【摘 要】
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摘要 2015年以来,江西省赣州市按照农业农村部、江西省农业农村厅工作要求在该市积极开展农业化肥减量化专项治理行动。本文围绕4个方面介绍了该项行动的推进措施,高度概括了行动以来所取得的一些成效,并从宣传培训、示范带动、监测体系、监督执法4个层面提出了建议,以期为减少赣州市化肥用量、提升肥效提供参考。 关键词 化肥;减量;增效;措施;建议;江西赣州 中图分类号 S147.5 文献标识
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摘要 再生稻是是我国南方稻区种植一季稻热量有余而种植双季稻热量又不足的地区为提高复种指数、增加单位面积产量和经济收入而采取的有效措施之一。本文对再生稻优质高产栽培技术研究进展进行了阐述,以为相关人员提供参考。 关键词 再生稻;栽培技术;高产;优质;研究进展 中图分类号 S511 文献标识码 A 文章编号 1007-5739(2018)14-0022-01 再生稻是是我国南方稻区种植一季稻热量
摘要 为了有效应对广西地区莲雾低温寒冻,本文结合生产实际,提出防寒及灾后管理措施,为莲雾这一广西优稀特色水果生产提供参考,以期促进广西莲雾产业的发展。 关键词 莲雾;防寒措施;灾后管理;广西 中图分类号 S667.9 文献标识码 B 文章编号 1007-5739(2019)14-0098-02 开
摘要 在追求经济效益的过程中,水土流失给我国农业发展带来了不可估量的威胁,水土保持与农业发展息息相关。为明确其在农业增产方面发挥的积极作用,本文重点从水土流失对农业的危害入手,详细叙述了治理水土流失的农业措施,最终阐明了水土保持对改善农业生态及生产的作用,以为水土保持在农业增产方面优势作用的发挥提供参考。 关键词 水土保持;农业;优势;水土流失 中图分类号 S157 文献标识码
摘要 基于林业企业管理的角度,从林业资源自身、企业管理、科研方面,讨论生态文明建设背景下林业企业管理模式的改革与创新。本文提出要以继续深化企业内部改革,坚定不移走可持续发展道路;加大科技创新投入,探索绿色发展新道路;注重人才培养,合理引进人力资源为发展目标,促进林业产业的健康可持续发展。 关键词 生态文明;林业企业;管理模式;改革 中图分类号 F307.2 文献标识码 A Ab
根据课程标准的要求,物理教改应体现“学生是教学活动的主体”这一观念,坚持这一观念,才能关注学生的个体差异,重视对学生终身学习愿望、科学探究能力、创新意识及科学精神的培养.为此,新课标下的物理教学要注意以下几点. 一、注重学生发展的教学 “一切为了每一位学生的发展”是课程改革的最高宗旨和核心理念.在教学中的具体体现是: 1.关注每个学生.每个学生都是生动活泼的人、发展的人、有尊严的人.
摘要 灵芝是国内比较名贵的中药材之一,具有提高免疫力、降血糖、调节肠道生态平衡、抗衰老等多种功效,其主要活性成分是灵芝多糖。灵芝的品质与生长环境有直接关系,在灵芝栽培中,栽培技术对提升灵芝品质、增强灵芝实用功效有很大影响。本文通过对灵芝的生长环境条件进行调查研究,对灵芝栽培技术进行了探索,以期为灵芝提质增效栽培提供参考。 关键词 灵芝;提质增效;栽培技术 中图分类号 S567 文献
“数困生”即数学“学困生”,是指智力与感官正常,在通常的教学环境中,数学学习水平又明显低于同龄学生平均水平,达到数学课程标准合格要求还存在一定程度困难的学生.通过对我校部分“数困生”的调查研究发现,“数困生”的形成,教师有着不可推卸的责任,与学校教育有很密切的关系. 1. 教育观念落后是产生数困生的思想根源.由于初中升高中的择校考试,使我们的教育过多地关注尖子生,而忽略基础中等或较差的学生.为了
摘要 本文分析了2006—2015年10年间驻马店烟区烤烟的主要化学成分及相关比值的变化。结果表明,不同叶位烟叶烟碱含量、总氮含量、两糖比、氮碱比均符合优质烟叶的要求,能够满足工业的需求;总糖含量在2012年、2013年下部叶含量偏低,其余年份均符合优质烟叶要求;烟叶钾含量偏低,但在2006—2015年整体出现上升趋势,氯离子均在0.8%以下,钾氯比仍偏低;烟叶烟碱含量、糖碱比的变异年际波动较大
摘要 降雨侵蚀力(R)是衡量降雨对土壤侵蚀贡献的重要指标。降雨侵蚀力的定量研究是土壤侵蚀监测预报的重要前提。本文系统地总结了降雨侵蚀力概念,提出50年来土壤侵蚀模型的研究历史和成果,介绍了降雨侵蚀力的正常值和模型值,各种模型的计算方法和过程,对各种模型在不同尺度和估计精度上进行了对比分析,了解了这些模型的特点和适用性,避免了在实际应用中混淆使用。在此基础上,指出了前人研究的局限性,并提出了进一步
摘要 本研究测定革吉那布地区102头2岁龄的牦牛相关体尺性状(体高、体长和胸围)与体重,按不同比例划分训练集和测试集,利用传统的一般线性模型方法和机器学习方法(高斯过程回归、支持向量机)分别构建体尺性状与体重之间的回归预测模型,比较线性回归模型与机器学习模型在利用体尺性状预测体重时的准确性。结果表明,随着训练集数据的增加,线性回归模型的预测结果较稳定在0.71~0.80之间,而机器学习方法的预测