治疗孕羊酮尿病的体会

孕羊酮尿病又称＂绵羊妊娠病＂是怀孕母羊的一种代谢病。1病因主要是妊娠母羊营养不足所致,主要是日粮中缺乏蛋白质成分的饲料,其他如受暴风雪侵袭、气候的突变、饲料突变、长途运输以及维生素和微量元素不足是发生该病的诱因。     

中西结合治疗雏鹅曲霉菌病与大肠杆菌病混合感染报告

曲霉菌在自然界中广泛存在,常污染垫料和饲料,使其发生霉变,从而引起畜禽接触中毒发病。霉菌产生的毒素能使胸腺和法氏囊发生退行性变化,引起免疫力下降,极易诱发其他疫病,使诊疗复杂化,给养殖户造成较大的经济损失。基于此,本研究以2014年3月广西省梧州市龙圩区龙圩镇的一例雏鹅病为例,根据流行病学调查、临床症状、病理变化和实验室检查,诊断为雏鹅曲霉菌病与大肠杆菌病混合感染,并运用中西医结合治疗措施,取得良好治疗效果。     

不同来源纤维饲粮对福建黄兔表观消化率、十二指肠组织形态及盲肠纤维消化酶活性的影响

本试验旨在研究不同来源纤维饲粮对福建黄兔表观消化率、十二指肠组织形态及盲肠纤维消化酶活性的影响。试验选用200只健康、体重接近的断奶福建黄兔,随机分为4组,每组5个重复,每个重复10只。4组分别饲喂由添加比例为25%的苜蓿草粉、甜菜渣、燕麦草、大麦糠为纤维饲料原料配制而成的饲粮。试验期为60 d,于试验第54天以全收粪法进行消化试验,屠宰后测定十二指肠绒毛高度、隐窝深度及二者比值,盲肠纤维素酶、半纤维素酶和果胶酶活性。结果表明：①苜蓿草粉与甜菜渣组的中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）、不溶性纤维（IDF）、可溶性纤维（SDF）的消化率均极显著高于大麦糠与燕麦草组（P<0.01）。其中,甜菜渣组不溶性纤维、可溶性纤维的消化率最高,与苜蓿草粉组差异显著（P<0.05）。②苜蓿草粉与甜菜渣组的绒毛高度极显著高于大麦糠组（P<0.01）,但显著低于燕麦草组（P<0.05）,隐窝深度显著低于大麦糠和燕麦草组（P<0.05）,其中甜菜渣组隐窝深度最低。甜菜渣组的绒毛高度/隐窝深度（V/C）最高,极显著高于其他组（P<0.01）。③苜蓿草粉与甜菜渣组盲肠3种纤维消化酶活性均极显著高于大麦糠和燕麦草组（P<0.01）,其中甜菜渣组的3种酶活均极显著高于苜蓿草粉组（P<0.01）。综上所述,对比4种纤维饲粮,在饲粮配方中添加25%的甜菜渣能提高肉兔的表观消化率与盲肠纤维消化酶活性,并能改善十二指肠组织形态。     

浅谈鹅疾病的综合防控措施

我国养鹅历史悠久,是世界上养鹅最多的国家,同时还是世界上鹅品种资源最丰富的国家,养鹅业飞速发展,正在向集约化、规模化、产业化的方向迈进.鹅相对其他家禽来说,抗病力较强,患病较少.但随着规模化养殖的增加,出现了新的疫病,这不仅危害鹅的健康,甚至给食品安全带来隐患.所以必须针对常见疾病采取综合防控措施,严格控制疫病的发生[1],供广大鹅养殖户(场)从业人员参考.     

台州市柑橘黄龙病发生与防控实践

本文对台州市柑橘黄龙病历年发生情况进行了概述,对台州市近二十年行之有效的柑橘黄龙病防控经验进行了阐述,即采取“挖治管并重,综合防控”的总方针,坚持推广以春防、夏防和秋冬防相结合的“三防”,把好种苗检疫关、疫情普查关、病株挖除关、健株栽培关、木虱防治关等“五关”为主的综合治理技术,以及加强政府领导、加强目标考核、加强宣传培训、加强工作部署、加强财政投入、加强示范推广、加强工作督查等“七加强”措施,以确保台州市柑橘产业的健康发展。     

农业灌溉用水价格改革探讨

目前我国农业用水存在诸多问题，水资源供需矛盾十分突出。为此，通过我国水价变革情况、水价实施种类的分析，提出了农业灌溉用水价格调整的原则，以促进水资源的可持续开发和利用。     

君子兰“僵苗”怎样处理?

君子兰出现“僵苗”时,往往盆土板结,透气性差,渗水不利,盆土不旱即涝。再加上长期不施肥或施肥不当,使植株处于恶劣的环境中,根系即使不烂,也不会正常吸收养分。处理“僵苗”,就是要从改变其根系生存环境入手,复壮植株。     

性信息素诱杀茶毛虫成虫初探

茶毛虫在我场一年发生两代，以第一代危害严重。随着我国加入WTO，国际市场对我国茶叶农药残留量标准要求的提高，探索茶叶病虫害新的防治方法已成为我场茶园管理的当务之急。在中国农业科学院动物研究所昆虫生态学研究中心戈峰主任的指导下，我场在部分茶园内作了采用性信息素诱杀茶毛虫成虫的试验。效果十分明显，具有很大的推广潜力。     

水锤泵用于喷灌

研究水锤泵直接用于喷灌。从24.3公顷(364.5亩)土地上实际的田间泵站试验研究中,可以得出结论:水锤泵能有效地直接用于喷灌。对用于喷灌的水锤泵连续运行来说,最小水头比,即压出扬程与水源水头之比,是一个重要的设计指标。文中提供了适用于与喷灌系统相互关连的设计步骤的水锤泵系统设计的图表。     

基于高斯过程建模的物联网数据不确定性度量与预测

物联网已经成为农业大数据最重要的数据源之一,自动观测数据的质量控制对农业生产分析以及基础科研数据应用非常重要。针对农业物联网观测的一类非平稳时间序列数据中的数据缺失、野值剔除、感知故障预警和长时间预测等问题,采用光滑弱假设高斯先验,构建了基于高斯过程的自回归模型表征的动态系统,并通过样本集学习,形成能考虑噪声干扰的传感变化规律建模,并可提供预测误差带用于预测数据的不确定性度量。针对原始数据的缺失和野值问题,采用基于高斯过程的短期预测,可补齐缺失数据,利用其不确定性度量可甄别数据野值,进行野值剔除与替换,并在此基础上判断感知故障;给出了基于输入数据不确定性传播的多步迭代预测方法,使长期预测仍可以跟踪农业数据的动态轨迹,并可为其预测值提供不确定性度量;将温室采集的真实传感数据用于分析试验,验证了高斯过程用于服务器端的农业时间序列数据采集质量控制的可行性。