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281.
本文对比研究了QuEChERS、加速溶剂萃取和超声提取三种方法,结合液相色谱-串联质谱法解决了土壤中18种极性强、热稳定性差的痕量氨基甲酸酯和三唑类农药提取难题。研究表明,Qu ECh ERS法的基体加标回收率为76.3%~121.0%(除涕灭威为27.5%外),超声提取法为71.0%~100.0%(除涕灭威为4.7%,涕灭威亚砜为137.8%外),加速溶剂萃取法大多低于70%(甲硫威、涕灭威、三唑醇几乎没有回收),可见QuEChERS法比另两种提取方法结果更优,最终确定为检测氨基甲酸酯类和三唑类农药的样品提取方法。涕灭威回收率偏低、涕灭威亚砜回收率偏高与提取方法的热效应有关;仲丁威、甲萘威等组分的回收状况与土壤类型相关。 相似文献
282.
通过实验室土柱模拟实验,研究垃圾渗滤液污染晕中不同污染物的迁移转化规律和生物地球化学降解作用。实验结果表明:微生物在前28 d的增长速度较快,平均每天增长1.7×105个;TOC在土壤中以“梭形”向前迁移,而且微生物的增长对其衰减具有明显的影响;NH4 -N在土壤中以“活塞式”向前推进,其衰减和微生物的增长在短期内未见明显的关系;TOC在土壤中的迁移速度比NH4 -N的迁移速度快,TOC的迁移速度约为3.0 cm/d,而NH4 -N的迁移速度约为2.4 cm/d。 相似文献
283.
个人地理标记数据是个人通过笔记本、平板电脑或者手机等设备发布的包含地理位置且与个人相关的文本、照片和视频等信息。本文针对个人地理标记数据的特点,提出了一种适用于地理标签数据的可视化方法——个人地理标记数据拓扑图,并设计和实现了核心算法。为了比较和评估该方法的效能,对"文本列表""普通地图"和"标记拓扑图"3种用户界面进行了可用性测试,并对测试数据进行了方差分析。测试结论表明,3种不同用户界面在查找个人地理标记数据的效率方面存在显著性差异,其中文本列表和标记拓扑图均优于普通地图,文本列表和标记拓扑图在查找时间上的差异并不显著,标记拓扑图在查找时间均值上略优于文本列表。 相似文献
284.
285.
286.
针对时序数据中的破年变异常,基于S变换时频方法构建信息提取流程,在提取常规短周期破年变信号(ONA)的同时分析背景年变信号(ANA)的演化过程。在此基础上,基于双向非对称阈值策略,结合R值评分及Molchan图表法构建预测指标确定和效能定量评估方法。新疆库尔勒水平摆倾斜北南测项的实际应用结果显示,该测项的ANA信息对台站周边250 km内6级以上地震具有较好的预测效能,ONA信息对200 km范围内5级以上地震的预测效果相对更优。 相似文献
287.
<正>1研究背景我国定点形变类观测仪器已运行多年,积累了丰富的数据,为开展相关研究奠定了良好的数据基础。然而,由于这些仪器灵敏度高、观测频带宽,易受到各类因素的影响,导致数据记录复杂,资料解释困难。此外,对于不同测点,由于仪器本身和周边环境的差异,通常难以进行观测记录的直接比较,更难综合提供区域形变场的整体特征(欧阳祖熙,2011)。目前,一些常规处理分析方法主要针对单个测项开展研究, 相似文献
288.
针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。 相似文献
289.
针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。 相似文献
290.
内蒙古典型草原与荒漠草原NDVI对气象因子的响应 总被引:2,自引:2,他引:0
分析了内蒙古典型草原与荒漠草原NDVI的变化,探讨了干旱对NDVI的影响,建立了NDVI与气象因子的回归模型。结果表明:2000-2016年内蒙古典型草原与荒漠草原NDVI呈现波动变化,变异较小。干旱对典型草原区的羊草(Leymus chinensis)群落与大针茅(Stipa grandis)群落NDVI影响显著(P<0.05);与正常年份相比,干旱导致羊草群落与大针茅群落NDVI降低约23%。5-8月降水量和干燥度指数影响内蒙古典型草原羊草群落与大针茅群落NDVI;荒漠草原区羊草+短花针茅(Stipa breviflora)群落与沙生针茅(Stipa plareosa)群落NDVI的主要影响因子分别为年均气温与5-8月平均气温;5-8月降水量和年均气温是影响典型草原和荒漠草原NDVI的重要因子。基于气象因子的NDVI回归模型能够较好地对区域NDVI进行估测。生长季降水是影响典型草原NDVI的关键因素,而气温显著影响荒漠草原NDVI。在未来气候变化的背景下,内蒙古典型草原NDVI对干旱的响应会更加敏感。 相似文献