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城市河岸带是城市最具生态效能和活力的空间,创造近自然植物群落能够提高城市的生物多样性,形成万物共生的可持续生态景观。国内外相关研究学者在积极探寻城市河岸带植物群落构建的方法和标准,但这方面的综述文章寥寥无几。在web of science和中国知网数据库中查新国内外相关文献50余篇,评述了国内外城市河岸带植物群落构建现状以及近自然植物群落构建途径两方面研究进展,以期梳理整合城市河岸带植物群落构建现状与趋势,拓宽城市河岸带植物群落新视野,为城市河岸带植物群落构建研究的体系框架提供研究思路。 相似文献
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1 试验材料与方法 1.1 材料:选用1991年我司自产的杂交稻种汕优63、协优63两组合;小包装袋为省种子部门统一制作使用的无毒、微透气、包装量为1.5公斤的无色透明塑料袋。 1.2 方法:1991年11月,对两组试验材料选择含水量分别为11%、12%、13%、14%、15%的五个等级种子作为处理,每处理装种1.5公斤,机械密封, 相似文献
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夏秋季节湿润多雨,正是采集野生蘑菇的好时机,由于蘑菇种类繁多,形态相似,如果误食了毒菌,1个50克重的极毒蘑菇足可致死1个人。蘑菇中毒具有一般食物中毒的特点。因此在发病初期容易被误认为是一般的食物中毒。又由于剧烈地吐、泻,也会误认细菌性痢疾或肠炎等其它病症。一般食蘑菇中毒有以下症状:1)中毒后出现剧烈恶心、呕吐、腹痛、腹泻。2)流口水、流泪、出虚汗、昏迷、精神烦躁不安、抽风。3)肝大、肝痛、黄疸、血转氨酶增高、全身痛痒发紫。因此不能随便采食不认识的蘑菇,必须找有经验的人识别之后,方可食用。现将常见的几种毒蘑菇介绍如下: 1 毒伞Amanita phalloides别名毒鹅膏 菌盖径4~9厘米,钟形,渐凸起至扁平,后中部钝或稍凸起,盖面湿时稍粘,干时有丝光,有放射状暗条纹,灰绿色,中部色暗,盖 相似文献
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为了解猪轮状病毒(PoRV)在MARC-145细胞系上的培养特性及增殖规律,本试验利用MARC-145细胞,从四川仔猪腹泻样品中分离到1株PoRV,并通过PCR检测、病毒理化实验与微量中和实验证实,命名为SC-R株。用含不同浓度胰酶营养液培养SC-R株48h后,分别收集病毒液进行定量分析;同时,以SC-R分离株感染MARC-145细胞,在感染后不同时间分别收集感染病毒液,利用PoRV荧光定量检测方法对不同样品中病毒RNA进行定量分析,绘制PoRV生长曲线。结果表明,用含3%胰酶营养液培养的细胞液中PoRV的RNA含量明显高于其他组;-步生长曲线显示细胞外病毒RNA含量呈“s型”曲线增长,感染后0~8h为潜伏期,病毒RNA含量维持在较低水平;8~36h为突破期,病毒RNA含量呈对数增长;感染48h增长速度减缓,维持在较高水平,逐步进入稳定期。胰酶可增加PoRV对细胞的感染性,3%是本试验最为适用的胰酶浓度;PoRV感染MARC-145后在细胞内增殖并逐步释到细胞外。 相似文献
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土壤磷素含量是评价土壤养分的重要指标之一。利用热红外发射率数据对土壤全磷含量进行反演的研究较少且多使用常规线性回归方法,本文利用东北海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI(Thermal Airborne Hyperspectral Imager)数据,通过机器学习方法探究黑土土壤发射率与全磷含量关系,选出最优模型对研究区土壤全磷含量进行预测研究。结果表明:在8 ~ 11.5 μm范围内,土壤热红外发射率值随着全磷含量的增加而增加;除原始光谱10.792 μm这一波段外,发射率值及其数学变换与全磷含量相关系数均在0.5以下,相关性较弱;在DNN(Deep Neural Networks)训练集和测试集中,从模型精度和PSO(Particle Swarm Optimiazation)算法优化时间来看,弹性传播训练算法(RP)表现最佳,决定系数R2分别为0.51、0.7,均方根误差RMSE分别为0.0443、0.0301;激活函数对本次构建的网络精度影响非常有限,激活函数为Tansig和ReLU的深度神经网络模型训练集精度基本与偏最小二乘及逐步回归模型一致,测试集精度有所提高但稳定性较为欠缺;研究区土壤全磷含量整体较高,水田和旱田含量均大于0.8 g kg?1,城镇及建筑群密集程度与土壤全磷含量呈负相关,与偏最小二乘模型对土壤全磷含量预测结果相比,神经网络模型对研究区土壤全磷含量小于0.6 g kg?1和0.6 ~ 0.8 g kg?1两区间做了更多划分,将更多人为活动密集区附近像元划分到该含量区间内,从而使得预测含量更加符合真实情况分布;总体来看,全磷含量最高值集中分布于研究区西部、西北及西南部,但在东部及其北部区域则呈无规律性分散分布,中部地区及其余地区含量值大多为0.8 ~ 1.0 g kg?1。综上,合适调参的深度神经网络模型在反演土壤元素类问题中的表现与偏最小二乘及逐步回归等方法相比更加具有发展的潜力,在样本数据量足够的前提下,深度神经网络能够得到充分训练从而使得预测结果更加精确、稳定。 相似文献