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肉羊专用品种——萨福克羊的类型和生产性能 总被引:2,自引:0,他引:2
养羊业是我国西部地区的传统产业、优势产业。当前我国西部地区面临两大任务 ,一是搞好基础设施建设 ,二是保护、恢复和改善生态环境。把畜牧业作为对农业产业结构进行战略性大调整的突破口 ,把草食家畜作为畜牧业内部产业结构和生产方向进行调整的重点。羊是典型的草食家畜 ,它的主产品是毛、皮、肉。从上个世纪以来 ,由于化纤工业和服装工业的飞速发展 ,人们的穿着时尚发生了重大变化 ,羊毛在纺织业中的比重下降 ;加之近二十年来 ,气候变暖 ,毛料和裘皮服装失去了往日的风采 ,除 70支左右的特细毛外 ,其它羊毛生产过剩 ,市场饱和。近年来… 相似文献
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利用长江中下游地区7省(市)1949-2014年农作物灾情统计数据和粮食作物单产数据,采用多元线性回归方法,构建粮食气象减产量与农作物受灾面积、成灾面积及绝收面积的回归模型,运用主成分分析法研究长江中下游7省(市)影响粮食产量的主要农业气象灾害,对因气象灾害导致的粮食产量损失进行评估。结果表明:(1)粮食气象减产量与总灾情显著相关(P<0.05),其中除湖南省外,其它各省相关关系达极显著水平(P<0.01)。粮食气象减产量与成灾面积关系更密切,依据总灾情评估粮食产量,模型的拟合优度(R2)除上海市外均大于0.9。(2)根据粮食气象减产量与干旱、洪涝、风雹、低温、台风5种灾情的相关性,建立主要灾种粮食产量模型,仅从R2数值来看,除湖南省外,其它6省(市)主要灾种模型的R2均略高于总灾情模型,但单因素方差分析表明,两类模型的R2不存在显著差异。(3)两类模型均不能解释粮食作物结构性逐年波动变化,是模型产生模拟误差的一个主要因素。本研究建立的灾损模型和产量评估模型能较好地模拟灾情与粮食产量的关系,2015年数据试报检验表明,可以将其用作长江中下游地区不同省(市)粮食产量短期预测。 相似文献
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外源ABA浸种对冬油菜种子萌发及幼苗抗寒性的诱导效应 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨外源脱落酸(ABA )对北方寒旱区冬油菜幼苗抗寒性的诱导效应,试验分别用不同浓度的ABA对超强抗寒性白菜型冬油菜品种“陇油6号”和弱抗寒性品种“天油2号”进行浸种处理,研究不同浓度ABA浸种对冬油菜种子萌发及常温和低温胁迫条件下相关抗寒指标的影响。结果表明,10~70 mg · L-1 ABA处理促进了种子萌发,80 mg·L-1ABA处理对发芽率和发芽势有抑制作用;30 mg·L-1浓度的ABA对冬油菜抗寒性诱导效果最佳,可显著(P<0.05)提高冬油菜幼苗抗氧化酶(SOD、POD和CAT)活性,延缓叶绿素含量的降低,增加叶片脯氨酸含量,减缓膜脂过氧化产物丙二醛的积累;外源ABA处理在品种上存在差异,对抗寒性强的品种陇油6号效果明显。 相似文献
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通过问卷的形式,以华南农业大学为例,对高等农业院校不同学科大学生的标准化意识进行了调查。调查结果显示:高等农业院校不同学科大学生的标准化意识普遍比较缺乏,对标准化基础知识及相关事物了解较少,在日常学习和生活中对标准的执行力度不够,对标准化知识的关注度和具备标准化意识必要性的认识度偏低。从不同学科的比较来看,农科专业学生的标准化意识较强,理科专业学生其次,文科专业学生最弱。最后,对高等农业院校不同学科大学生标准化意识的现状进行了分析,并提出了对策和建议,旨在为高等农业院校加强标准化教育,提高大学生标准化素质提供一定的参考。 相似文献
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宁夏南部山区西吉县利用其独特的冷凉优势,发展芹菜种植,生产的芹菜品质好,价格高,市场销路好,取得了十分显著的经济效益。该文分析了西吉县发展芹菜产业的优势,以促进西吉县西芹产业的发展。 相似文献
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为阐明新时期东北三省粮食生产在中国粮食安全战略中的重要性,定量评估气候变化背景下气象灾害对区域粮食产量造成的损失,利用1981−2020年粮食种植面积、产量和农业灾情统计数据,对比分析东北三省和全国粮食产量与灾情的变化特征;采用已构建的灾情−产量评估模型,输入近10a灾情数据,估算东北三省粮食产量因灾损失及最终产量,并对已建灾情−产量评估模型的敏感性和稳定性进行检验。结果表明:(1)1981−2020年,东北三省粮食种植面积、总产量大幅增加,占全国比例稳步提高,2020年种植面积、2012年以来总产量占比均达到全国的1/5。(2)在全国灾情呈先增强后减轻的显著变化趋势下,东北三省灾情并无明显增减趋势,40a内全国和东北三省粮食单产分别以65.96kg·hm−2·a−1和252.5kg·hm−2·a−1增加,近10a东北三省粮食单产极显著增加,增幅为52.6kg·hm−2·a−1。(3)2011−2020年全国平均受灾面积、成灾面积分别为23704.5×103和11204.7×103hm2,东北三省分别为3899.1×103和1900.0×103hm2;10a内全国和东北三省的灾情均显著低于前3个年代,是40a中灾情相对最轻的10a。(4)灾情−产量评估模型的模拟精确度高,黑龙江、吉林、辽宁粮食产量模拟值与实测值的线性回归决定系数(R2)分别为0.98、0.90和0.88;斜率分别为1.05、1.02和0.98(P<0.01);40a平均因灾损失率分别为10.4%、17.9%和18.0%,50%的年份因灾损失率高于8.0%、17.0%和16.0%。(5)受灾情总体偏轻的影响,该模型对吉林和辽宁近10a的粮食产量略有高估。基于1981−2010年数据构建的区域粮食因灾损失评估模型,经检验能很好地评估气象灾害对粮食产量造成的损失,具有预测粮食产量的性能,具备业务化应用的可行性。气象灾害对东北三省粮食产量的影响大于对全国灾情影响的平均水平,鉴于东北粮食产量在全国粮食产量的占比较高,新时期防范东北地区农业气象灾害风险对保障国家粮食安全至关重要。 相似文献