黑龙江省大豆品种数据库建模

从种子推广人员、育种工作者、农户等多种人员需求的角度,对黑龙江省育成大豆品种信息进行了分析,将大豆品种信息归纳为品种来源、产量表现、特征特性、栽培要点、审定情况等内容,按照软件工程学和数据库原理,建立了大豆品种数据库模型,绘制了实体关系图。依据此图可以在Microsoft SQL或其他数据库软件下建立物理的数据库,建立良好的查询,为农业生产等应用提供服务。     

基于混合效应的湖南马尾松次生林单木生长模型

[目的]建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据.[方法]以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断...     

珍稀植物楠木的地理分布及潜在分布区的预测

以植物地理分布与气候变化间的关系为研究基础,通过MaxEnt模型,应用贡献率、置换重要值以及Jackknife检验、主成分分析,模拟研究影响楠木Phoebe zhennan地理分布的主要因子,分析楠木在当前的地理分布格局,并预测未来楠木在中国的潜在分布格局.结果表明,采用MaxEnt模型预测其潜在适宜分布区准确度极高,...     

全站仪测树中材积模型选择

随着新型测树方法的出现,可直接获取的测树因子种类也越来越多.为研究不同树高处直径因子代替胸径因子建立材积模型的可能性,使用全站仪分别测量263株木棉树地径、胸径、树高1/3高处直径、树高1/2处直径,以回归分析的方式建立一元和二元材积模型.结果表明,对于同变量构建的模型,二次曲线、复合曲线、幂函数、指数函数模型的拟合结...     

湖北高密度杉木人工林生长规律研究

为研究湖北省高密度杉木人工林生长规律,对鄂东南地区高密度杉木人工林进行标准地调查,获取61块样地数据和183株解析木数据,建立了杉木单木树高、胸径和材积生长模型,根据拟合优度及残差指标,高密度杉木单木胸径和树高生长的最优模型选择理查德模型,单木材积最优模型选择考尔夫模型,所选模型检验精度均较高,达到拟合效果;通过绘制杉...     

拔模对螺旋进气道参数化模型的影响

对螺旋进气道参数化模型是否加入拔模进行了比较,并研究了是否加入拔模对气道性能的影响,得到了相关规律,可以为螺旋进气道的设计及优化提供指导作用.     

猪肉中小肠结肠炎耶尔森氏菌失活/存活预测模型及控制研究

目的:建立小肠结肠炎耶尔森氏菌在猪肉中的存活/失活预测模型,并提出其控制措施.方法:用浓度梯度稀释法计细菌总量,按对数法作出不同条件下小肠结肠炎耶尔森氏菌的生长曲线.采用预测微生物学的基本方法和程序,并用CurveExpert1.38软件作为辅助工具,对试验数据进行拟合.结果:50℃、-18℃及速冻条件下该菌的初始菌数与时间为T时的菌数之比关于时间T的存活/失活预测模型符合Linear关系式.结论:实验表明,本菌对高温非常敏感,在冷冻,速冻过程中仍能存活.     

内蒙古草原自然资源大区植被净初级生产力时空变化及其影响因子分析

内蒙古地区是我国草原生态系统比较重要的区域,植被净初级生产力(NPP)是生态系统碳源、碳汇的主要参数,研究NPP变化及其影响因子,对生态系统固碳能力的监测和预测有重要意义。本研究基于2000-2019年逐年MOD17A3–NPP产品数据以及降水、气温、相对湿度、光照时长、地表蒸散、高程、NDVI值等因子数据,研究内蒙古草原自然资源大区NPP的时空变化及其影响因子。通过Theil-Sen Median方法、Mann-Kendall显著性检验方法和Hurst指数分析方法,对2000-2019年内蒙古草原自然资源大区NPP值的时空变化和变化的可持续性进行分析,利用时空地理加权回归模型进行NPP变化的影响因子分析。结果表明：1)在2000-2019年,区域NPP的平均值为208.96 g·(m²·a)^-1,呈上升趋势,平均每年上升约4.06 g·(m²·a)^-1。在空间分布上,显著上升(|Z|> 1.96)的区域占79.88%,包括极显著上升(|Z|> 2.576)的区域占60.31%,显著区域...     

15N-甘氨酸单剂量终产物法研究妊娠和非妊娠母猪整体蛋白质周转代谢

采用15N-甘氨酸单剂量终产物法研究了妊娠和非妊娠母猪在不同阶段整体蛋白质代谢的周转速率以及氨基酸利用效率的差异。结果表明:刚配种时,妊娠母猪与非妊娠母猪蛋白质代谢参数差异不显著(P>0.05);妊娠30d时,妊娠母猪蛋白质合成速率,降解速率、周转速率显著低于非妊娠母猪(P<0.05),但沉积速率提高了25%(P<0.05);妊娠后期,妊娠母猪氨基酸代谢库氮流量、周转速率以及蛋白质合成速率和降解速率显著(P<0.01)提高,蛋白质的沉积速率增加了71.1%(P<0.01)。     

刺蒺藜草在我国的适生区预测

本研究基于MaxEnt模型,依据气候、海拔、人类活动等不同层面的12个环境变量建立刺蒺藜草适生性预测模型,模型AUC值高于0.9,表明模型结果可靠。预测显示：我国刺蒺藜草非适生区占73.66%;低度适生区占18.24%;中度适生区占5.11%;高度适生区占2.99%。其中广东、广西、海南几乎全境,福建、台湾、云南的大部分地区为中、高度适生区,具有最大的传入定殖风险。通过预测模型可以看出,bio＿11（最冷季度平均温度）、hf＿v3geo（人类足迹）、bio＿18（最暖季度降水量）和bio＿04（温度季节性变化标准差）等4个环境变量对刺蒺藜草在某地适生产生重要影响。