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101.
基于新疆356份农户样本数据,在二元Logit回归模型基础上采用优势分析法,比较成本收益与政策环境2个维度变量对种植大户及小农户植棉意愿影响的相对重要性与差异性,并进一步探索了农户目标价格形成的影响因素.结果 表明:1)成本收益与政策环境均为影响种植大户与小农户植棉意愿的重要因素,但小农户植棉意愿多受后者影响,其中补贴政策是否满意、棉花单产、补贴发放是否及时及自有土地面积的影响作用相对较大,而农业纯收入、补贴发放是否及时、地块数、是否关注政策走向对种植大户植棉意愿影响较大.2)影响种植大户目标价格形成的主要因素有棉花价格、单产及政策未来走向,而补贴发放是否及时、补贴政策是否满意及农业纯收入是影响小农户目标价格形成的主要因素.因此提出对种植大户与小农户实施差异化政策支持,建立二者互促共生机制;科学界定目标价格,不断扩宽增收渠道. 相似文献
102.
103.
基于IPV6协议重构校园网的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
为适应我国对第二代教育与科研网的建设,对互联网的IPV6协议进行了深入探讨,并在分析校园网的实际需求基础上提出了相应的解决方案,为校园网的重构提出了指导性的方法。 相似文献
105.
2022年首次在广州市发现园林植物雪花木小叶病病株, 采用分子生物学技术对其进行植原体的种类鉴定。以雪花木叶片总DNA为模板, 利用植原体16S rRNA通用引物P1/P7进行PCR扩增, 获得广东雪花木小叶病植原体(BLL-GD2022)16S rRNA基因片段(1 811 bp, GenBank登录号为OQ625536)。16S rRNA序列相似性显示, BLL-GD2022与16SrVI组植原体株系的相似性最高, 为97.05%~99.83%, 其中与隶属于16SrVI-D亚组的10个植原体株系相似性为99.21%~99.83%。系统进化分析显示, BLL-GD2022与16SrVI组各植原体株系聚类在一个大分支, 其中与16SrVI-D亚组成员聚类在一个小分支, 亲缘关系最近。基于16S rRNA序列的iPhyClassifier限制性内切酶虚拟RFLP分析表明, BLL-GD2022与16SrVI-D亚组的参考株系Brinjal little leaf phytoplasma (GenBank登录号为X83431)的酶切图谱一致, 相似系数为1.00。基于上述研究结果, 明确广州市雪花木小叶病植原体隶属16SrVI-D亚组成员。本研究首次在园林植物雪花木上检测到植原体, 通过16S rRNA序列分析明确为16SrVI-D亚组成员, 为开展16SrVI-D亚组植原体在蔬菜、花卉和园林植物的发生监测及病害防控提供科学依据。 相似文献
106.
冀西北高原还林地林带间水分动态与资源适度利用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对冀西北坝上还林地间作的4种模式,对林带间水分进行监测研究。结果表明:4龄榆树与林带间荒草地耗水量差异不显著;林带间作大豆、苜蓿、小南瓜使得远林带点耗水量分别高于林带间荒草地5.2、11.6、20.0 mm,近林带点差异不显著;间种作物未影响幼林的生长,且能获得较好的经济产值;还林地间作小南瓜,不仅可通过瓜蔓郁蔽效应改善林带土壤水分,而且可获得当地主栽作物1.85倍的经济产值,是一生态-经济效益兼顾的幼林地资源适度利用范式。 相似文献
107.
小麦嘌呤吲哚蛋白(Puroindoline)是优质遗传特性硬度的生化标记,对小麦磨粉品质起决定性作用.对目前分析此类蛋白的两类Triton-X-114和Tricine-SDS-PAGE系统进行了优化和比较,建立了详细的适合半子粒分离Pin蛋白的电泳方法.采用此法检测转pinA基因的硬粒小麦P34的后代以及转基因硬粒小麦之间杂交子代的外源基因pinA的表达情况,取得了良好的效果.该方法为Puroindoline蛋白的进一步研究奠定了基础,为小麦品质生化和分子标记辅助育种提供了方法. 相似文献
108.
109.
选用3头三月龄左右装有瘤胃瘘管的荷斯坦奶公犊,按3×3完全拉丁方试验设计,喂给三种日粮.日粮组成按精粗比分别表示为7030;6040;5050,研究不同日粮组成对断奶初期奶公犊瘤胃内环境指标包括pH值、氨氮(NH3-N)浓度、纤毛虫数量及微生物蛋白的影响.试验结果表明精粗比为7030日粮条件下奶公犊瘤胃内pH值显著低于其它组(P<0.01),7030日粮组瘤胃内NH3-N浓度显著高于精粗比为6040和5050日粮(P<0.01).不同日粮组成下精粗比为6040和5050日粮的瘤胃纤毛虫数量和微生物蛋白显著高于高精料组7030日粮(P<0.01). 相似文献
110.
受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。 相似文献