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71.
【目的】研究共生菌Arsenophonus、水稻和温度对褐飞虱黄绿绿僵菌发病率的影响,揭示影响褐飞虱黄绿绿僵菌发病的重要因子。【方法】通过共生菌Arsenophonus(感染和未感染)与水稻品种(TN1、IR56和Mudgo)以及Arsenophonus与温度(21℃、23℃、25℃、27℃、29℃和31℃)两个二因素完全随机区组试验,观察喷黄绿绿僵菌孢子悬浮液后不同时间褐飞虱黄绿绿僵菌的发病率。【结果】喷黄绿绿僵菌孢子悬浮液后,不同水稻品种上褐飞虱发病率均以含Arsenophonus的试虫较低,而不同温度下的褐飞虱发病率则仅喷菌处理后第3 d和5 d时在25℃、27℃和29℃时含Arsenophonus的试虫发病率显著较低,其他温度下无显著差异。双因素方差结果表明,Arsenophonus与水稻品种双因素试验中均以含Arsenophonus褐飞虱黄绿绿僵菌的发病率显著较低,而Arsenophonus与温度双因素试验中仅在喷菌处理后第3 d、5 d以含Arsenophonus褐飞虱黄绿绿僵菌的发病率显著较低。温度显著影响褐飞虱的发病率,23℃~29℃条件下褐飞虱的发病率较高,LT50较短,为黄绿绿僵菌侵染褐飞虱的适温范围。其中,27℃时发病率最高,LT50最短,最为适宜;31℃和21℃条件下褐飞虱发病率较低,LT50较长,不利于黄绿绿僵菌对褐飞虱的侵染。温度还影响含Arsenophonus与不含Arsenophonus试虫LT50的相对大小。其中,含Arsenophonus试虫LT50在27℃、29℃时相对较长,在其他温度下则相同甚至较短。【结论】共生菌Arsenophonus显著抑制黄绿绿僵菌对褐飞虱的致病力,且该作用受到温度的显著影响;温度亦显著影响褐飞虱的黄绿绿僵菌发病率,而水稻品种以及Arsenophonus和水稻品种间、Arsenophonus和环境温度间的交互作用均无显著影响。 相似文献
72.
针对四川茶叶产地的精准扶贫工作,若是单纯依托传统商品贸易的发展,难以支撑起当地扶贫攻坚工作。为此,大力挖掘当地的旅游资源,在全域旅游产业打造下来实施精准扶贫则是一个重要的选项。在全域旅游项目打造中,通过整合当地的茶文化资源和社会人文资源,则能为域外游客创造出赏心悦目的消费体验。具体的实施路径为:在茶叶种植地区进行舆论宣传、引入旅行社共同完成旅游规划、依托村委会组建村民自治系统、试点农村商业银行托管与放贷。 相似文献
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74.
75.
榆林沟流域坝系建设调查郭玉梅,张庆伟(黄委会绥德水土保持科学试验站,陕西绥德县718000)寇俊峰,武哲(黄委会黄河上中游管理局)榆林沟流域是无定河中游左岸的一条支流,流域面积65.8km2,其中沟谷地占51.13%,沟间地占48.87%,主沟道长1... 相似文献
76.
77.
78.
2003年6月在雅安飞仙关多功乡13个未发病或发病较轻的生姜田块中分离到217个细菌菌株,其中三个(L1、D4、T10)菌株对姜瘟病有强抑菌作用,用利福平标记后在室内的灭菌土和非灭菌土中分别进行定殖能力的测定,结果表明:L1在平板上的抑菌圈不是最大,而最终定殖密度却是最大,而T10抑菌圈最大,定殖能力却不是最大。在灭菌土中比非灭菌土中的定殖能力强。在田间防病试验中,防病效果分别达60.16%(L1)、39.10%(D4)、52.39%(T10)、此外试验结果还表明三个菌株都有不同程度的增产促长作用。 相似文献
79.
林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。 相似文献
80.
[目的/意义]对虾病害严重危害对虾养殖业。针对对虾病害发病快、死亡率高等特点,高密度的工厂化养殖等模式需要一种高效率对虾发病检测方法替代传统人工检查方法,实现对虾发病的及时预警。[方法]提出一种基于改进YOLOv8 (You Only Look Once)和多元特征的对虾发病检测方法。首先利用改进YOLOv8网络从对虾夜间水面红外图像中进行前景提取,再利用Farneback光流法和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取对虾视频片段的运动特征与图像纹理特征,利用提取到的特征参数构建训练数据集,训练支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器用于检测对虾视频片段,实现对正常与发病的对虾视频片段的检测分类。[结果和讨论]训练好的SVM分类器在300个测试样本上的表现为检测准确率平均值为83%,检测效果达到设计要求。检测误差主要是将发病片段错误地检测为正常片段。该误差主要受水面对虾数量和视频影响。[结论]本研究实现了对对虾发病的检测,提供了一种基于计算机视觉的检测方法。但受条件限制,仅在工厂化养殖环境下进行了... 相似文献