检索结果-南通市图书馆

作者：石灵南山东农业大学

学位级别：硕士

本课题以爱拔益加(Arbor Acres,AA)肉鸡和济宁百日鸡为试验材料,一方面测定直肠温度、血液生化指标与热致死时间的相关性,建立家禽热耐性活体评价技术;另一方面挑选热耐力高、低两组鸡群,考察它们对于热环境的行为和生理反应差异,阐明... 详细信息

本课题以爱拔益加(Arbor Acres,AA)肉鸡和济宁百日鸡为试验材料,一方面测定直肠温度、血液生化指标与热致死时间的相关性,建立家禽热耐性活体评价技术;另一方面挑选热耐力高、低两组鸡群,考察它们对于热环境的行为和生理反应差异,阐明家禽热耐性的调节机制。研究一包括两个试验,试验1选取16日龄AA肉鸡30只,置于33±0.5oC(相对湿度为50%)条件下饲养,分别在0、6、12和24小时量取直肠温度,并在0、24小时采血,分析血常规和其它生理生化指标。以0小时为基准,计算其余各时间点的温度和血液参数变化。然后,把鸡舍温度提高到36±1oC,将鸡群热致死,记录每只鸡的热存活时间。试验2选取42日龄AA肉鸡30只,置于36±1oC条件下饲养,分别在0和6小时量取直肠温度,采血。然后,把鸡舍温度降至25±0.5oC,观察鸡群在24小时内的存活和死亡情况。结果,试验1发现,AA肉鸡在36oC条件下的热存活时间与在33oC条件下24小时的白细胞总数(R2=-0.45)、淋巴细胞数(R2=-0.44)、红细胞压积(R2=-0.45)变化成显著负相关(P<0.05)。试验2表明,在36±1oC条件下饲养6小时,死亡鸡群的直肠温度(P<0.01)、血液尿酸含量(P=0.04)和淋巴细胞比率变化(P<0.01)显著高于存活鸡群,血糖浓度(P=0.04)、中间细胞比率(P=0.01)和粒细胞比率变化(P=0.01)显著低于存活鸡群。研究二包括两个试验,试验1选取74日龄济宁百日鸡30只,置于33±0.5oC(相对湿度为50%)条件下饲养,分别在0、6、12和24小时量取直肠温度,并在0、24小时采血,分析血常规和其它生理生化指标。以0小时为基准,计算其余各时间点的温度和血液参数变化。然后,把鸡舍温度提高到40±1oC,将鸡群热致死,记录每只鸡的热存活时间。试验2选取84日龄济宁百日鸡30只,置于40±1oC条件下饲养,分别在0和6小时量取直肠温度,采血。然后,把鸡舍温度降至25±0.5oC,观察鸡群在24小时内的存活和死亡情况。结果,试验1发现,鸡群在40oC条件下的热存活时间与在33oC条件下6(R2=0.39)、12(R2=0.40)小时的直肠温度变化和24小时的血液粒细胞比率变化(R2=0.41)成显著正相关(P<0.05),与血红细胞平均体积变化成显著负相关(R2=-0.48;P<0.01)。试验2表明,在40±1oC条件下饲养6小时,死亡鸡群的直肠温度和血液粒细胞比率变化分别高于和低于存活鸡群(P<0.01)。研究三选取28周龄济宁百日鸡40只,单笼单饲,每天置于35±1oC(相对湿度为50%)条件下热暴露6小时(10:00-16:00),连续处理两周。根据生产性能并结合研究一、二筛选确定的热耐性相关指标(直肠温度、血液粒细胞比例变化),将鸡群分为热敏感和热敏感两组,比较它们的行为和相关基因表达差异。结果显示,热敏感鸡群的饮水频率显著高于(P<0.01)热敏感鸡群。在内脏组织,热敏感鸡群热休克蛋白70(HSP70;心脏、肾脏)、90(HSP90;肺脏、肾脏)的基因表达水平显著低于(P<0.01)热敏感鸡群。这与热休克因子2(HSF2;肾脏,P=0.049)、热休克因子3(HSF3;肾脏,P=0.01)、热休克因子4(HSF2;心脏,P=0.046,肾脏,P<0.01)的mRNA表达变化一致,而与HSF1(心脏,P<0.01)相反。在下丘脑,热敏感鸡群瞬时感受器电位2(TRPV2)、3(TRPV3)的基因表达水平显著高于热敏感鸡群(TRPV2,P<0.01;TRPV3,P=0.02)。以上研究表明,鸡在轻度热应激条件下的直肠温度(6-12小时)、血液粒细胞比例变化(8-24小时)与其在重度热应激条件下的存活时间相关,可用作评价家禽耐热性的简易指标。鸡的耐热性与饮水行为有关,下丘脑瞬时感受器电位(TRP)离子通道蛋白参与其中,可通过HSPs、HSFs等应激反应因子得到反映。

