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51.
通过放牧梯度试验,研究放牧对内蒙古典型草原5种优势植物在个体、种群和群落水平上的影响,探讨大针茅(Stip grandis)对放牧生态系统植物群落地上生物量的调控作用。结果表明:个体水平,中轻度放牧对以大针茅和糙隐子草(Cleistogenes squarrosa)为代表的丛生禾草株高影响较小,对以羊草(Leymus chinensis)、黄囊苔草(Carex korshinskyi)和米氏冰草(Agropyron michnoi)为代表的根茎型禾草株高影响较大,植物株高的降低与个体地上生物量减少呈显著正相关。种群水平,大针茅种群生物量对放牧的响应迟缓,羊草、米氏冰草、糙隐子草和黄囊苔草种群生物量的减少与多度减少呈显著正相关。群落水平,大针茅的耐牧性使其成为资源重配的获益者,轻中度放牧干扰下,其地上生物量的补偿生长缓冲了放牧对群落的影响,对维持群落生产力与功能稳定性起重要的调控作用。 相似文献
52.
53.
54.
采用3×2×2因子饲养试验和2×2×2因子代谢试验,研究金霉素与赖氨酸和蛋氨酸的交互作用对肉仔鸡生产性能的影响,及金霉素对两种氨基酸代谢的影响。金霉素在饲料中添加150 mg/kg时,对0-3周肉仔鸡具有显著的促生长作用(P<0.01);并显著提高肉仔鸡的饲料采食量和饲料转化率(P<0.01),促进氮沉积(P<0.01)。对4-6周肉仔鸡的生产性能无显著影响(P>0.05);金霉素、赖氨酸和蛋氨酸存在显著的互作关系(P<0.05)。金霉素的促生长效果受饲料中赖氨酸和蛋氨酸含量的影响,当日粮中赖氨酸水平为1.3%,蛋氨酸水平为0.6%时,肉仔鸡的生长性能最高。金霉素对赖氨酸的利用率没有显著影响(P>0.05),对蛋氨酸和胱氨酸的表观利用率具有显著抑制作用(P<0.05)。研究结果表明持续低剂量金霉素与蛋氨酸和赖氨酸具有交互作用,这种互作关系影响彼此对肉仔鸡生产性能的作用效果,金霉素具有提高肉仔鸡赖氨酸需要量的作用。 相似文献
55.
根据无菌大鼠乳鼠吮吸乳汁的规律,建立一套新的人工哺乳(AR)无菌乳鼠的方法.设计并配制6种适合不同日龄乳鼠的人工乳(LWF),并测定人工乳主要的营养成分含量和粘稠度等.无菌剖腹产术得到30只无菌乳鼠,采用吮吸法饲喂乳鼠至21日龄断乳,以30只代乳母鼠哺乳(MR)的乳鼠为对照,每日称量乳鼠体重,观察生长发育情况,计算离乳时乳鼠的生存率,检查8对100日龄以上AR无菌大鼠的生育能力.6种人工乳除LWF-6外,其余人工乳的蛋白质、脂肪、糖类、灰分、钙、钾、钠、氯、磷的含量、总能量和pH与大鼠乳相似,但这些人工乳的粘稠度不同.从LWF-1至LWF-5,蛋白质、脂肪、糖类的含量、能量和粘稠度不断增加.虽然AR乳鼠的体重增长不如MR乳鼠(2日龄时,P<0.05;3日龄时,P<0.01),但其生长发育正常.AR乳鼠的离乳率为73.3%,MR鼠为100%.8对AR无菌大鼠都有生育力.说明采用动态调节人工乳粘稠度和营养成分含量的方法可以用于饲喂无菌乳鼠,并且存活率较高. 相似文献
56.
