燕山西部山区不同年龄落叶松人工林草本植物多样性

为了解华北落叶松人工林物种多样性随林分年龄的变化规律,对燕山北部地区不同年龄华北落叶松人工林的生物多样性进行调查和分析.研究结果表明:3种林龄的落叶松人工林在物种丰富度指数、Shannon-Wiener指数以及均匀度Pielou指数都以9a生华北落叶松人工林为最高,其次为33 a生华北落叶松人工林,而18 a生华北落叶...     

6个新疆矮化核桃品种的指纹图谱构建及亲缘关系分析

以8个核桃品种叶片为材料,利用ISSR技术,从100条ISSR引物中筛选出2条对8份DNA进行PCR扩增,共扩增位点34个,其中多态位点24个(比例达70.58%),构建出8个核桃品种的数字化指纹图谱。以NTSYSpc2.1软件计算品种指纹图谱的相似系数(GS)并进行(UPGMA)聚类分析,样品间的GS在0.54～0.94之间,在GS=0.64处将8个核桃品种分成2组:第一组母本为‘扎343’(1号),矮化品种有‘新温724’(4号)和‘新温908’(5号);第二组母本为‘新早丰’(2号),矮化品种有‘新温609’(3号)、‘新温915’(6号)、‘新温916’(7号)和‘新温917’(8号),与田间表现基本一致。     

持续干旱下天山野生杏幼苗渗透调节物质的累积特性

以新疆伊犁地区的4类野生杏(野生甜仁杏1号、野生甜仁杏2号,野生苦仁杏1号、野生苦仁杏2号)为材料,研究其在干旱胁迫下渗透调节物质的积累特性.对二年生天山野杏苗进行持续80 d的田间自然干旱处理过程中,每隔20 d取样分析土壤相对含水量(SRWC)及叶片相对含水量(LRWC),Na+,K+和可溶性蛋白质、可溶性糖以及脯...     

清洁能源产业发展财税政策研究综述

搜集了大量中文、英文文献,对“我国清洁能源产业发展财税政策”的相关研究进行了一个系统、全面的文献综述。从清洁能源产业的历史地位、现状、促进我国清洁能源产业发展的财税政策研究等角度,整理了现有文献的观点,在总结学术界研究特点基础上,分析了几种代表性的观点。研究发现：目前我国清洁能源产业正处于初始阶段,仍然存在许多困境,我国必须针对于这些不足,制定合理的财税政策来促进清洁能源产业的发展。以期为研究我国清洁能源产业发展财税政策提供参考。     

小兴安岭地区森林保护与生物多样性探析

论述了森林保护与生物多样性的关系,提出保护森林和生物多样性的措施。     

苗木施肥生理基础及优化施肥的研究

试验研究了定县白杨、毛白杨、小黑杨、香椿、花椒、黑枣等“三北”防护林地区常用造林树种苗木施肥生理及生长变化。合理施肥处理，明显提高叶绿素ａ含量，速生期净同化率是对照处理的２．６６倍。试验确定了不同苗木的适宜肥料用量和配比。施肥适宜比对照处理，合格苗产量增加９５％～２３７％。     

木麻黄无性系适应性试验

通过42个木麻黄无性系在广东汕头的对比试验,结果表明:各无性系幼林生长与苗期的相关性较差,苗期选择不可靠;各无性系树高、冠幅和保存率都具极显著差异,利用树高、冠幅和保存率对无性系进行综合选择是可行的;运用加权评分法筛选出东山2、莆20、东山短、抗1、88、抗3、平5、C6、701、南山7等生长迅速且适应当地气候条件的优良无性系。     

寒地水稻高产高效动态管理技术体系研究

正水稻是黑龙江省主要粮食作物,更是以绿色米都之称的建三江的主产作物,产量的高低直接影响着经济的发展与农民的收入,本试验选择本地区有代表性的品种龙粳21和空育131,目的是揭示寒地水稻高产超高产群体动态特征、养分积累以及产量形成规律,建立高产群体诊断指标体系,探讨高产超高产前提下实现高效的可能途径及其机理。1试验材料及方法1.1试验材料:11叶品种空育131、12叶品种龙粳21     

桃树疏花疏果新技术

正桃树具有生长快、成形早、结果早、早收益等特点,近几年来在各个地区的种植规模逐年扩大,尤其是随着临近城市郊区的综合性生态园的发展,桃树成为一种调节鲜果供应期不可缺少的树种。但是多数的种植户,特别是刚从其他行业转行从农的种植户,一味的追求产量,不进行疏花疏果管理,造成结的果实个头小、颜色差、糖度低等,综合品质低下没有市场,果实卖不出去造成巨大损失。也有的种植户是因为面积过大,人手忙不过来没有进行疏花疏果。现将笔者摸索的疏花疏果新技术介绍如下,供参考。     

基于CNN的无人机遥感影像质量评价

运用无人机的遥感影像来调查林地状态是一种有效的途径,为了进一步提升遥感图像质量的评价精度,笔者提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的无人机遥感图像质量评价方法,主要包括图像采集与预处理、数据扩增、模型训练和测试4个阶段。首先对无人机采集到的遥感图像进行主观质量打分,分别获取同一区域不同阶段图像的质量分数;然后运用图像旋转和剪裁等方法对遥感图像进行数据扩增,将扩增后的图片和原始图片融合作为实验数据集;其次在Caffe深度学习框架中构建基于CNN深层特征的回归模型,并训练;最后,根据已建立好的深度回归模型和学习到的参数,预测无人机遥感图像的质量分数。结果表明,提出的方法可以取得较准确的评分效果,在保证客观打分的同时,能基本保持和人眼视觉的感受一致。