动态变化机制

动态变化机制（共8篇）

动态变化机制 篇1

酸白菜是大白菜在一定条件下由乳酸菌发酵而成的, 其加工方法简单, 味道鲜美, 深受广大消费者喜爱, 具有较好的生理保健功能。但研究实验证明, 蔬菜发酵时会产生亚硝酸盐, 而亚硝酸盐又与癌症细胞诱导物有关。因此, 发酵蔬菜的安全性引起了众人关注。本文通过试验观察大白菜腌制过程中亚硝酸盐含量的动态变化, 着重探讨了食盐浓度、温度、酸度、含糖量等对酸白菜中亚硝酸盐含量的影响规律, 指导人们食用时避开“亚硝峰”, 对保证酸白菜的安全性有重要意义。

1材料与方法

1.1 材料

地产大白菜, 亚硝酸钠, 氯化钠, 冰醋酸, 葡萄糖 (所用试剂均为分析纯;水为二次蒸馏水) 。

1.2 仪器

pHSJ-3F型pH计;TU-1810紫外可见分光光度计;JJ-2型组织捣碎匀浆机。

1.3 方法

将新鲜大白菜除去烂叶、老叶, 削去菜根, 晾晒至原重量的65%～70%, 按1%、3%、5%、7%食盐浓度分别腌制, 一层菜一层盐, 将菜压紧压实到距缸沿约10 cm加盖、压重物、加入调配好的各种浓度溶液浸没大白菜5 cm。在不同的条件下发酵35 d左右, 定期取样检测。按四分法将蔬菜切碎, 用捣碎机制成匀浆, 加活性炭脱色、过滤后采用酸度计测定法、盐酸萘乙二胺法、紫外分光光度法进行检测[1]。

2结果与讨论

2.1 腌渍液食盐浓度与亚硝酸盐含量的关系

对不同食盐浓度的腌渍液, 大白菜中亚硝酸盐的生成规律也不相同, 在食盐浓度为1%、3%、5%、7%, 室温为15℃, 未加酸和葡萄糖的条件下, 大白菜腌制过程中亚硝酸盐 (以NO-2-N计) 的含量与时间的关系见图1。从图1看出:①未腌制的大白菜中亚硝酸盐含量为1.42 mg/kg, 明显低于我国蔬菜中亚硝酸盐含量限量标准 (≤4 μg/g) [2]。在食盐浓度一定时, 蔬菜腌制过程中, 亚硝酸盐的含量呈现出先缓慢上升, 达到一定值后又缓慢下降的趋势, 最终趋于稳定。②食盐浓度1%时, 亚硝酸盐含量在第7天达到最高峰值 (35.89 mg/kg) ;7%食盐浓度在第16天达到最高峰值 (16.87 mg/kg) 。③腌制25 d以后, 不同食盐浓度腌渍液中的大白菜亚硝酸盐含量变化不大, 且低于国家限量标准。建议采用低食盐浓度腌制大白菜, 既少盐, 又安全。

产生上述现象的原因可能是食盐浓度低, 对硝酸还原菌的抑制作用小, 亚硝酸盐的生成速度就快;食盐浓度高则反之。在腌渍初期, 乳酸菌处于繁殖阶段, 产酸少, 有害菌生长繁殖, 分泌硝酸还原酶, 使硝酸盐还原成亚硝酸盐;而在腌渍中、后期, 乳酸发酵趋于旺盛, 所以亚硝酸盐的形成则相对缓慢。

2.2 腌渍液温度与亚硝酸盐含量的关系

腌渍液温度对亚硝酸盐的生成量及生成期有明显影响。在温度为25℃、15℃和5℃时, 食盐浓度为5%, 未加酸和葡萄糖的条件下, 酸白菜中亚硝酸盐的含量随腌制时间的变化关系可从图2看出:①在食盐浓度一定时, 蔬菜在不同温度的腌制过程中, 亚硝酸盐含量均为先慢升后慢降的趋势, 最终趋于稳定。②不同温度腌渍液中的大白菜, 亚硝酸盐含量的变化不同。5℃时近20 d才出现亚硝峰, 含量达到31.94 mg/kg, 且产品的最终亚硝酸盐含量相对较高;温度高时, 亚硝酸盐生成较早, 但其峰值较低。③在25 d以后亚硝酸盐含量变化不大且基本低于国家限量标准。

产生此现象的原因可能是温度较低时微生物生长受到抑制, 发酵产酸速度慢, 虽然硝酸还原菌的活动同样受到抑制, 但其还原过程仍在进行, 这种亚硝酸盐生成与分解的缓慢过程形成了量的积累, 至一定的时间内达到高峰。温度较高时乳酸发酵能顺利进行, 由于乳酸菌对亚硝酸盐的还原作用, 升高的酸度使硝酸还原菌的活动受到抑制, 除能抑制有害微生物外, 还能分解破坏亚硝酸盐, 是促使亚硝酸盐降解的主要原因。

2.3 酸度与亚硝酸盐含量的关系

为研究腌渍液的酸度与大白菜中亚硝酸盐含量的关系, 在温度为15℃、食盐浓度为5%、未加葡萄糖的条件下, 以1份腌渍液加醋酸使pH=4的食盐水溶液做试验;另1份使其pH=5.5的食盐水溶液;第3份只以5%的食盐水溶液作为对比, 结果见图3。图3显示腌渍液酸度越大, 亚硝峰出现越早且峰值越低。pH=4的腌渍液中的大白菜, 在第5天就出现较低的亚硝峰, 含量达到13.99 mg/kg, 而且产品最终的亚硝酸盐平均含量也相对较低。

产生此现象的主要原因可能为亚硝酸盐不仅与乳酸作用, 产生游离的亚硝酸, 因腌渍液的酸性环境, 使得亚硝酸盐直接与环境中H+作用, 亚硝酸不稳定, 进一步分解产生NO[3]。

2.4 腌渍液中的含糖量与亚硝酸盐含量的关系

在温度为15℃, 食盐浓度为5%, 未加入酸的条件下, 第1份中不加糖作对照, 第2、第3份中分别加入葡萄糖, 浓度分别为1%和2%。图4显示加入葡萄糖的腌渍大白菜中亚硝酸盐含量均低于未加葡萄糖的含量, 其中葡萄糖浓度为2%的含量最低。所以在腌制蔬菜时, 加入适量的葡萄糖会降低亚硝酸盐的含量, 利于人体健康。产生此现象的主要原因与乳酸菌的自身特点有关。腌渍液含糖量高, 乳酸迅速产生, 抑制硝酸还原菌的生长, 使亚硝酸盐生成量少[4]。

