高原湿地：泸沽湖、草海

素有"高原明珠"之称的泸沽湖,被当地人尊称为"母亲湖",享有"东方女儿国"之盛誉。她以保留独特神秘的传统母系社会形态,即以女性为生活中心,过着男不娶女不嫁的原始阿肖走婚而闻名于世,是名副其实的"人类母系社会的活化     

汉中地区小麦条锈病的BP神经网络预测

人工神经网络具有对非线笥系统预测的重要特性,其跟踪性能好,适用面广,收敛速度快,容错能力强。本研究利用陕西汉中地区１９７４～１９９７年的病情、菌量、品种和气象资料,采用逐步回归法选择了影响汉中小麦条锈病流行的主要因子,即春季菌量、秋季菌量、感病品种面积比例、４月份卫雨量和４月份平均温度,并将其作为ＢＰ神经网络预测模型的输入,用１９７４～１９９３年的资料进行网络训练,对１９９４～１９９７年小麦条锈病     

桂阳县烟农培训方式的弊端及对策

阐述了目前烟农培训方式的弊端和提升烟农素质的重要性和必要性,并提出了创新培训方式促进烟农素质提升的对策。     

忠县晚熟柑桔生产存在的问题与对策建议

重庆市忠县专注橙汁产业发展,十年磨一剑,成为国内少有的早中晚熟甜橙配套发展主产区,晚熟柑桔在全县柑桔产业发展规划中种植比例高达40。抓好晚熟品种配套发展意义重大。文章就忠县晚熟柑桔发展中存在品种单一、成熟期集中、生产模式落后,以及德尔塔夏橙挂果率低,蜜奈夏橙冬季保果困难、落果率高,夏橙附生绿球藻病害较为严重等问题,提出了一些看法与建议。     

韭菜干粉及其提取物对大丽轮枝菌的抑菌作用

为探究韭菜干粉及其提取物对大丽轮枝菌的抑菌作用,将韭菜干粉以土壤质量的2%添加到接种有棉花黄萎菌不同菌量密度的土壤中,开展对棉花黄萎病防治效果及土壤中棉花黄萎菌存活影响的调查研究。结果表明,不同接菌量土壤中添加韭菜干粉,均可显著减少土壤中棉花黄萎菌的数量,降低棉花黄萎病的发生程度。韭菜干粉甲醇提取物抑菌活性成分存在于石油醚、乙酸乙酯萃取物中,两种萃取物合并后通过硅胶柱层析分离,共得到21个馏分,其中有9个馏分的抑菌率达到100%,经GC-MS检测出的活性物质主要为含硫化合物、烯醛醇类化合物、杂环类化合物、阿魏酸衍生物和角鲨烯。其中,角鲨烯和阿魏酸甲酯是首次从韭菜中检测出的抑菌活性物质。     

大蒜蒜头黑腐病病原菌鉴定

在陕西关中大蒜产区发现了一种大蒜新病害——蒜头黑腐病,依据柯赫氏证病律进行了病原菌鉴定。由发病蒜瓣分离到一种国内未报道的病原真菌Embellisiaallii(Campanile)Simmons。该菌在PDA平板上菌落灰黑色,边缘整齐;分生孢子梗屈膝状弯曲,有分枝,孢痕明显;分生孢子单生,暗色,椭圆形或近圆柱形,正直,少数弯曲,呈S形或Y形,有暗褐色横膈4～10个,纵膈或斜膈0～2个。孢子大小(30～56)μm×(10～17)μm,表面光滑或微粗糙。用分离菌接种蒜瓣,引起黑腐症状,与自然发病相同。该菌为中国新记录种。     

玉米不同株型群体冠层特性与光能截获量及产量的关系

研究结果表明,紧凑型玉米与平展型玉米相比,茎叶夹角较小(19.9°～23.6°),叶向值大(43.9～62.6),株型紧凑,群体内透光率随密度增加降低幅度较小,其受光态势优于平展型玉米.紧凑型玉米群体光能截获量达到90%的叶面积系数为4.85,远大于平展型玉米3.49.紧凑型玉米具有叶片净同化率相对稳定、叶面积系数适宜值大、耐密植、干物质生产效率高、单株生产力和产量潜力较大等特点.     

用灰色系统分析种植密度与棉花农艺性状的关系

本文利用灰色关联分析法,对棉田不同定植密度与棉花主要农艺性状间的关联特性进行了分析,结果表明:在1.3万株/667m2(旧制1亩,下同)基础上,增加密度只会对棉花个体部分性状产生较大影响,对群体产量及品质影响较小。     

苹果黑星病菌分离培养技术

不同分离方法对苹果黑星病菌分离培养效果不同,试验结果表明,用自制针加专用粘着剂在水玻片上划线或粘单孢这两种孢子分离方法较易成功。不同季节标样分离培养结果表明,夏季标样在(5～7月)16℃条件下分离培养极易成功。     

甘肃省小麦条锈病发生面积预测

甘肃是中国小麦条锈菌重要的周年循环发生区之一,是重要的菌源基地。准确预测甘肃省小麦条锈病的发生面积,对甘肃及中国小麦条锈病的科学防控具有重要意义。利用2001-2021年甘肃省小麦条锈病秋苗发生面积、温度、相对湿度、降雨量和日照时数等资料,通过Pearson相关性分析筛选到影响甘肃小麦条锈病流行的4个关键因子,即小麦条锈病秋苗发生面积、上年8月最低气温、1月平均相对湿度和3月日照时数,并采用全子集回归和BP神经网络算法对甘肃小麦条锈病发生面积进行预测。结果表明,全子集回归模型1和模型2对2020-2021年甘肃小麦条锈病发生面积预测准确度分别为94.63%和88.81%;BP神经网络模型1和模型2的预测准确度分别为98.25%和94.03%。综上可知,BP神经网络模型1是最佳预测模型,其预测2022年甘肃省小麦条锈病发生面积为10.03万hm²。