减氮对麦玉轮作农田土壤反硝化细菌群落结构和多样性的影响

探究减氮对华北地区麦玉轮作农田土壤反硝化细菌群落结构和多样性影响,为华北地区麦玉轮作农田氮肥管理提供技术支持,本研究以不施氮为对照（CK）,设置 2个施氮量,分别为常规施氮量（纯氮 300 kg·hm^-2,N2）、减氮 20%（纯氮 240 kg·hm^-2,N1）,提取土壤DNA,用nirS（细胞色素cd1-亚硝酸还原酶）、nirK（Cu-亚硝酸还原酶）引物扩增后采用MiSeq PE300测序技术,研究施氮量对麦玉轮作农田土壤性状及nirS、nirK反硝化细菌群落结构及多样性的影响。结果表明,3个处理nirS、nirK反硝化细菌α-多样性指数无显著差异,nirS反硝化细菌α-多样性高于nirK。减氮显著影响nirS、nirK反硝化细菌物种组成。减氮对nirS、nirK反硝化细菌门水平及nirK纲水平物种组成无显著影响,但显著降低了nirS反硝化细菌Deltaproteobacteria（δ-变形菌纲）相对丰度;减氮显著影响nirS、nirK属水平物种组成。硝态氮、速效磷、pH值是影响土壤nirS反硝化细菌属水平群落结构主要环境因子;pH值是影响土壤nirK反硝化细菌属水平群落结构的主要环境因子。研究表明,适量减氮不影响反硝化细菌α-多样性,但显著影响反硝化细菌属水平群落组成和群落结构,减氮主要是通过影响土壤性状及微生物群落结构进而影响农田土壤N₂O排放。     

藏东南生态旅游资源及其开发利用

就生态旅游资源的内涵进行了探讨。根据杨桂华的分类系统作了一些改动后,提出了新的生态旅游资源分类系统,在此基础上对藏东南生态旅游资源进行了分类。对藏东南生态旅游资源作了综合评价,认为该区自然景观丰富多彩、人文景观深邃独特、自然和人文景观相互辉映。指出该区生态旅游资源的开发原则应为:保护第一、参与性、适度开发与和谐,并作出了旅游开发项目设计。     

流浪犬猫与人群利益冲突的现状分析与思考

流浪犬猫是生存于人类社会、介于宠物犬猫和野生动物之间的一类特殊动物,其生存、活动、繁衍与社区人群的利益有时会产生直接冲突.本文介绍了流浪犬猫福利的特征和内涵,指出了其存在传播狂犬病、易攻击人类、粪便污染、噪声污染等与人群利益的有关冲突,由此提出减少遗弃宠物遗弃,减少食物浪费,加强社区公共管理等人为因素控制措施,以及对流...     

高温热害对水稻结实率影响的调查报告

2005年唐海县种植的津粳杂2号结实率存在不同程度的降低,通过调查表明:唐海县8月10～16日的高温天气与津粳杂2号等品种的不实率密切相关。可通过筛选对高低温耐受力强的品种、改进田间管理、提倡辅助授粉等措施预防水稻高温热害。     

中日水稻品种的食味比较

近年来日本稻米品质和食味研究取得了举世瞩目的成就。在中国,由于经济快速发展,稻米食味研究逐渐展开,为了给中国优质食味品种选育提供理论依据,从1998年开始对中日品种进行食味比较研究,以食味理化特性及品尝鉴定试验研究结果为依据,分析了中国水稻品种食味特性,即低直链淀粉含量和低蛋白质含量兼备的品种很少,结果导致食味品尝试验各项目的平衡性不好,综合评价不如日本优良食味品种。     

不同种植密度对乌头生长发育的影响

以栽植3 a的乌头株丛为研究对象,探讨了3种种植密度(株行距10 cm×10 cm、8 cm×8 cm和5 cm×5 cm)对乌头生长发育的影响。结果表明,随密度增大,乌头的株高、茎粗、花序长度和花朵大小呈减少趋势,而叶面积指数呈增加趋势;在越夏时,密度越大叶片衰亡比例越高。综合植株的健壮程度、开花质量和群体花产量,认为最适宜乌头园林应用的密度是8 cm×8 cm。     

抗菌肽的研究与应用

抗菌肽具有分子量小、热稳定性好、无免疫原性、抗菌谱广等特点;并且,抗菌肽对畜禽具有促生长、保健和治疗疾病等功效;具有无毒副作用、无残留、无致细菌的耐药性等特性;在动物养殖和提高畜产品品质方面,抗菌肽也具有重要的潜在应用价值。文章结合当今抗菌肽的研究现状和发展前景,对抗菌肽的分类、抗菌机理、应用状况等进行了综述。     

基于神经网络的树叶识别系统研究

在林业系统注册树木种类时,通常采用大量树叶上的可见外形特点来辨别数目繁多的树木种类。针对此问题,本文提出了基于神经网络的树叶识别方法,该方法建立并管理一个分等级的树叶图像体系,通过对不同种类树叶的边缘提取来识别每种树叶的特征点,从而得到树叶的外部轮廓来区分树木种类:给出了相应的改进型神经网络算法,并给出详细的论述过程:最后,通过Java语言给出了系统实现并做了大量的数值仿真。结果证明本文方法是可行有效的。图4表1参8。     

基于新时代文旅融合的基地场景特色研学实证研究 ——以浙江省淳安县千岛湖为例

浙江省淳安县千岛湖近年来开发了生态环保探索、农事研学活动、红色国防教育3大主题6 个典型研学基地场景,对其自然条件、师资队伍、场所条件进行分析,研究其相应课程设计、研学路 线,教育性、体验性路径和目标。结果表明,研学不仅是生态红利的新引擎,也是创新发展的催化 剂,更是文化精神的感召力。提出要以新发展理念指引研学发展,深化研学内涵认知,多样化、多层 次、多方面开展研学活动。     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

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。