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1.
[目的]研究草地贪夜蛾的发育起点温度和有效积温,为草地贪夜蛾发生期预测及防治提供科学依据.[方法]在人工气候箱中,分别测定草地贪夜蛾在16、19、22、25和28℃下各虫态的发育历期,计算各虫态的发育起点温度和有效积温;运用Logisitic曲线模型建立各虫态发育速率与温度的关系;采用有效积温法则预测草地贪夜蛾在广西的年发生世代.[结果]草地贪夜蛾在16~28℃下均能完成生活史,19~28℃适宜草地贪夜蛾生长和繁殖,且发育历期除预蛹期外均随着温度的升高而缩短.卵、幼虫、预蛹、雄蛹、雌蛹、产卵前期和世代的发育起点温度分别为8.95、12.29、3.86、11.16、11.82、12.86和10.64℃,有效积温分别为50.71、155.68、51.88、130.86、107.98、39.42和446.38 d·℃.[结论]草地贪夜蛾在广西的年理论发生世代为7~11代,发生世代多且全年均可发生,对广西作物生产安全构成严重威胁,应加强预测预报. 相似文献
2.
云智能土壤水分仪是一种可以进行土壤湿度、温度及盐分等自动监测的仪器,已在气象、水文、生态环境、防汛抗旱、农业灌溉等行业领域逐渐得到了应用。本文调研了云智能土壤水分仪近年来在农业灌溉中的应用情况,针对维护管理方面存在的突出问题,提出了一些建议,以期有助于云智能土壤水分仪在未来农业智能灌溉中发挥更大的作用。 相似文献
3.
4.
5.
棚室蔬菜产业在黑龙江省农业转方式、调结构和供给侧改革中占有重要的战略地位。黑龙江省棚室蔬菜生产规模近年来发展较快,技术支撑需求也与日俱增。本研究针对黑龙江省棚室蔬菜发展规模与技术服务支撑能力不匹配的现状,提出了基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统及关键技术的实现方法。本研究以专家服务为主、数据挖掘技术为辅,以物联网设备为感知手段、以智能手机为用户终端,利用云服务对知识、资源、物联网数据的整合配置能力,提供蔬菜专家及棚室蔬菜用户对信息获取、存储、分析和决策的高效解决方案。本研究的部分内容已在黑龙江省农业科研部门、企业、蔬菜合作社、农户等不同用户群体中实验应用,能够为专家提供棚室蔬菜生产环境的远程问诊手段,适用于各类棚室蔬菜应用场景。本研究还提出了对大规模应用场景下的技术解决方案建议,可在全国的棚室蔬菜生产中推广应用,实现更广泛高效的专家技术服务支撑。 相似文献
6.
目前农产品交易过程信息化水平比较低,应在传统的电商平台基础上,构建农产品交易大数据,建立农产品交易云服务和云应用,实现供应链上下游的业务和管理协同,以促进现代农业大发展。 相似文献
7.
对农业面源污染的地区进行敏感性等级划分,从而针对不同等级的地区因地制宜地开展不同标准、不同力度的治理工作.选取化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)排放强度作为农业面源污染敏感性等级评价的3个指标,按照不敏感(Ⅰ)、轻度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4个等级确定分级标准,采用熵权法确定各指标权重,提出了一种基于云模型的农业面源污染敏感性等级评价方法,并引用某流域28个县(区、市)的数据进行实例验证与分析.结果表明,对最大隶属原则有效度属于最低效范围的结果施行加权平均原则,可提升评价结果的可信度;采用云模型进行农业面源污染敏感性等级评价,可信度达96.4%;相比GIS技术,云模型对中度、高度敏感级别的模糊评价更倾向严格,对这些地区的面源污染治理要求提出更高标准.研究结果表明该方法具有可行性,可为农业面源污染地区科学制定治理措施、配置治理资源提供有益参考. 相似文献
8.
昕水河流域径流变化及其对气候和人类活动的响应 总被引:2,自引:1,他引:1
开展流域尺度气候变化和人类活动对径流的影响研究是科学制定流域综合管理规划,并实现流域可持续管理的基础。以黄土高原丘陵沟壑区的典型流域——昕水河流域为研究对象,结合流域多年(1958—2015年)气象水文数据,采用M-K趋势检验法分析年降水、年潜在蒸发散和年径流量的变化趋势,运用双累积曲线法分析年径流量序列的突变年份,并根据生态水文分析法与水量平衡原理定量解析流域尺度气候变化和人类活动对年径流的影响。结果表明:1958-2015年,流域年径流量变化呈显著下降趋势(Z=-5.84,p<0.0001),而降水(Z=-0.72,p=0.31)和潜在蒸散发(Z=-0.5,p=0.88)变化趋势不显著。双累积曲线法表明径流量突变点为1974年和2000年,其中,1975—2000年间影响径流减少的主要因素是气候变化,气候变化导致径流量减少的贡献率为73.14%,土地利用方式仅为26.86%;而2001—2015年土地利用变化是影响径流减少的主要原因,其贡献率高达103.81%,可见土地利用变化已成为昕水河流域径流量变化的主要驱动因素。在今后的流域治理中,需合理制定土地利用方案,实现昕水河流域水土资源协调发展。 相似文献
9.
基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。 相似文献