延迟收获对长江中游春玉米农艺性状及机收质量的影响

为探明长江中游玉米籽粒机械直收适宜品种与配套农艺措施，2018—2019年选用不同玉米品种，测定不同机收时间下玉米关键农艺性状、产量及机收质量指标。结果表明，收获时间对春玉米机收产量与机收质量均有显著影响。延迟1周收获后籽粒容重显著增加，机收产量显著提高，2年平均提高9.72%；而延迟2周收获则有降低机收产量的趋势。2年收获时杂质率总体≤3%，而机收籽粒破碎率与损失率均>5%，是该区域春玉米籽粒机收面临的主要问题。籽粒厚度、籽粒含水率和百粒重是影响机收籽粒破碎率的关键性状，三者与机收籽粒破碎率均呈显著的倒二次曲线关系；玉米的倒伏率、穗位高和重心高度是影响机收损失率的关键性状，倒伏率与机收损失率呈显著正相关，而穗位高和重心高度与机收损失率均呈显著的二次曲线关系。延迟收获能显著降低籽粒含水量，从而降低籽粒破碎率，但继续延迟收获有增加倒伏的风险。综上，长江中游春玉米成熟后适时延迟7~10 d收获，可有效降低籽粒含水量与机收籽粒破碎率，提高玉米籽粒机收产量。     

收获机械市场分析

介绍了2020年联合收获机市场销售情况,并结合市场环境分析,对2021年的市场走势提出预测。     

嘉兴市非道路移动机械排气污染及防治对策建议

随着经济的快速发展和城市化的进程加快,非道路移动机械得到广泛应用,但由于非道路移动机械的排放污染恶劣,流动性强,监管难度大,已成为城市大气的重要污染源之一。通过分析当前非道路移动源的管理和污染防治现况,结合嘉兴市现状,提出了备案登记和识别标识管理、加强管理手段、加强禁用区管控、规范油品市场、加快治理和淘汰更新、加大舆论宣传力度等方面的防治措施,为后期的大气治理及环境管理提供参考。     

‘马来西亚1号’菠萝蜜叶片氮磷钾动态的研究

通过对海南省文昌市南阳镇、琼海市大路镇、乐东县黄流镇3个地区‘马来西亚1号’菠萝蜜叶片氮、磷、钾3种营养元素的周年变化规律跟踪调查分析,结果表明：3个地区菠萝蜜叶片营养元素变化规律相似。元素年平均含量表现为氮>钾>磷。根据实际生产中的生育期调研分析,将菠萝蜜的生长周期大致划分为2个批次3个时期：第一批次养树期（11—12月）、花芽分化期（1—2月）、结果期（3—4月）;第二批次养树期（5—6月）、花芽分化期（7—8月）、结果期（9—10月）。生长周期内,氮元素含量年变化呈现“N”字型变化趋势;磷含量在1—4月呈先上升后下降的趋势,随后呈缓慢上升趋势;钾含量变化趋势与氮含量变化相似,但钾元素含量变化没有氮元素变化明显。菠萝蜜叶片中大量元素含量的适宜范围为：全氮21.03~22.15 g/kg,全磷2.86~3.40 g/kg,全钾13.49~14.47 g/kg。在生长发育过程中,菠萝蜜需氮、钾元素较多,特别是在花芽分化期和结果期,应注意增施氮肥与钾肥,磷肥应于养树期施足。     

机械损伤及埋土深度对杉木萌蘖及抗氧化酶活性的影响

  目的  研究分析机械损伤处理下杉木Cunninghamia lanceolata无性系萌蘖能力与抗氧化酶活性的相关关系，从酶活性代谢生理角度阐述杉木萌蘖机制，为解决杉木无性系萌蘖问题提供理论依据。  方法  以杉木无性系洋020的1年生扦插苗为材料，通过盆栽试验，设置去顶和未去顶处理，0、3、6 cm埋土深度处理，在萌蘖初期、中期、后期分别取样，观测无性系萌蘖状况，通过酶活吸光度方法测定杉木无性系萌蘖过程中枝叶、基部韧皮部、根尖等不同器官超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)和过氧化物酶(POD)活性差异，并进行相关性分析。  结果  随着埋土深度的增加，去顶和未去顶不同埋土深度杉木无性系苗萌蘖能力均呈降低的趋势，且不同埋土深度处理会影响植物的抗氧化酶的活性。随着埋土深度的增加，杉木幼苗枝叶SOD活性呈上升趋势，CAT活性呈下降趋势；埋土6 cm处理有利于增强枝叶及根尖POD的活性。  结论  机械损伤和不同埋土深度对杉木无性萌蘖有一定的影响；同一埋土深度，去顶处理杉木无性系的萌蘖能力高于未去顶处理。不同器官植物抗氧化酶活性是影响杉木无性系机械损伤和不同埋土深度处理萌蘖的主要影响因子之一。图3表3参18     

农业机械自动化的现状及发展趋势

农业机械的使用极大地提升了我国农业生产效率,同时也解放了大量的劳动力。机械自动化技术的出现也一定程度改变了我国传统农业生产结构,对我国农业发展具有重大意义。本文就我国现阶段农业机械自动化的现状和发展趋势进行研究。     

单季茭白一种三收高效栽培新技术

该研究介绍了一种单季茭白一种三收新技术,其技术要点是单季茭白春季经二段寄秧育苗,当年秋季收获第一茬茭白,产量30000 kg·hm-2左右,产值15万～18万元·hm-2;第二年春季割掉老棵留足游茭苗,夏季收获第二茬茭白,产量30000kg·hm-2左右,产值15万～18万元·hm-2;夏茭收获后割掉老桩从新抽生,秋季收获第三茬茭白,产量22500 kg·hm-2左右,产值10.5万～13.5万元·hm-2.两年三茬总产值在40.5万～49.5万元·hm-2,增产增效十分明显.     

基于两段式收获工艺的花生起收机设计与试验

针对我国新疆地区花生种植的模式,考虑到现有机具适应性差的问题,结合花生收获农艺需求,研制一种可有序铺放的花生起收机,该机具主要由机架、挖掘铲、升运链、振动装置和铺放装置组成。振动装置中振动轮采用3个直径为80 mm的橡胶轮依次排列,排列间距为120 mm,铺放装置中两铺放对辊的间距区间为100～200 mm;机具可一次性完成花生的挖掘输送、振动去土和有序铺放等作业。采用正交试验法对机具关键部件性能进行田间试验,确定试验参数的较优组合。试验结果表明该机在升运链轮转速100 r/min,对辊间距150 mm,机具行走速度为1 km/h的条件下具有较优的性能,其总损失率为2.4%,带土率为13.6%,有序铺放率为80.4%,作业质量满足花生收获农艺需求,为新疆地区花生机械化收获的发展提供一定借鉴。     

电能表末端管理智慧仓储系统

1背景和现状智能电能表是国家规定的用于电能贸易结算的强制校验计量器具,其重要性不言而喻。然而在利用电能表的同时,供电企业却忽视了对于那些已经达到或超出规定使用年限的电能表、故障电能表等拆回管理工作(简称为:电能表末端管理工作)。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。