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畜禽粪便无害化处理和商品有机肥加工技术 总被引:2,自引:1,他引:2
随着畜禽养殖业规模化、集约化的高速发展,由此带来农村环境污染的严重性,也阻碍了国家卫生城市、生态市的创建.我们从2001年开始着手这方面的调查研究和推广应用工作,通过畜禽粪便无害化处理,加工成有机肥料消化掉本地的畜禽粪便而取得初步成效,2003~2004年连续2年被列入市政府实事工程而得以推广.编写<宁波市农村畜禽粪便无害化处理和资源化利用规划>,提出了在2007年畜禽粪便无害化处理及资源化利用率达到87%的总体目标.同时,确定2003年至2007年实施无害化处理规模畜禽场为50个,每年以完成10个场粪便无害化处理的进度推进.目前,畜禽粪便无害化处理和资源化利用方式及技术较多,在发酵工艺方面就有塔式发酵、平地堆沤发酵和好氧翻堆发酵等多种形式.下面将宁波市的畜禽粪便无害化处理和商品有机肥加工技术研究及推广应用模式介绍如下. 相似文献
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分离筛选滇金丝猴肠道中抗白色念球菌效果好的菌株,并对其抑菌能力及安全性进行综合评价。采用选择性培养基分离筛选滇金丝猴肠道优势菌株,采用滤纸片法筛选抑制白色念珠菌活性强的菌株,对其进行药物敏感性测试并鉴定其分类学地位。结果表明,从滇金丝猴粪便中分离筛选出抑白色念珠菌活性菌株6株,其中菌株B9抗菌效果最好,且其除对甲硝唑不敏感外,对大部分药物敏感。经16SrRNA基因序列测定,菌株B9属于芽孢杆菌属(Bacillus Cohn)细菌。滇金丝猴肠道中存在抗白色念珠菌效果好且药物敏感安全性高的细菌,为抗白色念珠菌活性物质的开发提供理论支撑。 相似文献
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玉米顶腐镰孢菌rDNA-ITS和EF-1a基因序列及UP-PCR遗传多样性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对采自辽宁省部分地区的45份玉米顶腐病病株进行分离培养,共获得89株镰孢菌,采用传统形态学分类和现代分子生物学方法,共鉴定出4个种,分别为:亚粘团镰孢菌(Fusarium subglutinans)、轮枝镰孢菌(F.verticillioides)、层生镰孢菌(F.proliferatum)和尖孢镰孢菌(F.oxysporum).经EF-1a基因序列建立系统发育树,将顶腐镰孢菌分为4个组.用5条通用引物经UP-PCR扩增后,扩增出57条谱带,其中多态性条带53条,占总条带数的93.0%.遗传多样性分析表明,当相似系数0.626时,可将24个菌株划分为4个组,EF-1a基因序列与UP-PCR和ITS序列相比.更能体现镰孢菌种间和种内的亲缘关系及遗传差异性. 相似文献
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非洲猪瘟发生以来,中国猪肉市场波动剧烈,产销价格分化明显。为探究疫病如何影响不同区域产销价格变动,本文以北京及其主要外埠产区(河北、河南、辽宁、吉林)为例,基于滚动协整分析方法构建动态误差修正模型,从区域流通视角探究生猪及猪肉价格空间动态传导机制。结果表明:(1)产销价格长期均衡关系表现出显著的时变特征和阶段性差异,在受到疫病冲击时,价格波动的关联性大幅降低;(2)产销价格传导机制存在空间非对称溢出效应,主要表现为"产区—销区"单向传导,但在误差修正机制作用下,疫病对销区价格的间接冲击有所减弱。因此,有必要优化疫病预警机制,完善环保与生猪产业发展规划,构建产销协调的生态养殖模式。 相似文献
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为明确影响朝鲜淫羊藿(Epimedium koreanum)有效成分的主导土壤因子,采集吉林省6个地区26个样点的朝鲜淫羊藿植株和根际土壤,分析了淫羊藿苷、朝藿定A、朝藿定B、朝藿定C、总黄酮5种成分质量浓度,测定了土壤无机元素、pH等12个指标.采用相关性分析、灰色关联度分析、通径分析、多元回归分析等方法,探讨了土壤因子对朝鲜淫羊藿活性成分的影响.结果 表明:通化地区朝鲜淫羊藿活性成分较高,显著优于其他地区;影响朝藿定A的土壤决定因子是有效钙;影响朝藿定B、朝藿定C、淫羊藿苷的土壤决定因子是有效钙、有效镁;影响总黄酮的土壤决定因子是有机质、有效钙、有效镁、碱解氮.土壤因子对朝鲜淫羊藿活性成分有重要影响,在海拔较低、土壤呈弱酸性的朝鲜淫羊藿种植地区,增施钙肥、减施镁肥有利于提高朝鲜淫羊藿活性成分的质量浓度. 相似文献
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选择不同稻草、麦秆、玉米芯配比的培养料进行双孢蘑菇栽培试验,测定分析基质理化性质、双孢蘑菇产量、投入产出比等指标,筛选出适宜当地栽培的双孢蘑菇基质配方。结果表明:双孢蘑菇基料配方T2(干稻草38%、麦秆0%、玉米芯19%、牛粪38%、其他5%)的pH值、有机质、全氮、全磷与全钾的含量均表现出较高水平。且T2的基料配方的投入产出比最高,达143.17%;生物转化率高达31.48%。对比基料配方T3,将玉米芯比例控制在20%左右经济效益最好,生物转化率最高,达到了资源利用率最大化。 相似文献
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针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于Census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于Census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。 相似文献