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11.
《平顶山学院学报》2019,(2)
使用2006—2016年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据,计算水质变化幅度,基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解,得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小.研究表明:长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度2006年为0. 07,到2016年下降到-0. 24,在年度上呈好转趋势.水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大,持续时间最长;对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小,持续时间最短,但受其间接影响的持续时间非常长.主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为:工业污染源废水排放量贡献率为38. 10%、城镇生活污水排放量贡献率为33. 78%、船舶油污水贡献率为24. 17%、化肥施用折纯量贡献率为2. 61%、农药施用折纯量贡献率为1. 33%.不同污染物指数变化的影响因素不同,溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量,高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量,氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量. 相似文献
12.
刘琼 《吉林大学学报(理学版)》2018,56(6):1359-1365
利用权函数方法、实分析技巧和特殊函数的相关理论,建立一个多参数的联系一些特殊函数的Hilbert型积分不等式及其等价式,证明其常数因子是最佳的,并给出其算子范数的表达式. 相似文献
13.
证明了带变量核的分数次积分算子T_(Ω,μ)与Lipschitz函数b生成的高阶交换子[b~m,T_(Ω,μ)]在变指数Herz-Morrey空间MK_(q,p)~(α,λ)(·)(R~n)上的有界性. 相似文献
14.
对桃仁与红花配伍对药材成分溶出的影响进行研究.采用单因素试验和正交试验,以羟基红花黄色素A提取转移率与干膏率的综合评分为指标,优选红花最佳提取工艺,以苦杏仁苷提取转移率与干膏率的综合评分为指标,优选桃仁最佳提取工艺.在最佳提取工艺下,将桃仁与红花配伍,采用高效液相色谱法测定红花中羟基红花黄色素A提取转移率,并进行统计分析.实验结果显示,红花最佳提取工艺为提取2次,每次提取1.5 h,液料比为50∶1,桃仁最佳提取工艺为提取3次,每次提取3.5 h,液料比为8∶1.实验结果表明,桃仁对红花中羟基红花黄色素A提取转移率无显著性影响. 相似文献
15.
《河南师范大学学报(自然科学版)》2015,(4):185-188
以全民健身为背景,针对太极拳的健身功能进行研究,首先分析了太极拳的自身优势,接着重点论述了太极拳锻炼对中老年人以及中小学生等不同年龄人群生理生化指标的影响,以期为太极拳的健身功能提供理论依据支撑. 相似文献
16.
目的探讨血浆N末端脑利钠肽(NT-proBNP)水平和心脏超声功能参数在评估临床心功能分级中的价值.方法选取慢性心力衰竭患者106例,入院次日清晨抽取患者空腹肘静脉血,采用酶联免疫法检测血浆NTproBNP水平,并对患者进行纽约心脏病协会(NYHA)心功能分级评定,之后进行心脏彩色多普勒超声检查.结果血浆NT-proBNP水平与心功能分级之间呈明显正相关(P0.01);左心室短轴缩短率、左心射血分数与心功能分级之间呈明显负相关(P0.01);左心室舒张末期内径、左心室收缩末期内径与心功能分级之间呈明显正相关(P0.01);不同心功能分级之间血浆NT-proBNP水平、各心脏超声功能参数均存在明显差异(P0.01);其中,心功能Ⅰ级和Ⅱ级,Ⅲ级和Ⅳ级之间差异均无统计学意义(P0.05),Ⅲ级与Ⅰ级、Ⅱ级,Ⅳ级与Ⅰ级、Ⅱ级之间差异均有显著统计学意义(P0.01);NT-proBNP联合心脏超声检查对不同心功能分级的诊断特异性和敏感性明显高于血浆NT-proBNP水平、心脏超声检查,差异具有统计学意义(P0.05).结论血浆NT-proBNP水平联合心脏超声功能参数能够客观准确地判断慢性心力衰竭患者的心功能情况,有助于指导临床对该类患者的治疗及判断预后. 相似文献
17.
为了更好应对信息技术发展带来的挑战,市级党校图书馆应明确功能定位,确定图书馆功能转变的路径方式,客观分析影响图书馆功能转变的不利因素,制定具体措施,实现市级党校图书馆的功能转变。 相似文献
18.
19.
应用权函数的方法及Hermite Hadamard不等式, 建立一个较精确且加强型的半离散非齐次核Hilbert型不等式, 并给出该不等式具有最佳常数因子联系参数的一组等价性质及一些特殊参数不等式. 相似文献
20.
丁永胜 《吉林大学学报(理学版)》2020,58(6):1461-1466
针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪; 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测. 相似文献