a-1.与先验源相比,反演源的相关系数从0.37提高到0.43,均方根误差减小了2.64%.     

工业废水中测定六价铬的预处理技术

根据复合絮凝剂与阳离子交换树脂两者在分离与处理技术上所起的不同作用 ,提出了将两法联合用作工业废水中测定Cr6 的预处理技术 ,通过一系列条件试验 ,确定最佳预处理条件。结果表明 ,该法具有去色、去浊率高 ,分离效果佳 ,排除干扰离子能力强 ,分析样品重现性好 ,准确度高 ,操作简便、快捷的优点。     

中国的海啸灾害

从海啸的物理和发生条件分析了中国海啸的危险性：渤海、黄海和东海发生本地海啸的可能性很小；中国东部沿海受来自太平洋方面海啸的影响也很小；对中国东南沿海有较大影响的海啸发源地主要在南方，它们是菲律宾西侧的大地震、印度尼西亚巽他海峡的火山喷发以及中国南海的大型海底滑坡。虽然中国的海岸受海啸影响的可能性不大，但对于浪高5m的2级海啸而言，受到威胁的沿海地区的GDP占全国近1／4。从成灾的角度来看，小海啸大灾难的情况是有可能的。     

六价铬对玉米种子萌发及生理特性的影响

主要研究了不同浓度六价铬胁迫对不同玉米种子萌发和部分生理特性的影响。结果表明：六价铬胁迫下,玉米的生长受到一定程度的抑制,并随溶液中六价铬浓度的增加,抑制加重。玉米幼苗植株吸收六价铬的量随其胁迫浓度的增加而增加。超氧化物歧化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）活性随六价铬浓度的增加而增加,丙二醛（MDA）含量同样呈上升趋势。     

气质联用法测固定污染源中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫

建立了固定污染源排气中三氟甲烷、四氟甲烷、六氟乙烷和六氟化硫的采样和气质联用分析方法,检出限分别为0.06、0.15、0.21、0.71 mg/m3,精密度在3.2%以下,相关系数大于0.999 6,并对浙江省内2家典型企业排放的温室气体进行了监测,实际样品监测结果表明,该方法能够满足废气中4种温室气体的监测要求。     

亚超临界水技术在废旧尼龙6解聚中的应用

研究了尼龙6在亚超临界水中的解聚反应,以期为废旧尼龙6的回收利用提供技术参数.实验分别利用气质联用仪和紫外分光光度计对解聚后的液相产物进行定性和定量分析,并考察了不同的反应温度、反应压力和反应时间对液相产物收率的影响.结果表明,液相产物绝大部分为己内酰胺;解聚的最佳条件为370 ℃、25 MPa、60 min;己内酰胺最大收率为96%.通过动力学分析和Arrhenius关系计算,得出尼龙6亚超临界水解聚的活化能为64.4 kJ/mol.     

光度法测定水中己二胺

本文报道了在碱性介质中,沸水浴条件下,己二胺与２,４二硝基氯苯反应生成黄色的１,６二（２,４二硝基苯胺）己烷化合物,用氯仿萃取后于波长４２０ｎｍ处,用２０ｍｍ比色皿比色测定。文中对碱的用量,反应温度及时间,显色剂用量及萃取效率等进行了较详细研究,确定了最佳实验条件并进行了废水样品分析,结果满意。     

冠醚-离子液体体系对水相中铀酰离子的萃取

以二环己基-18-冠醚-6（DCH18C6）为萃取剂,一系列离子液体为溶剂的冠醚-离子液体萃取体系对水相中铀酰离子（UO22+）进行萃取实验。结果表明：UO22+在1-丁基-3-甲基咪唑双三氟磺酰亚胺盐（NTf2）体系的去除效率明显高于六氟磷酸盐类（PF6-）离子液体。在水相中当硝酸浓度在3 mol·L-1左右时萃取效率最高,体系的萃取效率随着萃取剂浓度的增加而变大,共存离子的加入会降低体系的萃取效率,但是当加入的是硝酸根离子时,萃取率会相应增大。根据实验结果分析可以判断此萃取体系主要为阳离子交换过程。     

Scaling range sizes to threats for robust predictions of risks to biodiversity

Assessments of risk to biodiversity often rely on spatial distributions of species and ecosystems. Range‐size metrics used extensively in these assessments, such as area of occupancy (AOO), are sensitive to measurement scale, prompting proposals to measure them at finer scales or at different scales based on the shape of the distribution or ecological characteristics of the biota. Despite its dominant role in red‐list assessments for decades, appropriate spatial scales of AOO for predicting risks of species’ extinction or ecosystem collapse remain untested and contentious. There are no quantitative evaluations of the scale‐sensitivity of AOO as a predictor of risks, the relationship between optimal AOO scale and threat scale, or the effect of grid uncertainty. We used stochastic simulation models to explore risks to ecosystems and species with clustered, dispersed, and linear distribution patterns subject to regimes of threat events with different frequency and spatial extent. Area of occupancy was an accurate predictor of risk (0.81<|r|<0.98) and performed optimally when measured with grid cells 0.1–1.0 times the largest plausible area threatened by an event. Contrary to previous assertions, estimates of AOO at these relatively coarse scales were better predictors of risk than finer‐scale estimates of AOO (e.g., when measurement cells are <1% of the area of the largest threat). The optimal scale depended on the spatial scales of threats more than the shape or size of biotic distributions. Although we found appreciable potential for grid‐measurement errors, current IUCN guidelines for estimating AOO neutralize geometric uncertainty and incorporate effective scaling procedures for assessing risks posed by landscape‐scale threats to species and ecosystems.