DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 材料与方法 2.1. 土样制备 试验土壤于2017年6月采自陕西省永寿县(E 107˚58'， N 34˚31')。永寿县地处关中西北部，位于咸阳地区西部，属于暖温带大陆季风气候，冬季长而干燥，夏季短而温和，年均气温10.8℃，极端最高气温38.9℃，平均降雨量601.6 mm，常年主导风向为东南风、西北风。植被属于暖温带落叶阔叶林地带，研究区共分8个土类，即黄土性土、红土、黑垆土、娄土、褐土、石渣土、潮土、淤土。本实验采集的是黄绵土和少量褐土。 供试土壤共有15个采样点，采集土壤深度为0~30 cm。并且实地记载了采样点的形态特征和成土环境条件，同时对各个土层采集土样标本并分析样本。样品在实验室内经过自然风干，使用木棒压磨后去除沙砾和植物残体，然后过2 mm尼龙筛并对其均匀混合，共制备成75个土样共两份。 2.2. 光谱测定 用ASD FieldSpec4高光谱仪(波长范围为350~2500 nm光谱采样间隔约1.5 nm，光谱分辨率为3.5 nm。波长可以精确到1 nm，光纤探头视场角度分别为1˚、7.5˚和10˚。数据处理与常见的TM传感器的波段范围TM1~TM4相结合，分别代表450~520 nm，520~600 nm，630~690 nm，760~900 nm。 是在室内75 W卤素灯光照条件下，采用7.5˚视场角探头，距土壤样品垂直高度为45 cm处采集光谱数据，光源角度为30˚，测量时间范围为上午11:00~12:00。光谱采样每10个为一组，得到土壤反射光谱曲线，进行均值处理。为减小因环境因素造成的误差，在每组测量前后都及时进行了标准白板校正。 2.3. 回归方法 多元线性逐步回归分析主要是对于全部的自变量，按照其对所有因变量的影响或者贡献大小来进行对比分析，并且利用F检验法，选择运用回归的平方和显著的变量进入回归方程，但是每一步回归只需引入1个变量，从而可建立起一个偏回归方程。当变量被引入之后，依次检验各变量的偏回归平方和。当引入新变量后是原来方程中的变量改变为不显著的时候，则将其从偏回归方程中剔除。引入变量超过2个时，开始考虑是否有需要剔除的变量。当方程中所有自变量对所存在的因变量有显著影响的时候则不需要剔除时，再进一步考虑从未引入方程的自变量中挑选具有显著影响的新得变量进入方程。引入和剔除都可作为一步。不断的重复这一过程，直到无法剔除已引入的变量，原自变量也已引入结束，逐步回归方程结束，从而得出逐步回归方程的方程公式为： SOM = a 0 + ∑ i = 1 N a i R λ i 其中，SOM为有机质含量， a 0 ， a i = 1 ，N为回归系数，N为用于建模的波段数， λ i 为第i个建模波段的波长， R λ i 为波长 λ i 处的反射率值。 偏最小二乘回归(partial least squares regression， PLSR)是考虑p个因变量与m个自变量的建模问题，基本做法是首先在自变量集中提取第1成分x 1 ，同时在因变量集中提取第1成分u 1 ，要求x 1 和u 1 相关程度达到最大。然后建立因变量与x 1 的回归，如果回归方程已达到满意的精度，则算法终止。否则继续对第2对成分的提取，直到达到满意的精度为止。若最终对自变量集提取n个成分 x 1 ，   x 2 ，   ⋯ ，   x n ，偏最小二乘回归将建立因变量与 x 1 ，   x 2 ，   ⋯ ，   x n 的回归式，然后再表示为因变量与原自变量的回归方程式，即偏最小二乘回归方程式。 2.4. 模型检验方法 用于模型校准的评价参数主要有：决定系数(R 2 )、均方根误差(RMSE)、标准校准误差(Standard Error of Calibration， SEC)、标准预测误差(Standard Error of Prediction， SEP)、预测偏差(Bias)、观测值标准偏差(SD)、相对误差(RE)与标准预测误差的比值RPD等。本文研究主要用到决定系数(R 2 )、均方根误差(RMSE)。 1) 决定系数(R 2 ) R 2 = ∑ i = 1 N ( Y ^ i − Y ¯ ) 2 ∑ i = 1 N ( Y i − Y ¯ ) 2 其中， Y i 为实测值， Y ¯ 为实测值的平均值， Y ^ i 为预测值，N为样本数。 2) 均方根误差(RMSE) R M S E = 1 N ∑ i = 1 N ( Y ^ i − Y i ) 2 其中， Y i 为实测值， Y ^ i 为预测值，N为样本数。 对不同的建模集和验证集分别进行验证。建模集均方根误差(RMSE)越小，决定系数(R 2 )越大，说明模型越稳定，模型精度越好；而验证集均方根误差(RMSE)越小，决定系数(R 2 )说明预测效果越好。另外从模型的预测能力来看，对于建模精度较好的模型并不一定同时具有较好的有机质含量预测能力。
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user: 3. 数据分析 数据预处理 不同的光谱波段对于能量的响应特征存在差异性，光谱曲线存在一些受水汽等影响而产生的噪声，为剔除噪声对数据处理结果的影响，本研究将利用9点加权移动平均方法实现对原始数据的去噪平滑处理。本研究的光谱曲线给出了N个波长的序列( R i ，   i = 400 ，   401 ，   402 ，   ⋯ ，   1000 )，此时，i的值取为包括前后各4个的加权平均值，即i的新值Ri'用包括这个波长对应反射率在内的9个波长对应的反射率的加权平均值所替代，称为平滑值(图1)。 R i ' = 0.04 R i − 4 + 0.08 R i − 3 + 0.12 R i − 2 + 0.16 R i − 1 + 0.20 R i + 0.16 R i + 1 + 0.12 R i + 2 + 0.08 R i + 3 + 0.04 R i + 4 对测量获取的土壤反射率数据进行初步选择，去除异常数据，选定75条光谱数据，其中随机抽取50条数据用于模型的回归分析，其余25条用于模型验证。 对原数据进行一阶求导、对数的导数、倒数的导数、平方根的导数，通过比较分析原反射率以及其不同的变换方式下(图2)的多元逐步回归模型和偏最小二乘回归模型的建模精度和预测能力。 图1. 平滑前后比较 图2. 四种变换下的光谱曲线形式