2.5 微波作用对腌渍蔬菜中亚硝酸盐含量的影响

笔者采用水浴和微波两种加热方式, 将含盐量5%的腌渍大白菜加热到70℃维持10 min。于15℃的条件下进行腌制, 在第0、5、10、15、20、25、30天检测大白菜腌渍制品的亚硝酸盐含量。图5显示:①微波处理后的大白菜中亚硝酸盐含量明显低于水浴加热的大白菜。②腌制前微波处理过的大白菜中有害菌少于水浴加热的大白菜, 使得硝酸还原菌受到抑制, 因而亚硝酸盐的含量明显降低。微波对蔬菜杀菌, 其机制主要有热效应和生物学 (非热) 效应。微波的热效应是指微波具有一定的穿透性, 能对物料均匀加热, 使物料表面和较深层的微生物体内转化为热能, 温度升高, 微生物体内蛋白质发生热变性凝固致死。生物学效应是指组成微生物的蛋白质、核酸等生物大分子和水作为极性分子在高频率、强电场的微波场中被极化, 并随着微波场极性的迅速改变, 引起蛋白质分子基团等电性质变化, 往复颤动, 同样能将微波转换成热能而使自身温度升高。电性、能量的变化将引起蛋白质等生物大分子变性。同时, 微生物分泌的酶类在高频强电场的微波场中, 功能将紊乱或失活[5]。因此, 腌渍前微波处理过的蔬菜中有害菌少于未经处理的蔬菜, 使得硝酸还原菌受到抑制, 因而其亚硝酸盐的含量明显降低。

具有硝酸还原能力的微生物污染是蔬菜在腌制过程中产生亚硝酸盐的根本原因, 制作腌渍蔬菜主要是利用菜株自然带入的乳酸菌进行乳酸发酵, 菜株上附有乳酸菌, 必然同时附有其他有害菌。而大白菜腌制主要是依靠一定浓度的食盐抑制有害微生物的生长繁殖, 让乳酸菌发酵。因此, 乳酸菌生长和产酸的快慢关系到腌渍蔬菜的品质和卫生质量, 低pH是促使亚硝酸盐降解的主要原因。日常生活中最好避开峰期食用为佳, 且厂家在生产过程中应把亚硝酸盐作为一项检测指标, 以保证人们食用的安全性。

摘要：目的探讨亚硝酸盐含量与大白菜腌渍液的食盐浓度、温度、酸度、含糖量的关系, 以及亚硝酸盐在腌渍蔬菜中的形成机制。方法按四分法将蔬菜切碎, 用捣碎机制成匀浆, 加活性炭脱色、过滤后采用酸度计测定法、盐酸萘乙二胺法、紫外分光光度法进行检测。结果当食盐浓度一定时, 亚硝酸盐含量呈先升后降的趋势, 食盐浓度越低, 亚硝酸盐的含量达到最大值越早, 且峰值越大;温度越高、酸度越大, 亚硝酸盐生成较早, 峰值较低;外加葡萄糖和微波加热可以使亚硝酸盐含量下降。结论食用腌渍大白菜时最好避开“亚硝峰”, 建议在25 d后食用较安全, 生产厂家应把亚硝酸盐作为一个质量检测指标。

关键词：亚硝酸盐,大白菜,腌渍

参考文献

(1) GB/T 5009.33-2003, 食品中亚硝酸盐与硝酸盐的测定 (S) .

(2) GB 15198-1994, 食品中亚硝酸盐限量卫生标准 (S) .

(3) GB/T 5009.1-2003, 食品卫生检验方法 (理化部分) (S) .

(4) 高荣华.扬州瓶装酱菜的腌制工艺和数据小结 (J) .中国酿造, 1998, (1) :25-29.

(5) 罗舜钟.微波技术在食品工业中的应用 (J) .杭州食品科技, 1991, (3) :13-16.

动态变化机制 篇2

首都圈重力场动态变化研究

讨论重力场动态变化计算的空间基准和时间基准的`确定问题;对首都圈重力网78期测量资料进行计算,给出了华北地区几次5级以上地震孕育过程中重力场动态变化图像;提出适合于首都圈测网的重力异常判定指标.

作 者：孙铭心 刘善华 张鹤 陈白鹭 刘小林 杨怀宁 作者单位：中国地震应急搜救中心,北京,100049刊 名：大地测量与地球动力学 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF GEODESY AND GEODYNAMICS年，卷(期)：29(5)分类号：P315.72+6关键词：首都圈重力网 重力场动态变化 时间和空间基准 重力异常 判定指标

动态变化机制 篇3

研究区, 主要采用主成分分析方法, 对成都2000年到2012年12年间的耕地资源变化的驱动机制进行研究, 分析其变化的内部机制, 以期为区域耕地保护以及耕地可持续利用提供科学依据。

1 研究区概况

成都位于四川中部, 四川盆地西部, 介于102°54′E~104°53′E和30°05′N~31°26′N之间, 东西跨度192km, 南北辐射166km, 辖区面积12390k㎡, 耕地面积4320km2。成都东与德阳、资阳毗邻, 西与雅安、眉山、阿坝接壤;距离东海1852km, 距离南海1090km。截至2012年末, 成都市辖区面积达到515km2, 1418万人常住人口, 全市实现地区生产总值8138.9亿元, 比2012年增长13.0%。成都市土地类型多样, 其中平原面积占全市土地总面积的40.1%, 达4971.4km2, 丘陵面积占27.6%, 山地面积占32.3%。辖区内土地垦殖指数近39%, 平原地区更是高达60%, 这一指标远远高于全国水平10%和四川省11%的水平。

