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81.
高寒牧区栽培毛苕子多次刈割生产性能研究 总被引:2,自引:1,他引:2
对毛苕子不同刈割时间与次数的生产性能进行了对对比,发现其生产能力有很大差别,试验证明,在高寒牧区栽培毛苕子,在整个生育期内刈割2次可获得最高产草量,一茬草与二葜最佳刈割期分别为初花期和结荚初期。 相似文献
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83.
选用企业报批的大黄末为供试品,对2010年版《中国兽药典》收载的大黄、山大黄单味制剂的鉴别和检查项目以及大黄复方制剂的检查项目进行了研究和分析,认为用纸层析、硅胶薄层鉴别的技术检查土大黄苷是制剂中大黄与山大黄鉴别的关键,建议在样品检验和标准制定时加以重视。 相似文献
84.
为探明玉米‖花生茬口显著提高冬小麦旗叶的光合速率和产量的光反应机理,研究了玉米‖花生茬口(间作茬口,ICR)、玉米茬口(MCR)和花生茬口(PCR)及不同施磷水平对冬小麦播前土壤含水量、冬小麦花后旗叶的气体交换参数、光系统Ⅱ(PSⅡ)、光系统I(PSⅠ)及二者间的性能协调性的影响。结果表明,间作茬口较玉米茬口显著提高了冬小麦播前土壤含水量及旗叶的净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)和PSⅡ反应中心供(Wk)/受体侧(Vj)的活性,增强了单位面积吸收的光能(ABS/CSo)、捕获的能量(TRo/CSo)和进入电子传递的光能(ETo/CSo)。间作茬口较玉米茬口显著提高了冬小麦扬花期旗叶PSⅡ初级光化学最大量子产额(φpo)、转化效率(Ψo)、电子传递效率(δRo)及乳熟期的PSⅠ的性能(ΔI/Io)、PSⅡ与PSⅠ协调性(ΦPSⅠ/PSⅡ)和籽粒产量,较花生茬口显著提高了乳熟期的φpo和δRo值。施磷提高了Pn、ABS/CSo、TRo/CSo、ETo/CSo、φpo、Ψo、δRo、ΔI/Io和ΦPSⅠ/PSⅡ值。这说明间作茬口较玉米茬口提高了冬小麦旗叶光反应中心活性,从而提高净光合速率,重要原因可能是间作茬口能保持耕层较高的土壤含水量。 相似文献
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研究沙丘移动规律与空间分异特征有助于准确了解风沙活动的危害程度,为区域城镇规划和青藏高原国家生态安全屏障保护与建设提供参考。该研究基于Google Earth软件测量横向沙丘的形态参数与移动速度,分析了移动速度与方向的空间分异特征,以及移动速度对形态参数的响应。结果表明,1)柴达木盆地内沙丘移动速度介于0~23.53 m/a之间,平均4.66 m/a,以中速(1~5 m/a)为主(53.73%),中部移动最快(5.22±4.27 m/a),东南部最慢(3.27±3.08 m/a),移动方向与主风向一致;2)沙丘移动速度与宽度的相关性最好(R2=0.988),以后的研究中需多关注沙丘宽度这一参数;3)从柴达木盆地整体看,降水量越大、风速越低,沙丘移动越慢;从局部看,植被覆盖度越大,沙丘移动越慢;4)密集的河流可阻挡沙丘移动,保护格尔木市区,但不能消除沙丘移动的威胁。 相似文献
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基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合模型(CNN-BiLSTM)进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。 相似文献
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改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对加载预训练模型的传统SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型不能更改网络结构,设备内存资源有限时便无法使用的问题,该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先,建立灵武长枣目标检测数据集。其次,以提出的改进DenseNet网络为主干网络,并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层,同时结合多级融合结构,得到改进SSD模型。然后,通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明,不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型的平均准确率(mAP,mean Average Precision)为96.60%,检测速度为28.05帧/s,参数量为1.99×106,比SSD模型和SSD模型(预训练)的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点,网络结构参数量比SSD模型少11.14×106,满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下,改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务,研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。 相似文献
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