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11.
12.
13.
论云南农业自然环境系统的基本建设 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了保障云南省农业生产安全的农业自然环境系统的基本特征及其变迁。在分析其恶化成因的基础上,提出了以恢复森林植被为核心的云南省农业自然环境系统建设的策略。 相似文献
14.
简要总结了我国自2002年全面启动退耕还林(草)工程以来所取得的成果.分析了还存在的工程规划不尽合理;没有建立起有效的产权制度;劣质种苗造林;未能适地适树等现象屡见不鲜;后续产业发展步履艰难等问题.为了巩固成果实现该工程的可持续发展,应采取保持政策的可持续性;政府进行宏观调控,刺激农民的参与意愿;征收生态环境补偿税;适地适树(草)提高工程质量等应对措施. 相似文献
15.
采用炼山+全面清理(处理1)、不炼山+局部清理(处理2)、不炼山+带状清理(处理3)、杉木近熟林局部清理套种毛竹(处理4)进行造林地不同清理方式的毛竹造林效果对比试验,结果表明:造林地不同清理方式对毛竹造林的成活率、出笋数、成竹数均有极显著影响,以处理4造林成活率、出笋数、成竹数最高,分别达91.9%、418个·hm-2、403株·hm-2,且当年造林成本最低,为11490元hm-2,分别比处理1、处理3、处理2节省造林投资成本3285、2115、480元·hm-2. 相似文献
16.
液相色谱法分析烟草中吡虫啉 总被引:3,自引:0,他引:3
建立了一种测定烟草中吡虫啉的简单、有效的高效液相色谱法,该方法以丙酮在超声波辅助下提取样品,保证了吡虫啉的提取效率;使用C18处理柱净化样品,有效地消除了干扰物的影响;采用梯度洗脱方式进行分离与测定,改善了色谱峰形。 相似文献
17.
针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法.首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配.然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像.对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准.比起尺度不变特征转换(SWT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性. 相似文献
19.
油料向日葵根系生态与生理特性分析 总被引:2,自引:0,他引:2
长期以来对作物地上部分的结构功能和叶光系统进行了大量研究,对向日葵的根系发育规律的研究相对较少,盐渍化地区向日葵根系发育规律的研究就更少。为了有效地研究油料向日葵根系吸水过程和根系分布的关系,本文对向日葵根系生长发育规律和根系密度分布进行研究。 相似文献
20.
A model of arctic tundra vegetation derived from topographic gradients 总被引:10,自引:0,他引:10
We present a topographically-derived vegetation model (TVM) that predicts the landscape patterns of arctic vegetation types in the foothills of the Brooks Range in northern Alaska. In the Arctic there is a strong relationship between water and plant structure and function and TVM is based on the relationships between vegetation types and slope (tan ) and discharge (), two independent variables that can be easily derived from digital terrain data. Both slope and discharge relate to hydrological similarity within a landscape: slope determines the gravitational hydrological gradient and hence influences flow velocity, whereas discharge patterns are computed based on upslope area and quantify lateral flow amount. TVM was developed and parameterized based on vegetation data from a small 2.2 km2 watershed and its application was tested in a larger 22km2 region. For the watershed, TVM performed quite well, having a high spatial resolution and a goodness-of-fit ranging from 71–78%, depending on the functions used. For the larger region, the strength of the vegetation types predictions drops somewhat to between 56–59%. We discuss the various sources of error and limitations of the model for purposes of extrapolation. 相似文献