家养君子兰的“水培”技术

(1)从有土栽培转入水培。将盆栽的二年生君子兰,用清水冲洗干净后,剪去老根、黄叶,放入经晾置l~2d的清水中培养;水温要求15~20℃左右,开始只使根系的入水深度以1/3~1/2为宜;逐步加量至根系全部浸入水中,但如发现叶尖出现水珠时,须立即适当降低水位。(2)植株的消毒预防工作。在初培或每次进行换水、换容器、修剪、修根等操作时,可用清洁的器皿,盛以0.1%高锰酸钾溶液,借植株每项操作的间隙,在溶液中浸泡3~5min,再用清水漂洗后,放入容器中培植,可起到消毒预防病虫害的作用。(3)无土栽培营养液。由氮、磷、钾、钙、镁、硫等10多种常量和微量元素组成,所用元素及其含量的配方很多,一般家庭可用小量盆栽君子兰肥或到花店购专用的水培花卉营养液。——摘自湖北林业网     

开沟起垄措施对植烟土壤和烟叶产值的影响

为探明烟稻轮作制度下,烟田起垄开沟对植烟土壤化学性质及烟株生长、产质量等影响,以稻茬烟田为试验平台,设置2个开沟深度[A1：浅沟（垄间开沟15cm）;A2：深沟（垄间开沟25cm）]和2个起垄时间[B1：移栽前10d起垄（常规起垄）;B2：翻耕后起垄],于2018年取样,系统分析不同处理对土壤pH、主要养分含量和烟株农艺性状、干物质积累及经济性状的影响。研究结果表明,烟株各个主要生育时期深沟+翻耕后起垄处理（A2B2）的有效叶片数、烟叶最大叶长、叶宽和株高均优于其他处理;且该处理能有效改善土壤速效养分含量,土壤pH处于优质烤烟生产要求范围;同时烟株物质生产能力强,干物质积累多,在各器官间分配合理;烤烟经济性状也表现为该处理的烟叶产量、产值及上等烟比例较高,表现较优。总之,翻耕后起垄+深开沟处理（A2B2）有利于烟株生长,提高烟株的品质,为烟叶优质适产奠定了生物学基础。     

两种模型分析方法下冬小麦根系吸水深度的对比研究

为了研究冬小麦根系吸水深度,应用塑料管土柱法在田间进行冬小麦种植试验,测定了冬小麦越冬期、拔节期、抽穗期、灌浆期和成熟期不同土层深度土壤水稳定同位素值,并应用耦合模型和IsoSource多元线性模型对比分析了水源贡献率。结果表明,冬小麦在越冬期、返青期主要利用0~20 cm土层的土壤水,拔节期主要吸水深度为0~40 cm;抽穗期,基于耦合模型的主要吸水深度为0~40 cm,基于IsoSource多元线性模型的为0~40 cm和80~180 cm;灌浆期,基于耦合模型和IsoSource多元线性模型的主要不同吸水深度为180~200 cm,且基于耦合模型的该层贡献率明显高于IsoSource多元线性模型;成熟期主要利用0~40 cm和80~100 cm土层的土壤水,基于2种模型的分析结果相同。应用耦合模型求解贡献率,当分组较多且组间水稳定同位素差异较小时,应结合其他方法来保证其准确性。     

麦苗发黄原因及管理措施

1麦苗发黄原因分析 1．1播种过深 受耕作方式影响，沈丘县当地多采用旋耕机整地，旋而不耙，造成土壤虚而不实，出现播种过深现象。据实地调查，出现黄苗的麦田播种深度在5～9cm，地中茎4～8cm，叶片2～3片，部分麦苗还压在土中。播种过深，造成地中茎过长，消耗种子养分过多，幼苗生长缓慢，叶片细长，根系生长不良，麦苗黄弱。     

饮用水深度处理工艺设计

针对饮用水水源有机物污染现象日趋严重,常规水处理工艺已难以生产出符合水质标准的饮用水,本文在常规饮用水处理的基础上设计了饮用水深度处理工艺,采用臭氧+砂滤+生物活性炭的新型组合工艺,能够有效保证饮用水的安全性.     

夏玉米免耕播种注意事项

夏玉米免耕播种技术是指在小麦收获后秸秆覆盖的土地上,不翻耕土壤,用玉米播种机直接播种的技术。这项技术可一次性完成开沟、施肥、播种、覆土、镇压、喷药等作业工序,具有增产增收、节约成本、培肥地力、保护     

鸡心包积液综合征的防治

2010年11月,吉林省某养鸡户肉鸡突然出现死亡。病死鸡解剖后发现心包积液非常严重,肝脏肿大坏死。经过初步诊断确定为鸡心包积液综合征,该病又称鸡心包积水-肝炎综合征(HHS),最早于1987年发生在巴基斯坦卡拉奇的安格拉地区,因此又称"安格拉病",在一年内迅速     

新西兰克赖斯特彻奇市（基督城）地震未对中国乳企造成太大影响

北京时间2月22日7时51分，新西兰南岛当地时间2月22日12时51分发生里氏6．3级地震，震中位于南岛最大城市克赖斯特彻奇市东南10公里的利特尔顿，震源深度仅为5公里。5个月前，克赖斯特彻奇市还发生了一次里氏7．1级的地震。     

一种改进深度卷积神经网络的海岛识别方法

受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。