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1.
2.
随着城市化进程不断加快,城市河道防洪等级和景观生态等问题逐渐引起人们的关注,坪山河干流河道由于常年遭到洪水冲刷、侵蚀,现已严重影响防洪安全和河道景观。为改善坪山河干流岸坡生态环境,结合河道防洪、生态和景观等功能需求,探索应用石笼、干砌石、宾格网、中空六棱体砌块、WE植生渗滤砌块、竹篾和植被等材料,打造复合式河道生态护坡。结果显示,该复合式生态护坡组合不仅使坪山河干流堤防的防洪等级达到百年一遇,还营造了良好的生态景观效果。 相似文献
3.
大樱桃营养丰富,色泽鲜艳,口感香甜,具有补中益气、祛风湿等功效,非常受市场欢迎。但由于大樱桃采摘后易软化腐败,不易保存,因此需要加强大樱桃保鲜研究。本文介绍了大樱桃采前因素对贮藏品质的影响及控制措施,并总结了大樱桃低温保鲜、气调保鲜、涂膜保鲜、减压保鲜、辐照保鲜及保鲜剂处理等保鲜技术的研究进展,以期促进大樱桃保鲜技术的发展,减少腐损率,提高经济效益。 相似文献
4.
在绵羊的养殖业发展过程中,由于养殖技术和管理方法存在一些问题,很容易导致绵羊出现不同种类的疾病,其中绵羊寄生虫病是常见的病害之一,所以关于寄生虫病的预防和防治工作成为农户关注的重点问题,寄生虫病对绵羊的生长发育产生不利的影响,甚至会造成农户的经济损失,本文针对绵羊寄生虫病的防治措施进行讨论,并对具体的防治技术应用效果进行分析,仅供参考。 相似文献
5.
光照不仅会影响植物自身的生长,也可能会对其子代的生长具有潜在作用。以箭筈豌豆品种兰箭1号和兰箭3号为材料,分析遮荫和自然光照下箭筈豌豆及其子代的生长特性。结果表明:光照对箭筈豌豆生长和繁殖特性的影响因基因型而异。与光照条件相比,遮荫显著降低兰箭1号生物量及茎叶比,但对繁殖分配的比例影响不显著。与此相反,遮荫对兰箭3号的生长与繁殖无显著影响;母本光照环境对箭筈豌豆子代生长特性具有一定程度的影响,且这种影响因子代植株生长的光照环境而异。当子代在遮荫环境下,母本环境显著影响兰箭1号分枝数、地上生物量、总生物量、地上/地下生物量以及兰箭3号的分枝数。但当子代在光照环境下生长时,除兰箭3号分枝数外,其他生长特性均不受母本环境影响。 相似文献
6.
红脂大小蠹是国家级检疫性有害生物,近年来传入木兰林区,发生范围、面积迅速扩大,严重为害油松及樟子松活立木,尤其地径10cm以上林木的主干和主侧根。红脂大小蠹在木兰林区的蔓延,其潜在的为害和造成的损失对冀北山区的人工油松及樟子松林构成极大威胁。其为害主要为红脂大小蠹取食林木或根部的韧皮部直至形成层,尤其是单株虫口密度较大时,受害部位的树皮可形成环剥状一周,造成林木死亡,严重破坏森林资源和森林景观。 相似文献
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《干旱区资源与环境》2021,(1):70-75
基于疫灾史料和环境资料,运用数理分析法和计量史学法对960-1368年疫灾地理格局与环境机理进行分析。结果发现:1)宋元(960-1368年)疫灾区域差异显著,疫灾严重程度呈现由东南向西北递减的格局,南方地区疫灾重于北方地区,疫灾重心位于长江水系的庐江县与巢湖市交界(31°28′42″N,117°22′41″E),形成了以杭州、开封、北京3个京都所在地为核心的三大疫灾城市群;疫灾聚集分布明显,空间上呈沿海∩型趋势。2)疫灾的地理格局是自然因素和社会因素共同作用的结果。宋元(960-1368年)疫灾具有平原指向性、亲水性、距离衰减性,地理条件为病原体的生长、繁殖提供了适宜的环境;自然灾害是催化剂,为疫灾发生和传播提供了条件;人口密度越大、人口流动性越强、交通可达性越高,越易诱发疫灾,人口作为传染源和易感人群是根本所在,交通条件是疫灾流行的加速器。3)环境因素对疫灾发生、传播、流行的影响并非完全一致。宋元(960-1368年)对疫灾流行作用强度最大的是灾害类因子(震灾、战争、旱灾、饥荒、水灾)。 相似文献
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9.
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
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