锦珠草颗粒对人工感染鸡大肠杆菌病的防治试验

为探讨锦珠草颗粒对鸡大肠杆菌病的防治效果及作用机理,将350羽12日龄海兰褐鸡随机均分7组:锦珠草颗粒预防组,低、中、高剂量治疗组,药物对照组,模型对照组和健康对照组。除健康对照组外,其余各组均胸肌接种鸡大肠杆菌O78,预防组于攻毒前3 d灌服锦珠草颗粒,各药物治疗组于攻毒后6 h给药,连用5 d。结果表明,锦珠草颗粒预防组保护率极显著高于模型组(P0.01),低、中、高剂量组有效率、治愈率极显著高于模型组(P0.01),与药物对照组相当(P0.05);锦珠草颗粒预防组体增质量极显著高于模型组和药物对照组,中、高剂量组与健康对照组相当(P0.05);中剂量组在试验第11天时血清TNF-α和IL-1β含量显著低于模型组(P0.05);中、高剂量组在第3,7,11天时ALT、AST、ALB和TBIL的水平与模型组比较差异极显著(P0.01),与健康对照组相当(P0.05),其中TBIL水平极显著低于药物对照组(P0.01)。说明锦珠草颗粒能有效抑制促炎因子,调节或控制血清生化指标,有效防治鸡大肠杆菌病。     

基于CNN的无人机遥感影像质量评价

运用无人机的遥感影像来调查林地状态是一种有效的途径,为了进一步提升遥感图像质量的评价精度,笔者提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的无人机遥感图像质量评价方法,主要包括图像采集与预处理、数据扩增、模型训练和测试4个阶段。首先对无人机采集到的遥感图像进行主观质量打分,分别获取同一区域不同阶段图像的质量分数;然后运用图像旋转和剪裁等方法对遥感图像进行数据扩增,将扩增后的图片和原始图片融合作为实验数据集;其次在Caffe深度学习框架中构建基于CNN深层特征的回归模型,并训练;最后,根据已建立好的深度回归模型和学习到的参数,预测无人机遥感图像的质量分数。结果表明,提出的方法可以取得较准确的评分效果,在保证客观打分的同时,能基本保持和人眼视觉的感受一致。     

不同药剂对稻纵卷叶螟防效试验初探

稻纵卷叶螟是水稻重要的“两迁”害虫之一,为了准确了解常使用的药剂和即将投入市场的药剂对稻纵卷叶螟的防效。我们开展了不同药剂对稻纵卷叶螟的药效试验。试验结果表明,20%四唑虫酰胺150ml/h㎡,11%甲维﹒茚虫威600g/ h㎡,均表现优秀,可交替使用。对此,在水稻种植中我们应交替使用各种药剂,避免稻纵卷叶螟抗药性的出现。     

小龙虾秋季苗种繁育攻关的管理措施

正2019年8月下旬,安徽省水产技术推广总站下发了《关于进行小龙虾秋季苗种繁育攻关的通知》(皖渔技字[2019]12号),9月开始实施攻关项目。经过近80天小龙虾苗种秋繁攻关,截至2019年11月25日,经评估,繁育小龙虾秋苗2000万尾以上,超过预定的攻关目标,在小龙虾秋季苗种繁育攻关过程中采取项目管理加技术管理取得初步成效。     

桃树疏花疏果新技术

正桃树具有生长快、成形早、结果早、早收益等特点,近几年来在各个地区的种植规模逐年扩大,尤其是随着临近城市郊区的综合性生态园的发展,桃树成为一种调节鲜果供应期不可缺少的树种。但是多数的种植户,特别是刚从其他行业转行从农的种植户,一味的追求产量,不进行疏花疏果管理,造成结的果实个头小、颜色差、糖度低等,综合品质低下没有市场,果实卖不出去造成巨大损失。也有的种植户是因为面积过大,人手忙不过来没有进行疏花疏果。现将笔者摸索的疏花疏果新技术介绍如下,供参考。     

新形势下如何全面推进农机化

<正>近10年来,我国农机化发展突飞猛进,成功地步入了农机化中级阶段。面对新形势,如何进一步推动农机化全面发展的问题摆在我们面前,如果不能有效化解,就可能成为中级阶段陷阱,阻碍农机化发展。1.农业机械化从哪里化起目前我国农机拥有量(特别是农机动力)规模已达较高程度,而综合机械化程度没有达到相应水平。20世纪80年代,拖拉机发展呈井喷式增长,农田作业机械化水平不但未提高,还有所下降。在广泛使用拖拉机的同时,配套机具的     

京郊设施不知火杂柑引种表现及栽培技术

通过对京郊连栋温室内不知火的引种表现及栽培技术总结，得出如下结论：不知火在京郊设施温室内能安全越冬及有效花芽分化。2月中旬春梢萌发，一年抽生3-4次梢，3-4月开花，次年1-2月果实成熟，平均单果重为225.67g，可溶性固形物含量为15.31，可食率为74.77%。不知火成花容易、果大无核、易剥皮，果实品质佳，熟期正值北京鲜果供应淡季，观光采摘效益高，综合分析认为不知火可在北京及周边地区设施内推广种植。     

洞庭湖区生态农业空间分异

收集洞庭湖区13 250条各类型生态农业数据,采用空间离散指数、平均城市中心距离、回归半径法等数理计量方法以及空间自相关、核密度分析等空间分析方法,对洞庭湖区生态农业空间分布特征和影响因素进行研究。结果表明:(1)洞庭湖区的生态农业呈显著性集聚特征,理论方差值Z(I)在6.77～17.52之间,其中渔业的理论方差值最高,形成了以南洞庭湖区为核心,沿周边乡(镇)向四周辐射发展的基本格局;(2)洞庭湖周边乡(镇)的生态农业受市场区位影响较大,远离湖区则受自然因素影响较大,其中岳阳市区域平均空间离散指数相对较大,而益阳市和常德市差别不明显;(3)生态农业点在10～40 km回转半径内有12 361个,占总数据的93%,印证了环城游憩带(ReBAM)理论;(4)受自然和社会因素的影响,各生态农业的核密度数值及分布都有所差异,其中益阳市兰溪镇核密度高值出现次数最多。研究结果可为洞庭湖生态经济区生态农业结构调整和优化提供数据基础。