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151.
规模化牛场"肉牛-沼气-牧草"循环农业模式能值分析 总被引:2,自引:0,他引:2
应用能值分析方法对规模化牛场"肉牛-沼气-牧草"循环农业模式进行能值投入、产出分析,并依据能值投入和产出分析资源利用效率、环境压力和可持续发展指数等.结果表明,与单一的肉牛养殖业相比,"肉牛-沼气-牧草"循环农业自然资源利用从0增加至0.041%,但系统还是以购买能值投入为主;全系统净能值产出率和可持续发展指数分别为2.11和1.03,比单一养殖业提高10.5%和71.05%;环境负载率为1.08,降低了18.18%.表明通过增加产业链农业循环模式有利于降低环境压力,提高系统可持续发展指数. 相似文献
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保护性耕作是依托机械将秸秆残茬覆盖地表,实施硬茬播种和施肥的耕作技术.其技术实质是依靠作物残茬覆盖地表,少耕免耕,保持土壤,减少水土流失、风蚀和地表水分蒸发,减少劳动力、机械设备和能源的投入,充分利用天然资源,实现农业生产的社会效益、经济效益、生态效益的有机统一,达到可持续发展的目的. 相似文献
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【目的】分析闽牧 6 号杂交狼尾草的种植潜力和社会经济效益。【方法】分别在 2015-2017、 2018-2020 年栽培闽牧 6 号杂交狼尾草和对照热研 4 号王草,比较他们在不同试验区的产量和营养成分含量,并分析闽牧 6 号杂交狼尾草饲喂肉猪的效果。【结果】在福建省 5 个试验点多年测产中,只有福清海口和福州平潭的闽牧 6 号杂交狼尾草年均鲜草产量(145 600 和 92 850 kg/hm2 )均显著高于对照 (129 600 和 85 750 kg/hm2 );而在全国 5 省 3 年区试比较中,闽牧 6 号杂交狼尾草在福建建阳、广西南宁、广东广州、海南儋州和云南元谋 5 个试验区的年均干草产量均高于对照,但差异不显著,其干草产量、营养品质、性状稳定性等综合评价较好;利用闽牧 6 号杂交狼尾草饲喂肉猪,0. 5 kg/(头·d)草浆饲喂肉猪效果最佳,可以提高肉猪的氨基酸总量,降低料肉比,每头可以增加经济效益 30~70 元。【结论】 闽牧 6 号杂交狼尾草的生产性能及稳定性较好,适宜区域广泛,草浆饲喂肉猪经济效益明显。 相似文献
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为筛选适于纽荷尔脐橙规模化果园的省力化和轻简化栽培模式,选取传统栽培模式、宽行窄株小冠和宽行窄株篱壁式3种纽荷尔脐橙栽培模式,对不同栽培模式和冠层下的果实进行品质分析。结果显示:传统栽培模式下的单果质量明显大于宽行窄株小冠和宽行窄株篱壁模式,上层单果质量达到(339.42±70.28) g;如不考虑层次差异,宽行窄株小冠模式的果形指数达到1.08±0.057,显著大于宽行窄株篱壁和传统栽培模式;宽行窄株篱壁模式的果实出汁率达到(51.07±3.84)%,显著高于宽行窄株小冠和传统栽培模式;宽行窄株小冠模式下,上层冠层的单果质量达(233.53±53.01) g,明显大于中层和下层;上层的可溶性固形物含量显著高于中层和下层;中层的果皮厚度最大,达(0.52±0.079) cm,显著大于下层;下层的果实出汁率最高、果实Vc含量最低;中层的可滴定酸含量最高、固酸比最低。宽行窄株篱壁模式下,上层的出汁率较下层偏低;中层的单果质量最大,上层的果皮厚度显著高于中下层。传统栽培模式下,单果质量和果皮厚度较大,上、中、下层没有显著差异,下层的果形指数最小;可溶性固形物含量较低,上、中、下层差异不显著;中层的固酸比最低;下层果实的Vc含量显著低于上层和中层;中层与下层的果实出汁率明显高于上层。本研究结果表明,栽培模式对果实品质具有显著影响,主要表现在单果质量、果皮厚度、固酸比、出汁率、可溶性固形物和Vc含量;冠层层次对宽行窄株篱壁模式果实品质无显著影响,对宽行窄株小冠和传统栽培模式影响较大。 相似文献
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随着“互联网+”新经济模式的发展,数字化、网络化、智慧化成为各个行业新的发展契机。随着“智慧林业”的提出,智慧林业人才培养被纳入林学专业人才培养计划。本文在调研就业市场对智慧林业人才的需求、学生对信息技术的了解和掌握程度的基础上,分析了18所林业院校中林学专业关于信息技术类相关课程的设置和实践情况,并以华中农业大学林学专业的智慧林业人才培养模式为例,基于智慧林业人才核心技能需求,提出了多学科交叉融合的智慧林业人才培养思路和实现路径。 相似文献
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利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复杂、森林破碎化的湖北省竹山县九华山林场为研究对象,采用面向对象分类方法对树种进行精细分类,比较支持向量法、最近邻法(KNN)和随机森林(RF)三种不同分类算法的分类效果。在尺度阈值为30、合并阈值为95时分割的基础上,利用SVM、KNN和RF分类结果和分类精度差异较大。分类精度最高的是SVM分类方法,总体精度为68.52%,Kappa系数为0.62;其次为随机森林分类法,总体精度为60.29%,Kappa系数为0.54;KNN分类方法精度最低,总体精度为59.41%,Kappa系数为0.53。GF-2号数据能满足树种分类基本需求,在复杂地形和景观破碎化地区用支持向量机进行树种的分类精度更高,但仍存在一定的局限性。 相似文献