鸭病毒性肝炎与禽霍乱的鉴别诊断

鸭病毒性肝炎与禽霍乱都是鸭常见的且发病率和致死率都很高的传染病,一旦暴发均会给养殖户带来巨大的经济损失,加之某些症状又很相似,因此诊断时要注意区分,做到早发现、早诊断和早治疗,把损失降到最低。本文就两者在流行特点、临床症状、病理变化和实验室诊断等几个方面加以比较,以供广大养殖户参考。     

鸡传染性法氏囊病的诊治

鸡传染性法氏囊病是由传染性法氏囊病病毒引起的以破坏鸡的中枢免疫器官法氏囊为主的传染病,又称之为“甘保罗”病。该病的重要危害在于病毒损伤法氏囊而导致免疫抑制,对疫病的抵抗力减弱,使病鸡对大肠杆菌、沙门氏菌和鸡球虫等病原更易感,对马立克氏病疫苗、新城疫疫苗等的免疫应答下降或丧失,给鸡场造成严重危害。     

玉米胚芽粕对鹅营养价值的评定

为了探索玉米胚芽粕对鹅的营养价值和不同方法、不同鹅品种对其真代谢能、常规养分利用率的差异,分别选取150日龄健康五龙鹅和青农灰鹅公鹅各24只,各设4个处理组,每个处理组6只,试验鹅单笼饲养,每天强饲120 g,采用全收粪法进行测定.结果表明,五龙鹅、青农灰鹅种内4个处理组之间真代谢能(THE)、粗蛋白(CP)、粗脂肪(EE),A基酸(AA),中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗纤维(CF),it,(Ca),磷 (P)利用率差异均不显著(P>0.05).两品种之间,第2,4处理组青农灰鹅THE、CP真利用率显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)高于五龙鹅;第3,4处理组青农灰鹅EE利用率显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)高于五龙鹅.第1,3或4处理组五龙鹅NDF,CF利用率显著(P<0.05)高于青农灰鹅相应各处理组.由此可知,鹅对玉米胚芽粕的养分有较高的利用率;同品种不同处理下鹅对玉米胚芽粕的THE,常规养分利用率差异均不显著;不同品种鹅对玉米胚芽粕的养分利用率存在一定差异.     

广州小斑螟幼虫和蛹空间分布型的研究

广州小斑螟Oligochroa cantonella Caradja是红树林的灾害性害虫之一。为了研究该虫在广西白骨壤林内的空间分布情况,在广西合浦县山口镇白骨壤林对该幼虫进行了调查研究,应用扩散系数(C)等6种指标分析,确定了该虫在白骨壤林中空间分布型为聚集分布。在此基础上,给出了不同虫口密度以及不同误差要求的最适抽样数。     

农家养猪十要十不要

随着农村经济的全面发展及农业结构的逐步调整,养殖业在农村经济中的比重不断提高．过去“养猪不赚钱,回头看看田”．“家养一头猪,不悉油盐和醋酱”的传统方式已不适应,规模化养殖如雨后春笋,在农村千家万户中涌现,但规模发展与科学管理必须相适应,否则,疫病缠绕,资     

菜田土壤养分空间变异特征

采用传统统计和地统计相结合的方法,对55 hm2菜田耕层土壤养分空间变异特征进行了研究。结果表明,土壤养分主要限制因子是N、P、K和Zn,不同土壤养分的变异情况各不相同。土壤养分速效含量一般呈斑块状分布;土壤NO3--N、P、K和Zn含量在空间分布上具有明显的空间相似性。土壤NO3--N、P、K含量分别与种菜历史及肥料用量(N、P2O5和K2O)之间均呈极显著的正相关。     

云南省白族农户民庭园模式研究

阐述了云南省大理白族自治州喜洲镇白族农户生态庭园的6种模式类型，即普通型、集约养殖型、劳务输出型、庭园车间型、水面开发型和服务经营型，并在研究模式结构基础上简析了庭园经营与大田生产的关系和白族庭园的特殊性，提出了进一步建设农户生态庭园的若干建议。     

干部贷款订苗农民种桑增收

当我们走进姜家镇庙岭村,听到一户户蚕农口边挂着的"托我们方镇长的'苦口福',看到了品种桑的'蒲扇叶',尝到了连片桑园的'高产果',挖到了效益蚕业的'第一桶金',找到了奔向小康的'阳光道'"顺口溜,同行的该村书记兴奋的话语解除了我们心中的疑惑.     

造区域发展之势拓蚕桑产业之路--浪川乡蚕桑示范园区

淳安县浪川乡蚕桑示范园区位于该乡大联村千亩畈基地,拥有优质桑园连片基地108hm2,其中投产桑园83hm2.该园区周围辐射联欢村、曹家村、鲍家村、大联村、洪家村等5个行政村,辖人口4 449人.园区发展以水利设施、道路等基础设施建设为重点,以配套软件建设为突破口,做到了排灌方便化、管理科学化、服务社会化、经营区域化、养蚕省力化、蚕茧品牌化,2003年被评为"杭州市都市农业示范区",2004年该园区饲养蚕种达到6 250张,产茧26.6t,产值52万元,达到了每亩(0.067hm2)产蚕茧213kg,产值4 248元.取得了良好的经济效益和社会效益,为做强做大浪川蚕桑这一规模产业构筑了新的发展平台,唱响了浪川蚕桑这一都市品牌主旋律.     

基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。