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21.
金针菇松杉木屑菌糠栽培猴头菇的技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为降低猴头菇生产成本和解决松杉木屑工厂化栽培金针菇菌糠利用问题,研究了金针菇菌糠营养成分和不同配方对猴头菇产量及经济效益的影响。结果显示:金针菇菌糠含有9.8%粗蛋白、32.3%粗纤维、1.2%粗脂肪、17.9%木质素和7.7%灰分;筛选出配方2是最佳的配方,比例分别为金针菇菌糠38%、棉籽壳20%、玉米芯30%、麸皮10%、碳酸钙2%,其产量和利润分别比对照组、配方1、配方3和配方4提高了9.67%、25.00%、6.12%、8.40%和115.91%、48.44%、46.15%、25.00%。为金针菇菌糠用于猴头菇大面积栽培提供了科学依据。 相似文献
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陕西不同地区马铃薯腐烂茎线虫的分离鉴定及同源性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
旨在鉴定陕西不同地区马铃薯腐烂茎线虫生物型,为其防治提供理论依据。对陕西不同地区马铃薯腐烂茎线虫进行分离,对其形态进行观察并测量特征值,通过茎线虫线粒体COⅠ通用引物、ITS区通用引物及A、 B生物型的特异性引物对不同地区采集马铃薯腐烂茎线虫进行PCR检测及序列分析,利用MEGA6.0进行系统发育树构建及种群同源性分析。结果表明,陕北地区腐烂茎线虫的生物型为B型,关中地区为A型。形态特征值数据显示雌成虫体长、体宽均大于雄成虫,A型的体长、体宽均大于B型。系统发育树结果显示,陕北不同地区的B型马铃薯腐烂茎线虫聚为一支,合阳、兴平的A型马铃薯腐烂茎线虫聚为一支,与分子鉴定结果相一致。 相似文献
25.
准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。 相似文献
26.
利用祁连圆柏整株生物量与生长指标数据,为估算祁连圆柏林的生物量估算提供参考。通过野外调查,共获取了63株祁连圆柏天然林样木生物量与生长指标实测数据。用其中50株样木数据进行回归模拟,用其余的13株样木数据对模型可靠性进行检验,构建器官生物量与生长指标间的回归模型。结果表明,祁连圆柏单木水平下,树干生物量模型的R2adj为0.96,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.50、0.85和0.05;枝条生物量模型的R2adj为0.897,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.69、0.80和-0.66;叶生物量模型的R2adj为0.61,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.54、0.86和0.15;根生物量模型的R2adj为0.93,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.12、0.997 和-0.01。在调查数据范围内构建的模型较好地反映了祁连圆柏生物量与生长指标间的关系,形式简单、使用方便;与实测值相比,树干与叶生物量模拟值偏小,枝和根偏大。 相似文献
27.
以陕西长武旱塬为例,分别对研究区农地和5个不同林龄(9、12、16、19 a和23 a)苹果园的土壤剖面氢氧稳定同位素进行测定,利用Craig-Gordon模型定量估算其土壤平均蒸发量,并基于“空间换时间”方法分析果园种植及生长对土壤蒸发的影响。结果表明:农地及9、12、16、19、23 a林龄苹果园的土壤蒸发量均随苹果树的种植及生长呈现先减少再增大的趋势,年均蒸发量分别为129、104、89、119、128、136 mm;苹果园的土壤蒸发量变化与叶面积指数呈显著负相关(R=-0.713);苹果园种植的前中期(9~12 a)土壤蒸发量随叶面积指数增加逐渐减小,而在中后期(12~23 a)深层土壤水被大量消耗造成的干旱胁迫使得果树叶面积减少,从而导致林下土壤蒸发量又逐渐增大。 相似文献
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MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。 相似文献