“绿色生态猪”面市

福州华康达公司和福州鼓二农场首批试养的54头绿色生态猪近日顺利出栏.其饲养过程是: 　　……     

2023年2月石嘴山市一次大雾天气过程分析

利用地面观测资料、Micaps常规资料、探空资料和EC模式物理量场资料,对2023年2月9-10日发生在石嘴山市的大雾天气做了详细分析。结果表明,本次大雾过程是在较为稳定的大尺度环流背景下产生的,中低层暖温度脊控制,地面均压场维持,大气层结稳定,有利于低层逆温层的生成;探空资料显示,大雾发生过程中,低层出现多层逆温且较为深厚,对大雾的形成和维持起了重要作用;热力结构表明,温度日较差大表示地面辐射冷却为水汽的凝结起到了重要作用,具有辐射雾的特征;温度平流表明,在大雾发展和维持阶段,低层有暖平流输入,具有平流雾的特征;水汽条件表明,前期的降雪天气、地面积雪融化以及沙湖地区靠近水域,都为本次次大雾天气提供了较为充沛的水汽;动力条件表明,在大雾发展维持期间高层存在稳定的下沉运动,在中低层,大雾发生前期存在弱的辐合上升运动,大雾消散期间存在下沉运动。     

褪黑素的检测及其在雄性动物生殖中的应用

褪黑素(Melatonin,简称MT)是一种由色氨酸衍生而来的吲哚胺类激素,主要是由哺乳动物和人类的松果体产生的一种胺类激素。它对脊椎动科的许多生理行为过程包括节律、睡眠、情绪、繁殖、免疫响应和衰老等产生影响。本文旨在对褪黑素的检测方法及其在动物生产中的应用现状做一综述。     

刘崇滨的生态养猪经

随着人们生活水平的提高,健康、绿色食品的市场需求量也呈急剧增长趋势,临邑县临盘街道办事处南刘庙村的刘崇滨紧紧抓住这一市场机遇,借势发展起笨猪养殖业。如今,刘崇滨已从单一的肉猪养殖发展到从生猪放养到加工     

小麦直链淀粉-单甘酯-色氨酸三元复合物的制备及分析

将单甘酯、色氨酸与小麦直链淀粉进行复合,通过冷凝回流法制备小麦直链淀粉-单甘酯-色氨酸三元复合物,应用X-射线衍射仪、傅里叶红外光谱仪、拉曼光谱仪、差示扫描量热仪、扫描电子显微镜等研究复合物的结晶结构、有序性、热特性及微观结构的变化.以三元复合物结晶度为指标,通过单因素试验探究无水乙醇体积分数、色氨酸质量和单甘酯质量对...     

钾肥对镉污染土壤大白菜品质的效应研究

为进一步阐明钾对镉污染土壤上大白菜的品质影响,通过盆栽试验研究了2种镉污染土壤不同钾肥用量对大白菜生长、生理特性和重金属含量的影响。结果表明,大白菜地上部及地下部鲜重在低镉胁迫下分别下降2.6%和19.8%,在高镉胁迫下分别下降7.1%和45.5%;低镉胁迫下,土壤增施钾肥后大白菜地上部鲜重提高0.3%~34.0%,地下部鲜重降低1.2%~7.4%;高镉胁迫下,增施钾肥后大白菜地上部鲜重无明显变化,地下部鲜重显著提高41.8%~87.3%。低镉胁迫大白菜叶片中叶绿素a、叶绿素b含量略有升高,增施钾肥后,叶绿素a含量显著升高,叶绿素b含量变化不大;高镉胁迫大白菜叶片中叶绿素各含量明显降低,增施钾肥后,叶绿素各含量变化不大。低镉胁迫大白菜叶片中抗氧化系统酶(CAT、SOD、POD)活性增强,高镉胁迫大白菜叶片中各抗氧化系统酶活性降低,2种镉污染土壤增施钾肥各种酶活性呈增强趋势。镉污染土壤增施钾肥能有效提高大白菜叶片中维生素C、还原糖的含量,并促进游离氨基酸转化为粗蛋白。镉胁迫大白菜叶片中重金属镉、砷含量显著升高,铅、铬、汞含量均有效降低。结果表明,镉污染土壤上增施钾肥能有效提高大白菜品质,特别是降低大白菜叶片中各种重金属的含量,低镉胁迫下最佳施钾浓度为200~400mg·kg-1,高镉胁迫下最佳施钾浓度为400~600 mg·kg-1。     

基于物元分析法的土地健康评价——以湖北省枣阳市为例

针对综合指数评价法存在的信息遗漏及主观等问题,该文采用物元分析法对湖北省枣阳市土地健康水平进行评价。在诠释土地生态安全概念的基础上,基于“生态—经济—社会”模式和层次分析法构建土地健康评价的指标体系,运用物元分析方法构建土地健康评价的综合评判模型,并以湖北省枣阳市为例进行了实证研究。研究结果表明:吴店镇和七方镇土地处于健康状态,新市镇和太平镇土地处于不健康状态,其他8乡镇土地处于亚健康状态。根据评价结果,该文提出相关政策建议,从而为枣阳市土地的健康、可持续利用提供指导。      

基于高分三号卫星数据与Η/Α/α-分解特征参数的农作物分类研究

利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_I)和极化分量(SE_P)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_P参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_I的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。     

依据光学遥感特征优选的森林地上生物量反演

以Landsat 8、GF-1和Sentinel-2A为数据源,依据2019年、2020年外业调查数据为实测数据,提取纹理因子和植被指数,采用KNN-FIFS方法构建研究区的森林AGB估算模型,对云南省宜良县小哨林场森林AGB进行反演。结果发现3种光学数据的森林AGB估算模型中,Sentinel-2A数据结果最优,R²为0.60,R_MSE为21.40 t/hm²;GF-1反演结果次之,R²为0.59,R_MSE为22.11 t/hm²;Landsat 8反演结果较差,R²为0.47,R_MSE为23.29 t/hm²;组合3种数据特征的反演结果最差,R²为0.42,R_MSE为23.86 t/hm²。结论得出：高空间分辨率光学数据反演结果优于低空间分辨率结果,多源数据组合反演森林AGB低于单一数据源反演结果,Sentinel-2A和...     

基于时序PolSAR影像与决策树模型的油菜物候期识别

作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。