除草剂在松柏类容器育苗中应用技术的研究

容器育苗造林具有成活率高、苗木生长旺盛、造林成本相对较低的特点 ,在北京地区的荒山造林中应用十分广泛。近几年 ,每年使用松柏类容器苗近 4 0 0 0万个 ,均取得了良好的效果。但在 1～ 2年生容器苗培育过程中 ,清除杂草是一个非常棘手的问题。人工除草 ,不仅费工费时 ,又因苗木较小 ,除草时极易损伤苗根 ,影响苗木质量。使用除草剂除草不仅省工省力 ,且不损伤苗根 ,不破坏土壤结构 ,但在 1～ 2年生松柏类容器苗生产中应用除草剂 ,尚没有成熟的技术。为此 ,在中国林科院有关专家的帮助下 ,我们在北京市延庆县、平谷县进行了除草剂的应用技…     

猪瘟病毒和猪繁殖与呼吸综合征病毒高致病性/经典毒株多重RT-PCR方法的建立及应用

为了建立鉴别猪瘟病毒(Classical swine virus,CSFV)、高致病性猪繁殖与呼吸综合征病毒(HP-PRRSV)及经典猪繁殖与呼吸综合征病毒(C-PRRSV)的快速检测方法,根据GenBank中公布的已知序列,设计合成了针对CSFV、HP-PRRSV和C-PRRSV特异性引物。经过引物筛选及对退火温度、引物比例等扩增条件的优化,建立了用2对引物同时检测CSFV、HP-PRRSV和C-PRRSV的多重RT-PCR方法。该方法可同时扩增出287bp的CSFV、374bp的HP-PRRSV和464bp的C-PRRSV目的核苷酸片段,与猪圆环病毒2型(PCV2)、猪细小病毒(PPV)、伪狂犬病毒(PRV)、猪流行性腹泻病毒(PEDV)和传染性胃肠炎病毒(TGEV)等无交叉反应,最低可以检测到11.3pg的CSFV、4.7pg的HP-PRRSV和2.8pg的C-PRRSV总RNA。分别用多重和单项RT-PCR检测了从河北省采集的31份血清或组织样品,其中CSFV、HP-PRRSV、C-PRRSV以及CSFV与HP-PRRSV混合感染的检出率分别为19.4%、22.6%、0%与9.7%,多重与单项RT-PCR的符合率为100%。本试验建立的多重RT-PCR方法可同时鉴别CSFV、HP-PRRSV与C-PRRSV,适于猪瘟病毒和猪繁殖与呼吸综合征病毒的快速检测与流行病学调查。     

承德市多年植被覆盖度特征变化及其对地形气候响应

基于MODIS-NDVI遥感数据,采用像元二分模型法计算承德市2000—2020年植被覆盖度,探讨了承德市植被覆盖度变化情况,气象、地形因素对其影响,为当地生态建设提供参考意义.结果表明,21年间承德市植被覆盖度总体呈增长趋势,海拔1000～1500 m,植被覆盖度最大,坡度25°为植被覆盖度的界点,从坡向来看,植被覆...     

甜菜褐斑病抗感种质细胞超微结构变化比较

在褐斑病发病严重地块。对发病盛期甜菜抗感病种质资源叶片X光片影像及电镜显微结构进行了比较和分析,结果表明：感病种质叶片图像密度不均,整体影像出现泡状光影。受病原茵的侵蚀,感病种质表现为细胞壁变形、并发生质壁分离;叶绿体变形、片层结构零乱、有的膨胀扭曲并分解;线粒体膜破损,膜局部破裂,内舍物外流。出现大量的嗜锇颗粒,有的细胞器逐渐解体、膜系统遭到严重破坏,甚至整个细胞死亡。但抗病种质却明显不同,X衍射图像密度均匀．细胞结构相对完整。     

中国蓝莓市场现状及产业发展对策研究

目前中国的蓝莓市场尚不完善,存在着鲜果产量明显低于市场需求量,加工产品原料短缺、加工产品类型少、质量低等问题。本文研究了蓝莓鲜果、加工品的市场供求关系,调查了蓝莓加工产品种类,分析了蓝莓产品的消费特点,提出产业发展建议。     

21世纪国际贸易的通行证——农产品绿色营销

在分析农产品绿色营销的国际国内市场环境基础上，探讨了我国农产品绿色营销的政策和措施     

茶文化教育引领高校心理健康教育新方向

高校作为一个孕育我国栋梁的摇篮,对于我国人才的培养做出了重大的贡献。但是目前高校学生存在着越来越严重的心理问题,这些心理问题来自于各个方面,例如父母、学校、恋爱等,如何让大学生拥有一个健康的心理状态成为了教育工作者以及心理学工作者的难题。茶文化在我国发展已有几千年的历史,茶文化中包含的"和"、"静"、"清"等文化内涵对平复人内心的烦闷以及缓解压力有着极大的作用,本文通过将茶文化与高校的心理健康教育融合在一起,力求能为大学生的心理健康提供参考以及心理学研究提供新方向。     

脑心肌炎病毒先导蛋白结构与功能研究进展

脑心肌炎病毒(EMCV)可感染人和多种动物,其基因组先导蛋白编码区是比较保守的区域之一,含有两种高度保守的功能域,即锌指基序和酸性结构域。研究表明,先导蛋白基因组具有一定的容纳外源基因片段的能力,同时先导蛋白与病毒复制、干扰素产生以及细胞凋亡等均有关系。论文综述了EMCV先导蛋白结构与功能的研究进展。     

基于CycleGAN-IA方法和M-ConvNext网络的苹果叶片病害图像识别

针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext, M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation, CycleGAN-IA),首先,使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构,使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数,以此生成高质量样本图像,提高样本特征复杂度;然后,对生成图像进行仿射变换,提高数据样本的空间复杂度,该方法解决了数据样本不足的问题,用于辅助后续的病害识别模型。其次,构建M-ConvNext网络,该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息,GELU激活函数增强网络的特征表达能力,提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后,实验结果表明,CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用,在常用网络上验证,增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率;通过消融实验可得,M-ConvNex识别准确率可达9918%,较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点,较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点,为后续农作物病害识别提供了新思路。