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261.
262.
以往在长白山植物群落生态学的研究中极少考虑物种间的亲缘关系。由物种亲缘关系所度量的群落谱系结构可以反映进化与生态过程对群落结构的影响,因而可以从全新的角度来了解群落构建的成因。文中研究以长白山76块样地为基础,分析了群落的谱系结构以及环境因子对其所造成的影响,结果显示:各样地、各群落类型均表现出一定的谱系结构,表明长白山植物群落构建过程主要是受生态位机制的作用;海拔、林分郁闭度、坡度及土壤腐殖质厚度与谱系结构存在显著的相关性。进一步将群落谱系结构结合环境因子的分布状态进行分析可以推测,环境压力作为生境过滤的形式是高山苔原以及岳桦林群落构建的最主要驱动力;干扰与环境压力对低海拔阔叶林群落构建起到重要作用;环境压力的缺失使得竞争作用放大,这成为决定阔叶红松林群落结构的主要方面。 相似文献
263.
小麦条锈病是小麦生产中的重要病害之一,为了明确苯并噻二唑(Benzothiadiazole,BTH)对小麦条锈病的诱导抗性作用,分别以BTH处理后的苗期和成株期小麦为试验材料,诱发接种小麦条锈菌后调查小麦的发病情况及防治效果。温室苗期试验结果表明,与对照相比,不同浓度BTH处理后,小麦抗锈性明显提高,病情指数降低29.69~49.77,防治效果可高达90%左右,不同浓度处理之间有一定差异,但与对照相比差异极显著;BTH诱导的最佳浓度为0.3 mmol·L-1,BTH喷雾处理后6~7 d小麦诱导抗锈性表达最强,诱导抗性的持久期在15 d以上。田间成株期试验结果表明,不同浓度处理诱导的小麦抗锈性无明显差异,浓度为0.3 mmol·L-1的BTH诱导处理小区小麦的产量最高,千粒重最重,为42.21 g,增产最高达19.3%。小麦在分蘖期、拔节前期和分蘖期+拔节前期喷施BTH,都能诱导小麦抗条锈性增强,病情指数显著降低,防治效果分别为43.07%、47.43%和50.01%,增产13.4%~16.9%。综上所述,BTH可以诱导小麦产生抗锈性,对小麦条锈病防治起到积极作用。 相似文献
264.
为了筛选适用于家畜布鲁氏菌病检测的荧光定量PCR方法,合成目前报道最多的布鲁氏菌IS711插入序列、per基因和bcsp31基因的引物和探针,并分别对这3种荧光定量PCR方法的敏感性、特异性、重复性以及63份临床样品检测效果进行比较。结果显示:3种荧光定量PCR方法均具有较好的敏感性且均不与其他常见细菌发生交叉反应;3种方法的批内变异系数和批间变异系数均小于5%。在检测临床样品时,3种方法的敏感性均高于套式PCR方法,其中IS711荧光定量PCR方法与套式PCR方法符合率为95.24%,其他2种方法与套式PCR方法的符合率为98.41%。比较而言,IS711荧光定量PCR敏感性最高,更适合于布鲁氏菌核酸含量低的样品的检测。 相似文献
265.
266.
267.
杨柳絮是春季在北京怀柔区常见的植物性飘尘,由于其轻盈、易散的特性,造成了一系列环境和健康问题。该文旨在探讨有效的杨柳絮防治对策,以减少其影响。通过对杨柳絮散播机制、防治方法以及可行性的研究提出了一系列综合性的防治对策,这些对策需要综合考虑生态修复、技术手段和环境管理等多个方面,旨在为怀柔区及其他类似地区提供参考。 相似文献
268.
269.
黑龙江省粮食水足迹时空分布规律与影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为分析黑龙江省粮食水足迹的变化规律,根据水足迹理论,选取2008—2018年黑龙江省11个地区进行粮食水足迹评价,并对其时空分布规律及影响因素进行研究。结果表明:黑龙江省粮食蓝水足迹、绿水足迹的空间分布差异显著,呈现南北高、东西低的分布趋势。通过斯皮尔曼相关系数分析可知,东、西横向地区人口密度大,可用于粮食生产的灌溉水资源消耗少,粮食蓝水足迹较低;南、北部致力于农业生产,农业灌溉用水消耗较大,粮食蓝水足迹较高。南、北部降水储蓄率高,因而南、北部粮食绿水足迹较高;东、西部横向地区地势较为平坦,植被少,降水不易蓄积,所以东、西部绿水足迹相对较低。利用时间序列模型对黑龙江省粮食水足迹进行预测得出,2021—2025年黑龙江省粮食总水足迹平均值为2 050 m~3/t。本研究可为黑龙江省农业水资源的合理分配和利用提供参考。 相似文献
270.
时空协同的地块尺度作物分布遥感提取 总被引:3,自引:3,他引:0
地块尺度作物分布信息清晰直观地反映了农田位置、空间形态等空间细节和种植类型信息,对精准农业管理、种植补贴发放和农业资源调查等具有重要价值。虽然遥感时空协同思路为地块尺度作物分布提取提供了解决方案,但在农田地块提取和时序特征构建方面尚存在不足。该研究基于遥感时空协同的思路,以Google Earth高空间分辨率影像为底图,利用擅于学习影像视觉特征的D-LinkNet深度学习模型,快速、精准提取农田地块形态;以地块为观测单元,利用Landsat8和Sentinel-2多源遥感的"碎片化"无云数据构建地块时序数据集,基于加权Double-Logistic函数重建地块归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时序曲线;提取地块物候特征和多时相光谱特征,经过特征优选和随机森林分类模型构建,开展地块尺度作物分布制图。以广西扶绥县为研究区开展试验,共提取地块43.7万个,边界准确率为84.54%,相较于常规基于多尺度分割的地块提取,基于D-LinkNet的地块提取方法直接排除了非农田地物的干扰,地块形态与现实情况符合度更高;地块NDVI时间序列重建结果能够较好地捕捉作物开始生长、旺盛期、成熟收获期的动态变化趋势;分类特征重要性评价结果显示,红边特征、与时间相关的物候特征在分类中发挥重要作用,当联合物候特征和光谱特征时分类效果最佳;根据特征重要性分析不同特征数量情况下的分类精度,当特征数量大于40维时,作物分类精度和Kappa系数保持稳定,总体分类精度维持在88%左右;对扶绥县地块尺度作物分布进行制图,提取甘蔗地块277 421个、水稻地块33 747个、香蕉地块4 973个、柑橘地块102 055个,分别占农田地块总数的63.48%、7.72%、1.14%、23.35%,种植面积占比分别为69.78%、7.12%、1.71%、18.06%。该研究在理论上构建了遥感时空协同的地块尺度作物分类模型,为大范围、地块尺度作物分布遥感提取提供了实用化方案。 相似文献