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蛋鸡生产水平的高低有40%左右是遗传因素决定的,即是先天的;而其余约有60%是饲养管理和环境因素决定的,届后大牲的.可见,蛋鸡饲养管理的好坏,对其生产性能的发挥起着十分重要的作用。因此,根据鸡群生长和生产的实际情况,及时地加以调控,满足鸡的生理、生长和生产的需要,促使其生产潜力最大限度地发挥,是保证高产稳产的关键措施。一、育雏期的调控技术按照鸡的生物学特性和生长发育的规律.8周龄以前胚长生长占全期生长的75%,12周龄时胜长生长占全或生长的90%;8周龄时体重生长占全或体重的29%,20周龄时达到75%,36周龄时… 相似文献
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阐述了园林的定义,从植物素材、园林雕刻、园林结构、艺术表现等方面详细地探讨了古典元素在园林设计中的运用,指出了古典元素之于园林设计的重要意义. 相似文献
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提高蛋鸡产蛋期成活率需把十关赵龙(湖北丹江口市三五四五工厂行管处941913)一、鸡舍消毒关:鸡舍消毒是否彻底是保证初产鸡的关键。因此,进鸡前必须彻底消毒。首先将鸡舍冲洗干净,用生石灰水涂刷鸡舍墙壁,鸡笼用火焰消毒器消毒一次。用具、设备地面用2—3%... 相似文献
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不同品种具有不同的种子活力。同一品种在不同的生态环境和栽培条件下,也会形成活力不同的种子。选用种子活力高的品种,并在相适应的生态环境和栽培条件下繁育,才能获得高活力的种子,以保证出苗良好、生长正常而获得高产。目前,在种子生产上通常用种子发芽率作为确定种子质量的一项指标,并作为 相似文献
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准确地预测区域蒸散有助于区域水资源的合理利用,减少水资源浪费。为从多项气象因子中筛选出核心因子,构建少因子蒸散预测模型,高效精确预测蒸散,该研究在九大农业区选取23个典型站点,搜集降水量、日照时数等8个气象因子数据,使用分类回归树(classification and regression tree,CART)对气象因子进行重要度排序。基于排序结果,选取排序前3~5项气象因子,基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型对蒸散进行预测。同时,使用遗传算法(genetic algorithm,GA),粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对ELM模型进行优化,并使用这3种优化算法(GA-ELM、PSO-ELM、SSA-ELM)构建少因子混合优化蒸散预测模型。结果表明:1)基于CART算法重要度排序结果,蒸散的主要影响因子依次是降水量、日照时数、平均本站气压、日最高气温、平均相对湿度。2)3种优化算法预测模型中,PSO-ELM模型的预测精度最高,23个站点的蒸散预测的均方根误差为6.608~22.077 mm/d,纳什效率系数为0.824~0.998,R2为0.908~0.995,平均绝对误差为5.075~16.677 mm/d。3)ELM模型在云贵高原区和四川盆地及周边地区有较好的适用性,3种优化算法在华南区和云贵高原区有较好的适用性,其中PSO-ELM模型的适用性最高。研究结果为中国九大农业区域的作物需水量计算提供参考。 相似文献