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1.
《淡水渔业》2021,51(3)
为了解曝气联合投加菌藻对湖泊水体的生态效应,于2019年7月24日-10月16日,在白洋淀沟壕中开展了曝气联合投加菌藻的水体生态修复试验,对比分析了修复水体和未修复水体的理化指标及浮游甲壳动物群落结构。结果显示:试验期内,曝气联合投加菌藻修复技术对水体总氮(TN)、总磷(TP)浓度的影响并不明显,但能显著降低水体亚硝态氮(NO~-_2-N)浓度,同时明显减少了上下水层的溶解氧差异,对打破水体上下分层具有明显效果;进行生态修复的水体中,浮游甲壳动物优势种逐渐由枝角类的短尾秀体溞(Diaphanosoma brachyurum)、长肢秀体溞(Diaphanosoma leuchtenbergianum)向桡足类的温剑水蚤(Thermocyclops sp.)、桡足幼体(Copepodid)和无节幼体(Copepod nauplii)转变,浮游甲壳动物种类组成趋于小型化;生态修复区内浮游甲壳动物生物量和密度有明显降低的趋势。综合结果来看,曝气联合投加菌藻修复技术能显著降低湖泊水体的亚硝态氮浓度,打破水体上下分层状态,同时使浮游甲壳动物生物量和密度明显降低,使其物种趋于小型化。 相似文献
2.
土壤团聚体有机碳研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
土壤有机碳是衡量土壤肥力的重要指标,对于促进土壤养分循环、增加养分有效性有重要作用。土壤团聚体是土壤的重要组成部分,是组成土壤结构的最小单元,受到自然因素和人为因素的影响,其形成转化过程与土壤固碳过程息息相关,因而研究团聚体和有机碳的关系及团聚体有机碳影响因素对于土壤结构的改善和土壤质量的提升具有重要意义。本文通过对文献的总结,明晰了土壤团聚体和有机碳的关系,阐述了土壤类型、施肥方式、土地利用和矿区复垦对土壤团聚体有机碳的影响,并从生物质炭的长期定位研究和复垦矿区的土壤修复两方面对土壤团聚体有机碳的研究进行展望,研究结果可为合理的农业生产提供科学依据。 相似文献
3.
该文介绍了国家森林步道安徽段的基本情况,并就自然保护地体系建设下国家森林步道安徽段总体规划编制工作进行了探讨,以期为国家森林步道总体规划编制和建设发展提供思路. 相似文献
5.
近年来,我国逐渐意识到环境保护的重要性,并且要求各行各业发展绿色经济,减少环境污染。在我国倡导环保理念的形势下,多个绿色经济产业得到进一步发展。高原森林康养产业是一种新兴行业,将森林资源、医疗资源与旅游资源进行整合,为人们提供优质康养服务。该产业具有良好的经济、生态和社会价值,有利于我国生态文明建设的发展。本文先介绍森林康养产业的发展现状,再介绍该产业的发展价值,最后提出产业的发展意见。 相似文献
6.
7.
森林乡镇和森林村庄的建设是顺应“乡村振兴战略”的需要,是继续开展“美丽乡村”建设是巩固提升国家森林城市建设成果的需要,本文通过分析西宁市所辖县域内森林城镇和森林乡村创建指标体系现状,找出问题,并提出解决的对策,为建设森林城镇和绿色示范乡村提供参考。 相似文献
8.
为了推动我国经济的可持续发展,国家越来越注重生态文明建设,其中森林作为生态环境的重要组成部分,加强森林抚育工作就成为了重中之重,针对森林进行抚育经营不仅可以保护整体生态环境,促进可持续事业的发展,还可以提高林业经济整体水平。目前,我国森林资源有限,森林抚育经营技术也存在较多问题,如在管理体系、森林抚育经营技术、环保意识以及物种多样性上都存在不足。为了提高我国森林抚育经营水平,本文就森林抚育存在的问题,森林抚育技术的原则、发展方向以及完善措施进行进深度思考。 相似文献
9.
本文研究目的是通过森林培育来促进生态文明建设的发展,经济的快速发展,人民生活水平的不断提高。采取对澜沧县森林培育的现状和澜沧县森林培育的相关数据进行分析,并开展实地调查的措施。结果表明在促进生态文明建设中,森林培育是不可或缺的一环,是满足人们对美好生活的向往的重要标准之一,突出了森林培育在生态文明建设中的重要性,为促进生态文明建设提供一个具体的施行方法。 相似文献
10.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献