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1.
以光合细菌和枯草芽孢杆菌为试验菌种,研究二者最优浓度配比,应用在实际生产中提高降解水体氨氮、NO~-_2和化学需氧量(COD)浓度的能力。测定7种枯草芽孢杆菌的生长曲线,选取生长性能较好的菌株K_1、K_2、K_3进行产酶活性检测,筛选出菌株K_3进行复配试验,试验设置1个对照组(CK)和7个复合菌组(P_1、P_2、P_3、P_4、P_5、P_6、P_7),7个复合菌组(光合细菌∶枯草芽孢杆菌)的浓度配比分别为P_1(1∶0)、P_2(0∶1)、P_3(1∶1)、P_4(2∶1)、P_5(3∶1)、P_6(1∶2)、P_7(1∶3),分析各试验组的氨氮、NO~-_2和化学需氧量等水质指标,选取处理结果最优的复合菌组。结果表明,复合菌能够明显降低水体氨氮,其中P_6降解能力最强,降解效果高于对照组4.9倍;能去除亚硝酸根浓度和水体中的化学需氧量。复合菌组的最佳浓度配比为1∶2,该浓度配比组较对照组和其他试验组能够明显净化养殖水质,有效提高净化水质能力。 相似文献
2.
3.
面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题,提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差。试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89)。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差。 相似文献
4.
随着当前人们对健康养生的重视程度不断成熟,因此在这一过程中,人们对茶叶产品的品质要求不断提升。而如何才能实现理想的茶叶生产效果,不仅要注重提升茶树自身品种,同时也要注重优化应用多项技术,本文拟从茶叶嫩芽颜色识别技术的应用背景分析入手,结合茶叶嫩芽颜色识别技术应用的具体价值,通过融入茶叶嫩芽颜色的识别技术要求,从而探究茶叶嫩芽颜色的具体识别技术内容。 相似文献
5.
基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。 相似文献
6.
杭州市富阳区彩色油菜新品系引进试验 总被引:1,自引:1,他引:0
《现代农业科技》2020,(4)
引进彩色油菜新品系5个,以浙油33为对照,进行适应性、农艺性状、花瓣颜色、产量等方面的观察试验。结果表明,参试彩色油菜新品系适应富阳种植,花瓣为橙红、橘黄、翠绿等5种颜色,产量1 955.6~2432.8 kg/hm~2,有较高的观赏和经济价值,该结果可为创意油菜种植提供更多的品种选择。 相似文献
7.
问 我是养猪专业户 ,在近十年的养猪生产中 ,我用过许多饲料厂的全价料和浓缩饲料。各厂的饲料颜色相差不大 ,但猪粪的颜色却有较大的差异 ,有的很黑 ,有的却不怎么黑 ,为什么 ?而我们这里的群众都普遍认为 ,猪粪越黑 ,饲料的消化率越高。请问这种看法是否正确 ?答 您提出的是一个普遍性问题 ,许多饲养者也都这样认为 ,但这是不正确的 ,没科学根据。猪粪是否黑 ,与食入的饲料含的色素有关 ,与饲料的消化率无关。饲料含什么样色素多 ,粪中就显什么样的颜色。我们在做猪的消化试验时 ,为了准确收粪 ,也于试验初和结束时在饲料中加些色素 (如… 相似文献
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