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101.
为进一步研究不同肉羊品种与湖羊杂交F1代羔羊育肥效果,本试验选择国外优良的肉羊品种杜泊羊、无角陶赛特羊和萨福克羊作父本,国内优良地方品种湖羊作母本开展杂交试验研究,所获得的杂交F1代羔羊在全舍饲条件下进行育肥。测定杂交F1代羔羊初生重、不同月龄体重和平均日增重等生长性能。结果表明:试验A组(杜泊公羊与湖羊母羊杂交F1羔羊)、试验B组(无角陶赛特公羊与湖羊母羊杂交F1羔羊)、试验C组(萨福克公羊与湖羊母羊杂交F1羔羊)6月龄平均重分别为44.76±3.62 g、 43.65±4.18 g、43.28±3.34 g,均极显著高于对照组D 6月龄平均重36.32±3.86 g,差异极显著(P<0.01)。试验A组、B组、C组与对照组D相比较,试验A组、B组、C组每只羊的利润较对照组分别多收入80.02元、69.74、42.74元,差异极显著(P<0.01),其中试验A组的生长性能和利润均优于试验B组和C组,差异显著(P<0.05)。 相似文献
102.
103.
我国农业生产环境脆弱,水资源紧缺,现有耕地94970khm^2,旱区约占60%,主要分布在日照长、温差大、富有农业生产潜力的北方和中西部地区。传统的耕作方式使土壤由于过度耕作而造成地表裸露,耕地退化,生态环境恶化。特别是近年来北方尘暴、沙化愈来愈烈,极大制约了农业的发展。迫切需要大力推广应用保护性耕作技术。对农田实行免耕少耕、残茬覆盖、生物覆盖、尽可能减少土壤耕作,减少土壤风蚀、水蚀,提高土壤肥力和抗旱能力。 相似文献
104.
广东省农业信息需求、服务与资源共建现状与对策建议 总被引:12,自引:3,他引:9
分析了广东省农业信息需求、服务和信息资源共建的现状度主要存在的问题,提出了加快广东农业信息化发展的对策建议。 相似文献
105.
106.
107.
高粱作为中国主要的酿造原料之一,在国民经济发展中占据重要地位。高粱炭疽病是高粱的主要病害之一,在整个生育期中均可发病,且在温暖湿润的热带和亚热带栽种地区更易发生和流行,不仅影响植株的正常生长,严重时会引起产量的大幅下降和籽粒品质的劣变。多年来,高粱病理学家和育种家对高粱炭疽病病原菌菌株分离、病害发生流行规律、发生原因、寄主抗性利用和抗炭疽病基因定位等方面进行了广泛的研究,取得了一些进展。这些研究为炭疽病的生化防控以及培育抗炭疽病品种奠定了基础。开展高粱炭疽病研究,发掘更丰富多样的优异抗性种质资源,减少农药使用,不仅可以满足中国高粱产业对天然有机高粱原料的巨大需求,还可以推动高粱生产向高产优质转变。对高粱炭疽病的分布和发病症状、炭疽病病原菌侵染机理、病害发生流行规律及流行原因、抗性资源鉴定和高粱抗炭疽病基因定位的相关研究进展进行了综合分析和论述,以期从分子水平上更好地认识高粱与炭疽病病原菌之间的相互作用,为高粱炭疽病研究提供参考。 相似文献
108.
小球藻作为水体中的初级生产者,是水生生态系统不可或缺的一部分,对促进物质循环、能量流动有着重要意义,同时也是水环境毒理学评价的标准试验藻种。为了给小球藻的水生态风险评估及相应产品的开发提供参考数据,本文系统分析了小球藻培养影响因素,概括了其产生的毒理效应,并对其营养价值与应用前景等进行了综述。本文认为温度、光照、pH、营养盐、氮磷比是小球藻规模化培养过程中的影响因素,重金属、农药、新型纳米材料、抗生素等污染物可对小球藻产生毒性效应,小球藻在污水处理、生物能源等领域具有较好的应用前景。 相似文献
109.
为提高高标准农田项目施工成本的预测精度,控制施工成本在合理范围,减少投资风险,该研究从单体灌溉工程施工成本预测角度出发,通过随机森林(random forest,RF)筛选出高标准农田灌溉工程施工成本的关键影响因素,结合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种模型的优点,通过北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization,NGO)对模型里的惩罚因子和核参数进行寻优,构建基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型。通过辽宁省2018—2023年高标准农田工程中灌溉工程的施工成本数据,选取样本决定系数R2、平均绝对误差MAE、平均绝对百分比误差MAPE和均方根误差RMSE作为精度指标进行分析,结果表明:基于NGO-CNN-SVM的施工成本预测模型在渠道工程中MAE低于0.615万元,RMSE低于0.512万元,R2达到0.968以上,相对误差小于4.210%;在进水闸工程中MAE低于0.610万元,RMSE低于0.536万元,R2达到0.966以上,相对误差小于4.410%;在桥涵工程中MAE低于0.494万元,RMSE低于0.477万元,R2达到0.970以上,相对误差小于3.548%,并相比较于反向传播神经网络,CNN和CNN-SVM模型,NGO-CNN-SVM模型的预测结果均最优。通过特征选择、模型融合、算法优化以及不同模型对比表明NGO-CNN-SVM模型具有更高的预测准确率和泛化性,可为高标准农田灌溉工程施工成本预测提供理论依据。 相似文献
110.