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51.
甘肃省6个猪场8种疫病血清学调查报告 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前集约化养猪生产中疫病越来越严重的问题,为了了解对甘肃省规模化养猪场危害严重的主要猪疫病的流行病学动态抗体免疫水平,疫苗免疫状态、疫病控制效果等,笔者于2006年3月~4月随机抽检分布于全省的6个集约化养猪场的233份猪血清进行猪瘟(HC)、传染性胸膜肺炎APP)、萎缩性鼻炎(AR)、细小病毒(PPV)、伪狂犬(PR)、乙型脑炎(JB)、蓝耳病(PRRS)、圆环病毒(PCV-2)8种疫病的血清学检测,为下一步各大中型猪场猪群疫病的防制决策提供科学依据。材料与方法.1血清采集本次抽检甘肃省部分规模化养猪场,共采集猪血清233头份,采用前腔静脉… 相似文献
52.
以辽东栎种实害虫为调查对象,采用林间调查和室内饲养的方法,结合统计分析,研究了黄土高原子午岭林区2019—2021年辽东栎主要种实害虫种类及其与种子生长发育、不同结实年份之间的关系。结果表明:辽东栎种实害虫主要有柞栎象、榛实象、栎实黑象、栗白小卷蛾及桃蛀螟5种;果形指数为1.2,相对含水率为42.73%,淀粉含量为47.22%时,受害率最高;结实丰年受害率最高,结实欠年虫口密度最大。6月下旬至7月上旬(幼果期)为种实害虫为害始期,7月中旬至8月中旬(生长期)为为害始盛期,8月下旬至9月中旬(成熟期)为为害盛期,防治适期应在6月下旬之前及10中旬之后;无论是结实丰年还是欠年都应加强虫害防治。 相似文献
53.
以洮河林业局2010年森林资源规划设计调查(以下简称二类调查)为基础更新至2015年的资源数据,采用国家权威机构公布的社会公共数据,按照国家林业局发布实施的森林生态系统服务功能评估规范(LY/T1721—2008),参考白龙江森林生态站的观测数据,评估了洮河林区森林生态系统服务功能的价值。结果表明:(1)洮河林区森林生态系统服务功能总价值217.28亿元·a~(-1),其中涵养水源价值102.53亿元·a~(-1),保育土壤价值32.85亿元·a~(-1),固碳释氧价值45.91亿元·a~(-1),积累营养物质价值1.60亿元·a~(-1),净化大气环境价值8.99亿元·a~(-1),生物多样性保护价值26.18亿元·a~(-1),森林游憩价值1.79亿元·a~(-1);(2)不同林分类型组的服务价值顺序为云杉冷杉桦木针阔混交针叶混交铁杉柏木阔叶混交落叶松杨树山杨油松栎类。 相似文献
54.
毒死蜱农药对草履虫的毒性研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了有机磷农药毒死蜱对草履虫的急慢性毒性作用。结果表明:毒死蜱溶液的不同浓度对草履虫的生长有极显著影响,浓度越高毒性作用越大,毒死蜱对草履虫的1h急性毒性作用LC50为0.0435 9mg/L,最大无致死浓度为0.002 5mg/L,最小全致死浓度为1.29mg/L。回归分析结果显示,草履虫种群增长率和毒死蜱溶液浓度呈线性相关。慢性毒性试验结果显示,毒死蜱浓度在0.005~1.29mg/L范围内,浓度对数越小(即毒死蜱浓度越小)种群增长率越大,说明毒死蜱溶液在一定低浓度范围内可能具有环境内分泌干扰物效应。 相似文献
55.
以8年生的杨梅叶片为试材,采用微波消解法处理样品,电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)测定杨梅叶片矿质营养及土壤元素含量,探讨杨梅适宜营养指标,为杨梅合理施肥提供科学依据。结果表明, N、 Ca和K元素是杨梅叶片中的主要营养元素,含量均高于7.048 g·kg-1;杨梅叶片中B的含量(35.82 mg·kg-1)显著高于土壤中B的含量(18.4 mg·kg-1),为满足杨梅对B的需求,栽培过程中需补充B肥;杨梅叶片中含有丰富的Fe、 Mn和Zn等微量元素, B含量与Fe含量呈显著正相关, Mn含量与Fe、 Zn含量均呈负相关。杨梅对土壤中Zn、 Cu、 Cr和Ni等重金属元素有一定的富集效应。 相似文献
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大棚蔬菜若施用肥料不当,不仅会导致土壤板结。引起蔬菜肥害,而且还会使蔬菜硝酸盐、亚硝酸盐含量超标,危害人体健康。因此在大棚蔬菜生产上,一定要慎施化肥,科学施肥。大棚蔬菜科学施肥应注意以下七个方面:
一、农家肥要腐熟
大棚蔬菜施用农家肥时要充分腐熟。因为没有经过腐熟的农家肥存有病菌和虫卵,给蔬菜施用后,容易使病害得到传播。另外,如果将农家肥放到大棚里再进行腐熟,将会产生氨气烧伤菜苗。因此,农家肥要充分腐熟后再施用。农家肥养分含量齐全、肥效持久,施用后不仅能改良菜地土壤。还可为蔬菜提供多种养分。每666.7m^2大棚施农家肥至少要达到3m^3以上。[第一段] 相似文献
59.
60.
地震预测已经成为人类面临的一项非常重要和具有挑战性的任务。传统的地震预测是通过提取不同的测震学指标,将样本空间映射到特征空间,进而构建预测模型对未来的地震发生趋势进行研判。近年来,Deep learning技术通过对海量样本的学习,自动提取其内在特征,构建训练模型,其已经在时间序列,图像分析等领域发挥了重要的作用。因此,本文将Deep learning技术引入地震时间序列的分析,通过对地震历史数据的学习,利用卷积神经网络发现并提取能够反映数据内在特征的内在指标,并将这些内在指标与传统的地震学指标相结合,构建一种基于Deep learning的地震预测模型。通过对华东的历史数据分析,验证了本文所提模型的有效性,并利用该模型对上述区域未来地震发生趋势进行分析和研判,并给出了相关的结论。 相似文献