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文章从地域文化的角度出发,论述地域文化与地域文化景观之间的相互作用关系,阐述城市地域文化景观的创作过程与表现形式,挖掘和提炼邢台市邢都文化、郭守敬科技文化、邢窑文化、武术文化、七夕爱情文化等地域文化,分析邢台市地域文化形成的原因及地域文化资源概况。通过选取邢台市的达活泉公园、开元寺广场、清风楼广场3个代表性文化景观,阐述邢台市地域文化在城市建设中的应用表达,并通过龙岗文化公园概念规划意向具体案例实践,从公园历史文化景观区规划意向、公园特色民俗文化区规划意向、公园文化小品规划意向、特色植被区规划意向、休闲娱乐区规划意向等5方面,总结出地域文化景观是充分利用本土的建筑材料和现代科学技术,在尊重自然地理环境的基础上,创造出的一种具有地方特色的景观。 相似文献
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为了解黄河流域和淮河流域济南段浮游动物的群落结构特征,于2014年8月对该区域的23个采样点位进行了调查,运用浮游动物香农威纳指数和典范对应分析对该区域的浮游动物群落结构进行评价。结果表明,共鉴定出浮游动物4类44种,黄河流域济南段采样点的物种数为30种,物种密度平均值为4.86个/L,香农威纳指数平均值为1.63,均匀度指数平均值为0.85;淮河流域济南段采样点的物种数为30种,物种密度平均值为6.67个/L,香农威纳指数平均值为1.61,均匀度指数平均值为0.86。典范对应分析结果显示,总氮、总磷是影响黄河流域和淮河流域济南段浮游动物群落结构的主要环境因素。综合分析得出结论,黄河流域和淮河流域济南段浮游动物的多样性指数较低,水体为中度污染。 相似文献
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正众所周知,小麦是我国重要的粮食作物,在我国的种植面积很广,小麦自身所含有的营养成分多样,但受到自然条件的影响,不同种类的小麦富含的营养成分也有所差别,选择好适合本地条件的种植技术方为种植的良策。小麦在全周期生长的过程中不可避免地会受到病虫害的侵袭,一旦受到侵袭,轻则减产减收、重则绝产绝收,所以病虫害的防治也是必须关注的重点问题。文章将从小麦种植技术和病虫害防治技术两个方面进行分析,希望通过文章的分析,能 相似文献
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不同基因型燕麦萌发期耐盐碱性分析及其鉴定指标的筛选 总被引:2,自引:1,他引:1
为探究不同燕麦品种萌发期的盐碱胁迫耐性,筛选适宜于松嫩平原种植的燕麦品种,用NaHCO3胁迫模拟松嫩平原盐碱环境,对49份来自国内外不同地区的主栽燕麦品种进行了研究。试验测定了150mmol/LNaHCO3胁迫下燕麦种子的发芽率(GR)、发芽势(GP)、发芽指数(GI)、活力指数(VI)、胚根鲜重(RFW)、胚芽鲜重(GFW)、胚根干重(RDW)、胚芽干重(GDW)、胚根长(RL)和胚芽长(GL)10个生长指标,运用不同方法对其进行数据分析,进而评定不同燕麦品种的耐盐碱等级。结果表明:通过对各生长指标的耐盐碱系数进行主分量分析,得到GP、RFW、RL相互独立的3个综合指标,涵盖了全部数据92.182%的信息量;通过隶属函数分析和聚类分析将49份燕麦品种分为4类,其中蒙燕1号、SX3、晋燕9号为高度耐盐碱品种,T6、T13等5个品种为耐盐碱品种,坝莜12号、SX2等29个品种为中度耐盐碱品种,HLJ 1、白燕7号等12个品种为盐碱敏感品种;由逐步回归分析方法得到最优回归方程D=-0.09+0.447GP+1.018RFW+0.366RL(R 2=1.000),可为快速筛选耐盐碱燕麦品种提供科学依据。 相似文献
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[目的]定量估算青海湖流域2001—2011年草地净初级生产力(net primary productivity,NPP),查明其时空演化特征,为流域草地可持续利用与生态建设及相关的政策制订提供科学依据。[方法]选取陆地生态系统碳循环模型(CASA模型),逐像元模拟2001—2011年青海湖流域草地生态系统NPP的时空变化。[结果](1)2001—2011年青海湖流域草地年均NPP为1.12×1013g/a,单位面积平均值为168.03g/(m2·a);(2)NPP在空间分布上呈现东南高,西北低的格局,这与流域水热因子在空间上的分布一致。近11a流域草地年均NPP总体呈上升趋势,年增加率约为1.74g/(m2·a),湖区北部、东部为主要增加区域;(3)青海湖流域草地NPP具有明显的季节变化特征,7月草地NPP达到最高,1月NPP最低。其中5—9月生长季草地的NPP占到了全年的90.40%。[结论]所选模型模拟精度较高,能够较好地反映流域NPP的空间分布规律和时间变化特征。可以认为改进后的CASA模型在气候资料稀缺的该地区进行模拟是可行的。 相似文献
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小麦全蚀病是检疫性的土传病害,对小麦生产危害极大,对其发生的监测是治理的根本。遥感技术可实时、宏观地监测病害发生发展,尤其是将光谱信息与高分辨率数字图像进行融合,可直观、精准地对病害识别和分类。本文基于计算机视觉技术,通过光谱数据与高分辨率数字图像结合的方法,对小麦全蚀病等级进行快速分类。首先,通过ASD非成像光谱仪获取小麦全蚀病的光谱信息,提取全蚀病特征光谱,建立光谱比。其次,利用无人机获取的实时田间数码图像,对其颜色特征进行重量化。最后,利用基于支持向量机的决策树分类对图像视场中的不同全蚀病等级进行分类。结果表明,4个全蚀病等级的分类精度均大于86%(Kappa0.81),平均运算时间小于30s。通过与实地调查的小麦全蚀病的白穗率等级做比对,验证分类结果的准确性,结果表明该方法基本可以实现对小麦全蚀病等级的实时监测。 相似文献
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