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user: 4. 模型的建立与分析 4.1. 基于多元逐步回归的估测模型 将经平滑去噪后的反射率及其四种的变换后的结果作为输入光谱，采用多元逐步回归分析筛选土壤有机质的显著波段。由表1可知：参与拟合的波段则主要集中在近红外区域。光谱预处理方式不同，显著波段的位置及数量都不一样，进而参与到模型拟合的波段不同。在显著水平设定为0.05的条件下，R、(lgR)'、(1/R)'、R'、(R 1/2 )'筛选出的显著波段个数均逐渐的增加，由1个依次增加到10个，且相互有少数的交叉集中波段。各个光谱段的最大方差膨胀因子都小于10，所以光谱段间不存在多重共线性，由以上说明基于原反射率的一阶导数变换所获取的特征波段有助于回归分析，建立模型。 分别将原反射率和4种变换下的特征波普段作为自变量，土壤有机质含量的实测值作为因变量，进行逐步回归分析。设定变量方差贡献显著水平0.05作为选入和剔除变量的标准，建立有机质含量的多元逐步回归估测模型。再通过检验数据对模型进行检验，分析检验模型的拟合优度(R 2 )和均方根误差(RMSE)确定模型的稳定性以及预测能力。 Table 1 Significant bands of organic matter screened by multiple stepwise regression analysi 光谱形式 pectra form 显著波段 Remarkable wavelength(nm) 波段个数 Wave number R 412、605、997、568、875 5 R' 864、995、837、788、922、634、653、403 8 (1/R)' 821、920、994、774、723、456、972、692、798 9 (lgR)' 692、546、974、821、994、858、472 7 (R 1/2 )' 787、403、610、650、944、881、823、992、904、637 10 表1. 经多元逐步回归分析筛选出的有机质显著波段 表2中表示的是对土壤有机质含量与原始光谱及其数学变换形式进行多元线性逐步回归分析得到的分析结果。5组模型中，基于(R 1/2 )'和R'的预测模型的R 2 最低，基本上无拟合性，说明模型的精度很差；其他四种变换的预测R 2 处于0.4以上，其中基于(1/R)'的预测R 2 最高。但基于R'、(1/R)'、(R 1/2 )'变换的模型的预测均方根误差(RMSE)都非常的大，稳定性不如(lgR)'、R两种模型。虽然基于(lgR)'的模型其建模的拟合度和模型稳定性都不是最好的，但是综合分析看基于(lgR)'检验模型中其拟合度和稳定性在相对于其他模型是优秀的，可能原因是光谱进行了对数一阶求导后，最大效果的扩大了样本光谱特征之间的差异所致。图3为采用多元线性逐步回归方建模并结合4种不同光谱预处理方法得到土壤有机质含量预测结果图。 Table 2 Results of multiple stepwise regression analysis of soil organic matter content under different transformation form 变换形式 建模样本 检验样本 R 2 RMSE R 2 RMSE R 0.73 3.52 0.41 7.78 R' 0.83 2.88 0.03 14.79 (1/R)' 0.84 2.85 0.53 11.64 (lgR)' 0.83 2.91 0.45 7.22 (R 1/2 )' 0.85 2.79 0.02 13.64 表2. 不同变换形式下土壤有机质含量的多元逐步回归分析结果 采用多元线性逐步回归分析法建立的模型中，拟合效果最好的模型其光谱预处理方法为对数的导数((lgR)')变换，所得模型的拟合优度为0.825，均方根误差为2.909，检验决定系数为0.45，检验均方根误差为7.221。该最佳模型中共引入7个波段。 4.2. 基于偏最小二乘回归的估测模型 对五种光谱变换形式进行偏最小二乘回归模型的建立，本次操作使用SIMCA-P统计分析软件。如表3，结果表明，偏最小二乘回归分析得到的PLSR因子数不同，R'、(lgR)'、(R 1/2 )'变换下的PLSR因子数为3，(1/R)'的因子数为2。因为原反射率在进行偏最小二乘回归中未提取到主成分因子进行分析，所以 图3. 有机质含量预测值与实测值比较 无法建立偏最小二乘回归模型。其余4组偏最小二乘法回归模型中，除基于(1/R)'变换的模型的R 2 仅为0.58外，另外三种模型R'、(lgR)'、(R 1/2 )'的R 2 都达到了0.74以上，具有比较好的建模解释能力，同时三种模型也具有较好的稳定性，均方根误差RMSE在3.1与3.4之间。在模型检验中，(lgR)'的稳定性变的最差，R 2 仅为0.45。另外基于R'的模型的检验稳定性相对于(R 1/2 )'的模型检验稳定性较差。 偏最小二乘回归法所建立最优模型为反射率的平方根求导变换，选择PLSR因子数为3。该模型的校正决定系数为0.78，均方根误差为3.15；模型的验证决定系数为0.87，均方根误差为1.59。 Table 3 Results of partial least squares regression analysis of different derivative transformation forms and soil organic matter conten 光谱形式 PLS因子数 建模样本 检验样本 R 2 RMSE R 2 RMSE R — — — — — R' 3 0.74 3.39 0.86 2.43 (1/R)' 2 0.58 4.28 0.86 6.78 (lgR)' 3 0.77 3.15 0.45 3.05 (R 1/2 )' 3 0.78 3.15 0.87 1.59 表3. 不同导数变换形式与土壤有机质含量的偏最小二乘回归分析结果 注：—表示偏最小二乘回归分析未统计出结果。 用偏最小二乘法进行土壤有机质含量高光谱模型研究结果表明，采用不同的光谱预处理方法，运用PLSR建模方法所得模型的预测效果均较好，说明采用该方法具有稳定性和可靠性(图4)，适用于一定地理区域内土壤有机质含量的高光谱反演。 图4. 有机质含量预测值与实测值比较
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user: 5. 结论 利用多元线性回归分析和偏最小二乘回归建立的有机质高光谱模型预测结果均有效达到了有机质含量的预测精度要求，对比表2和表3可得出，利用多元线性逐步回归对数的导数变换分析得到的优选模型精度高于偏最小二乘回归平方根求导变换模型，且预测效果优良。其中，利用偏最小二乘回归建立的模型，其预测效果对光谱预处理方式的敏感度较小，实现了预测模型精度和稳定较稳定，表现为对于不同方法得到的模型，其RMSE处在4附近徘徊，其变化范围比SMLR法得到的结果(最小值为7.22，最大值14.79)小。这说明偏最小二乘回归在预测黄土台塬地区的典型类型土壤的有机质含量时更具稳定性，可满足应用需求。 黄土台塬地区典型土壤类型的内部结构和理化性质差异较大，同时，土壤光谱受外界环境因素和土壤内部营养元素影响较大，因此，选用合适的光谱前处理方法及稳定的有机质含量预测方法具有至关重要的作用。诸多学者利用高光谱对土壤有机质进行反演和预测时，遴选的敏感波段主要是基于光谱数据与有机质含量之间的相关性分析，依据推算及研究分析，相关性较大的波段多为多元回归分析的自变量。也有一部分学者采用主成分回归分析方法建立有机质含量预测模型，且效果良好。本文选用的偏最小二乘法是在普通多元回归的基础上融入主成分分析，并且结合典型相关分析的思路，基本上解决了自变量间多重共线性问题，最大程度的提取包含自变量更多信息的元素成分，从而保证筛选并提取成分元素与因变量间最大的相关性。综合分析研究表明，偏最小二乘法在土壤有机质含量高光谱预测研究中优势明显。当样本数较少，波段数较多且自相关性强时，偏最小二乘法显示更多的优势，利用该方法可获取更可靠的预测结果。
