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针对书虱防治上的难点,利用DDVP与AlP动态潮解法可以较为彻底地杀虫,实现安全储粮。 相似文献
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书虱综合防治技术应用 总被引:2,自引:0,他引:2
王明卿 《粮油仓储科技通讯》2004,(5):35-36
书虱作为一种不完全变态的储粮害虫,近年来对储粮的为害越来越普遍,严重影响了储粮安全。由于其生长周期短,繁殖速度快,如防治处理不当,将导致其对熏蒸药剂的抗药性增强。近几年,我库积极探索书虱综合防治应用技术。磷化铝常规熏蒸、缓释熏蒸及磷化铝与敌敌畏混合熏蒸等技术的有效应用,基本能够杀灭储粮中的微小害虫。 相似文献
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书虱的药剂防治研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,书虱在我国“双低(低氧、低药剂)”和“三低(低氧、低药剂、低温)”气调储粮害虫中已上升为优势种群。文章总结了近年来国内外书虱的综合防治技术,详细地介绍了用化学药剂、昆虫生长调节剂以及植物源杀虫剂、物理性杀虫剂等药剂防治书虱的最新研究进展。 相似文献
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房强 《粮油仓储科技通讯》2013,(4):33+40
着力改变或调控储粮环境生态因子,采用生石灰除湿、碘钨灯加热烘烤干燥、清扫防治等物理方法,能达到杀灭或抑制储粮有害生物书虱的繁殖发展,减少因化学防治而带来的化学药剂对储粮、环境、人体的污染和危害,能显著提高储粮效益,降低储粮成本,从而实现绿色储粮的目标。 相似文献
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书虱已成为在四川地区熏蒸后频繁出现且较为难治的储粮害虫,通过对试验仓采取综合防治和硫酰氟熏蒸两种处理措施,取得了较好的实仓应用效果,对提高储粮稳定性具有一定意义。 相似文献
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本文研究了高大平房仓采用冬季自然通风结合机械通风对储粮害虫的防治效果。结果表明,冬季通风对储粮害虫防治效果明显,其中对玉米象和谷蠹的防治效果较书虱好。对抗性品系的防治效果比敏感品系好,是一种安全高效的储粮害虫防治方法。 相似文献
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新型高效引诱剂实仓诱捕储粮害虫效果研究 总被引:1,自引:1,他引:0
按照特定的组分,利用食物中的挥发性物质的主要化学成分和几种主要储粮害虫的信息素成分进行混合,利用多孔淀粉进行包埋,制成的一种高效引诱剂。分别在山东省鲁北国家粮食储备库和广东省中山市储备粮管理有限公司,对这种高效引诱剂进行了实仓的诱捕效果研究。结果表明该引诱剂在山东鲁北库不仅可以有效预测到储粮书虱的发生,与传统的扦插取样检测相比,其诱捕的数量和实际发生程度一致;且可以预测出害虫发生的部位。在广东省中山市储备粮管理公司的实仓结果表明,与TraceR○翼型诱捕器及其配方的诱芯的诱捕效果相比,该引诱剂和自制诱捕器结合对储粮书虱具有显著的诱杀效果,最高每天诱捕到的数量为6500头书虱,并且发现诱捕器放在西北角和西南角时诱捕书虱的效果差异显著。 相似文献
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大型房式仓PH3与DDVP环流混合熏蒸试验 总被引:1,自引:0,他引:1
试验按AlP片3.5g/m3,DDVP0.335g/m3的用药量施药,环流通风72h,间环通风92h,共计密闭熏蒸164h,结果表明:环流熏蒸强使PH3、DDVP有毒气流作循环运动,使毒气在粮堆渗透均匀,不仅杀死了仓内发生的成虫,还熏杀了螨类、书虱等微小害虫,并有效地歼灭了谷蠹PH3高抗品系的虫态──卵,且操作简便,节省费用,为抗性种群的治理及降低防治费用提供了一个良好的方法。 相似文献
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为客观分析土壤污染防治的研究进展、研究热点和研究趋势,利用文献计量学方法,回溯了2000—2019年土壤污染防治研究的演化轨迹。通过对研究前沿和热点的追踪,揭示了中国土壤污染防治研究热点的动态变化和发展趋势。结果显示:中国土壤污染防治已受到学术界的广泛关注;土壤污染防治研究领域中学科差别较大;土壤污染防治的关键词较为分散。 相似文献
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Google Earth在森林防火信息管理中的实现方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高森林防火信息管理中空间数据的利用效率,针对Google Earth的共享遥感影像数据,提出利用Google Earth的二次开发,将其应用到森林防火信息管理。笔者通过调用Google Earth类库的方法,开发实现了森林防火信息系统。系统读取Access数据库的坐标信息,自动生成并加载各类地标文件,实现防火专题信息定位、GPS跟踪、历史火场位置重现等功能,为森林防火管理与决策提供依据。 相似文献
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以穗发芽敏感品种AT265为试材,对本课题组筛选出的YSR纯天然小麦穗发芽抑制剂进行了田间防治;用3,5—二硝基水杨酸比色法,测定了YSR不同浓度处理的种子萌发期间的α–淀粉酶活性。结果表明,收获前2d喷施YSR抑制剂防治效果最佳,穗发芽抑制率可达75.9%,对AT265的种用价值无显著性影响,可作种用。用不同浓度的YSR处理通过休眠的小麦种子,随着浓度的增加,α–淀粉酶活性迅速下降,直至完全失去活性。YSR通过降低α–淀粉酶活性来达到抑制穗发芽的目的。 相似文献
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利用2009/2010、2010/2011和2011/2012西藏林区防火期(11月—翌年4月)气象观测资料和T639数值预报资料,基于人工神经网络BP算法,建立了西藏林区森林火险等级1~7天预报模型,历史拟合率超过85%;通过对2012/2013防火期间的森林火险等级试报检验结果表明,前3天的平均绝对误差不超过0.5级,7天的平均绝对误差不超过0.6级;与直接利用数值预报模式气象要素预报结果相比,有效地纠正了数值模式要素预报的系统偏差,表明模型预报效果良好。该模型的建立提高了对西藏高原森林火险等级的预报准确性,为森林火险防御和消防调度提供了参考。 相似文献