紫云英长期还田对稻田土壤DOM和Cd形态影响研究

长期种植和翻压紫云英能够显著提高土壤中有机质(SOM)和水溶性有机物(DOM)的含量,影响土壤颗粒对重金属镉(Cd)的吸附行为和Cd在土壤中的形态,了解该条件下Cd在不同土层中的特征对紫云英的进一步推广种植具有重要意义。以余江区(YJ)、南昌县(NC)、丰城市(FC)3地长期种植和翻压紫云英处理(F+M)和化肥处理(F)的定位试验点为研究对象,测试了不同层次土壤中SOM、水溶性有机碳(DOC)含量、Cd总量和形态、DOM三维荧光,以期探明紫云英长期还田模式下不同土层中DOM成分的差异及其对Cd含量和形态影响。结果显示,NC和FC试验点F+M处理耕作层土壤(0-20 cm)中SOM的含量显著高于F处理,分别提高16.8%和10.5%。同一土层中土壤Cd活性呈现F+M处理>F处理的趋势。紫云英DOM主要在耕作层和中层(20-40cm)土壤中迁移,YJ、NC、FC试验点中,F+M处理耕作层土壤中DOC含量比F处理分别提高17.0%、58.1%和33.7%,中层土壤中DOC含量分别提高43.0%、36.7%和11.2%。种植和翻压紫云英降低了DOM中类蛋白质组分的占比,增加了类腐殖质组分的占比,耕作层、中层和深层土壤(40-60 cm)中,3个试验点F处理DOM中类蛋白质的平均占比分别为7.34%、16.7%、23.9%,占比分别是F+M处理的1.26、1.92和1.54倍。类蛋白质组分的深层迁移能力大于类腐殖质组分。逐步回归分析表明,有生物活性的Cd形态占比与土壤SOM、类色氨酸含量存在负相关关系,与类富里酸含量存在正相关关系,其系数分别为-2.170、-0.760和0.239。常年种植和翻压紫云英通过影响土壤SOM总量以及DOM组分对土壤Cd表现出一定的活化潜力。

应用因果发现方法分析期货价格间的关联性

为了提高金融领域决策的合理性,理解期货价格之间的影响关系是必要的。本文分析石油、黄金和白银期货价格之间的关联性。采用自回归单位根检验判断时间序列的平稳性,并使用一阶差分方法将非平稳序列转化为平稳序列,然后通过贝叶斯信息准则估计序列之间的相对时滞,最后应用差异区域平衡法分析石油、黄金和白银之间的关系。研究的结果表明,石油和黄金、黄金和白银之间的价格存在变化的因果关系。

紫云英和石灰配施对水稻镉吸收的影响

通过盆栽试验研究了单纯紫云英翻压(GM),以及紫云英与石灰共施(GM0HL)、紫云英+常量石灰晚施(GM5HL)、紫云英+减量石灰晚施(GM5LL)等处理对土壤性状、水稻根表铁膜及水稻对镉吸收转运的影响。结果表明,相较于对照(CK),翻压紫云英可显著(P<0.05)提高土壤有机质含量2.1~2.7 g·kg^(-1)。相较于GM处理,增施石灰后,土壤pH值显著提高0.38~0.78个pH单位,且土壤有效态Cd含量显著降低21.71%~41.28%。在紫云英快速腐解末期,增施了石灰的处理(GM0HL、GM5HL、GM5LL),土壤Eh显著高于GM处理。与CK相比,GM0HL、GM5HL、GM5LL处理在分蘖期的水稻根表铁膜Fe含量分别显著下降43.34%、38.82%和29.00%,根表铁膜Cd含量分别显著下降43.72%、35.56%和12.72%。主成分分析的结果显示,土壤pH值和有机质含量是影响水稻Cd吸收的关键因子,提高土壤pH值和有机质含量可以降低土壤Cd有效性,增加水稻根表铁膜厚度和根表铁膜Cd含量,从而抑制水稻对Cd的吸收。在试验条件下,紫云英翻压5 d后减量施用石灰,既可以达到较好的降Cd效果,又能在一定程度上减少Cd污染耕地的治理投入。

滇池和洱海湖滨带水生植被状况与水质的关系研究

在滇池和洱海的湖滨带各设置了6个具有不同水生植被状况的采样点,于2010年8月-2011年5月对水温、pH、ORP、电导率、营养盐(总氮和总磷)、叶绿素a及3种DNA病毒等水质指标进行了现场或采样分析。结果表明,两湖泊中营养盐含量高的湖滨带(滇池草海和洱海沙坪湾),由于水生植物覆盖度高,湖水保持了叶绿素a含量低的状态。对洱海湖滨带的水质分析结果表明,洱海水质有较明显的季节性变化。分析表明,与水温相比,营养盐浓度可能是影响藻类生物量的更重要的因素。3种DNA病毒检测结果初步表明,水生植物不仅能控藻,而且对病毒也有抑制作用。

