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六溴环十二烷(Hexabromocyclododecane,HBCD)是一种广泛使用的添加型阻燃剂,其具有持久性、生物积累性、生物毒性以及可远距离迁移性等特点。HBCD不会直接施用于农田土壤,但会随着一系列的环境行为进入其中并被土壤有机质吸附,使土壤成为HBCD的"汇"。土壤中的微生物和植物等生物活动会使HBCD进入生物链并对人类健康造成威胁。土壤生物修复方法具有修复成本低、操作简单、高效安全等特性,符合农田土壤绿色发展的目标导向,越来越多地被应用到土壤修复当中。本文重点阐述了农田土壤中HBCD的污染过程,包括污染源、环境行为,并对HBCD的生物修复方法进行了总结分析,以期为农田土壤中HBCD的高效阻控以及污染土壤的绿色修复提供有益参考。 相似文献
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番茄叶片病害的精准识别对农业领域未来的发展至关重要，农业研究人员逐渐使用深度学习的方法进行植物病害的精准检测。然而对比以往的神经网络可以发现，它们普遍缺少上下文信息的连续性以及全文信息的完整性。对此本研究提出了一种Bi-LSTM和多尺度卷积神经网络相结合的模型，采用双向长短期记忆网络，可以更好地捕捉双向信息的反馈，使上下文的信息更具有连续性，而所提出的多尺度卷积神经网络既保证了全局信息的完整性，同时减少了细节信息的丢失，为了提高模型对病害特征的识别能力引入注意力模块，从而使模型重点关注疾病的特征部分。从公开的PlantVillage数据集中选取番茄的9类疾病和健康的叶片作为研究对象，试验结果在验证集上得到最高分类准确率为98.16%,与其他几个经典的CNN模型相比较，该模型的识别准确率优于其他的基础模型，并且具有较好的稳定性。经过试验验证，该模型可以为番茄病害识别提供一种有效的解决方法。 相似文献