基于森林保护和森林资源开发利用的分析

目前我国的在生态环境方面非常的注重,当下的森林资源的开发利用已经成为环境保护的重难点,尤其是个别地区的森林开发的滥砍乱伐,到时我国的生态环境受到严重的破怀。因此本文就针对森林保护和森林资源开发利用进行有效的分析,并且结合这两点内容对当下我国的环境保护总结出森林资源平衡的手段。从而能够有效的合理开发森林资源并且能够高效的做到森林环境的保护。     

杨树日本龟蜡蚧的发生特点与综合防治技术

叙述杨树日本龟蜡蚧的形态特征、生活史及习性,阐述杨树日本龟蜡蚧蔓延危害的主要原因,强调采用加强检疫、生物防治、建造隔离带、营造混交林和加强成林护育管理等综合防治措施,遏制杨树日本龟蜡蚧的蔓延与危害。     

浅谈气象条件对建筑施工的影响及施工气象指数的建立

通过降水、温度,风速等气象因子对建筑施工影响的分析,得到建筑施工对气象因子的具体要求,以温度和降水对建筑施工的影响为主要指标,综合考虑风力因子,研究了建筑施工气象指数,使建筑施工能较好地适应当地的天气、气候特点。     

间作模式下不同种植密度对蚕豆根腐病及作物生长的影响

通过田间小区试验,探讨了蚕豆与马铃薯以行比2∶2间作种植条件下,不同种植密度对蚕豆根腐病及作物主要经济性状的影响。结果表明,蚕豆6种不同的种植密度对蚕豆根腐病及作物主要经济性状有不同程度的影响,尤其是种植密度为12万株/hm2时,蚕豆根腐病的发病率及病情指数最低,且作物农艺性状除株高外均高于其他处理。     

肉鸡笼养的饲养管理技术

肉鸡笼养是近几年开始出现并发展起来的养殖方式,通过笼养可以提升养鸡场的养殖效率和降低养殖场鸡群的发病率.但肉鸡笼养也需要遵循相应的饲养管理技术,一旦技术脱节就容易出现各种问题,从而影响到养殖场的经济效益.本文对肉鸡笼养技术做一个简要的概括和归纳,旨在给养殖场提供一些参考.     

不同方法处理西藏青稞秸秆饲喂藏绵羊试验

在高海拔地区对西藏青稞秸秆进行氨化(A)、碱化(B)、复合(C)和微贮(D)处理,与未处理秸秆组(对照组)比较,评定其物理特性、测定处理前后营养成分及饲喂藏绵羊的效果.试验结果表明:4个处理组秸秆色泽、气味、质地和温度等物理特性均较好.氨化和复合处理组粗蛋白质含量较其他2个处理组和对照组均显著提高,碱化和微贮处理组与对照组无显著差异;中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维和灰分含量各组间均差异不显著.酸性洗涤木质素(ADL)含量除了微贮组,其余各组间及与对照组均差异不显著.4个处理组比未处理组藏绵羊对粗饲料采食量分别提高22.12 %、20.19 %、25 %和35.58 % (P<0.05),各处理组间差异不显著;平均日增质量分别提高36.60 %、29.28 %、41.58 %和63.54 %.其中,以微贮处理组最高,与对照组差异显著,与碱化处理组及各处理组与对照组均有显著差异.粗饲料效率分别提高0.78 %、0.49 %、0.87 %和1.35 %.经济效益以微贮处理组明显,每天纯收入2.14元.     

基于FLUENT分析弯度对翼型性能的影响

弯度对提高翼型性能具有显著的影响.基于工程上广泛应用的标准k-ε模型,对不同弯度的翼型进行数值模拟.数值计算结果表明,随着弯度增加翼型的升阻力均增加,但升力系数增加程度逐渐减小,最佳升阻比先增大后又呈减小趋势;弯度增加升力增大,翼型吸力面的最低压力减小,但不能使其低于流体的汽化压力.     

云杉种群种内竞争探讨

指出了在植物的群落和发展过程当中,竞争作用具有关键性地位,竞争作用作为种群生态学中的一项重要内容,在进行物种的研究中具有重要影响,是学者用来预测树木成长的重要方法。云杉作为我国北方地区的重要树种之一,种群内的竞争对于云杉成长结构以及分布具有重要影响,基于此,对云杉种群种内竞争进行了深入探讨,以期给相关人士的研究提供积极地借鉴意义。     

不同季节土庄绣线菊根围丛枝菌根真菌群落差异性研究

土庄绣线菊(Spiraea pubescens)是内蒙古大青山干旱生态系统重要的护土灌木,研究季节变化对土庄绣线菊根围丛枝菌根真菌(arbuscular mycorrhizal fungi,AMF)群落的影响,有助于进一步探讨AMF在土庄绣线菊生长发育过程中发挥的作用。采用传统染色检测与Illumina Mi Seq测序相结合的方法,研究季节变化对内蒙古大青山土庄绣线菊AMF侵染率、孢子密度、丰富度、多样性和群落组成的影响。结果显示:在春季、夏季和秋季,AMF侵染率和丛枝丰度不存在显著差异,而孢子密度却存在显著差异。AMF丰富度和多样性在夏季显著低于春季和秋季,但在春季和秋季间差异并不显著;主成分分析(principal coordinate analysis,PCo A)和PERMANOVA分析表明,春季和秋季AMF群落组成与夏季存在显著差异,而在春季和秋季间差异并不显著。     

基于RF算法优选多时相特征的冬小麦空间分布自动解译

为探讨如何利用遥感影像自动解译技术,实现冬小麦种植情况统计调查、提高提取精度,选择冬小麦关键生育期6个时相的高分二号遥感影像数据,分别从6个时相的近红外灰度(NIR)、红波段灰度(R)、绿波段灰度(G)、蓝波段灰度(B)、比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI) 6个特征中优选出对冬小麦面积提取最敏感的1个特征作为输入变量,每个时相选择1个特征,6个时相共选出6个特征作为输入变量,利用随机森林算法构建模型,提取冬小麦空间分布特征。选择研究区不同长势、不同种植品种的地块样本构建训练集,利用多时相特征构建模型,并将模型推广应用于整个大厂回族自治县,得到大厂回族自治县冬小麦的空间分布情况。通过与统计结果对比分析,经过多时相特征优选构建的模型对冬小麦的识别精度接近90%。经过样本优化和后期处理仍可提升精度,此方法能在保证提取精度的前提下对冬小麦进行快速提取,提高相应的工作效率。