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顺德市兴顺食品公司二期污水处理工程设计处理能力为800t/d,该工程采用上升流水解(酸化)———序列间歇式活性污泥法(SBR)新工艺。处理后水质达到广东省DB4426-89污水排放二级标准。 相似文献
2.
中亚热带丝栗栲次生林群落高度级结构分析 总被引:11,自引:0,他引:11
以高度级为参考坐标,应用衡量优势种群及群落结构动态的失稳率、群落垂直空间的分享度、α—多样性及群落高度级梯度β—多样性等指标对中亚热带丝栗栲次生林群落高度级结构特征及其动态进行分析评价。结果表明:丝栗栲群落及其优势种群个体数、群落物种数和种对级的分享度随高度级增加都呈下降趋势;各高度级物种数和个体数呈明显的正相关关系;级间失稳率显示,群落在第2、3、6、7高度级呈增长趋势,第4、5高度级呈衰退趋势,群落整体具有增长性结构;群落随高度级形成丰富度指数(dMa)、Shannon—Wiener指数(H)逐渐降低,均匀度指数(J)先增后减的变化趋势;随高度级梯度的增加,群落相邻高度级间Whittaker指数(βw)呈上升趋势,而Mofisita—Horn指数(CMH)呈不规则地跳跃式变化,表现了共有种在群落不同高度级的数量差异。图3表2参15。 相似文献
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中国珍稀格氏栲林的数量特征 总被引:10,自引:1,他引:10
运用伽玛分布,对数正态分布、韦布(Weibull)分布,正态分布等4种概率分布模型对格氏栲林的乔木层、灌木层、藤本层,草本层的物种-多度关系进行拟合分析,并用多种物种多样性指标测定格氏栲林各层次数量特征。结果表明:格氏栲林群落各层次物种-多度关系均符合伽玛分布,即伽玛分布模型应用于格氏栲林物种-多度分布研究是理想的;格氏栲林物种多样性指标介于中亚热带常绿阔叶林与南亚热带季风常绿阔叶林之间,表5参20。 相似文献
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封育次生马尾松(Pinus massoniana)林优势种群竞争密度效应 总被引:8,自引:1,他引:8
以退化红壤区封山育林植被恢复过程中优势种群马尾松为研究对象,研究不同恢复阶段马尾松种群竞争密度效应,并提出一个适用性更强的竞争密度效应模型.研究表明,退化红壤区植被恢复过程中优势种群马尾松竞争密度效应明显,优势种群平均胸径(D)、平均胸高断面积(S)、平均单株材积(V)、林分蓄积量 (M)与种群密度 (ρ)的竞争密度关系密切,达到极显著水平(α<0. 01);新竞争密度效应模型较前人模型描述C-D效应效果更理想,可在森林竞争密度效应研究中应用. 表 4参 19 相似文献
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杉木-观光木人工混交林竞争及邻体干扰指数研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将杉木和观光木人工混交林中林木竞争影响空间划分为内、外两圈,在此基础上将竞争指数分解为不同的邻体干扰指数,对象木生长量与3种干扰指数的回归分析表明,以杉木为对象木时,利用张大勇提出的干扰指数模型(Izdy)效果最好;以观光木为对象木时,利用Weiner提出的干扰指数模型(Iwg)效果最好.同时,竞争强度研究表明,杉木种内竞争>杉木观光种间竞争>观光木种内竞争.通过对几种竞争影响的划分比较,说明将竞争空间分为内、外两圈能较好地反应林木的竞争规律.表3参17 相似文献
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陶瓷废水处理原理及常用固液分离方法比较 总被引:5,自引:0,他引:5
本文就陶瓷废水的产生来源及废水处理原理进行了分析,对佛山市该行业废水处理常用的固液分离方式进行了处理效果及技术经济比较,指出将常用于给水处理工艺的水力循环澄清池应用在陶瓷废水处理工艺中,与其它分离方法相比,不仅占地面积小,效率高,而且易于操作和控制,可实现废水的全部回用,并建议对这种高悬浮物、高浊度水的混凝反应过程进行自动控制以提高水处理的稳定性。 相似文献
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丝栗栲种群生命过程及谱分析 总被引:25,自引:2,他引:25
以种群生命表及生存分析理论为基础,编制丝栗栲种群静态生命表,绘制存活曲线,死亡率曲线,亏损度曲线,死亡密度函数曲线。积累死亡函数曲线和危险率函数曲线,分析种群生命过程。结果表明,丝栗栲有2个死亡高峰,存活曲线趋于Deevey-Ⅱ型。并应用谱分析方法研究丝栗栲种群动态,结果表明,在丝栗栲种群自然更新过程中存在着明显的周期性。 相似文献
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纳米TiO2光催化是一种新兴的高效、节能的污水、废气净化新技术,本文阐述了TiO2光催化的反应机理、影响因素,以及其在污水中有机物降解、废气净化等环境领域中的应用研究进展,并对光催化技术的现状和发展趋势进行了探讨。 相似文献
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针对齐齐哈尔农村污染的现状,对解决农村污染问题提出了合理化建议,通过加大农村环境保护项目建设和资金投入力度、加强畜禽规模化养殖污染防治、强化土壤污染综合防治和加大宣传、教育与培训力度等有效手段,来改善农村污染问题. 相似文献
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毛竹林各组分能量估算模型的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在建瓯设置40块毛竹林标准地,分别测定了毛竹单株各部分干重与能量,建立了各部分生物量模型,并在此基础上,运用人工神经网络方法对毛竹林各组分能量进行估测.结果表明毛竹林各组分秆、枝叶和地下部分的平均能量依次为4.23225×10 相似文献