2 耕地资源动态变化

2.1 耕地面积变化特征

根据2001~2013年《成都市统计年鉴》统计出成都市2000~2012年的耕地变化情况, 如图1所示。由图1可知, 2000年成都市拥有4.25×105hm2, 2012年耕地保有量为3.23×105hm2, 在此期间成都市耕地面积减少了101.94千hm2, 人均耕地面积由0.085hm2减少至0.036hm2, 耕地面积在2000~2003年减少速度较快, 2003~2010年期间耕地面积减少速度相比之前有所放缓, 2010年成都市耕地面积数量有所增加, 原因在于研究区在2003年之前城市化发展初期, 大量耕地被占用以发展城市化, 2003年之后城市发展步入稳定, 而2010年成都市进行了大量的城乡建设用地增减挂钩试点工作, 截至2010年底, 在15个增减挂钩项目实施完成后, 成都市复垦农村建设用地近98.91hm2, 耕地净增加面积约为1.8hm2, 有效地提高了土地集约利用。

2.2 耕地资源变化率

由于各区的资源禀赋与社会经济发展的差异, 成都市各区 (市) 县的耕地资源变化情况有所不同。本文采用耕地年变化率来表示耕地资源区域动态变化进行分析。

式 (1) 中:K为耕地年均变化率;Ua为研究初期耕地数量;Ub表示研究末期耕地数量;T为研究的时段长。

如图2可知1990年到2001年各区 (市) 县的耕地资源年均变化率。其中, 成都市主城区耕地减少面积最大, 武侯区和金牛区减少幅度高达70%。究其原因, 在经济与城镇化发展的带动下, 城市发展对土地的需求量增加, 耕地非农化加剧, 致使耕地资源锐减。新都、温江、双流、郫县等位于主城区外围的市 (县) 区域, 城镇发展速度与主城区相比较低, 对土地需求量相比而言没有主城区大, 耕地资源的流失较为缓慢, 因此, 尽管在城镇建设以及经济发展的驱动下占用部分耕地, 该地区相对于前面的主城区发展较为缓慢。金堂、浦江、邛崃、彭州等地区与其他区域不同的是耕地有所增加, 其中以蒲江增加数量幅度最大, 分析其原因在于增减挂钩政策项目的成功实施, 使耕地面积有增加。

3 耕地资源变化的驱动力分析

3.1 耕地资源变化驱动力定量分析

本文主要采用主成分分析方法, 对成都市耕地资源变化驱动机制进行定量分析。主成分分析法通过将原变量进行重新组合变成新的一组无关的多个综合变量, 并根据需求在新的多个综合变量中选取几个尽可能多地反映原变量信息的综合变量。在2000到2012年间, 影响耕地面积变化的因素多种多样, 本文根据主成分分析方法的要求, 以及数据的可获取性、可量化性, 初步选取了13个指标:成都市总人口———X1;农业人口———X2;城镇化率———X3;农业生产总值 (万元) ———X4;第二、第三产业生产总值———X5;全社会固定资产投资额 (万元) ———X6;地区生产总值 (万元) ———X7;人均GDP (元/人) ———X8;粮食总产量 (t) ———X9;播种面积 (hm2) ———X10;农业机械总动力 (kw) ———X11;耕地施肥量 (t) ———X12;有效灌溉面积 (千hm2) ———X13。初步选取指标后, 应用数据处理软件SPSS12.0对样本进行分析。

利用主成分分析法对13个指标分析时, 首先应采用标准化处理以去除各个指标间量纲的影响。具体公式为:

式 (2) 中, xj为平均值, sj为标准差。

耕地资源变化驱动指标标准化处理之后, 对其得出几个主成分进行分析, 得出相关系数、主成分贡献率、特征值、累计贡献率以及主成分载荷。由表1可知各指标之间存在较强的相关性。由表2可知, 两个特征值大于1的主成分积累贡献率已经达到了95.65%, 若该值大于主成分要求的85%的累计贡献率, 则已能充分概括大多数数据表达的信息。通过分析, 得到F1主成分、F2主成分。由表3可知, F1与X1、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X11的相关度较高, 而X1、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X11分别代表了总人口、城镇化率、农业生产总值、第二、第三产业生产总值、全社会固定资产投资额、地区生产总值、人均GDP、农业机械总动力, 这几个因素代表了成都市的人口经济状况。F2与X9、X10、X13具有较高的相关度, 这几个因素分别为粮食总产量、播种面积、有效灌溉面积, 其代表了成都市农业现代化程度以及农业科学技术投入现状。

3.2 分析结果

通过以上的分析, 将影响耕地资源变化的驱动因素可以归结为以下几类:

3.2.1 社会经济发展导致耕地利用变化的关键所在。

从表3分析得知, 在第一主成分中农业生产总值 (X4) 、第二、第三产业生产总值 (X5) 、全社会固定资产投资额 (X6) 、地区生产总值 (X7) 、人均GDP (X8) 的相关性最大, 均大于0.9。成都市作为西部大开发的重要战略基地, 2000年到2012年是其快速发展时期, GDP由1156.79亿元增长到8138.94亿元, 增长额度为6982.15亿元;其中第二、第三产业生产总值投入增加6750.41亿元, 增长占GDP增长额度高达96%;全社会固定资产投入由475.9亿元达到5890.1亿元。由此可知, 在耕地资源利用变化影响因素中, 社会经济发展最为突出。 (三大产业比例由9.5:44.9:45.6至4.3:46.6:49.1) 随着城市经济不断发展, 尤其是第二、第三产业的发展, 势必会产生巨大的建设用地需求, 大量耕地征用转变为建设用地, 土地利用结构收到影响。再次, 农业结构伴随着产业结构的改变也在不断地调整, 在市场需求和国家正确导向的作用下不断地深入, 将单一的传统农业逐步向多元化的现代化农业转变。

3.2.2 人口快速增长

与迁移是耕地利用变化的主要动力。耕地系统是自然生态系统基础上迭加了人类的经济活动而形成的更高层次上的自然与经济的统一体, 并且人类作为社会活动的主体, 人类的行为活动必定会造成耕地的利用变化。根据表3分析可知, 在人口因素中相关性较高的是成都市总人口 (X1) 、城镇化率 (X3) 。成都市在2000年的人口为1013.35万, 城市化率为57.72%;2012年成都市人口增长至1173.35万, 城镇化率为68.44%;12年间城镇化率增长10.72%, 人均耕地面积由0.085hm2减少至0.036hm2。这说明, 人口的变化影响耕地资源利用变化可分为两个方面:第一, 持续增加的人口数量与持续减少的人均耕地面积, 使成都市面临粮食安全的巨大压力;第二, 由农村向城市转移的人口数量巨大, 加大了城市的住房建设用地、基础配套设施用地等需求量, 导致“人地”关系失去平衡。

