基于SWAT模型的农业施肥对梅江流域营养盐产出变化的影响分析

来源 :江西科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tina_19830101
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以梅江流域为研究区域,基于SWAT模型构建适用于该流域的氮磷污染负荷模型,模拟分析了农业施肥影响下的流域内氮、磷营养盐产出的时空分布变化特征,为该流域营养盐污染控制和综合治理提供有益参考。结果表明:1)研究区氮、磷营养盐产出的增加与农业化肥的施用有关,在时间变化上,2011年流域内总氮和总磷的产出分别增长了99.33 mg/L和17.64 mg/L,总氮、总磷负荷产出的增加主要集中在4—8月,分别占全年总产出的87.3%和68.5%;2)在空间分布上,总氮、总磷污染负荷变化的空间分布特征基本一致,均集中在
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Penicillium oxalicum T1能在9 d内将天然水稻秸秆降解成汤液。从第2天开始p H值急剧下降,第4―6天p H值维持在4左右,到第7天p H值下降到3左右,降解率达64.7%。扫描电镜观察到随着降解时间的延长,稻草秸秆的蜡质和半纤维素层降解脱落,露出纤维素和硅结构,秸秆的表面裂解的情况越来越严重。采用气相色谱-四级杆质谱联用仪检测到汤液中有2-苯乙醇,采用气相色谱检测2-苯乙醇含量为1.0 g/L。
研究了丢番图方程x2+16=32y17的整数解问题。主要采用代数数论的方法,利用同余式、高斯整数环等性质得出丢番图方程x2+16=32y17仅有整数解(x,y)=(±4,1)。
白花檵木(Loropetalum chinense)属金缕梅科檵木属植物,是江西特色药用资源,具有抑菌、抗炎、抗氧化、促皮肤愈合等生物活性,可作药用。对白花檵木中活性成分包括黄酮、多酚、脂肪酸等及其生物活性的研究进展进行综述,并初步探讨白花檵木治疗慢性难愈性创面的可能性,为进一步开发其药用价值提供参考。
研究了一个耦合时滞血管化和外部营养物质以T为周期供应(t)的肿瘤模型自由边界问题,参数μ表示肿瘤的“侵袭性”。结果显示对于任意μ>0,若初值是非负连续函数,则存在唯一的非负径向对称解(σ*(r,t),p*(r,t),R*(t))。
2000年1—4月利用国家级青岛罗非鱼良种场热电厂的余热水在16口面积为50.2 m2的圆形流水池中养殖彩虹鲷,试验采用随机区组法重点研究彩虹鲷的不同放养规格和不同放养方式对产量的影响。统计结果表明:彩虹鲷的平均放养规格在115 g/尾左右,净产量较高,单养可达47.75 kg/m3。池中混养少量淡水白鲳,有利于产量的提高。养殖期间水化测试结果表明:温流水循环养殖技术既能很好地满足养殖水质标准,又减少了污水排放,节约了用水。对养殖中的主要管理技术进行总结,认为温
角动量守恒定律是自然界中最普遍最基本的守恒定律之一。首先介绍了角动量的概念和角动量守恒的条件,然后阐述了角动量守恒定律在直升机、鱼雷、子弹和炮弹、定向导航等军事技术中的广泛应用,在军校大学物理教学中适当引入军事案例能提高学员的学习兴趣。
为优化JAXS-2菌株用于多糖类中药材发酵炮制的培养基,在单因素试验基础上,以蔗糖(A)和玉米浆粉(B)的添加量以及发酵温度(C)作为主要影响因子,以发酵炮制液总粗多糖含量(R1)为响应值,通过Design Expert 10软件的响应面Box-Behnken试验设计对发酵炮制培养基及发酵参数及其交互作用进行了研究。结果表明:A、B的交互作用对R1影响均达到了极显著水平,C的交互作用不显著。综合考虑原产品对色度的要求和生产成本,确定发酵炮制培养液最佳配方和工艺为:在基础中药材培养液中添加5 g/L蔗糖、2
为了降低桔梗茎段组织培养的生产成本,提高农业生产中的经济效益。从基本培养基成分、碳源、水质、琼脂浓度、培养条件等方面进行了降低成本研究。结果表明:当用白糖代替蔗糖、白开水代替蒸馏水和适当降低琼脂的浓度时,不仅可以有效降低组织培养成本,而且桔梗芽生长健壮且诱导率不受影响。但是随着光照时间和大量元素浓度的降低,茎段的增殖系数逐渐下降,长势明显变差。因此,当进行桔梗工厂化育苗时,不建议改变基本培养基成分和减少光照培养时间,可选用25 g/L白糖代替30 g/L蔗糖,白开水代替蒸馏水,琼脂浓度从7 g/L减少至5
水体清淤是短期内快速降低水体污染物的有效手段之一,清淤后由于底泥扰动大带来的主要环境问题是水体富营养化。为探讨清淤+微生物技术组合运用时对水体中含氮污染物的去除效果,共设置了4组试验,进行了连续60 d的水质检测,分析了实验中各含氮污染物的浓度变化情况。结果表明:清淤后由于底泥扰动在短期内会造成水体中硝氮和亚硝氮浓度上升。投加微生物后30 d内可促进水体硝化作用,水体中TN和氨氮的去除率达到80%以上。清淤和微生物技术综合运用可有效地降低水体中含氮污染物的浓度,是一种较为有效的富营养化水体清淤防控措施。
Based on Bayesian network (BN) and information flow (IF), a new machine learning-based model named IFBN is put forward to interpolate missing time series of mul