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本文主要介绍了微机地理信息系统软件 PC ARC/INFO 的结构,主模块 ARC 及其主要子模块的功能,系统优化的方法及该系统当前的主要应用领域及前景展望。 相似文献
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奶牛体型线性性状与其成年奶当量相关与通径分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本文对1990—1991年度双桥农场3个奶牛场603头荷斯坦奶牛体型线性性状评分与其成年奶当量进行了相关通径分析,数据采用dBASE Ⅱ进行管理,应用Turo-Basic编程在AST-286进行计算分析。分析表明:奶牛体型线性性状中,乳房深与成年奶当量呈较强负相关r=-0.4266;尻宽与产奶量呈正相关(r=0.2939);这二者是影响成年奶当量的主要性状。 相似文献
25.
蛋鸡中发现J亚群白血病与网状内皮增生症自然混合感染 总被引:12,自引:3,他引:12
发病蛋鸡经组织学、免疫组化检测确诊为J亚群白血病与网状内皮增生症混合感染。与人工接种病例不同的是,在肿瘤组织内还发现一种特殊的细胞——淋巴-巨噬细胞;在骨髓和肿瘤组织中检测到部分髓细胞胞浆内有ALV—J抗原表达。从发病情况、各器官病变程度及免疫组化结果来看,2种病原存在明显的相互协同作用,脾可能是网状内皮增生症的原发器官。但其发病的时间可能不如J亚群白血病早。此次在蛋种鸡发现此混合感染提示,病毒在环境选择压及免疫选择压的作用下,其生物特性、致病作用以及宿主范围均可发生改变。应警惕J亚群白血病和网状内皮增生症混合感染在蛋鸡中的大面积暴发。 相似文献
26.
东北草原植物残体腐解动态研究(简报) 总被引:10,自引:3,他引:10
东北草原植物残体腐解试验表明,植物残体腐解动态变化规律一致,前期腐解快、以后变慢。羊草的碳素残留率比草木樨的高,对于植物的不同器官残体,根的碳素残留率最高,茎次之,叶最低,试验结果还表明,植物残体不同埋深对碳素残留率也有影响,埋深7cm,植物残体的碳素残留率最低,埋深15cm稍高,覆盖在土壤表面的最高。这说明植物中的羊草、植物残体听 根和茎以及土壤深层的残体都有利于土壤有机质的积累,而草木樨、植物残体中的叶以及浅层植物残体都有助于养分向土壤释放,羊草和草木樨残体混合物的碳素残留率介于草木樨和羊草之间,说明羊草混种草木樨的共存对羊草残体的分解有利。 相似文献
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速溶牦牛油茶生产工艺及参数研究 总被引:5,自引:1,他引:4
通过L9(34)正交试验选择出最佳膨化工艺参数:进料速率0.9 kg/min,模具预热温度160℃,原料含水率15%;兼顾营养和膨化度确定大豆、青稞的混合膨化比例为15∶85;利用高压提取、减压浓缩技术,提取生长在海拔3 400多米高寒草地牦牛骨髓油,配以混合膨化粉及其他辅料,通过造粒、远红外干燥、自动计量包装等流水线生产,制成含蛋白质152 g/kg,热能17 556 kJ/kg、Ca 15.6 g/kg,P 31 g/kg、Fe 330 mg/kg的营养丰富、冲调性好、极具民族风味特色的新型颗粒状固体油茶。 相似文献
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目的 以长白山林区蒙古栎次生林为研究对象,分析其林木竞争关系及对不同抚育间伐方式的响应,为了解此类群落的生态适应机理及制定合理的经营措施提供依据。 方法 2013年在吉林汪清设置12块样地,开展传统经营(T1)、目标树经营密度1和密度2(T2,T3)以及对照试验(T0),2018年进行了复测。通过有序样本聚类的方法确定Hegyi指数竞争木数量并分析了蒙古栎次生林的竞争关系以及各林层、优势树种及目标树的竞争关系对不同抚育间伐方式的响应。 结果 (1)蒙古栎次生林样地的优势树种为:蒙古栎、红松和白桦,Hegyi指数最佳相邻竞争木个数为8。(2)样地内主要树种的总竞争排序为:蒙古栎>红松>色木槭>糠椴>白桦>大青杨>落叶松>水曲柳>黑桦;主要树种的平均种间竞争略高于平均种内竞争。(3)T2,T3上林层竞争明显降低;4种抚育间伐方式均降低了白桦和蒙古栎的竞争强度,其中T3下降的幅度最大;红松的竞争强度仅在T0升高;对于优势树种来说,T2,T3来自糠椴和色木槭的种间竞争增大,而来自大青杨的种间竞争减小;T2和T3对目标树竞争的减缓作用明显优于T0和T1。 结论 基于目标树经营的抚育间伐能够有效降低蒙古栎次生林上林层及优势树种的竞争,从而可针对性培育目标树种,引导林分的正向演替,进一步验证了目标树经营的可行性和合理性。 相似文献
30.
基于卷积神经网络的小麦产量预估方法 总被引:1,自引:0,他引:1
小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。 相似文献