西施舌稚贝对3种微藻选择性及摄食率研究

对西施舌稚贝的摄食率及藻类选择性变化进行研究.结果表明,西施舌稚贝对直径11.2 μm四爿藻具有较高的选择性,而对云霄微型藻和牟氏角毛藻的摄食率均偏低.西施舌稚贝对四爿藻的摄食率在第5 h时达到最高值(174.928×10-5mg·h-1).当西施舌稚贝分别摄食3种藻类时,在适宜的藻类密度范围内,摄食率均随着藻类密度的增大而迅速增加,当藻类密度达到一定值后,摄食率呈下降趋势.西施舌稚贝摄食率与藻类密度之间关系适用二次多项式表示.     

我国环境中有害重金属的来源与分布及防治对策

就当前我国环境中有害重金属的来源及分布作了简要阐述,对如何防治重金属污染进行了探讨。     

组合电磁搅拌对连铸大方坯内部质量的影响

结合包钢炼钢厂大方坯连铸机上进行的组合电磁搅拌的中试,设计了合理的组合电磁搅拌工艺参数,并分别对结晶器搅拌和组合电磁搅拌作用下铸坯的中心疏松和成分偏析情况进行了对比分析·试验结果表明,组合电磁搅拌工艺可以解决高碳钢连铸坯的中心疏松和成分偏析问题,铸坯中心发生集中缩孔的几率和指数降低·因此正确的连铸工艺和优化的组合电磁搅拌工艺对充分发挥电磁搅拌的作用、提高铸坯内部质量至关重要·     

川西南部白马庙地区雷四亚段薄层藻云岩预测

川西南部白马庙地区雷口坡组处于勘探初期,工区内钻井较少,天然气勘探潜力大。受印支早期运动的影响,雷四³亚段藻白云岩地层遭受不同程度剥蚀,自龙门山前带向盆地内逐渐减薄。针对研究区钻井少、储层非均质性强、薄层白云岩预测难等问题,首先通过单井合成记录精细标定,分析不同藻云岩厚度对应的地震响应特征,利用多属性优选开展藻云岩定性预测的研究。接着基于敏感曲线分析,电阻率曲线对藻白云岩与其它岩性有很好的区分性,重构出能够反映岩性变化的拟波阻抗曲线,利用井约束的地震波形指示反演来定量预测藻云岩的厚度。藻云岩预测结果与地质规律及实钻井结果匹配性较好,证实了该套研究方法预测薄层藻云岩的有效性,同时不同方法得到的预测结果相互印证,为下一步川西南雷口坡组顶部风化壳藻云岩储层油气勘探提供了指导方向。     

佛坪自然保护区的蝗虫种类分布与危害

对陕西省佛坪自然保护区进行昆虫资料调查结果,采集标本２万侏,经整理鉴定有直翅目蝗虫２总科,６个科,１８个属,２０种,文中对该地区蝗虫区系分布特征与危害状况作了初步分析。     

河南主要外来有害植物的初步研究

河南外来有害植物共计 2 1种 ,大部分原产欧洲和美洲。本文研究了河南外来有害植物的区系组成、传入途径、影响因素、主要危害、防治以及综合利用等方面。结果表明外来有害植物主要通过人为引种传播。河南特殊的地理位置、植物自身传播能力、自身生态适应性 ,造成了河南外来有害植物的分布现状。这些植物对河南的农林业生产造成了较大的危害 ,但也可以被充分利用 ,将其变害为宝。     

不良体育行为对学生健康的影响

不良的体育行为在高校学生中普遍存在,其对健康产生非常不利的影响,为了贯彻国务院要求学校教育树立“健康第一”的指导思想的精神,加强高校体育教学对健康的影响,我们对不良体育行为产生的原因和其对健康产生的影响进行了认真研究,以期为找到解决不良体育行为的方法提供理论依据。     

香溪河库湾春季藻华生长的影响因子分析

2007年2～5月在三峡水库香溪河库湾及其支流布置了17个断面,对藻类生长指标叶绿素a、相关环境因子及水动力因子进行同步监测,据此分析水华期间叶绿素a浓度和相关环境因子的动态特性.结果表明,香溪河库湾在监测时段内属于重富营养水平,库湾内叶绿素a、环境因子及流速分布具有较显著的空间差异,香溪河的藻类生长可能主要受NO3-N和SiO3-Si的影响,各分区对藻类生长有显著影响的因子各不相同.香溪河库湾流速较小,藻类在香溪河的生长体现出较大的空间异质性,而这种空间异质性与流速的空间的差异性有着较显著的相关关系.     

广西沿海赤潮多发区高浓度氮磷营养元素来源探讨

【目的】探讨广西沿海赤潮多发区氮磷营养元素的来源,分析广西沿海赤潮发生的影响因素,为预防或减少赤潮灾害发生、保护海洋生态环境提供科学依据。【方法】现场调查以钦州湾海域为研究对象,测定表层海水的溶解态氮(DN)、溶解态磷(DP)含量并分析其分布特征,结合历史资料追溯高浓度DN、DP来源及污染物输运过程。【结果】钦州湾内高浓度DN、DP分布区与入海陆源工业污染排放区不一致,离工业污染区近的地方DN、DP浓度偏低,而离工业污染区远的地方DN、DP浓度反而偏高。【结论】广西主要入海河流各类污染物的增加以及不同的海域通过动力途径输送而来的海水可能是广西沿海赤潮多发区的高浓度氮磷营养元素的主要来源。     

BP神经网络在水华短期预测中的应用

为解决影响因素多、作用关系复杂的水华预测问题,将BP神经网与水体环境因子的高频实测数据相结合,构建了巢湖水华的短期动态预测模型,该模型准确地预测了每次水华发生的时间,预测值与实际观测值相关系数可达0.608 4;在分析BP神经网络自身局限性的基础上,研究了建模过程中输入输出数据预处理、网络结构设计、训练模式选择等问题,给出了水华预测中确定环境因子和建模方案的具体方法.该方法容易移植到其它湖库,提高了模型的实用性和通用性.