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为提高园林植物配植水平,从植物群落林冠线和色彩2个方面对景观外貌进行量化分析。研究选取3处居住区中心绿地,测算样本材料的林冠线分形维数和色彩信息维数。研究发现,所选样本植物群落林冠线分形维数组内变异差别较大而组间较小,样本景观塑造以植物群落为主搭配园林建筑分形维数较高,完全以植物造景林冠线较连续,更具自然韵味,群落内部不同层次植物的林冠轮廓分形维数变异性较大,林冠线不连续且以建筑轮廓线为主的景观分形维数较低;色彩的信息维数体现了色彩分布的复杂和不均匀性,维数较高是园林植物群落接近自然群落的特征之一。3个样本植物种类的雷同性较高,样本内部植物配植的层次和龄级较单调,需加强乡土景观植物资源开发和植物配植水平,以营造近自然人工植物群落。 相似文献
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高效液相色谱法检测蛋及蛋制品中氟苯尼考残留量 总被引：2，自引：0，他引：2
建立了一种蛋及蛋制品中氟苯尼考残留量测定的高效液相色谱法(HPLC)。经乙酸乙酯提取分离,正己烷脱脂后,采用C18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),以水-甲醇(60∶40)为流动相,流速1.0 mL/min,检测波长224 nm,进样量20μL,柱温40℃进行定量分析。在浓度为0.01~10.00μg/mL范围内,标准曲线线性关系良好(相关系数R>0.999 9),检出限为0.01μg/mL。该方法成本较低,操作简便,无杂质干扰,分析快速,结果准确,适用于蛋及蛋制品中氟苯尼考残留量的检测分析。 相似文献
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应用阿尔及利亚森林火灾数据，通过Spark MLlib中的决策树算法，提出过滤相关性高的特征参数提升模型性能，对森林火灾进行预测研究。对温度、风速、雨及加拿大森林火险气候指数（FWI）系统中主要指标等特征参数，结合森林火灾的分类情况，使用信息增益标准为Gini的二叉决策树，建立基于决策树的火灾预测模型，对样本数据进行分类预测；提出分析不同特征参数之间的相关性，剔除相关性高的特征参数，利用大数据计算框架Spark建立机器学习工作流，将计算相关性的皮尔森系数与决策树分类算法结合了起来，从而优化模型，提高预测分类精度。预测模型改进前，即未进行相关性分析的森林火灾预测分类总精度为94.94%；预测模型改进后，即进行相关性分析，剔除了相关性较高的特征参数数据，森林火灾预测分类总精度为97.17%，准确率提高了近3%。使用Spark MLlib中的机器学习算法在森林火灾预测分类方面准确率总体较高，尤其在将多种数据挖掘算法结合后，模型性能得到提高，预测分类精度更高。 相似文献
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育苗基质是工厂化育苗的关键。探究添加不同保水剂及黏结剂对基质性质及幼苗生长的影响，可以为保障育苗质量并降低生产成本提供参考。选择基石抗旱(JS)、生金沙(SJS)、正能量(NL)、日本触媒(JK)4种保水剂以及凹凸棒石(AT1、AT2)和膨润土(BT1和BT2)4种黏结剂，测定它们对基质保水节水能力、黏结性及幼苗生长的影响，筛选出最优保水剂和黏结剂，进一步通过番茄育苗试验筛选出最佳的保水剂和黏结剂复配组合和适宜用量。结果表明保水剂JS的反复吸水能力最强，综合保水性能较佳。使用黏结剂AT1塞子苗形成率大于88.00%。综合塞子苗形成率及幼苗生长，黏结剂AT1效果最佳。将筛选获得的JS和AT1复配后加入育苗基质中，0.2%JS+4%AT1处理幼苗的萎蔫率相对较低，且在幼苗株高、茎粗、根长、叶面积、总干质量以及壮苗指数等生长特性及生理指标上均优于其他处理。说明0.2%基石抗旱与4%凹凸棒石1复配后添加到基质中效果最好，可以作为兼具保水节水和黏结成坨功效的番茄功能性育苗基质的推荐配方。 相似文献
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为提高凹凸棒石(ATP)在土壤重金属修复中的性能，以ATP和水稻秸秆(稻秸)为原料，通过厌氧发酵法制备了ATP占稻秸质量分别为25%(F-25)、50%(F-50)、75%(F-75)、100%(F-100)和125%(F-125)的ATP-稻秸复合材料，研究了复合材料对污染土壤镉(Cd)的钝化效果。通过扫描电镜(SEM)和傅立叶红外光谱(FTIR)对复合材料进行了表征，探讨了复合材料对土壤Cd的钝化机制。结果表明，复合材料减少了土壤可交换态、碳酸盐结合态及铁锰氧化物结合态Cd的含量，而增加了残渣态Cd的含量，其中，F-25分别使土壤可交换态、碳酸盐结合态及铁锰氧化物结合态的Cd含量减少了14.11%、5.95% 和10.66%，而残渣态增加了29.15%。3% 添加量的复合材料F-25或5% 添加量的复合材料F-50对土壤Cd的钝化效果较好，钝化率分别为59.88% 和62.50%。复合材料对土壤Cd的钝化率随着钝化时间的延长急剧增加，但15 d后，钝化率增加缓慢。综合考虑复合材料配比、修复材料添加量及钝化时间对土壤Cd钝化效果的影响并兼顾成本，在污染土壤Cd修复时，应优先考虑复合材料F-25并推荐3% 的添加量。 相似文献