3.2.3 农业技术投入加深了耕地利用效率。

从表3中看出, 在第一主成分中农业生产总值 (X4) 、农业机械总动力瓦 (X11) 具有较高的相关性, 第二主成分中粮食总产量 (X9) 具有较高相关性, 该情况反映出成都市农业发展水平的提高与耕地数量变化有较大相关性。2000年成都市加大“科技兴农”的力度, 积极推进农村产业化进程, 依托龙头产业, 发挥各区域特色农业, 结合土地综合整治, 优化农村产业结构布局。2000年, 粮食平均产量为3320kg/hm2, 成都市农业机械总动力的投入为2052884.00kw, 2012年增长至3203188.00kw粮食平均产量为3680kg/hm2。由此表明, 耕地利用的广度和深度在农业技术发展的同时不断得到拓展, 土地的集约利用得到了提升, 使得在耕地面积不断减少的情况下, 以提高耕地自身生产能力, 从而达到缓解人地矛盾, 尽可能满足社会需求。

3.2.4“土地整治”的政策推行对耕地利用变化具有决定性作用。

由于国家、地方等政策的导向直接决定了土地利用方式, 所以国家主要通过颁布法律、法规、制定政策等手段强制性控制耕地的数量以达到保护耕地的目的。国土资源部在2005年启动城乡建设用地增减挂钩试点以来, 成都市将增减挂钩同农村土地整理、基本农田建设相结合, 统筹安排、整体推进, 在耕地数量有所增长的同时提升了耕地质量。以成都市蒲江县为例, 2004年浦江县率先实施了土地整理试点项目, 实现土地平整542hm2, 耕地增加130hm2。由此可见, 政策因素在耕地利用变化上具有决定性作用。

4 结论与讨论

成都市在2000~2012年12年间耕地资源一致处于减少, 2010年耕地资源先上升后减少。12年间成都市耕地减少面积为101.94千hm2, 人均耕地面积由0.085hm2减少至0.036hm2, 耕地资源严重流失。通过定性与定量分析后, 将影响成都市耕地利用变化的驱动因素归结为四类:社会经济、人口增长与迁移、农业技术投入以及政策因素。

动态变化机制 篇4

1 材料与方法

1.1 青贮原料与试验设计

玉米品种为饲粮兼用型秦油7号。种植地点为扬州大学农牧场, 位于长江中下游平原。分春播与夏播两批, 田间常规管理相同。收割时间:第一收获期, 乳熟前期;第二收获期, 乳熟期;第三收获期, 蜡熟期。以各收获期收割的全株为青贮原料, 按2×3因子进行试验。

1.2 样品制备和青贮方法

春播与夏播两批玉米在每个收获期全株收获, 切短长度为1～2 cm。每个处理先取2 kg左右新鲜原料样品, 置于冷藏保温箱保存, 作为新鲜原料养分分析的样品。剩余的原料迅速装填于玻璃青贮瓶中, 压实、加盖并用玻璃胶密封, 每个处理组制作20个500 g 青贮瓶, 共制作120瓶, 试验原料6 h内装填完毕。青贮瓶于室温避光处保存。于青贮后7, 15, 30, 60天各开取4瓶进行养分分析。原料与青贮的样品在65 ℃烘箱内烘48 h, 制成风干样品后粉碎过40目筛孔, 保存于封口样品袋中。

1.3 养分分析方法

干物质 (DM) 、灰分的测定采用概略养分分析法;粗蛋白 (CP) 的测定采用凯氏定氮法;中性洗涤纤维 (NDF) 、酸性洗涤纤维 (ADF) 的测定采用范氏洗涤纤维分析法。

1.4 统计分析

采用Excel整理数据, 用SSPS11.5软件中One-way ANOVA软件包进行分析, 并作多重比较。

2 结果与讨论

2.1 青贮过程玉米养分动态变化 (见图1、图2)

从图1和图2可以看出, 无论是春播玉米还是夏播玉米, 干物质随青贮时间的延长基本呈现下降趋势, 先急剧下降, 7天后缓慢下降, 15天后趋于稳定;粗蛋白、中性洗涤纤维开始7 d出现上升趋势, 之后缓慢下降, 30天后基本趋于稳定;酸性洗涤纤维在开始7 d呈现上升趋势, 之后趋于稳定;而灰分波动不是太大。根据青贮期间各类养分的分析可见, 青贮30天时青贮料已经基本成熟, 即可得到品质较稳定的青贮产品。

2.2 不同播种期原料与青贮产品养分分析 (见表1)

青饲青贮玉米的适期收获是非常重要的。最适收获期是在含水量为61%～68%时。这种理想的含水量在半乳线阶段至1/4乳线阶段出现 (即乳线下移到籽粒1/2至3/4阶段) , 一般视收割所用的时间在乳熟初期至蜡熟期收获。若过早收获[如在饲料含水量高于68% (半乳线前) 收获], 植株中的大量营养物质正向籽粒中输送积累, 干物质积累没有达到最大量, 乳熟期收获一般会减产二三成, 而且品质明显下降;若在饲料含水量降到 61%以下或籽粒乳线消失后收获, 茎叶老化、枯断会导致产量和质量损失。

由表1可见:春播、夏播玉米原料随玉米生长期从乳熟前期到蜡熟期的持续, 其干物质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维养分含量增加;粗蛋白含量下降, 但是在夏播玉米蜡熟期高于乳熟期, 差异显著 (P<0.05) ;灰分则下降。由各收获期制作的青贮产品干物质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维也随乳熟前期、乳熟期、蜡熟期的递进而增加, 与所使用的玉米原料变化规律一致。表明蜡熟期玉米的能量浓度高, 品质较为理想。春播玉米和夏播玉米乳熟前期制作的青贮产品粗蛋白差异不显著, 夏播玉米各收获期制作的青贮产品粗蛋白含量差异显著 (P<0.05) , 春播玉米各收获期制作的青贮产品灰分下降, 夏播玉米乳熟期和蜡熟期制作的青贮产品灰分差异不显著 (P>0.05) 。

