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中国竹类多样性及其重要价值 总被引:5,自引:5,他引:0
竹类属于禾本科Gramineae(Poaceae)、竹亚科Bambusoideae植物,全世界约1 500多种。中国竹类的自然分布广阔,横跨热带、亚热带和温带地区,涵盖包括台湾、香港在内的21个有竹子分布的省、自治区、直辖市和特区。中国是世界上竹类多样性最丰富的国家,也是世界上栽培竹类最丰富的国家,共有竹类植物753种(含22种引进种),约占世界总数的50%以上。同时,中国竹类在起源、遗传进化、内部构造、生态及林型等方面均具有十分丰富的多样性。中国竹类从宏观到微观所展现出的多样性特质,是大自然留给人类的宝贵遗产,对于人类认识自然、保护自然、从而更好的利用竹类资源服务于人类的长远利益,具有重要价值。文章从起源、生态、林型、物种、形态、遗传等方面概述了中国竹类的多样性,为进一步探讨竹类多样性提供基础信息。 相似文献
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基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献
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针对茶园机械化开沟减阻减耗需要,设计茶园节能型开沟刀,用于减小茶园开沟时的开沟功耗。通过理论分析确定节能型开沟刀侧切刃与正切刃曲线方程,通过离散元仿真方法确定侧切刃螺旋线终点处滑切角与正切刃在侧切刃平面内展开曲线终点处静态滑切角分别为62°、56°。对设计完成的节能型开沟刀进行田间试验,试验结果表明:在开沟深度为15、20、25 cm时,节能型开沟刀的开沟功耗分别为0.093、0.107、0.128 kW,均小于对照组通用开沟刀的开沟功耗,说明设计的节能型开沟刀在各个开沟深度均能够达到降低开沟功耗的目的。此外节能型开沟刀在不同开沟深度的沟深稳定性系数均大于90%,高于国家标准和对照组通用开沟刀试验结果,说明设计的节能型开沟刀在降低作业功耗的同时,可保证开沟质量。 相似文献
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【目的】研究水杨酸(SA)处理后苹果灰霉病发生情况及与抗病性相关指标的变化,以探明SA对苹果灰霉病的抗性诱导机理,为苹果采后病害的防治提供参考。【方法】用150mg/L水杨酸(SA)浸泡苹果果实20min,以清水浸泡作为对照,20℃下放置2d后接种灰霉病菌灰葡萄孢,接种后1~9d,调查灰霉病的发病率和病斑直径,测定过氧化物酶(POD)、多酚氧化酶(PPO)、苯丙氨酸解氨酶(PAL)、几丁质酶(CHI)、β-1,3-葡聚糖酶(GLU)活性及总酚、类黄酮、丙二醛(MDA)含量。【结果】与对照相比,采后SA处理可有效降低接种后苹果灰霉病的发病率,尤其在接种前期(1~3d)效果显著(P0.05),并可显著抑制病斑直径扩展。同时,SA处理能够明显提高果肉组织中防御酶POD、PPO、PAL及抗病相关蛋白CHI和GLU活性,诱导抗病物质总酚和类黄酮的合成与积累,减少MDA的生成,从而有效抑制苹果采后灰霉病发生。【结论】SA通过促进防御酶活性、抗病相关蛋白活性升高,降低膜脂过氧化程度,增加抗病物质含量,从而增强苹果对灰霉病的抗性。 相似文献
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为初步了解硅藻土对储粮害虫的防治效果以及与害虫磷化氢抗性发生发展的关系, 本研究采用直接拌粮法(设置剂量梯度为0?0.2?0.4?0.6 g/kg和 0.8 g/kg)测定硅藻土对赤拟谷盗?杂拟谷盗?锈赤扁谷盗?谷蠹?玉米象的防治效果, 以及磷化氢抗性杂拟谷盗(抗性倍数为 2.3~144.7)对硅藻土的敏感性差异; 除此之外, 本研究还分析了0.4 g/kg硅藻土在 4 种粮食(小麦?玉米?大豆?稻谷)中对赤拟谷盗的杀虫效果?研究结果表明:一定剂量(0.2~0.8 g/kg)的硅藻土均能够在一定时间内有效杀死上述 5种储粮害虫, 不同储粮害虫对硅藻土的敏感性存在显著差异(P<0.05), 其中杂拟谷盗对硅藻土的耐受性最强, 玉米象对硅藻土最为敏感?除个别品系外, 不同磷化氢抗性品系的杂拟谷盗对硅藻土的敏感性不存在显著差异(P>0.05), 且与磷化氢抗性无关; 硅藻土在不同粮食中对害虫的作用效果存在显著性差异(P<0.05)(处理 7 d后, 死亡率为 13%~98%), 其中在大豆中对赤拟谷盗的杀虫效果最强, 在玉米中对其作用效果不明显?因此本研究得出结论:硅藻土对主要储粮害虫均具有一定的防治作用, 且对抗磷化氢的杂拟谷盗具有良好的致死效果?因此, 硅藻土具备成为储粮害虫防治及其磷化氢抗性治理药剂的潜力? 相似文献
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基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2~0.009 4之间,均方根误差在0.074~0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。 相似文献
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