简介:蒙古国是畜牧业为主国家,并处于全年放牧的粗放型经营模式的状态。然而,近年全球气候变暖、蒙古国家畜头数剧增、天然草场面积逐步减少等约束条件下,选育出产量和营养价值均高的饲料作物是迫在眉睫。所以,于2010、2011年在蒙古国开展了4种玉米种植。通过,该试验已证明80天极早熟玉米在蒙古国气候条件下,能够完全成熟,可以用于打籽;90天早熟玉米在蒙古国部分省市能够完全成熟;两种专用高产青贮玉米差异不大,均能用于青贮饲料。
简介:为了培育优良三叶草品种,利用高加索三叶草和白三叶进行人工杂交,得到的F1代植株移植到田间形成了多个株系。本试验选用了4个结实率较高的F。代株系(分别命名为4-1、1-10、2-4和3-7)和父母本,利用常规染色体压片法,对其种子发芽后进行核型研究。杂交后代的染色体数均为2n=6x=48,与母本高加索三叶草的染色体数相同;杂交后代与亲本的核型类型都为1A型,但核型组成存在一定的差异;核型不对称性由高到低依次为白三叶〉4-1〉1-10〉2-4〉3-7〉高加索三叶苹。试验结果表明,杂交后代株系形态上的差异,不是由染色体数目决定的,而是由核型的不同造成的。
简介:本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查(测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量),获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征(高度、盖度和密度)作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。