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内蒙古是黄芪道地产区,栽培历史悠久,种植优势突出,知名度高。近几年,由于野生黄芪资源遭到掠夺式采挖,栽培黄芪成为商品芪的主要来源。但黄芪种质资源研究开发、加工利用不足,栽培种质混乱混杂,人工选育工作滞后,无优良品种品系,种质资源已成为制约黄芪产业化发展的主要瓶颈。本综述阐述了中国黄芪种质资源分布、黄芪品种资源研究与应用,简要分析了内蒙古黄芪产业优势和前景。在此基础上,剖析了内蒙古黄芪产业化存在的主要问题:黄芪基础研究不足,新品种缺失;种子种苗培育不规范,标准化程度不高;种植技术落后,水平参差不齐;种植规模小,标准化程度低;深加工层次低,转化增值能力弱。最后从种质资源培育、种子种苗繁育和规范化生产等方面,提出了黄芪产业化发展的对策建议,以期推动内蒙古作为传统道地产区做大做强黄芪产业。 相似文献
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为比较青紫蓝色獭兔与皱襞型獭兔不同交配组合的生产性能,试验随机选取6,7月龄健康皱襞型獭兔和青紫蓝色獭兔各40只(30只母兔和10只公兔)进行不同交配组合试验,分别为青紫蓝色纯繁组、白色皱襞纯繁组、正交组和反交组,测定母兔繁殖性能和后代生长性能、屠宰性能及被毛品质。结果表明:正交组与反交组料重比差异显著(P0.05),初生窝重、产活仔数、泌乳力、断奶成活率、仔兔断奶窝重、屠宰率、皮张面积、被毛密度、被毛细度及粗毛率指标差异均不显著(P0.05);青紫蓝色纯繁组和白色皱襞纯繁组初生窝重和屠宰率差异不显著(P0.05),产活仔数、泌乳力、断奶成活率、仔兔断奶窝重、幼兔料重比、皮张面积、被毛细度及粗毛率各指标差异均显著(P0.05),被毛密度差异极显著(P0.01)。可见正交组(青紫蓝♂×皱襞♀)的繁殖性能及后代生产性能略好于反交组(皱襞♂×青紫蓝♀)。 相似文献
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正1温室的建立1.1选址绿色食品生产基地应选择在无污染和生态条件良好的地区。基地选点应远离工矿区和公路铁路干线(距离超过5㎞),无"三废"污染,避开工业和城市污染源的影响,地势平坦,土壤肥沃,地下水资源充足,光照资源丰富。同时绿色食品生产基地应具有可持续的生产能力。1.2温室的建设选址时应尽量选在平坦地块,温室大棚选址非常重要。地下水位不要太高,避开挡光的高山和建筑,有 相似文献
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控释肥对花生氮代谢相关酶活性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
大田条件下,以花育22号和花育20号为试验材料,设控释肥(T1)、控释肥减施(T2)、普通肥料(T3)和不施肥(T4)处理,研究了控释肥对花生氮代谢相关酶活性的影响。结果表明,与不施肥处理相比,施肥处理花生结荚期和成熟期根系和叶片的可溶性蛋白含量、NRase、GDH、GS、GPT等活性显著增加。各施肥处理间比较,与普通肥料相比,控释肥可有效提高花生结荚期和成熟期根、叶可溶性蛋白质含量,增加氮代谢相关酶NRase、GDH、GS、GPT等活性;控释肥减施处理花生根叶可溶性蛋白含量和相关酶活性花生生育前期低于控释肥处理和普通肥料处理,但成熟期和普通肥料处理差异不显著。总之,控释肥比普通无机肥更有利于花生生育后期氮素同化和蛋白质的合成,延缓根系和叶片衰老。 相似文献
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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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