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1.
林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。 相似文献
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近年来,禁用农药毒死蜱在豇豆中被高频检出,已成为豇豆中农残超标率居高不下的关键问题之一。为明确毒死蜱在豇豆播种期、苗期、结荚期使用后的残留及其膳食风险,进行了田间模拟残留试验,将采集的成熟豇豆通过乙腈提取,C18分散净化,经超高效液相色谱-串联质谱方法测定豇豆中毒死蜱残留量,并进行了膳食风险评估。试验结果表明,毒死蜱在豇豆中的方法定量限为0.01 mg·kg-1,在0.01~5 mg·kg-1添加水平下,毒死蜱的平均回收率为76.3%~88.3%,相对标准偏差(RSD)为2.7%~6.4%;播种期、苗期、结荚期一次施药和结荚期二次施药后,成熟期采收的豇豆样品中均无毒死蜱检出;结荚盛期一次施药后,残留消解曲线为Ct=1 726.6e-0.431t(R2=0.981 5),符合一级动力学方程,半衰期为1.6 d;施药后10 d,豇豆中毒死蜱残留量降至0.05 mg·kg-1以下,慢性膳食摄入风险和急性膳食摄入风险均小于100%;毒死蜱在播种期和苗期的使用,不会导致成熟期豇豆中残留超标,可以安全使用;始花期后的使用需控制10 d以上的采收间隔期;结荚盛期须禁止使用毒死蜱。综上表明,在尚未制定毒死蜱在豇豆生产中精准施用规范的背景下,我国禁止毒死蜱在豇豆生产中的使用是十分必要的。 相似文献
4.
文章介绍了长顺绿壳蛋鸡疫病净化采取的主要措施,通过疫病净化,种鸡场禽流感、新城疫群体平均免疫抗体合格率从净化前的不到50%提高到95%以上,禽白血A/B、J亚型抗体和P27抗原阳性率分别从88.01%、86.38%、20.56%降低到8.88%、9.17%、2.02%,鸡白痢感染率从62.05%下降到9.37%;育雏成活率从85.3%提高到95%,育成成活率从80.4%提高到91.5%,高峰期产蛋率从45%提高到73%,鸡蛋绿壳率从68.3%提高到92%;养殖规模存栏从2017年的1000万羽提高到2019年的3000万羽;2019年成为贵州省首批“贵州省动物疫病净化创建场”。 相似文献
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8.
畜禽粪便厌氧发酵过程抗生素抗性基因归趋及驱动因子分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对畜禽养殖业抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes, ARGs)污染问题,该文选取厌氧发酵技术,对比不同厌氧发酵体系内ARGs消长与潜在宿主菌,挖掘不同因子与ARGs的相互关系。结果表明,厌氧发酵体系内微生物群落变化是ARGs消长的主要驱动因子,确定ARGs的潜在宿主菌是目前研究的难点;抗生素和重金属也是ARGs消长的重要驱动因子,控制抗生素污染和重金属污染可有效减缓ARGs污染;可移动遗传元件在ARGs水平传播过程中起着重要作用。综合而言,厌氧发酵体系内各个因子直接或间接影响ARGs消长,其中工艺参数是控制整个厌氧发酵体系的先决因素,在特定工艺参数下,微生物群落与体系物化指标相互影响与制约;微生物通过分子内部可移动遗传元件实现ARGs在不同微生物之间的水平传播。综上所述,通过综合协调各类因子实现厌氧发酵体系内ARGs消控是今后研究重点。 相似文献
9.
体积中值粒径、数量中值粒径和喷雾角是影响植保无人机喷头雾化性能的关键因素,基于喷头雾化粒径测试平台,以扇形喷头和空心锥喷头为对象,研究体积中值粒径、数量中值粒径、喷雾角与喷施压力之间的关系。结果表明,扇形喷头中ST-110-01的雾化性能优于ST-110-02和ST-110-03;空心锥喷头中KZ-08-04的雾化性能优于KZ-08-06和KZ-08-08。当喷施压力在500~600 kPa范围内时,ST-110-01的雾化液滴体积中值粒径为140~150μm,适合杀虫剂和杀菌剂的喷施;而KZ-08-04的雾化液滴体积中值粒径为279~288μm时,适合除草剂喷施。 相似文献
10.
基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。 相似文献