稻壳发电残余物稻壳灰对有机物的吸附作用

为解决稻壳发电残余物——稻壳灰的利用问题,该文研究了稻壳灰在不同条件下对有机污染物的吸附作用。结果表明,稻壳灰在经过碱洗处理后,其对有机污染物的吸附性能明显提高。当溶液pH值小于7.0时,稻壳灰对有机污染物的吸附效果要好于pH值大于7.0时的吸附效果。该研究表明,稻壳灰经过碱洗处理后,可以用作吸附剂,吸附污水中的有机污染物,实现废物的再次利用。

磨齿机电主轴热特性及热误差建模

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出基于模糊神经网络(FNN)建立电主轴热误差模型的方法.分析电主轴内部的热生成和热传递机理,得到内部的传热规律.通过计算热载荷和边界条件,利用有限元分析(FEA)软件对电主轴系统的温度场和热变形进行数值模拟,得到电主轴系统中温升和热变形最大的部位.通过电主轴热误差实验获得温度和热变形数据,分别训练模糊神经网络和BP神经网络,建立温度场和热变形之间的热误差模型,对主轴热误差进行预测.结果显示:在电主轴径向热误差预测模型中,模糊神经网络模型和BP模型的建模精度分别为96.74%和89.77%.这表明模糊神经网络模型建立的热误差模型,在拟合和预测精度上优于BP神经网络模型.

外源有机物配合化肥减施对水稻产量及镉吸收的影响

为筛选合适的土壤镉(Cd)钝化材料,利用桶栽试验研究多种有机物(骨粉、鱼粉、虾壳粉)及其碳化产物配合化肥减施对水稻产量及Cd吸收的影响。结果表明,与不添加有机物的常规施肥处理(CK)相比,仅鱼粉、碳化鱼粉和碳化虾壳粉处理显著降低了糙米产量。除虾壳粉处理外,其他处理糙米对Cd的生物富集系数均低于CK,其中,骨粉搭配不施磷措施是降低水稻对Cd吸收的最佳措施,其秸秆、谷壳、糙米对Cd的生物富集系数仅为CK的29.14%、13.87%、47.07%。不同形态Cd含量所占比例与水稻对Cd的生物富集系数的相关性分析表明,可交换态、碳酸盐结合态和铁锰氧化物结合态3种形态Cd的生物利用度较高,且骨粉、碳化骨粉处理土壤中残渣态Cd含量占Cd总量比例明显高于其他处理,分别为53.24%、40.30%,分别是CK的2.26、1.71倍。骨粉能在不施磷的条件下保持糙米产量与CK接近,同时大幅减少水稻对Cd的吸收,是一种良好的有机钝化材料。

基于TM/ETM^+影响分析巢湖叶绿素a浓度变化趋势

对1995～2007年6景巢湖地区TM/ETM+数据利用多暗像元法进行大气校正并利用修正归一化水体指数(MNDWI)进行水体信息提取,在此基础上,使用(TM2+TM4-TM3)/ln[TM3]模型提取了巢湖水体叶绿素a相对浓度信息.结果表明:高浓度区域主要分布在巢湖西半湖;南淝河水质情况对巢湖蓝藻暴发的贡献较大;1995～2006年间高浓度区域扩大了1.82倍,并有向巢湖东部扩展的趋势,富营养化程度仍在加剧.

基于Y,d11接线变压器的同相供电技术方案

提出一种基于Y,d11接线变压器的同相供电技术方案,立足于无源对称补偿技术,构建电气化铁路同相供电系统。其主要思想是通过设计单调谐LC滤波器滤除牵引负荷3、5、7次谐波,利用全负序相量图设计对称补偿装置,补偿同相供电带来的负序问题。采用Matlab/Simulink中的电力系统仿真元件库对系统建模并仿真,仿真结果验证了该接线方式的同相供电系统综合补偿方案的正确性和可行性,它不仅能够满足高速、重载机车运行的要求,取消分相绝缘器,而且能够达到三相完全平衡,同时滤除谐波和补偿无功。

MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究

针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。

圆柱绕流的流动分离控制

流动分离现象在穿透自由液面的圆柱绕流过程中非常明显,也是造成各种海洋结构物阻力性能恶化的重要原因.针对此问题,开展了应用生涡器装置控制流动分离的试验研究和CFD模拟.通过生涡器可以在流动分离以前向边界层内触发小尺度涡,从而增加边界层底部的动量,抵抗流动分离的发生.圆柱绕流的拖曳试验结果表明,生涡器可有效抑制圆柱后体的流动分离,对于改善海洋结构物的阻力性能具有重要意义.

