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62.
黑龙江省国有林区林业产业结构调整与优化研究 总被引:15,自引:2,他引:13
黑龙江省国有林区林业曾为我国经济与社会建设做出过突出贡献,尽管目前该区域已形成了较完整的林业产业体系,但林业产业结构的诸多弊端表现得愈发突出,致使林业产业效益低下.随着环境的变化,黑龙江省国有林区林业产业结构的调整与优化显得越来越必要和迫切.黑龙江省国有林区林业产业结构的调整与优化必须依据相关理论,根据林业产业发展的特点和规律,遵循相关的经济政策进行.同时根据产业结构调整优化的目标,形成科学合理的产业发展模式,并采取有效的措施,达到黑龙江省国有林区产业结构合理化和高度化的目的. 相似文献
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以森林资源为研究对象,结合森林资源的功能与作用,既考虑森林资源开发利用的直接经济效益,又考虑其间接经济效益和社会损益,建立森林资源开发利用的优化模型,使该模型满足"在无限长的时间内,森林资源开发利用的净效益现值最大,且森林资源能持续增长"的要求. 相似文献
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明确有害入侵种在区域尺度上的潜在分布及其对气候变化的响应对入侵种的预警和具体防控意义重大。三裂叶豚草是全球公认的恶性入侵杂草,目前已经大面积入侵“一带一路”中亚枢纽—新疆伊犁河谷。为有效防控三裂叶豚草在新疆的扩散蔓延,本研究基于最大熵模型,预测了当前及未来两种气候情景(RCP4.5, RCP8.5)下2050s和2070s时期三裂叶豚草在新疆的潜在分布及变化趋势。结果表明:当前气候下三裂叶豚草在新疆的总适生面积达24.01万km2,约占全疆面积的14%,在RCP4.5情景下,至2050s、2070s时期将分别增至37.36万和39.23万km2;在RCP8.5情景下,将分别增至39.45万和42.94万km2。在未来两种气候情景下,随着时间的推移,潜在适生区总体均呈现向北增加转移的趋势,减少区域主要集中在准噶尔盆地。所有环境因子中,与降水相关的因子总贡献率为40.1%,与温度相关的因子总贡献率56.0%,其中最干月降水(36.2%)、温度季节性变化标准差(29.1%)是对三裂叶豚草分布贡献率较高的环境因子。耕地和建设用地是三裂叶豚草入侵风险最高的区域。建议管理的重点除了放在已预测到的适生区内,还应特别关注农田、草场、道路两侧这些人畜扰动大、水分充足的区域。 相似文献
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我国奶牛养殖加工利益联结不紧,从根本上制约着奶业健康发展。为充分借鉴国际大型奶业企业构建利益联结机制的经验,该研究基于世界奶业20强企业之一——古吉拉特邦合作社牛奶销售联盟有限公司(Gujarat Cooperative Milk Marketing Federation Ltd.,GCMMF)及其下属合作社官方网站资料信息,分析其在产品研发、产品营销、品牌策略等方面的利益创造机制及利用Amul合作模式构建利益分配机制方面的成果,提出我国应借鉴其发展经验,立足国内市场稳定奶业发展,强化中小奶农在行业的地位,发展干乳制品产业以完善产业链条。 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
68.
大麦穗和茎秆生长的动态模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
为了系统构建大麦形态发生模型,以生理发育时间为基础,用Richards方程模拟了大麦穗伸长、节间伸长和增粗的动态过程,并在不同品种不同播期大麦间进行了检验.结果表明,不同穗型大麦穗长预测值的绝对误差范围为0.05~1.66 cm,RMSE为0.33 ~0.75 cm.不同株型大麦各节间长度观测值与模拟值的绝对误差为0.04~6.08 cm, RMSE范围为0.43~4.43 cm;各节间粗度观测值与模拟值的绝对误差0.002~0.112 cm, RMSE范围为0.017~0.048 cm.模型表现出较好的预测性和一定的机理性. 相似文献
69.
QTL遗传效应正反交差异研究 总被引:5,自引:3,他引:2
应用改良AD模型对转基因棉花QTL突变体系进行遗传效应的正反交比较分析,结果表明,农艺性状的主要遗传方差组分分解正反交表现一致,除铃重存在显著的遗传背景加性效应(A2)外,子棉产量、皮棉产量、衣分和铃数均存在显著或极显著的 dQTL加性效应(A1)和显性效应(D1),农艺性状均有显著或极显著的遗传背景显性效应(D2);棉花纤维性状的主要遗传效应正反交之间无显著差异.铃重的dQTL的加性和显性效应与环境的互作存在显著差异.对转基因系、受体及三个品系的dQTL加性效应分解结果也表明,正反交对不同材料各性状的加性效应估计也是一致的.本文还对不同组合正反交时的纯合及杂合显性效应进行预测比较. 相似文献
70.
小麦花药培养特性的数量遗传分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨小麦花药培养特性的遗传特点和规律,分别以高花药培养特性和低花药培养特性的小麦材料为母本和父本,采用主基因 多基因遗传模型,对两个组合不同世代小麦材料的花药出愈率、愈伤组织绿苗分化率、花药绿苗率三个花培性状进行了遗传分析.结果表明,花药出愈率在组合Ⅰ检测到一对主基因,组合Ⅱ中检测到两对主基因.愈伤组织绿苗分化率和花药绿苗率均检测到两对主基因.主基因的加性效应(d)为增效,显性效应(h)除组合Ⅱ的愈伤组织绿苗分化率外均为减效.互作效应在组合Ⅰ中,愈伤组织绿苗分化率的jab(第一对主基因的d与第二对主基因的h间的互作效应)和花药绿苗率的jba(第一对主基因的h与第二对主基因的d间的互作效应)较小.在组合Ⅱ中,花药出愈率的jba较小;愈伤组织绿苗分化率的l(显性互作效应)较大;花药绿苗率的各效应值比较平均.多基因效应中,对于组合Ⅰ的花药绿苗率和组合Ⅱ的花药出愈率,d和h均为增效,且h大于d;组合Ⅱ中愈伤组织绿苗分化率的d和h均为减效,且d大于h.不同组合F2代花药出愈率的主基因遗传率存在明显差异,组合Ⅰ为55.01%,组合Ⅱ为84.54%,其余两花培性状主基因遗传率差异较小,均在90%以上.研究认为,3个性状受主基因和多基因共同影响,且主基因起决定作用,花药出愈率可以作为衡量小麦花药培养特性的重要指标之一. 相似文献