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3.
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
4.
《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
5.
马齿苋(Portulaca oleracea L.)是营养价值较高的常用野生蔬菜,含有丰富的矿质元素,但目前人们对其钙养分的存在状态还缺乏认识,因此本研究对马齿苋茎和叶进行了显微观察,以了解马齿苋是否含有固定钙的草酸钙晶体以及晶体的积累特征。结果表明,马齿苋积累的草酸钙晶体,属于簇晶类型,直径为25~50μm;分布于茎的髓部和叶的叶肉组织中,叶中晶体多,每1 mm2叶片约含有287个晶体,而茎中含晶体少,每1 mm2茎横切面上只含有26多个晶体。叶中的草酸总含量、可溶性草酸和不溶性草酸含量均高于茎中,草酸分布模式与草酸钙晶体分布模式一致。显然,由于草酸钙晶体的积累,马齿苋中的钙相当一部分以难溶状态存在。 相似文献
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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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9.
桃红颈天牛是一种蛀干类害虫,给我县的果农带来了一定的危害。本文阐述了桃红颈天牛的危害特征、形态
特征、生活习性,提出了详细的防治策略。 相似文献
10.
通过对繁昌县平铺镇农村人居环境整治情况的调查,发现存在整治难、维护难等一系列问题,对其成因进行了分析,并提出了相应的应对措施。 相似文献