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旨在研究5种比例的牧站1号王草益生菌发酵饲料对黑猪生产性能及养殖效益的影响。选择体重相近、健康状况良好的二元杂黑猪180头,随机分为6组,每组3次重复,每个重复10头。对照组饲喂基础日粮,试验Ⅰ组、Ⅱ组、Ⅲ组、Ⅳ组、Ⅴ组分别在基础日粮中添加10%、20%、30%、40%、50%牧站1号王草益生菌发酵饲料。饲喂试验预试期7 d,正试期60 d,计算并比较各组试验猪平均日增重、平均日采食量、腹泻率、屠宰率及养殖毛利润。试验结果表明:试验组与对照组比较,Ⅲ组试验猪平均日增重差异不显著(P>0.05),其他试验组试验猪平均日增重差异显著(P<0.05),最高为Ⅱ组(865.24 g/头),高于对照组23.24%,其次是Ⅰ组(839.33 g/头),高于对照组19.55%,最低为Ⅴ组(552.51 g/头),低于对照组21.31%;平均日采食量最大为Ⅴ组(3.35 kg/头),最小的为对照组(2.30 kg/头),各试验组与对照组比较,差异显著(P<0.05);屠宰率方面,Ⅰ组、Ⅱ组差异不显著(P>0.05),Ⅲ组、Ⅳ组、Ⅴ组差异显著(P<0.05),屠宰率随着牧站1号王草益生菌发酵饲料添加量的增加呈降低趋势,最高为对照组,最低为Ⅴ组;毛利润最高的为Ⅱ组(21 259.0元),最低的为Ⅴ组(10 325.7元)。育肥黑猪日粮中添加 20%牧站1号王草益生菌发酵饲料生产性能及经济指标影响效果最佳。 相似文献
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基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献
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为明确不同秸秆还田方式下土壤有机碳组分的变化特征,基于6 a秸秆还田长期定位试验,利用三维荧光光谱技术,对无秸秆还田(CK)、秸秆覆盖还田(FG)、秸秆翻埋还田(FM)处理下土壤有机碳(SOC)含量及水溶性有机碳(WSOC)含量及其结构特征进行分析。结果表明:(1)与CK相比,FM处理0~40 cm土层SOC含量提高7.87%~29.54%,FG处理0~30 cm土层SOC含量增加1.91%~18.61%,30~40 cm土层SOC含量降低7.67%;FM和FG处理0~40 cm土层土壤WSOC含量分别提升13.42%~39.42%和0.28%~26.34%。(2)通过WSOC三维荧光光谱发现,各土层CK(Ex/Em=300/34、Ex/Em=300/340、Ex/Em=240/340、Ex/Em=300/340)处理WSOC荧光特征峰为溶解性微生物代谢产物和类色氨酸蛋白质物质荧光峰;FM(Ex/Em=340/430、Ex/Em=340/430、Ex/Em=340/435、Ex/Em=340/435)和FG(Ex/Em=270/440、Ex/Em=270/435、Ex/Em=340/435、Ex/Em=340/430)处理为类腐殖酸类物质荧光特征峰,腐殖化程度较高,结构较为复杂;荧光区域积分表明,FM和FG处理类腐殖酸类物质(Ⅴ)和富里酸类物质(Ⅲ)的积分百分比分别较CK增加12.18%~27.39%、11.98%~30.72%和3.96%~5.73%、2.99%~5.40%。(3)土壤WSOC包含两个组分,C1(Ex/Em=340/435, 270/435)组分为类腐殖酸类物质,C2(Ex/Em=290/345, 240/345)组分为溶解性微生物代谢产物和类色氨酸蛋白质物质;Fmax值结果表明,0~40 cm土层的C1组分相对含量表现为FM>FG>CK,表明秸秆翻埋还田更有助于土壤中营养物质含量增加和形成更高分子量的有机物。综上,不同秸秆还田方式均可提升SOC和土壤WSOC含量,增加腐殖化程度,加强土壤的供肥能力,翻埋还田处理提升作用更为显著。 相似文献
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为筛选高氨基酸和高茶氨酸茶树资源,探明贵州茶树资源氨基酸和茶氨酸特性,本研究分别利用分光光度法和高效液相色谱法测定115份贵州地方茶树资源春季一芽二叶生化样的氨基酸总量和茶氨酸含量。结果表明:115份茶树资源的氨基酸总量在0.95%~7.96%,平均值为3.40%;茶氨酸含量在0~3.80%,平均值为1.58%;茶氨酸占比在0~67.66%,且集中分布于40%~<60%。在这115份茶树资源中,发现特异高氨基酸(氨基酸总量≥5%)茶树资源11份、特异高茶氨酸(茶氨酸含量≥3%)茶树资源3份。不同地方的茶树资源,其氨基酸总量和茶氨酸含量存在较大差异,其中,贵定、黎平和石阡的茶树资源表现出较高的氨基酸总量和茶氨酸含量,而三都和普安的茶树资源氨基酸总量和茶氨酸含量显著(P<0.05)低于其他地方。来自三都的突肋茶(Camellia costata)资源表现出更原始的生化性状,均未检测出茶氨酸。聚类分析结果显示,115份茶树资源可分为5类,其中,石苔14号以远高于其他资源的氨基酸总量和茶氨酸含量单独分为一类。 相似文献