河南省土壤墒情监测站网规划布局研究

在抗旱规划的基础上,结合河南省抗旱规划的原则、目标,综合考虑土壤墒情监测站点的布设,在优先考虑河南省粮食核心区以及旱灾易发区的原则上,对研究区域进行站网分区,依据各区域特点采取不同的建站原则,提出了河南省土壤墒情监测站点的初步规划方案。     

CBL教学法在高职急危重症护理学教学中的应用研究

目的:探讨CBL教学法在高职《急危重症护理学》教学中的应用效果。方法:整群抽取2012级三年制高职护理专业学生2个班(50名/班),随机分为实验组和对照组。实验组采用CBL教学法,对照组仍采用传统教学法。将两组调查问卷结果和课堂考核情况进行比较和分析。结果:实验组学生的学习兴趣、综合能力、考核成绩明显高于对照组(P0.05)。结论:CBL教学法提高了学生的学习积极性和参与性,能够培养学生的临床思维能力和提高综合素质,将其运用于《急危重症护理学》的教学中是可行的。     

遥感计算土壤含水量方法的比较研究

对目前国内外遥感计算土壤含水量的主要方法进行了对比研究,对不同遥感卫星数据在计算土壤含水量中的应用情况进行分析,指出这些方法和数据的应用概况、适用条件、存在问题以及改进的措施。对研究遥感计算土壤含水量方法,具有一定的指导意义。     

如何提高小尾寒羊羔羊成活率

小尾寒羊具有繁殖快、早熟、多胎、多羔等特点,抓好羔羊的孕、接、保工作是提高羔羊成活率,发展养羊业的关键。1 禁止近亲繁殖     

有机物料改良盐碱土的效果研究

采用盆栽试验方法 ,研究了在盐碱土中分别施入不同比例草炭和风化煤的改良效果及对作物的增产效果。结果表明 :草炭和风化煤增加了土壤速效养分 ,降低了土壤的 pH值、ESP、Na+/K+、Na+/Ca2 +和Na+/Mg2 +,增强了土壤的团聚性 ,改善了盐碱土的养分供应状况 ,增加了作物的产量。各处理中以施入 4%草炭的增产效果较好。     

基于茶树SNP的dCAPS标记体系研究

从茶树EST序列中搜寻出候选SNPs位点,在候选SNPs两侧设计测序引物进行PCR扩增,并对扩增产物双向测序验证;然后从每个扩增子中选择一个确证的SNPs,设计dCAPS引物,并进行扩增和酶切验证,将SNPs转化为dCAPS标记;最后,在长叶白毫×福鼎大白的F1群体中检测了标记的分离情况。结果发现,20对测序引物中有11对扩增成功,共确证了17个SNPs,占检测总数的54.8%;在设计的11对dCAPS引物中,有8对在长叶白毫、福鼎大白和龙井43等8个品种中表现出多态性,成功转化为dCAPS标记,转化成功率72.7%;8个dCAPS标记中的DCC229和DCC371在长叶白毫和福鼎大白之间表现有多态性,经检测,它们在这2个品种的F1群体中均符合孟德尔1︰1分离。     

SNaPshot技术检测茶树SNP研究

为了提高茶树SNPs分型效率,促进SNPs在茶树遗传育种中的应用,研究了SNaPshot技术进行茶树SNPs分型的可行性。从实验室前期确证的SNPs中,选择10个作为目标SNPs;使用SNaPshot技术在不同的茶树品种中进行分型;然后,对分型结果进行比对和统计,以验证SNaPshot技术检测茶树SNPs的准确性、重复性以及在茶树遗传多样性分析等方面的可用性。结果发现,6个SNPs分型结果与测序结果一致,准确率为60%;目标SNPs在龙井43及其重复实验中的分型结果完全一致;6个SNPs的等位基因数都是2,期望杂合度（H_e）介于0.37~0.52,观测杂合度（H_o）介于0.32~0.74,多态性信息含量（PIC）介于0.36~0.50;结果表明,SNaPshot技术对茶树SNPs的分型准确性高、重复性好,可以用于茶树遗传多样性分析以及茶树遗传图谱构建等方面的研究。     

华亭县油用芍药栽培技术规程

总结了芍药繁育技术、田间管理、病虫害防治、种子采收等方面的内容,制定出华亭县油用芍药栽培技术规程。     

老芒麦栽培与利用

老芒麦也叫垂穗大麦草,为良好的栽培牧草,在我国东北、华北、西北及西南地区的西北部作为优质牧草和水土保持植物种植面积较大。文中就老芒麦的植物学特征和生态适应性、栽培管理措施、利用价值3个方面进行介绍。     

基于特征变量筛选的无人机多光谱遥感土壤含水量反演

土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛选方法,并验证其在土壤含水量反演中的适用性。研究基于无人机多光谱影像计算归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）等12种植被指数,结合无人机热红外数据计算地表温度（Land Surface Temperature, LST）和对应温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）,以及miniSAR数据处理得到的4种后向散射系数,采用XGBoost特征变量和最优子集选择算法（Best Subset Selection, BSS）筛选最优变量组合,然后利用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和随机森林回归（Random Forest Regression, RFR）算法反演实验区冬小麦抽穗期的土...