柔毛野豌豆根瘤菌接种效果试验研究

对柔毛野豌豆进行了根瘤菌接种,使柔毛野豌豆的产草量提高了６０％－６９％,土壤多固氮３０ｋｇ／ｈｍ＾２,改良了土壤,增加了绿肥效果,为促进生态农业和生态畜牧业的有机结合开辟了新途径。     

基于GIS的澳洲坚果在云南适宜种植区划分研究

为促进云南省澳洲坚果产业持续发展,利用GIS技术将7个气候要素和DEM网格图叠加分析,划分澳洲坚果在云南种植的最适宜、次适宜和不适宜区。结果表明,最适宜区面积57 939 km²,占云南省国土面积的14.7%;次适宜区面积63 977 km²,占云南省国土面积的16.2%。澳洲坚果可种植区域为文山州、红河州、普洱市、德宏州、临沧市、保山市、西双版纳州及玉溪南部地区,主要为云南热带、亚热带地区的河谷地带、低海拔山地区域。     

伊克昭盟牧草和饲料作物应用增产菌技术的试验

199年伊克昭盟引入了牧草和饲料作物增产菌这一技术,经过7年的试验,示范及推广,至今全盟该增产菌应用面积已达4．04万hm^2,本文通过7年来在两种不同生境下,对12种牧草及作物的不同物修期采用不同方法施用增产菌,以鲜草产量和种子产量为衡量标准来探讨增产菌对不同牧草及作物的增产效果,实验结果表明：增产菌技术的应用,促进了植物的生长,使植株长高,叶面积增大,加强了光合作用,在提高鲜草产量的同时也增加了籽实的产量,具有较强的推广价值,是一项在农牧区适用的增产技术。     

湟中马血清酯酶多态性的研究

采用聚丙烯酰胺凝胶电泳法对青海省湟中县９１匹马血清酯酶的多态性进行了研究。结果发现：①湟中马的血清酯酶受ＥＳ＾Ｆ，ＥＳ＾Ｉ，ＥＳ＾Ｓ和ＥＳ＾Ｏ４个等位基因的控制，其基因频率分别为０．４４５０，０．５３３０，０．０１１０和０．０１１０；②在被检湟中马的ＥＳ位点上共发现ＥＳ Ｆ，ＥＳ ＦＩ，ＥＳ Ｉ，ＥＳ ＩＳ和ＥＳ Ｏ五种表型，以ＥＳ ＦＩ为优势表型（４７．２５％）；③ＥＳ等位基因频率无性别差异；④     

基于B/S结构的家蚕育种与种性维持信息管理系统

对家蚕育种亲本及其新品种性状数据档案实行信息化管理,可在家蚕育种和品种的种性维持过程中自动实现完整的信息采集、计算、调用、选择等功能。开发了一个基于B/S结构的家蚕育种与种性维持信息管理系统,主要包括品种管理、计划任务管理、饲育信息管理、蚕茧信息管理、选种信息管理、选优信息管理等功能模块。选种信息管理模块的运行过程是通过电子天平称量蚕茧质量,然后根据计算模型自动进行数据信息处理与统计分析实施选择。用户可以方便地通过网络访问该系统,实现家蚕新品种选育及种性维持工作的自动化。     

3个家蚕品种部分产茧量及体质量性状指标的协方差分析

养蚕生产中家蚕的桑叶食下量难以人为控制在同一水平,通常认为食下量会对蚕体生长发育及全茧量等产茧量指标产生显著甚至极显著影响。以山东省现行的3个春用蚕品种为材料,将食下量作为协变量进行协方差分析的结果表明,3个家蚕品种在3-5龄的蚕体质量增量、全茧量、茧层量性状指标上无统计学意义(P>0.125 2),仅个别指标均值间的最大差异在0.1水平下显著(P全茧量=0.066 9,P茧层量=0.056 1),因此该方法校正了用常规方差分析得出的上述性状指标在品种间存在极显著差异(P<0.000 1)的有偏结论,还明确了消化吸收量对上述性状指标影响不显著,可不作为协变量考虑。     

生猪价格超常波动对健康养殖推广的影响

生猪价格的超常波动使生猪养殖风险增大、收益不稳定,频繁的价格波动影响了养殖主体决策的理性,同时,养殖主体决策的非理性也会对生猪健康养殖推广造成明显的障碍。因此,只有确保中央政策与地方政策的配套协同,构建生猪产业链内各主体之间合理的利益关系,对养殖主体的心理预期进行调节,针对养殖主体的需求改变推广模式与方法,才能有效突破生猪价格波动对生猪健康养殖推广的制约。     

基于近红外预测羊草水分含量的特征光谱模型研究

水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化。羊草（Leymus chinensis）因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法（Interval partial least-squares regression,iPLS）、向后区间偏最小二乘法（Backward interval PLS,BiPLS）、联合区间偏最小二乘法（Synergy interval PLS,SiPLS）、和连续投影算（Successive projections algorithm,SPA）建立羊草水分含量的预测模型。结果表明：SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差（Residual predictive deviation,RPD）=2.648>2.50。这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13%以上。