本试验旨在探讨猪仿生消化中小肠阶段主要消化酶的组成及活性对饲粮养分消化率的贡献,为仿生消化法评定猪饲粮养分的消化率提供参考。试验采用单因素完全随机设计,5个处理分别为胃模拟消化、胃+小肠(淀粉酶)模拟消化、胃+小肠(淀粉酶+糜蛋白酶)模拟消化、胃+小肠(淀粉酶+糜蛋白酶+胰蛋白酶)模拟消化、胃+小肠(淀粉酶+糜蛋白酶+胰蛋白酶+小肠消化4 h时补充消化酶)模拟消化,每个处理5个重复,每个重复1根消化管。考察各处理条件下玉米、豆粕、小麦麸及玉米-豆粕型饲粮的干物质、粗蛋白质及总能消化率的差异和各消化酶的贡献。结果表明:1)模拟小肠液中淀粉酶、糜蛋白酶均可显著提高胃消化后玉米、豆粕、小麦麸及玉米-豆粕型饲粮的干物质、粗蛋白质以及总能的消化率(P<0.05);胰蛋白酶可以进一步提高胃消化后豆粕、小麦麸的干物质、粗蛋白质以及总能消化率(P<0.05);补充3种消化酶可以提高对小麦麸粗蛋白质及玉米-豆粕型饲粮干物质、粗蛋白质及总能的消化率(P<0.05)。2)小肠液中消化酶对饲粮养分消化率的贡献上,因饲粮底物的不同而异,其中淀粉酶、糜蛋白酶对总能和粗蛋白质消化率的贡献相对较高,而胰蛋白酶和补充消化酶对饲粮养分消化率的贡献虽然相对较少,但也可以引起消化率显著性差异(P<0.05)。在猪的小肠模拟消化阶段,淀粉酶、糜蛋白酶、胰蛋白酶及补充消化酶对饲粮养分的消化程度均有显著性贡献。 相似文献
57.
土壤活性有机碳能够准确反映土壤有效性,表征土壤质量变化,是探索可持续草地管理措施的关键指标之一。以内蒙古贝加尔针茅草原为研究对象,采用围封、放牧和刈割野外控制试验,探讨不同利用方式对土壤有机碳(SOC)和活性有机碳的影响,发现不同利用方式下土壤SOC含量表现为围封>刈割>放牧,其中围封区和刈割区土壤SOC含量显著大于放牧区,围封区与刈割区土壤SOC含量差异不显著,在土壤活性有机碳中土壤可溶性有机碳(DOC)含量表现为放牧>围封>刈割。土壤微生物量碳(MBC)和土壤易氧化有机碳(ROC)含量均表现为围封>刈割>放牧,围封区与刈割区土壤MBC和土壤ROC平均含量差异不显著,且均显著大于放牧区。土壤MBC、ROC和SOC之间呈极显著相关性(P<0.01)。土壤ROC和土壤MBC与土壤全氮和土壤全磷呈极显著相关性(P<0.01)。围封与刈割有利于土壤SOC、MBC、ROC的提升,放牧对土壤DOC有一定累积作用。围封和刈割增强了土壤SOC的稳定性,活性有机碳与土壤有机碳和土壤理化性质密切相关,能够敏感地反映土壤有机碳的变化。 相似文献
58.
James W. Barr III DVM S. Anna Pesillo-Crosby VMD DACVECC 《Journal of Veterinary Emergency and Critical Care》2008,18(3):270-276
Objective: To determine a reference interval of whole blood and plasma osmolalities for dogs using the Advanced Micro Osmometer Model 3300, to compare calculated osmolarity to measured osmolality, to determine a reference osmole gap, and to determine the best formula for calculated osmolaity. Design: Prospective, observational. Setting: Tertiary referral and teaching hospital. Animals: One hundred healthy adult dogs. Interventions: None. Measurements: Serum and whole blood biochemistry and osmolality assessments. Results: The mean and median of the measured whole blood osmolality were 323 and 320 mOsm/kg, respectively, with a standard deviation of 13.2 mOsm/kg. The mean and median of the measured plasma osmolality were 313 and 310 mOsm/kg, respectively, with a standard deviation of 13.2 mOsm/kg. The formula that was closest to predicting the measured whole blood and plasma osmolality was ((1.86(Na+K))+(BUN/2.8)+(Glucose/18))/0.93 followed closely by the traditional formula of (2(Na+K))+(BUN/2.8)+(Glucose/18). The mean calculated osmolarities using these formulas were 314.1 and 313.25 mOsm/L, respectively. The mean osmole gap using these formulas was 3.49 and 4.41 mOsm, respectively, for whole blood and ?2.01 and ?1.1 mOsm, respectively, for plasma. Conclusion: The Advanced Micro Osmometer Model 3300 was successful in measuring the osmolality in relative agreement with the current published reference intervals for osmolality. Measured osmolality correlated well with traditional calculated osmolarity. 相似文献
59.
