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利用塔什库尔干、吐尔尕特和乌恰3个气象站1961年1月1日至2017年12月31日的逐日最高气温,建立了中巴经济走廊北端东帕米尔高原单站升温过程数据库,用百分位法基于综合强度指标遴选出极端升温过程,对比分析了该区域塔什库尔干等3站的极端升温过程频数、强度气候变化特征。结果表明:(1)1961—2017年,东帕米尔高原塔什库尔干共出现489次极端升温过程,平均每年出现8.6次。塔什库尔干极端升温过程平均持续3.6 d,以持续3 d的最多,占24.7%,吐尔尕特和乌恰以持续2~3 d的极端升温过程为主。塔什库尔干的极端升温过程在7月出现最多,吐尔尕特在5月最多,乌恰在1月最多。(2)塔什库尔干综合强度最强的1次升温过程出现在2008年2月20—21日。东帕米尔高原3站的极端升温过程综合强度均在冬季最强。(3)57 a来,东帕米尔高原塔什库尔干年极端升温过程频数呈显著的线性增加趋势,增加率为0.57次·(10a)~(-1),进入21世纪以来,极端升温过程相对频发,年际间变率加剧。吐尔尕特与乌恰的线性变化趋势不显著。(4)57 a来,塔什库尔干的极端升温过程强度呈显著的线性增强趋势,且近年来年际间变化幅度加剧;乌恰的过程强度略呈下降趋势,近年来年际间变化幅度趋于平缓。总之,塔什库尔干7月的极端升温过程最多,57 a来年极端升温过程频数显著增多、强度显著增强,近年来极端升温过程频数及强度的年际间变化幅度均加剧,造成东帕米尔高原区域融冰(雪)洪水及其衍生地质灾害频发,风险加剧。 相似文献
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93.
生物菌肥和钾肥配施对苹果钾素吸收及果实品质的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究生物菌肥和钾肥对苹果果实品质及生长发育的协同作用,以7 a生'瓦里短枝'(Vallee spur Del)为研究对象,设置T1(K2O 420 kg·hm-2)、T2(生物菌肥2520 kg·hm-2)、T3(生物菌肥2520 kg·hm-2+K2O 294 kg·hm-2)、T4(生物菌肥2520 kg·hm... 相似文献
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为探明杂交鲌“先锋1号”与其母本翘嘴鲌(Erythroculter ilishaeformis)(♀)和父本黑尾近红鲌(Ancherythroculter nigrocauda)(♂)的营养品质差异,对三种鲌肌肉营养品质进行了测定和评价。结果显示:杂交鲌水分含量显著高于父本,粗脂肪含量显著低于父本,灰分含量显著低于母本。杂交鲌肌肉的胱氨酸(Cys)含量显著高于母本,必需氨基酸指数(EAAI)高于父本。杂交鲌肌肉中十五碳烷酸(C15∶0)、α-亚麻酸(C18∶3)的相对含量显著高于翘嘴鲌和黑尾近红鲌。杂交鲌肌肉硬度显著高于母本,肌肉弹性显著低于父本;铁含量与父本无显著差异,但显著高于母本。结果表明,杂交鲌“先锋1号”肌肉营养成分兼具双亲的优良性状,表现出一定的杂交优势,是一种优质的营养资源。 相似文献
97.
98.
采用电子鼻对阳澄湖、松江、崇明的不同等级中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)各可食部位香气轮廓进行了检测。特级、1级、2级阳澄湖中华绒螯蟹体肉、钳肉、足肉、性腺4部位香气轮廓区分显著。采用软独立建模的方法, 分别建立了基于单部位及联合多部位的阳澄湖中华绒螯蟹产地鉴别模型, 结果表明应用联合多部位模型, 对非阳澄湖蟹的识别率达到100%。采用偏最小二乘回归法建立了电子鼻响应信号与中华绒螯蟹等级评分的回归模型, 相关系数为0.96, 表明基于此模型可判定中华绒螯蟹蟹样等级。
99.
龙池鲫DNA含量、倍性分析及其形态学特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以鸡(Gallus sp.)红细胞DNA含量(2.5 pg/N)为标准对照,利用流式细胞术测定了龙池鲫(Carassius auratus in Long Lake)的红细胞核DNA含量,采用T型标技术标记了2倍体与3倍体龙池鲫并研究了2倍体与3倍体龙池鲫的形态特征,为阐明龙池鲫的遗传背景及资源增殖保护提供科学依据。结果显示,实验检测的265尾龙池鲫中,42尾龙池鲫样品红细胞核的相对DNA含量接近76,占15.85%,223尾样品接近110,占群体数的84.15%;二倍体龙池鲫的DNA含量为3.83 pg/N,三倍体龙池鲫的DNA含量为5.38 pg/N。龙池鲫是由二倍体和三倍体两种类型的鱼组成的混合群体;侧线鳞数量可作为二倍体龙池鲫与三倍体龙池鲫的辨别参考指标。T型标暂养1周后龙池鲫的成活率达到100%,脱牌率为1.13%。 相似文献
100.
针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络(BPNN)的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络(HJA-BPNN)学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM(1,1),且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习预测模型在大量历史数据的模型构造上有更大的优势,能够缩短建模时间,同时获得良好的预测效果,为水产养殖产量预测提供了一种可行的新方法。 相似文献