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以桔梗种子无菌萌发的试管苗为材料,利用桔梗无菌苗叶片、茎段为外植体,建立了桔梗植株再生体系,并使桔梗组培苗在试管内开花。结果表明:叶片诱导最适培养基为1/2MS+6-BA 0.1 mg·L-1+NAA0.2 mg·L-1,分化率为34.55%;茎段诱导最适培养基为1/2MS+6-BA 0.1 mg·L-1+NAA0.2mg·L-1,分化率为23.21%;增殖最适培养基为1/2MS+6-BA0.3 mg·L-1+NAA0.1 mg·L-1,增值系数为10.35;生根最适培养基为1/2MS+NAA0.2 mg·L-1,平均生根率达83.51%,平均根长3.12 cm。桔梗组培苗开花最适培养基为1/2MS+NAA0.1mg·L-1。 相似文献
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不同干扰对城市绿化用地土壤物理性质的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解压实对城市新建绿地土壤物理性质的影响,以西安植物园新园区为研究对象,依据土壤压实程度的不同以及地表植被的差异进行区域划分,对不同区域内的土壤分层采样,并进行土壤容重、孔隙状况、水分常数等物理性质的测定。结果表明:随着压实程度的增加,土壤各层次间的发生规律发生了改变,土壤出现退化现象。研究区域内的土壤容重偏高,平均值为1.52 g/cm3;土壤总孔隙度、通气孔隙度、土壤含水量、田间持水量、土壤饱和导水率明显偏低,平均值分别为44.71%、12.81%、15.46%、20.77%、20.7 mm/h。土壤容重与总孔隙度、通气孔隙度、田间持水量、自然含水量、饱和导水率之间呈极显著的负相关;通气孔隙度与饱和导水率、自然含水量、田间持水量之间均呈现显著的正相关。压实对各层土壤物理性质的影响表现为表层土>浅层土>深层土,人为践踏产生的压实只影响到表层土壤。 相似文献
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试验旨在研究复合蛋白酶对肉鸡生长性能、养分表观消化率和氮排放量的影响。选取体况良好、体重相近的1日龄商品代艾拔益加(AA)肉鸡216只,随机分为2组,每组6个重复,每个重复18只(公母各半),分前期(0~21 d)和后期(22~42 d)。对照组饲喂基础日粮,试验组2个阶段在基础日粮中分别添加150 mg/kg和300 mg/kg复合蛋白酶制剂(酸性蛋白酶5 000 U/g、中性蛋白酶5 000 U/g、碱性蛋白酶2000U/g)。结果表明:0~21d,复合蛋白酶对肉鸡生长性能无显著影响;22~42d,与对照组相比,复合蛋白酶组提高了肉鸡采食量、日增重和42 d末重(P<0.05),死淘率从6.67%下降到2.22%;全期(0~42 d),复合蛋白酶组提高了肉鸡采食量和日增重(P<0.05),死淘率从7.78%下降到3.33%,欧洲指数从285.98提高到330.84;复合蛋白酶组的表观代谢能较对照组提高了3.1%,粗蛋白质利用率较对照组提高了11.1%;复合蛋白酶组粪尿中氮排放率和单位采食量的氮排放量均降低(P<0.05)。由此可见,在肉鸡2个生长阶段日粮中分别添加... 相似文献
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商洛地区不同林龄油松人工林土壤理化性质研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为探讨林龄对油松人工林土壤理化性质的影响及二者间的关系,在陕西商洛地区设置典型样地,采用野外调查和室内测定分析相结合的方法,比较不同林龄油松人工林样地土壤理化性质的变化特征以及不同理化性质指标之间的相关性。结果表明:有机质、全氮含量及pH值在0—40cm土层深度下随林龄的增加逐渐降低,其他理化指标随林龄增加亦表现出一定的规律性;40—60cm土层下,全氮含量及pH值随林龄的增加也呈现降低趋势,而其它理化指标则未表现出规律性变化。相关性分析结果显示,有机质与全氮以及pH之间存在着显著的正相关关系,其中,全氮与pH之间相关性达到极显著水平,其他各理化指标之间则无明显的相关性。 相似文献
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秦岭林区主要树种叶片凋落物性质的研究 总被引:2,自引:2,他引:2
本文对秦岭林区不同海拔的华山松(Pinus armandii)、油松(Pinus tabulaeformis)、锐齿栎(Quercus aliena var.acuteserrata)、华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)叶片凋落物的养分元素、有机成分和热值进行比较研究.研究结果表明:4种凋落叶的粗纤维、粗脂肪含量和热值大小均为油松>华山松>华北落叶松>锐齿栎.养分元素全氮和全磷含量大小为锐齿栎>华北落叶松>华山松>油松.油松、华山松、华北落叶松叶片凋落物的C/N、C/P、粗纤维/N均大于锐齿栎,差异性极显著(P<0.01).油松的C/N、C/P、粗纤维/N均最高,分别为72.33、1311.28、36.98,是锐齿栎各项比值的1.9~2.5倍.4种树种的凋落叶性质存在差异,但海拔的变化对相同树种凋落叶的性质并没有显著的影响(P>0.05). 相似文献
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为提高发动机的安全性,利用BP神经网络进行发动机故障诊断。BP神经网络隐含层节点数根据经验公式选择,并考虑训练方法的影响,通过比较每种方案的误差确定为最佳BP神经网络方案。由于BP神经网络存在诸多有待优化之处,选择粒子群算法优化BP神经网络,首先提取粒子群中相应参数作为网络的权值和阈值,然后设置网络进化参数,最后将从粒子群中提取的数值赋给神经网络,进行网络训练。利用发动机故障诊断台架对两种算法进行故障诊断测试,将结果与未优化的BP神经网络进行比较,结果显示,经过粒子群优化后的BP神经网络学习速度和诊断正确率均优于未优化的BP神经网络。 相似文献