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41.
《安徽农业科学》2020,(1):92-95
[目的]研究利用活体检测来预测成年蛋鹌鹑屠宰性能的可行性。[方法]以成年栗羽蛋鹌鹑为试验材料,测量其体重、体尺和屠宰性状,应用相关分析方法对3组性状间的相关性进行分析,并建立了回归方程。[结果]栗羽蛋鹌鹑的肉用性能和产肉性能良好,其龙骨长明显高于黄羽鹌鹑,胸肌更发达,屠体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胫围和体重的相关系数分别为0.628、0.579、0.497、0.637和0.986,相关性均达到极显著水平(P<0.01)。胸宽和胫围是影响体重的主要指标,分别建立了鹌鹑活重与胫围和胸宽,屠体重与胫围和胸宽,全净膛重与体斜长、胸宽,半净膛重与龙骨长、体斜长和胸宽,腿肌重与胸宽、体斜长、胫围和胫长的回归模型。[结论]通过各性状的相关分析与回归分析,蛋鹌鹑的活体表型性状可用于预测屠宰性能。 相似文献
42.
《安徽农业科学》2020,(5):88-92
以雅安市为研究区,以2001、2009和2016年相同时像的Landsat遥感影像为数据源,采用基于植被指数的像元二分法分别计算雅安市的植被覆盖度,并且结合DEM数据,分析不同海拔带、坡度带和坡向的植被覆盖分布及变化特征。结果表明,雅安市植被覆盖度2001—2016年不断递增;在海拔0~3 000 m区域植被覆盖度较高,在海拔>3 000 m地区,植被覆盖度依次降低。研究区植被覆盖度具有明显的坡度分宜特征,总体上呈现出随坡度的增加植被覆盖度先增加后减少的特征。研究区域总体来看阴坡、半阴坡、阳坡、半阳坡4个坡相植被覆盖度差异不显著,阴坡植被覆盖度较高。 相似文献
44.
以杂交晚粳稻和常规粳稻两类品种为供试材料,对双季晚稻钵苗机插、毯苗机插和抛栽等三种模式在产量构成、农艺性状、生产要素投入和经济效益等进行对比分析。结果表明,采用杂交粳稻品种的钵苗机插模式,相比于传统抛栽模式和毯苗机插模式,分别提前播种时间9天和14天,减少亩栽穴数1.41万和0.21万,减少亩基本苗数43.6%和32.8%,但大田期充分发挥钵苗秧苗素质好、活棵返青快、杂交稻分蘖能力强、穗粒数多等优势,亩理论产量分别提高28.0%和39.9%,实产分别提高17.7%和27.0%,虽然亩均综合生产成本分别增加了88元和130.8元,但亩纯收益分别增加了151.2元和207.5元,产投比分别增加1.38倍和1.62倍。综合来看,选用杂交粳稻品种和新型宽窄行钵苗机械配套的钵苗机插模式,能创造最高的产量潜力和最佳的经济效益,可作为双季晚稻适度规模化生产的重要选择。 相似文献
45.
作为近年来出现的一种新型农业生态系统,有机农业可以在多方面发挥巨大的作用,比如其可以促进经济、环境以及社会的良性发展。近年来我国国民收入有了显著的增长,社会大众在收入水平提高的同时,也越来越关注与健康相关的问题,所以有机农业得到了多方的重视,获得了前所未有的发展良机。基于此,本文结合港口镇西村村的具体情况,对当地有机农业进行了研究,以期通过有机农业促进当地的经济发展。本文在研究的过程中首先对当地有机农业的发展情况进行了分析与介绍,并探讨了当地在发展有机农业过程中表现出的问题,结合问题的具体情况给出了有针对的建议。 相似文献
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47.
本文认真调研了山东滨州市2009-2018年的秸秆利用情况,通过对其数据进行分析研究,表明:山东滨州市通过近10年的努力秸秆综合利用量发生了质的变化,利用模式由过去粗放式利用逐步转变为深层化利用;规模利用主体异军突起,不断壮大,在农作物秸秆利用中逐步成为主力,引领秸秆综合利用新型模式,产生了良好经济、生态和社会效益。 相似文献
48.
为监测农业环境中有机磷农药的残留,从种养源头管控农产品安全,基于锆离子和1,2,4,5-四(4-羧苯基)苯(H-4-TCPB)合成了蓝色荧光金属-有机框架材料(MOFs)Zr-TCPB,并与红色荧光量子点QDs组装成双荧光QDs@MOFs复合物,基于Zr-TCPB对有机磷农药特异性荧光淬灭效应,构建比例型荧光化学传感器系统,实现了有机磷农药的快速、灵敏、可视化检测。甲基对硫磷与对硫磷的检测限(LOD)分别为1.9μg/L和4.9μg/L,线性检测范围为0.005~2mg/L。研究表明,该荧光分析法能有效用于农业环境水样中甲基对硫磷及对硫磷的现场快速测定,甲基对硫磷回收率为93.23%~116.46%,平均相对标准偏差(RSD)为5.29%,对硫磷回收率为92.52%~107.83%,平均RSD为5.74%。该方法在环境样品农药残留快速监测方面具有巨大的应用价值。 相似文献
49.
50.
为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994~2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994~2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015~2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。 相似文献