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随着经济社会发展,人民群众对生活品质要求也愈来愈高。玉米是我国最主要的粮食作物之一,而且由于玉米的生长发育期比较短,而玉米的栽培面积又相当大,所以在我国农作物产量中具有极其重要的地位。但是,由于部分地区农业技术落后、管理水平不高以及环境因素的影响,使得玉米出现病虫害的状况比较严重,最终造成玉米减产,并且会为农民带来严重的经济损失。为了提高我国农业生产水平、保障农民利益,本文从台安县的玉米病虫害防治现状出发,分析了玉米的常见病虫害,对发生的原因进行总结,并提出相应对策建议,以期为相关人士提供一些参考与借鉴。 相似文献
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草莓炭疽病病原鉴定及其生物学特性研究 总被引:19,自引:0,他引:19
于辽宁省抚顺市栽培的草莓品种的茎上分离得到一种炭疽病菌。针对病菌的形态特征、培养性状及其有性形态进行了生物学特性等研究。结果表明:该炭疽病菌属胶孢炭疽菌〔Colletotrichum gloeosporioides(Penz.)Sacc.〕;该病原菌在PSA和PDA培养基上生长最好,PSA培养基最适于病菌产孢;菌丝生长和产孢的温度范围为10~35℃,最适温度25℃,适宜pH值为4~6;光照可促进产孢,而全黑暗有抑制作用;对碳源的利用,果糖最好,纤维素最差;对氮源的利用,蛋白胨最好,尿素最差;孢子萌发的最适温度为30℃,低于5℃不能萌发;萌发最适pH值为5~7,高于10不萌发,光照对孢子萌发无明显影响。 相似文献
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目的不等式在高等数学中的应用非常广泛,地位举足轻重,正确使用不等式可使复杂的数学问题简单化,由于它的应用方法灵活、抽象、逻辑性较强,所以不易掌握。而在不等式的证明中,有些看似复杂的问题,利用函数的凸性可以很轻松地解决。方法从解析定义、几何解释和直观描述性定义3个方面介绍凸函数定义,再揭示凸函数的判定定理和性质,其中重点把握凸函数的Jensen不等式,在前述内容的基础上建立凸函数框架统一证明初等不等式,并推证一些著名不等式。结果通过举例的方式,巧妙地构造凸函数,利用函数凸性加以证明,确实使大部分不等式的证明更加简洁明了。结论在高等数学教学中,利用函数的单调性给出了特殊函数不等式的证明方法,使复杂问题简单化,学生在学习过程中容易接受,并增加学生学习高等数学的积极性。但不等式的证明方法繁多,难度、技巧性都很大,比如导数定义法、拉格朗日中值定理法、幂级数展开法等,把应用这些方法证明不等式和利用函数凸性证明不等式结合起来,相互补充,不断总结归纳,可以拓宽知识面,提升解题能力。 相似文献
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目的某保险公司拟设计一款新产品,其思路是:投保人从一出生开始,每月交纳固定费用a元,交满n年(n是正整数)停止交费,并从下一个月开始按月领取固定额度的工资b元,直到投保人死亡,按这个思路建立数学模型解决这一问题。方法在已知投保人恰好k岁死亡的概率为pk前提下,以保险金本息和余额为随机变量X,建立保险公司收益的数学期望Em(X)=∑k∈Λxkpk 的概率模型。结果给出了在投保人都是恰好满m岁死亡时,保险公司收益的数学期望的表达式:当mn时,Em(X)=m∑kx=n+1xkpk=m∑k=n+1[12n∑i=1a(1+c)i(1+c)k-k∑i1b(1+c)i]pk;当m≤n时,Em(X)=m∑k=1xkpk=m∑k=1k∑i=1[a(1+c)i-ka(1+d)]pk。在均匀分布的假设下,投保人在第m个月死亡时保险公司收益的数学期望的表达式为:Em(X)={1/12m∑k=1k∑i=1[a(1+c)i-ka(1+d)]p1+[k-1/12]m ≤12n1/12m∑k=12n+1[A(1+c)k-k∑i=1b(1+c)i]p1+[k-1/12]m12n结论结合以上数学模型,讨论了保险公司不盈不亏(即保险公司收益的数学期望Em(X)=0时)的概率P(Em(X)=0)。通过考虑年龄、性别、死亡率等一些有用的数据,讨论了确定合适的a、b、d和n值的一些思路和方法。 相似文献
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在田间以菌土覆盖的接种方法鉴定不同品种玉米对茎腐病的抗性。结果表明:由禾谷镰孢菌引起的玉米茎腐病,其发生程度与土壤中病原菌含量即菌土浓度呈近似正相关,菌土浓度越高,玉米发病越重,但达到一定浓度后,供试种质发病率的增幅会逐渐减小,发病率趋于平稳。在同一浓度的菌土胁迫下,不同抗病水平的品种发病程度存在明显差异,对于抗性种质,接种菌土的浓度需达到20%以上,才能较准确地评价其抗性。该方法可有效解决伤根接种和注射接种在田间操作难度高、工作量大、发病不理想以及埋土法影响出苗的问题,更适用于大批量种质资源田间抗病性鉴定的相关研究。 相似文献
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随着对环境越来越重视,人们对公园绿化要求逐渐增高。分析城市公园建设特征,综合实际状况,分析景观的不同需求,合理配置植物配置,可以充分的凸显公园的功能特征。基于此,本文主要探究公园绿化的植物配置原则及策略。 相似文献
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张明会 《山东省农业管理干部学院学报》2014,(2):32-35
本文运用非线性规划方法得到一组优化解;从而构造了相应的指数函数模型:y=m(e-k1t-e-k2t),较圆满的解答了提出的问题,并对其他未涉及的特殊情况和不同时间内人体血液中酒精含量的变化作出相应的预测. 相似文献