杂色蛤人工育苗试验

为推进捕捞渔民转产转业工作,2004年乐亭县水产中心上报了杂色蛤增殖项目并获得农业部批准实施,本试验为该项目的部分实施内容.现将有关试验情况总结如下: 1 设备和材料 1.1 育苗时间、地点 2005年8～10月在乐亭县金海水产有限公司育苗场进行.     

草莓新品种‘晶瑶’

草莓新品种‘晶瑶’于2000年以‘幸香’为母本．‘章姬’为父本杂交育成，经过多年初选、复选、品种比较试验和生产栽培试验，生长结果综合性状明显优于主栽品种‘丰香’．2008年通过了湖北省农作物品种审定委员会审定。     

介绍几个适合长江流域的草莓新品

草莓是一年中上市最早的鲜食水果，也是档次较高的水果之一一既可鲜食，又可用于加工，经济效益高。湖北省农科院经作所组培室致力于南方及长江流域的优质草莓的栽培技术研究和新品种选育推广，该室通过采用脱毒组培技术、平衡施肥技术等手段，草莓品种在生长过程中抗性大大增强，并且提高了品质和产量，此技术于2004年通过了湖北省科技厅的鉴定。目前，湖北省及长江流域大面积种植的草莓品种主要是日本品种丰香，由于品种单一，     

关天加强基层检疫工作的几点思考

依法治疫,保障人畜健康,是各级人民政府和全社会共同关注的问题.规范和加强农村动物检疫工作,是基层动检部门和兽医工作者的神圣职责.笔者结合我乡实际,就当前如何规范和加强动检工作,谈一些粗浅认识和看法,与同行们商榷. 1加大宣传力度,增强检疫意识 农村是一个广阔的市场,近年来畜牧业在我乡呈增长的良好势头,有很多农户以养殖业走上了脱贫之道;也有一部分动物生产者和经营者对兽医卫生管理和被管理的概念不甚了解,对动物的防检疫较难接受.《动物防疫法》第5条、第11条明确规定:“国家对动物疫病实行预防为主的方针”、“国家对危害养殖业生产和人体健康的动物疫病实行计划免疫制度”.所以,应在全社会对《动物防疫法》做一彻底的宣传,使广大生产者和经营者提高认识,能够自觉地接受动物防检疫部门的各种工作.     

“晶瑶”草莓叶片再生体系的建立

以草莓"晶瑶"为试材,研究了暗培养时间、培养温度、激素配比、硝酸银浓度、不同植物凝胶等对不定芽再生的影响,建立了"晶瑶"草莓叶片的离体再生体系。结果表明:硝酸银对"晶瑶"草莓叶片再生有抑制作用;暗培养15 d、28℃的培养温度、以Phytagel为凝固剂有利于"晶瑶"草莓叶片再生;TDZ 1.5 mg/L+IBA 0.3 mg/L是较好的诱导培养基激素配比,此时不定芽的再生率达到76.77%,平均再生芽数达到4.3个。     

外源脯氨酸及水分胁迫对籼稻花药培养效率的影响

以5个籼稻杂交组合的F1为试材,详细研究了外源脯氨酸对籼稻花药诱导愈伤组织的影响.同时研究了水分胁迫处理对籼稻绿苗分化率的影响.结果表明,通过添加适量的外源脯氨酸及一定的水分胁迫处理,可以进一步提高花药培养力,降低花培成本,使花培育种更加经济、有效.     

基于RS和GIS的河谷型城市土地利用变化及生态环境效应研究

基于RS和GIS技术,从1990年和2006年兰州市TM和ETM遥感数据和专题矢量数据中提取了土地利用数据,分析了该区16a来的土地利用变化,并从生态系统服务价值的角度,定量评价了该区土地利用变化所产生的生态环境效应。结果表明,1990—2006年兰州市林地增长面积最大,主要来源于草地和耕地的转出,其次为城镇交通用地,主要是对耕地、草地和未利用地的占用;土地利用类型面积减少最大的是草地,主要转变为耕地、林地和城镇交通用地。土地利用变化引起生态服务价值变化表现为1990年为43594.95万元,2006年为44084.16万元,表明该区域生态环境整体向良性方向发展。     

籼稻材料特性和激素配比对花药培养效率的影响

以5个籼稻杂交组合F。的花药为材料,探讨诱导培养基和分化培养基中不同植物激素配比等因素对花药培养效果的影响。结果表明,诱导培养基中,激素浓度处理对籼稻花药的愈伤诱导率的影响有显著差异,最佳的诱导培养基激素组合为：2,4-D2．0＋KT1．0＋NAA3．0;愈伤诱导率达21．21％;分化培养基中,激素6-BA浓度为0．5mg·L^-1KT浓度为2．0mg·L^-1时,籼稻花药的愈伤平均绿苗分化率达到最大,为28．80％;不同的材料其愈伤诱导率和绿苗分化率存在显著差异。     

四川省部分地区副猪嗜血杆菌血清学调查

为了解四川省部分地区副猪嗜血杆菌病感染情况,采用副猪嗜血杆菌抗体检测间接血凝2006-2008年,四川省10个不同地区和不同来源的1062份血清样品进行了血清学调查,结果阳性率在2%～30%,平均阳性率为10%;不同日龄猪群阳性率不同,以30～70日龄断奶仔猪多发,达25%.表明:四川省部分地区均存在副猪嗜血杆菌病的不同程度感染,统计结果为四川省有效防制副猪嗜血杆菌病提供了参考依据.     

作物产量预测的时间序列神经网络模型

建立了基于时间序列的动态系统前馈神经网络（DBP）模型，并将该模型用于不同水肥处理条件下水稻产量的预测。该模型克服了传统静态BP模型以某个生育阶段的影响因子的过程值或最终值采建立网络结构的局限性，可以充分利用水稻生长过程中大量的动态采样数据，以便提高模型预测精度。与修正Morgan模型相比，则不需要建立具体的水分生产函数模型，适应性更强。检验表明，DBP模型预测精度较高。同时数据比较表明，DBP模型与传统BP模型及水肥综合修正Morgan模型在水稻产量预测精度方面没有本质差异。