直播稻主要生育特点及高产栽培技术

水稻直播是当前主要的轻简稻作方式之一,近年来发展迅速.直播稻虽然具有省工、省力、节本增效等优点,但在生产上也暴露出了全苗保苗难、草害重、易倒伏等缺点,大面积生产风险较大.从分析直播稻的不同播种方式和主要生育特点入手,结合本地生产实践,提出了直播稻生产存在的主要问题以及推广上存在的优点和难点,并提出了相应的高产栽培技术要点.     

浅谈安吉竹文化与产业开发

阐述了安吉竹文化的渊源、基础和开发现状,提出了对竹文化的保护、保存建议。     

2007年第一季度饲料和原料中霉菌毒素调查报告

1样品概述 2007年1－3月,百奥明公司共收集来自全国各地的样本68份,其中：玉米28份,配合饲料样本34份,DDGS、豆粕、棉粕、菜粕、花生粕及玉米蛋白粉各1份。[第一段]     

池塘养鲤超高产养殖技术

为了提高池塘鲤成鱼的产量,在高产养殖的基础上,选用条件好的池塘,通过增加增氧设施,改进投喂方法和技术,加强水质调控,科学调配饲料配方等措施,进行了鲤成鱼超高产试验,取得了鲤成鱼单产76286kg／hm^2、单位面积效益16．9万元／hm^2。     

蘑菇和中草药多糖的免疫活性及其在鸡日粮中的潜在作用

<正>在我国,天然中草药作为饲料添加剂一直被用作家畜的生长和保健促进剂。目前天然中草药大约有6000～8000种,其中具有免疫活性的不到5%。多糖被认为是中草药当中能起到免疫促进和免疫调节作用的最重要成分,香菇多糖也是研究较早的具有免     

小菊'类锌指蛋白'基因植物表达载体构建及对烟草的转化

为了建立耐盐碱小菊(Chrysanthemum morifolium)中克隆到的'类锌指蛋白基因'CmSTZF(DQ864730)的烟草遗传转化体系,并研究其抗逆特性。本研究借助Gateway技术构建了小菊'类锌指蛋白'基因CmSTZF的过量表达载体pH7WG2D-CmSTZF,并以烟草NC89(N.plumbaginifolia'NC89')的叶片为试材,通过农杆菌介导的转化,成功地建立了烟草遗传转化体系,经PCR-Southern鉴定获得CmSTZF的转基因烟草株系。     

河北省杂粮生产现状及生产布局展望

河北省是杂粮生产大省,且种类繁多.为稳定河北省杂粮生产发展,进一步调整河北省种植业结构提供参考依据,本文总结了河北省杂粮的历史生产现状,包括面积、单产、总产以及河北省各地市杂粮的分布,试图探索杂粮的生产布局与趋势,同时针对河北省杂粮历史单产水平变化趋势,分析了造成单产变化的成因,并简单提出建议.最后提出河北省杂粮生产布...     

两个水稻DH群体发芽期和幼苗前期耐碱性状QTL定位比较

利用两个不同的加倍单倍体群体,在0.15%Na2CO3胁迫下,以发芽期和幼苗前期的发芽势（GE）等10个性状碱害相对值作为耐碱指标,进行耐碱性状QTL定位比较。碱害相对值相关分析表明,多个性状的碱害相对值存在显著或极显著相关。采用QTLMapper1.6统计软件对碱害相对值进行QTL分析。DH-1群体定位到10个主效QTL和15个上位性QTL,DH-2群体定位到14个主效QTL和15个上位性QTL。两群体定位列线比对发现：1个控制相对根长的QTL,qRRL3-1,两群体定位在第3染色体对应的区域（CT339-G62和RM7-RM3280）。其他性状两群体没有定位在相同的区域,但存在多个重要的数量基因座位,如CT158-CT550、RM3755-RM418和RM1349-RM1061等区域。在这些相同基因座位上两群体都检测到控制不同性状的主效QTL或上位性QTL,耐碱性QTL可能存在多效性、连锁性,在不同遗传背景下加性效应和上位性效应可以相互转化。多个QTL不仅与水稻耐碱性有关,还与多种抗逆性有关。这些结果将有利于耐碱性分子机制的剖析和强耐碱性水稻品种的选育。     

减氮条件下生物炭对烤烟根系发育及土壤微生物群落的影响

为探索减氮条件下生物炭对植烟土壤的烤烟根系生长及土壤微生物种群数量的影响,采用大田试验方式,研究减氮40％条件下添加不同用量的生物炭对旺长期烤烟根系形态指标、根系活力以及土壤微生物数量的影响.结果表明,减氮条件下施用生物炭料可有效增加烟株根系各形态指标,同时增强根系活力,并且对增加土壤酶菌和细菌数量有显著促进作用.相对...     

Predicting soil depth in a large and complex area using machine learning and environmental correlations

Soil depth is critical for eco-hydrological modeling, carbon storage calculation and land evaluation. However, its spatial variation is poorly understood and rarely mapped. With a limited number of sparse samples, how to predict soil depth in a large area of complex landscapes is still an issue. This study constructed an ensemble machine learning model, i.e.,quantile regression forest, to quantify the relationship between soil depth and environmental conditions. The model was then combined with ...