紫云英长期还田对稻田土壤Cd含量与形态的影响

为了解中长期时间尺度上紫云英翻压还田对土壤Cd垂直迁移和形态的影响,选择长年种植和翻压紫云英还田的稻田土壤进行调查,分析其对土壤pH值、有机质含量、水溶性有机物(DOM)含量、Cd含量和形态的影响。结果表明,相对于常规化肥处理,紫云英长期还田条件下,不同深度土层的pH值、有机质含量升高,土壤表层(0~20 cm)的DOM含量显著(P<0.05)升高,虽未对土壤Cd产生明显的淋洗效果,但各土层中具有生物活性的Cd形态占总Cd的比例明显升高。相较于土壤有机质含量,可溶性有机碳占土壤有机碳的比例和pH与Cd形态有更好的线性关系。

硫自养菌降解还原高氯酸盐的优化控制研究

通过驯化培养以硫为电子供体的自养菌,考察硫自养菌降解高氯酸盐的效果。利用序批式试验,研究初始pH、生长温度、泥量和溶解氧等因素对ClO4-降解效果的影响,确定最佳优化控制条件。结果表明,在30℃、初始pH为7.0的厌氧条件下,添加270 mg/L硫粉,0.64 g/L厌氧培养的活性污泥能在15 h内将质量浓度15 mg/L ClO4-完全降解。

白橡锯材热压干燥特性与工艺研究

以白橡锯材为研究对象,采用热压机对其进行热压干燥处理,系统研究了热压温度、热压压力和试件宽度等因素对白橡木材干燥特性、颜色、吸湿性和尺寸稳定性的影响规律,获得了优化的热压干燥工艺。研究结果表明:采用热压干燥法可以实现白橡木的快速高效干燥,随着热压温度的升高,木材干燥速度显著加快,颜色逐渐加深,热压压力和试件宽度对干燥速率和颜色的影响不明显;热压干燥可以显著减小白橡木材的平衡含水率(EMC)和湿胀率,提高其尺寸稳定性,且随着热压温度的升高,白橡木材EMC和湿胀率降低,热压压力和试件宽度对木材EMC和湿胀率无明显影响;与对照材相比,热压干燥白橡木材的EMC降低9.97%~33.67%,径向和弦向湿胀率分别降低8.54%~33.96%、11.26%~30.02%;白橡木材的优化热压干燥条件为:热压温度为140~150℃热压压力为0.1 MPa,板材宽度为自然宽。

宜兴百合通过愈伤组织诱导再生鳞茎的研究

以宜兴百合外植体产生的小鳞茎为材料，用2，4-D诱导愈伤组织。结果表明，最适合的2，4-D浓度为0．01～0．10mg/L，愈伤组织诱导再分化小鳞茎的最佳条件为：pH5．8～6．2，温度22-28℃。光照强度对小鳞茎的生长无明显作用。

Al_2O_3基多元纳米复相陶瓷的制备及其超塑性

采用溶胶-凝胶法制备了Al_2O_3-ZrO_2(3Y)-Spinel纳米复合粉体,其颗粒大小为20～30 nm,粒度分布均匀,无硬团聚。采用真空热压烧结工艺制备了纳米复相陶瓷,结果表明:由于纳米复合粉体中的第二相阻止了基体Al_2O_3的致密化,纳米复合粉体的烧结温度较普通微米粉体相比并没有大幅度降低,其合适的烧结温度为1450～1500℃。烧结体的超塑性压缩试验表明:在1500℃材料表现出良好的超塑变形能力,变形抗力小于30MPa。在整个压缩变形过程中,材料没有出现明显的应变软化,显示出与超塑性拉伸变形截然不同的特性。

Ti-6Al-4V合金表面改性技术

Ti-6Al-4V合金作为一种重要的钛合金,其使用量占到了钛合金总使用量的75%～85%,但其耐磨性差、阻燃性差、疏水疏冰性能差、生物相容性不理想等性能缺陷在一定程度上限制了其在某些领域中的应用。首先对Ti-6Al-4V合金在各个领域应用时,其性能缺陷的表现形式及危害进行了概述,然后介绍了目前改善Ti-6Al-4V合金性能缺陷所普遍采用的以及具有创新性的表面改性技术,评述了部分表面改性技术的优缺点,最后提出了需对Ti-6Al-4V合金表面改性技术进一步研究的方向。

关节镜下治疗胫骨髁间棘骨折

目的探讨关节镜下复位并内固定治疗胫骨髁间棘骨折的手术方法及疗效。方法对14例Meyers-MckeeverⅡ、Ⅲ、Ⅳ的胫骨髁间棘骨折患者施行关节镜下复位及内固定术。在关节镜监视下,对移位或翻转的粉碎骨折块进行复位,用不可吸收缝合线或自攻空心松质骨螺钉对骨折块行内固定,同时处理合并伤。术后使用支具于伸膝位制动4～6周,术后给予相应阶段的康复指导。结果全部患者术后骨折愈合良好,伤膝关节活动度与健侧一致,关节稳定。结论对于胫骨髁间棘骨折,根据患者年龄、骨折类型、选取适合的内固定方式,在关节镜监视下完全可以做到满意的骨折整复,可靠的内固定,重建前交叉韧带的稳定性。关节镜下复位、内固定手术创伤小,较膝关节开放手术具有明显优越性。

基于机载LiDAR多回波类型森林叶面积指数反演研究

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)、冠层回波数量Lpi(n LPIcan)及冠层回波能量Lpi(i LPIcan)的三变量模型估测精度最高(R2=0.883,Mad=0.076),相比于单变量估测模型而言,R2提高了0.047,Mad减少了0.015。结果表明,基于点云回波类型分类的Lpi能够较好的估测森林Lai,且多变量模型的估测精度要优于单变量模型的估测精度。