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利用盆栽试验对胡萝卜在不同浓度Cd/Zn及Cd/Zn/Ni复合作用下的重金属吸收效应进行了研究。结果表明,在Cd/Zn/Ni和Cd/Zn复合污染条件下,胡萝卜茎叶和块茎干重与对照土壤比较均受到显著影响(P<0.05),尤其是含Ni组合,在Ni浓度达到250 mg·kg-1后,胡萝卜块茎和茎叶生物量都锐降(P<0.01)。对比不同剂量下两组合富集系数(EF)和转运系数(TF)的结果发现,含Ni组合中, Cd、Zn、Ni 3种重金属在不同迁移界面以及不同浓度水平时的活性不同:在土壤-胡萝卜块茎迁移界面,当土壤中Cd、Zn、Ni浓度分别在0.35~1.8、50~300 mg·kg-1以及60~250 mg·kg-1之间时,活性大小为Cd〉Zn〉Ni;当其浓度分别达到3.5 mg·kg-1(Cd)、600 mg·kg-1(Zn)以及500 mg·kg-1(Ni)时,活性大小变为 Zn〉 Ni 〉Cd ;而在胡萝卜块茎-茎叶界面,Cd的活性在任何浓度水平下始终最大,当Zn、Ni浓度分别在50~180 mg·kg-1以及 60~170 mg·kg-1之间时,活性大小为Zn>Ni ,但在此浓度之后Ni的作用突显,活性大小变为Ni>Zn。非含Ni组合中,在两迁移界面和不同浓度水平下,两种重金属的迁移能力始终为Cd>Zn。此外,在碱性较高的绿洲灌淤土中,Cd、Zn、Ni之间的交互作用表 相似文献
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185.
我国森林防火工作面临的问题与措施 总被引:1,自引:0,他引:1
森林是我国国民经济发展中的重要部分,是可持续发展必不可少的资源,也是助力我国社会的发展武器,而森林火灾却是森林破坏最严重的形式,只有增加森林防火,才能最大限度发挥出森林的社会价值。基于此,将结合我国森林防火的实际情况,分析森林防火的必要性,分析当前森林防火面临的主要问题,并提出相应的解决措施。 相似文献
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188.
为确保稻虾共作的安全生产、社会供应以及政府政策的有效制定,须准确获取稻虾共作种植面积、空间分布及变化信息。现有稻虾养殖田提取方法以中分辨率时序影像为数据源,提取结果存在边界粗糙且噪声较多等问题。为获取精度高、边界规整的稻虾养殖田提取结果,该研究以高分辨率影像为数据源,提出一种基于边缘辅助任务的深度学习语义分割模型——edge assisted segmentation network(EASNet)。该模型首先将稻虾养殖田特有的边缘“虾沟”作为一种辅助信息在设计的边缘辅助模块单独分割,然后将该模块的输出与主任务分割模块输出进行融合,使主任务既增强了稻虾养殖田边界结构信息,又能学习到稻虾养殖田特有的空间及语义信息。试验结果表明,在边缘辅助模块的增强下,稻虾养殖田分割结果更完整,边界更清晰,其语义精度的交并比和边界精度的F1分数分别提升了1.5%、5.8%。整体语义精度的召回率、交并比、F1分数分别达到0.970、0.964、0.930,边界精度的召回率、F1分数达到0.864、0.859,松弛边界精度的召回率、F1分数达到0.876、0.913。将训练好的EASNet模型应用到盱眙县全域,得到2020年盱眙县稻虾养殖田空间分布图,在与传统的水体季相差异法、随机森林方法提取的稻虾养殖田结果的对比中,该方法取得了总体精确度为96.71%及Kappa系数为0.934的最优结果,为基于深度学习的稻虾养殖田提取方面的应用提供参考。 相似文献
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草原荒漠化会严重破坏草原生态平衡,荒漠草原地物分类已成为草原监测管理的关键问题。本文通过构建无人机高光谱遥感系统,解决了原有草原调查方式上效率低与空间分辨率不足问题;构建高分辨率图像卷积神经网络(HR-CNN)解决了荒漠草原地表微斑块精细化分类问题;与ResNet34、GoogLeNet、常规卷积神经网络模型进行对比,总体上HR-CNN模型表现更优,总体分类精度与Kappa系数分别为98.27%、96.63。在相同迭代次数条件下,模型构建速度上,HR-CNN相较其它三类模型分别提升65.88%、65.71%、13.77%。模型内存占有量上,HR-CNN相较其它三类模型分别降低92.11%、79.21%、43.64%。该网络模型是轻量化卷积在荒漠草原地物分类研究中的有效探索,可为后续草原地物分类提供新思路。 相似文献