Monochromatic green light stimulation during incubation shortened the hatching time via pineal function in White Leghorn eggs

Background:Effect of monochromatic green light illumination on embryo development has been reported in chickens. The avian pineal gland is an important photo-en...     

香蕉愈伤组织原生质体分离研究

本实验以巴西香蕉和皇帝蕉胚性愈伤组织为材料,对影响其原生质体产率和活力的因素进行了研究.结果表明:对诱导巴西蕉及皇帝蕉胚性愈伤进行原生质体分离,分别用CPW 13%甘露醇 1.6%纤维素酶 0.9%果胶酶酶解液处理巴西蕉愈伤组织12 h,用CPW 11%甘露醇 1.8%纤维素酶 1.0%果胶酶酶解液处理皇帝蕉愈伤组织12 h.巴西蕉产率最高达2.56×107个/mL,活力达61.5%;皇帝蕉产率达2.64×107个/mL,活力达63.4%..     

四种常用药物对澳洲宝石鲈稚鱼的急性毒性试验

用四种常用药物对宝石鲈稚鱼进行了急性毒性试验,结果表明:40%甲醛24h、48h和96h半致死浓度分别为146、124和90mg·L-1,安全浓度为26.8mg·L-1;硫酸铜和硫酸亚铁合剂24h、48h和96h半致死浓度分别为14.8、9.1和5.7mg·L-1,安全浓度为1.0mg·L-1;强氯精24h、48h和96h半致死浓度分别为1.8、1.4和1.2mg·L-1,安全浓度为0.25mg·L-1;敌百虫24h、48h和96h半致死浓度分别为5.3、1.8和1.2mg·L-1,安全浓度为0.06mg·L-1。宝石鲈稚鱼对四种药物的敏感性强度依次为:敌百虫>强氯精>硫酸铜和硫酸亚铁合剂>40%甲醛。     

华北地区冬季景观树种选择研究

【目的】建立树种冬季景观质量评价模型,筛选以提升冬季景观质量为主的优良绿化树种,为华北地区冬季景观树种选择提供科学依据。【方法】依据树木观赏器官(姿态、茎杆、果、叶、芽)的生物学特性,以《华北树木志》为主,结合《园林树木1 600种》及相关文献,初选华北地区312种乔木、455种灌木树种,并进行分类整理;收集影响树种冬季景观质量的指标,采用主成分分析法建立树种冬季景观质量综合评价模型,并进行综合评价。【结果】筛选出的优良乔木树种,位于第Ⅰ等级的常绿乔木3科7属12种,落叶乔木20科26属43种,其中新疆杨的观赏价值最高,相对综合指数为0.450 3%;第Ⅱ等级的常绿乔木4科10属15种,落叶乔木26科36属94种。优良灌木树种,第Ⅰ等级的常绿灌木8科10属23种,落叶灌木15科23属58种,其中红瑞木的观赏价值最高,相对综合指数为0.362 5%;第Ⅱ等级的常绿灌木5科6属8种,落叶灌木24科49属110种。【结论】筛选出的第Ⅰ等级、第Ⅱ等级的乔木、灌木树种可分别作为冬季景观质量提升的优、良绿化树种,华北各城市可根据立地条件选择适宜树种,提升冬季植物景观。     

死畜禽堆肥反应器现状及性能特点

选取国内外具有代表性的各类型死畜禽堆肥反应器，进行简要介绍和优缺点总结分析，为今后死畜禽堆肥反应器的开发研制提供参考。      

不同磷水平下玉米-大豆间作对红壤无机磷组分及有效磷的影响

通过2年盆栽试验，探讨不同磷水平下玉米–大豆间作根际土壤无机磷组分、土壤有效磷含量及作物磷吸收的差异，明确土壤无机磷组分、土壤有效磷与作物磷吸收之间的相互关系。试验设置玉米单作、大豆单作、玉米–大豆间作3种种植方式以及3个P2O5施用水平(0、50、100 mg/kg，分别记作P0、P50、P100)，共9个处理。结果表明：与单作相比，2018年和2019年在P0、P50和P100水平下，间作显著提高玉米和大豆的籽粒产量，并显著提高玉米和大豆植株的磷素吸收量。与常规施磷水平(P100)下的单作处理相比，玉米–大豆间作在磷肥减少50%(P50)的条件下，并未降低玉米和大豆的磷吸收量与籽粒产量。3个磷水平下，间作提高了玉米和大豆根际土壤有效磷含量，而降低了根际土壤总无机磷以及Fe-P、Al-P、Ca-P、O-P的含量；同时适当增施磷肥显著提高了玉米和大豆根际土壤总无机磷及各无机磷组分的含量。本试验条件下，间作促进土壤中Fe-P、Al-P、Ca-P和O-P的活化(尤其是Fe-P)，是低磷胁迫下间作土壤有效磷含量与作物磷吸收量增加的重要原因。玉米–大豆间作具有节约磷肥、维持作物产量及根际土壤有...     

基于改进SSD的果园行人实时检测方法

农田障碍物的精确识别是无人农业车辆必不可少的关键技术之一。针对果园环境复杂难以准确检测出障碍物信息的问题,提出了一种改进单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)深度学习目标检测方法,对田间障碍物中的行人进行识别。使用轻量化网络MobileNetV2作为SSD模型中的基础网络,以减少提取图像特征过程中所花费的时间及运算量,辅助网络层以反向残差结构结合空洞卷积作为基础结构进行位置预测,在综合多尺度特征的同时避免下采样操作带来的信息损失,基于Tensorflow深度学习框架,在卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心的果园行人检测开放数据集上进行不同运动状态(运动、静止)、不同姿态(正常、非正常)和不同目标面积(大、中、小)的田间行人识别精度和识别速度的对比试验。试验表明,当IOU阀值为0. 4时,改进的SSD模型田间行人检测模型的平均准确率和召回率分别达到了97. 46%和91. 65%,高于改进前SSD模型的96. 87%和88. 51%,并且参数量减少至原来的1/7,检测速度提高了187. 5%,检测速度为62. 50帧/s,模型具有较好的鲁棒性,可以较好地实现田间环境下行人的检测,为无人农机的避障决策提供依据。