冬枣黑斑病发生规律的研究

报道了山东省近年来发生的一种新病害-冬枣黑斑病。该病在山东境内冬枣栽培区均有分布,主要危害叶片和果实,一般病果率在30％左右,感病重的枣园达80％以上;病原茵以茵丝在枣树牙鳞和皮痕内越冬,可通过伤口和自然孔口侵入,25℃下潜育期7天左右;7月下旬、8月上旬为发病盛期;病害的发生与气候、树龄、枣园种植结构、昆虫危害等因子密切相关。     

冬枣药害的预防和补救措施研究

介绍了冬枣药害发生的主要原因,预防和补救措施,以期帮助枣农科学合理用药,促进冬枣的丰产和无公害栽培。     

枣庄冬枣早期优质高产高效栽培技术

枣庄冬枣是枣庄市薛城区园艺研究所近几年在挖掘开发优良品种资源中发现的一个特晚熟枣树品种 ,经山东省果树研究所鉴定 ,属尚未发表的地方品种。该品种果实 1 0月下旬至1 1月上旬成熟 ,比当地圆铃枣和长红枣晚熟 40～ 50ｄ ,比梨枣晚熟 30ｄ左右。果实圆形略扁 ,平均单果重 32     

沾化冬枣早期丰产栽培技术

枣中珍口沾化冬枣是山东省沾化县的乡土树种，市场前景好，但未得到规模发展。文章系统地介绍了期早期丰产栽培技术，包括从高标准建园、加强土肥水管理到保花保果、树形塑造，以及主要病虫害的防治、适时采收等技术，为该品种的大力发展提供了技术支撑。     

山东沾化冬枣园土壤的钾素特征研究

为了研究长期施肥对冬枣园土壤钾素特征的影响,采用土培试验对枣园土壤的钾素含量、形态变化以及吸附、解吸特征进行了研究。结果表明,枣园土壤的各形态钾含量较对照土壤均有显著提高,水溶性钾、交换性钾和非交换性钾含量和全钾含量分别增加了117.22%、133.92%、60.55%和7.29%。与对照土壤相比,冬枣园土壤的钾吸附率和最大理论吸附量均较低,而解吸出的钾量则显著增加。Langmuir方程可以很好地拟合枣园土壤的钾吸附过程;而对于钾解吸过程,拟合效果最佳的是Elovich方程。     

大荔枣园土壤养分空间分布及土壤肥力综合评价

为探究大荔县冬枣产区土壤肥力状况,采集了303个有代表性枣园土壤样品,测定了土壤pH、有机质、硝态N、铵态N、碱解N、有效P、速效K、有效Fe、有效Mn、有效Zn、有效Cu等指标,用ArcGIS软件绘制了土壤有机质和速效N、P、K的空间分布图,并应用主成分分析方法对枣园土壤肥力状况进行了综合评价。结果表明,pH值在各个采样点间的变异性较小,其余土壤肥力指标都存在着较大的变异,并且偏度和峰度>0,属于右偏态尖峰型;整体来看,大荔枣园土壤pH偏碱性,碱解N含量较为丰富,有效P含量中等偏低,速效K含量极其丰富,有机质含量较为缺乏。空间分布规律表现为土壤碱解N、有机质规律一致,东北区域低、其他区域高;有效P含量北部高南部低;除东北部少数区域外,土壤速效K含量普遍达到丰富或极丰富水平。主成分分析显示,有机质、速效K、有效Fe和有效P是影响冬枣园土壤肥力最主要的因素,通过对各乡镇的综合得分均值进行比较,发现各乡镇土壤得分高低与土壤养分空间分布结果相吻合。     

盐碱区冬枣种植户水肥一体化技术采纳意愿

水肥一体化技术能够恢复盐碱区生态系统稳定,在节省自然资源投入的同时提高冬枣种植经济效益.通过对陕西省渭南市大荔县冬枣种植户的问卷调研,利用多元有序回归方程和解释结构模型,考察农户对水肥一体化技术采纳意愿及影响因素间的交互关系.结果表明,农户对水肥一体化技术采纳意愿不强,其中农户受教育程度、家庭农业纯收入、参与合作社农户、经济效益认知、冬枣价格、技术试验与有机肥补贴是主要影响因素;影响因素之间存在层级结构及交互作用路径,作为深层根源因素的农户受教育程度和家庭农业纯收入对冬枣种植户水肥一体化技术采纳起决定性作用,并在此基础上提出相关建议对策.     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

基于分层卷积神经网络的冬枣果实病害识别方法

冬枣皮薄肉脆,富含维生素C和矿物质,深受消费者喜爱.但冬枣病害种类繁多,采用传统人工检查的方式成本高、效率低,严重制约了冬枣的产业化发展.使用传统计算机视觉的冬枣病害识别方法其准确度在很大程度上取决于人为选择的特征是否合理,具有较大的不稳定性.为了解决该问题提出一种基于分层卷积神经网络(HCNN)的冬枣果实病害识别方法.HCNN包括三个结构相同的CNN(卷积神经网络)和一个支持向量机(SVM)分类器.在进行识别的过程中,首先将原始冬枣果实病害图像的RGB、HIS和Lab三种图像分别输入HCNN的三个CNN;然后在分类层将三个CNN得到的特征图整合为一个特征向量;最后通过SVM分类器对病害图像进行分类.该方法能够自动地从冬枣果实病害图像中提取到有效的特征,不需要人工设定特征提取方法.在果实病害图像数据集上进行一系列实验,平均识别准确率达90％以上.实验结果表明,该方法充分利用图像不同颜色的特征,能够实现精确、稳定和高效的冬枣果实病害类型识别,为冬枣果实病害防治系统的发展提供参考.     

不同气调包装对鲜食冬枣保鲜效果的比较

【目的】探究自发气调包装保鲜对鲜食的冬枣(果皮转红面积超过2/3)的保鲜效果。【方法】采用两种类型自发气调包装袋MP20(20 μm)和MP30(30 m)对冬枣进行包装处理,以微孔包装的冬枣作对照,研究在两种贮藏温度下(25 ℃和0 ℃)不同包装条件下冬枣的生理活性及营养成分的变化规律。【结果】冬枣在常温(25 ℃)贮藏15 d,低温(0 ℃)贮藏90 d,与微孔包装相比,两种自发气调包装内的冬枣在室温和低温下均能降低冬枣的腐烂率20%以上,同时能抑制冬枣的呼吸强度,保持果实硬度大于1 000 g/cm~2,降低其营养物质的损耗。【结论】冬枣自发气调包装产品透气率、透视率不宜过高。MP30气调包装袋的透氧率较低,小于6 000 cm~3/m~2·d·atm,在贮藏50 d后,结合冬枣的呼吸作用调节包装内气体,形成的5% O_2浓度、1.0%～2.0% CO~2浓度,能降低冬枣的生理代谢,保鲜期比微孔包装延长30 d以上,具有较好的市场应用前景。