春播玉米干物质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、粗蛋白在各个收获期都比相应的夏播玉米低, 春播玉米各个收获期原料制作的青贮料也具有同样的规律, 春播玉米生物产量并不高。因此, 选用夏播蜡熟期收获的玉米其青贮产品的品质最好, 分析可能与光照和温度有关, 夏季光照时间比较长和温度比较高, 促进玉米生物量的积累。但春播玉米在乳熟末期到蜡熟初期阶段绿度也较好, 同样也适于制作青贮饲料玉米。

注:数字1表示以新鲜原料为基础测得, 2表示以干物质为基础测得;同行数据肩注字母相同表示差异不显著 (P>0.05) , 字母不同表示差异显著 (P<0.05) 。

3 结论

(1) 各个收获期青贮料的干物质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、灰分、粗蛋白随青贮时间的延长有明显变化, 而1个月后基本都趋于稳定, 即可得到品质较稳定的青贮产品。

(2) 播种期不同, 玉米青贮后养分含量有一定的差异。在同样试验条件下, 同时对春播、夏播玉米进行比较;发现以夏播玉米蜡熟期收获青贮的产品品质最好。

岳阳市建设用地动态变化分析 篇5

为比较各种类型城乡建设用地发展的相对变化速度, 采用土地类型相对变化率公式进行测度。公式如下:

式中, n为研究区域的小区数, ka、kb分别代表某区域某一特定土地利用类型研究期初及研究期末的面积。

以岳阳市为研究区域, 各县市为研究单元 (小区) , 1997年、2005年分别为研究的初期和末期, 利用上述计算公式, 因缺乏1997年屈原管理区相关数据, 故在此测算岳阳市其它三区六县市各类城乡建设用地的变化率 (表1所示) :

由于城市用地在目前的土地分类中仅就城区统计, 与我国的行政区划有很大的关系, 在县区间不具有可比性, 我们选取表1中的建制镇、农村居民点和独立工矿用地进行分析。其中, 在建制镇用地上, 变化速度最快的是君山区 (2.3340) , 最慢的为华容县 (0.9182) ;农村居民点上, 变化速度最快的是君山区 (1.0202) , 最慢的为湘阴县 (0.9879) ;独立工矿用地上, 变化速度最快的为岳阳楼区 (1.0908) , 最慢的为君山区 (0.9218) 。鉴于独立工矿用地具有一定的自然资源地域性的属性, 我们仅就建制镇和农村居民点两类指标总结出岳阳市建设用地的相对变化率空间分布规律为散点式发展, 其中君山区作为社会经济发展的重点区域, 建制镇和农村居民点用地变化均较大。其中建制镇变化率由岳阳楼区向南北两极增加, 农村居民点由岳阳楼区向南北两极减少, 呈此消彼长之势。

鉴于以上, 应严格控制开发用地供应总量, 加强建设项目用地预审制度, 对各项建设用地实行供地计划管理。建立以供给引导和制约需求的供地机制, 根据规划和投资情况, 合理制定年度供地计划, 并将年度供地计划落实到具体地块。年度供地计划确定后, 严格执行并及时向社会公布, 接受社会和公众监督, 确保土地市场健康有序的发展。加强用地定额管理, 对各类建设项目, 依据建设用地定额指标, 综合考虑单位面积的投资密度等因素, 防止宽打宽用、浪费用地。盘活区域内存量建设用地, 挖掘其土地利用潜力, 做好区域的改造建设, 清查和充分利用闲置土地, 是提高区域土地利用集约利用程度的重要途径。要鼓励开发商和投资者, 积极参与对这些区域的更新改造, 盘活区内的存量建设用地, 以便能够提高区域的土地利用效益。

渭河流域氨氮污染的排放动态变化 篇6

关键词：渭河水质,氨氮,污染控制意见

渭河养育了八百里秦川, 是关中的“母亲河”。上世纪60年代修建三门峡水库以来, 特别是改革开放30年来, 由于过度的开发和严重的污染, 明显制约了关中-天水经济区的健康发展, 污染和生态基流保障已经到了非解决不可的地步。渭河流域总面积为13.5万km2, 其中陕西境内流域面积为6.71万平方公里, 占渭河流域总面积的50%。陕西省境内渭河流域占全省国土总面积的1/3, 集中了全省2/3的人口和生产总值、56%的耕地、72%的灌溉面积, 对陕西省的发展具有举足轻重的作用[1]。渭河属典型的北方季地区河流特征, 水量年内分配不均, 丰枯悬殊;地表地下水力联系紧密, 互为补充, 相互影响;水资源开发利用率高, 水环境压力大, 河道生态基流没有保证。水污染特征:渭河是关中唯一的纳污通道, 属自我污染型。水污染呈有机性污染, 主要污染物为COD和氨氮。水污染带有结构性特征, 工业生活污染各半。工业COD主要来自造纸业、果汁加工业, 且存在一定程度的治理技术制约。水环境问题产生原因:资源性缺水;浪费严重;产业结构不合理且治理设施不足;环境管理薄弱。

1 材料与方法

1.1 采样点的选择

依据水利部《水环境监测规范》 (SL219-98) 中地表水监测采样断面布设原则, 着重在枯水期对干流及排污口进行监测。为了能全面反映陕西省渭河的水质污染变化情况, 采样点共设置13个断面如图1。

A林家村B卧龙寺桥C虢镇桥D常兴桥E兴平F南营G咸阳铁桥H天江人渡I耿镇桥J新丰镇K沙王渡L树园M潼关吊桥

1.2 水样的采集、保存和运输要求

根据渭河断面采样点的位置和数量, 进行水样的采集。水样的保存、运输、分析按现行国家《地表水环境质量标准》 (GB3838-2002) 规定执行。

1.3 评价方法

在《地表水环境质量标准》中的氨氮标准分类有5类, 标准限值从I-V类各有不同, 逐步增高。I类源头水、国家自然保护区氨氮限值为0.15mg/L, V类农业用水区及一般景观要求水域氨氮限值为2.0 mg/L。标准集中式生活饮用水地表水源地一级、二级保护区氨氮限值分别为0.5 mg/L和1.0 mg/L, 与《生活饮用水水源水质标准》中的一级、二级氨氮限值相同。

