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101.
为了探索千里光提取物冻干粉(SsE)的药物代谢动力学特征,首次采用耳肿胀度抑制率药理效应法测定SsE药动学参数。结果发现,在一定剂量范围内给小鼠腹腔注射SsE,能较迅速地产生药理效应,使耳肿胀度抑制率显著提高;SsE最低有效量为57.40 mg/kg,在小鼠体内代谢符合一级反应一室模型,模型表达式为:C=1 436.227 e^(-0.133 4 t)-1436.227 e^(-0.237 t),表观药动学参数为:一级消除速率常数Ke=0.133 4 h-1,消除半衰期t1/2Ke=5.194 9 h,一级吸收速率常数Ka=0.237 h-1,吸收半衰期t1/2Ka=2.924 1 h,血药峰浓度Cmax=1 436.227 mg/kg,达峰时间tmax=5.547 4 h,清除率Cl=0.055 3mg/kg.h,药-时曲线下面积AUC=16 826.35 mg/kg.h,表观分布容积V=0.414 2 mg/kg,滞后期t0=0.010 4 h。表明SsE具有良好的抗炎作用,在小鼠体内起效快,消除慢,生物利用度高,在机体内分布有限,较集中于血浆,组织摄入少。 相似文献
102.
103.
对藏北典型区域那曲县进行了生态文明统计测度与评价,并对未来8年生态环境与经济协调程度进行预测,为藏北牧区生态文明建设提出对策与思路。采用生态模型评价的方法,在分析生态文明内涵、发展、描述、评估和评价的基础上,寻求了一组具有典型代表意义并能反映藏北牧区生态文明建设各方面要求的特征指标;以那曲县为例建立了评价指标体系,利用生态脆弱地区"生态环境-经济发展"系统评价模型对当地生态文明建设的现状和目标进行了定量判断。引用协调发展程度计算模型,采用灰色系统方法(GM(1,1)模型)对那曲地区过去及未来经济与生态环境协调发展程度进行计算并预测。结果表明:那曲县生态环境与经济相互协调发展程度相对较低,2001~2013年生态环境与经济发展处在初级协调发展类和勉强协调发展类之间,未来8年协调发展程度呈下滑态势。 相似文献
104.
105.
106.
分析了西部地区肉牛产业化发展的限制因素,提出了加速我国西部地区肉牛产业化发展的对策与思路,推行品种良种化、技术先进化、管理企业化的生产模式,促进肉牛生产向优质、高产、高效和持续性的产业化方向发展。 相似文献
107.
刈割强度对伊犁绢蒿叶功能性状及构件的影响 总被引:2,自引:1,他引:2
以新疆荒漠草地典型植物种伊犁绢蒿(Seriphidiumt ransiliense)为研究对象,通过生长季内多次采样方法(每30d采样一次),比较不同刈割强度比叶面积、叶干物质含量的变化及相互关系,以及对茎叶比和地下生物量变化的影响,以揭示伊犁绢蒿叶片对刈割胁迫的最佳响应机制,为建立模型估算单位面积生物生产力提供理论依据,并试图得出一个既可合理利用又利于种群更新的刈割强度阈值。结果表明,比叶面积和叶干物质含量在刈割后初期各刈割强度间存在显著性差异(P<0.05),个别达极显著差异(P<0.01),恢复一段时间后,各刈割强度间差异不显著;适度的刈割强度可增大伊犁绢蒿SLA与LDMC之间的相关性;除对照(CK)外,C2处理处于较高水平,说明适度刈割有助于伊犁绢蒿生殖枝的产生及生长,C2这种刈割强度在实际生产利用上占绝对优势;伊犁绢蒿根系干重随着刈割强度增大而增加。 相似文献
108.
109.
结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区 总被引:6,自引:6,他引:0
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(Random Forest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
110.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献