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1.
2.
农药防治是茶树病虫害综合防治的重要组成部分,其在病虫害突发或爆发时具有快速高效的防治优势。茶树叶片表面具有亲水性,常量施药会造成茶叶农残超标、生态环境破坏等问题,实现茶树减量施药是减少茶叶农残的有效手段。系统综述了茶树生物特性、茶树病虫害预测诊断及防治方法、茶树植保机械及施药技术,强调提高茶树低容量喷雾的农药有效利用率是实现茶树减量施药的关键。针对目前茶园地面工况复杂及农药利用率低的问题,本文从低容量仿形喷雾机、茶树病虫害喷雾决策及智能终端等六个方面提出茶树病虫害施药技术及装备的研究建议,指出低量化、精准化及智能化是未来茶树植保喷雾机械及施药技术的发展方向。 相似文献
3.
植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展 总被引:3,自引:3,他引:0
近几年,植保无人机施药技术在中国获得广泛应用,并逐渐发展为国内主要植保技术之一。但由于对植保无人机施药技术基础理论研究不够深入,相关机理尚不明晰,且植保无人机作业平台的稳定性依然有待提高,导致国内植保无人机施药效果不够理想。深入研究植保无人机施药技术的基础理论,理论结合试验结果共同指导植保无人机田间施药是提高其施药效果的经典方法。该研究综述了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等植保无人机施药技术基础理论及其模型构建情况的国内外研究现状,并结合其基础理论与模型构建的国内外研究现状,给出植保无人机施药技术的未来发展建议,以期为植保无人机施药技术的发展提供参考。 相似文献
4.
5.
BACKGROUND
Multicopters are used for releasing particulates seeds, fertilizer and spray. Their low cost and high manoeuvrability make them attractive for spraying in steep terrain and areas where overspray is undesirable. This article describes a model of multicopter wake and its influence on particulate dispersion, which is computationally economical compared to many computational fluid dynamics (CFD) approaches, yet retains reasonable accuracy.RESULTS
A model was successfully implemented in OpenFOAM . It features source terms for the rotor wash, Lagrangian particle tracking, an evaporation model, and a porous medium approach to model the effect of the ground vegetation. Predictions were validated against the field tests of Richardson et al. which used a DJI Agras MG-1 multicopter in three different flights with airspeeds of 3.2–4.9 m s−1, ground speeds of 2.1–2.9 m s−1 and cross-wind speeds of 0.04–2.2 m s−1. The effective swath width (30% line separation) was predicted to within one standard deviation. Sensitivity to a rotor rotational speed, flight height, flight velocity, multicopter roll and yaw angles, surface roughness length, plant height and leaf density was checked.CONCLUSION
In all flight trials, the modelled swath was closest to the experimentally obtained swath when the surface roughness of the fetch was equal to 0.5 m (bushes) and the rotational speed of all rotors was equal to 2475 rpm with 0.75R (0.2 m) tall plant canopy (grass) introduced to the model. The model showed acceptable validity for flight velocities of ≤2.8–5 m s−1 when flight parameters can be approximately estimated. © 2022 The Authors. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry. 相似文献6.
7.
无人机施药对棉蚜的防治效果及经济效益分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨采用无人机防治新疆南部地区棉蚜的可行性并筛选防治效果好的杀虫剂及具有增效作用的杀虫剂助剂,研究了采用大疆MG-1S型无人机喷施不同的杀虫剂+助剂对棉蚜的防治效果,并对无人机飞防的经济效益进行了分析。结果表明:采用MG-1S型无人机喷施22%氟啶虫胺腈悬浮剂(SC) 225 mL/hm2(制剂量,下同)时对棉蚜的防治效果最好,优于喷施70%吡虫啉水分散粒剂(WG) 30 g/hm2和70%啶虫咪WG 60 g/hm2。在添加助剂方面,以分别在70%啶虫脒WG 60g/hm2和70%吡虫啉WG 30g/hm2中添加15 mL/hm2的高工效通用助剂的防治效果最好,其次为聚合物类助剂和飞防增效剂;而在22%氟啶虫胺腈SC(150 mL/hm2)中,以添加150 mL/hm2的飞防增效剂的效果最好,其次为矿物源类、有机硅类和聚合物类助剂。采用无人机施药,在施药后3 d和5 d的防治效果与采用机械+人工拖管施药相比均无显著性差异,但无人机田间作业施药液量减少1/3,工作效率提高3倍,机械作业费减少60元/hm2,可满足现代农业高效、节药和降低成本的需要。 相似文献
8.
用茉莉酸甲酯局部喷施长白落叶松苗对落叶松毛虫体内防御酶的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为明确茉莉酸甲酯局部处理林木对落叶松毛虫解毒代谢的影响,本研究以3种不同浓度的茉莉酸甲酯(MeJA,0.01、0.10和1.00mmol/L)局部处理长白落叶松苗的侧枝,分析不同处理对取食其针叶的落叶松毛虫3~5龄幼虫体内保护酶和解毒酶活性的影响。研究发现,3个浓度的MeJA局部处理长白落叶松对松毛虫幼虫体内保护酶和解毒酶活性均有显著影响(P < 0.05),酶活变化趋势一致,但未呈浓度依赖关系。各处理组幼虫体内的SOD和POD活性均在第4龄显著高于CK(P < 0.05),但3、5龄幼虫体内的SOD和POD活性与CK差异不显著(P>0.05);而ACP、AKP和GSTs活性先在第3龄低于CK、第4龄均显著低于CK(P < 0.05),后在第5龄不同程度地高于CK。表明用MeJA局部喷施能诱导提高长白落叶松的系统抗性,且其对食叶害虫具有广谱性,能干扰落叶松毛虫的解毒代谢,抵御其危害;落叶松毛虫能在逐渐适应后,通过提高保护酶和解毒酶的活性去响应诱导抗性造成的毒害。 相似文献
9.
应用静电喷雾技术进行病虫害防治有着广阔的前景。论文在理论分析与实验研究的基础上,归纳出描述不同电压下雾滴喷出时的雾化角的拟合计算公式,建立了荷电雾滴的运动模型,采用时间增量法对荷电雾滴运动轨迹模型进行了求解,根据粒子系统原理,在Windows开发平台上,运用编程软件VC++和三维动画标准OpenGL,应用VC对话框编程技术实现参数自动输入,实现了在不同电压下雾滴雾化情况和雾滴运动轨迹的模拟。模拟软件用户界面良好,使用方便,为进一步深入研究静电喷雾的雾滴运动过程、雾滴沉积分布特性以及评价静电喷雾效果提供了一种新的方法。 相似文献
10.
宽幅施药机械机器视觉辅助导航系统研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了实现宽幅施药机械喷幅的精确拼接,提出一种机器视觉辅助GPS导航方法。该方法首先对施药机械幅边喷洒泡沫剂并进行泡沫剂识别,识别过程中为了有效分割目标与背景,选定蓝色泡沫剂作为试验对象,提出使用超蓝色灰度化方案,并经过形态学滤波、行定位点的选取、Otsu分割提取泡沫剂信息,使用迭代的最小二乘法检测泡沫剂中心线的信息;然后给出了二维图形航向偏角和偏距的定义,并根据识别的泡沫剂信息进行航向偏角和偏差信息的提取,从而指导施药机械的行进方向。试验表明,所提方法可以较为准确地进行泡沫剂识别,根据泡沫剂信息识别得到的偏角计算值和实际测量值平均误差为1.58°,最大误差为2.5°,偏距计算值和实际测量值平均误差为5.4 cm,最大误差为8.4 cm,检测精度能够满足实际需求。 相似文献