为使监测资料具有连续性, 本文选取2008年-2011年相应数据进行比较, 并统一以国家《地表水环境质量标准》 (GB3838-2002) 为评价依据[2]。

2 结果

本次调查了陕西省渭河干流2008年-2011年四年中13个断面氨氮浓度, 结果如图2。

其中渭河干流西安段4个监测断面氨氮浓度与标准限值对比情况, 如图3。

在陕西省渭河干流的13个监测断面中, Ⅱ类、Ⅳ类水质断面各1个, Ⅲ类水质断面2个, 劣Ⅴ类水质断面9个。69.2%断面超过水域功能标准, 但污染物浓度均有不同程度下降。

进一步分析污水来源, 在超标断面中有5个断面以工业废水排放为主, 有5个断面以工业、生活混合污水排放为主, 有3个断面以生活污水排放为主。具体各类氨氮排放比见图4

3 讨论

3.1 氨氮超标原因分析

3.1.1 生活污水及农业生产对渭河水质影响较大。

渭河流域周边人口的持续增长, 其污水的排放量持续增加, 但目前的生活污水处理水平较低, 大量未经处理的生活污水直接或间接排入渭河。同时, 对化肥农药的滥用和剧毒、高残留农药不能采取有效措施进行严格监管。

3.1.2 垃圾处理厂 (场) 建设落后。

目前, 渭河流域周边的垃圾处理厂 (场) 建设进展较快, 但建设水平和建设质量参差不齐, 其配套的设施不全。就目前状况来看其主要原因一是受资金短缺影响, 许多建设项目内容跟不上。二是垃圾处理场多为简单的卫生填埋, 难以处理垃圾渗滤液。

3.1.3 县级污水处理厂运营资金短缺, 运营机制尚需完善。

运营资金短缺已是县级污水处理厂面临的突出问题。一部分县级污水处理厂, 是由当地政府部门指定的公司运营, 厂内的非专业人员居多, 以追求利益为最高目标, 运营效果不良。另一部分的污水处理厂其工艺设计缺陷太多, 处理后的排水无法达到正常的排污标准。污水管网覆盖面有限、建设内容不配套、污水收集处理率低, 导致污水处理厂不能正常发挥其应有的功效。其主要原因分析如下:一是县级污水处理厂规模小、成本高, 收费标准低。二是县级财政紧缺, 运行不到位。由于污水处理厂运营机制没有完全的市场化, 导致污水处理的效果和效率偏低。三是收费不到位。县级整体收费标准偏低, 0.6元/吨的收费标准只有一半左右的县达到。

3.2 渭河水污染防治对策

3.2.1 抓支流水环境综合治理, 大幅降低支流污染负荷

对灞河、皂河、临河、北洛河、泾河、小韦河、新河等重污染河流 (劣五类) 和涝河、漆水河水质轻度污染类河流 (V类或IV类) , 开展河流耗氧污染物消减工程建设, 消减入河污染物总量。重点实施流域产业结构调整、排污口截污改造、工业污染源全过程节能降耗减排治污、小城镇生活污水治理、河道疏浚、生态堤坝建设、生态湿地建设、沿河岸绿化美化等综合治理工程。

3.2.2 抓干流城市段水污染综合治理和水生态修复示范, 构建绿色生态长廊

以渭河干流51个排污口为对象, 以西安咸阳城市段14个排污口为重点, 以市政混口排污口为突破口, 综合采用经济、政策、技术、法律、工程等措施, 从源头大幅消减COD和氨氮入河排放量。在排污口附近选择适宜的干流河道滩涂地, 通过财政补贴鼓励政策实施退耕工程。鼓励在靠近两岸的退耕滩涂地上种植芦苇等管束类草本植物, 形成表流型湿地, 进一步消减污染负荷。

在以上工作基础上, 选择适宜 (水质水量有一定保障) 干流城市段, 以生态提防为依托, 以河道治理、岸带修复、景观河流打造为重点, 开展生态岸带恢复、水生生物多样性恢复、河岸带生态缓冲带恢复建设示范。把提防两岸建成绿色生态长廊, 把渭河干流城市段打造成关中“城中河”和“景观带”, 实现人水和谐相处。

3.2.3 抓典型行业全过程污染控制, 消减COD和氨氮排放总量

一是对符合产业政策的典型涉水工业行业, 如化工、饮料制造、造纸、食品制造、农副产品加工等, 开展清洁生产工艺改造—厌氧技术为核心的污水处理技术提升-排放标准、技术政策制定等全过程污染控制, 提升生产和污染防治水平。

二是针对规模化养殖场和养殖小区开展污染治理。这类企业污水具有排放量小, 污水处理规模小, 运行成本高, 投资者无投资兴趣的治理项目。应按“低成本建设、简便化操作, 初级循环利用”的思路进行建设, 保证消减率不低于70%即可, 解决“建不起”或“建得起、用不起”的实际问题。

三是将污水处理厂建设拓展到重点城镇。对现有污水处理厂全面实施污泥处理、除磷脱氮工艺建设。与发改、建设等相关部门协调配合, 完善和落实污水处理收费、付费政策, 确保污水处理厂高效运行, 充分发挥减排效益。

3.2.4 抓监管能力建设, 向管理要环境效益

一是建立和完善先进的监测预警、执法监督和环境管理支撑三大体系, 确保重点工业污染源稳定达标率达到90%以上, 确保环境安全。

二是从严规定产业发展战略、政策、技术门槛、清洁生产要求, 严格环境准入, 继续禁止新建高耗水、高排污的项目, 从源头减少污染负荷。

三是建立退出企业补偿机制, 继续抓好规模小、工艺落后、治理无望的化工、印染、电镀等企业的淘汰工作。重点做好渭河干流沿岸小化肥企业和达不到新排放标准造纸企业的淘汰关闭, 减少工业氨氮和COD的排放总量。

四是实施更严格的排放标准。渭河流域所有城镇污水处理厂均执行一级A排放标准。颁布执行《陕西省黄河流域污水综合排放标准》, 要求流域内所有工业企业COD执行60mg/L, 氨氮执行12mg/L的排放标准。

五是完善渭河水质水量监控体系建设。协调水利部门在渭河干流各市界断面和重要支流同步建立水量监测站, 实现水质、水量同步监测;在干流排污口安装污染源在线监控设备, 上溯排污单位, 下联水质断面, 以水质目标引导污染物总量消减。

参考文献

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[4]刘燕, 胡安炎.渭河流域水问题、成因及其对策研究[J].水资源保护, 2007 (01) :10-12.

