大蒜生产关键环节机械化技术应用探析

邳州市农机部门依托大蒜生产关键环节机械化技术应用项目,集成应用大蒜耕、种、收机械化装备及技术,初步形成一套大蒜生产关键环节机械化技术路线。     

肉鸡腹水综合征的心电图学研究进展

近年对肉鸡腹水综合征的研究已取得进一步的认识 ,在研究肺动脉高压的同时更注意具有潜在作用的心脏病变的研究。家禽的心脏传导系统比较特殊 ,它含有一个返回分支束 ,使右房室瓣受传导神经的支配。当右房室瓣不受传导神经的支配时 ,瓣膜功能不全而引起右心室容量过大 ,可介导右心室肥大。心电图描记是研究肉鸡腹水综合征发病机理的有效手段之一。文章系统地阐述了肉鸡心脏的形态结构和传导系统的特点以及几种肉鸡腹水综合征试验模型的心电图学特征、肉鸡的心脏病理变化与心电图学特征之间的关系     

棉酚和VA在水牛尿石症发生中的作用

选用３４头无既往病史、９￣１２月龄的未去势公水牛随机分为４组，采用二因子二水平４种处理，即：棉籽饼组、煮沸棉籽饼（煮饼）组、添加维生素Ａ组和不添加ＶＡ组，对４组水牛进行了１２周人工诱病和预防试验。对血清中游离棉酚、结合棉酚、ＶＡ的动态变化和组织中游离棉酚、结合棉酚含量及组织病理学改变进行了观察。试验结果：２４头试验牛中有１６头发生临床尿石症，其中煮饼组发病１２头，棉籽饼组发病４头；水牛血清及组织中     

候鸟乐园的“护鸟神”——访爱鸟模范何绪广

在候鸟乐园的鄱阳湖国家级自然保护区内,有个被滨湖群众称为“护鸟神”的老人。为保护鄱阳湖珍禽候鸟作出了贡献,他叫何绪广,省级爱鸟模范。眼下正值万千种鸟鸣鹤啼地南抵鄱阳湖越冬的黄金季节。日前,我们拜访了他。 1921年,何绪广出生在鄱阳湖畔的一位渔民家庭。从小放过牛,捕过鱼,扛过木头,对鄱阳湖的河湖港汊、草木飞鸟都了如指掌。1981年,他从附近的永修县涂家埠贮木场退休回到了家里后,热情地承担起保护鸟类的义务。已是68岁高龄的何老,虽然双鬓如霜,但红光满面,步履轻捷。他十分热情地接待我们来访。每年秋末冬初,一批又一批候鸟不远万里飞抵鄱阳湖。他每天早出晚归,越洲涉水,风餐露宿地在湖区奔波,忠实地护卫着候鸟越冬。渴了,喝口     

海安县鸡大肠杆菌病防制的实验研究

海安县以鸡为主的家禽饲养量已连续五年超过4000万只，年产鲜蛋近14万吨，禽蛋生产居全国领先地位，养殖业已成为当地农民增收、农业增效的主导产业。但随着养禽业的不断发展，养殖数量、规模逐年扩增，家禽及其产品的流通日趋频繁，家禽中老疾病依然存在，新疾病又不断增加，每年因各种疾病造成的损失达数千万元，其中大肠杆菌病的影响尤为突出，在一般饲养条件下，几乎每群鸡都要发生大肠杆菌病，只是程度不同而已。鸡大肠杆菌病是由     

大豆三区校正试验结果分析

为评价大豆测土配方施肥效果,进一步校正施肥技术参数及优化肥料配方,该中心进行了大豆三区校正试验,结果表明,配方肥能够明显控制大豆旺长,增加大豆分枝数、单株荚数和百粒重,提高大豆产量。     

基于Bloom Filter的去重方法研究

在个性化新闻推荐系统中，文章去重是一个重要的模块，避免了同一篇文章被重复推荐的现象。在海量用户场景下，采用传统的基于队列的去重方法将会消耗大量的内存。Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，适用于允许有一定误判率的场景。本文基于Bloom Filter，设计双Bloom Filter位数组结构和Bloom Filter位数组链结构。实验证明，基于Bloom Filter位数组链的去重方法，不仅大大降低了程序对服务器内存要求，而且具有较好的灵活性和扩展性。     

基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算

通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。     

基于GF-1卫星遥感数据识别京津冀冬小麦面积

省级尺度冬小麦面积的精准获取技术是农作物面积遥感监测研究的主要内容之一。为了获取省级尺度的冬小麦种植面积, 该文以北京市(京)、天津市(津)和河北省(冀) 3个省域范围为例, 以国家标准地形图分幅为分类的图幅单元, 利用国产GF-1/WFV数据, 构建冬小麦面积指数, 实现了省级尺度冬小麦面积的识别。本文以冬小麦全部9个月生育期的984景影像作为数据源, 依次经过数据预处理、标准图幅单元的NDVI合成、样本点选择、冬小麦面积指数构建、冬小麦作物类型确认、省域范围制图及精度验证等步骤完成研究区域内冬小麦面积的提取。采用区域网平差和6S大气校正算法对数据源预处理, 以中国1︰10万标准地形图分幅为分类图幅单元构建冬小麦面积指数, 将冬小麦面积指数按照1%的比例等分, 并将面积指数从0到100%分割为101个提取节点, 将提取节点的NDVI值依次与类型确认样本比较, 精度最高的则确认为冬小麦面积提取阈值, 同时将该阈值应用于图幅单元内冬小麦面积指数影像, 获取冬小麦种植分布。最后冬小麦面积识别的精度表明, 以标准地图分幅作为计算单元, 在GF-1影像基础上, 利用冬小麦面积指数能够显著提高冬小麦与其他地物类型的波谱差异, 且冬小麦的总体识别精度达到89.6%, 用户精度达到89.8%, 制图精度96.5%, Kappa系数0.72。在典型区域, 本文算法与监督分类算法精度结果较为一致, 除制图精度相差4.77%外, 总体精度与用户精度差都在1.00%以内, 说明本文算法具有精度高、运行效率高、分类单元识别结果一致性强的特点, 能够满足省级尺度农情遥感业务监测的需要。     

国审高产夏大豆新品种桂夏豆2号的选育

桂夏豆2号是以桂早一号(矮脚早×北京豆)为母本,巴西13为父本有性杂交育成的夏大豆新品种,该品种区域试验平均产量2 855.25 kg/hm2,较对照埂青82增产30.25%,生产试验平均产量2 800.95 kg/hm2,较对照埂青82增产38.33%,蛋白质含量41.67%,油分含量19.08%,耐低磷、耐酸铝能力较强.适宜在广东、广西、海南、福建和江西南部地区夏播种植.2006年通过国家农作物品种审定委员会审定.