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user: 摘 要 本文综述了我国铜污染的分布情况，主要污染来源以及其污染危害(对动植物危害、对土壤微生物及酶的危害、铜与其他污染物复合污染危害)，指出铜虽然是人体必不可少的微量元素，但是高铜对整个生态系统均构成了威胁；其次，铜与不同复合污染物或同一复合污染物对动植物的作用机理都不尽相同。因此，本文为铜复合污染治理措施的选取提供了相应的理论依据。 关键词 :重金属铜，复合污染，影响 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着电镀、化工、矿产等行业的快速发展，环境中重金属污染日益增加，土壤中含铜量已超过土壤背景值的几倍甚至几十倍 [ 1 ] 。这已经远远超出土壤环境的承受能力，这不仅对植物、动物和土壤中的微生物构成威胁，甚至对整个生态系统的稳定和人类的安全构成了一定的威胁。虽然，铜是人体必需的微量元素之一，但是铜含量过高，对动植物及人体均产生不利影响。因此，本文就我国铜污染现状进行论述，以期为土壤铜污染防治和修复提供可靠的理论依据。
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user: 2. 我国铜污染现状 空间上重金属分布会出现连片的高值区或低值区，对于重金属铜而言，在湖南与广东的交界处，四川和云南北部地带均存在着连片的铜的高值区，除此之外，在安徽的南部与湖北交界处、甘肃中部等也有部分面积铜污染的高值区。但是在我国山西、河南、山东及河北的南部等地带也出现了铜污染的低值区。表1是我国主要土壤铜含量。 Table 1 The total amount of copper in China’s main soil [2 土壤名称 W(Cu)/(mg/kg) 土壤名称 W(Cu)/(mg/kg) 全铜量 平均 全铜量 平均 端土 14.4~50.3 23.0 褐土 5.8~115.0 24.3 篓土 18.3~32.1 24.9 暗棕壤 5.6~82.8 17.8 黑垆土 7.5~39.3 20.5 棕色针叶林土 6.3~33.5 13.8 翼土 11.6~29.6 20.8 灰色森林土 6.1~26.0 15.9 日浆土 10.6~174.0 20.1 栗钙土 5.5~53.7 18.9 黑钙土 3.4~49.3 22.1 棕钙土 7.0~6.7 21.6 潮土 3.4~116.6 24.1 灰钙土 8.1~24.5 20.3 水稻土 2.8~208.9 26.0 草甸土 2.5~137.5 19.8 砖红壤 2.0~98.7 20.0 沼泽土 2.6~51.7 20.8 龃壤 1.0~177.0 24.4 盐土 0.3~78.4 23.3 黄壤 2.4~79.9 21.4 碱土 11.1~34.1 18.7 黄嫁壤 5.0~144.6 23.4 石灰(岩)土 5.7~94.5 33.0 棕壤 1.0~272.0 22.4 紫色土 5.0~102.5 26.3 表1. 我国主要土壤全铜量 [ 2 ]
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user: 3. 土壤重金属铜污染来源 自然界中的铜主要以两种形式存在，一种是硫化物矿，另一种是氧化物矿。铜污染的来源包含以下两个方面：1) 背景值较高，这种现象主要是生物地球化学异常造成的，即土壤自身铜污染风险就比较高 [ 3 ] ；2) 外源铜加入，例如在矿山开采中排放的废水及废矿石的堆存，这些露天堆放的废弃物在风化、酸化及降雨等作用下不断向周边土壤中扩散，从而导致含铜物质进入土壤。除此之外，铜在土壤中的毒性持续时间长，且在生态系统中不断累积，这就导致了生态系统的不断恶化。矿区的开采导致周边土壤极度贫瘠，植物生长受阻。例如在安徽铜陵尾矿矿区，由于重金属的污染，土壤中有机质含量仅为2.6~5.8 g/kg，重金属铜的含量高达809.30~1395.54 mg/kg，严重抑制了植物生长。
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user: 4. 土壤重金属铜的危害 4.1. 对动植物的危害 一般而言，土壤铜含量范围为2~200 mg/kg。我国土壤铜的含量约为3~300 mg/kg，均值为33 mg/kg。土壤中铜形态有交换态、有机态、碳酸盐结合态、铁锰结合态及矿物态。铜在水中的溶解量随着pH的升高而降低。铜污染主要集中在植物的根部，其直接导致植物根系生理作用紊乱，进而对植物产生毒害作用。有关研究表明，过量的铜会引起细胞质膜两侧产生浓度差，膜脂过氧化作用变大，透性增强，导致植物所需的钾离子流出细胞膜外，从而损伤植物根系细胞质膜 [ 4 ] ；除此之外，铜含量过高还会抑制植物生长所需的氨基酸的合成 [ 5 ] ；受铜毒害的植物由于其代谢作用受到影响导致根系无法伸长，叶片失绿并发黄 [ 6 ] 。 众所周知，铜是动物生长发育必须的微量元素，过量铜的摄入对动物体会造成一定的伤害，铜对动物的危害途径主要是通过食物链进入动物体内。当动物体内铜含量过高时，很容易对动物体的肝和胆造成危害。此器官出现问题时，动物体正常的代谢就会紊乱，进而导致动物体出现其他不良症状。有研究表明，人、羊、猪对铜中毒的剂量分别为20~30 mg/kg、25 mg/kg和300~500 mg/kg，牧地长期施用高铜量的粪便会引起牧草铜含量超标，从而引起牛、羊等发生铜中毒 [ 7 ] 。亦有研究表明 [ 8 ] ，对老鼠食用15 mg/kg铜，其肝脏形态和功能上会出现中毒症状，肝细胞变形，组织破坏，Cu-Zn SOD活力下降从而导致线粒体功能不良，最终使肝细胞死亡。 4.2. 对土壤微生物及酶的危害 土壤微生物在土壤生态系统物质循环和养分转化过程中扮演着重要的角色。土壤微生物一方面可以通过多种方式影响重金属的活性，从而影响重金属的生物有效性；另一方面土壤微生物能够吸附和转化重金属及其化合物。当Cu含量过高时，土壤微生物的生长就会受到限制，主要表现在数量、种群结构的改变。有研究表明，受Cu污染的土壤其微生物量碳氮往往会比较低 [ 9 ] 。Choudhary等 [ 10 ] 研究发现，在Cu等重金属的胁迫下，藻青菌的生长因脯氨酸、丙二醛和超氧化物歧化酶的量上升而受到抑制。 土壤酶是表征土壤质量变化的重要指标之一。土壤中的Cu破坏了土壤酶的活性及其空间结构，从而导致土壤酶活性降低；除此之外，Cu等重金属抑制了土壤中微生物的活动，影响了微生物体内酶的合成和分泌。通常情况下，土壤中脲酶、硝酸还原酶、过氧化氢酶、纤维素酶、磷酸酶和水解酶的变化等都与Cu污染有很大关系。例如，王秀丽等研究表明，土壤过氧化氢酶和磷酸酶活性都会因Cu污染而出现不同程度的抑制。亦有研究表明，当Cu + 浓度达到200 mg/kg时，脲酶和硝酸还原酶活性受到抑制 [ 10 ] 。 4.3. 