望谟县发展芒果生产的气候风险评估研究

芒果是望谟县最主要的亚热带经济作物之一,是农业生产中的支柱产业。根据芒果的生物学特性和生长规律,通过对望谟县1967—2017年气象资料的统计,对芒果种植期的温度、降雨量、冰雹等气候条件进行风险分析。结果表明,51年的年平均气温为19.44℃,低温寒(冻)害呈逐年减少趋势;2—5月降雨量呈逐渐增加趋势,有利于芒果开花坐果;冰雹主要集中发生在4—5月,发生时间主要集中在14:00—18:00。建议在芒果生产中要为芒果生产提供及时的气象信息服务,冬季12月至次年2月要加强芒果低温寒(冻)害防护;春季4—5月要防范冰雹对芒果的危害,同时做好芒果田间管理,达到优质高产的目的。     

桑树紫纹羽病的防治实践

介绍了当地桑树紫纹羽病的发病状况。采取对发病桑树树干基部用2%的甲醛液喷雾消毒,同时采用2%的甲醛液浇灌病树周围土壤的技术处理并取得良好的治疗效果。提出了加强桑园管理、新建桑园土壤和桑苗的化学药物消毒、桑园减少间作、对发病桑树的化学药物处理等综合防治建议。     

不同胭脂鱼混养模式的产量与综合效益分析

为探讨胭脂鱼(Myxocyprinus asiaticus)养殖模式中的结构优化,对不同胭脂鱼混养模式的产量与综合效益进行了研究。实验设置了5个模式,分别为胭脂鱼单养(M_1)、胭脂鱼与黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)混养(放养密度:P_1为2∶1、P_2为1∶1、P_3为1∶2)、胭脂鱼、黄颡鱼和长吻鮠(Leiocassis longirostris)混养(放养密度:P4为1∶1∶0.6)。结果显示:与M_1养殖模式相比,P_1、P_2和P_3养殖模式下的胭脂鱼平均重量、成活率、增重率和特定生长率均无显著性差异(P0.05),而P4模式则显著降低(P0.05)。各模式下总产量为179.39~226.21 g·m~(-2),其中M_1模式最低,P4模式最高。饲料系数为1.34~1.67,其中M_1模式最高,P4模式最低。各模式之间水体温度、溶氧和亚硝酸盐浓度均无显著性差异(P0.05)。总N、P浓度以M_1模式下最低,P4模式下最高。各模式的N、P利用率分别为20.51%~24.20%和12.54%~15.37%,与M_1模式相比,P_1、P_2和P_3模式均无显著性差异,而P4模式则显著提高(P0.05)。在经济效益和综合效益方面,与M_1模式相比,P_1、P_2和P_3模式均无显著性差异(P0.05),而P4模式则显著提高(P0.05)。研究表明,将胭脂鱼与黄颡鱼和长吻鮠混养,可以提高产量、NP利用率、池塘养殖经济和综合效益。     

日喀则市农业水价综合改革的实践与思考

本文结合日喀则市开展农业水价综合改革的概况以及农业用水现状,分析农业水价综合改革存在的问题,提出推进农业水价综合改革,促进农业生产持续健康发展的对策。     

基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

西南地区油菜品种根肿病抗性及布局分析

为明确西南地区主栽油菜品种根肿病抗性,以期为合理品种布局提供依据,降低根肿病的危害和损失。结合病圃根肿病菌生理小种鉴定,在四川安县、大邑、广汉三地区,采用病圃自然发病法,对80个油菜品种进行根肿病抗性评价,并对22个品种连续3年进行抗性跟踪。结果表明：三地区病圃根肿菌为存在基因型分化的4号生理小种;供试油菜品种中无免疫根肿病品种,安县、大邑、广汉三地感病品种分别占比88.75%、83.75%、87.50%,其中55个品种在三地区均表现感病,即不适宜在根肿病菌为4号生理小种区域种植;抗性跟踪评价显示不同品种的抗性稳定性存在差异。‘浙油50’、‘油罐罐’适宜安县地区种植,‘黄金荚’、‘金油858’、‘油研9号’、‘种都油998’和‘渝黄4号’适宜大邑地区种植,‘志远油8号’适宜广汉地区种植。‘绵丰油5号’、‘德名油1号’表现抗性丧失趋势;‘丰油精’、‘高油48’抗性不稳定;‘矮架早’抗性完全丧失。     

中国水资源利用与水环境保护的若干思考

水资源是人们维持生命的基础条件,无论是人类还是动植物,要想保证自身正常生长,都离不开水资源。本文将重点研究我国水资源的利用情况以及水环境的保护途径。这种方式能够实现对水资源的有效保护和高效利用,避免出现水资源浪费的情况,促进我国水环境保护工作的良好开展。     

我国喀斯特断陷盆地石漠化区植物群落构建机制研究

喀斯特断陷盆地是我国石漠化综合治理8大喀斯特类型中治理成效最低、治理难度最大的区域，面临石漠化严重、干旱频发、植被恢复难等突出问题。文中针对水分是影响喀斯特断陷盆地石漠化治理与植被恢复成效最关键的限制因素，综合分析了国内外水分梯度差异与植物群落构建机制研究动态与发展趋势；提出利用日趋成熟的水分脆弱性评价方法，通过建立基于耦合暴露度、敏感性及适应性的水资源脆弱性评价指标体系，以满足遥感影像分辨率和植物群落调查样地大小的评价单元进行水分脆弱性评估；在建立物种库—功能性状—生境特征数据库的基础上，提出基于功能性状差异进行喀斯特断陷盆地植物群落机制构建的研究方案。提出的研究方案有望解决喀斯特断陷盆地石漠化区水分梯度特征与分布格局、自然植物群落组配规律及其生境特征、水分梯度与生境要素对植物群落特征及功能性状组成的影响规律等关键科学问题，可为不同脆弱生态区植被恢复群落构建机制研究提供重要参考和借鉴。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。