密云水库上游河流硝态氮含量空间分布格局

为了揭示密云水库上游河流硝态氮含量的空间分布规律,探讨其主要的影响因素。笔者对密云水库上游河流进行了全流域的水样采集,调查和收集了有关人类活动的数据(如人口、土地利用、化肥施用量等),利用流动注射分析仪测定了河水硝态氮含量。结果表明:密云水库上游东部的潮河水系的硝态氮含量高于西部的白河水系;河流硝态氮含量的空间分布格局与人类活动密切相关,表现在途径畜禽养殖场、居民点和农田时往往升高,而经过水坝、峡谷、森林时又常常降低,其排列次序依次是:畜禽养殖场>居民点>农田>水坝>峡谷>森林。河流硝态氮含量与人口密度、耕地比例和化肥氮施用量呈线性正相关关系。     

22种中草药提取物杀根结线虫活性

通过对南方根结线虫2龄幼虫的直接触杀试验,研究了22种中草药在采用不同提取溶剂和不同提取手段条件下所得提取物的杀根结线虫活性.结果表明:胡黄连、狗脊、木香、蛇床子、石榴皮、瞿麦、吴茱萸、甘草、花椒和艾蒿10种中草药提取物具有较强的杀根结线虫活性,并且胡黄连、木香、蛇床子和石楠在多种提取方式下均能提取出较强的杀线虫活性成分,其中胡黄连和狗脊的水煮提取物经过石油醚、乙酸乙酯和正丁醇依次萃取后,所得活性萃取物对南方根结线虫2龄幼虫72 h内的LC50值分别为81.44、67.37 mg/L.     

基于PSO－PPE模型的宁夏扬水灌区水土资源承载力综合评价

为定量评价宁夏扬水灌区水土资源承载力,从水资源、社会、经济、生态环境4个系统层选择20个指标构建了农业水土资源承载力综合评价指标体系、采用粒子群优化投影寻踪(PSO-PPE模型)对宁夏扬水灌区(红寺堡灌区、固海固扩灌区)各分区2015年水土资源综合承载力进行了评价。结果表明:宁夏扬水灌区水土资源承载力总体水平较低,其中红寺堡区以及固海固扩区的多个分区的承载力评价值小于2,评级等级只有Ⅳ级,且处于Ⅲ级的4个分区最佳投影指标值也较低(最高为2. 809)。从各分区4个系统的评价结果来看,各分区的水土资源承载力的主要影响因素有差异,应当结合各分区水土资源实际特点,从水资源利用、水资源生态维护和社会经济外部支持等多方面入手,制定科学合理的水土资源管理与利用措施,以改善灌区水土资源承载能力。     

结合分子模拟探讨液体复合材料中改性PBS与纤维素衍生物之间的相互作用

采用聚乙二醇(PEG)改性的聚丁二酸丁二醇酯(PEG/PBS)分别与改性纤维素羧甲基纤维素(CMC)和羟乙基纤维素(HEC)共混制备了在水相均匀分散的聚酯/纤维素新型液体复合材料,并结合分子模拟技术对液体复合材料间的相互作用机制进行了研究。结果表明:1 H-NMR证明了PEG/PBS共聚物具有预期的化学结构;分子动力学模拟表明PBS呈现螺旋结构,PEG的引入改变了其结构的规整性,且有效提高了共聚物分子链的极性和柔顺性,改善了其与纤维素衍生物的相容性。复合材料的能量分布结果表明PEG/PBS中醚、酯基官能团与纤维素衍生物中的羟基官能团之间存在较强的氢键作用和范德华力。FTIR谱图中官能团(如—OH、—OCO—、—COOH、—C—O—C—等)吸收峰频率的偏移、SEM照片中表界面形态的变化、EDS能谱中C和O元素的含量变化等表明PBS及其醚化PEG/PBS与CMC的官能团之间发生了相互作用,且醚化改性后相互作用增强,复合材料的透过率由50%提高到70%以上,热稳定性和柔韧性均提高,验证了分子模拟的结果。     

N–PBS/HEC共混物的性能研究

利用熔融缩聚的方法将N-甲基二乙醇胺与丁二酸和1,4-丁二醇共聚,制备含N的聚丁二酸丁二酯(PBS)共聚物(N–PBS),然后将其与纤维素衍生物羟乙基纤维素(HEC)进行溶液共混,制备了在水相中均匀分散的共混乳液,用流延成膜法制备了N–PBS/HEC共混膜。研究了N–PBS中—N(CH3)—基团的含量对N–PBS亲水性及共混膜性能的影响。结果表明,随着N–PBS中—N(CH3)—含量的增加,N–PBS极性增加,亲水性增强;相对于PBS,N–PBS与HEC的相容性得到改善,共混膜的热分解温度在300℃以上,热稳定性良好,其透过率和断裂伸长率也随着N–PBS中—N(CH3)—含量的增加而提高。     

针对被动微波AMSR-E数据的土壤水分反演算法

提出了一种针对被动微波AMSR-E数据的土壤水分反演算法。用改进的积分方程模型(AIEM)模拟表明:在给定的粗糙度条件下,土壤水分和发射率之间有很好的线性关系;18.7GHz与10.7GHz的垂直极化(V)微波指数与土壤水分有很好的关系,而且部分消除了土壤粗糙度的影响,相关系数的平方(R-Square)是0.98。因此,建立标准化的微波指数与土壤水分之间的关系是可行的。算法敏感性分析表明,当有降雨时此算法比较敏感。相对于全国农业遥感地面监测东北网点县实测数据,算法平均误差大约是21.5%。此算法低估了土壤水分,用实测数据对反演结果做进一步修正后的误差为7.4%。用AMSR-E数据对2009年2月1日中国主要陆地表面进行了实际反演分析,结果表明反演结果符合实际土壤水分的分布情况,表明算法可行。