抗黄化曲叶病毒病番茄杂交种园艺504的选育

园艺504是以自交系14345为母本、自交系14335为父本配制而成的番茄杂交种,植株无限生长类型,生长势强,成熟期果实粉红色,无绿果肩,高圆形,单果重200 g左右,风味酸甜适口,商品性好,抗黄化曲叶病毒病,耐热,中熟,丰产稳产,适于辽宁地区夏秋季节保护地栽培.     

褶皱臂尾轮虫的土池培养技术

褶皱臂尾轮虫属轮虫纲,简称轮虫,其适应能力强,生长快,繁殖迅速,营养丰富,大小适口,体内含有粗蛋白达60%～70%,是中华绒螯蟹大眼幼体最理想的优质开口饵料,大量培养轮虫是中华绒螯蟹大眼幼体土池生态培育的关键措施之一。近年来,射阳县由于率先掌握了轮虫土池培养技术,推动了射     

大水面养殖鲢鳙鱼肠炎病治疗一例

随着我县水库养殖集约化程度的提高,大多采取高密度精养,放养密度及单位水体产量大幅度提高,水环境越来越恶化,但鱼病预防工作没有同步跟上和加强,再加上水库面积较大,水太深,水库常年无法消毒,寄生虫、细菌和病毒大量滋生,各种鱼病经常发生。2005年我县一中型水库发生了暴发性     

大弹涂鱼土池育苗试验初探

目前放养的大弹涂鱼苗种大多采捕自自然海区,随着养殖规模的日益扩大,苗种的需求量越来越大,需通过人工繁育来解决养殖所需苗种。然而到目前为止,生产性育苗技术尚未突破。大弹涂鱼在池塘养殖条件下能够自然繁殖,预示土池育苗具有开拓前景。为此2005年我们在连云港市高公岛乡柳     

大弹涂鱼池塘养殖试验

笔者于2004、2005年在位于北海市西场镇东江口的合浦县西场科华海水养殖场进行了大弹涂鱼养殖试验,取得了较好的效果和良好的经济效益,现将试验报告如下。一、材料与方法1.试验海区选择北海市西场镇东江口有大量淡水注入,海水比重1.006～1.020之间,适宜大弹涂鱼的生存,滩涂有大     

"十一五"期间提高大洼县农民收入的对策与途径

总结了农业发展单纯依靠农产品价格提高,农业结构不合理,农产品加工业落后,剩余劳动力较多等制约大洼县农民增收的主要因素,提出了加大农业结构调整力度,大力实施节水、节肥农业,做大做强企业,推进农民外出务工等增收的对策与途径,为大洼县“十一五”期间实现农民人均纯收入达6500元打下坚实基础。     

近红外光谱技术在闽楠叶片氮含量测定中的应用

借助近红外光谱技术,以江西省永丰官山林场楠木种子园的64份闽楠叶片为材料,采用传统的化学分析方法测定闽楠叶片样品的氮元素含量作参考值,同时采集闽楠叶粉末样品的近红外光谱图。运用化学计量学软件NIRCal,选定建模方法、建模波段和预处理方法,建立最优测定模型。另随机抽取10份未知样品对模型进行检验,结合配对样本T检验进行评价。结果表明：用主成分回归方法(PCR)建立的模型效果最好,其校正集相关系数Rc为0.912,校正集均方根误差RMSEC为1.098,交互验证集相关系数Rv为0.897,交互验证集均方根RMSEV为1.192。外部验证结果显示,预测值与实测值的相对偏差范围在0.070～0.705之间,且配对样本T检验结果显示P值为0.116,大于0.05,无显著差异。该方法可用于闽楠营养水平和优质选种的大批量快速检测。     

基于大数据技术提升自然公园的管理效能——以人为活动大数据为例

基于大数据技术提升自然公园的管理效能,对于构建以国家公园为主体的自然保护地体系,以及确保自然公园保护和合理利用有效协同具有重要的现实意义。不断创新管理模式、进一步提升管理效能是自然公园当前面临的重要任务。分析了自然公园管理现状和利用大数据面临的主要问题,对利用大数据技术提升自然公园管理效能的路径进行了探索。以人为活动大数据为例,对大数据采集、分析、处理和具体运用进行了分析论述,认为运用大数据技术科学限制人为活动是提升自然公园管理效能的关键。针对运用人为活动大数据提升管理效能面临的问题,从完善顶层设计、建设监测系统、拓宽引才渠道、利用大数据解决管理难题和注重数据治理等方面,提出了利用人为活动大数据提升自然公园管理效能的建议。     

大水面垂钓技巧

湖泊、水库等大水面由于水域比较宽阔,鱼的密度相对较小,且水情多变,水环境比较复杂,因此给垂钓带来一定的难度,要想钓有所获,主要把握以下技巧。1.钓位、钓点的选择在湖泊、水库等大水面垂钓,要想有较理想的收获,钓位选择的好坏是渔获多少的关键。(1)根据“鱼星”的数量来选择     

6种彩叶树种在太原地区适应性初步分析

彩叶园林植物的引入和应用成为城市绿化发展的趋势,本研究以紫叶红栌、金蝴蝶构树、梦幻彩楸、"秋火焰"美国红枫、银红槭、天鹅绒紫薇6种彩叶树木作为引种对象,开展相关试验其在太原地区的驯化适应性研究。通过生长季节绿期、树木叶色变化、生长抗逆性等试验得出综合评价:不能引种推广的树种:金蝴蝶构树和紫叶红栌。能够大范围推广的树种:秋火焰美国红枫和银红槭。