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Although the molluscicide Frescon is a strong neurotoxin to the Lymnaea stagnalis central nervous system in vitro, it is probable that the exposure of the whole animal to this molluscicide fails to result in central nervous system abnormalities: Frescon does not appear to reach the brain in sufficient quantity to disrupt its normal activity. However, only those Frescon analogs found to be neurotoxic were molluscicidal, suggesting some related mode, if not site, of action. Frescon and its analogs may act by affecting excitable tissues other than the nervous system (e.g., the snail musculature) by altering certain functional and/or structural membrane properties. 相似文献
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湖南小溪国家级自然保护区生态旅游资源的SWOT分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对湖南小溪国家级自然保护区进行了生态旅游资源的SWOT分析,其优势是:良好的原始次森林和高品位的自然资源、森林浴的理想场所、优秀独特的人文资源、丰富的植物基因库存.但是可进入性差、知名度低、接待设施及能力较差.周边存在张家界国家森林公园和栖凤湖风景区的竞争威胁.分析了发展机会. 相似文献
14.
运筹学是关于做决定的科学,运筹学集数学和其他科学方法为一体,对现实问题进行模型化并提出解决方案,把它科学地应用到各企业管理中,可有效地帮助企业做出合理的决策. 相似文献
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常用软件绘制使用林地可行性报告附图方法的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
使用林地可行性报告的附图是林业专题图类型之一。该类图纸是项目成果重要的组成部分,对文字内容具有补充和说明等作用。本文以一个简单的实例,比较了几类常用软件绘制专题图的各自特点,并简介了综合使用的方法。 相似文献
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土壤中的微塑料可通过多种方式影响植物生长,并且其在植物体内积累会最终通过食物链进入人体,厘清微塑料对植物生长的影响及机制,有助于系统掌握其在土壤-植物体系中的环境行为。微塑料的赋存状态和理化特征均可影响其对植物的作用效果,本文从粒径、形状、浓度、种类、塑料添加剂和老化程度等方面,梳理了土壤微塑料影响植物生长的主要因素及作用机制,并对未来研究的重点内容提出展望,以期为进一步明晰微塑料对土壤生态系统的影响提供参考。 相似文献
17.
为探究NaHCO3前处理对不同种类生物炭性质及其磷吸附能力的影响,借助元素分析、光电子能谱、孔径分析、扫描电镜等手段对比处理前后秸秆、壳核及其他3类生物炭表面特性和孔结构的差异,基于吸附等温线和Freundlich与Dubinin-Radushkevich模型拟合,探讨生物炭性质控制磷吸附的机理。结果表明:NaHCO3前处理总体提高了各类生物炭的比表面积和孔体积,增幅分别为2.70%~110.84%和1.42%~123.80%,提高其芳香性(C=C),H/C增幅为5.56%~29.41%,同时降低了极性官能团(C—O和C=O)含量,极性指数[(O+N)/C]降幅为13.18%~46.34%。原始生物炭的磷释放量范围为78.33~568.33 mg·kg-1,NaHCO3前处理显著增加各类生物炭对磷的吸附,使其表现出近似的磷吸附能力(Freundlich吸附系数KF范围为119~254 mg1-n·Ln·kg-1)... 相似文献
18.
磷是植物生长必需的营养元素之一,在农业生产中起着关键作用。然而,长期过量的磷肥投入导致土壤磷素水平增加,进而加大了土壤磷素流失风险,造成农业非点源磷污染,同时这也成为导致水体富营养化的主要因素之一。因此,识别和管理农业非点源磷的流失风险关键区,成为面源污染亟待解决的关键问题。磷指数模型起源于20世纪90年代,是评估农田磷流失潜力和指导磷管理决策的重要工具之一。根据研究区特点,美国众多学者在各州设立了不同的磷指数指标体系,优化了磷指数的组成因子、计算方法和分级标准。本文对美国各州磷指数模型评价体系进行了综述和评价,指出了磷指数模型的局限性,提出了改进方向,以期为我国磷素管理方法提供借鉴。 相似文献
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小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将其放在CBS(卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU)的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度(mean Average Precision, mAP)达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数(Frame Per Second, FPS)为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。 相似文献