鹰嘴豆生物学特性及应用价值

鹰嘴豆是一种具有较高价值的经济植物.本文论述鹰嘴豆的生物学特性、营养成分、经济价值及开发应用前景.     

差量法测定猪回肠AA的真消化率及内源AA的排泄量

本文探讨了采用差量法测定猪对豆粕氨基酸(AA)的消化率和内源氨基酸排泄量的可行性.试验测得豆粕在16%、10%日粮蛋白水平上的表观氨基酸消化率分别为81.84%、78.59%,以差量法求得真消化率为87.87%.研究结果表明,差量法可以作为测定猪氨基酸真消化率和内源氨基酸排泄量的新方法.     

二化螟在茭白上的钻蛀行为及其防治方法

研究了二化螟在茭白植株上的转移、钻蛀和产卵行为以及取食选择性,并根据其行为特性,制订合理的药剂喷施方法.结果表明,二化螟90%以上的卵产在茭白的叶片上,其余部分产在叶鞘上.产卵的主要叶位是心叶、倒一叶和倒二叶.超过50%的卵块集中在叶片距叶枕0～60cm的部位.幼虫孵化后,蚁螟蛀入的部位一般在叶枕以下的叶鞘内侧,多集中于倒四、倒五叶鞘.2龄后开始钻蛀内侧叶鞘,并蛀入茭白茎的内芯,二化螟幼虫在茭白植株上通常从叶片转移到叶鞘进行钻蛀危害.幼虫嗜食茭白茎部,其次为茭白果肉和叶鞘,对叶片几乎不取食.使用叶鞘喷施杀虫可达到对茭白进行全株喷雾同样的防治效果,并可节省40%～50%的用药量,经济和生态效益十分明显.     

草莓叶面积简易测定方法

以透明方格法作对照,分别与叶面积的其他简易测定法(叶长度×叶宽度的系数法、叶长度与叶面积的回归法、叶宽度与叶面积的回归法)比较。结果表明吐德拉(Tudla)叶面积的每种测定方法,以叶宽度与叶面积回归法最精确,计算公式是=7.0918x-13.4784穴公式中的x是叶宽度,y是叶面积,以下相同雪;鬼怒甘(Kinuama)叶面积的测定法也是叶宽度与叶面积回归法最精确,公式是=7.3187x-14.3288。杜克拉(Dukela)叶面积的测定法,推荐用叶宽度与叶面积的回归法,公式是=6.6393x-10.6411。y=a+bx^y=a+bx^y=a+bx^     

夏季狗牙根草坪不同建植方法及秋季交播黑麦草对成坪效果的影响

以狗牙根Cynodon dactylon种子和营养体为材料，在武汉地区，对5种不同建植方法建成的草坪从盖度变化、成坪时间、均一性、建植成本及秋季交播多年生黑麦草Lolium perenne后翌年狗牙根的草坪质量等方面进行综合比较。结果表明：采用夏季建植狗牙根草坪并于秋季交播多年生黑麦草的方法来建植四季常绿草坪，狗牙根采用撒茎覆沙法效果最佳，其他方法依次为开沟埋茎法、闻铺草皮法、穴植草茎法；种子直播法在翌年需重新建坪。     

退耕还草产业化技术经济效果评价方法探讨

以平凉市退耕还草产业化技术开发为例,以产业化系统链中各子系统间的功能协调统一为依据,以退耕还草产业化机制为纽带,在研究建立平凉市退耕还草产业化技术经济效果包括4个一级指标(基础指标、配套指标、服务指标和效益指标)和17个二级指标体系的基础上,采用层次分析法(AHP法)、隶属度函数法和综合效益指数法作为退耕还草产业化技术经济效果的评价方法.经比较得出:平凉市退耕还草产业化技术开发综合指数达到0.595 1,属初步产业化阶段,相对发展指数达到27.268%,年均产业化进步速度达到6.817%.     

植物育种的物理学方法

介绍了草原生态恢复中选育优良牧草种子的一些物理学方法,包括电场、磁场、物理辐射、激光、离子束和交变应力等在植物的生物学效应、诱变育种和转基因技术中的应用.     

九种根际促生菌最适培养条件初探

测定了分离自燕麦和小麦根际九株促生菌对温度、pH值、光照及培养方式的需求,结果表明:虽然九株促生菌适应范围较广,即在5~45℃、pH4~9、3种光照条件(12h黑暗12h光照、24h光照和24h黑暗)和3种培养方式(全天振荡、间歇振荡和静止培养)下均能较好生长,但不同菌株的最适培养条件不尽相同。通过对各菌株的最适培养条件进行了测定和分析,为后续确定促生菌的最佳发酵条件和生态适应性评价提供了依据。     

内蒙古农牧交错带饲草资源饲用价值评价

对地处内蒙古农牧交错带的林西县饲草资源进行了营养成份分析及饲用价值评价,结果表明:苜蓿粗蛋白质含量高于灌木类及青贮玉米,其营养动态变化规律是随生育期的变化粗蛋白质含量呈下降趋势,粗纤维含量呈上升趋势,各种成份在茎叶中的含量也随生育期变化而变化;灌木类饲用植物粗蛋白质含量15.69%～18.48%,青贮玉米粗蛋白质含量7.64%～11.15%。     

Prediction of chemical composition and peroxide value in unground pet foods by near‐infrared spectroscopy

The massive development of the pet food industry in recent years has lead to the formulation of hundreds of canine and feline complete extruded foods with the objective of meeting both the needs of the animals and numerous demands from pet owners. In the meantime, highly variable raw material compositions and the industry's new production techniques oblige manufacturers to monitor all phases of the extrusion process closely in order to ensure the targeted composition and quality of the products. This study aimed at evaluating the potential of infrared technology (visible and near‐infrared spectrophotometer; 570–1842 nm) in predicting the chemical composition and peroxide value (PV) of unground commercial extruded dog foods. Six hundred and forty‐nine commercial extruded dog foods were collected. For each product, an unground aliquot was analysed by infrared instrument while a second aliquot was sent to a laboratory for proximate analysis and PV quantification. The wide range of extruded dog food typologies included in the study was responsible for the wide variability observed within each nutritional trait, especially crude fibre and ash. The mean value of the 208 pet foods sampled for PV quantification was 17.49 mEq O₂/kg fat (min 2.2 and max 94.10 mEq O₂/kg fat). The coefficients of determination in cross‐validation of NIRS prediction models were 0.77, 0.97, 0.83, 0.86, 0.78 and 0.94 for moisture, crude protein, crude fat, crude fibre, ash and nitrogen‐free extract (NFE) respectively. PV prediction was less precise, as demonstrated by the coefficient of determination in cross‐validation (0.66). The results demonstrated the potential of NIRS in predicting chemical composition in unground samples, with lower accuracy for moisture and ash, while PV prediction models suggest use for screening purposes only.