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害虫生物防治效果的评价方法通常采用化学防治效果的计算方法,一般仅体现短期内对目标害虫的致死作用结果,而忽略了天敌在自然界数量增殖后对害虫种群数量的长期而持续的控制效果,以及在保护生态环境、保护生物多样性等方面的评价。判断害虫生物防治计划是否获得成功,目前缺乏广泛认同的评价方法。本文对害虫生物防治效果的评价方法进行了梳理,并分析了各种方法可用于害虫生物防治效果评价的可行性及其优缺点。在此基础上,利用层次分析法建立了一套评价害虫生物防治综合效益的指标体系,并应用此方法结合国内外害虫防治包括生物防治的案例进行了比较分析,初步提出了害虫生物防治项目成功与否的评价方法和标准。 相似文献
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为了解nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布,利用MiSeq测序平台,对水稻根部的nirS和nirK反硝化功能基因进行高通量测序,并对测得序列进行生物信息学分析,揭示nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布特征.结果表明:nirK型反硝化细菌的种类丰富度虽高于nirS型,但种类分布的均匀度却低于nirS型.nirS和nirK型反硝化细菌隶属于3门5纲12目26属.在门水平,变形菌门是nirS和niK型反硝化细菌的共同优势门.在纲水平,α-变形菌纲是nirS和nirK型反硝化细菌的共同优势纲.在目水平,红螺菌目是nirS型反硝化细菌的优势目;根瘤菌目是nirK型反硝化细菌的优势目.在属水平,磁螺菌属是nirS型反硝化细菌的优势属;氏菌属、红假单胞菌属、慢生根瘤菌属是nirK型反硝化细菌的优势属.nirS和nirK型反硝化细菌在水稻根中的分布特征与前人对其他地理环境的同类研究结果相一致.固氮螺菌属等5个类群细菌仅存在于nirS型反硝化细菌中;氏菌属等17种类群细菌仅存在于nirK型反硝化细菌中,呈现出分布特异性. 相似文献
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基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引:4,自引:3,他引:1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献
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新时期我国粮食产量的增加,对国民经济发展带来了促进作用。实践中为了保持良好的储粮状况,实现对其害虫的在线监测,增加储粮害虫在线监测中的技术含量,则需要加强相应的监测技术使用,了解这方面的研究进展,为储梁害虫在线监测技术应用水平提升打下基础,满足与时俱进的发展要求。基于此,本文将对储粮害虫在线监测技术的研究进展进行系统阐述,以便实现对这类监测技术的高效利用,实现对储粮害虫的有效监测。 相似文献
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