铜和其他污染物的复合污染 多种重金属复合污染对植物的毒害作用比单一重金属元素的污染复杂很多。土壤中Cu和其他重金属元素的交互作用主要表现为协同作用、加和作用及拮抗作用，这种交互作用与重金属在土壤中的浓度、作物种类、土壤类型等有关。当土壤中外加Cu含量为100 mg/kg和150 mg/kg时，铜锌的交互作用会增加，有效态的重金属浓度升高而使重金属毒性增大，植物的生物量会明显减少。王友保等 [ 11 ] 研究表明，Cu、As复合污染时影响黄豆种子的萌发生长，但是这种复合作用在一定程度上能减轻和缓解单一Cu、As污染对黄豆产生的影响。王丹等研究发现 [ 12 ] ，高浓度的铜对植株根系的胁迫作用，刺激酸性根系分泌物的大量释放，增加了土壤中的有机络合剂的含量，促使铬由交换态向有机结合态转化。罗虹等 [ 13 ] 复合重金属污染对土壤酶活性的影响，研究表明，复合重金属Cd、Cu、Ni对土壤酶活性影响效应有差异，在复合污染的情况下Cu对脲酶、脱氢酶、蛋白酶、过氧化氢酶、转化酶均表现出显著的抑制作用，但是对过氧化氢酶和转化酶抑制不明显，但是对磷酸酶具有很强的激活作用。张旸等 [ 14 ] 研究了氯氰菊酯与铜复合污染对土壤微生物的影响，研究表明，将低浓度的铜与高浓度氯氰菊酯复合污染时土壤微生物量碳和土壤呼吸率都会增加，，微生物群落的结构也会受到一定的影响。孟庆俊等 [ 15 ] 研究了重金属复合污染对小麦幼苗生长的毒性效应，研究表明，Cu-Zn复合污染时在高浓度区对小麦幼苗叶绿素合成产生显著的抑制作用，且Cu-Zn之间具有明显的拮抗作用；Cu-Cd具有一定的协同作用；Cu-PB具有相加作用。朱红霞等 [ 16 ] 研究发现，Cu-Cd复合污染对小麦幼苗鲜重产生明显抑制作用；但是对小麦叶内蛋白质的影响不明显。能够显著促进丙二醛含量的升高，使SOD、POD活性升高。由此可见，同一混合污染物对不同作物的同一指标其联合作用的类型和产生的效果也不尽相同。黄峥等 [ 17 ] 研究“铜离子与铜镉离子复合污染对稻田土壤酶活性的影响研究”，结果显示Cu 2+ 单一污染对稻田土壤酶的抑制效应顺序为磷酸酶 > 脲酶 > 过氧化氢酶，与铜镉复合污染的抑制效应顺序为脲酶 > 磷酸酶 > 过氧化氢酶，脲酶和磷酸酶对铜镉复合污染反应较敏感，其活性与Cu 2+ 浓度和铜镉复合浓度均呈显著负相关，铜镉复合污染对脲酶表现出协同抑制的特征；对过氧化氢酶和磷酸酶的毒性表现出不同程度的拮抗作用。可见同一联合类型其作用机理也不完全相同。
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user: 5. 结语 随着工业企业的不断壮大，土壤重金属污染日益严重，铜是人体及植物必须的微量元素，但是过量的摄取会危及人类健康。铜污染主要有两方面，一是土壤背景值含铜量较高，二是外源铜的加入。铜与其他重金属一样，对植物及生物均有一定的危害，且铜复合多种重金属的污染对植物及生物毒害远大于单一铜的毒害。掌握铜污染状况、来源及其危害对铜污染修复技术能够提供可靠地的理论依据。
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user: 摘 要 针对传统方法中水下图像透射率估计不够精确的问题，本文提出了一种基于光照分量的多尺度优化估计方法。该方法基于Retinex理论与水下光学成像模型，认为图像的光照分量等价于透射率分量；并结合图像由细节部分与平滑部分构成原理，提出了比例融合方法，使透射率图像更加接近于实际；最后采用高斯金字塔，对透射率图像进行多尺度优化。实验结果表明，该方法能够较好的解决水下图像模糊、对比度低等问题。 关键词 :水下图像，光照分量，高斯金字塔，比例融合 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着人们对海洋探索的愈加重视，海洋地质勘查、深海生物考察等领域都取得了长足的发展，而水下成像的研究在其中起着极其重要的作用。光在水下环境中传播时，由于介质颗粒所造成的散射及水体的吸收，致使水下成像产生颜色失真、清晰度下降与信息丢失等问题。通过图像处理技术能够较好的改善图像质量，因此，研究水下图像增强具有十分重要的意义。 目前，针对水下图像增强与复原方法主要分为两类：一是基于非物理模型的方法，该方法不依赖于数学模型，直接对像素进行操作以改善图像视觉效果。该类方法由于没有考虑水下图像退化的影响因素，仅仅只考虑对图像像素的调整与噪声去除，这样会使效果图像产生亮度不均匀现象。二是基于物理模型的方法，通过先验知识、假设条件或者水下光学属性近似估计出一些参数，进而求解模型得到清晰化的效果图像。2013年，Jr等人 [ 1 ] [ 2 ] 根据大气雾环境的成像特性，基于何的先验暗通道去雾算法 [ 3 ] 提出了一种专门针对水下图像的暗通道先验方法(UDCP)。由于红色光在水中衰减速率较快，该方法因而忽略其影响，仅通过蓝绿通道估计水下透射率图像，进而解决光的后向散射所造成的模糊问题。以上两种方法虽然在一定程度上改善了退化图像的质量，但都没有考虑到三通道透射率之间的差异性。Bianco [ 4 ] 等人基于光在水下环境中衰减速率不同，提出了一种基于颜色通道差的水下图像增强方法，通过计算水下图像中红色通道与蓝绿色通道最大值之间的差异来估计景深，进而求解水下光学成像模型获得清晰图像。该方法有效的解决了图像对比度低的问题。2016年，李 [ 5 ] 等人提出了蓝绿通道增强与红色通道补偿的方法，该方法先通过对彩色图像中蓝绿通道进行暗通道先验操作(DCP)，之后与原始红色分量合并进行灰度世界算法，对红色分量进行矫正处理，最后通过光照补偿避免效果图像过度曝光。以上方法都没有考虑到红、蓝、绿三种颜色光在水下传输波长即衰减速率不同，即三通道图像对应景深图像不同，从而致使效果图像质量不佳。2016年，Li等人 [ 6 ] 提出了一种水下图像增强和颜色校正方法。该方法首先应用去雾算法消除图像模糊；再依次采用颜色补偿、直方图均衡等算法改善退化图像质量；最后使用双边滤波对图像进行去噪。实验结果表明该方法虽然可以有效性的改善水下图像对比度低的问题，但直接对水下退化图像进行去雾清晰化操作，忽略了各通道透射率估计不准确的问题。2017年，刘辉 [ 7 ] 等人基于最优化方法，通过制定一个成本函数并将其最小化，以便找到一个使效果图像具有最大对比度的透射率图像。虽然该方法有效的校正了图像颜色并提高图像对比度，但并没有考虑到三通道透射率之间的区别，从而使效果图像与真实场景图像存在一定偏差。 在本文中，我们基于水下光学成像模型与Retinex思想 [ 8 ] 介绍了一种新的透射率估计方法，相比较于上文所述方法，该方法能够更加准确地估计各通道对应的透射率图像。下文中首先解释了光照分量近似等价于图像模糊部分，并可以作为透射率图像的原因；其次采用比例融合，高斯金字塔多尺度操作，以获得更加精确的景深图像；然后根据景深图像获取原始图像各通道对应的环境光照强度；最后求解水下光学成像模型，得到质量较高的效果图像。 本文的其余部分安排如下：第一节简要介绍了光学成像模型与水下暗通道先验算法；第二节对我们提出的方法进行描述；第三节展示了实验结果及效果图像质量评价；最后一节总结并得出结论。
