长岛不同气候舒适度模型多尺度评价及对比分析     

姜雨萌 《安徽农学通报》2021,27(21):160-162

利用长岛近30年气候资料,采用风效指数和综合舒适度指数对比分析评价长岛旅游气候舒适度,结果表明:(1)从风效指数来看,在年际变化中,长岛整体气候舒适度属于舒适等级;在月际变化中,4月、5月和10月人体感觉舒适,是最适合旅游的月份.(2)从综合舒适度指数来看,在年际变化中,长岛整体气候舒适度属于不舒适等级,但逐渐趋于舒适;在月际变化中,6—9月份为最舒适的月份,最适合旅游.不同指数对长岛的旅游气候舒适度评价不同,因此建立适合本地的气候舒适度模型很有必要.  相似文献   

武汉市桔梗科一物种新记录——卵叶异檐花     

安玫  李雅绚 《湖北林业科技》2020,49(2):28-30

报道了武汉市外来入侵植物新记录一种,为桔梗科Campanulaceae异檐花属Triodanis卵叶异檐花Triodanis perfoliata subsp.biflora(Ruiz et Pavon)Lammers。卵叶异檐花原产于美洲,在武汉地区是首次发现,凭证标本保存于长江文明馆(武汉自然博物馆)。  相似文献   

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究     

宋亚斌  邢元军  江腾宇  林辉 《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(4):22-27,33

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。  相似文献   

不同欧李幼苗品种光合特性比较     

姜生秀  严子柱 《华北农学报》2020,35(6):122-132

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瘤胃微生物在木质纤维素价值化利用的研究进展   总被引：1，自引：0，他引：1  

郑娟善  丁考仁青  李新圃  梁泽毅  张剑搏  杜梅  丁学智 《草业学报》2021,30(9):182-192

瘤胃是反刍动物消化的第一个腔室，各种微生物（细菌、真菌和原生动物）相互作用将木质纤维素植物生物降解为易于代谢的化合物。瘤胃也是目前自然界公认的木质纤维素高效降解和利用的天然反应器，其真菌和细菌可分泌多种木质纤维素降解酶，在木质纤维素生产生物燃料和化学用品方面具有潜在的价值。因此，本研究在瘤胃内木质纤维降解的微生物及其降解木质纤维素相关酶的基础上，重点综述了瘤胃微生物在木质纤维素生物转化为乙醇、生物化学（有机酸）及沼气等方面的研究进展，旨在为瘤胃微生物和瘤胃酶在木质纤维素价值化利用方面的研究和应用提供新的方法和思路。  相似文献   

数值模型结构不确定性对模拟结果的影响分析     

李兴男  金江跃  降亚楠 《排灌机械工程学报》2021,39(2):179-185

以内蒙古鄂托克旗为例,基于GMS中的MODFLOW模块构建了地下水流数值模拟模型,分析了模型结构(含水层厚度、参数分区)与模型参数不确定性因素对模拟结果的影响.研究结果表明:含水层不确定情景(含水层下边界概化为隔水底板平均值870 m)与实际情况水头差值绝对值的累计和最大为701 m,对模拟结果起了主控作用;当含水层下边界概化为910,940 m时,累计和分别增加为1 013,1 593 m;与仅考虑单个不确定性因素相比,同时考虑模型参数与含水层不确定情景累计和最大为738 m,同时考虑参数分区与含水层不确定情景累计和最大为791 m.因此,在构建地下水流数值模拟模型时,应优先考虑含水层空间结构概化的合理程度,同时考虑多个不确定性因素对模拟结果的综合影响,使地下水数值模拟模型能更精确地反映真实的地下水流状况.  相似文献   

Protective efficacy of an H5/H7 trivalent inactivated vaccine produced from Re-11, Re-12, and H7-Re2 strains against challenge with different H5 and H7 viruses in chickens          下载免费PDF全文

ZENG Xian-ying  CHEN Xiao-han  MA Shu-jie  WU Jiao-jiao  BAO Hong-mei  PAN Shu-xin  LIU Yan-jing  DENG Guo-hua  SHI Jian-zhong  CHEN Pu-cheng  JIANG Yong-ping  LI Yan-bing  HU Jing-lei  LU Tong  MAO Sheng-gang  GUO Xing-fu  LIU Jing-li  TIAN Guo-bin  CHEN Hua-lan 《农业科学学报》2020,19(9):2294-2300

We developed an H5/H7 trivalent inactivated vaccine by using Re-11, Re-12, and H7-Re2 vaccine seed viruses, which were generated by reverse genetics and derived their HA genes from A/duck/Guizhou/S4184/2017(H5 N6)(DK/GZ/S4184/17)(a clade 2.3.4.4 d virus), A/chicken/Liaoning/SD007/2017(H5 N1)(CK/LN/SD007/17)(a clade 2.3.2.1 d virus), and A/chicken/Guangxi/SD098/2017(H7 N9)(CK/GX/SD098/17), respectively. The protective efficacy of this novel vaccine and that of the recently used H5/H7 bivalent inactivated vaccine against different H5 and H7 N9 viruses was evaluated in chickens. We found that the H5/H7 bivalent vaccine provided solid protection against the H7 N9 virus CK/GX/SD098/17, but only 50–60% protection against different H5 viruses. In contrast, the novel H5/H7 trivalent vaccine provided complete protection against the H5 and H7 viruses tested. Our study underscores the importance of timely updating of vaccines for avian influenza control.  相似文献   

高产两系杂交新组合中两优018     

刘玉龙  李剑波  蒋建为  曾燕  李再强  关健 《耕作与栽培》2020,(6):55-57

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川西北地区上二叠统吴家坪组凝灰岩分布地震预测     

徐敏  臧殿光  江娜  徐宝亮  郑虹  龚立  杨晋蓉 《长江大学学报》2021,18(3):21-28

通过对川西北地区的老井进行复查,发现多口井在上二叠统吴家坪组存在大套的凝灰岩,对上述井的地质、测井、地震资料综合分析发现,凝灰岩的岩性以凝灰质泥岩、凝灰质粉砂岩、凝灰质灰岩、沉凝灰岩、凝灰岩、凝灰质白云岩为主,次生溶蚀孔隙发育;凝灰岩在测井曲线和地震剖面上均有明显的响应特征:在测井曲线上表现为明显的低纵波速度、高自然伽马特征,凝灰岩底界在地震剖面上均表现为波峰反射特征.为此,采用模型正演分析技术及波阻抗反演技术,首次对四川盆地川西北地区晚二叠世吴家坪组凝灰岩的分布进行了地震预测:双鱼石构造-剑阁区块的北部地区凝灰岩分布最厚,南部减薄;双鱼石构造东部凝灰岩分布较厚,西部减薄,直至不发育.研究结果表明,晚二叠世吴家坪组在川西北地区沉积了一套凝灰岩,从西北至东南方向减薄;由于凝灰岩物性好,孔隙度高,可成为四川盆地火山岩气藏勘探全新的后备领域,为川西北地区下一步新的勘探领域开发提供了重要研究基础.  相似文献   

The Safety Evaluation of Cefalonium Intramammary Infusion (Dry Cow)     

HUA WeiYi  LIU YiMing  XU Fei  LU YongQiang  KONG Mei  WANG HaiTing  HUANG HuiLi  WANG HongLei  WU LianYong  LI XiuBo 《中国农业科学》2019,52(2):359-366

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