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71.
巨菌草种植对崩岗区土壤微生物数量及酶活性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究通过比较巨菌草种植对崩岗区土壤微生物数量及土壤酶活性的影响,以期为种植菌草治理崩岗提供更多的理论依据。试验采集巨菌草种植不同区域土样,即根面土、根区土、非根际土及对照土进行分析,结果表明,巨菌草种植提高了土壤微生物数量及酶活性,且不同采集区域存在差异,巨菌草有较明显的根际效应,具体为,土壤微生物数量:根面土根区土非根际土对照土,根面区域的巨菌草根圈比为:细菌53. 89放线菌52. 96真菌14. 14,根区的巨菌草根圈比为:放线菌2. 96细菌2. 17真菌1. 70;土壤酶活性:根区土非根际土对照土。 相似文献
72.
7种药剂防治番茄黄叶枯萎病试验 总被引:1,自引:0,他引:1
采用80%乙蒜素乳油、25 g·L-1咯菌腈悬浮种衣剂、30%嘧菌酯悬浮剂等7种单一药剂和复配药剂对番茄黄叶枯萎病进行田间药效试验。结果表明,80%乙蒜素乳油、25 g·L-1咯菌腈悬浮种衣剂、30%嘧菌酯悬浮剂对番茄黄叶枯萎病防治效果好,校正防效分别为82.0%、79.5%和77.6%;而80%乙蒜素乳油与25 g·L-1咯菌腈悬浮种衣剂或30%嘧菌酯悬浮剂的复配剂的防治效果比单剂使用的更明显,高达93.6%和89.1%;其次为500 g·L-1异菌脲悬浮剂和10%苯醚甲环唑水分散粒剂也对番茄黄叶枯萎病有不同程度的防治效果,校正防效分别为72.4%和71.2%;45%咪鲜胺水乳剂和50%福美双可湿性粉剂防治效果相对较差,为69.2%和54.5%。 相似文献
73.
PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降维算法的可靠性,利用PSO-SVM算法对杉木和马尾松的幼中成熟林的高光谱原始数据、一阶微分变换数据、对数变换数据及归一化变换数据进行降维运算,对降维后选择的波段分别利用支持向量机(SVM)、BP神经网络、Mahalanobis距离分类法、Fisher分类法及贝叶斯分类法进行分类,分类结果中,Fisher分类法的结果最好,所有的分类结果均在90%以上,SVM和BP神经网络的分类结果都保持在80%以上,贝叶斯分类法分类精度最差,所有分类结果均未超过90%,最差结果为43.75%。同时,将PSO-SVM与PCA算法进行对比分析,发现在马尾松和杉木的分类过程中PSO-SVM算法优于PCA算法。最后得出结论,PSO-SVM算法提取的特征对Fisher、SVM及BP神经网络分类法有效;当光谱数据差异非常微小时,PSO-SVM比PCA对特征的提取更有效。 相似文献
74.
本文以香根草为主要配方材料,以常规木屑为对照,设计了12个配方,栽培平菇,通过菌丝的长势和生长速度的不同,筛选适宜平菇生长的配方。研究结果表明,最适配方为香根草48%,类芦20%,芒萁10%,麸皮20%,碳酸钙1%和石灰1%;该配方菌丝长势旺盛、生长速度快,利用该配方栽培平菇,其生物转化率达到102.7%。 相似文献
75.
对不同生长期(接种前、出芝前、出芝后、发酵后)菌草灵芝培养基的常规营养成分及Ca、P含量进行了测定与分析,并且对出芝菌糟的粗多糖、氨基酸和重金属含量进行了测定。结果表明,灵芝菌糟营养成分含量丰富,富舍粗多糖、粗蛋白、粗脂肪、矿质元素、氨基酸等营养成分。重金属含量在饲料卫生标准规定的范围内,且远低于有机肥料的标准。饲用价值大小排序为发酵菌糟〉出芝菌糟〉未出芝培养料〉培养基质。菌草灵芝菌糟在用作饲料及饲料添加剂、肥料、无土栽培基质等方面具有很大的开发潜力。 相似文献
76.
日本大白蚕蚕豆特征特性及其栽培技术 总被引:1,自引:0,他引:1
2003年本县引进日本大白蚕蚕豆,近年来种植面积逐年增加,现种植规模达1万多亩,成为本地区发展冬季效益农业的主栽品种之一。浙南地区一般在10月中旬至11月上旬播种,4月中旬分批采收,一般每亩种植2500-3000穴。应施好基肥、苗肥、花荚肥,及时整枝摘顶,防治好病虫害。 相似文献
77.
基于Landsat TM图像的长株潭城市群地表温度遥感反演 总被引:2,自引:1,他引:1
陆地表面温度(LST)是地表能量平衡中的一个非常重要的参数,它在地表与大气相互作用过程中起着重要的作用.在总结和分析当前常用的地表温度反演算法后,根据收集到的1993年8月25日TM的资料,采用单通道算法反演长株潭城市群地表温度(LST),利用卫星过境当天观测的平均温度对反演结果进行验证,误差小于1℃,可以满足大多数应用的精度要求.地表温度反演结果表明:反演结果与实际相吻合,平均温度为27℃;反演温度大小依次是城镇用地高于自然植被,自然植被高于水体;地表温度由城镇中心向外呈现逐渐降低的趋势,长沙、株洲和湘潭市城区温度明显比其它地区高. 相似文献
78.
人工神经网络在森林资源管理中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
传统的数量方法难以解决森林资源管理中的更多的非结构性问题.人工智能新技术能将人类积累的知识传输到决策支持系统中,作为人工智能的一个分支,人工神经网络已经成为一个在传统统计方法之外,十分引人注目的新方法,并开始用于预测生物系统中的非线性行为.文中从人工神经网络在森林立地分类和制图,森林生长和动态模拟、空间数据的分析和拟合、植物病虫害动态的预测及气候变化研究等方面的应用进行综合评述.并对人工神经网络在应用中的优缺点,存在的问题和局限性,以及对未来的前景等提出了自已的初步看法. 相似文献
79.
80.