土壤中磷素的有效性及其循环转化机制研究

磷是动植物生长所必需的元素,特别是植物.本文阐述了磷素在土壤中的形态及分类,重点分析了磷素的植物营养学原理、对植物的有效性及其影响因素,进而分析磷在全球尺度和土壤—植物系统中的循环机制;对于磷素的分级方法进行了总结,最后对磷素的研究进展及发展趋势提出了自己的观点.     

BGI注入式种子填充算法及实现

区域填充问题在ＣＡＤ、科学可视化、图形图象处理等领域均有着广泛和深入的应用，研究高效的区域填充算法，是计算机图形学的重要问题之一。多边形填充算法只适用于多边形区域的填充，边界填充算法虽然对区域边界形状无严格要求，但要求区域边界颜色特征一致。为此，提出一个注入式区域填充算法，对于内点定义的区域，不要求边界颜色特征一致，在此基础上，对ＴｕｒｂｏＣ和ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋的图形库函数进行了扩充。该算法及其实现给相关图形的处理带来了极大的方便     

农业水土工程专业研究生课程体系改革研究

农业水土工程作为一门研究水-土-作物之间关系的学科,和人类生活及社会发展息息相关,在农业工程研究中具有非常重要的地位.研究生的培养对于该专业持续发展至关重要,因而对农业水土工程专业研究生课程体系进行改革的探讨和研究具有十分重要的现实意义.从农业水土工程课程体系的现状入手,从学校、老师和学生三个角度对课程体系改革进行探讨研究.研究表明:学校和老师角度可以从教材选择、培养方案设置、教学内容、教学方式和日常管理模式等方面充分调动学生学习的积极性,培养学生的研究意识和创新能力,引导学生积极主动参与学术讲座,关注学科前沿知识.     

水稻钵苗有序抛秧机顶出机构的参数优化

提出一种新型旋转式水稻钵苗有序抛秧装置,介绍其工作原理及实现结构.对其关键部件———凸轮杠杆顶出机构的运动特性进行分析,得到凸轮转角、杠杆摆角与顶杆行程、杠杆位置、输入力臂长度、输出力臂长度等机构参数的关系表达式.以顶杆行程一定时的凸轮转角最小为目标,建立机构的优化模型,基于Matlab语言编程,用遗传算法对凸轮杠杆机构参数进行优化,求得最优参数,并得到反映参数的可行取值范围的三维图.为凸轮杠杆顶出机构的参数设计提供了快捷可靠的方法.     

环碳酸酯模型化合物与胺反应的动力学研究

以聚乙二醇单甲醚(mPEG)、丁二酸酐以及碳酸甘油酯为原料,合成了端基为五元环碳酸酯的聚乙二醇功能性大单体(mPEG-GC);以mPEG-GC为碳酸酯模型化合物,研究了碳酸酯与不同类型的胺在不同温度下反应的速率常数及其动力学活化能。结果表明:碳酸酯的转化率随时间的延长、胺的用量增大、反应温度的升高而增加,随反应物浓度的增加先增加后降低;正庚胺与mPEG-GC反应的活化能最低(5.63kJ/mol);在相同温度下,环己胺与碳酸酯的反应速率常数大于2-氨基庚烷与碳酸酯体系的反应速率常数。     

“预曝气＋人工湿地”组合工艺在处理城镇污水中的应用实例

本文以重庆市巴南区迎龙镇污水处理工程为依托,对＂预曝气＋人工湿地＂组合工艺污水处理系统在治理城镇污水中的应用进行研究。湿地水力负荷为1m3/m^2·d。研究表明风车草、香根草和美人蕉,对N的吸收量（以g/d·m^2计）分别为3.89、2.13、6.04;对P的吸收量（以g/d·m^2计）分别为：0.71、0.39、1.01。湿地系统对COD、B0D、NH3-N、TP的去除效率（以%表示）分别为62.7、77.4、20.5、65.4。污水处理厂出水各项指标均优于GB18918—2002中一级A标的要求。     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

蜂蜜中多种有机磷农药残留的液相色谱串联质谱检测

针对敌百虫、敌敌畏和蝇毒磷为常用的防治蜜蜂天敌或虫害的有机磷农药杀虫剂,易在蜂蜜中产生残留,建立了蜂蜜中敌百虫、敌敌畏和蝇毒磷残留的液相色谱串联质谱(LC-MS/MS)同时测定方法。蜂蜜样品经乙酸乙酯提取、浓缩,用甲醇溶解残渣,液相色谱(LC)分离,电喷雾(ESI)-MS/MS多反应监测(MRM)模式检测,外标基体曲线定量。3种有机磷农药在20～500μg/L范围内线性响应良好,相关系数均大于0.994;获得的检出限均为0.1μg/kg,定量限均为4μg/kg。在加标浓度为10～40μg/kg范围内,平均回收率为78.5%～96.8%,相对标准偏差为9.1%～13.1%。     

求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法

给出了求解凸二次规划的一种二阶Mehrotra型预估一校正算法。该算法受Salahi等人对线性规划提出的相应算法启发,引入了安全步策略,保证了校正步步长有适当下界,从而具有多项式复杂性。由于算法迭代方向不正交,算法在罚参数的校正和复杂性的分析上有别于线性规划的情形。最后,通过一些新的技术性引理,证明了算法在最坏情况下的迭代复杂性为O（n^3/2log（x^0）^TS^0/ε）.