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为弄清蓟马在芒果植株上的空间分布格局,确定芒果蓟马监测及防控的抽样技术和方法,分别于芒果嫩梢期和扬花期,调查芒果植株不同冠层蓟马虫数。结果表明:不同地区芒果园蓟马的为害程度差异较大。芒果植株不同冠层均有蓟马分布为害,芒果花期取中、下层花穗,嫩梢期取中、上层叶片能较准确反应出植株的受害情况。芒果蓟马的分布型受种群密度的影响,密度低时为均匀分布,密度高时为聚集分布;聚集程度随密度升高而增大,个体间相互吸引。利用聚集均数分析聚集原因,发现芒果蓟马的聚集主要是由蓟马自身的习性和环境共同作用引起的。应用Iwao理论抽样原理,建立了芒果扬花期及嫩梢期的抽样模型:N =(8.8543/m +0.2098)t 2/D 2和N = (1.8462/m +0.1513)t 2/D 2。 相似文献
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茶黄蓟马(Scirtothrips dorsalis Hood),为芒果蓟马优势种。为明确芒果叶、花穗及小果等不同物候条件下,蓟马的转移活动情况。本试验利用昆虫行为观察仪,观察了茶黄蓟马在芒果不同物候期食物条件下的转移活动。结果表明:以花穗为食物,分别以嫩叶、老叶及小果为味源,蓟马活动不活跃,转移到味源的虫量均显著低于剩余虫量,最高转移率仅为37%;而以花穗为味源时,转移率上升为50%。在以小果为食物时,茶黄蓟马显著偏向花穗,转移率达62%。当以嫩叶为食物,蓟马向味源食物转移的虫量均显著少于保留在嫩叶上的虫量,最高转移率为转向花穗41%。当以老叶为食物,加入其它物候期的气味源,蓟马显著的向花和小果味源转移。茶黄蓟马对芒果不同物候期偏好程度不同,在食物充足的情况下,出现其偏好食物时会显著向偏好食物转移,又以向花转移行为最为明显。 相似文献
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为了解会仙湿地表层土壤中有机氯农药(OCPs)的残留现状,于2019年11月,根据不同土地利用类型,在桂林会仙湿地18个点位分别采集了不同深度的表层土壤样品,采用GC-ECD法对土壤中24种OCPs进行检测分析,对其残留特征、可能来源和生态风险进行了相关研究。结果表明,研究区土壤中24种OCPs检出率均高于80%,总OCPs含量范围为3.56~69.7 ng·g-1,均值为14.0 ng·g-1,与其他研究区相比,OCPs残留量处于较低水平,其中主要组分为滴滴涕(DDTs)和甲氧滴滴涕(MXC)。农用地土壤中OCPs残留量较高,且OCPs在0~10 cm深度残留量高于其他深度。研究区土壤中OCPs主要来源于工业DDTs等传统农药的历史残留。生态风险评价结果表明研究区土壤中六六六(HCHs)生态风险较低,DDTs存在一定的生态风险。 相似文献
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玉米是天水市的主要粮食作物之一。为了筛选适宜在天水旱作区种植的优良玉米品种,2021年对从当地收集的27个玉米品种进行比较试验。结果表明,27个参试玉米品种在当地气候条件下均能正常成熟。以优迪919折合产量最高,为13 014.29 kg/hm2,较对照品种先玉335增产11.08%;玉源7879次之,折合产量为12 995.24 kg/hm2,较对照品种先玉335增产10.92%;翔玉218居第3位,折合产量为12 941.27 kg/hm2,较对照品种先玉335增产10.46%;登海182、德单1403、龙博士7号、翔玉329、登海9号、金凯3号折合产量也较高,分别较对照品种先玉335增产9.31%、9.05%、8.56%、8.16%、8.12%、7.56%。这9个品种较对照品种先玉335增产幅度均在7.50%以上,且农艺性状、经济性状优良,总体表现相对较好,可在天水市旱作农业区种植。 相似文献
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本试验旨在通过研究肥料(F)和密度(M)对菜豆鲜绿1号产量与农艺性状的影响,优化菜豆施肥水平和种植密度。试验采用裂区设计,含N、P2O5、K2O分别为25.7%、10.0%和18.9%的混合肥料施319.5、245.0、172.5 kg·hm-2,分别用F1、F2、F3表示;密度26万、23万、20万·hm-2,分别用M1、M2、M3表示。结果表明,在高肥(F1)处理中,都是密度最小(M3)处理的分枝、有效荚、单株重表现较好,而豆荚、茎叶产量是高密度(M1)处理最好;在中肥(F2)处理中,农艺性状与产量性状均是中密度(M2)的处理表现最好,具有高度的一致性;在低肥(F3)处理中,除株高和产量为低密度表现较好外,其余农艺性状都是中密度表现较好。总体来看,当N、P2O5、K2O分别施115.0、45.0和85.0 kg·hm-2,菜豆鲜绿1号密度为23万·hm-2时,产量最高。 相似文献
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温室温度控制系统不确定性与干扰的灰色预测补偿算法 总被引:4,自引:3,他引:1
温室温度常规控制方法的控制效果依赖于被控对象模型精确度和干扰测量精确度.而温室系统不确定性、不精确性、时变性和多扰动等特性使温室精确模型很难获得、且干扰很难精确测量.为此,该文采用灰色预测补偿算法对温室对象上述特性进行预测补偿,其优点是可避开温室对象不确定性和干扰因素所带来的在获取对象模型时无法避免的理论和技术上的障碍,摆脱了控制算法对模型精确度和干扰测量精确度的依赖.仿真及实际运行情况均表明,该算法可达到较好的控制效果,控制精度明显提高.统计分析显示,表征不确定性与干扰的灰参量估计值与真值的相关系数分别为0.9968、0.9804、0.9938,决定系数分别为0.9935、0.9585、0.9871;灰参量绝对误差均值为-0.11510、-0.26733、-0.31035,方差为0.05150、0.16324、0.09474,相对误差均值为-1.68%、-8.06%、-8.73%,方差为0.01368、0.00533、0.00581;实测温度曲线与仿真温度曲线相关系数为0.973972,决定系数为0.948621.由于有效地减弱或消除了温度调节过程中的超调和振荡,能耗明显降低,既满足了温度变化的预期要求,又可实现节能. 相似文献