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2.
小麦是我国的主要农作物之一,小麦的生长过程会受到自然因素、生产因素的影响,为保证小麦生产的产量和品质,就必须明确认识到小麦病虫害防治过程中的误区,并掌握正确的防治技术,从而降低病虫害对小麦的干扰,为小麦营造良好的生长环境。 相似文献
3.
本研究通过对甘肃省不同地区陇东苜蓿(Medicago sativa.Longdong)人工草地多年监测,采用综合评价法分析比较其在甘肃不同种植区的营养价值。结果显示:陇东苜蓿在甘肃不同种植区各营养指标高低存在差异,粗蛋白质(CP)含量以庆阳市宁县早胜镇(QYZ)最高,为18.87%|粗脂肪(EE)含量以白银市靖远县箬笠乡(BYR)最高,为2.79%|粗灰分(ASH)含量以武威市民勤县蔡旗乡(WWC)最高,为12.46%,酸性洗涤纤维(ADF)含量以庆阳市宁县春荣乡(QYC)最高,为43.99%,中性洗涤纤维(NDF)含量以定西市通渭县平壤镇(DXP)最高,为53.20%,P含量以张掖市高台县碱泉村(ZYJ)最高,为0.29%,Ca含量以民勤县蔡旗乡(WWC)最高,为2.15%。采用灰色关联度法综合分析,陇东苜蓿在13个产地的灰色关联度值为0.521 ~ 0.792,以武威民勤关联值最高,为0.792,综合评价最好,其次是白银靖远,关联值为0.7743。本研究对陇东苜蓿的推广种植有一定的参考价值。
[关键词] 陇东苜蓿|不同种植区|营养价值|综合评价 相似文献
4.
综述宽甸地区自然条件和林业资源概况,介绍林业特色产业的规划布局和建设现状。基于生态文明的发展理念,根据林业资源的特点和优势,提出进一步发展特色林业产业的可行性建议,为充分发挥宽甸地区林业资源潜力提供借鉴。 相似文献
5.
6.
为鉴定评价我国向日葵(Helianthus annuus L.)种质资源在南方地区的表现,筛选构建向日葵核心种质,以422份向日葵种质为材料,在进行2年鉴定观察的基础上,采用描述性统计、相关性分析、主成分分析等方法对11个表型农艺性状进行分析评价。结果表明,原始群体的这些农艺性状具有较大的变异幅度,其变异系数(CV)为3.60%~83.32%,平均变异系数为20.93%,其中分枝株率(0%~62.5%)、单株粒重(9.70~232.35 g)、百粒重(4.60~14.92 g)、叶片数(14.40~48.38个)和株高(103.75~260.00 cm)变异幅度较大;性状间表现出显著的相关性,主成分分析表明,影响性状的4个主要成分解释了总方差的71.72%。采用QGAstation 2.0软件构建了72组核心种质候选群体,并根据均值差异百分数(MD)、方差差异百分率(VD),极差符合率(CR)和变异系数百分率(VR),获得组获得1组包含84份材料的最佳核心种质群体。聚类分析将84份核心资源分为5大类,与原群体相比,所选核心种质均值无显著差异,方差显著提高,能最大限度代表原始油葵种质资源保存和利用。 相似文献
7.
农业转基因生物环境安全检测标准是农业转基因生物安全管理必不可少的技术保障。截至2021年1月,农业部/农业农村部共发布了农业转基因生物环境安全检测标准47项。本文对我国农业转基因生物环境安全检测标准体系现状进行初步总结,对国内外农业转基因生物环境安全检测标准的发展现状进行比较,探讨了今后一段时间内农业转基因生物环境安全检测标准的发展方向,以期为我国农业转基因生物环境安全检测标准的进一步完善提供借鉴,使其更好地为农业转基因生物安全管理工作提供技术支撑。 相似文献
8.
利用长岛近30年气候资料,采用风效指数和综合舒适度指数对比分析评价长岛旅游气候舒适度,结果表明:(1)从风效指数来看,在年际变化中,长岛整体气候舒适度属于舒适等级;在月际变化中,4月、5月和10月人体感觉舒适,是最适合旅游的月份.(2)从综合舒适度指数来看,在年际变化中,长岛整体气候舒适度属于不舒适等级,但逐渐趋于舒适;在月际变化中,6—9月份为最舒适的月份,最适合旅游.不同指数对长岛的旅游气候舒适度评价不同,因此建立适合本地的气候舒适度模型很有必要. 相似文献
9.
提升森林资源经营水平对充分发挥森林的生态、经济和社会效益,建立起功能齐全的生态体系和发达的林业产业体系,实现林业的可持续发展具有重要作用.以织金县第3、4次森林资源二类调查结果为依据,分析织金县森林资源内林地面积、林木蓄积、森林类别、林种结构、树种组成及森林覆盖率的动态变化情况,客观评价织金县林业建设取得的成效及存在问题,并针对存在的问题提出提升森林经营水平的5点建议:一是严格执行森林经营方案,优化森林资源结构;二是加强林地保护,严守林地保护红线;三是强化森林分类经营,完善国家公益林界定;四是积极完善集体林权登记管理,解决集体林权改革遗留问题;五是转变森林经营方向,走内涵式林业发展道路. 相似文献
10.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献