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1.
现常用于检测高血压病的彩色、脉冲多普勒及二维、M型超声心动图几种方法,各有其优点与不足。本文利用其各自的优点,运用上述复合超声心动图法检测96例高血压病患者及96例正常人,进行了分析研究,认为,此法检诊高血压病是实用、可行的。 相似文献
3.
人们很长时期认为植物的正常发育,除了需要碳、氢、氧和氮之外,还需要磷、钾、钙、镁、硫和铁。现在已经确定土壤里含有的以十万分之几来定量的所谓微量元素,在植物生活中起着很重要的作用。这些微量元素包括硼、锰、铜、锌、钼、砷、碘、钴等等。例如,当缺乏硼这种微量元素时,植物的根和茎就停止生长,并且植物会害重病。正常的供给植物以硼和锰,就能提高它们的收获量,同时对发生在植物体内的基本生理过程——光合作用、蛋白质和醣类的新陈代谢等——发生良好的影响。譬如,我们在“谢格洛沃”(列宁格勒州)集 相似文献
4.
地表和地下土壤动物群落空间格局及其与环境因子的空间作用关系,是揭示地表-地下生态系统格局与过程及生物多样性维持机制的重要基础。于2011年在三江平原农田生态系统,在50m×50m的空间尺度内,基于地统计空间分析方法,揭示地表和地下土壤螨群落及不同螨类物种丰富度的空间格局,并分析这种空间格局与土壤含水量、土壤p H值及大豆株高空间格局的空间关联性。半方差函数和普通克里格插值表明,8月份地表、地下和10月份地下螨群落及这些群落内大部分螨类物种在特定空间尺度内形成集群,表现为空间异质性特征,且这种空间分异多由结构性因素或结构性因素和随机性因素共同调控。交叉方差函数表明,土壤螨群落和不同螨类物种的空间格局与环境因子的空间格局在多种尺度上表现出复杂的空间关联性(正的或负的)。但简单Mantel检验仅发现8月份地表中气门亚目未定种1(Mesostigmata unidentified sp.1)和大豆株高存在明显的正的空间关联性。研究结果表明地下螨群落和生长季节的地表螨群落具有明显的空间异质性结构,地表和地下螨群落及大多数螨类物种丰富度与土壤含水量、土壤p H值及大豆株高的空间关联性并不显著。促进地表-地下生态系统土壤动物群落空间格局研究,为地表-地下格局与过程研究奠定基础。 相似文献
5.
6.
土壤动物多尺度空间自相关性特征是土壤动物空间异质性和空间共存格局研究的重要基础。以土壤跳虫为研究对象,以中国科学院三江平原沼泽湿地生态实验站为研究区,于2011年8月和10月,选取具30 a以上耕作历史的旱地为实验样地,以5 m为步长设置一个50 m×50 m的实验样地,采用地统计中的全局Moran's I指数和局部Moran's I指数相结合的方法,研究土壤跳虫多尺度空间自相关性特征。全局空间自相关结果表明,土壤跳虫群落总密度和多数跳虫种类存在显著的多尺度空间自相关特征,多数为显著的正的空间自相关性,形成明显的空间集群。局部空间自相关结果表明,土壤跳虫群落总密度和所有跳虫种类均存在显著的局部空间自相关性,在局部地区形成\"高—高\"和/或\"低—低\"的空间集群,并和\"高—低\"和/或\"低—高\"的空间孤立区相伴发生,即形成\"斑块\"和\"孔隙\"相间分布的水平镶嵌格局;这种镶嵌格局具一定的时间动态特征,从夏季到秋季斑块大小和空间分布范围略有变化。研究表明,土壤跳虫具有明显的多尺度空间自相关性;空间集群是土壤跳虫的常见空间分布格局,在样地内形成\"斑块\"和\"孔隙\"相间分布的水平镶嵌格局,这种格局具年内时间变异性。 相似文献
7.
8.
9.
中国东北样带的梯度分析及其预测 总被引:52,自引:1,他引:52
陆地样带研究已成为国际地圈-生物圈计划(IGBP)全球变化研究的重要手段与热点。中国东北样带(NECT)已被列为IGBP国际全球变化陆地样带之一。该样带在东经112°与130°30'之间沿北纬43°30'设置,长约1600km,是一条中纬度温带以降水为驱动因素的梯度,具有由温带针阔叶混交林向温带草原的3个亚地带——草甸草原、典型草原与荒漠草原过渡的空间系列。该样带上有4个生态实验站。在大量的固定样地、实验调查研究资料与数据的基础上给出了样带的初步梯度分析及在全球变化图景下的预测,包括其地理位置、设置意义、地形地貌、气候梯度、土壤类型、植被类型和土地利用格局,一个遥感数据驱动的模型和NPP模型在整个样带上运行过。今后NECT将在生物地球化学循环(水、C、N、P等与痕量气体CO_2、CH_4等)、生态系统结构、功能与动态、生物多样性、土地利用与土地覆盖、动态全球植被模型(DGVM)以及高分辨率遥感数据应用等方面得到加强,将成为我国全球变化与陆地生态系统(GCTE)与其它IGBP核心项目研究的前沿阵地。 相似文献
10.
本研究初步开发了一个用于毛乌素沙地草地种植管理咨询的专家系统ASSG。这个系统将当地生态系统管理专家们的经验知识和对土壤水分动态的理论研究成果结合起来以产生对于土地利用和种植的作物种类及品种的最优管理策略和最适的植被覆盖率。本系统利用3个层次的推理过程和结构化的知识库,通过咨询过程—步步地引导用户得到最优种植管理策略。在每—层次的推理中,本系统提供给用户多重选择,根据用户的意愿进行下一步的推理。这一推理的交互作用机制为用户获得适宜的咨询结果提供了最大的便利性。本系统的主体部分山Turbo Prolog语言完成,该语言是一种用于开发专家系统的描述性语言。基于土壤水分平衡原理的最优植被覆盖率模型由C语言实现,并应用多语言编程技术将之嵌入程序主体中。系统的样本运行结果表明本系统运行便利,并能产生合理的种植管理策略。 相似文献