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1.
一例巨脂鲤烂鳃等病症的治疗试验   总被引:1,自引:1,他引:0  
报道巨脂鲤的一例由细菌和真菌感染引起的烂鳃、烂尾和蛀鳍等病症及其防治试验。  相似文献   
2.
3.
利用板栗蒲屑替代部分杂木屑,通过配方试验,得出添加板栗蒲屑的杏鲍菇菌丝发菌速度加快,提早满袋,菌丝浓白。适量添加还能提高杏鲍菇的产量。推荐使用的配方木屑14%~19%,棉子壳35%,板栗蒲屑20%~25%,麸皮20%,玉米粉5%,石膏粉1%。生物学效率为77%~79%。具有较好的推广价值。  相似文献   
4.
黑魅与黑艳是武汉宏达种苗有限公司推出的2个优质早熟茄子杂交新品种,经3年的引种观察,2个品种特点鲜明,表现为性状整齐、抗病性强、熟性较早、光泽度好、商品性好,已在长江中下游地区大面积推广,其中黑艳被2015武汉种业博览会作为推荐品种. 黑魅 极早熟,耐低温,植株直立,株型紧凑,萼片紫色,分枝性较强.株高110 cm左右,株幅100 cm×90 cm左右,叶色深绿,主茎深紫色.果长35 cm左右,横径3.5 cm左右,单果质量100 g左右,果黑紫色,色泽艳丽光亮,果肉细腻致密、口感好,商品性强,耐贮运,抗逆性强,抗病丰产,667 m2产量2 200 kg左右.  相似文献   
5.
正设施农业是新时期现代农业发展的重要组成部分,在实现我国农产品的周年供应上起着举足轻重的作用。近年来,武汉地区设施农业发展迅猛,2013年武汉市新建成设施蔬菜基地4 666.7 hm2,建成后武汉市设施蔬菜生产基地达到6 666.7 hm2,对武汉市蔬菜产品供应产生深远影响[1]。武汉地区农业生产硬件设施水平很高,但是劳动力文化水平低、劳动力短缺、劳动力成本高、菜价波动大、种植户生产积极性不高等问题依旧存在,这些问题的根源与蔬菜种植业收益低有很大关系。因此,积极探索适  相似文献   
6.
甘蓝是深受市民欢迎的大众蔬菜品种,也是各地蔬菜渡淡的骨干品种。结球甘蓝适应性广、抗逆性强、产量高、耐储运、营养丰富,在蔬菜的周年供应中占有重要地位。经过多年的试验筛选,早熟甘蓝新品种旺旺表现优异,适合在长江流域大面积推广应用。  相似文献   
7.
正2017年6月18日当天,武汉种业博览盛会如期而至,会期活动精彩纷呈。为进一步推动种博会与参展单位效益共赢,引导广大菜农科学选种,组委会特邀请并组织西瓜专家评选小组,对本次参展的西瓜类新优品种进行现场盲评打分。经过严格筛选与反复讨论,最终遴选出10个西瓜专家推荐品种,向社会进行推介。西瓜专家推荐品种介绍(按各参展单位名称的汉语拼音首字母先后顺序排列)如下。1春喜100(湖北蔬谷农业科技有限公司)  相似文献   
8.
关于中国农业工程类专业建设和人才培养的若干思考   总被引:1,自引:1,他引:0  
新时代全面推进乡村振兴和加快农业农村现代化赋予了农业工程新的职责和使命,提供了更加广阔的天地和发展机遇。大学面临着科技发展的新挑战、社会发展的新要求和人才需求的新变化,未来的教育将更加开放、适合、人本、平等、可持续。农业工程教育面临前所未有的挑战和机遇,迫切需要我们思考应如何培养高度智能化的未来农业的创造者、引领者和支撑者;思考如何聚焦本学科专业,坚守农业工程主体地位,使学科专业形成螺旋式上升的良性循环。该文分析了国际农业工程学科专业的发展,表明国际农业工程人才培养已凸显农业、工程、生物、信息的交叉,交叉融合的核心课程体系已成为专业学生不可替代性的标签。该文认为,强化本专业学生的不可替代性是强化学科专业主体地位和推动学科专业声誉形成螺旋式上升良性循环的关键所在,建议通过4个转变(从注重知识本位向提升素养本位转变,从专业教育向专业+通识教育并重转变,从高度专业化培养向宽专交融合转变和从偏重职业技能向注重全面成长转变),推动"新农业工程"的建设。  相似文献   
9.
江西退化红壤人工重建森林土壤微生物碳源代谢功能研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
应用MicroResp方法研究4种重建森林土壤微生物对不同类型碳源的代谢特征,自然恢复地为对照处理。结果表明,不同培养时间(6 h和继续培养18 h)和不同土壤深度(0~10和10~20 cm),土壤微生物对单一碳源的利用能力差异显著。4种重建森林土壤微生物对碳源利用能力有显著差异,表现为:自然恢复地阔叶混交林阔叶纯林针阔混交林针叶纯林。多样性指数和均匀度指数表明4种重建森林土壤微生物群落多样性的变化趋势为:自然恢复地阔叶混交林阔叶纯林针阔混交林针叶纯林,除自然恢复地外,土壤微生物的多样性和均匀度在4种不同重建森林类型之间差异不显著。主成分分析结果表明,所选15种碳源能够阐述4种不同重建森林土壤微生物功能多样性的差异,森林土壤微生物的敏感碳源主要为糖类。  相似文献   
10.
基于ST-LSTM的植物生长发育预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
提早预知植物生长发育是智能育种过程的重要组成部分,针对植物表型难以精准预测和模拟的问题,利用植物生长发育的空间和时间依赖性,提出了一种基于时空长短时记忆网络(Spatiotemporal long short-term memory, ST-LSTM)的植物生长发育预测模型,实现植物生长发育的预测。首先,通过微调Mask R-CNN模型实现识别、提取植物掩模,预处理具有时空相关性的植物生长发育图像序列,构建植物生长发育预测数据集。然后,基于ST-LSTM建立植物生长发育预测模型,利用历史生长发育图像序列,融合时空深度特征,预测植物未来的生长发育图像序列。研究结果表明,所提出模型预测的图像序列与生长发育实际图像序列具有较高的一致性和相似性,首个预测时间节点的结构相似度为0.874 1,均方误差为17.10,峰值信噪比为30.83,测试集的冠层叶面积、冠幅和叶片数预测R2分别为0.961 9、0.908 7和0.915 8。该研究实现了基于植物生长发育图像序列的生长发育预测,有效减少了田间反复试验的时间、土地和人力成本,为提高智能育种效率提供了参考。  相似文献   
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