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]以坛紫菜Z-61品系为研究材料,分析坛紫菜叶状体和丝状体在三种光强(10,50,500 μmol·m-2·s-1)下的应答。发现:1)坛紫菜叶状体和丝状体的光系统 Ⅱ 最大量子产量及叶绿素a和藻红蛋白的含量都随光强增加而降低,但净光合速率、最大光合速率、胞外碳酸酐酶活性和总碳酸酐酶活性则随光强增加而增加。2)当光强从10 μmol·m-2·s-1增加到500 μmol·m-2·s-1时,坛紫菜叶状体的生长速率约增加77%;丝状体的生长速率先增加后降低,在光强500 μmol·m-2·s-1下达到最低,比在10 μmol·m-2·s-1下显著下降了约90%。3)在三种光强下,坛紫菜叶状体的最大光合速率、光系统 Ⅱ 最大量子产量和生长速率都大幅高于丝状体。这些结果表明:坛紫菜的光系统 Ⅱ、光合作用与生长对光强的应答并不完全一致;叶状体比丝状体更适应高光,这可能是长期进化的结果;光强可以改变坛紫菜对无机碳的吸收。 相似文献
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为研究大气氮沉降对森林生态系统碳循环的影响, 从2012年5月起,选择典型的苏北杨树(Populus deltoides cv. ‘I-35’)人工林为实验地, 采用随机区组设计不同氮添加处理, 进行野外氮添加定位试验,分析氮添加对不同林龄杨树人工林土壤活性有机碳的影响。结果表明:氮添加提高了土壤微生物生物量碳、可溶性有机碳的含量; 土壤微生物生物量碳和可溶性有机碳含量有显著的季节变化,总体表现为夏秋季较高,冬春季较低。相关分析表明,微生物生物量碳含量与土壤温度呈极显著正相关(p<0.01),可溶性有机碳含量与土壤温度相关性不显著(p>0.05)。研究表明,苏北杨树人工林土壤活性有机碳含量的季节变化主要受到土壤温度影响,同时其对氮添加呈正响应。 相似文献
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]对杂交选育的坛紫菜新品系(WO144-3)的生长性状、耐高温性能、叶绿素含量、藻胆蛋白含量等指标进行了测定,并与一个野生型品系(WT)进行了对比分析。结果表明:1)经过20 d培养,WO144-3品系叶状体长度从4 cm增加到138 cm,平均日增长率为17.59%,是WT品系的1.92倍;叶状体厚度为(17.41±0.33)μm,约为WT品系的70%。培养开始时,WO144-3品系长宽比约为WT品系的2倍,20 d后增加到5倍。但WO144-3品系的平均日增重率与WT品系没有显著差异。2)在30 ℃高水温培养10 d后,WO144-3品系叶状体的长度是WT品系的1.70倍;此外,高温处理对WO144-3品系的Fv/Fm没有显著影响,而WT品系的显著降低了59%。3)WO144-3品系的藻胆蛋白、藻红蛋白和藻蓝蛋白的含量分别为WT品系的2.05、2.74和1.42倍,但在叶绿素a和别藻蓝蛋白的含量上两品系没有显著差异。由此可得出:WO144-3是一个窄/薄叶品系,具有生长速度快、耐受高温胁迫、藻胆蛋白含量高等优点,具备应用于生产的潜力。 相似文献
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张弦式网壳结构与其他空间结构形式相比有诸多优点,成为现代大跨度空间结构的发展方向.针对张弦式网壳结构的特点,讨论了预应力拉索在该结构中的作用,指出了在设计中应注意的问题,为类似工程的设计提供了参考. 相似文献
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通过分析高速工况下交通事故的主要类型及驾驶员的3种基本驾驶行为,可知该工况下转向系统既有离散状态又有连续状态的特性,进而提出基于混杂系统理论的智能车辆转向系统多模式切换控制策略,并利用跨道时间和安全距离作为切换规律.以线控转向系统为执行机构,分别设计阻尼模式、保持模式和换道模式控制器.其中保持模式引入了一种控制预瞄点处侧向偏差的一阶导数和二阶导数的方法,不但有效地防止了超调,而且减少了车辆回到车道中心线的时间;换道模式利用模型预测控制算法,加入多个约束,提高了车辆换道过程的稳定性.从混杂系统稳定性的角度出发,设计了简单有效的稳定性监督器,防止车辆失稳.最后,在Car Sim/Simulink联合仿真平台及Car Sim/Lab VIEW硬件在环测试平台上验证了本方法的有效性和切换过程的稳定性. 相似文献
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自然灾害将突发性地导致地面通信基础设施与交通系统瘫痪,基于无人机群的应急救援方法能够有效应对这类不确定性强且高度动态的特殊场景。针对弱中心化环境下无人机搜救系统的高鲁棒性需求,提出基于区块链技术的无人机应急救援链(UAV emergency rescue chain,UERChain)。通过在分层局部网络中部署无人机骨干节点,设计考虑无人机社交关系的信誉度管理智能合约,利用区块链作为信任机器实现分布式环境下无人机群的可信交互。实验结果表明:无人机应急救援链UERChain具有较好的鲁棒性,在资源消耗可控的情况下,能够实现分布式环境中信誉度管理以及故障节点筛选,实现应急救援任务中的可靠协同。 相似文献
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为研究自动驾驶车辆投放对路网流量演化的影响,建立了包含传统车辆和自动驾驶车辆的混合流量日变模型。分析两类流量不同的演化目标,采用前景理论描述传统车辆出行者的出行行为,以路径前景值最大为目标建立传统车辆流量日变模型,以路径的边际阻抗最小为目标建立自动驾驶流量日变模型,最后通过算例模拟路网混合流量的逐日演化过程。结果表明:传统车辆与自动驾驶车辆流量达到稳定的时间及演化的趋势显著不同,两者相互影响并构成混合流量演化;自动驾驶车辆比例越高,系统总时间就越少,不同比例下路径流量演化为不同的稳定状态;流量转移阈值影响混合流量的稳定条件,且其稳定状态不同于无阈值情况;自动驾驶车辆会影响短期事件发生前后的流量分布。 相似文献