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user: 2. 水下图像增强算法 2.1. 水下光学成像模型 水下图像的成像主要分为两部分：直接投射到物体表面的入射光(前向散射)；由于水下介质颗粒而产生的散射光(后向散射)。物理模型可简化为： I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( 1 − t ( x ) ) (1) 式(1)中x代表图像中像素的位置，I是观测到的图像，J是较为清晰的效果图像，A为环境光照强度，t是透射率图像。该模型的目的是通过原始图像I，近似估计出A、t，进而依据公式(2)求解出较高质量的效果图像J。 J ( x ) = ( I ( x ) − A ) / ( t ( x ) ) + A (2) 透射率是基于透明物体的朗伯—比尔定律所提出的，它光在介质中传输呈指数衰减： t ( x ) = e − β d ( x ) (3) 其中，d(x)是物体到相机的距离(景深图像)，β是由于光在介质中散射、被吸收等因素引起的综合衰减系数。在大气环境中，光的衰减主要是由于散射造成的，即彩色图像中各颜色分量可共用一个透射率图像；而在水下环境中，水体对光的吸收是图像质量退化的主要原，所以对于水下图像而言，各颜色通道对应的透射率图像是不同的，需要单独求取。 2.2. 水下暗通道先验 何 [ 3 ] 通过大量实验得出结论，在大气环境中，无雾清晰图像的局部区域至少存在一个颜色分量趋近于零的像素值，称之为暗通道先验(DCP)。而光在水下环境中传播与在大气环境中略有不同，在水下光学成像模型中，吸收在图像降解中起着重要作用，其波长越长，传播距离越短，而红绿蓝三种颜色光中，红光的波长最长，因此水下图像大部分都呈现出绿色或者蓝色。这种现象主要与水体对红光的高吸收效应有关，在很多情况下它会使其接近于零，即大气先验暗通道原理仅适用于水下绿色和蓝色通道。 水下暗通道先验方法 [ 2 ] 主要包括两个部分： 1) 求取水下暗通道图像：在蓝绿两个颜色通道中获取最小通道图像，并对最小通道进行最小值滤波操作； I U D C P = min Ω ( min c ∈ { g ， b } I c ) (4) 2) 光照强度：通过J UDCP 中最亮的像素来估计各通道的光照强度值A； A c = I ( arg max x ( I U D C P ) ) (5) 3) 透射率图像求取：根据DCP原理可知水下透射率图像； t ( x ) = 1 − min Ω ( min c ∈ { g ， b } I c A c ) (6) 为了消除效果图像中的块状效应，对上式得到的透射率图像采用引导滤波的方法进行优化。 由于该方法没有考虑红色分量，会导致透射率估计过大，通过实验可知效果图像会产生失真。
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user: 3. 水下图像清晰化 本文所提出的算法主要包括四个部分：1) 透射率图像估计；2) 多尺度透射率图像优化；3) 基于透射率估计环境光照强度；4) 根据水下成像模型求解出清晰的水下图像。 3.1. 透射率图像估计 关于图像分解有两种理论存在：1) 基于Retinex理论，图像可以定义为反射图像与光照图像的乘积；2) 基于图像构成原理，图像等于图像细节部分与模糊部分相加。由于光照分量对应图像中的低频部分，可近似等价于图像中的模糊部分，本文所提出的透射率图像估计方法就是基于以上两种理论。 Retinex算法是以颜色恒常性为基础的图像增强方法，其基础理论是物体颜色不受非均匀性光照的影响，具有一致性。一幅给定的图像S(x， y)可以分解为两幅不同的图像：反射图像R(x， y)和亮度图像(照度图像) L(x， y)，亮度图像L直接决定了图像中像素所能达到的动态范围，反射图像R即图像的内在属性，即增强后的较清晰化图像。Retinex方法的核心就是从图像S中估测L分量，并去除L分量，得到退化图像S清晰化处理后的分量R。 S = R * L (7) 我们可以认为一幅质量较好的清晰图像经过水下综合衰减因素使图像退化，即退化图像与原始清晰图像的比值可以近似等价于透射率图像，结合水下光学成像模型(1)，公式(7)可以改写为： I = J * L = J * t (8) 光照分量为图像中的低频部分，其求取方法有：1) 高斯低通滤波；2) 形态学闭运算操作：形态学闭合操作(imclose函数)通过融合窄缝和填充轮廓上的间隙而不会过度平滑来产生光晕效果来平滑图像，选择圆盘(“disk”)作为结构元素可以获得最佳结果 [ 9 ] 。 3.2. 多尺度透射率优化 3.2.1. 比例融合 对于光照分量的估计，3.1节所介绍的两种方法只是近似的获取，不能从原始图像中获取质量较好的光照分量，即透射率图像，因此本文提出了针对透射率的比例融合方法。首先对原始图像I进行高斯低通滤波获取光照分量L，称为一级透射率图像t 1 ；同时原始图像I减去光照分量L得到质量相对较好的细节图像，并对其进行形态学闭运算操作，得到对应的光照分量作为二级透射率t 2 。对两幅透射率图像以公式(11)进行比例融合，以获取更为准确的光照分量t。 t 1 = L = G S ( I ) (9) t 2 = i m c l o s e ( I − L ) (10) t = a t 1 + ( 1 − a ) t 2 (11) 式中a为比例因子，决定着t 1 ，t 2 在最终透射率图t中占的比例大小，进而决定效果图像好坏。 3.2.2. 多尺度高斯金字塔 多尺度图像操作是在不同尺度下分别对图像进行处理，这样可以更加确切的获取的图像某一特征。金字塔结构就是一种图像的多尺度表达形式，通过对图像金字塔每一层即不同模糊程度的图像进行透射率估计，最终得到更加准确的透射率图像。 3.3. 环境光照强度估计 在传统的环境光照强度估计方法中，背景光强通常被估计为图像中最亮区域的最亮像素或平均值，或者在暗通道中选择总像素点个数千分之一个最亮的像素点，记录像素点坐标，根据点的坐标分别在原图像三个通道内找到这些像素点并加和平均得到。对于水下环境，考虑到水体对不同波长的光吸收率不同，本文通过透射率图像求取环境光照强度，找到透射率图像中最小的像素，该像素表示距离相机最远的图像中的点，最后，我们使用原始图像中该位置处的强度值作为光照强度估计。 A = a v g I ( arg arg max ( I d a r k ) ) (12) A = I ( arg min x t ( x ) ) (13) 3.4. 本文算法具体步骤 1) 对待处理图像进行高斯平滑操作，得到一级光照分量L 1 ，并作为一级透射率图像t 1 ； 2) 原始图像减去光照分量得到细节图像，我们可以粗略的认为细节图像是相对原始图像相对较清晰，并对细节图像进行二次光照分量求取，得到的光照分量作为二级透射率图像t 2 ； 3) 比例融合，对t 1 、t 2 进行比例融合操作，得到最终透射率图像； 4) 对原始图像进行多尺度金字塔操作，对于每一层图像重复1、2、3处理，得到最终透射率图像； 5) 对透射率t进行引导滤波 [ 10 ] 优化，并归一化、拉伸到固定区间 [ 11 ] ： t = r 0 + ( r 1 − r 0 ) * t − t min t max − t min (14) 6) 通过式子(13)求取各通道光照强度： 7) 通过式子(2)求解到效果图像。