包头市土地利用动态变化研究 篇7

1 研究区概况

包头市地处祖国北疆, 位于内蒙古自治区中西部。北与蒙古国交界, 南临黄河, 东西接沃野千里的土默川平原与河套平原, 银山山脉横贯中部。地理坐标为:东经109°15′至111°25′, 北纬40°15′至42°45′。地貌由山地、丘陵、高平原、平原等组成。地势中间高、南北低, 大青山主峰最高海拔2338米。属于典型的温带大陆性气候, 年降水量少且主要集中在每年的6～8月份, 蒸发量大, 气候干燥, 光照充足, 表现为干旱草原生物气候特征。区内生物种类及矿产资源种类繁多, 是发展农副业、畜牧业的理想地域, 全市土地面积276.46万公顷, 人均土地面积1.4088公顷。

2 资料来源与研究方法

2.1 资料来源

选取包头市土地利用变更调查数据及相关部门提供的调查资料, 包括2001—2006年《包头市统计年鉴》的记录数据和实地考察。

2.2 研究方法

从土地利用/土地覆盖变化的含义及研究内容出发, 构建土地利用变化模型是深入了解土地利用变化成因、过程, 预测未来发展变化趋势及环境影响的重要途径, 也是土地利用变化研究的主要方法。为了较全面反映包头市土地利用变化情况, 本文采用土地利用动态度和土地利用程度综合指数及其变化模型来定量分析包头市的土地利用动态变化。

3 土地利用动态分析

3.1 土地利用数量变化

土地利用数量变化是人类利用土地的自然和社会属性来不断满足自身发展需要的过程, 土地数量的变化客观上反映了人类和自然界相互影响与交互作用最直接和最密切的关系。通过对包头市2001—2007年土地利用现状变更调查数据分析可以看出, 包头市的土地利用方式在7年间发生了显著变化 (见表1) 。其中, 变化幅度最大的是牧草地和居民点及工矿用地, 变化幅值分别是42.968%和31.437%, 牧草地减少了154652.4hm2, 居民点及工矿用地增加了113151.8hm2。耕地和水利设施用地都有所增加, 这主要是因为近几年包头市大力加强农业基础建设、退耕还林等有效的土地资源利用政策。

3.2 土地利用动态度分析

土地利用数量变化可以用土地利用动态度来表示。

(1) 单一土地利用类型动态度

单一土地利用类型动态度反映了某研究区一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况, 其表达式为:

undefined (1)

式中, K为研究期内某一土地利用类型的动态度, Ua和Ub分别为研究初期和末期该土地利用类型的面积, T为研究时段长, 当T值取年为单位时, K值就是该土地利用类型的年变化率。

(2) 综合土地利用动态度

某一研究区域的综合土地利用动态度反映了该区域一定研究范围内土地利用数量总体变化情况, 其表达式为:

undefined (2)

式中, LC为研究期内综合土地利用动态度;LUi为研究初期第i类土地利用类型面积;△LUi-j为研究期末第i类土地利用类型转为非i类土地利用类型面积的绝对值;T为研究时段长, 当T的时段定为年时, LC值就是该研究区域综合土地利用年变化率。

利用式 (1) 和式 (2) 分别计算出包头市各土地利用类型动态度及综合土地利用动态度如表2所示。由表2可知, 包头市土地利用变化速度趋于平稳, 全市综合土地利用动态度为0.062%。只有水利设施用地和居民点及工矿用地的利用动态度超过了1%, 其他地类变化动态度不是很明显;牧草地7年间变化数量虽然达到154652.4hm2, 但是由于基数较大, 所以利用动态度仅为0.071%。各年间纵向比较, 2005—2006年综合土地利用动态度最大, 是7年间土地利用动态度的2倍多。

3.3 土地利用程度变化

土地利用程度主要反映土地利用的广度和深度, 一个特定范围内土地利用程度的变化是多种土地利用类型变化的结果, 它不仅反映了土地利用中土地本身的自然属性, 同时也反映了人类因素与自然环境因素的综合效应。根据刘纪远先生等提出的土地利用程度的综合分析方法, 将土地利用程度按照土地自然综合体在社会因素影响下的自然平衡状态分为若干级, 并赋予分级指数 (见表3) , 从而给出了土地利用程度综合指数及土地利用程度变化模型的定量化表达式。

(1) 土地利用程度综合指数模型

某研究区土地利用程度综合指数可表达为:

undefined

(2) 土地利用程度变化模型

土地利用程度的变化量表达为:

undefined

土地利用程度的变化率表达为:

undefined

式中, Lj为研究区域某时期的土地利用程度综合指数;ΔLab为土地利用程度变化量;Lb和La分别为研究区域初期和末期的土地利用综合指数;R为土地利用程度变化率;Ai为研究区域内第i级土地利用程度分级指数;Ci为研究区域内第i级土地利用程度分级面积百分比;n为土地利用程度分级数。若ΔLab>0或R>0则表明该区域土地利用正处于发展期, 反之则处于调整期或衰退期。

本文采用表3所示的土地利用程度分级指数, 按照式

(4) 和式 (5) 分别计算包头市各研究时段内土地利用程度综合指数以及相应的变化量和变化率。结果如表4所示, 从表中得出, 在过去的7年里包头市土地利用程度综合指数一直保持上升趋势, 各年内土地利用程度变化量和土地利用程度变化率均大于0, 说明在2001—2007年内包头市土地利用一直处于发展期。

4 结论

2001—2007年包头市土地利用总体上以牧草地和耕地为主, 但各地类所占面积发生明显变化。牧草地、园地、未利用土地和其他土地呈减少趋势, 其他各类土地都有所增加, 且增加速度最快的是水利设施用地和居民点及工矿用地, 表明土地利用结构主要从牧草地向建设用地转变。结合包头市各年土地利用变更调查表发现, 近年来土地利用结构多样性, 各地类间流转趋于合理性。土地利用程度综合指数呈现逐渐增高的趋势, 土地利用强度明显增强;城市化水平明显提高, 地区经济和社会发展迅速。

