影响鸡大肠杆菌病的病原分析与对策研究

从3个不同地区的鸡群中采集典型大肠杆菌病鸡的病料,各自分离出20株鸡大肠杆菌。动物试验结果表明：全部菌株对动物均具有很强的致病作用,且多数菌株可使动物死亡率达90%以上。经药敏试验证实：不同地区所分离到的大肠杆菌菌株,对同一种药物,却表现出了不同的敏感度,从而在一定程度上,证实了不同地区之间同种菌类对同种药物敏感性差异的存在。     

快速和中等生长速度猪种的日粮维生素B需求

本研究利用来自2个猪品系的10组（每组5头同窝仔猪）试验猪,测定5种B族维生素（核黄素、烟酸、泛酸、维生素B12和叶酸）的日粮水平对体重9～28kg的高和中等瘦肉系仔猪生长的影响。所有试验仔猪均采用单只圈养,并进行早期隔离断奶,以便能够使其发挥出瘦肉生长潜力。基因日粮所提供的5种测试维生素生物的总体和估测生物可利用率分别相当于体重5～10kg仔猪的NRC（1998）估测需求量的100%和70%。当体重为9±0.9kg时,给每窝内的各头仔猪分别喂给添加了生物可利用率相当于NRC（1998）需求量的0%、100%、200%、300%或400%的5种测试维生素的基础日粮。结果表明,与中等瘦肉系猪相比,高瘦肉系猪消耗的饲料少（P〈0.05）、体重增长快（P〈0.02）和饲料利用率高（P〈0.01）。当日粮B族维生素添加水平提高时,两个瘦肉品系的试验猪生长速度和生长效率均得到提高（P〈0.01）。然而,高瘦肉系试验猪获得最佳增重/耗料比所需的日粮B族维生素水平（为NRC需求量的470%以上）显著高于中等瘦肉率试验猪（270%）（P〈0.03）。根据这些研究结果,表明现代猪种对5种B族维生素中的1种或多种维生素的需求量要高于目前NRC（1998）的估测值,尤其是高瘦肉系的猪种。对这些维生素较高的需求与较高的日粮能量摄入量或较高的机体能量沉积量无关,但很可能是由于主要的代谢通路发生改变所致。     

莱茵鹅与吉林地方鹅种杂交利用效果的研究

研究了莱茵鹅及其与吉林地方鹅种杂交利用效果,并进行了配合力和产肉及产羽绒等生产性能的测定。结果表明:①培育的莱茵鹅新品系,在吉林省的自然条件下,生长发育正常,产肉、产羽绒等生产性能稳定。②杂交利用效果以莱茵鹅和豁眼鹅杂交组合最好,配合力测定为16.86%.含绒率达到29.26%,比地方鹅提高4.01%;10周龄体重达到3.92 kg,比本地鹅提高26.78%;90日龄料肉比达到2.48:1;在舍饲的饲养条件下,比地方鹅多增收6.17元/只。     

北京低山侧柏人工林资源分布与生长状况分析

对北京低山侧柏人工林资源分布及生长状况进行了分析。结果表明:7个山区县侧柏人工林面积为7.84万hm2,幼龄林面积占92.01%,中龄林面积占6.5%;幼龄林蓄积占低山侧柏人工林总蓄积的72.7%,中龄林蓄积占20.9%,近成熟林及过熟林蓄积占的比例较少。不同立地条件下,坡向、坡度对于侧柏的生长影响较大,分布于阳坡的侧柏生长较快。不同立地等级下材积连年生长量和平均生长量在54a时仍未相交。利用Forstat2.0和SPSS 18.0分析软件,模拟不同立地等级侧柏胸径、树高、材积的生长过程,并建立各因子生长模型。结果表明,Richards生长方程能较好地预估北京侧柏人工林的生长。     

栓皮栎热值与苯—乙醇抽出物及半纤维素关系

对6个不同年龄(16、24、32、39、48、55 a)栓皮栎4个器官(干、皮、枝、叶)的苯—乙醇抽出物质量分数及半纤维素质量分数与热值的关系进行研究,利用SPSS18.0进行偏相关分析。结果表明:不同器官栓皮栎热值、苯—乙醇抽出物、半纤维素均具有极显著差异。对不同器官苯—乙醇抽出物、半纤维素与热值的相关性分析,得到苯—乙醇抽出物与干质量热值、去灰分热值均呈正相关,未达到显著水平;总体上半纤维素与干质量热值和去灰分热值相关性也不显著,而枝的半纤维素质量分数与去灰分热值呈显著正相关。栓皮栎不同器官干质量热值和去灰分热值总体趋势均为:皮>叶>枝>干;不同器官苯—乙醇抽出物和半纤维质量分数分别表现为:叶>皮>枝>干,干>枝>叶>皮。24 a栓皮栎苯乙醇抽出物质量分数最高,利于能源林生产。     

农民专业合作经济组织发展模式探索

大兴区农民专业合作经济组织起始于20世纪80年代初,主要是农民自发组织的专业技术协会.进入20世纪90年代,农民专业合作经济组织无论是从组织方式、服务内容、建设形式都有了更大的发展,并在促进农村经济发展和农民增收过程中发挥了重要作用.大兴区现有农民专业合作经济组织96个,共带动农户6.3万户,年实现销售收入5亿元,销售利润1亿元.     

多信息融合的马尾松苗木静态指标检测方法

获取马尾松形态指标和主要生理指标有助于筛选优良的造林苗木。利用先进的立体视觉3D重构技术和化学计量学方法(近红外光谱检测技术)实现马尾松苗木的静态指标精准测量。首先搭建软硬件实验平台,通过图像采集系统获取图像序列,在计算机上通过算法重构出马尾松苗木的3D模型,提取马尾松苗木的形态学指标;然后利用化学计量学方法挖掘近红外光谱中的有用信息,并采用偏最小二乘回归方法建立线性模型,从而达到苗木主要生理指标的快速、无损测定。所选取的研究方法得到的马尾松苗木质量指标与人工实际测量得到的数据具有很强的相关性。基于多信息融合的马尾松苗木质量检测方法精度高,可满足林业调查要求,并为马尾松苗木活力相关研究提供了新的思路。     

基于人工智能的苗木质量无损检测研究进展

我国森林面积广域，人工林面积居世界首位。为了确保质优量足的苗木进一步提升苗木造林效果，苗木质量的无损检测成为苗木质量精准快速评价的关键。文中概述人工智能理论与算法在苗木质量的形态、生理和活力指标3个方面的无损检测应用现状；针对传统检测指标单一、效率低和主观误差大的问题，指出综合应用图像采集、数字图像处理和机器学习技术的人工智能算法与理论在苗木质量评价指标检测领域具有明显优势，并从检测技术融合、提升检测算法和多源数据融合等方面进行展望，旨在为苗木质量快速精准评价提供参考。