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1.
草原是我国陆地生态系统的重要主体,也是生态文明建设的主战场之一.但草原资源本底不清,限制了草原的科学管理.按照牧区、半牧区、林区草原资源的差异性,分别选择典型县域进行案例分析.结果表明,由于草地认定标准差异、资源自身空间上的重叠、精度差异等方面原因,三调初步成果与原有的调查资料草地面积总量和空间分布均存在不同程度的差异;国土三调初步成果的图斑区划和属性因子不能满足草原资源经营管理的需求,应在三调的基础上进行经营区划和调查;草班和小班的区划要满足不同区域草原资源管理和经营的需要,调查内容包括类型、数量、质量、结构和功能等5个方面. 相似文献
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3.
光照不仅会影响植物自身的生长,也可能会对其子代的生长具有潜在作用。以箭筈豌豆品种兰箭1号和兰箭3号为材料,分析遮荫和自然光照下箭筈豌豆及其子代的生长特性。结果表明:光照对箭筈豌豆生长和繁殖特性的影响因基因型而异。与光照条件相比,遮荫显著降低兰箭1号生物量及茎叶比,但对繁殖分配的比例影响不显著。与此相反,遮荫对兰箭3号的生长与繁殖无显著影响;母本光照环境对箭筈豌豆子代生长特性具有一定程度的影响,且这种影响因子代植株生长的光照环境而异。当子代在遮荫环境下,母本环境显著影响兰箭1号分枝数、地上生物量、总生物量、地上/地下生物量以及兰箭3号的分枝数。但当子代在光照环境下生长时,除兰箭3号分枝数外,其他生长特性均不受母本环境影响。 相似文献
4.
土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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8.
旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
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10.