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1.
基于电路理论的特大山地城市生态安全格局构建--以重庆市都市区为例 总被引:1,自引:1,他引:0
为保障山地城市区域生态安全和实现可持续发展,以重庆市都市区为研究区,采用2018年土地利用现状数据和遥感数据,构建了生态服务重要性与生态敏感性评价体系,通过粒度反推法测算最优条件的栅格粒度,从而综合确定生态源地;以坡度、起伏度、土地利用类型确定阻力值,采用电路理论构建生态廊道,最终形成了重庆市都市区生态安全格局。结果表明:(1)200粒度下连通性最优,此粒度下的生态源地面积为1616.98 km2,占研究区总面积的29.76%,在空间分布上呈现六纵分布态势。(2)生态源地之间存在生态廊道共计29条,关键廊道22条,总长度约为50.83 km,潜在廊道7条,总长度约为108.21 km。(3)生态源地与生态廊道构成了“一圈两带两中心”的生态安全格局。可见,必要的设置生态提升带,切实保护了区域内的生态空间。 相似文献
2.
小麦赤霉病是世界性病害,严重危害小麦生产,已成为我国粮食安全的重大威胁.国内外在小麦赤霉病抗源筛选、抗病基因发掘与克隆及抗赤霉病育种等方面取得重大进展.从抗赤霉病早期遗传研究、抗病基因/QTL挖掘、基因/QTL效应研究和抗病基因克隆等方面回顾了抗赤霉病遗传研究进展,并对基于表型选择和分子标记辅助的抗赤霉病育种成就进行了总结.在分析现有普通小麦抗源和外源抗性材料的育种利用局限的基础上,针对性地提出3点建议:一是加强对已育成和推广品种的抗性鉴定,筛选其中的抗病品种进行抗病基因研究;二是利用抗病基因的加性效应聚合现有品种携带的不同抗病基因,减少抗病基因与不利农艺性状的连锁累赘,培育抗赤霉病高产品种;三是加大外源基因的发掘、改造和利用. 相似文献
3.
为构建国家耕地保护补偿机制,创建国家层面的耕地保护补偿框架,测算耕地保护补偿价值,本研究基于生态补偿理论和发展权理论,通过构建耕地保护补偿分析框架,采用国家统计数据,运用生态补偿测算方法和发展权测算方法,从国家层面对耕地保护补偿进行测算。结果表明:1)从全国层面看,耕地面积存在盈余,盈余面积为1 267.89万hm~2;耕地赤字省份和盈余省份各13个,其他为耕地平衡省份;2)耕地生态补偿总支付额为474.52亿元,总受偿金额为355.15亿元;耕地生态补偿的受偿省份和支付省份均为13个;3)全国现实耕地发展权价值为84.85万元/hm~2,高于全国平均的现实耕地发展权价值的省份有8个,低于全国平均的现实耕地发展权价值的省份有23个;4)耕地保护补偿价值是耕地生态补偿价值、未来占用耕地数量与单位面积耕地发展权价值的乘积之和,最终确定耕地保护补偿每年的给付标准。 相似文献
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5.
稻瘟病是对水稻生产威胁最大的真菌病害,选育抗病水稻品种是防控该病最经济有效的途径。研究表明,聚合多个抗病基因可提高品种的抗性、拓宽抗谱。本研究以携带抗稻瘟病基因Pib的‘辽粳9234’和携带抗稻瘟病基因Pita的‘铁粳7号’为亲本,利用常规育种技术与分子标记辅助育种技术相结合从后代中鉴定到聚合抗稻瘟病基因Pita和Pib的后代。通过连续3年生产试验和米质分析,鉴定到1个同时具有抗稻瘟病基因Pita和Pib的稳定株系A-3,通过辽宁省水稻品种审定,命名为‘铁粳16’。人工接种结果表明‘铁粳16’较其亲本抗谱宽、抗性强。研究结果证实聚合Pita和Pib可提高水稻品种对稻瘟病的抗性,可为抗病基因聚合育种提供参考。 相似文献
6.
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8.
以生防菌株白刺链霉菌CT205为材料,通过诱变选育高效突变菌株,并探索其生物制剂对芹菜根腐病的防控效果.菌株CT205经UV-LiCl复合诱变获得一株遗传稳定、相对高效的突变菌株U-L-4,液体发酵其活性物质产量达到42 mg/L,较野生菌株提高55.56%.利用突变株U-L-4固体发酵,制备生物有机肥,通过田间试验防控芹菜土传病害,结果表明,施用放线菌生物有机肥可有效防控芹菜根腐病,显著促进植株生长,芹菜产量增加75.00%,芹菜根际病原真菌-尖胞镰刀菌数量显著降低,改善了芹菜根际微生物群落组成.研究结果可为生防制剂防控土传病害提供理论依据. 相似文献
9.
10.
针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。 相似文献