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user: 4. 实验结果与评价 为了证明所提方法的有效性，在同一环境下对Bianco [ 4 ] 和李 [ 5 ] 的算法进行仿真，与本文所提方法实验结果进行比较。实验结果如图1所示。实验操作环境为Windows7旗舰版64位，处理器为英特尔第四代酷睿i7-4510U，内存为8 GB，仿真软件MatlabR2010a。式子(11)中α为比例因子，决定两个透射率所占比重大小，实验中，α = 0.2；式子(14)中，r 1 = 0.9，r 0 = 0.4。 图1. 实验效果图像对比 本文采用无参考的图像质量评价指标(信息熵、平均梯度、标准差)对三种算法的处理效果进行比较。信息熵大小代表图像中所携带信息的多少，该值越大，说明图像质量越好，包含信息越多；平均梯度反映图像细节边缘的突变程度，用来描述图像的清晰度和纹理特征的变化，数值越大表明图像越清晰；标准差是图像像素值相对于均值的离散程度，标准差越大，表明图像中灰度级分布越散，即图像质量越好。表1显示了对图1所示图像在不同算法下的客观质量评价统计。可以明显的看出，本文所提算法在信息熵、平均梯度及标准差三种评价指标上均高于其它算法，能够很好的对水下退化图像进行清晰化处理，达到较好的视觉效果。 Table 1 Objective quality evaluation statistic 信息熵 平均梯度 标准差 珊瑚 原图像 7.3157 4.7269 0.1179 文献3 7.3831 6.6826 0.1568 文献4 7.3914 5.5920 0.1438 本文算法 7.6203 8.4665 0.2062 维修人员 原图像 7.3416 1.9466 0.1100 文献3 6.8709 2.8351 0.1764 文献4 7.3330 2.9080 0.1550 本文算法 7.4406 3.6454 0.2663 轮船 原图像 7.1262 4.2379 0.0855 文献3 7.2000 5.7587 0.1204 文献4 7.3674 6.7464 0.1294 本文算法 7.7131 10.326 0.1696 表1. 客观质量评价统计
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user: 5. 实验结果与评价 针对水下图像模糊、对比度低、颜色失真等问题，本文基于Retinex思想与图像合成理论提出一种新的水下图像增强方法。该方法避免了对各颜色光在水中衰减速率不同的讨论，采用多尺度操作，能够获得更加准确的透射率图像。通过实验结果对比分析，可以知道本文算法能够较好的对水下图像进行清晰化处理，且优于其它算法。
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user: 摘 要 通过连续35年的定位试验，在氮磷钾养分施用量相等的水平下，研究了化肥减量配施有机肥料对红壤稻田土壤碳库的影响。结果表明，施用有机肥提升土壤中不同形态碳素含量显著高于单施化肥的效果(p < 0.05)。与单施化肥相比，连续配施有机肥料有利于提高土壤碳库管理指数和活性碳、矿化碳有效率，增幅分别为15.37%~37.84%、1.77%~8.30%和4.62%~29.78%。相关分析表明，土壤碳库管理指数与土壤总有机碳、活性碳、矿化碳和微生物量碳均呈极显著相关。 关键词 :长期定位施肥，红壤稻田，土壤碳库 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 土壤有机碳是土壤的重要组成部分，其含量反映了土壤肥力的高低，影响着土壤物理、化学和生物学性质 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。保持土壤中较高的有机质数量和质量水平，是土壤持续利用和作物高产稳产的先决条件 [ 5 ] 。施肥是影响土壤有机质变化的一项重要的生产环节，施肥对土壤有机质的影响，国内外已有大量的报道 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，但已有的相关研究因试验周期短、土壤类型不同、耕作制度不同、养分用量不等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 等方面的问题，其研究结果也不完全一致。因此，在氮、磷、钾养分施用量相等的条件下，通过35年的定位试验就化肥减量配施不同有机肥料对红壤稻田土壤不同形态碳素含量和碳库管理指数的影响进行研究，为南方红壤稻区土壤培肥和水稻合理施肥提供理论依据和技术指导。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 供试材料 长期定位试验始于1981年，地点在江西农业大学科技园内，东经115˚49'52.49''，北纬28˚46'17.48''，中亚热带温暖湿润季风气候，年均温约16.3℃~19.5℃，年降水量1341-1943毫米。模拟田间设立微区面积为1.0 m 2 ，供试土壤为第四纪红粘土发育的潴育性水稻土，试前土壤基本化学性质为：有机碳19.46 g/kg，全氮1.789 g/kg，碱解N 90.0 mg/kg，有效磷20.8 mg/kg，速效钾87.0 mg/kg，pH6.5，历年种植制度为闲(冬闲)–稻–稻。 2.2. 试验设计 设5个处理：1) 无肥(CK)；2) 单施化肥(F)；3) 紫云英(早稻基肥，下同) + 化肥(MF)；4) 紫云英+稻草(晚稻基肥) + 化肥(MSF)；5) 紫云英 + 猪粪(晚稻基肥) + 化肥(MMF)，第5个处理2006年开始用沼肥代替猪粪，各处理均为3次重复，随机排列，小区间用水泥埂隔离。 除无肥处理外，各施肥处理N、P 2 O 5 、K 2 O养分用量相等(表1)，早、晚稻肥料各占一半，化肥用尿素、钙镁磷肥和氯化钾，有机肥为紫云英、稻草和猪粪，施用有机肥料的处理有机氮和无机氮的比例为4:6。其中紫云英鲜草经切细每公顷施22，500~30，000 kg做早稻基肥，稻草切细每公顷施3000 kg (早稻稻草还田、折合干草)做晚稻基肥，猪粪(或沼肥)经堆沤每公顷施15，000~22，500 kg均做晚稻基肥，有机肥料的用量按每次实际测定养分含量的结果进行计算，不足的数量用化肥补足。早、晚稻肥料中磷肥均作基肥施用，早稻氮肥按基肥:分蘖肥:穗肥 = 5:2:3施用，晚稻氮肥按基肥:分蘖肥:穗肥 = 4:2:4施用，早、晚稻钾肥按基肥:分蘖肥:穗肥 = 5:2:3施用。 早稻每年3月下旬播种，4月底移栽，晚稻每年6月中下旬播种，7月底移栽，采用自来水灌溉，其他管理措施同大田生产。 