林业可持续发展必要性与策略探析—以陇南市康县为例

林业为我国经济发展重要组成部分,属于一项基础性产业,实现林业可持续发展意义重大。本文笔者则结合陇南市康县实际,对该地林业可持续发展给出了几点建议。     

甜瓜种质叶部SPAD值的变异分析

为了探讨不同甜瓜种质资源叶部SPAD值分布,以210份甜瓜种质为试材,分析了甜瓜开花期和坐果期叶部SPAD值的变异。结果表明,开花期叶部SPAD值野生甜瓜最大,其次为厚皮甜瓜、薄皮甜瓜;坐果期厚皮甜瓜叶部SPAD值最大,叶部SPAD值基本符合正态分布,属于数量性状。开花期与坐果期叶部SPAD值之间均呈极显著相关,叶部SPAD值随着叶位升高而增加,中部叶位L14的叶部SPAD值最大,且变异系数最小,可作为甜瓜叶部SPAD值的测定叶位。基于种质的SPAD值、种质类型及来源,210份甜瓜种质可聚为4类,各类SPAD值分布范围出现一定差异。研究结果可为甜瓜种质资源的评价利用提供参考依据。     

洛川县森林鼠兔害防治工作存在的问题及建议

森林鼠兔害直接影响着森林资源的发展和生态环境建设。本文通过对洛川县森林鼠兔的危害、防治及存在的问题进行分析,提出了森林鼠兔害防治几点建议。     

大棚黄瓜灰霉病发病原因及防治方法

<正>1症状特点灰霉病主要危害黄瓜的花、瓜、叶片、茎蔓。病菌主要从开败的雌花侵入,致花瓣腐烂,长出灰褐色霉层,进而向幼瓜扩展,使小瓜条变软、腐烂和萎缩。病部先发黄,后长出白霉并逐渐变为淡灰色,严重时,瓜条腐烂脱落。茎蔓发病后,茎部腐烂,严重时整株枯死。病花如果落在叶片上,则引起叶片发病。2发病规律由真菌侵染引起,病菌随病残体在土壤中越冬,靠气     

Internet上免费外文医学全文的获取

对于从事科研、教学和临床的医务工作者来说,广泛阅读相关文献,对于掌握本学科的最新发展动态,有效提高自己的专业水平十分重要.     

芙新姬小蜂生物学特性及其应用研究进展

芙新姬小蜂Neochrysocharis formosa （Westwood）是一种卵育型抑性单内寄生蜂,可以通过产卵寄生和寄主取食两种方式致死寄主,该蜂在我国分布广泛,是多种斑潜蝇类害虫的优势寄生性天敌.本文综述了国际上其分类地位、分布、寄主种类、寄主取食、繁殖、寿命、性比（尤其是孤雌产雌现象及机理）、控害效果等生物学特性,人工繁殖技术的研究和应用进展,并讨论了雌蜂寄主取食行为的营养生理及其面临寄主的产卵行为和寄生行为的“权衡”,以及成虫期的非寄主营养的补充及营养缺失对其生防效应的影响.     

城乡建设用地增减挂钩中农民“被上楼”现象分析与对策

分析了城乡建设用地增减挂钩工作中农民"被上楼"现象及其原因,并为相关问题的解决提出相应对策:应充分调查当地村民的生活方式,从设计安置区模式、落实资金、完善建后管理3个方面促进城乡建设用地增减挂钩政策的顺利实施。     

野生动物人工繁育对种群保护影响机制探究

野生动物及其产品在世界范围内广泛交易,由此引发的偷猎一直是物种保护的主要威胁。现有的干预措施和执法不能完全规避由此造成的物种濒危和灭绝,有专家提出人工繁育可以减轻野生种群压力。基于本文研究发现,只有符合以下条件和标准,野生动物人工养殖才能有益于物种保护:1）合法产品成为替代品且消费者对野生动物没有偏好;2）满足大部分需求且需求不会增加;3）合法产品更具成本效益,以打击黑市价格;4）野生动物养殖不依赖野生种群进行补给;5）没有非法产品混入合法商业贸易。很多野生动物难以满足以上全部条件和标准,因此人工养殖和贸易可能对物种保护产生相反效果。然而,对于某些能够全面满足以上条件的物种,人工繁育可视为种群保护的有力工具。对于这些物种,未来的研究应侧重于合法产品对市场动态的影响、有效执法以及能够区分人工繁殖和野生捕获物种的取证等方面。     

基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测

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。