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991.
季节性围封对内蒙古典型草原植被恢复的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
针对退化草地恢复与合理利用问题,选取生长季围封调制干草、其他时间轻度放牧利用的草地为研究对象,同时选取自由放牧草地为对照,开展季节性围封对典型草原植被恢复影响的研究。结果表明:重度退化草地采用生长季围封措施后植被恢复演替,草地生产力、盖度、密度和地下生物量显著增加(P<0.05),围封13年达最大,之后降低。围封后各物种的优势地位发生较大改变,经20年围封,草地由星毛委陵菜(Potentilla acaulis)+冷蒿(Artemisia frigida)+糙隐子草(Cleistogenes squarrosa)演替为羊草(Leymus chinensis)+克氏针茅(Stipa krylovii)+冷蒿+糙隐子草。就围封后物种多样性的变化来看,经7年围封,物种的丰富度、多样性、均匀度和生态优势度指数显著增加(P<0.05)。但由于各物种的竞争能力不同,经10~13年围封,群落成为具有单优或寡优势种的群落,物种丰富度、均匀度和多样性指数降低,生态优势度指数急剧增加。之后,随着围封年限继续延长至20年,群落逐步趋于稳定,形成多优或优势不明显的群落,群落的丰富度、均匀度及多样性指数增加,生态优势度指数降低。综上所述,生长季围封调制干草、其他时间轻度放牧利用的管理方式可保证退化草地在一定程度上得到恢复,综合考虑草地产草量、群落结构及物种多样性,认为13年是较适宜的围封年限,但围封后的适宜利用问题(如适宜的割草制度)有待进一步研究。 相似文献
992.
993.
水利工程中的业主和监理之间的委托代理博弈分析 总被引:1,自引:0,他引:1
现今监理市场有些监理单位为了追求利润的最大化,常常不选派高素质的监理人员或与承包商合谋来欺骗业主,从而造成业主利益的重大损失.为了遏制监理的这种行为,业主就需要与监理签订具有约束力的合同来约束监理的行为,使监理认真履行职责.博弈论就是解决对策主体利益均衡问题的重要方法.笔者以博弈论为基础,以业主的期望效用为目标函数,以监理的参与约束和激励相容约束为约束条件,对水利工程中的业主和监理之间的委托代理关系进行博弈分析,得出业主和监理之间签订的最优线性合同. 相似文献
994.
越橘越冬伤害机理的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以露地不防寒和温室中的越橘品种蓝丰、伯克利、M7、北村、北青的枝条和花芽为试材,通过枝条和花芽自由水、束缚水及枝条电导率的测定,鉴定越冬期间受伤害的程度.结果表明,不同品种露地越冬植株枝条的自由水、束缚水均低于温室内植株;2011年露地越冬植株相对电导率显著高于温室内植株,而2010年二者则无显著差异.可见,露地越冬枝条和花芽失水是越橘越冬伤害的主要原因.有的年份冬季低温造成枝条冻害是越橘越冬伤害的重要原因. 相似文献
995.
996.
997.
不同BMPRIB基因型小尾寒羊同期发情处理后FSHR和LHR表达量的研究 总被引:10,自引:1,他引:10
【目的】根据小尾寒羊BMPRIB突变位点进行基因分型。研究发情期小尾寒羊BMPRIB基因型(BB、AB和AA)与FSHR和LHR mRNA表达量的关系。【方法】利用半定量PCR技术。【结果】在发情期BB型右侧卵巢FSHR 的mRNA水平(1.14±0.11)显著高于AA(0.44±0.11)和AB(0.36±0.08)型(P<0.01),但左侧卵巢在基因型间无显著性差异;BB型右侧卵巢LHR的mRNA水平(0.42±0.02)也显著高于AA(0.23±0.02)和AB(0.25±0.04)型(P<0.01),左侧卵巢各基因型间无显著性差异。【结论】FSHR和LHR的mRNA的高表达量可能是引起小尾寒羊较高的产羔数的原因之一。 相似文献
998.
生物炭基肥对豫中烤烟产质量的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为探讨生物炭基肥对浓香型烤烟常规化学成分、中性致香物质及经济指标的影响,通过大田试验,研究了施用不同量生物炭基肥(0、0.9、1.5、2.1 t/hm~2)后烤烟产质量指标的变化。结果表明,添加生物炭基肥显著提高了烤烟中部叶和上部叶的总糖、还原糖含量,降低了总氮和烟碱含量,显著提高了中部叶的钾含量。2个部位烟叶的中性致香成分总量、新植二烯含量均随生物炭基肥用量的增加而增加,以施用量2.1 t/hm~2处理最高;上部叶除新植二烯外的香气物质含量以1.5 t/hm~2处理最高,中部叶则以2.1 t/hm~2处理最高。添加生物炭基肥提高了烟叶产量和产值,其中1.5 t/hm~2和2.1 t/hm~2用量处理间没有显著差异。可见,施用生物炭基肥改善了烤烟内在化学成分及其协调性,增加了香气物质含量,提高了经济效益。综合考虑烟叶产质量和肥料成本,豫中烟叶生产中适宜的生物炭基肥用量为1.5 t/hm~2。 相似文献
999.
1000.
加强云贵川区域林火管理,预测云贵川地区森林火灾的发生概率,对保护森林资源和森林生态系统结构和功能具有重要意义。利用MCD64A1火灾数据集、气象数据、地形数据和可燃物含水率数据构建模型训练数据集,结合逻辑回归、随机森林与极端梯度提升等机器学习模型,对中国云贵川区域日尺度林火燃烧概率进行预测。结果表明:单独使用气象数据集对林火燃烧概率进行预测时,极端梯度提升模型表现最好,预测精度为88.6%,其次为随机森林模型与逻辑回归模型,预测精度分别为86.0%与76.7%。地形因素及植被水分指数的引入对机器学习模型有一定的优化效果,极端梯度提升模型与随机森林模型的预测精度的提升均超过1%。 相似文献