森林植被可防治地质灾害探索

森林有防治、减轻多种地质灾害的作用。     

东北林蛙和牛蛙腿部肌肉的基本营养成分分析

为了分析东北林蛙和牛蛙腿部肌肉的基本营养成分,试验分别采用105℃恒质法、考马斯亮蓝染色法、凯氏定氮法、索氏提取法、3,5-二硝基水杨酸比色法和马福炉灰化法对东北林蛙和牛蛙腿部肌肉的水分、水溶性蛋白、盐溶性蛋白、总蛋白、粗脂肪、还原糖、总糖和灰分含量进行了比较分析。结果表明,东北林蛙和牛蛙的腿部肌肉水分含量分别为79.21%±0.40%和76.87%±0.76%,水溶性蛋白为2.91%±0.37%和2.56%±0.07%、盐溶性蛋白为6.07%±0.52%和6.44%±0.48%、总蛋白为24.57%±1.86%和25.08%±2.20%、粗脂肪为0.50%±0.05%和0.59%±0.10%、还原糖为0.15%±0.01%和0.33%±0.02%、总糖为2.41%±0.13%和2.34%±0.04%、灰分为4.41%±0.17%和6.63%±0.42%。其中水分、还原糖和灰分含量差异显著(P0.05),其他成分差异不显著(P0.05)。     

播期、密度及肥培水平对桑套棉地棉花产量性状的影响

研究在桑套直播棉的种植模式下,播期、密度和培肥水平对棉花产量性状的影响。结果表明,播期对桑套棉地棉花出苗率、小区铃数、籽棉产量和皮棉产量均有显著影响,播种密度、肥培水平对小区总铃数、籽棉产量和皮棉产量影响显著,对单铃质量和衣分影响不显著。综合分析,5月底播种、密度为1100株/667 m^(2)、采用“蕾肥+复合化铃肥”组合施肥为湖南桑套棉地区直播棉较适宜的栽培方式。     

灌溉量对玉米生育后期脱水阶段子粒水分的影响

以玉米品种先玉335、九圣禾2468为试验材料,测定不同灌溉量处理的玉米生理成熟至田间收获期间子粒含水率的变化。结果表明,生育期等量灌溉和分配灌溉量试验,在9.0×10~4株/hm^2、12.0×10~4株/hm^2种植密度下,灌溉量增加使子粒含水量呈增加趋势,且脱水速率减慢。灌溉量从3 600 m^3/hm^2增至7 200 m^3/hm^2,子粒含水率分别增加0.94~2.87个百分点,差异达显著水平。灌溉量与种植密度双因素辅助试验,在种植密度6.0×10~4株/hm^2至13.5×10~4株/hm^2时,灌溉量从3 000 m^3/hm^2增至6 000 m^3/hm^2,子粒含水率分别增加1.60~5.00个百分点;在灌溉量3 000 m^3/hm^2和6 000 m^3/hm^2条件下,种植密度从6.0×10~4株/hm^2增至13.5×10~4株/hm^2,子粒含水率有差异,无明显增加或降低趋势;4 500 m3/hm^2灌溉量下各种植密度处理间的子粒含水率未表现出显著差异。     

不同母本和栽插密度对两系杂交籼稻制种产量的影响

以盐恢888为父本,盐161S、盐220S、盐221S为母本,采用裂区设计,研究不同母本和栽插密度对两系杂交水稻制种产量及其构成因素的影响.结果 表明,栽插密度、母本以及两者的互作效应都对制种产量有显著影响.随着栽插密度的提高,制种产量、有效穗数、总颖花数表现为增加趋势.栽插密度对不同母本制种产量的影响存在差异,盐161S、盐221S在中密度处理下制种产量最高,盐220S在高密度处理下制种产量最高.相关分析表明,有效穗数、结实率与制种产量呈显著正相关.     

景观配套设施在园林景观工程中的应用浅析

主要从园林景观工程中景观配套设施的类型入手,详细探究了应用期间存在的相关问题,并提出了适用景观配套设施遵循的基础性原则和相关策略,希望以此促进景观园林工程的稳定开展。     

不同种植密度对油菜新品种秦优1618产量品质和抗性的影响

为了探明油菜新品种秦优1618的适宜种植密度,研究了7个不同种植密度对秦优1618产量、植物学性状、品质和抗性的影响。结果表明,密度变化对该品种的品质和抗倒性无显著影响,但对产量、植物学性状和菌核病抗性影响显著。在37.5万～45万株·hm~(-2)密度下,产量较高,植物学性状结构合理,菌核病轻,因此该密度为其在本区域的合理种植密度。也符合目前"以密增产"的生产需求(区域试验密度37.5万株·hm~(-2))。     

基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型

  目的  通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究，为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。  方法  以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象，采用147块标准地数据，以林分平均胸径为输入向量，以林分密度为输出向量，建立了林分密度指数人工神经网络（ANN）模型，并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。  结果  ① 薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3，马尾松标准平均胸径为14 cm，Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%，t检验结果显著；②构建了网络结构为1:2:1的林分密度指数ANN模型，模型拟合精度为92.57%，均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术，在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时，幼龄林组拟合效果都不理想，这与幼龄林组数据数量偏少有关。  结论  所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。