养禽场生物安全体系建设及措施

家禽疾病的发生是由病因通过一定途径作用于机体．冲破家禽的防御能力而致。减少或消灭病原．切断传播途径，增强家禽抵抗力，降低易感性，是防止家禽疾病发生流行的关键。生物安全是指将会引起禽病或人畜共患传染病的病原微生物排除(拒绝)在场区外的安全管理措施，是一种以切断传     

农业部提醒各地做好虫灾防治工作 今年的目标是：飞蝗不起飞成灾，土蝗不扩散危害

从今年5月开始，我国一些省(区)将陆续进入草原虫灾危害期。为切实做好草原虫灾防治工作，努力实现“飞蝗不起飞成灾，土蝗不扩散危害”的目标，4月21日，农业部发出《关于做好草原虫灾防治工作的通知》。     

辽宁采取预警措施防控禽流感从朝鲜传入

本刊讯 :3月27日 ,朝鲜中央通讯社报道 ,朝鲜发生了高致病性禽流感 ,造成数十万只鸡死亡。辽宁省丹东、本溪、大连等与朝鲜接壤的边境地区受到严重威胁。辽宁省动物卫生监督管理局紧急召开防控工作会议 ,周密部署 ,在全省范围内采取7项措施阻击高致病性禽流感。一、强化免疫工作 ,提高免疫密度。要普遍加强高致病性禽流感免疫工作。对散养家禽和达不到免疫保护效价的立即开展免疫 ;对水禽、20日龄以内的商品肉鸡、适合免疫和观赏鸟类 (包括鸽 )一律进行免疫 ,免疫率要达到100 % ,实现免疫全覆盖 ,建立有效的免疫屏障。对免疫的禽类建立免疫…     

2021年内蒙古自治区草原监测报告(节选)

为贯彻落实《内蒙古自治区草畜平衡和禁牧休牧条例》、《内蒙古自治区草原生态保护监测评估制度》,准确掌握全区草原资源与生态状况,加强草原保护修复和合理利用,2021年内蒙古草原管理部门组织各有关单位对全区草原保护、修复和利用等情况进行监测,在数据汇总、统计、分析的基础上形成了《2021年内蒙古自治区草原监测报告》,经专家会商后进行发布。     

果园生草的好处及种植技术

果园生草技术已成为发达国家开发成功的一项现代化、标准化的果园土壤管理技术,在我国,中国绿色食品发展中心已于1988年,将果园生草纳入绿色食品果业生产体系。     

动物防疫工作市场化浅议

大力发展畜牧业是我省及至我国农业和农村经济结构进行战略性调整的突破口,畜牧业的健康发展是全面建设小康社会的重要环节,动物防疫是畜牧业健康发展的重要保障。因此,要大力发展畜牧业,必须狠抓动物防疫工作,健全我国的动物防疫体系。1我国动物防疫工作的现状及存在的问题1·     

面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

理化复合参数和神经网络结合的冬小麦长势遥感监测

准确、及时地监测区域作物长势状况对农业规划和政策的制定与调整具有重要的意义。遥感技术作为一种收集大面积作物长势信息的有效手段,正日益受到关注。为提高冬小麦长势遥感监测的准确性和全面性,该研究基于田间实测的冬小麦拔节期地上鲜生物量（aboveground fresh biomass,AFB）、叶面积指数（leaf area index,LAI）、叶片叶绿素相对含量（soil and plant analyzer development,SPAD）和叶片氮含量（leaf nitrogen content,LNC）4种生长相关理化参数,利用熵值法获取各参数权重构建冬小麦理化复合参数（physico-chemical composite parameter,PCCP）。利用显著性检验和籽粒产量数据分析复合参数在量化冬小麦长势方面的性能。然后,以Sentinel-2A作为数据源,分析不同遥感指数与LAI、SPAD、AFB、LNC和PCCP的相关性。选取相关性较高的遥感指数作为反向传播（back propagation,BP）人工神经网络（artificial neural networks,ANN）的输入,建立冬小麦长势遥感监测模型,对PCCP进行估计。评价模型精度并用于监测研究区冬小麦长势分布特征。赋权结果表明,作物物理参数的权重大于生化参数,其中LAI的权重最大,为0.387,AFB和SPAD次之,LNC的权重最小,为0.105;PCCP性能评估结果表明,与单一理化参数相比,PCCP值能更好地揭示作物长势状况的差异,其与最终籽粒产量的相关性更好, 决定系数提高0.035～0.468,均方根误差减少46.2～520.0 kg/hm²;在遥感监测过程中,PCCP比单一理化参数有更好的应用潜力,BP-ANN长势遥感监测模型模拟PCCP精度较高,在测试集中决定系数为0.830,均方根误差为0.080;研究区冬小麦总体长势稳定且分布集中,呈现"中部差,南北好"的空间分布特征。因此,构建作物理化复合参数用于量化作物长势是提高长势监测可靠性和准确性的一种有效方式,可为冬小麦田间管理提供科学依据,服务于发展智慧农业和建设农业强国的战略需求。     

在线学习预警系统设计与实现

教育信息化促进教育理念的变革,传统的课堂教育正向多元的泛在化教育转变,在线学习与课堂学习相结合的混合式教学正在逐渐成为主要的教学方式。高校越来越强调线上学习的重要性,很多院校也开始了部分课程线上学习的尝试。在线学习预警系统,实现了对学习者在线学习过程的可视化展示,学习者自己可以随时查看个人学习情况;教师可以随时对学习者的学习过程进行管理,可以提前发现学习者在线学习的风险,还可以根据系统分析情况对学习者提供合理有效的建议。该系统对现阶段在线学习中的问题解决和帮助构建个性化学习以及促进学习者的深度学习和提高学习者在线持续和学习效果具有指导意义。