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61.
虾肤诱食剂改善南美白对虾植物蛋白日粮的作用 总被引:6,自引:0,他引:6
用900尾平均体质量为0.106 g/尾±0.012 g/尾的南美白对虾(Peneausvannamei)进行虾肽改善植物蛋白日粮试验,结果表明:(1)大豆粕、杂粕组南美白对虾的成活率显著高于鱼粉组(P<0.05);(2)大豆粕、鱼粉组南美白对虾相对生长率、饲料系数、虾体组成相似,杂粕组最差,且与大豆粕、鱼粉组有显著性差异(P<0.05)。结果表明,在南美白对虾日粮中虾肽作为营养性诱食剂可显著改善植物蛋白的适口性,提高南美白对虾对大豆蛋白的的消化吸收功能,达到与鱼粉组相同的养殖效果,从而明显降低南美白对虾日粮成本。 相似文献
62.
秋茄和榕树叶片中正构烷烃分布和单体化合物δ13C值及其光合作用 总被引:1,自引:0,他引:1
对深圳福田、阳江、海南新竹红树林秋茄Kandelia candel及海口榕树Ficusm icrocarpa叶中类脂物进行萃取,分离出正构烷烃,通过气相色谱(GC)及色谱-质谱(GC MS)分析,测出了正构烷烃的碳数分布和相对含量.气相色谱-稳定同位素比质谱仪(GC-IRMS)测定了正构烷烃单体化合物的稳定同位素组成δ13C.秋茄叶和榕树叶正构烷烃的碳数分布均为C17C33,主要集中在C23-C31(>90%).化合物含量最高为C27的有深圳福田秋茄、海南新竹秋茄、海口榕树,而阳江秋茄为C25.单体化合物的稳定同位素δ13C深圳福田秋茄为-31.42‰-34.48‰,阳江秋茄为-31.69‰-33.62‰,海南新竹秋茄为-30.30‰-33.04‰,海口榕树为-29.92‰33.56‰;平均值分别为-32.95‰、32.67‰、31.67‰、-31.74‰.结果表明,秋茄和陆地植物榕树的光合作用都是通过C3途径,是典型C3植物. 相似文献
63.
某港口堆场地基上部5.0m系吹填而成,地表下18m范围均属软土,经真空预压初级加固后地基承载力仅在80—90kPa,局部区域上部淤泥土层土性指标较差,含水量大于50%,地基承载力不足60kPa。为了使地基达到230kPa的承载要求,设计采用深层搅拌法加固超软弱地基。通过现场成桩工艺试验和检测表明,桩身水泥土强度在90d龄期时大于1.80MPa,单桩承载力标准值大于150kN,以φ600桩径、桩长13.5m、置换率为0.308和φ500桩径、桩长13.5m、置换率为0.267两种方案布置的复合地基承载力标准值均超过了230kPa的设计要求。试验结果表明,深层搅拌法在港口超软弱地基土应用只要施工工艺适当,完全可以使地基承载力提高2—3.5倍以土,从而节省大量的工程投资。 相似文献
64.
如何计算整个系统的运转效率,特别是受不确定因素影响的系统(如过驳系统),仍然是一个非常重要的研究课题。文章提出基于模糊综合评判方法的效率计算方法,是一种新的尝试,这种方法较好的避免了人的主观随意性,更符合实际情况,同时又可以弥补统计方法的不足。文章对某沿海地区的一过驳系统进行了效率计算,取得比较好的效果。 相似文献
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68.
地质灾害治理工程项目管理是地质灾害管理的具体体现和实施过程,其基本任务是根据地质灾害管理目标和管理方法,组织实施防治工程,保障取得预期的减灾成果。就镇江市地质灾害治理工程项目管理目前现状,从规范文件、招标机构、管理工具、管理经验、干扰因素、风险评价、人员素质等方面进行粗浅分析,并针对存在的问题提出相应的对策,借以提高镇江市地质灾害治理工程项目管理的能力和水平,以便今后地质灾害治理项目管理更好地完善和发展。 相似文献
69.
中国西部环境与生态科学数据中心:面向西部环境与生态科学的数据集成与共享 总被引:1,自引:1,他引:0
国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。 相似文献
70.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献