针对四轴卧式镗床旋转轴需测几何误差的数目不统一与完备性缺失的问题,提出了基于形状创成函数的四轴卧式镗床旋转轴PIGEs形成机理分析方法与旋转轴完备几何误差测量辨识方法。基于形状创成机理构建了卧式镗床几何误差创成函数,确定了旋转轴可通过误差补偿进行调整的最少与位置无关的几何误差(Position-independent geometric error, PIGEs)数目。建立了卧式镗床旋转轴4项PIGEs、6项与位置有关的几何误差(Position-dependent geometric error, PDGEs)、6项安装误差(Setup error, SEs)与球杆仪(Double ball bar, DBB)测量轨迹半径之间的完备性函数模型,设计了基于DBB的四轴联动Viviani曲线测量轨迹,构建了旋转轴6项PDGEs的NURBS表征与PIGEs、SEs辨识方法。开展了误差补偿对比实验验证,结果表明,利用几何误差完备性测量与辨识结果进行误差补偿,较仅单一补偿6项PDGEs可提升圆轨迹测量精度40.69%。 相似文献
60.
SA Chula MENG Fanhao LUO Min LI Chenhao WANG Mulan ADIYA Saruulzaya BAO Yuhai 《干旱区科学》2021,13(4):332-349
Snow cover is an important water source for vegetation growth in arid and semi-arid areas,and grassland phenology provides valuable information on the response of terrestrial ecosystems to climate change.The Mongolian Plateau features both abundant snow cover resources and typical grassland ecosystems.In recent years,with the intensification of global climate change,the snow cover on the Mongolian Plateau has changed correspondingly,with resulting effects on vegetation growth.In this study,using MOD10A1 snow cover data and MOD13A1 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)data combined with remote sensing(RS)and geographic information system(GIS)techniques,we analyzed the spatiotemporal changes in snow cover and grassland phenology on the Mongolian Plateau from 2001 to 2018.The correlation analysis and grey relation analysis were used to determine the influence of snow cover parameters(snow cover fraction(SCF),snow cover duration(SCD),snow cover onset date(SCOD),and snow cover end date(SCED))on different types of grassland vegetation.The results showed wide snow cover areas,an early start time,a late end time,and a long duration of snow cover over the northern Mongolian Plateau.Additionally,a late start,an early end,and a short duration were observed for grassland phenology,but the southern area showed the opposite trend.The SCF decreased at an annual rate of 0.33%.The SCD was shortened at an annual rate of 0.57 d.The SCOD and SCED in more than half of the study area advanced at annual rates of 5.33 and 5.74 DOY(day of year),respectively.For grassland phenology,the start of the growing season(SOS)advanced at an annual rate of 0.03 DOY,the end of the growing season(EOS)was delayed at an annual rate of 0.14 DOY,and the length of the growing season(LOS)was prolonged at an annual rate of 0.17 d.The SCF,SCD,and SCED in the snow season were significantly positively correlated with the SOS and negatively correlated with the EOS and LOS.The SCOD was significantly negatively correlated with the SOS and positively correlated with the EOS and LOS.The SCD and SCF can directly affect the SOS of grassland vegetation,while the EOS and LOS were obviously influenced by the SCOD and SCED.This study provides a scientific basis for exploring the response trends of alpine vegetation to global climate change. 相似文献