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61.
林木子代试验中新的田间排列设计 总被引:3,自引:0,他引:3
<正> 在树木的后代试验中,安排合理的田间排列设计无疑是十分重要的。如果田间试验安排得不好,不能把试验误差减少到一定的程度,那么由于机误带来的效应将会大于供试因素的效应。这样不仅影响到试验结果的正确性,而且还可能前功尽弃。过去的树木田间试验,常采用顺序错位排列法,完全随机区组及拉丁方等设计。这些田间设计的不足之处是:顺序错位排列容易受到系统误差的影响。因此不能用变量统计分析的 相似文献
62.
用PC-1500袖珍计算机,对杉木(Cunninghamia lanceolata Hook.)表型测定的多元变量数据进行图象分析,绘制了各亲本的树形图。图谱包括根、茎、叶、冠和枝条等22个变量构成。树形图直观地表达了亲本表型性状的生长特征,有助于研究性状间和亲本之间的相象性及其类型划分。 相似文献
63.
64.
杉木二层次联合选择的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
从优良种源、优良杂交组合、优良家系中选择优良单株,共选出遗传型优良材料164株,其中109株亲本一般配合力优良者,作为第二代种子园的繁殖材料,平均遗传增益达55.1%,其余55株单株表现优异者选用为高级采穗圃的繁殖材料,平均遗传增益达70.2%。第一层次选择的结果表明:在三种不同的育种材料中,种源选择的增益(16.44%)>家系选择的增益(13.48%)>杂交组合的增益(10.64%)。材积的遗传变异系数明显小于树高和胸径,可作为决定性状进行选择,较稳定可靠。 相似文献
65.
调查了马尾松种源年平均枝叶鲜重(W_(b1)、茎干鲜重(W_s)、轮盘数(B_n)、树高(H)、和胸径(D_(1·3))等性状。用逐步回归及多元多项式回归方程建立了预报模型,包括:(1)W_s=3.6849-0.9627H-0.3554H~2-1.4685D_(1·3)+1.1484H·D_(1·3)-0.1582D_(1·3)~2;(2)W_s=2.9480+777.6013V;(3)W_(b1)=-26.0355+16.6132H-1.2334H~2-6.1979D(1·3)-0.2227D_(1·3)+13.7858B_n+6.4683B_n~-+1.3876H·D_(1·3)-11.1294H·B—n+3.0664D_(1·3)B_n等三个模型,拟合优度高达94%以上。方差分析的结果表明:马尾松种源在枝叶、茎干生物量上的差异是极显著的,从中选择8~14个枝叶和茎干生物量高的种源,4年生后,每年每公顷可望产枝叶薪材25 500kg,茎干薪材10 200kg,平均遗传增益分别为93.88%和85.23%。马尾松年平均抽梢的轮盘数是个高度遗传的性状,遗传力高达0.97以上。遗传份量占总变异的91%以上。云开山地,南岭南部种源年平均抽梢2~3次,南岭大部及博平岭种源一年可抽梢1~2次,其余种源一年只抽一次梢。 相似文献
66.
二次正交旋转组合设计优化雷公藤继代增殖培养基 总被引:2,自引:2,他引:0
摘 要:为获得雷公藤试管苗高频继带增殖的最佳条件,采用二次正交旋转组合设计对其继代增殖培养基进行优化研究。结果表明:雷公藤继带苗增殖倍数(y)对MS浓度(x1)、6-BA浓度(x2)及NAA浓度(x3)3个试验因子的正交回归模型为y=6.98483-0.25481x12-0.51998x22-0.37856x32-0.35x1x2-0.325x2x3。对模型的进一步解析表明,3个因素在试验设定范围内对增殖倍数的影响存在低浓度促进高浓度抑制的现象。MS在0.398~0.602倍常规浓度下,6-BA和NAA的浓度分别在0.919~1.092 mg/L和0.167~0.233 mg/L时,其增殖倍数大于6.3的可靠性为95%。通过实际接种验证,30 d平均增殖倍数为6.53,证明本研究优化出的培养基是雷公藤试管苗增殖的最佳培养基。 相似文献
67.
马尾松高世代遗传改良方案探讨 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出马尾松高世代遗传改良的三个目标:获得最大的短期和长期遗传增益,以及广泛的遗传基础。将其改良划分为产材和产脂两个方向,探讨高世代改良群体的组成、结构、测定与评选方法。 相似文献
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