生物农药尺蠖清悬浮剂防治茶树茶尺蠖的效果

尺蠖清悬浮剂对茶树茶尺蠖有较好的防治效果,500～1000倍液药后10d的防效为76.50%～84.43%,药后14d的防效为82.36%～93.24%,显著高于Bt制剂,与茶尺蠖核型多角体病毒水剂的防效相当,且持效期在14d以上。     

35%杀·苄可湿性粉剂的筛选与田间除草效果

用 90 %杀草丹EC与 10 %苄磺隆WP复配选配出 35 %杀·苄WP(杀草丹 34.2 % +苄磺隆 0 .8% )。该药剂 1875g/hm2 防除稗草药后 2 0、40d的防效为 92 .1%、86 .1% ,对莎草、阔叶草药后 2 0、40d的防效分别为 94.1%、91.9%和 90 .6 %、82 .3 %。经1a两地田间试验验证 ,其防除稗草的效果与对照药剂相近 ,对阔叶草和莎草的效果略高于对照药剂。 35 %杀·苄可湿性粉剂 1875～ 2 2 5 0g/hm2 防治水稻直播稻田及秧田杂草具有高效、安全和杀草广谱的特点 ,应用前景广阔。     

40%杀·井可湿性粉剂的毒力测定与田间药效

毒力测定结果表明 :40 %杀·井WP(两单剂的混配 )既无增效亦无拮抗作用。田间试验结果表明 :该混配药剂对水稻螟虫、纹枯病具有较好的防治效果 ,在江苏用量 15 0 0～ 180 0g/hm2 对水稻螟虫的防效为 86 .2 6 %～ 90 .88% (保苗 )、89.6 3 %～93 .90 % (杀虫 ) ,对水稻纹枯病的防效为 85 .6 0 %～ 84.93% ;在江西同等剂量用药对螟虫防效为 89.11%～ 94.49% ,对纹枯病药后 7d防效为 42 .6 2 %～ 42 .93 %、药后 14d的防效为 44.2 5 %～ 5 5 .18% ,均与对照药剂效果相近。     

油菜钾肥运筹试验简报

为研究稻套油菜高产优质栽培所需的钾肥适宜用量及最佳运筹方式，特设本试验。     

50%稻草灵可湿性粉剂防除抛秧稻田杂草的效果

试验结果表明 :5 0 %稻草灵可湿性粉剂 60 0g/hm2 ,在抛秧后 5～ 7d拌细土或化肥撒施 ,可达到理想的除草效果和增产效果。     

晚茬小麦成因、生育特性及优质高产栽培技术

我国晚茬小麦栽培有着悠久的历史,人们也积累了很多经验。为促进晚茬小麦的推广种植,通过多年多点晚茬小麦种植试验和生产调查,总结了晚茬小麦成因、生育特性及优质高产栽培技术,以供参考。     

直播稻当家品种“淮稻5号”最佳播期的选择

为探索出"淮稻5号"直播最佳播期,从而提高其直播产量,特进行了其分期播种试验。结果表明,"淮稻5号"适宜播期在6月5~15日,此期播种,该品种生育期适中、产量高、品质好、抗性强,综合表现优良。     

1999～2005年浙江省海水养殖生物死亡原因分析

近年来,浙江省海水养殖业迅速增长,2003年、2004年海水养殖产量分别比上一年增加7.9%和1.2%,产量分别为9.184×106t和9.294×106t。但是在养殖规模不断扩大,养殖产量不断增加的同时,养殖生物死亡事故也不断发生,根据《中国渔业生态环境状况公报(2004年),》2004年浙江省发生海水     

稻纵卷叶螟颗粒体病毒亚致死作用对宿主生长、繁殖和生理生化的影响

稻纵卷叶螟颗粒体病毒(CnmeGV)是感染稻纵卷叶螟的专性杆状病毒。明确CnmeGV亚致死作用对稻纵卷叶螟生长发育、繁殖能力和生理生化的影响,为应用CnmeGV防治稻纵卷叶螟提供依据。CnmeGV 1×10⁵ OB/g浓度处理3龄稻纵卷叶螟幼虫10 d后存活幼虫虫体内仍普遍检测到CnmeGV的存在,从而产生亚致死作用。亚致死CnmeGV处理对稻纵卷叶螟的生长发育产生明显影响,主要表现在变态发育的化蛹、羽化和产卵过程,存活个体蛹重减轻了15.95%,羽化率下降了24.81%,产卵量减少41.5%,差异显著。同时雌雄性比从1.11下降到0.82。CnmeGV亚致死处理诱导幼虫能量代谢增强,中肠消化酶中淀粉酶、脂肪酶活性显著提高,而解毒酶中羧酸酯酶活性显著下降,谷胱甘肽转移酶活性显著提高。CnmeGV亚致死作用影响到虫体激素分泌,幼虫体内蜕皮激素、保幼激素水平较对照分别下降了4.59和5.62倍。CnmeGV亚致死处理雌成虫卵黄蛋白含量下降了40.63%,可能是导致产卵量降低的主要因素。     

基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法

针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄,将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段,保留因遮挡而被过滤的果实检测框;其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法,以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪;最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明,该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%,相比ByteTrack分别提高了1.7个百分点、1.0个百分点和4.1个百分点,平均计数精度达到82.8%。因此,基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题,实现对套袋葡萄更精确地估产。