但是, 要确保包头市土地可持续利用发展, 还必须制定切实可行的措施和对策, 以防止土地利用变化向不合理方向转变, 抑制土地类型转变过程中的土地资源浪费、生态环境破坏等, 防止土地利用进入衰退期。具体措施如:①控制人口数量与质量, 减轻人口压力对土地利用转变的影响;②采用先进的技术手段合理开发利用土地资源, 实施土地经营的集约化、产业化, 保持生态平衡;③加强土地管理, 确保耕地总量动态平衡;④建立和完善基本农田保护制度, 确立合理的耕地占补制度;⑤加大土地整治、土地规划的力度, 实现土地可持续利用。

摘要：土地是人类赖以生存和发展的物质基础, 土地利用是人类最主要的生产活动方式, 土地利用变化是人类利用土地满足自我需要的一种过程, 土地利用动态变化包括土地资源的数量、质量随时间的变化。本文利用2001—2007年土地利用数据, 对包头市土地利用变化动态度和变化程度进行定量分析, 结果表明, 7年来包头市土地利用结构主要从牧草地向建设用地转变, 土地利用程度逐年上升, 全市土地利用处于良性发展期。

关键词：土地利用,动态度,包头市

参考文献

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[6]王秀兰, 包玉海.土地利用动态变化研究方法探讨[J].地理科学进展, 1999, 18 (1) :81-87.

动态变化机制 篇8

关键词：血脂指标,血压异常,总胆固醇,相关性

高血压是常见一类血管异常性疾病, 多发病于老年人群[1]。血压水平升高与高血压靶位置的损伤有紧密关联, 而血压变异幅度越大, 靶位置的损伤越严重。当前对于高血压的致病因素尚不清晰, 但与肥胖、酗酒、遗传、代谢类疾病等多种因素关联。有相关研究报道血压异常与其体内的血脂指标水平具正相关性。人体血脂指标主要以三酰甘油、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白四种物质的水平作为判定标准。以往的研究中只是笼统或者仅在某一个时间点对高血压患者体内血脂水平进行测定, 得出二者相关。笔者对原发性高血压 (EH) 患者进行血脂指标水平的24h不间断动态监测, 结果证实血脂指标水平与血压异常有连续紧密关系。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料

选取2012年6月-2013年8月我院收治的EH患者100例。EH纳入标准:符合1999年WHO制定的高血压评定标准[2]。血脂指标水平符合2007年血脂正常水平控制指南制定的相关诊断标准。排除标准[3]:对患有继发性高血压, 严重肝肾功能不全, 患有高血脂心脑血管等其他影响观察指标疾病的患者, 均给予剔除。按照血脂水平分为2组, EH血脂异常患者60例为研究组, EH血脂正常患者40例为对照组。观察组男38例, 女22例;年龄43~71 (53.2±7.1) 岁;对照组男24例, 女16例, 年龄45~73 (55.6±6.4) 岁。2组患者一般资料比较差异无统计学意义 (P>0.05) , 具有可比性。

1.2 血压测量

采用人工水银柱测压器, 所有患者在检测血压前保证平稳静休10min以上, 均测定右侧手臂肱动脉的血压, 患者平坐时, 将袖带放置于心脏同一个水平线。每位患者测2次, 间隔10min, 取平均值。

1.3 24h血压动态监测方法

所有受测者测量期间避免激烈运动, 并参与研究前2周未服用作用血压的相关药物, 均于8∶00开始携带无创动态血压监测仪[4] (ABPM-180, 美国美林) 直到第2天8∶00结束。在第1天8∶00~23∶00给予0.5h测量1次, 23∶00到第2天8∶00给予1h测量1次。经计算机处理, 筛选合格测量者, 测量结果为24h整个时间段的舒张压标准差、舒张压变化系数、收缩压标准差、收缩压变化系数。

1.4 血脂指标检测方法

所有入选者, 在测量前24h禁食高脂肪类食物, 测试前12h保持空腹。抽取肘静脉血液3ml, 采用全自动生化分析仪测定患者三酰甘油 (TG) 、总胆固醇 (TC) 、低密度脂蛋白 (LDL-C) 、高密度脂蛋白 (HDL-C) 的水平。

1.5 统计学方法

应用SPSS 19.0软件进行数据处理。计量资料以±s表示, 组间比较采用t检验, P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 24h内动态血压变化

观察组患者在24h舒张压标准差 (24h DBPSD) 、24h舒张压变化系数 (24h DBPCV) 、24h收缩压标准差 (24h SBPSD) 、24h收缩压变化系数 (24h SBPCV) 数值上均显著高于对照组, 差异均有统计学意义 (P<0.05) 。见表1。

注:与对照组比较, *P<0.05

2.2 血脂指标与综合血压变化系数的相关性分析

TG、TC、LDL-C三者水平均与血压变化系数 (BPV) 呈现正相关, r值分别为0.743、0.831、0.786;P值分别为0.034、0.027、0.031。HDL-C水平与BPV呈现负相关 (r=-0.884, P<0.05) 。见表2。

3 讨论

TG、TC、LDL-C等血脂指标水平过高能沉积在血管壁, 导致血管阻塞通透性下降, 会增加血液流过时的血管阻力, 造成血管压力增大, 导致血压升高[5]。本结果显示, 观察组患者24h内血压变化幅度显著高于对照组, 因此血脂过高也可能是造成血压不稳定的一个关键危险因素。由此提示, 控制高血压患者的血脂指标水平对保持高血压患者的血压水平平稳正常具有积极的作用。

本结果亦显示, 观察组患者在24h DBPSD, 24h DBPCV, 24h SBPSD, 24h SBPCV数值上均显著高于对照组, 差异均有统计学意义 (P<0.05) 。表明血脂水平与血压的变化幅度频率有相关性。而从相关性分析时得出:血脂指标中TG、TC及LDL-C均与血压变化系数呈正相关, 而HDL-C呈负相关。

综上所述, 血脂指标水平变化与血压异常具有明显相关性, EH并血脂异常患者TG、TC及LDL-C水平与血压异常呈现正相关;HDL-C水平与连续24h内血压异常呈明显负相关。总之, 血压水平与血脂指标水平很可能存在一定的生理联系, 这为降压调脂需要同时进行提出了要求。

参考文献

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[4] 邱辅佑, 胡春霞.妊娠期高血压疾病孕妇血脂水平的临床分析[J].中国妇幼保健, 2008, 23 (30) :4266-4267.