推广BMFB-4型高效免耕施肥播种机——提高保护性耕作机械化水平

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。     

黄河源区建植19年人工草地生物结皮CO2通量与叶绿素荧光参数的变化

为了解黄河源人工草地不同类型生物结皮和植被群落CO2释放和固定的变化特征,并探讨二者的影响因子,本文通过调查黄河源建植19年人工草地不同类型生物结皮CO2通量和植被土壤特征变化发现:藻和地衣结皮CO2通量均显著小于苔藓结皮(10.58μmol·m-2·s-1)(P<0.05);苔藓结皮对应的植被群落CO2通量(11.5...     

三系杂交粳稻新组合津粳优2018

津粳优2018是天津市国瑞谷物科技发展有限公司以优良BT型三系不育系津20A为母本,优良恢复系津恢18号为父本配组育成的杂交粳稻新组合,2017年通过国家农作物品种审定委员会审定,适宜在河南沿黄河及信阳地区、山东南部、江苏淮河以北、安徽沿淮河及淮河以北地区种植.     

小麦重要农艺性状QTL研究方法及研究进展

小麦的许多重要农艺性状都是数量性状,研究小麦数量性状遗传对小麦育种及其杂种优势具有十分重要的意义。近年来,分子生物学特别是分子标记技术的飞速发展,使得我们可以更深入地进行数量性状的研究。本文综述了近年来小麦QTL的研究进展,包括QTL定位原理及前提条件,常用的分子标记,QTL定位常用的作图群体,QTL定位的方法,QTL定位的统计软件和阈值,QTL的作图精度及小麦QTL定位的研究进展。讨论了小麦QTL定位存在的问题,展望了该领域的发展前景。     

防治长柔毛野豌豆生草果园杂草茎叶处理剂筛选

【目的】筛选出有效防治果园长柔毛野豌豆生草田杂草的茎叶处理剂,为果园长柔毛野豌豆生草田杂草的化学防治提供参考。【方法】室内盆栽比较了8种除草剂对长柔毛野豌豆的安全性和常见杂草的生物活性,筛选药剂进行复配,进一步研究复配制剂的联合除草类型,测定其对长柔毛野豌豆的安全性及其在长柔毛野豌豆与杂草之间的选择性指数,并对复配制剂进行田间药效试验。【结果】灭草松、咪唑乙烟酸与精喹禾灵茎叶喷雾处理在2×田间推荐剂量下对长柔毛野豌豆安全。咪唑乙烟酸在长柔毛野豌豆与碎米莎草、马唐、牛筋草、狗尾草、播娘蒿、牛繁缕之间的选择性指数大于2.0;灭草松在长柔毛野豌豆与荠菜、播娘蒿、牛繁缕之间的选择性指数小于0.7,安全性差;精喹禾灵在长柔毛野豌豆与牛筋草、狗尾草、马唐之间的选择性指数大于8.8。联合作用测定结果表明咪唑乙烟酸与精喹禾灵按不同质量比复配后对马唐、牛筋草、看麦娘、牛繁缕、播娘蒿、荠菜的联合作用类型均为加成作用,其中以质量比2∶1复配后,选择性指数在2.4～8.9之间。田间试验结果显示：咪唑乙烟酸和精喹禾灵复配后在有效成分125～150 g·hm^-2剂量下,于杂草2～3叶期、长柔...     

在建设社会主义新农村中林业需要创新性思维

文章介绍了在建设社会主义新农村中,怎样确定林业的地位、作用及如何发展等需要创新性思维。     

关于如何提高森林管护质量的几点意见

文章根据当前形势对林业工作的要求,指出森林管护方式须创新,并指出这方面工作中现存的几个问题及解决办法。     

牙克石市水土保持生态修复的途径研究

文章在分析牙克石市自然条件及水土流失特点的基础上,提出牙克石市水土保持生态修复的可行性及生态修复的措施,以及近年来牙克石市生态修复所取得的可喜成果。     

松毛虫冬防技术研究

松毛虫冬防技术是根据松毛虫下树越冬的习性,采取冬防(搂树盘)方法,破坏松毛虫越冬场所,使松毛虫在低温冷冻风干条件下致死。文章从理论上搞清楚松毛虫冬防的死亡机理,即低温冷冻与风干失水,哪个为主导因子,松毛虫虫体冻僵时临界气温,在此低温下持续多长时间松毛虫才会死亡,以此确定最佳防治时间;同时进行了松毛虫生理失水试验,此项无公害防治技术成果在内蒙古自治区松毛虫工程治理项目中得到推广应用。     

基于机器学习算法的奶牛疾病预测模型的研究

【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT...