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[目的]为探究不同水平过瘤胃赖氨酸(RPLys)和过瘤胃蛋氨酸(RPMet)对泌乳牦牛生产性能及乳成分的影响.[方法]选择体尺、体质量相近的健康的泌乳牦牛40头,平均分为4组,对照组饲喂基础日粮,试验组在基础日粮中添加RPLys和RPMet组成混合氨基酸5,10,15 g/(d·头)进行饲喂,试验的预试期为7 d,正试期为42 d.分别于饲喂起始与结束时,测定泌乳牦牛体尺指标、生长性能、产奶量、乳成分及乳中的氨基酸成分.[结果]1)日粮中添加10 g/(d·头)过瘤胃氨基酸,能够提升泌乳牦牛胸围和体驱指数(P<0.05),对体高、体斜长、管围、体长指数影响不显著(P>0.05).2)日粮中添加10 g/(d·头)过瘤胃氨基酸,能够提升泌乳牦牛总增重、平均日增重并降低料重比(P<0.05),对末质量、采食量及肥度指数影响不显著(P>0.05).3)日粮中添加10 g/(d·头)过瘤胃氨基酸,能够提升泌乳牦牛乳蛋白含量(P<0.05),对产奶量、乳脂率、乳糖、总固形物影响不显著(P>0.05).4)日粮中添加过瘤胃氨基酸,对泌乳牦牛乳中的氨基酸成分无影响(P>0.05).[结论]在泌乳牦牛日粮中添加RPLys和RPMet进行饲喂,能够显著提升泌乳牦牛的生产性能和乳成分,最佳添加量为10 g/(d·头). 相似文献
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乡村空间规划是实现城乡资源互通互动的重要"抓手",对推进城乡统筹发展至关重要。与中国资源条件颇为相似的韩国,经历了长达40年的不断探索,走出了一条适应国情、独具特色的乡村空间规划发展之路。基于此,本文全面概述了韩国乡村空间规划的发展历程和基本架构,并从全面性与系统性、层次性与体系化阐述了其发展特征。然后,从组织保障、路线基础、制度保障和体制保障4个层面系统剖析了韩国乡村空间规划的重要实践经验。最后,从加强政府引导扶持,积极推进民众参与、着力丰富乡村空间规划内容等多个层面阐述可资中国借鉴的政策启示。 相似文献
947.
2017年5月至2019年9月,利用红外相机技术对四川九顶山自然保护区内大中型兽类进行监测研究,共在49个相机位点上完成7 457个相机日的调查工作量,共捕获野生兽类照片和视频7 339份,能够准确识别到具体物种的兽类照片和视频7 231份,独立有效记录1 190次,共准确识别出野生兽类4目11科18种,其余未能准确识别到具体物种的兽类记录为啮齿目中的鼠科、松鼠科和鼬科动物。18种野生兽类中,食肉目最多,为4科7种;其次为偶蹄目和啮齿目,分别有4科6种与2科3种。从独立有效记录来看,偶蹄目是拍摄记录次数最多的类群,占独立有效记录总数的67.14%;其次为灵长目(17.14%)和食肉目(10.09%)。被列为国家一级和二级重点保护野生动物的分别为4种和5种;被IUCN红色名录评为"濒危(EN)"等级的有1种,"近危(NT)"等级的有3种,"易危(VU)"等级的有5种。物种相对多度指数(RAI)最高的物种为中华斑羚(Naemorhedus griseus)(RAI=6.91),其次为毛冠鹿(Elaphodus cephalophus)(RAI=2.27),藏酋猴(Macaca thibetana)(RAI=1.77),川金丝猴(Rhinopithecus roxellana)(RAI=0.98)和四川羚牛(Budorcas tibetanus)(RAI=0.80)。本次调查获得了九顶山自然保护区内珍贵的野生动物红外影像资料以及部分兽类物种的分布信息,为后续持续监测工作以进一步更新、修订和完善保护区物种名录积累基础数据。 相似文献
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【目的】确定适宜的播种因素,为昭通天麻生产节本增产,提高经济效益。【方法】在云南昭通彝良产区天麻栽培过程中采用不同种苗等级、定植密度及定植时间,对产出箭麻的个体大小、产量和经济效益进行分级比较。【结果】采用一级种苗播种,箭麻成麻率最高,个体较大,产量最高,经济效益最好;按照0.6 m×0.4 m栽培塘的规格,种苗的定植密度为8个/塘时,箭麻成麻率最高,个体较大,经济效益最好;1月份定植的种苗,其箭麻成麻率可达100%,产量最高,经济效益最好。【结论】选用较大的种苗,定植密度为32个/m~2左右,定植时间在每年1月,均可显著提高箭麻的个体大小、产量及产值,为昭通天麻的高效栽培提高参考依据。 相似文献
949.
猪喘气病是一种呼吸道传染病,对猪只,特别是仔猪有较大的危害性。对猪喘气病的流行特点、临床症状、防治措施进行介绍,为科学防治该病提供参考。 相似文献
950.
正确识别西兰花田间位置是实现西兰花自动化采收的基础,西兰花花球颜色与植株的叶片、茎秆相似,仅通过颜色特征无法对西兰花进行识别,本文以成熟期的田间西兰花为研究对象,提出了一种基于纹理特征与颜色特征的西兰花识别算法。首先通过预处理以及Laws滤波对图像进行边界纹理强化,再通过Gabor滤波对图像进行纹理特征向量提取,并对提取后的纹理特征向量进行z-score标准化,随后对标准化后的纹理特征向量进行K-means聚类与开运算,获取花球潜在存在区域。同时对RGB图像进行HSV转换,通过对图像的H分量进行阈值分割达到滤除地面像素的效果。最终对纹理特征识别与颜色特征识别的结果进行融合,实现对田间西兰花的识别。算法通过结合纹理与颜色特征,对田间西兰花进行了识别,解决了西兰花的花球与茎叶等背景颜色相近难以识别的问题。本文共使用792幅图像进行试验,试验结果表明,本方法可以准确地对西兰花田间图像进行识别,其精确率为96.96%,召回率为94.41%,F1值为95.67%。通过对3组不同拍摄环境的数据集进行算法识别,3组数据集的F1值始终保持在94%以上,具有良好的拍摄环境适应性,为农业机器人进行西兰花自... 相似文献