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大豆灰斑病发生与防治 总被引:1,自引:0,他引:1
大豆灰斑病是东北大豆主产区主要病害之一,上世纪八十年代曾经在我市大范围流行危害,后因推广抗病品种,其危害大大减轻,达到可以不预防的水平。近二三年大豆灰斑病在我市又开始大面积发生危害, 相似文献
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采用群落学调查方法对对贵州野生山桐子群落特征进行了分析,结果表明,由于山桐子的生物生态学特性,其在自然群落中的分布不是以群落优势种成分出现,而主要以伴生种出现在针、阔叶混交林和常绿落叶阔叶林中。不同群落类型物种多样性指数变化趋势基本一致,物种多样性指数随着环境因子的变化呈现出一定的变化规律。对山桐子所在群落的优势种多种间关联分析,其群落中的优势种群多种间总体呈正关联。运用模糊综合评判的隶属函数评价森林群落的稳定性,反映出山桐子生存群落在整体上具有一定的稳定性。 相似文献
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腐植酸肥料是一种多功能的水溶性肥料,现在普遍应用于农业生产中。腐植酸类物质对土壤中的物质具有保持能力,而腐植酸肥料自身所具有的缓冲能力,对土壤的缓冲性能也具有一定的促进效果。目前针对腐植酸肥料缓冲容量的研究很少。本文尝试从腐植酸原料和成品入手,研究其缓冲性能,为腐植酸肥料的生产、使用和腐植酸肥料缓冲容量相关标准的制定提供参考依据。 相似文献
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【目的】 针对生产中危害严重的3种蔬菜土传病原菌瓜果腐霉(Pythium aphanidermatum)、尖镰孢(Fusarium oxysporum)、大丽轮枝菌(Verticillium dahliae),建立三重PCR(triplex PCR)检测体系,为蔬菜土传真菌病害的早期诊断和鉴定提供技术与方法。【方法】 筛选3种病原菌特异性引物组合,通过设定不同的PCR退火温度、引物浓度、循环次数以及延伸时间,探索影响三重PCR扩增的因素,建立蔬菜土传病原菌三重PCR检测体系,并对体系灵敏度进行检测。为了验证建立体系的稳定性,选择2×Taq Master PCR Mix(北京博迈德生物技术有限公司)和TaKaRa Taq酶(大连宝生物工程有限公司)2个不同公司的试剂,分别利用C1000 Touch TM型(赛默飞世尔科技有限公司)与Aeris TM型(新加坡艺思高科技有限公司)热循环仪进行三重PCR反应,比较检测结果的可重复性。对田间采集的35份病害样本和149份土壤样本,分别进行三重PCR和病原菌分离检测,以确定所建立得三重PCR检测体系的适用性。 【结果】 三重PCR反应体系中引物对AsAPH2B/AsPyF、FOF1/FOR1、VActF/VActR可分别扩增出瓜果腐霉、尖镰孢、大丽轮枝菌长度为163、328和530 bp的特异性目的片段。反应体系(25 μL):0.12 μmol·L -1 AsAPH2B/AsPyF,0.16 μmol·L -1 FOF1/FOR1,0.24 μmol·L -1 VActF/VActR,2×Taq Master PCR Mix 12.5 μL,退火温度为60.8℃,35个循环。该体系对病原菌纯培养物的检测灵敏度为10 -1ng·μL -1,对土壤中大丽轮枝菌、尖镰孢和瓜果腐霉的检测灵敏度分别为10 5、10 6个孢子/g土壤和10 -2mg菌丝/g土壤。分别采用2×Taq Master PCR Mix和TaKaRa Taq酶,利用C1000 Touch TM型和Aeris TM型热循环仪进行三重PCR,扩增结果一致,说明三重PCR体系检测稳定性好。对田间采集的病害和土壤样本进行检测,25份病害样本和71份土壤样本中检测出带菌,三重PCR检测与病原菌分离培养结果一致。 【结论】 本研究建立的瓜果腐霉、尖镰孢、大丽轮枝菌三重PCR检测体系具有灵敏度高、稳定性和重复性好的特点,能够快速、准确地检测田间病株及其根围土壤中的瓜果腐霉、尖镰孢、大丽轮枝菌,为蔬菜土传病害的早期预防和流行监测提供了有效的技术手段。 相似文献
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为探究更为有效的秸秆还田补贴方式,对山东和江苏两省实地调研数据利用规模报酬可变模型下的投入导向型DEA模型对生产率的测算;实证分析不同类型的秸秆还田补贴政策对于农业全要素生产率的影响。结果表明:不论补贴发放给种植户还是农机手,秸秆还田补贴都将通过收入效应、预期效应,显著提高农业全要素生产率。并且秸秆还田补贴发放给种植户可以更大程度提高农业全要素生产率,这可能是由于补贴给种植户将同时提高规模效率和技术效率。因此,我国应大力推广秸秆还田补贴政策,同时以"谁种地,补给谁"即补贴给种植户的方式为主。 相似文献
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以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80%以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63%,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类. 相似文献
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