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汽车运用与维修专业是职业院校教育的重要专业之一,随着职业院校不断发展,院校的专业类别也越来越丰富,汽车运用与维修专业是培养专业的汽车维修人才的专业,由于社会对高水平的汽车维修人才的需求量很大,因此该专业受到的重视程度也越来越高。在汽车运用与维修专业教学过程中应该要积极加强对学生的创新意识、服务意识的培养,使得学生成为全能型人才。本文对职业院校汽车运用与维修专业教学存在的问题和对策进行分析。 相似文献
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盐碱胁迫对2个工业大麻品种的影响及其改良效果研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本试验选用本地品种火麻一号和引进品种格列西亚为研究对象,采用根箱法,通过配制不同梯度盐碱土进行外源胁迫,在苗期、快速生长期、花期和工艺成熟期定株高和干物质积累量的变化。结果表明,在重度盐碱环境下,工业大麻不能生长,火麻一号能在轻度和中度盐碱环境中生长,而格列西亚仅能在轻度盐碱环境中生长;火麻一号在轻度盐碱环境中的株高和干物质积累量均高于在中度盐碱环境中的;同时,火麻一号对盐碱土的改良效果强于格列西亚。可见,不同品种工业大麻的盐碱耐受性不同。 相似文献
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研究区域耕地土壤养分的空间特征及其与地形因子的相关性,可为土壤养分的有效保持和耕地资源的高效利用提供依据。以江西省峡江县为例,运用地统计学方法与GIS技术,对土壤养分的空间特征与空间自相关性进行了分析,并探讨土壤各养分与地形因子之间的相关性。结果表明:(1)峡江县土壤养分分布均符合正态分布,变异系数由大到小依次为有效磷(56.64%)速效钾(37.69%)碱解氮(26.67%)有机质(22.60%)。(2)峡江县土壤养分总体呈现中部低,四周高,东部含量大于西部的特点,桐林乡土壤养分含量较高,巴邱镇含量较低,空间分布不均匀。经空间自相关分析可知,土壤养分H—H型聚集主要集中于研究区东部,L—L则位于研究区西部。(3)高程与土壤养分之间均为显著正相关关系;坡度与有机质、有效磷、碱解氮均呈现显著负相关;坡向与有机质、速效钾显现出显著正相关关系,碱解氮则显现出极显著正相关关系;曲率和地形起伏度与土壤养分均未表现出显著的相关关系,坡度变率与土壤养分均显现出显著的负相关关系。 相似文献
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超声波活化风化煤腐植酸对小白菜吸收Pb、Cd和土壤酶活性影响 总被引:3,自引:0,他引:3
采用土培盆栽试验研究不同超声波活化风化煤腐植酸添加量0,10,20,40,60g/kg(以风化煤计)对小白菜吸收重金属铅、镉和土壤酶活性的影响。结果表明:在加风化煤量40g/kg条件下,有效降低了土壤中铅、镉的可移动性,使小白菜中铅、镉含量明显降低;在加风化煤量20~40g/kg条件下,明显降低了土壤中铅、镉的生物毒性,提高了土壤酶(过氧化氢酶、脲酶、蔗糖酶)活性。故施适量的超声波活化风化煤(20~40g/kg)可有效减轻土壤中重金属铅、镉单一污染对小白菜的毒害,从而为铅、镉单一污染的小白菜区域增施腐植酸肥提供理论依据。 相似文献
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基于二维光谱特征空间的土壤线自动提取算法 总被引:3,自引:2,他引:3
土壤线是在二维光谱空间中土壤纯像元光谱反射率按照大小排列而成的直线,它综合反映了具有不同水分条件的土壤含水状况,对于了解土壤和植被的理化性质和生态特征有着重要的意义。由于土壤线采用手工描绘效率低,因人而异,致使涉及土壤线的模型在业务化应用和推广中受到限制。为此,提出了一种土壤线自动提取算法,以及算法实现的流程和步骤,利用该算法可以基于遥感影像构建的二维光谱特征空间自动提取土壤线参数。通过时间序列和实际估算2种方法分析了算法的性能,发现在提取土壤线参数上具有较好的稳定性和精度,时间序列内提取土壤线斜率的平均偏差小于0.1,与实际估算的土壤线斜率偏差也很小。该算法已被应用于农田干旱监测模型PDI、MPDI和SPSI的土壤线自动提取运算中。结果表明,在保证模型精度的前提下,自动算法有效地提高了模型运算的效率,对农业干旱模型的业务化推广有实际的应用价值。 相似文献
37.
赵越 《辽宁农业职业技术学院学报》2019,21(5)
高校共青团作为中国共产党领导的先进青年的群众组织、广大青年在实践中学习共产主义的学校,应该承担起立德树人的重要使命。深入分析了落实立德树人根本任务对高校共青团活动的指导意义,指出共青团各类活动的开展应体现思想引领、深挖文化内涵和培养专业情怀,最后以核心价值观培育、理想信念塑造、传统文化传承为抓手,着力推进高校共青团活动创新性开展,以更好地引领大学生思想、传承优秀文化、培养专业情怀。 相似文献
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随着生活水平和食品安全意识的不断提高,人们对农产品质量安全格外重视。建立农产品质量安全溯源系统,不仅是适应消费者需求,更是顺应现代农业的发展趋势。文章阐述了农产品质量安全溯源系统的定义、关键技术,系统分析了现阶段农产品质量安全溯源过程中存在的问题,并提出相关建议,以期为做好农产品质量溯源系统建设工作提供参考。 相似文献
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草地地上生物量(Above-Ground Biomass,AGB)是反映草地植被利用状况的重要参数,其精准监测对于草地科学管理与合理利用具有重要意义。近年来,遥感技术因其能快速、准确获取大尺度草地光谱信息,已经被广泛应用于草地地上生物量的估算中。该研究以中国内蒙古呼伦贝尔市与其毗邻的蒙古国东方省草原区为研究区,利用Landsat 8数据计算的9种植被指数、气象数据和地面调查数据,比较分析6种机器学习算法构建的回归模型性能,重新构建优化的随机森林回归模型。结果表明,以光谱、降水量、气温为特征的优化后的随机森林回归模型性能更稳定,预测值与实测值之间决定系数为0.801,均方根误差为43.709 g/m2,相对均方根误差为23.077%。研究区域地上生物量呈中部较低,东西两侧较高的空间分布特征,最高可达357.2 g/m2,最低为33.01 g/m2,与该区域降水量与草地利用方式的空间异质性密切相关。该研究表明,基于Landsat 8数据结合气象数据构建的机器学习模型在草地生物量遥感反演中有较大潜力,地上生物量反演结果可以为草地资源合理利用与评价提供参考。 相似文献