Table 1 N， P， K nutrient Application of different treatments (kg/hm2， double season 年份Year N P 2 O 5 K 2 O 1981~1986 225 112.5 225 1987~1991 240 120 240 1992~2002 270 135 270 2003~2007 300 150 300 2008~2015 360 180 360 表1. 各处理历年氮、磷、钾养分施用量(kg/hm 2 ，双季) 2.3. 土样采集与测定方法 于2015年晚稻成熟期每处理小区采集0~20 cm耕作层10个点的混合土样。土壤有机碳用重铬酸钾外加热容量法测定 [ 9 ]；土壤活性碳用Lefroy等 [ 10 ] 提出的方法测定；土壤矿化碳用碱吸收法测定 [ 11 ]；土壤微生物量碳用氯仿熏蒸-K 2 SO 4 浸提法，重铬酸钾氧化滴定法测定 [ 12 ] 。 2.4. 有关指标的计算公式 [ 11 ] 稳态碳 = 总有机碳 − 活性碳；碳库指数 = 农田土壤有机碳/参考农田土壤有机碳；碳库活度 = 活性碳/稳态碳；碳库活度指数 = 农田碳库活度/参考土壤碳库活度；矿化碳有效率(%) = 矿化碳/土壤有机碳 × 100；活性碳有效率(%) = 活性碳/土壤有机碳 × 100；微生物量碳有效率(%) = 微生物量碳/土壤有机碳 × 100；碳库管理指数(CPMI) = 碳库指数×碳库活度指数 × 100。 2.5. 数据处理 数据采用Excel2010和DPS7.05软件进行统计分析，利用Duncan新复极差法(LSR)进行显著性检验。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 长期定位施肥对土壤不同形态碳素含量及其有效性的影响 从表2可以看出，土壤中总有机碳、活性碳、矿化碳和微生物碳含量施肥处理均显著高于CK处理。在氮磷钾养分用量相同的水平下，配施有机肥料的处理土壤中不同形态碳素含量均显著高于F处理。无肥处理土壤有机碳较试前土壤减少5.7 g/kg，降幅29.29%，年均下降0.86%，其原因是无肥处理水稻生物量低，根茬残留少，土壤有机碳消耗快；单施化肥的处理土壤有机碳较试前土壤减少1.0 g/kg，降幅5.14%，年均下降0.15%；处理MF、MSF、MMF土壤有机碳较试前增加1.33 g/kg~3.52 g/kg，增幅为6.77%~17.92%，年均增加0.20%~0.53%，其原因可能是配施有机肥料的处理水稻生物产量较高，有较多的根茬残留到土壤中。处理MSF、MMF土壤中总有机碳、高活性有机碳、中活性有机碳、矿化碳和微生物碳含量均基本持平，却显著高于处理MF，而低活性有机碳含量配施有机肥料的处理间差异不显著，说明早、晚季连续配施有机肥料有利于提高土壤不同形态碳含量。 Table 2 Effect of different treatments on the content of various soil carbon forms (g/kg 处理 Treatment 总有机碳 Total organic carbon 高活性有机碳 High active carbon 中活性有机碳 Middle active carbon 低活性有机碳 Lower active carbon 矿化碳 Mineralized carbon 微生物量碳 Microbial biomass carbon CK 13.76d 1.53d 1.11d 0.71c 1.18d 0.204d F 18.46c 2.03c 1.34c 1.21b 1.68c 0.343c MF 20.79b 2.16b 1.61b 1.48a 1.98b 0.378b MSF 22.78a 2.48a 2.18a 1.46a 2.69a 0.423a MMF 22.98a 2.49a 2.17a 1.42a 2.66a 0.406a 表2. 不同处理对土壤中不同形态碳素含量的影响(g/kg) 注：同一列中不同字母表示差异达5%的显著水平，下同。 土壤中活性碳占总有机碳的百分比可以反映土壤有机碳的质量，活性有机碳所占的比例越高，表示土壤质量越好。由表3可知，各处理活性炭有效率、矿化碳有效率和微生物碳有效率与活性炭、矿化碳、微生物碳的变化趋势基本一致，与F处理相比，连续多季配施有机肥料对提高土壤碳素有效率有较好的效果。 Table 3 Effect of different treatments on ratio of available of various soil carbon form 处理 Treatment 活性炭有效率(%) Availability of CA 矿化碳有效率(%) Availability of CM 微生物碳有效率(%) Availability of MBC CK 24.64c 8.58c 1.48c F 24.81c 9.10b 1.86a MF 25.25b 9.52b 1.82a MSF 26.87a 11.81a 1.86a MMF 26.46a 11.58a 1.77b 表3. 不同处理对土壤不同形态碳素有效率的影响 3.2. 长期施肥对土壤碳库管理指数的影响 表4显示，施肥处理土壤非活性碳含量显著高于CK。处理MSF、MMF土壤中非活性碳含量、碳库活度指数和碳库指数均差异不显著，却均显著高于处理MF、F，而后两者差异不显著；土壤碳库管理指数施肥处理均显著高于CK处理，而配施有机肥料的处理MSF、MMF差异较小，却均显著高于处理MF、F，而后两者差异显著。说明长期施用有机肥料有利于提高土壤碳库管理指数，因而有利于土壤肥力的改善。相关分析表明，土壤总有机碳与活性炭、矿化碳和微生物碳均呈极显著相关；土壤活性碳有效率和矿化碳有效率与矿化碳均呈极显著相关，与总有机碳、活性炭呈显著相关；微生物碳有效率与土壤总有机碳、活性碳、和矿化碳均相关，但不显著，与微生物量碳呈显著相关；土壤碳库管理指数与土壤总有机碳、活性碳、矿化碳和微生物碳均呈极显著相关(表5)。 Table 4 Effect of different treatments on soil carbon pool management inde 处理 Treatment 活性炭(g/kg) Active carbon 非活性碳(g/kg) Unactive carbon 碳库活度指数 Activity index 碳库指数 Carbon pool index 碳库管理指数 Carbon pool management index CK 3.39c 10.37c 1.00b 1.00c 100.0d F 4.58b 13.88b 1.03b 1.34b 135.3c MF 5.25b 14.54b 1.05b 1.51b 156.1b MSF 6.12a 16.66a 1.14a 1.66a 186.5a MMF 6.08a 16.90a 1.12a 1.67a 183.8a 表4. 不同处理对土壤碳库管理指数的影响 Table 5 The correlation among soil carbon ratio of available， carbon pool management index and soil nutrient 指标 总有机碳 Organic carbon 活性碳 Active carbon 矿化碳 Mineralized carbon 微生物碳 Microbial biomass carbon 总有机碳Total organic carbon 1.000 0.995 ** o.963 ** 0.985 ** 活性碳有效率Availability of CA 0.852 * 0.900 * 0.958 ** 0.789 矿化碳有效率Availability of CM 0.875 * 0.918 * 0.973 ** 0.812 * 微生物碳有效率Availability of MBC 0.798 0.756 0.658 0.890 * 碳库管理指数Carbon pool management index 0.989 ** 0.999 ** 0.991 ** 0.961 ** 表5. 土壤碳素有效率、碳库管理指数与土壤养分的相关性 注： * p < 0.05； ** p < 0.01。
