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2018年冬季(12月)在太湖设置24个采样点,用网目12cm、7cm和3cm的浮、半沉和沉刺网和网目1.6cm的地笼相结合采集鱼类样本,参考历年渔业监测结果,选取4个参照点,筛选5大类27个候选参数,构建太湖鱼类生物完整性指数体系(Fish Index of Biotic Integrity,F-IBI),评价太湖水质状况。在太湖共采集鱼类1765尾,1门1纲6目8科28属37种,总重94017.7g。2018年冬季太湖鱼类的优势种类为刀鲚Coilia ectenes taihuensis,优势度为43.23%,重量优势种类为鲤Cyprinus carpio,优势度为37.57%。该体系包括鱼类总物种数、Shannon-Wiener多样性指数、肉食性鱼类个体百分比、鱼类总个体数、产粘性卵鱼类物种数百分比、借助贝类产卵鱼类物种数百分比、中等耐污鱼类个体百分比,共7个参数。等级和评分为:"优",F-IBI≥4.36;"良",4.36F-IBI≥3.27;"中",3.27F-IBI≥2.18;"一般",2.18F-IBI≥1.09;"差",F-IBI1.09。结果显示:西部湖区和湖心区为"一般";南部湖区和梅梁湾为"中";竺山湾为"中"~"优";东部湖区和贡湖湾为"良"~"优"。F-IBI结果与水生态健康指数(M-IBI)、物理生境指数(PHI)的相关性好,而与水质参数的相关性不高,这表示鱼类为湖泊顶级生物类群,活动能力强,其状况反映出水体物理、化学、生物等多种环境要素的综合结果,建议M-IBI将F-IBI纳入,以丰富水生态健康体系。 相似文献
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针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。 相似文献
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本试验旨在研究日粮营养水平对断奶后2~6月龄陕北白绒山羊生长性能及小肠组织中与氨基酸转运吸收相关的SLC7A7、SLC3A1和SLC15A1 mRNA表达的影响。选取健康、日龄((60±1.60)d)和体重((10.73±1.03)kg)相近的雌性陕北白绒山羊羔羊36只,随机分为4组,分别饲喂4种试验日粮,其消化能和粗蛋白质水平分别为标准日粮的85%、100%、115%和130%。标准日粮营养水平参考肉羊饲养标准NY/T816-2004,依据生长阶段(10~19 kg、15~27 kg)和目标增重设置。试验期间,分别于120和180日龄称重,于180日龄,每个重复屠宰1只试验羊,采集十二指肠中上部、空肠中段、回肠末端组织样品,通过实时荧光定量PCR检测SLC7A7、SLC3A1和SLC15A1表达水平。结果表明:1)第一阶段(60~120 d)115%水平组平均日增重显著高于其他三组(P<0.05),第二阶段(121~180 d)115%水平组平均日增重显著高于85%和100%水平组(P<0.05),与130%水平组无明显差异。两阶段115%水平组羔羊干物质采食量极显著高于其他3组(P<0.01)。两阶段料重比115%水平组显著低于85%、100%水平组(P<0.05)。2)相同营养水平下,SLC7A7和SLC15A1 mRNA的表达丰度顺序均为回肠>空肠>十二指肠;3)随日粮营养水平的增加,SLC7A7、SLC3A1和SLC15A1 mRNA在小肠各段的相对表达量呈先上升后下降的趋势,且115%水平组表达量最高。115%水平组SLC7A7和SLC15A1 mRNA相对表达量显著高于其他3组(P<0.05);115%水平组SLC3A1 mRNA的相对表达量显著高于85%和130%水平组组(P<0.05)。本试验条件下,与其他营养水平组相比,115%水平组陕北白绒山羊羔羊在2~6月龄生长性能最佳,SLC7A7、SLC3A1和SLC15A1 mRNA在小肠各段的表达量最高。 相似文献