新法系大白母猪饲养管理的注意事项

<正>大白猪是世界著名瘦肉型猪种,产仔多、增重快,瘦肉率高,在规模化养猪的配套系中占有重要地位。为培育出专门化高繁母系大白猪,广东温氏集团在2009年12月,成功从法国引种315头新法系大白母猪,从目前的繁殖成绩来看,新法系大白猪窝均总仔在15头以上,与传统的老法系母猪相比,新法系母猪生长速度、饲料转化率、繁殖性能,均表现得更加优秀。但实际生产中,各个场之间的差异较大,要想让新法系种猪能够保持其优良性     

林木种子发芽测定——林木种子检验讲座之四

种子发芽测定是测定种子的发芽能力。 种子发芽能力是播种品质中最重要的生物学指标,只有鉴定了发芽能力,才能判断一个种批的播种价值,才能确定合理的播种量。所以,种子发芽测定是最重要的检验项目。     

微生物 大自然的清洁工

无处不在的微生物,对有机化合物有强大的分解能力,是大自然的清洁工,被誉为＂天然环境卫士＂。于是,以微生物为载体制成的环保用微生物菌剂,被广泛用于治理污染,如用来分解污水和垃圾等。但是,微生物具有转化快、繁殖快、适应性强、变异快等特点,使用菌剂必须高度注意环境安全,警惕其代谢产物对环境的影响。     

静默的怪兽：容易被忽视的污泥污染

进入＂十二五＂以来,越来越多的污泥污染及处置不当问题被曝光,＂南京江心洲污泥偷排＂、＂北排污泥事件＂无不为行业再次敲响警钟。而目前,政府不重视、投资不足依然是存在于污泥领域内的首要问题。     

春节扫尘 除旧布新

自古至今,我国民间一直沿袭着春节前"扫尘"的习俗,叫做"腊月二十四,掸尘扫房子"。据《吕氏春秋》记载,中国在尧舜时代就有春节扫尘的风俗。按民间的说法:因"尘"与"陈"谐音,新春扫尘有"除陈布新"的涵义,其用意是要把一切"穷运"、"晦气"统统扫出门。这一习俗寄托着人们破旧立新的愿望和辞旧迎新的祈求。在扫尘过程中,家中经常会有一些     

长沙国际邮件互换局入境邮寄物检疫风险研讨

随着国际交往的日益增多，入境国际邮件、快件不仅数量逐年大幅提升，而且性质也发生了很大变化，入境国际邮件已成为外来有害生物、人类和动植物传染病国际间传入的主要途径之一。本文简要分析了近年来长沙入境国际邮件检疫监管的情况，对工作中存在的问题与监管的难点进行探讨，并提出几点建议．     

林改背景下林业经营方式转型升级的探讨——以浙江省诸暨市林农创业的实践为例

以浙江省诸暨市为例,对林改背景下林业经营方式转型升级进行了探讨,从整体看,初步形成了"政府搭台+龙头企业带动+合作社互助+林农家庭参与"的林业生产发展方式;从个体看,林农创业也逐步从传统的家庭型创业转向多种形式的现代经营方式创业。经营方式的转型升级为林农创业致富起到了积极的推动作用。     

基于加权随机森林的番茄氮元素缺乏分级模型研究

基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。     

干旱及盐胁迫对酸浆种子萌发特性的影响

以酸浆种子为试材,分别采用浓度为0%~25.0%的PEG-6000模拟干旱胁迫,同时用0~150mmol·L~(-1) NaCl溶液模拟盐分胁迫,分别考察酸浆种子的抗旱和抗盐萌发特性。结果表明:随着PEG浓度增加,酸浆种子萌发延迟,且发芽率、发芽势和发芽指数均呈现明显下降趋势,PEG达25.0%时,酸浆种子没有萌发;临界胁迫浓度C_(50)为12.3%,高于番茄种子C50(8.0%~10.8%)。随着NaCl溶液浓度升高,酸浆种子的发芽率、发芽势、发芽指数也呈下降趋势;浓度达到150mmol·L~(-1)时,种子发芽率比对照组降低43.0%,萌发种子不能发育为正常幼苗;其C50为107.0mmol·L~(-1),低于向日葵种子的C_(50)(258.0mmol·L~(-1))。