全球气候变化对农作物的生长,发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一,对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言,具有很大的意义。因此,评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要,并提出合理的适应措施。在这项研究中,我们以中国东北部的富吉恩市为例,并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型(农业技术转移的决策支持系统)模拟未来气候变化对2020年代四个时期(2021-2030)的四个时期的大豆产量的影响(2041-2050)和2050S(2051-2060)在两个代表性浓度途径(RCP)方案(RCP4.5和RCP8.5)下,进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明,校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据,我们发现,在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节,平均温度,累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起,表明在CO 2受精的效果下,未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线(1986-2005)相比,大豆产量将增加0.6%(7.4%),3.3%(5.1%),6.0%(16.8%)和12.3%(20.6%)和2020年代,2030年代,2040年代,2040年代和2050年度的rcp4.5(RCP4.5)(rcp8.5)。 RCP4.5(RCP8.5)分别为5月10日(5月5日)和50 mm(40mm)。在未来的气候条件下,农艺管理实践,例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉,将增加大豆产量,并使大豆增长更适合未来的气候变化。
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在整个EES的范围和准备中,任命为部门和支持者提供建议的小组(如果需要)。CRG Community Reference Group DELWP Victorian Department of Environment, Land, Water and Planning EPBC Act Environment Protection and Biodiversity Conservation Act 1999 EE Act Environment Effects Act 1978 (Victoria) EES Environment Effects Statement GW Gigawatt IAP2 International Association for Public Participation MW Megawatt The Minister The Minister for Planning RAP Registered Aboriginal Party TRG Technical Reference Group WWE WestWind Energy Development WTG Wind Turbine Generator WNLP The Western Renewables Link Project是一项新的190公里高压高压输电线路,将携带从维多利亚州西部的Bulgana到墨尔本西北部Sydenham的可再生能源。
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栽培大豆 ( Glycine max (L.) Merrill ) 是由野生大豆 ( Glycine soja ) 驯化而来,其种子比野生大豆更重,含油量更高。在本研究中,我们利用全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了一个与 SW 相关的新型候选基因。连续三年通过 GWAS 分析检测到候选基因 GmWRI14-like。通过构建过表达 GmWRI14-like 基因的转基因大豆和 gmwri14-like 大豆突变体,我们发现 GmWRI14-like 的过表达增加了 SW 和增加了总脂肪酸含量。然后我们利用 RNA-seq 和 qRT-PCR 鉴定了 GmWRI14-like 直接或间接调控的靶基因。过表达GmWRI14-like的转基因大豆比非转基因大豆株系表现出GmCYP78A50和GmCYP78A69的积累增加。有趣的是,我们还利用酵母双杂交和双分子荧光互补技术发现GmWRI14-like蛋白可以与GmCYP78A69/GmCYP78A50相互作用。我们的研究结果不仅揭示了栽培大豆SW的遗传结构,而且为改良大豆SW和含油量奠定了理论基础。
这张视觉图像中展示的河流系统以绿色和金色为主,以体现寒冷气候中常常感受到的温暖。绿色、红色和棕色的浓郁大地色调反映了该州的当地景观,而大量使用有节奏的图案则捕捉了平原和山区的独特景观。大地色的运用传达出一种力量和宁静的感觉,而整幅图像中对比鲜明的绿色则让我们想起了自然世界的繁茂,动物和人类曾经和谐相处——它提醒我们保护土地、水道和天空以及关爱我们当地环境的重要性。整个图像中散布着大胆的橙色——这是一种能量源泉,继续被视为赋予生命的源泉。橙色还描绘了许多维多利亚人喜欢看到的多姿多彩的日落。
经手术、放疗、化疗、靶向治疗等治疗后仍不能得到有效控制的肺癌,临床上称为难治性肺癌(1)。目前对于难治性肺癌患者尚无有效的治疗手段,可用的治疗方法主要是对症支持治疗,或在复发或转移出现明显临床症状时给予姑息性抗肿瘤治疗,以减轻患者痛苦,提高生活质量(2,3)。支气管动脉化疗栓塞术(BACE)是难治性肺癌患者局部治疗方法之一(4~6)。随着栓塞材料的研发和应用,BACE治疗肺癌的有效率逐渐提高。但传统栓塞材料包括碘化油、明胶海绵颗粒、聚乙烯醇颗粒等,存在栓塞不完全和并发症发生率高等两大缺陷。载药微球作为一种新型栓塞材料,具有血管栓塞和局部缓释化疗药物的双重功能,在BACE治疗肺癌中取得了良好的临床效果( 7 , 8 )。本研究前瞻性观察了CalliSpheres药物洗脱微球(DEB)联合BACE(DEB-BACE)治疗难治性非小细胞肺癌(NSCLC)的疗效和安全性。
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要,但是由于它们的多样性和相似的外观,传统的分类方法都具有挑战性,以解决这一问题,这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中,基于深度学习模型MobilenetV2,提出了DMS块,并通过引入ECA块和Mish激活函数,即提出了高度优势网络模型,即HPMobileNet,提出,该模型被提出,该模型是在eLBIND中探索的,可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中,收集了八种不同的绿豆种子,并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型,并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整,实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明,HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色,其准确性从87.40%提高到测试集的94.01%,并且与其他经典网络模型相比,结果表明,HPMobileNet可以达到最佳结果。此外,本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响,并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此,这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
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