落叶松人工林单木生物量模型研究

以不同林地条件下落叶松人工林为研究对象,根据5块标准地里的25株解析木数据,建立了落叶松人工林单木各分量（包括树干,树枝,树叶和全树重）的预测模型。结果表明：文中所建立树干、全树重的模型精度都高于95%,误差很小,可很好的用于预测落叶松人工林单木的生物量。     

美国加药饲料的注册和标签管理

<正> 我国饲料工业只有十几年的历史,但发展十分迅猛,水平提高很快,加药饲料越来越普遍,其管理已成为我国饲料工业与饲养业、畜产品出口及人体健康密切相关的突出问题。美国是世界上饲料法规较健全的国家,其加药饲料的注册和标签管理很值得我们借鉴。     

双螺旋膨化水产饵料技术

<正> 用双螺旋膨化机生产鱼虾饲料的成本要高于用单螺旋膨化机或颗粒机.然而,由于其生产的饲料转化率高,且有利于改善池塘水质,故总体经济效益优于用单螺旋膨化机和颗粒机。与生产其他动物日粮相比较,生产鱼虾饲料有两个关键问题,即饲料配方和加工工艺。商品鱼饲料一般含25%～45%粗蛋白,并主要由鱼粉和其他动物副产品构成。如鲶鱼饲料含30%～35%粗蛋白,而温血动物饲料只含16%～22%。另外,鱼类用脂肪作能源比碳水化合物更有效。     

甜樱桃品种斯塔克艳红在山东烟台的表现

山东省烟台市是我国甜樱桃的主产区,近年来,从世界各国引进了不少樱桃新品种,极大地丰富了我国甜樱桃品种资源.1996年3月,我们从美国加利福尼亚州引进了用斯坦勒(Stella)×滨库(Bing)杂交育成的甜樱桃品种斯塔克艳红(Starkrimson)枝条,当年分别嫁接于烟台市农业科学院不同樱桃砧木上,苗木于1997年春定植.经过8年的栽培试验,认为斯塔克艳红适应当地环境,是一个值得推广的红色、中熟、优良甜樱桃品种.     

浅谈无公害茶叶高效种植技术

随着社会的进步和发展,人们对于食品安全方面更加重视。"无公害"植物适应了当前社会的发展潮流,因此无公害的食物被青睐和信任。无公害茶叶作为一种对于人类营养保健良好的消费品,其要求质量高,并且卫生监管要求严格,栽培种植和管理技术也必须符合国家标准,因此加快无公害茶叶的种植栽培,发展农村经济,满足社会需求、对外贸易是我国当前的茶叶发展趋势。本文主要研究无公害茶叶高效种植方法与管理问题。     

红枣自动快速无损检测分级机研究

设计了基于机器视觉技术的红枣自动快速无损检测分级机,可依据枣果外部综合指标进行判别分级。整机由单体化定向排布输送系统、多表面图像采集与处理系统、分级执行机构、传动及控制部分组成。根据整机工作原理,采用辊轮输送链板与间歇式凸轮拨枣机构相结合的方式,实现枣果快速单体化排布输送,利用工业相机与STM32嵌入式系统配合正面及背面光源进行枣果多表面图像采集,采用气动式分级执行机构完成枣果分级。理论计算与试验表明:输送带最佳倾角为28°,当运行速度为160 mm/s时,输送带驻枣率为95%,分级速度达10个/s,分级准确率92%,最大产能550 kg/h,可较好满足红枣自动化快速检测分级生产要求。     

AIM2炎症复合体活化体系的体外构建及初步应用

AIM2炎症复合体参与自身免疫性疾病和机体抵御病原体的过程,研究其激活机制具有重要的意义。为构建AIM2炎症复合体的体外活化体系,本研究通过PCR方法从人单核细胞(THP-1细胞)中扩增AIM2、ASC、pro-Caspase-1、 pro-IL-1β基因片段后,构建重组质粒p3×Flag-AIM2、 p3×Flag-ASC、 p3×Flag-pro-Caspase-1和p3×Flag-pro-IL-1β,分别转染HEK293T细胞后采用western blot鉴定各蛋白的表达。结果显示,分别约在41.9 ku、34.1 ku、 48.5 ku、 24.6 ku处出现特异性条带,表明融合Flag标签的AIM2、 ASC、 Caspase-1和IL-1β蛋白在HEK293T细胞中获得了表达。除此之外,还可以在HEK293T细胞中检测到39 ku的内源性AIM2蛋白特异性条带,表明HEK293T细胞自身也表达内源性AIM2蛋白。将不同浓度比例的上述重组质粒转染或共转染HEK293T细胞,24 h后各组再转染poly(dA:dT),采用间接ELISA检测各组细胞中IL-1β的分泌水平。结果显...     

低温下五种碳源对枰菇菌丝生长和三种胞外酶活的影响

为减少水泥用量,降低水泥水化热温升和工程造价,万家沟水库工程拱坝混凝土拟掺用减水剂,本文通过大量试验,建立了减水剂对混凝土主要技术性质影响的关系,为该拱坝混凝土筛选出了合适的减水剂品种,并确定了其最佳掺量和减灰率。     

基于NIR高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测

利用近红外高光谱成像技术对番茄叶片叶绿素含量的无损检测进行初步探讨。通过高光谱成像系统(900～1 700 nm)采集了192个番茄叶片图像,基于偏最小二乘回归模型(PLSR)对光谱进行样本集划分,对原始光谱与Kubelka-Munk函数曲线及多种光谱预处理的偏最小二乘回归模型进行对比分析,优选出多元散射校正(MSC)为预处理方法。采用5种方法提取特征波长,并根据特征波长建立偏最小二乘回归、多元线性回归(MLR)、主成分回归(PCR)3种模型的叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,建立无信息变量消除法(UVE)挑选特征波长的偏最小二乘回归模型最优,其预测集的相关系数(R_P)为0.8495,均方根误差(RMSEP)为4.3375。因此,利用近红外高光谱成像技术提取特征波长进行叶绿素含量检测是可行的,同时也为今后番茄品质在线检测提供了理论依据。