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101.
测定了青海省三江源地区土壤有机质与砷含量,并采用普通克里格插值方法研究其空间分布特征,结果显示:三江源地区土壤有机质含量多分布于3.0%~6.0%之间,约占样本总数的68%,超过7%的样品比例约为4%;土壤砷含量主要集中在0~10mg/kg之间,约占样本总数的50%,含量超过30mg/kg的样品比例为20%。土壤有机质含量与海拔之间存在显著负相关(r=-0.346,P<0.05),线性拟合方程为y=-0.042x+4.87(R2=0.11,P<0.05);土壤砷含量与海拔、土壤有机质含量之间均没有显著相关性。土壤有机质含量的块金效应为43.98%,存在中等程度的空间自相关关系;土壤砷含量的空间相关性强,块金效应为23.94%。土壤有机质和砷含量在大尺度上都存在比较明显的空间分布特征。 相似文献
102.
1病因分析
先天因素,犊牛出生后吸食母乳,不会造成水中毒的发生,但随着精、粗饲料的摄取及瘤胃和皱胃的发育,胃容量增大,采食量增加,犊牛饮水量增加过快,机体对水及电解质代谢机能尚不完善,则容易发生水中毒。此因素造成的水中毒多十分轻微,只是造成一过性的血尿,犊牛中毒带来自身不适而造成条件反射的形成,犊牛自然控制饮水量并很快痊愈。自然因素,如体液损失严重,或因运动量增大所致体温升高,犊牛突然饮用冷水时,因舒适感导致暴饮。冬季寒冷,犊牛饮水量减少,突遇温水导致的暴饮均可引发此病。人为因素,如犊牛代乳粉的冲配比例过稀或使用常乳人工喂养兑水比例过高,导致犊牛一次性饮用大量水,也是引发此病的重要原因。 相似文献
103.
为分析山西地区猪流行性腹泻病毒(PEDV)的遗传变异情况,试验利用RT-PCR方法对2014-2015年山西省疑似猪流行性腹泻的阳性病料进行克隆和测序,获得4个S基因片段,并对其基因序列和推导的氨基酸序列与国内外毒株进行比对分析。序列分析结果显示,4株PEDV山西分离株的S基因与CV777 vaccine相比,在170~171 bp之间插入12个核苷酸,在401~402、454~455 bp之间均插入3个核苷酸,在461~468 bp之间缺失6个核苷酸。4株PEDV山西分离株S基因之间核苷酸和氨基酸同源性分别为99.2%~99.8%和98.6%~99.7%,与2011-2015年中国流行毒株、CV777 vaccine、attenuated DR13、CV777的核苷酸同源性分别95.0%~98.5%、93.2%~93.6%、93.2%~93.7%、93.7%~94.4%,氨基酸同源性分别为96.2%~98.9%、91.9%~92.6%、92.1%~92.9%、92.9%~94.0%。遗传进化树分析结果表明,PEDV S基因分为3个群,4株PEDV山西分离株属于第一群,与2010年以后国内流行毒株(除AH-M、SQ2014)的亲缘关系较近,与2010年以前中国流行毒株、2个日本株、7个韩国株、2个疫苗株的亲缘关系较远。研究结果提示山西省流行的PEDV发生较明显的变异,需研发新的疫苗来控制PEDV的暴发。 相似文献
104.
麇鹿肾上腺的组织学观察 总被引:1,自引:0,他引:1
取麋鹿肾上腺,常规石蜡切片,HE染色组织学观察。结果表明,肾上腺的组织结构分为被膜、皮质和髓质。被膜由不规则致密结缔组织构成,其内分布有类似未分化细胞。皮质最厚,明显分为3个带,即球状带、束状带,网状带。其中,束状带最厚,占皮质的绝大部分。髓质位于肾上腺中央部位,细胞排列成索。髓质中央有一大的静脉,称中央静脉。 相似文献
105.
106.
基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 相似文献
107.
基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建 总被引:1,自引:1,他引:0
受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。 相似文献
108.
养殖户在饲养种鸡时,由于某些原因,致使种雏初生重较轻、个体弱小、卵黄吸收不良等,对外界环境的适应能力较差。这种弱雏一般在3日龄陆续出现,到7日龄后开始增多,并出现死亡,死亡率较高,造成重大损失。弱雏表现畏寒怕冷、 相似文献
109.
110.