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[目的]为了研究海南地区木麻黄无性系的生长过程,并确定其数量成熟龄和合理轮伐期。[方法]本研究利用海南岛3个试验点4个相同无性系10 a的生长数据分析了木麻黄无性系的树高、胸径和材积的生长规律。[结果]表明:木麻黄无性系树高和胸径的生长均呈"先快后慢"的生长模式,造林后1~6 a为快速生长期,6 a后进入缓慢生长期;材积生长则呈"慢—快—慢"的S型生长模式,造林后1~3 a为慢速生长期,4~7 a为快速生长期,8 a后进入缓速生长期。根据材积年平均生长量和连年生长量曲线的相交点,各无性系材积生长的数量成熟龄处于6~9a。利用3个试验点4个无性系获得的材积生长平均值,拟合了木麻黄无性系材积生长曲线的Richards模型,并得出材积快速增长的起始期t_1=4.9 a,终止期t_2=8.4 a,最大相对生长速率期t_m=6.9 a,最大材积增长速率25.8m~3·hm~(-2)。[结论]综合上述结果,建议海南地区将木麻黄无性系的轮伐期定为6~9 a。 相似文献
33.
在海南岛东部进行的桉树11个树种79个种源试验,5年的结果表明,不同树种种源间生长差异极显著,来自印度尼西亚Mt.mandiri的尾叶桉12895种源是所有参试树种/种源中表现最好的,树高、胸径和每公顷材积分别为13.82m、12.54cm和128.34m3。同一树种种源间生长差异也极显著,最佳种源的每公顷材积与最差种源相比,尾叶桉为8.46:1,细叶桉5.86:1,赤桉5.32:1和巨桉3.04:1。细叶桉、赤桉和巨桉种源树高、胸径和材积生长与原产地纬度显著负相关,尾叶桉种源与原产地海拔高极显著负相关。本文提出了适合海南岛东部地区生长的树种和种源。 相似文献
34.
山楂黄酮提取物降血脂研究 总被引:3,自引:0,他引:3
[目的]研究山楂黄酮提取物的降血脂作用,为其相关产品开发应用提供依据。[方法]采用渗漉法提取山楂黄酮,对SD大鼠进行试验,待大鼠形成高脂模型后,采用低、中、高剂量灌胃山楂黄酮提取物,30 d后测定大鼠血脂中总胆固醇、甘油三酯、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白的变化。[结果]山楂黄酮提取物使各剂量组大鼠血脂中的总胆固醇、低密度脂蛋白含量明显降低,对甘油三脂、高密度脂蛋白有调节作用。[结论]山楂黄酮提取物具有显著的降血脂功效。 相似文献
35.
以大叶栀子(GardeniajasminoidesEllisvar.grandifloraNakai.)、红叶石楠(Photinia×fraseriDress)和锦绣杜鹃(RhododendronpulchrumSweet)为研究对象,在自制的长、宽、高均为60cm的玻璃装置中,以煤炭、蜡烛和香烟的混合物模拟PM2.5的产生,研究植物对PM2.5的净化能力与生理响应。结果表明,大叶栀子的滞尘能力显著大于锦绣杜鹃和红叶石楠。大叶栀子可在24h内有效净化密闭气室中的PM2.5,使之符合空气质量标准。PM2.5会在一定程度上抑制大叶栀子叶绿素a和b的合成,但短期内并未造成显著的氧化胁迫,丙二醛含量和超氧阴离子产生速率及超氧化物歧化酶活性等与未经PM2.5熏气处理相比差异不显著,而过氧化氢酶和抗坏血酸过氧化酶活性显著增强。研究表明大叶栀子利于空气净化,并有较强耐受性,对园林绿化和室内空气净化均具有重要的生态意义和应用价值。 相似文献
36.
自胰腺泛黄的雏半番鸭中分离获得1株病毒(命名为FJ1605株),经RT-PCR检测为鸭1型甲肝病毒,通过鸭胚中和试验发现该株病毒可被鸭1型甲肝病毒亚型(DHAV-1a)高免血清特异性中和,确定该株病毒为鸭1型甲肝病毒亚型。对该株病毒VP1基因进行分子特征分析,发现其核苷酸大小为714bp,与GenBank登录的DHAV-1a同源性为98.1%~99.7%,与DHAV-1FJ1220毒株同源性最高达99.7%;而与鸭2型甲肝病毒(DHAV-2)、鸭3型甲肝病毒(DHAV-3)VP1基因的核苷酸同源性仅分别为65.7%和68.3%左右。基于VP1基因的遗传进化分析表明,FJ1605分离株属鸭1型甲肝病毒亚型谱系。以该株病毒对7日龄雏半番鸭进行人工感染试验,可完全复制出同于临床病例的病变。以上结果显示,雏半番鸭也可感染DHAV-1a,且表现为胰腺泛黄。 相似文献
37.
38.
39.
记述了中国白环蘑属真菌的1个新记录种: 娇柔白环蘑Leucoagaricus tener (P.D.Orton)Bon,标本采自中国西藏自治区类乌齐县。该种的鉴别特征是菌盖表面具暗灰褐色的鳞片,担孢子椭圆形,菌褶缘囊状体近柱状、窄棒状或纺缍状,盖表栅状排列,菌丝末端细胞无明显分化、圆柱状。 相似文献
40.
针对棉花病虫害文本语料数据匮乏且缺少中文命名实体识别语料库,棉花病虫害实体内容复杂、类型多样且分布不均等问题,构建了包含11种类别的棉花病虫害中文实体识别语料库CDIPNER,提出了一种基于RoBERTa多特征融合的命名实体识别模型。该模型采用掩码学习能力更强的RoBERTa预训练模型进行字符级嵌入向量转换,通过BiLSTM和IDCNN模型联合抽取特征向量,分别捕捉文本的时序和空间特征,使用多头自注意力机制将抽取的特征向量进行融合,最后利用CRF算法生成预测序列。结果表明,该模型对于棉花病虫害文本中命名实体的识别精确率为96.60%,召回率为95.76%,F1值为96.18%;在ResumeNER等公开数据集上也有较好的效果。表明该模型能有效地识别棉花病虫害命名实体且具有一定的泛化能力。 相似文献