一起饲料药物交叉污染事件引发的反思

通过对一起典型的因交叉污染造成的饲料药物残留事件的调查,笔者分析了产生药物残留污染的原因,并提出建设性的纠正措施及几点反思。     

合生素对肉鸭生产性能及胴体品质的影响

选用1日龄健康樱桃谷肉鸭新生雏144只,按体质量随机分为3组,每组设3个重复,每重复16只。对照组饲喂基础日粮,抗生素组添加5mg／kg黄霉素基础日粮,试验组1和组2在基础日粮中分别添加0．05％和0．10％合生素。结果表明,日粮中添加合生素对肉鸭日增质量、胸肌率和腿肌率有显著影响;对肉鸭的饲料转化率有极显著影响;对肉鸭的成活率、屠宰率和皮脂率无显著影响。与抗生素组相比,具有相似的作用。试验组1的日增质量比对照组提高8．56％,比试验组2提高5．54％,比抗生素组提高4．34％;试验组1的料肉比与对照组降低11．52％,比试验组2降低3．29％,比抗生素组降低3．24％。     

2006年鱼粉市场回顾与2007年展望

2006年,是鱼粉市场风云变幻的一年,尤其是上半年,无论是秘鲁鱼粉还是中国鱼粉的表现。都让世界震惊,彻底颠覆了人们对鱼粉的认识。渔业资源短缺、国际需求强劲、奥林匹克式配额制度、厄尔尼诺现象的影响等,2006年的鱼粉市场让人眼花缭乱,措手不及。[第一段]     

包虫病宣传片《格桑花开》宣传效果评估

《格桑花开》是首次以情景剧形式进行人兽共患病防治宣传而拍摄的科普影片.影片开播后,各省组织农牧民,通过集中播放或自行观看等方式进行防治知识宣传.为评价《格桑花开》的宣传干预效果,播放1年后,在新疆、青海、甘肃、四川4省区抽取农牧民进行包虫病防控知识、态度、行为问卷调查.结果显示:与干预前的基线调查相比,养殖户的包虫病防...     

东北12种灌木热值与碳含量分析

采用快速灰化法、量热法、吸收质量法分别测定东北12种灌木的树叶、树枝、干皮的灰分含量、去灰分热值和碳含量。不同器官的灰分的质量分数为:树叶0.43%~0.88%,树枝0.46%~2.37%,干皮0.47%~2.55%;去灰分热值为:树叶20.66~21.90kJ·g-1,树枝20.10~21.39kJ·g-1,干皮19.75~21.01kJ·g-1;碳的质量分数为:树叶43.41%~44.80%,树枝44.82%~46.05%,干皮45.12%~46.25%。12种灌木不同器官的灰分含量、去灰分热值和碳含量均具有显著差异(t检验,p<0.01)。     

杨树游离氨基酸组成和含量与青杨天牛危害的相关分析

为了研究不同品系杨树上青杨天牛(Saperda populnea)的危害与树木自然状态下树木体内营养性物质影响昆虫生长发育的游离氨基酸组成和含量之间的相关性,利用HPLC柱前AccQ.Tag衍生法,分析了迎春5号、1344、银中杨、小黑14和施×斯的韧皮部和木质部中游离氨基酸的组成及含量。在各杨树品系韧皮部中共检测出14种游离氨基酸:丙氨酸、精氨酸、天门冬氨酸、甘氨酸、组氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、脯氨酸、苏氨酸、色氨酸、缬氨酸;木质部与韧皮部的游离氨基酸种类相近,但木质部缺少苏氨酸。各种杨树品系韧皮部中精氨酸、赖氨酸与被害率相关性较强;杨树木质部中精氨酸、组氨酸与被害率相关性较强。不同杨树品系的健康与被害的韧皮部和木质部在不同种游离氨基酸之间的差异性都很显著。     

不同品系杜洛克后代商品猪胴体性状的比较分析

为研究不同品系杜洛克作为终端父本对其后代商品猪胴体性状的影响,选取214和108头分别由美系和加系杜洛克公猪配种、出生时间相近(±2 d)和体重相近(35±5 kg)的后代三元商品猪进行育肥饲养,结束饲养后开展屠宰试验,测定背膘厚度、眼肌厚度、瘦肉率和肋骨数.结果显示:加系杜洛克商品后代的背膘厚度、眼肌厚度显著(P<0...     

发展坡地农用林业治理农业面源污染

当前由于水土流失导致的农业面源污染问题越来越严重。针对水源地土壤过度营养、坡地绿化率低、森林质量不高等问题,围绕控制农业面源污染,改善农村环境质量这个中心,提出从改善农业生产条件、加强坡岸植被缓冲带建设等方面入手,注重因地制宜,大力发展坡地林业,培育森林资源,最终控制农业面源污染。可见,发展坡地林业对于减缓农业面源污染具有非常重要的意义。     

An aggregation index (AI) to quantify spatial patterns of landscapes

There is often need to measure aggregation levels of spatial patterns within a single map class in landscape ecological studies. The contagion index (CI), shape index (SI), and probability of adjacency of the same class (Qi), all have certain limits when measuring aggregation of spatial patterns. We have developed an aggregation index (AI) that is class specific and independent of landscape composition. AI assumes that a class with the highest level of aggregation (AI =1) is comprised of pixels sharing the most possible edges. A class whose pixels share no edges (completely disaggregated) has the lowest level of aggregation (AI =0). AI is similar to SI and Qi, but it calculates aggregation more precisely than the latter two. We have evaluated the performance of AI under varied levels of (1) aggregation, (2) number of patches, (3) spatial resolutions, and (4) real species distribution maps at various spatial scales. AI was able to produce reasonable results under all these circumstances. Since it is class specific, it is more precise than CI, which measures overall landscape aggregation. Thus, AI provides a quantitative basis to correlate the spatial pattern of a class with a specific process. Since AI is a ratio variable, map units do not affect the calculation. It can be compared between classes from the same or different landscapes, or even the same classes from the same landscape under different resolutions.