基于人工神经网络技术的烤烟重金属积累特征研究

论文摘要

试验在我国主产烟区的7省11县11个试验点，采用统一栽培方法，利用3年的田间试验，通过对土壤、气象及烟叶重金属含量等相关资料的分析，研究了重金属在烟株体内的含量分布和吸收特点。同时，运用人工神经网络技术，研究了我国烤烟重金属积累的区域性差异，以及影响我国烤烟重金属含量和累积量的生态因子，并对这些因子的重要性进行了量化评价；建立了不同的数学及神经网络预测模型，反应烤烟重金属累积特点与环境因子之间的关系，用于预测和预报我国烤烟重金属的含量。 1 重金属在烟株体内的含量、分布与积累量 在烟株各器官中，Cu的含量依次为芽＞花＞根＞茎＞叶；Zn：芽≈花＞根≈茎≈叶；Mn：叶＞根＞花＞芽＞茎；Pb：根＞叶＞芽＞茎＞花；Cd：以叶片含量最高，其它器官的含量较低。表明在烟株体内，Cu、Zn在花、芽等器官中的含量最高，Mn、Cd主要集中于叶片，Pb则在根系累积较多。在根、茎、叶、芽、花各部位，重金属的含量均表现出Mn＞Zn＞Cu＞Pb＞Cd的规律。在同一器官中，不同重金属含量的变化趋势基本一致，但标准差较大。可见尽管环境条件可能显著改变重金属在各器官中的绝对含量，但难于改变它们在烟株各部位的相对含量。 从烟株各器官重金属积累量占全株积累量的比例表明，叶片重金属的累积量远高于烟株的其它部位。在叶片中，Cu的积累量约占全株的45％，其它4种重金属的积累比例超过50％，Mn、Cd积累比例达到了全株的70％。在根和茎中，几种重金属的积累量占全株的比例在8.37％-25.24％间变化，远低于叶片的比例。重金属在烟芽和烟花中的积累分配比例最小，仅

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第1章 文献综述
• 1.1 重金属的生物毒性
• 1.2 植物对重金属的吸收及累积
• 1.3 重金属生物吸收的影响因素
• 1.4 重金属生物毒性评价
• 1.5 人工神经网络在环境及农业中的应用
• 第2章 绪论
• 2.1 立题依据
• 2.2 技术路线
• 2.3 创新点
• 2.4 主要研究内容
• 第3章 材料与方法
• 3.1 试验点基本情况
• 3.2 试验方法及数据采集
• 3.3 数据分析方法
• 3.4 建模软件
• 第4章 结果与分析
• 4.1 烤烟重金属含量的分布特点
• 4.2 烟株重金属的累积特点
• 4.3 基于 SOM神经网络烤烟重金属累积的地域性差异
• 4.4 基于神经网络的环境因子影响烤烟重金属吸收的贡献率研究
• 4.5 基于人工神经网络的烤烟重金属含量预测
• 第5章 结论与讨论
• 5.1 烟株体内重金属含量及累积量
• 5.2 烤烟重金属累积的地域分区
• 5.3 影响烤烟重金属含量的环境因子
• 5.4 不同模型对烟叶重金属含量的预测
• 5.5 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间科研及论文情况