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1.
杨志远 《价值工程》2021,40(26):145-147
本文主要介绍大白菜鲜切加工工艺及加工中的品质变化及影响因素,综述了国内外鲜切白菜的保鲜技术研究现状与发展趋势,阐述了鲜切白菜的发展前景.  相似文献   
2.
3.
4.
天然气管道置换氮气的过程中,氮气的注入浓度为影响置换安全性的主要因素。文章主要从注氮过程、置换过程、升压过程三方面出发,分析了天然气管道氮气置换过程中的安全性影响的表现,分析了导致各类风险发生的原因,并提出了具体的预防措施。  相似文献   
5.
2019年,吉林省辽源市认真贯彻落实国家和省关于农民工等人员返乡创业的重要部署,大力实施农民工返乡创业工程,以“引导返乡创业、促进就近就业”为主体思路,以开展“千人创业带动万人务工”为重要载体,坚持以创业促就业、以创业促转移、以创业促增收,不断拓宽农民增收致富新渠道,农民工等人员返乡创业工作收到了显著成效。  相似文献   
6.
现代工农业快速发展的过程中,产生了大量的工业废水和农业污水流入江河湖泊。据相关数据显示,加拿大、美国、日本、中国因河流被污染导致鱼类的汞、铅含量超过规定指标。工业废水和农业污水中是重金属离子一类重要污染物的主要来源,汞、铅通过生物富集作用,经食物链进入人体,给人类带来严重危害。探索出外源钙(Ca)、锌(Zn)、铁(Fe)添加对金鱼汞(Hg)、铅(Pb)的毒性影响,并找出它们对金鱼中毒缓解作用的机理,很多研究表明,钙(Ca)在生物抗逆境过程中具有重要作用,外源Ca可增强生物对许多非生物逆境的适应性,减轻逆境对植物所造成的伤害。本实验采用静水生物试验法,通过反复的平行实验确定不同浓度的Ca2+,Zn2+、Fe2+对金鱼的解毒效应,测定其24h最大耐受浓度和绝对致死浓度(LC100)。  相似文献   
7.
北化院HA高活性球型催化剂具有高活性、低灰分的特点,相关的科研人员为了改善助剂配方,在中国石化第二代环管法聚丙烯工艺装置上进行测试生产电工膜专用的聚丙烯树脂。提高聚丙烯颗粒的质量,使其等规指数和灰分控制上最大程度的符合要求,提高其产品性能。  相似文献   
8.
凋落物分解是生态系统的重要过程之一。主要由生物因子(土壤微生物、土壤动物)与非生物因子(环境因子、凋落物质量)综合控制。CO_2浓度升高一方面会改变生态系统凋落物的种类组成、凋落物产量、凋落物质量从而来影响凋落物分解过程,另一方面通过影响土壤动物和土壤微生物的群落结构以及活性来调节凋落物分解。近年来,以全球变暖和CO_2浓度升高为主的全球变化对凋落物分解的影响受到广大学者的关注,但其研究结果具有很多不确定性,并且主要集中在森林和草原生态系统。湿地面积虽然仅占地球陆地面积的4%-6%,却储存着全球20%-30%的碳。因此,未来的研究重点应该集中在CO_2升高背景下研究湿地生态系统凋落物分解的内在机制,从而为未来全球变化大环境下湿地生态系统管理做出理论参考。  相似文献   
9.
基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350~1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。  相似文献   
10.
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