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水库蓄水分为常规运用蓄水和初期蓄水,常规蓄水时受来水、用水的限制,而初期蓄水是对新建工程的试验,还将受到工程因素的影响。水库蓄水涉及来水、用水和工程问题,因此,识别蓄水影响因素,协调好来水、用水与蓄水,分配水库的供、蓄水量,明确蓄水风险,制定合理的蓄水方案至关重要。基于此,本文针对水库蓄水影响因素和蓄水方案、蓄水风险等问题,在阅读前人文献的基础上,梳理国内外各学者对此问题的理论及实践研究、探讨其未来研究重点,以期为后续的水库蓄水研究提供参考。 相似文献
4.
正霉菌毒素是饲料原料或饲料中霉菌生长产生的有毒代谢产物。目前已知的霉菌毒素300多种,鸡对霉菌毒素较为敏感,对产蛋鸡的危害在养殖生产上主要表现为卵巢和输卵管萎缩,产蛋量降低,破损蛋和畸形蛋增加,采食量减少,饲料报酬降低,死淘率增加、免疫失败等情况。霉菌毒素较易在鸡蛋内沉积,在鸡体内残留,极大地危害鸡蛋及鸡肉的安全。本文就霉菌毒素对产蛋鸡危害、饲料霉变防控进行简易介绍,重点就霉菌毒素吸附脱霉法、生物脱霉法进行总结,供蛋鸡生产参考。 相似文献
5.
为了筛选适宜贵州稻区机插的优质籼稻品种,建立适宜机插优质籼稻品种的评价关键指标体系,以近年选育的34个优质籼稻品种为试验材料,在贵州省遵义市湄潭县进行机插试验,对各品种的秧苗素质以及机插条件下水稻分蘖生长、干物质积累、抗倒伏性、产量及其构成因素进行研究。结果表明,机插条件下34个优质籼稻的产量变幅为6.1~10.5 t·hm-2,结合两步聚类算法,以产量为依据将参试品种划分为适宜机插和不适宜机插两类。适宜机插优质籼稻类型主要表现为产量均高于8.25 t·hm-2,其成苗率高、秧苗均匀性好、幼苗健壮;分蘖早生快发,易形成充足的有效穗数;植株能获得较高的花前和花后干物质积累量,并重新分配到籽粒;茎秆粗壮,基部3个节间平均抗折力强,倒伏指数小。综合来看,F优498、晶两优534和蓉18优2348等15个优质籼稻品种适宜贵州地区机插,且适宜机插优质籼稻关键评价指标为:成苗率>85%,秧苗均匀性>1.5苗·cm-2;倒伏指数<150%,基部3个节间平均抗折力>1 500 g;产量>8.25 t·hm-2,有效穗数225×104~300×104 hm-2,每穗粒数>140粒,结实率>75%,成熟期干物质积累量>15 t·hm-2,收获指数>0.45。研究为机插专用优质籼稻品种选育及应用提供理论依据。 相似文献
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正导读:临江早熟儿菜是从南充引入的儿菜经多年定向选育而成的优良品种,具有抗性好,扁圆个大、嫩脆不发红等特点,在长江流域广泛种植。本文针对其栽培过程中的播种、育苗、施肥、病虫防治、采收加工等关键技术要点进行了详细介绍。儿菜是十字花科芸薹属的一个变种,属芽用芥菜,学名抱子芥,又名超生菜、芽芽菜、抱儿菜,为一年生蔬菜。临江早熟儿菜是于20世纪70年代初从南充引入的儿菜品种,经高级农技师张学海多年 相似文献
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从跨文化交际的角度来看,提升茶学科技论文的英译水平是我国茶学知识实现国际化交流、形成科技文化软实力的重要手段。创新茶学学科科技论文英译的主要时代背景分别为三点:茶产业转型升级、结构优化的要求;茶产业的发展进入一个"跨文化交际"的新时代;茶产业科技化的"软实力"话语权时代。新时期创新茶学学科科技论文英译的主要原则包括翻译的目的论原则、翻译的互文性原则、翻译的语言顺应性原则。创新茶学学科科技论文翻译的主要策略包括但不限于标准化翻译策略、慎用缩略词策略、关键词定位策略。 相似文献
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本试验旨在讨论不同浓度的低聚壳聚糖对团头鲂形体指标、肌肉成分及血浆生化指标的影响。选取体质量为164.80±0.61 g的团头鲂600尾,随机分成4组,每组5个重复,每个重复30尾,分别投喂添加0、25、50和100 mg/kg低聚壳聚糖的试验日粮,进行为期57 d的饲养试验。试验结果显示:饲料中添加低聚壳聚糖对团头鲂肝体比、脏体比、肥满度无显著影响;与对照组相比,添加低聚壳聚糖使团头鲂背肌粗脂肪含量有一定提高(P0.05),对粗蛋白和粗灰分含量无显著影响;添加低聚壳聚糖能降低团头鲂血浆总胆固醇和甘油三酯的含量,其中50 mg/kg低聚壳聚糖能显著降低血浆总胆固醇含量(P0.05)。各试验组团头鲂血浆总蛋白、白蛋白、球蛋白和尿素氮含量与对照组无显著性差异(P0.05)。结果表明,在本试验条件下,添加50 mg/kg低聚壳聚糖效果最佳。 相似文献
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基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。 相似文献