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基于多年的定位监测数据,研究了亚热带5种森林生态系统水源涵养服务的流量过程。结果表明,里骆杉木林、西江坪常绿阔叶林的年内林冠截留量曲线呈现单峰型,而宜山龙桥的3种森林生态系统的林冠截留量曲线则呈双峰型。5种森林生态系统累积林冠截留价值的过程曲线基本一致。里骆杉木林和西江坪常绿阔叶林的水文调节量变幅较大,而龙桥3种类型的年内水文调节量变幅较小。5种森林生态系统的月平均水文调节量依次为西江坪常绿阔叶林>里骆杉木林>龙桥柠檬桉马尾松混交林>龙桥马尾松林>龙桥杉木林 ...
张彩霞 +3 more
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水资源的用水结构和承载力的计算是当前人们普遍关注的问题,探讨县域水资源承载力是维持县域经济社会健康发展的重要环节。从长武县2007 年水资源现状出发对县域范围内的用水结构及水资源承载力平衡指数进行计算与分析。结果表明:长武县用水结构中,农业、工业、生活、养殖业用水量比例分别为0. 65 ∶0. 29 ∶0. 04 ∶ 0.
张宽平 +4 more
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以具有好氧反硝化功能的异养硝化菌剂作初始接种物,粉末状活性炭对该菌剂进行预固定,批次进水的方式培养出了异养硝化好氧颗粒污泥,研究了颗粒污泥的培养条件.结果表明,有机负荷、进水水质、曝气量和沉降时间都对异养硝化好氧颗粒污泥的形成发育起着重要作用.模拟废水和猪场废水都可以培养出异养硝化好氧颗粒污泥.在COD负荷4.0 g.(L.d)-1,氨氮负荷0.212 g.(L.d)-1,曝气量为200 L.h-1,沉降时间为2.0~4.0 min条件下可形成颗粒污泥 ...
黄钧, 苟莎
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Statement on Sustainable Development of Rainfall Resources Utilization
雨水是黄土高原雨养农业区水资源的主要来源,随着全球性干旱程度的日益加剧,雨水资源化开发利用备受关注,本文着重从理论上分析了雨水资源化的含义,黄土高原雨养农业区开展雨水资源化利用的有利条件,利用现状及实现雨水资源化开发利用持续发展的技术体系 ...
赵光耀, 赵有恩, 张光辉
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本文采用千年生态系统评估(Millennium Ecosystem Assessment,MA)的理论框架,结合市场价值法、影子工程法、机会成本法等方法,以土地利用变化数据、社会经济调查资料为数据源,对三江源地区1985、1996、2000、2008年生态系统服务价值进行了评估,评估的生态系统服务类型包括食物生产、调节气候、净化空气、水源涵养、控制侵蚀、废弃物降解、营养物质循环7项。结果表明:三江源地区1985、1996、2000、2008年生态系统服务总价值分别达到602.94亿元、601.58亿元 ...
刘亚辰 +3 more
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通过受猪场污水影响的池塘和鱼塘水生生态系统中表层水-沉积物的磷含量、磷吸附能力比较,了解猪场污水、鱼塘养殖对表层水-沉积物系统磷行为的影响.结果表明,猪场污水排放和鱼塘养殖都会明显增加水体中溶解性反应磷(DRP)和溶解性有机磷(DOP)的含量,从DRP、DOP、PP3种形态磷在总磷中所占的比例来看,DRP是水体中主要增加的磷含量.猪场污水排放对水体中磷的增加作用比鱼塘养殖更剧烈一些,猪粪是水体中磷的主要来源.但是猪场污水排放对沉积物中不同形态磷含量的影响不明显,这可能与水体中磷的存在形态和转化时间有关.
杨旺赣 +3 more
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森林之效應,目前只注重其有形之木材生產,而其對於森林涵養水源之效益,須更進 一步地予以定量化,本文擬在林地之不同生育情況和施業方式下,對土壤性質的變化 ,施行滲透試驗,以探討森林於水資源涵養之功效,並討論測定儀器之優劣,以謀求 較精確之方法,減少誤差。 本文所得之結論如下: 1.在土壤滲透率比較上,以裸露地最小,砍伐跡地最大。 2.對於土壤滲透率之影響因子中,土壤粗孔隙較土壤孔度影響較大,關係較切。 3.散水型入滲計測定時,其降雨強度與土壤滲透率成正變。 4.冠水型滲透率較散水型高 ...
謝政道, Xie, Zheng-Dao
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目前 ,抗菌药物在水产养殖动物疾病防治中占有重要地位 ,然而 ,在水产养殖中使用抗菌药物也可产生一系列的副作用 ,例如细菌耐药性的产生和药物在鱼体和环境中的残留。本文就水产药物使用的历史、现状、适应症、副作用 ,耐药性的现状、来源、产生机制 ,耐药菌判定的标准 ,以及该领域的研究现状等问题进行综述与分析 ...
李爱华
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[Prognostic value of palmitoyl-protein thioesterase-1 in gastric cancer and its regulatory role in tumor cell lipid metabolism]. [PDF]
Huang B +11 more
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[Construction of a genotype-phenotype database and machine learning models for pseudohypertrophic muscular dystrophy]. [PDF]
Chu YX, Zhang CL, Peng J.
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