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1.
作为重要的土壤物理性质,膨胀性在影响土壤导水性、持水性、抗蚀性以及土壤结构的形成和发育等方面发挥着重要作用。为了探讨生物土壤结皮(BSCs)土壤的膨胀特性及其主要影响因素,针对黄土高原风沙土和黄绵土两种典型土壤,利用膨胀仪测定并比较了有、无藓结皮及其在不同因素(初始含水量、干湿循环、冻融循环、温度)下膨胀率的差异,分析了BSCs对土壤膨胀性的影响及其与环境因素和BSCs性质的关系。结果显示:风沙土上藓结皮的膨胀率为1.93%,较无结皮增加了8.65倍;而黄绵土上藓结皮的膨胀率为2.05%,与无结皮相比降低了76.68%。藓结皮的生物量和厚度与其膨胀率在风沙土上均呈线性正相关关系(P < 0.05),在黄绵土上分别呈二次函数(P=0.02)和线性正相关关系(P=0.02)。初始含水量同时影响了土壤最大膨胀率和稳定膨胀时间,影响程度风沙土远大于黄绵土(包括藓结皮和无结皮);干湿循环次数对无结皮土壤膨胀率的影响程度大于藓结皮土壤,其中风沙土和黄绵土上无结皮的膨胀率分别是50.00%~620.00%和-2.28%~10.81%,而两种土壤上藓结皮的膨胀率分别是-5.70%~10.88%和-10.24%~-21.46%;冻融循环下4种土壤的膨胀率均有不同程度的降低,降幅为0~18.54%。黄绵土无结皮的膨胀率受温度影响程度较大,50℃下黄绵土无结皮的膨胀率分别是25℃和35℃下的1.17倍和1.21倍。BSCs显著地改变了风沙土和黄绵土表层的膨胀性,其影响的程度和方向取决于土壤类型。同时,BSCs的膨胀性受含水量、温度、干湿以及冻融循环等关键因素影响。 相似文献
3.
为了研究不同积水深度下若尔盖高原木里薹草(Carex muliensis)叶片的生理生态特征,于2016年4月23日,在若尔盖县喀哈尔乔县级湿地自然保护区内,将生长着木里薹草的原状土柱移栽至若尔盖湿地国家级自然保护区管理局实验场的木箱内,使木里薹草继续生长;设置3种模拟积水深度,分别为20 cm、10 cm和0 cm(无积水),于2019年6月30日、7月16日和8月1日,测定各积水深度下木里薹草叶片的光合气体交换参数、叶绿素荧光参数和生长指标。研究结果表明,随着积水变浅至无积水,3个观测日的木里薹草叶片的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率都显著减小(n=5,p0.05),而胞间CO2浓度显著增大(n=5,p0.05);积水深度变化对木里薹草叶片的最小荧光产量、PSⅡ反应中心最大光化学效率和碳稳定同位素δ13C值无显著影响;随着积水变浅至无积水,木里薹草叶片的光化学猝灭系数和电子传递量子效率也减小,非光化学猝灭系数增大;随着积水变浅至无积水,木里薹草的株高变矮,叶长变短。 相似文献
4.
西藏林周县是我国大骨节病(KBD)患病较为严重的地区之一,本文将林周县作为研究区,通过使用地理探测器(GeoDetector)量化分析KBD患病率风险因子的影响,并使用环境化学方法验证空间分析结果。通过对10个潜在影响因子的分析以及对当地KBD患病村和非患病村的土壤-水-粮食-人这一生物地球化学循环的环境化学分析,结果表明:(1)林周县KBD由一组多重且交互作用的环境影响因子共同作用影响,其中最重要的控制因子是地层因子;(2)所有环境介质(土壤、水、谷物)及人体组织中的硒元素浓度在KBD患病区均低于非患病区;(3)当地居民对硒和铬的摄入严重不足,尤其是KBD患病村中居民硒元素平均日摄入量(ADD)大约仅为世界卫生组织(WHO)建议的成人基本摄入量下限的4%;(4)我们推测,当地居民患病主要是由于地层这一影响因子,这是由于通过生态系统的迁移转化导致当地人口严重硒缺乏,最终导致地方性生物地球化学硒缺乏。 相似文献
5.
6.
目的:观察滋肾平眩汤联合西药治疗后循环缺血性眩晕肾阴不足证的临床疗效。方法:将后循环缺血性眩晕肾阴不足证患者98例随机分为2组,每组各49例。2组均给予西医常规治疗,对照组加用盐酸氟桂利嗪胶囊治疗,治疗组在对照组治疗的基础上加服滋肾平眩汤治疗。1个月后比较2组综合疗效、动脉血流速度、不良反应。结果:总有效率治疗组为87.76%,对照组为71.43%,组间比较,差异有统计学意义(P<0.05)。2组基底动脉、右椎动脉、左椎动脉血流速度治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义(P<0.05);2组不良反应发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:滋肾平眩汤联合西药可提高后循环缺血性眩晕肾阴不足证的临床疗效,改善血流速度,且不良反应少。 相似文献
7.
8.
9.
剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
10.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献