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1.
广西典型喀斯特地区不同土地利用方式土壤养分特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为了给广西喀斯特农林土壤改良与配方施肥提供理论支撑,调查典型喀斯特地区广西河池市环江县水田、旱地、林地土壤养分现状.调查结果如下:(1)广西河池市环江县土壤养分含量表现为水田土壤>旱地土壤>林地土壤,几种土壤养分含量的共同点是全氮含量较丰富,有机质含量中等,速效钾含量较缺乏.(2)与1982年第2次全国土壤普查结果相比,此次速效磷含量处于中等及以上水平的土壤样品比例更高,速效钾和有机质含量有所下降.(3)本次调查中,属于极强酸性或强酸性土壤的样品数占所有调查样品数的平均值是1982年第2次全国土壤普查结果的5.64倍,旱地和林地土壤酸化现象十分普遍,92.86%的旱地和100%的林地土壤为强酸性或极强酸性土壤.建议增施钾肥,适当施用有机肥、生物有机肥或有机-无机复混肥,对旱地农业或林地土壤选用碱性肥料或补施石灰以提高土壤pH值. 相似文献
2.
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基于2003—2018年的中国森林火灾统计数据,全面分析了森林火灾发生的时空分布格局,定量分析了其统计学规律,旨在为森林火灾预测、管理和风险决策提供基础支撑。分析结果表明,森林火灾的发生具有极强的随机性和离散性,通过森林火灾总次数、火场面积和受害森林面积的平均数来反映森林火灾发生风险将会导致评估结果偏高。森林火灾发生次数较多的为湖南、贵州、广西等省,而森林火场面积和受害森林面积较多的为黑龙江、内蒙古、云南、湖南、广西等省。按照森林火灾发生的格局,运用K均值聚类分析将31省分为4类。 相似文献
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6.
概述了江山市公益林管理中存在的补偿对象错误、界址不清、面积错误和补偿资金发放错误问题,分析了问题的成因主要有林权证记载有差错、公益林区划界定粗放、个别村队干部不负责任、二类资源数据本身有差错和林业技术落后造成差错,并探讨了江山市化解公益林管理中矛盾纠纷的实践经验。 相似文献
7.
香蕉根系转录组SSR位点信息分析 总被引:1,自引:0,他引:1
分析香蕉根系转录组中的SSR位点信息,并设计SSR引物,为开发新的分子标记奠定基础。利用MISA工具对香蕉根系转录组unigene序列进行SSR检索。从25158条unigene中共发现4663个SSR,分布在3820条unigene序列中,出现频率为18.53%,平均每7.77 kb含有1个SSR位点,共有58种重复基元。香蕉根系转录组中,二、三核苷酸重复基元所占比例最大,分别为40.50%和40.63%;二者分别以AG/CT和AGG/CCT重复基元为主,分别占该重复基元的88.03%和30.83%。SSR重复次数以5~9次为主,基序长度主要分布于12~20 bp,平均长度为18.80 bp。香蕉根系转录组SSR位点频率、密度较高,类型多样,在香蕉遗传多样性研究及分子标记辅助育种中有较大应用潜能。 相似文献
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9.
WRKY 转录因子在植物生长发育和抗逆过程中发挥重要作用。为了解香蕉 WRKY 转录因子的功能,本研究 在香蕉根系中克隆了 8 个 WRKY 家族基因,与香蕉基因组数据库比对后,将其分别命名为 MaWRKY2、MaWRKY21、 MaWRKY44、MaWRKY47、MaWRKY125、MaWRKY136、MaWRKY139 和 MaWRKY147。序列分析和遗传进化树结果表 明,MaWRKY2 和 MaWRKY47 属于第 I 类家族,其余 6 个属于第 II 类家族。对 8 个基因在香蕉的根、球茎、假茎、 叶、花和果中的表达进行分析,结果表明,这 8 个基因在所有的器官中均表达,说明这些基因在香蕉的生长发育过程 中起作用。对 8 个基因在盐、低温、干旱、水杨酸、茉莉酸、ABA、乙烯和香蕉尖孢镰刀菌生理 4 号小种胁迫处理的 香蕉苗根系中的表达进行分析,结果表明 8 个基因对这些胁迫均有响应,说明香蕉中的这 8 个 WRKY 基因参与了生物 胁迫、非生物胁迫和激素信号途径。 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