关键词：热敏感直肠温度行为性体温调节自主性体温调节鸡

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微生物巢技术在养殖粪污资源化利用中的研究与应用

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家畜生态学报 2018年第12期39卷 74-79页

作者：李有志石灵南刘少宁魏茂莲侯学超焦洪超山东省兽药质量检验所山东省畜产品质量安全监测与风险评估重点实验室山东济南250022 山东农业大学动物科技学院山东省动物生物工程与疾病防治重点实验室山东泰安271000

为了解决畜禽养殖造成的高浓度粪水处理难这一焦点问题,本课题组发明了微生物巢技术生态处理养殖粪水的全新工艺,开展了包括复合菌剂、垫料组成和设施管理等方面的系列研究,深入揭示了处理过程中的菌群变化、垫料反应和粪水消解变化规律... 详细信息

为了解决畜禽养殖造成的高浓度粪水处理难这一焦点问题,本课题组发明了微生物巢技术生态处理养殖粪水的全新工艺,开展了包括复合菌剂、垫料组成和设施管理等方面的系列研究,深入揭示了处理过程中的菌群变化、垫料反应和粪水消解变化规律,明确了技术工艺参数和资源化利用思路。

关键词：微生物巢技术养殖粪污资源化利用

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规模化畜禽粪污生物处理关键技术研究、设备开发与示范应用

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中国科技成果 2018年第5期19卷 50-53页

作者：李有志张淑二石灵南潘登山东省兽药质量检验所/山东省畜产品质量安全监测与风险评估重点实验室山东济南250022 山东省畜牧总站山东济南250022 山东亿安生物工程有限公司山东济南250014

项目组聚焦规模畜禽养殖场粪污处理这一焦点难题，遵循生物工程治理和种养循环的发展理念，从低、高浓度粪水和固体粪便为切入点，开展了技术工艺、设施设备和模式构建等方面的研究，并结合现代机械和设施工程技术，创建了畜禽养殖粪污... 详细信息

项目组聚焦规模畜禽养殖场粪污处理这一焦点难题，遵循生物工程治理和种养循环的发展理念，从低、高浓度粪水和固体粪便为切入点，开展了技术工艺、设施设备和模式构建等方面的研究，并结合现代机械和设施工程技术，创建了畜禽养殖粪污无害化处理与资源化综合利用技术体系。

关键词：畜禽粪污生物处理技术设备开发示范应用

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2000—2018年深圳市植被覆盖动态变化与预测

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应用生态学报 2020年第11期31卷 3777-3785页

作者：吴炳伦孙华石军南张雨田石灵杰中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心长沙410004 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室长沙410004 南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室长沙410004

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明:2000—2018年,深圳... 详细信息

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明:2000—2018年,深圳市植被覆盖呈明显的地域分异特征,在区域上表现为东部大于西部、南部大于北部,此分异特征与区域地形效应具有良好的一致性。植被覆盖度重心的空间迁移特征为西北-东南-西北,迁移速率为551.2 m·a-1,此进程与深圳市城市化进程密切相关。2000—2018年间,深圳市植被覆盖度总体呈改善趋势,改善速率为0.005·a-1,其中,植被覆盖度显著改善和退化的面积比例分别为30.8%和12.8%。采用CA-Markov方法分理论、自然两种情景对深圳市2024年土地覆盖/利用类型进行预测,两种预测方法所得土地覆盖/利用类型的面积所占比例之间没有显著差异,其差异阈值在0~1.2%。与2018年之前相比,2024年深圳市乔木林、耕地等转化为建设用地的比例将明显减少,但供需矛盾仍然紧张。

关键词：植被覆盖度重心迁移 CA-Markov模型预测深圳市

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联合Sentinel-1和Sentinel-2数据反演森林蓄积量

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四川林业科技 2022年第2期43卷 71-80页

作者：张雨田许晓东石军南刘洋蔡耀通林辉石灵杰张怀清中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室湖南长沙410004

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不... 详细信息

为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不同特征组合分别建立支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)、k最近邻(k-NearestNeighbor,kNN)、多层感知器(Multi-Layer Neural Network,MLP)及多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)4种蓄积量反演模型,并对模型结果进行精度验证与比较。结果表明:(1)与单一数据源相比,联合Sentinel-1与Sentinel-2数据有助于提高森林蓄积量反演精度(油松蓄积量反演R2提高0.08,RMSE提高10.28 m^(3)·hm^(-2);落叶松蓄积量反演R2提高0.05,RMSE提高4.51 m^(3)·hm^(-2));(2)与MLP和MLR模型相比,SVR与kNN模型的蓄积量反演效果较好。其中,SVR模型在油松蓄积量反演效果最佳(R2=0.84,RMSE=44.58 m^(3)·hm^(-2));kNN模型在落叶松蓄积量反演精度最高(R2=0.74,RMSE=41.41 m^(3)·hm^(-2))。联合Sentinel-1与Sentinel-2多源数据的机器学习方法可获得较高的蓄积量反演精度,可期为区域尺度森林蓄积量遥感反演提供理论支持与可行方案。

关键词：森林蓄积量多源遥感数据机器学习估测模型旺业甸林场

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