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user: 4. 讨论与结论 土壤有机碳含量与作物营养、土壤管理和气候变化关系密切，土壤碳库的动态平衡直接影响着土壤肥力的保持与提高，进而影响土壤质量的优劣和作物产量的高低 [ 13 ] [ 14 ] 。已有的研究认为，土壤不同形态碳素含量和碳库管理指数的变化程度与施肥等农业管理措施密切相关 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 15 ] 。施用有机肥料能提高土壤不同形态碳素含量和碳库管理指数，但其影响程度与有机肥的用量、施用年限和土壤耕作方式等方面有关。本研究认为，在氮磷钾养分用量相同的条件下，与单施化肥相比，有机–无机肥料配施有利于提高土壤中不同形态碳素含量和碳库管理指数，且多年连续两季施用有机肥料对提高土壤活性碳有效率、矿化碳有效率和碳库管理指数的效果优于多年一季施用。相关分析表明，土壤碳库管理指数与土壤总有机碳、活性碳、矿化碳和微生物碳均呈极显著相关。施肥种类对土壤碳库有着至关重要的影响，有机肥施用对提高土壤碳库组分的作用突出，所以农业生产中必须重视有机肥的合理施用。
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user: 摘 要 课程标准是课程教学实施的科学依据，为完成《食用菌栽培技术》课程教学任务，本文以该课程标准制定为例，叙述了该课程标准制定的内容及要求，为课程教学的顺利实施提供保证。 关键词 :高职，食用菌栽培，课程标准 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 《食用菌栽培技术》课程是我院设施农业与装备专业和绿色食品生产与检验专业的核心课程之一，是专业人才培养方案中列出的校企开发的基于工作过程的一门课程。本课程标准的制定是根据专业人才培养方案要求定制。 该课程是在学习了《农业微生物》《设施园艺》《土壤肥料》等相关课程的基础上设置的，通过学习理论和实训，使学生能熟练掌握食用菌栽培的必需的理论知识和技能，具备在食用菌生产过程中发现问题、分析问题、解决问题、指导生产、管理生产的综合能力，适应食用菌栽培和管理的各工作岗位，为食用菌生产企业、新农村建设等领域培养具有职业知识、职业能力的高技能型人才。
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user: 2. 课程设计理念 依照设施农业与装备专业和绿色食品生产与检验专业职业岗位的任职要求和具体工作过程，培养学生食用菌栽培及管理的职业能力。依据食用菌菌种培育工和食用菌生产工岗位标准选择教学内容，结合生产实际安排教学进程，依据工作内容选择评价方法，体现课程的“职业性、实践性、生产需要”的课程理念。
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user: 3. 课程设计思路 以职业岗位需求为导向，以突出职业能力为培养目标，按工学结合的要求，校企合作、工学交替、课堂与实习地点一体化等教学模式进行课程教学方案设计，以培养和训练学生的专业能力、方法能力和社会能力。 3.1. 校企共同开发课程 在课程建设过程中与地方现代设施农业相关行业、企业合作，开展课程教学内容、教材、师资队伍及实训基地等共建工作。 3.2. 校企共同确定教学内容 课程团队根据食用菌栽培职业岗位的要求构建课程内容框架，并通过对典型工作任务、职业能力分析设计学习情境。最后由行业、企业专业技术专家及教育专家、专任教师共同确定符合行业、企业对高素质人才要求的课程教学内容。 3.3. 行校、企校合作共建实训基地 本着“互助、共赢”原则，学校与行业、企业共建校外生产性实训基地。基地能满足学生参观，实训和实习，可提供真实的工作岗位，让学生参与到整个生产流程中，切实提升学生的专业技能水平。 3.4. 根据工作任务设计学习情境和学习任务 根据食用菌栽培相应岗位的典型工作任务、工作过程、学习情境和学习任务。始终遵循学生职业成长规律，按照工作任务由“单一到综合”、“由简单到复杂”的顺序设计安排教学内容。 3.5. 采用“场室一体化”、“工学结合”等模式开展课程教学 通过“场室一体化”、“工学结合”等教学模式进行单项训练和岗位实训，从而将食用菌栽培的各个步骤有机结合起来，培养学生的职业综合能力。 3.6. 强调“岗位要求和学生需求并重”设计课程 课程设计中不仅充分考虑完成岗位(群)需要的职业能力，还充分考虑学生的身心发展特点，将学生的可持续发展能力培养需求贯穿于职业能力培养之中。 3.7. 强调“职业技能和职业道德有机统一”设计课程 利用顶岗实习、毕业实习到相关行业进行岗位实训，培养职业能力。通过岗位实训，学生不但可练就熟练的专业技能，在行业、企业文化的熏陶下，还能培养学生的学习能力、协作能力和社会交往能力，学习行业、企业先进的技术和经验，学会与人共处，培养团队协作精神，培养良好的职业道德和社会责任感，爱岗敬业。
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user: 4. 课程目标 《食用菌栽培技术》课程是为培养现代农业专业人才服务的，根据食用菌栽培技术学习领域和职业岗位(群)的任职要求，按照“职业岗位(菌种培育工、食用菌生产工)”的职业资格标准，突出职业能力的培养。 4.1. 知识目标 掌握常见食用菌的种类及生产环境；熟知各种菌种生产设备的用途及常用培养基配方；消毒和灭菌原理；鉴定菌种质量及保藏知识；掌握本地区常见食用菌病虫害；掌握食用菌采后的生理变化及食用菌进行干制和盐渍加工知识。 4.2. 能力目标 能熟练操作食用菌生产设备、制作培养基、菌种保藏；能进行平菇和香菇等食用菌的栽培技术；能正确识别本地区一些常见食用菌栽培中的病、虫害，并提出综合防治措施；会进行平菇、香菇等食用菌的保鲜、干制和盐渍加工。 4.3. 素质目标 培养吃苦耐劳、敢于面对失败、爱岗敬业的职业精神组织；培养团队合作能力、沟通、语言表达能力；培养一丝不苟的工作作风；培养环境意识、社会责任感、参与意识、自信心。