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连作重茬造成当归产量逐年下降。采用药用植物秦艽(QJ)、羌活(QH)轮作当归(DG),以当归连作为对照,通过测定土壤和药材产量指标,利用主成分分析确定各指标权重,并结合隶属综合因子分析和聚类分析,旨在揭示不同药用作物轮作当归对土壤环境与药材产量的影响,为筛选适宜当归栽培的轮作模式提供科学依据。结果表明,不同作物轮作对当归田土壤特性和药材产量均具有显著影响,秦艽轮作当归可有效改善土壤特性,使当归成药期土壤磷和钾含量处于较低水平,而有机质维持在较高水平,对土壤水分的季节调控作用更为显著,与当归连作相比较,当归成药率提高94.10%,药材单根鲜重和药材鲜产量分别提高53.46%和125.56%,而羌活轮作当归土壤pH最高,有机质含量最低,当归连作土壤有机质含量虽高,但土壤富集磷和钾,对土壤水分季节性调控作用最小,当归成药率和药材产量均低。不同轮作模式当归成药率和药材产量依次为秦艽-当归>当归-当归>羌活-当归,综合指数大小依次为秦艽-当归(0.8132)>羌活-当归(0.3315)>当归连作(0.2051)。聚类分析将3种轮作模式分为三大类,重复小区亚类间距离均小,说明不同作物轮作对土壤的调控作用不同,高寒产区秦艽轮作当归是优化调控土壤环境,提高当归产出性能的有效轮作模式。 相似文献
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在"互联网+"大潮改造着各行各业的背景下,新时期的草业企业经营管理模式正发生着深刻的变化。基于此,以草业电商的实例——草都易牧连锁超市为例,分析其经营管理模式,并运用成本效益分析法从理论上探讨其经济可行性。结果表明,草都易牧连锁超市的经营管理模式为"互联网+草业"模式。该模式能将牧区饲草料的需求和供给对接起来,增加参与其中的线上牧户与入驻企业的利润,实现二者的共赢,在理论上具有经济可行性。草都易牧连锁超市的大胆尝试是草业企业在当前经济社会环境下一种重要的"互联网+草业"创新模式。通过对"互联网+"在草业中具体应用的深入探讨,认为草业企业的"互联网+草业"模式多主体分析、实证分析以及草产业链尺度分析或将成为"互联网+草业"未来的3个重点研究方向。 相似文献
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以草鱼呼肠孤病毒(GCRV)873毒株为试验材料,建立了GCRV荧光定量PCR检测方法;用GCRV873株感染CIK细胞及草鱼,通过对病毒RNA复制水平、子代病毒含量以及细胞病变等情况进行监测,研究其在CIK细胞及草鱼体内的生长特性。在CIK细胞中,GCRV感染后12 h即可检测到子代病毒,36 h时,所有细胞被感染;72 h时,病毒滴度达到最高,为10~(6.75) TCID_(50)/mL。在草鱼的肝、脾、肾中,均能检测到GCRV RNA,其中肾脏中含量最高,其次是肝脏,脾脏中最少。本试验为研究GCRV致病机理及制备细胞灭活疫苗奠定了试验基础。 相似文献
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星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明:①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R2=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。 相似文献
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准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量(aboveground fresh biomass,AFB)、叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)和叶片氮含量(leaf nitrogen content,LNC)4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数(physico-chemical composite parameter,PCCP)。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播(back propagation,BP)人工神经网络(artificial neural networks,ANN)的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035~0.468,均方根误差减少46.2~520.0 kg/hm2;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。 相似文献