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基于AHP的中国传统盆栽菊花产业化品种筛选 总被引:9,自引:2,他引:7
【目的】建立中国传统菊花品种综合评价体系,为筛选和利用适宜产业化生产的品种提供依据。【方法】通过田间盆栽试验对32个大花型秋菊品种的19个观赏性和适应性指标进行观测统计,应用层次分析法,从观赏性状、抗逆性、栽培流程3个方面出发,构建传统菊花品种综合评价体系。【结果】确定了19个评价因子的权重值,其中花色、苗期生长势、株高、脚芽萌发力、自然花期时间、苗期抗旱性的权重分别为0.1469、0.1206、0.0959、0.0815、0.0815、0.0679,所占比重较大;依据品种综合评价得分,将试验品种划分为优良品种、较优种、较差种、差种4个等级,其中优良品种整体性状符合选择目标,可直接进行产业化生产。【结论】筛选出7个既有中国传统特色,又适于规模化生产的盆栽菊花品种,为进一步开发中国传统菊花品种提供了一种有效方法。 相似文献
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为了研究不同覆盖方式(无覆盖,秸秆覆盖,地膜覆盖)下蓄水坑坑内土壤温度一日内随时间的变化规律,在田间利用水银温度计和直角地温计,观测了大气温度、蓄水坑坑内空气温度、距坑壁不同距离和坑底不同深度处地温一日内动态变化过程.试验结果表明:秸秆覆盖坑内土壤温度日变化相对平稳,外界低温时有增温效应,外界高温时有降温效应;无覆盖和地膜覆盖,坑内土壤温度随着距坑壁距离的不断增大,日变幅逐渐减小,渐趋稳定;地膜覆盖较秸秆覆盖和无覆盖对坑内土壤温度具有明显的增温效应;随着蓄水坑距地表深度的不断增大,坑壁土壤温度日变幅逐渐减小,趋于稳定. 相似文献
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"风景园林综合实习"是风景园林专业必修的专业实践课程。其课程教学目标一是要验证课堂教学的理论知识,二是让学生接受先进的园林设计理念并紧跟行业的发展,三是要培养学生独立思考和自我发展的能力。针对"风景园林综合实习"课程教学中存在的实习地点更新缓慢、教学方法单一、现场作业完成质量不高和实习时间长导致学生产生疲倦感等问题,探讨了"风景园林综合实习"课程教学方法的改革措施。首先,应适时更新实习地点。在传统实习的基础上,对实习地点进行适时调整,采取教师组织集中学习、学生自主参观学习和自主选择性参观学习3种实习方式。其次,布置实习前的预习作业。在综合实习开始前,教师根据实习地点的类型和学习目标,为学生布置不同形式的预习作业,这将有助于学生在实习前对实习地点、方式、目标和内容有一定的了解和熟悉,可以提早进入实习状态。最后,科学设置实习环节,充分调动学生实习的积极性,挖掘其独立思考和解决问题的能力。课程改革后,学生表现出了较高的实习积极性和良好的实习纪律,提高了学生自主学习的能力,提升了教学效果。 相似文献
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2015—2022年,鼓山风景区采用了粗放型和集约型2种不同的防控模式防治松材线虫病,结果表明,集约型防治模式防控成效明显,风景区枯死松树数量减退率达93.3%,松墨天牛诱捕量降幅达到54.71%;微创注射甲氨基阿维菌素苯甲酸盐制剂对防治古松树松材线虫病有较好效果,可全年施用,在4月和10月采取综合防控措施更具有遏制效应。 相似文献
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潮汐流人工湿地作为一种间歇式进水的新型人工湿地生态系统, 可以显著提高人工湿地的氧环境, 弥补植物根系放氧的不足, 有利于N的去除.近几年来, 利用潮汐流人工湿地去除水体中的N等污染物以改善水质并促进水资源再利用已经得到了广泛关注.潮汐流人工湿地通过物理、化学、生物等各种途径去除N等污染物依赖于各种环境要素.文中介绍了近年来有关潮汐流人工湿地N去除研究成果, 综述不同类型潮汐流人工湿地N去除效果, 分析潮汐流人工湿地N去除的影响因素, 并提出今后应从微观角度、空间角度、工艺设计角度以及模型模拟角度4个方面加强研究, 从而为潮汐流人工湿地设计奠定理论基础. 相似文献
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基于主成分分析的水平潜流湿地磷去除模型 总被引:1,自引:2,他引:1
通过对水平潜流湿地(HSSF―CW)3a运行效果进行研究,分析了HSSF―CW不同处理单元单位面积总磷(TP)去除率对水温的响应变化曲线,利用正弦函数对各处理单元不同时间单位面积TP去除率变化过程进行了拟合,并通过主成分分析(PCA)和冗余分析(RDA)筛选影响磷去除的主要环境因子,进而利用人工神经网络(ANN)对各处理单元出水总磷浓度(TPo)进行了模拟。结果表明:水温较低时(<20℃),单位面积TP去除率对水温变化不敏感,随温度升高(>20℃),单位面积TP去除率升高并出现较大波动,最高达3.27 g/(m2?d);单位面积TP去除率与水温之间存在一定的多项式函数关系(R2=0.1082, p=0),不同处理单元拟合关系存在一定差异(R2=0.318~0.350);不同月份单位面积TP去除率符合正弦变化规律(R2=0.231,p=0),夏季去除率高于秋季,平均单位面积去除率为(0.331±0.132)g/(m2?d),8月份出现最大值(0.397±0.125 g/(m2?d));通过PCA和RDA对不同环境因子与单位面积TP去除率之间的关系进行分析,发现单位面积TP去除率与进水TP质量浓度、水温、流量、溶解氧和蒸散发之间呈一定的正相关性,而与水深之间无显著相关关系;选取影响磷去除效果的主要环境因子进水TP质量浓度、水温、流量、溶解氧、pH值和蒸散发作为输入参数,构建ANN预测模型,通过反向学习算法和交叉验证对模型构型进行了构建和筛选,结果表明输入层、隐含层和输出层中神经元最佳构型分别为6-3-1;利用层次分析法将数据集分为训练集和验证集两部分,通过对比不同处理单元TPo实测值和模拟值,表明模型能够基本反映TPo的变化趋势和范围(R2=0.677~0.800)。该研究可为管理和改善水平潜流湿地运行效果提供参考。 相似文献