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1.
2.
为降低蔬菜采后体内多环芳烃(PAHs)对人体的危害风险,以豇豆为材料,利用不同浓度洗洁精、食盐、米酒、米醋、植物油及清水分别对豇豆豆荚进行浸洗,通过高效液相色谱-质谱联用法检测豇豆采后体内PAHs的含量,并筛选出豇豆体内PAHs的最佳净化方法。结果表明,米酒和米醋处理对豇豆体内PAHs的去除效果基本一致,其中米酒处理组的∑PAHs(美国环保局公布的优先监测的16种多环芳烃的含量总和)降低68.92%,米醋处理组的∑PAHs降低73.88%,且对萘、二苯并(a,h)蒽和茚并(1,2,3-c,d)芘等均有明显的去除效果;清水浸洗可有效降低豇豆体内的茚并(1,2,3-c,d)芘含量,但会使菲的含量增加;食盐处理使∑PAHs增加了77.15%,主要表现在增加了2、3环PAHs在豇豆体内的积累;植物油处理可降低个别PAHs单体含量,但会引入其他PAHs单体,同时增加∑PAHs含量。毒性当量计算结果表明,米酒能有效降低豇豆体内的PAHs毒性,同时食盐处理也使豇豆体内的PAHs毒性当量降低。米酒和米醋能有效降低豇豆体内∑PAHs和二苯并(a,h)蒽的含量及其毒性当量。 相似文献
3.
基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。 相似文献
4.
面对目前我国农村地区土地规模化飞速蓬勃发展的局面,针对我国广大农村地区土地规模化经营的主要类型和发展趋势开展研究,分析我国土地规模化发展的进程和政策,认为1995—2008年是稳步发展阶段,2008—2014年是快速发展阶段,2014年至今是飞速发展阶段。研究了入股、流转和托管这3种主要的土地规模化发展类型的不同内涵和特点,发现土地经营的规模要适度,不宜无限扩大,认为入股类型土地规模一般不宜超过133.3 hm2(约2 000亩),流转类型土地规模一般不宜超过666.7 hm2(约1万亩),托管类型土地规模一般不宜超过6 666.7 hm2(约10万亩)。目前我国不同地区之间发展不平衡,研究发现全程托管将是未来发展的主要趋势,同时土地流转和土地托管在相当长一段时间内将共存。 相似文献
6.
我国是农业大国,土地是进行农业生产的基础,为实现农业规模化经营、提高农户收入,我国推行农民土地经营权入股政策,但在实施过程中,经营管理、自然生态、社会等方面的风险逐渐显现。本文通过对常州、泰州农民以土地入股的风险类型进行分析,对调研数据进行分析,得出针对风险的对策,为政策的更好推行提供合理化建议。 相似文献
7.
基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。 相似文献
8.