呼和浩特地区开展蚯蚓生态养殖模式探讨

随着规模化养殖比例的不断提高,养殖数量逐步增加,如何有效处理畜禽粪便成为日益严峻的问题。蚯蚓养殖是近年来逐渐发展起来的项目,蚯蚓因具有消纳畜禽粪便、改善土壤肥力、提供优质蛋白饲料等特点而受到养殖业青睐。本文针对呼和浩特地区发展蚯蚓养殖业的优势,提出中小养殖场(户)利用蚯蚓有效处理和利用畜禽粪便,既可以使粪污资源有效利用,又可以促进蚯蚓养殖业增收,对畜牧业绿色循环发展具有积极的意义。     

武夷岩茶种质资源遗传多样性与亲缘关系的SRAP分析

本研究利用SRAP-PCR反应体系,从88对SRAP引物组合中筛选出43对引物组合,对武夷岩茶主要的30份种质资源进行SRAP分析,共扩增出385条带,其中具有多态性的有236条带,占总数的61.30%,表明30份武夷岩茶种质呈现一定的遗传多样性。武夷岩茶种质资源间遗传距离变幅在0.31~0.98之间,平均为0.63,基于SRAP标记利用系统聚类法把武夷岩茶分为三大类,为武夷岩茶遗传研究、品种选育与资源保护提供参考。     

浅谈林业发展建设对生态环境保护作用及其相关对策

森林资源的存在对净化空气、调节气候、水土保持、节能减排等方面有重要的实现意义,森林同时也是林业文化建设的根本、野生動物生存之家,生活产生中的可利用资源。森林资源的作用非常广泛,与社会发展、经济发展、生态发展都有重要的促进作用,加强林业发展,实现生态保护,提高人们生活水平。     

漾濞槭的研究与保护

槭树科仅有槭属和金钱槭属两个属,其中金钱槭属有云南金钱槭和金钱槭两个种,均为我国特有(Sun,2018)。槭属全球共约有129种,广泛分布于北半球温带、部分热带地区,我国该属植物约99种,其中63种为特有种(Sun,2018)。漾濞槭(A.yangbiense Y.S.Chen et Q.E.Yang)特产于我国云南省漾濞彝族自治县,其发现比较偶然。     

贵州省食用菌产业现状与可持续性发展分析

笔者分析了贵州省食用菌产业特点与产业优势,认为贵州食用菌产业在自然条件、交通条件以及政策条件等方面均具有较大优势;全省食用菌规模逐渐扩大,品牌效应凸显。进一步总结了贵州省食用菌产业存在的问题,即缺乏行业规范,产品结构较为单一,行业人才匮乏。继而提出了贵州省食用菌产业可持续性发展建议,即加大食用菌产业的开发程度,加强科技支撑及专业人才培养,政府统筹,建立行业标准,重视菌渣的综合开发利用,以实现本省食用菌产业的后发赶超和可持续性发展。     

新邵县林业有害生物发生现状及防控对策

通过查阅新邵县第三次林业有害生物普查技术成果资料,结合近年来该县国家级中心测报点的监测数据,初步剖析了当前林业有害生物发生现状以及防控工作方面存在的问题,并从高位推动、监测预警、科技支撑、加大投入和着力宣传等方面提出了相应的防控对策,以期为林业生产经营和科学管护工作提供参考。     

芽孢杆菌Hy6在对虾养殖生产中的应用研究

本试验研究将小水体中筛选效果较好的芽孢杆菌Hy6应用到大水体中,测试其对水质稳定的控制能力及对虾生长的促进作用。结果表明,芽孢杆菌Hy6能有效控制养殖水体中总氨氮的大幅度上升,并能促进对虾的生长,施用Hy6的对虾在养殖后期生长较快。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

动物产地检疫申报点工作体会

动物产地检疫是预防、控制、扑灭动物疫病的重要措施。通过它可以及时发现动物疫病、准确判断动物疫情,在最小范围内、最大限度降低疫病的危害,从而促进畜牧业发展。笔者结合当前工作实际,就当前产地检疫的现状、存在问题等进行阐述,并提出相关意见与建议。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。