巨龙竹林分结构及物种多样性特征

调查滇西南巨龙竹在2017—2019年的年龄、直径、密度等林分结构因子,并对其植被组成、物种多样性进行分析.结果表明:巨龙竹林分干龄分布、丛立竹密度分布均呈右偏缓峰状;竹丛年龄分布、直径分布均呈左偏聚集状.2017—2019年林分逐年向更高龄、更大径阶、更高丛立竹密度的范围分布,除2018年、2019年的直径分布差异不显著,其余结构特征在各生长季间均呈极显著差异(P<0.01).利用威布尔分布拟合其直径、丛立竹密度分布的效果优于其余分布模型(直径的R2>0.93,密度的R2>0.99).竹冠投影面积与竹蔸面积、丛立竹干数均呈极显著高度正相关(P<0.01,R>0.75),与平均胸径、年龄的相关性较弱(R<0.30).林分共计植物种类73种,隶属于39科67属,其中乔木层以巨龙竹为绝对优势植物;灌木层无优势植物;草本层以多羽凤尾蕨为优势植物;层间植被以荜拔、异形南五味子为优势植物.物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Simpson多样性指数、Pielou均匀度指数在各林下植被层中变化一致,各指数由高到低依次为灌木层、草本层、层间植被.灌木层、草本层的植物物种数均随调查样方面积增大而增加,可用自然对数转化线性方程反映其种-面积关系(R>0.97).当调查面积分别为210.25、90.25 m2时,其样方内可涵盖林分85％的灌木、草本植物种类,且后续数量变化趋势不明显.     

玉米高产管理及适时收获技术

一、管理措施玉米抽雄期至成熟期正赶上立秋时节,这一时期是玉米成长的关键时期,如果这一时期管理技术跟不上,会降低玉米的产量。为确保这一时期玉米丰产丰收,玉米生长后期主要采取以下管理措施:(一)病虫害防治8月以后夏玉米即将进入抽雄授粉期,这一时期玉米主要病虫害有:玉米褐斑病、顶腐病、茎基腐病、玉米螟、黏虫、玉米蚜虫等。     

数控车床操作及主轴转速的验算

数控车床的加工比普通车床的加工精度要高,其原因是数控机床的切削,进给都是有计算机控制的,而数控车床的转速误差也要精确,这样才能保证加工的精度,所以我们不只要懂得数控机床的装配和生产,我们还要知道怎样去操作它,这样才能在数控车床加工时很好的去加工零件。     

东风湖农场小麦应用新美洲星液肥效果试验

<正>新美洲星是安徽省农业科学院引进美国有机矿化技术并进口主原料生产的高科技产品,在小麦上使用具有提高出苗率,苗齐、苗壮,抗涝耐渍、抗旱、抗冻,减少播种量和化肥使用量,促进生长发育,提高小麦产量和品质等效果。为了加快在东风湖农场和周边推广力度,让更多的人知晓新美     

如何科学有效防治芦笋茎枯病

芦笋茎枯病是芦笋生产中常见病害，发病率一般为20％-30％，严重时可达60％以上。秋季田间植株成一片枯黄，以至枯死，严重威胁着芦笋的产量和品质。     

烟草白茎基因定位研究获得重要突破

<正>笔者从中国农业科学院烟草研究所获悉,近日,该所对一个白茎突变体(ws1)的遗传分析与基因定位研究获得重要突破。ws1是通过化学EMS诱变中烟100获得的一个烟草白色茎秆突变体,遗传分析表明,该突变性状受两对独立的隐性核基因(ws1a和ws1b)控制,且只有两对基因同为隐性纯合时植株才表现为白茎性状。应用烟草SSR分子标记,在2     

浙贝母套种甜玉米增收技术

浙贝母,又名浙贝、象贝、大贝,为百合科植物,以鳞茎入药,其药用价值及经济价值极高。浙贝母喜湿和凉爽的气候条件。出苗的适宜地温为6~7℃,植株生长最适气温为10~22℃,低于4℃或高于30℃停止生长。鳞茎在地下5厘米处,日平均地温10~25℃时能正常膨大,高于25℃时休眠,低于-6℃时鳞茎受冻。开花适宜气温为22℃左右,喜充足阳光。     

减肥是在减分吗?

<正>一看这题目,你会很惊讶,减肥跟分数能有什么关系呢?不过,这种事情确有发生。一女大学生就是因减肥过度导致大脑损伤,其智力水平仅相当于四五岁的小孩。虽然事情比较极端,但也表明减肥真的会对大脑有损伤,当然就会影响到我们的成绩了。至少,很多以节食方法减肥的人,多多少少都出现过萎靡不振、头晕目眩的情况,是不是在提示你再这样下去大脑就会出现问题了?那么依靠燃烧脂肪才能达到的减肥会不会"减"大脑了呢?     

蔬菜灰霉病的识别与防治

<正>一、几种蔬菜灰霉病的症状1.黄瓜灰霉病主要危害花、瓜条、叶片、茎蔓。一般从凋谢的雌花侵入,引起花腐烂,出现灰褐色霉层。病菌扩散后,小瓜条表软、腐烂、萎缩,病斑先发黄,后长出霉层,并逐渐变为浅灰色,病瓜停止生长,最后腐烂脱落。叶片上多形成直径20~50毫米的褐色病斑,边缘明显,有时病斑有少量龙褐色霉层,茎蔓发病后瓜蔓易折断、烂秧、枯萎。2.番茄灰霉病主要危害果实。病菌从残留的花或花托侵     

基于神经网络的东南太平洋茎柔鱼渔场预报模型的建立及解释

东南太平洋秘鲁茎柔鱼(Dosidicus gigas)是我国鱿钓船的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要内容。本文根据2006~2009年我国远洋船队东南太平洋秘鲁茎柔鱼生产统计数据(月份、经度、纬度)及遥感获得的表温、Nio 3.4区海表温度异常、海面高度资料,利用反向传播(EBP)神经网络建立秘鲁茎柔鱼中心渔场预报模型。在此基础上,尝试使用神经网络解释图(neural interpretation diagram)、自变量相关(independent variable relevance)、灵敏度分析(sensitivity analyses)三种方法解释EBP模型权重,推断东南太平洋茎柔鱼中心渔场形成的主要影响因子。结果认为,影响中心渔场的3个主要影响因子为Nio 3.4区海表温度异常、表温和纬度,其贡献率分别为28.95%、22.1%和19.68%。利用EBP神经网络建立的预报模型不仅在预报精度上达到要求,而且能够很好地解释秘鲁茎柔鱼中心渔场的形成机制。