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对长江口、太湖和洪泽湖3个不同区域的中华鳖野生群体的16项生物形态特征进行测量,利用多元统计分析方法对其进行形态多样性差异的比较研究。聚类结果显示,长江口群体和太湖群体首先聚类,再与洪泽湖群体聚合;主成分分析中,共得到了3个主成分,其贡献率分别为56.208%、10.894%和7.165%,累积贡献率为74.267%,其种间形态差异主要取决于头部的一些形态特征;判别分析中,洪泽湖群体、太湖群体和长江口群体的判别准确率分别为100%、100%和93.3%,平均为97.8%。试验结果表明,在3个中华鳖群体中,长江口群体与洪泽湖群体之间分类水平已经达到亚种以上,而长江口群体和太湖群体还未达到亚种水平,说明采用形态差异多元分析进行中华鳖种间遗传多样性研究的可行性,同时也为种质保护和遗传育种提供了一定的理论基础。 相似文献
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通过对上海市奉贤区四团镇农民宅基地置换案例的剖析,指出了安置方式单一、宅基地置换资金收支不平衡、置换后农民权益保障不足等问题,给出了探寻多元化安置方式、搭建资金平台、完善后续保障体系等有效的解决方法及途径。 相似文献
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绍兴市凡纳滨对虾围垦滩涂养殖池塘的理化环境和浮游植物 总被引:2,自引:0,他引:2
2016年和2017年分别调查了位于浙江省绍兴市滨海新区的12口凡纳滨对虾围垦滩涂养殖池塘内的理化环境和浮游植物。结果显示:池塘内盐度变化范围为0~2,溶氧为6.2~13.9 mg/L,pH为7.5~9.8,总氨氮(TAN)为0.00~0.72 mg/L,亚硝酸盐氮(NO_2~--N)为0.00~1.70 mg/L,硝酸盐氮(NO_3~--N)为0.18~4.77 mg/L,总氮为1.74~6.08 mg/L,总磷为0.20~2.72 mg/L,总有机碳为1.88~42.57 mg/L,C/N为10~39。池塘内浮游植物种类隶属6门、24科、42属,其中蓝藻和绿藻为优势种。浮游植物生物量为(0.15~2.30)×107cell/L,叶绿素a(Chl.a)为2.62~37.24μg/L。Chl.a与蓝藻生物量显著正相关。NO_2~--N和NO3--N均与pH显著负相关。初步分析认为高pH可能是导致2016年池塘养殖凡纳滨对虾死亡率较高的重要原因,因此采取措施控制蓝藻生物量和水体的p H应有助于提高对虾养殖的存活率。 相似文献
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为了研究安化云台山茶树资源的生化特性,选取赵家坪、牛角井、石乙坪三个地方有代表性的29个茶树单株,分别进行春夏两季新梢的生化成分分析。结果表明:春茶样中,1号、3号、26号单株茶多酚含量较高,而氨基酸含量较低;13号和17号样品茶多酚含量较低,而氨基酸含量较高。夏茶中3号样品茶多酚含量较高,而氨基酸含量较低;19号氨基酸含量较高,而茶多酚含量较低。春夏两季相比,槠叶齐水浸出物的增幅分别是25.83%和48.78%,21号样品有相似的变化,其水浸出物和茶多酚含量分别增加了22.21%和43.83%。研究结果为进一步开发和利用安化云台山茶树资源提供理论依据,为黑茶加工原料的选择提供参考。 相似文献
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氮是植物体内氨基酸、蛋白质、核酸、辅酶以及光合色素分子等的组成成分,因此,氮的营养状况与许多生理过程密切相关。针对水稻氮肥用量过高这一突出问题,本试验研究了氮肥施用总量对北方粳稻产量及其构成因素、叶面积指数、干物质积累、群体库容量以及品质特征等方面的影响,进一步明确不同氮肥施用量条件下北方粳稻产量和品质形成的调控机制。结果表明,施氮量的增加对叶面积指数、光合势及群体生长率有促进作用,随着施氮量的增加,水稻最高茎数、最高分蘖数、分蘖穗数和分蘖穗比例有逐渐增加的趋势;增加施氮量会导致整精米率、蛋白质含量上升,精米白度、食味值、峰值粘度、最低粘度、崩解值、最终粘度值降低,但不同施氮量对直链淀粉含量影响不大。 相似文献
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为确定越冬凡纳滨对虾亲虾黑鳃病症病因,对患病亲虾病因进行分析。结果显示,越冬后患病亲虾鳃部观察到大量线虫。虫体特征显微结构显示,雌、雄性线虫的平均体长分别为(983.6±16.69)μm和(956.9±12.14)μm,虫体表皮不均质,具有2纵列侧分化、4根头刚毛、3个口腔实齿、5个杯形肛前附器,化感器横向扁椭圆形,食道不形成食道球;经鉴定,确定该线虫隶属于色矛科(Chromadoridae)、色矛属(Chromadorella)。组织病理观察结果表明,线虫感染后亲虾鳃组织坏死、溶解,黑色素沉积,游泳足基部出现黑化层。本文报道了一种由色矛线虫引起的越冬亲虾黑鳃病症。 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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