盐城湿地大米草-芦苇群落对生活污水净化效果的实验研究

大米草、芦苇群落对COD、N、P和NH4-N等污染物有着明显的净化作用,这对潮间带水质稳定起着积极的作用。研究发现在同一淹水深度下,随着群落盖度的增加,芦苇与大米草对有机物、N,P的净化能力也随之增强;而随着淹水深度的增加,大米草对COD的去除率在淹水深度为30 cm时效果最佳;而芦苇群落对COD去除率随淹水深度的增加呈缓慢下降的趋势。光照能够促进湿地植物群落对污染物的净化,但受植物群落垂直结构与淹水深度的影响很大。在群落盖度大于60%、淹水深度为30 cm与当前水质条件下,大米草、芦苇二者联合净化作用在一个潮周期内对有机物、N、P和NH4-N分别可达33.6、24.9、20.8和27.6%以上。

芦苇叶中Rubisco对干旱生境的响应

从分布于甘肃省河西走廊的沼泽芦苇和沙丘芦苇叶中提纯的Ｒｕｂｉｓｃｏ，大、小亚基分子量无明显变化，但沙丘芦苇与沼泽芦苇相比较，Ｒｕｂｉｓｃｏ的氨基酸组成中，亲水性氨基酸相对含量增加，疏水性氨基酸相对含量减少，酶分子的疏水性降低，且酶分子中可被ＰＣＭＢ滴定的ＳＨ基数仅为沼泽芦苇的５０％。这说明，芦苇在长期适应沙丘干旱生境过程中，其Ｒｕｂｉｓｃｏ无论在结构与功能上，均发生有适应性的改变。

不同面积芦苇稻幼蟹塘浮游植物功能类群的结构特征

为分析不同面积(0%、10%、20%、30%)芦苇稻幼蟹塘浮游植物功能类群结构特征及其与环境因子的关系,并探究合适的幼蟹池塘套种芦苇稻的面积,在2015年7—10月对不同面积芦苇稻幼蟹塘浮游植物进行了监测,分析了其种类组成、生物密度、生物量、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数和Margalef丰富度指数的变化规律及其与环境因子的关系。结果表明:在共采集到的126种浮游植物中,以绿藻门、硅藻门和蓝藻门为主,隶属于8门71属,16个优势种分属于12个功能类群,为R、S1、G、J、B、D、P、L_O、W_O、X2、X1、MP。不同面积芦苇稻幼蟹塘浮游植物平均密度、生物量、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数和Margalef丰富度指数的变化范围分别为:0～(8.135±4.794)×10~7L^(-1)、(1.079±0.454)～(38.162±13.414)mg/L、(1.301±0.072)～(2.387±0.368)、(0.346±0.006)～(0.843±0.125)、(1.038±0.183)～(1.852±0.131)。浮游植物功能类群丰度的主要驱动因子是硝酸态氮、总氮、水温、总磷、叶绿素a。不同面积芦苇稻幼蟹塘水体污染等级为α-中污型,其中20%组池塘浮游植物的Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数整体上均高于其他3组且相对稳定,丰富度指数在养殖中期高于其他3组,在养殖后期低于0%和10%组,但高于30%组,因此,幼蟹塘以种植20%面积的芦苇稻较为合适。

RS码译码器综述

ＲＳ码是差错控制领域中一类重要的线性分组码，由于具有很强的纠随机错和突发错的能力，因而被广泛应用于各种差错控制系统中。本文从ＲＳ译码算法、ＲＳ译码器的ＶＬＳＩ结构和ＲＳ码系统性能三方面论述了ＲＳ译码器的发展现状。

芦苇硫酸盐浆残余木素特性的研究

从元素组成、功能基含量、结构单元三种基的比例和分子量及其分布等方面研究了苇浆残余木素的性质 ,并与芦苇木素进行了比较。研究发现 ,苇浆残余木素比起芦苇木素具有较高的氢含量和较低的氧含量 ;较低的甲氧基含量和较高的酚羟基和醇羟基含量 ;明显低的总醛含量、平均分子量及更高的多分散性。

荻苇CTMP配抄箱纸板生产试验

本课题主要探索荻苇制CTMP的可行性及其配抄箱纸板的适用性。研究结果表明,获苇片经NaOH预浸、预蒸及热磨工艺能生产出CTMP,并能配抄出符合质量要求的箱纸板,其制浆得率提高,箱纸板成本降低,并大大减轻了废液的污染负荷。

广义Reed-Solomon码的深洞问题

广义Reed-Solomon码是理论研究和实际应用中非常重要的一类纠错码,对于其结构的研究一直是编码理论与理论计算机科学中的研究热点.深洞是指达到纠错码最大错误距离的极值结构,确定纠错码的深洞在编码理论中具有重要意义.本文综述广义Reed-Solomon码的深洞的研究进展,包括问题的发展、研究方法、主要结论及相关的有限几何与计算问题.

决定二阶Reed-Muller码重量分布的初等方法(英文)

本文独立地给出一种计算二阶RM码RM_2(2,m)重量分布的初等方法.该方法也可以用来研究3阶以上的RM码的重量分布.

基于分群游走机制的灰狼优化算法的FPRM逻辑电路面积优化

针对基于XNOR/OR的固定极性Reed-Muller电路(FPRM)逻辑电路面积优化方法搜索最优解速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出一种新的FPRM逻辑电路面积优化方法,利用基于分群游走机制的灰狼优化算法(GDGWO)搜索电路面积最小的FPRM电路.GDGWO在初始化种群后,采取“轮盘赌”选择算法选出合适的新群体头狼,以提高种群多样性;执行种群分裂机制,防止因原始种群陷入局部最优而降低算法的鲁棒性;在分群搜索开发过程中引入改进后的随机游走策略,使灰狼种群能够更快地包围猎物,提高算法的收敛速度.基于北卡罗来纳微电子中心Benchmark测试电路的实验结果表明,GDGWO与粒子群算法相比,电路面积优化率提升57.42%;与黑猩猩算法相比,提升41.94%;与原始灰狼优化算法相比,提升43.68%.