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以位于北京昌平小汤山的阿苏卫垃圾卫生填埋场渗滤液为研究对象,在不同的环境条件下,酸度(pH=5～9)、温度(4～30 ℃),进行了沸石、膨润土去除垃圾渗滤液中有害物质的实验[1]. 相似文献
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基于全产业链视角,以2022年5—8月对广州市主要荔枝产区360户荔枝种植户的调研数据为基础,利用有序Logistic回归模型和随机森林模型,对荔农绿色生产行为的影响因素及其重要性排序进行了探讨。结果表明：1）荔农的年龄、兼业情况与园地面积显著负向影响荔农绿色生产行为实施;2）安全生产认知、环境认知和政策认知能有效促进荔农采纳绿色生产行为;3）村规民约、加大绿色生产补贴力度、认定地理标志农产品品牌、政府满意度、参加培训、增加农业收益均显著正向影响荔农的绿色生产行为;4) 4类影响因素的重要性排序为认知特征、外部环境、家庭经营特征和个人特征。据此,文章认为政府应在尊重荔农主体性的基础上,因地制宜地制定政策措施,加大绿色生产补贴力度,实现收益与补贴的可视化,实行市场监督,适当扩大种植规模,构建多元宣传、培训体系,打造品牌的优质形象,全面提高荔农绿色生产水平。 相似文献
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以花芽分化期荔枝为例,分析了荔枝冠层叶片养分质量分数的空间分布差异;选用18种光谱变量,研究了荔枝不同冠层叶片养分质量分数与光谱变量的关系及其对无人机多光谱遥感监测模型的影响。结果表明：荔枝不同冠层叶片的氮、钾质量分数随冠层高度降低而明显提高;冠层中、上层叶片氮质量分数与无人机正射数据计算的类胡萝卜素反射指数（CRI）相关性最高（r＝0.86,p＜0.01）;冠层中、下层叶片钾质量分数与无人机正射数据的光谱变量显著相关,且与标准绿波段（NG）指数的相关程度最高（r＝-0.83,p＜0.01）。荔枝冠层叶片养分质量分数空间变化对基于垂直观测遥感数据建立的叶片养分质量分数估算模型精度有影响,无人机多光谱数据具有估算荔枝叶片氮、钾质量分数变化的潜力,但估算精度与冠层高度有关。 相似文献
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精确的海浪有效波高（简称浪高）预测对于海上生产生活具有重要意义。针对现有海浪浪高预测模型对不同海洋要素间关联信息考虑不足,以及长时序浪高数据本身存在非平稳性的问题,本文设计了一种考虑物理约束与差值约束的海浪浪高时间序列预测方法。该方法基于风速与浪高之间的物理关联,设计物理约束,并通过提取差分信息设计差值约束,结合现有基于深度学习的时间序列预测模型,实现浪高预测。采用黄海和东海的6个不同站点浮标数据进行了大量实验。实验结果表明,本文提出的方法可以利用海洋要素间的物理关联,有效提高浪高预测精度,并避免因不同要素间融合造成的信息间干扰;同时,利用差值约束,限制时间序列预测结果的变动范围。本文方法可以与不同类型的时间序列预测模型相结合,显著提升原有模型的性能,并在长时间序列的预测中体现出很好的鲁棒性,为海洋要素预测中物理与数据驱动模型的有效结合提供了思路和验证。 相似文献