桑黑枯型疫病综合防控技术探讨

本文根据桑黑枯型疫病的侵染循环、发病机理分析桑黑枯型疫病的发生规律,采取"预防为主,综合防治"的防控策略,彻底清除病原,改进施肥方法,及时夏伐让桑树恢复生长,适当采叶避免伤口,清沟理墒排水降湿,在此基础上用盐酸环丙沙星、盐酸恩诺沙星200mg/kg交替进行防治,能有效地控制其为害。     

对桑疫病危害桑树早春剪伐处理的相关调查

针对因秋季桑疫病危害影响桑树正常生长的桑园,春季采取不同的剪伐处理,调查其对春季桑树发芽、发育、春叶产量及桑疫病危害的控制等,以物理防治的理念,提出减轻桑疫病危害损失,控制桑疫病蔓延的建议。     

一株海洋蛭弧菌的裂解谱和盐度耐受性分析

近年来,由弧菌导致的水产动物病害频繁发生,弧菌病害已成为海水养殖病害最重要的防治对象之一。蛭弧菌(Bdellovibrio bacteriovorus)是一类专门以捕食细菌为生的寄生性细菌,由于它具有寄生和裂解许多鱼类和水体致病性细菌的作用,在生物预防弧菌方面日益显出其优越性。水产用噬菌蛭弧菌优良菌种的筛选获得是其后续研究开发与应用的重要保障,基于此,本实验对本实验室保存的一株海洋蛭弧菌BD-zr-11(分离自海水养殖池)进行了裂解谱分析和盐度耐受性分析,旨在为该菌株在海水养殖中的潜在应用提供一定科学依据和数据支撑。     

77.5%敌敌畏乳油对桑尺蠖防效试验

77.5%敌敌畏乳油对桑尺蠖防效试验,结果为1 500倍药后1d防效达96.51%,药后7天达99.22%;2 250倍和3 000倍药后1d防效分别为64.44%、78.06%,药后7d防效为85%以上。经初试77.5%敌敌畏乳油对桑尺蠖防治效果较好,对家蚕安全间隔期较短,可以在桑园推广使用。     

基于Web的应用程序测试研究——以安徽省“新型农民培训民生工程”信息管理系统为例

随着现代社会的信息化发展,越来越多的基于Web的网络应用程序应运而生,对软件测试的需求也随之增加.该研究采用用户验收测试方法UAT指导和管理整个测试流程,使用QC、QTP、Load Runner这3个测试工具对Web系统的功能和性能进行测试,其中性能测试包括系统稳定性测试和数据库压力测试.测试结果表明,用户验收测试方法UAT能够高效地测试基于Web的网络应用程序.     

基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。     

真鲷虹彩病毒辽宁株跨膜蛋白(ORF049L)基因的克隆及表达

克隆了真鲷虹彩病毒辽宁株(RSlV-LN09)跨膜蛋白(ORF049L)基因,利用生物信息学方法,对该基因编码蛋白的跨膜区及B细胞抗原位点等特征进行了分析.随后将该序列连接至pET-28a表达载体中,成功构建了pET-28a-ORFF049L原核表达质粒.将表达质粒转化至BL21 (DE3)菌株后,经IPTG诱导获得大量携带组氨酸标签的融合蛋白.该融合蛋白经变性后采用镍层析柱进行亲和纯化,纯化蛋白再经SDS-PAGE和Western blot分析,确认获得了相对分子质量约为17 000的高纯度重组蛋白His-049L.本研究结果为病毒跨膜蛋白单克隆抗体的制备及其功能研究奠定了基础.     

桑园地膜覆盖对桑树发芽率及产量的影响调查

本文主要研究了黑色地膜覆盖对桑树发芽率及产量的影响。试验证明，黑色地膜覆盖条件下土壤主要环境因子的变化有利于桑树生长发育，明显提高桑树发芽率9.76%，每亩桑园能提高桑叶产量500kg。     

饲料桑在赣南丘陵山区试种效果

试验旨在探索饲料桑在赣南丘陵山区引种栽培适应性生长的情况。选用两块面积100 m2的地,一块地不施肥栽种,自由生长;另一块施200kg猪粪有机肥作为底肥栽种。结果表明:饲料桑能够适应在赣南丘陵山区的生长。     

基于BCC_CPSv2模式的淮河流域月参考作物蒸散概率订正预报

参考作物蒸散预报（Reference Evapotranspiration,ET0）在农业水资源配置、区域干湿演变评估方面有着重要作用。该研究基于国家气候中心第二代气候预测系统（Beijing Climate Center second-Generation Climate Prediction System,BCC_CPSv2）模式预报数据和1991－2020年淮河流域地面气象观测数据,利用分位数映射法对模式预报的气象要素进行概率订正,采用Penman-Monteith公式计算ET0,并评估了订正前后BCC_CPSv2模式对淮河流域月ET0和气象要素的预报性能。结果表明：1）模式对平均气温、净辐射和相对湿度的预报值较观测值偏小,风速预报值在3－6月偏小,其他月份偏大,4个气象要素预报的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）分别为1.84℃、1.70 MJ/m2d、15.8%和1.39 m/s;气象要素预报偏差导致2－6月ET0预报值较计算值偏小,1月和7-12月偏大,区域平均RMSE为0.59 mm/d,绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）为21.9%。2）概率订正有效降低了气象要素和ET0的预报误差。气温、净辐射、相对湿度和风速预报订正值的RMSE比订正前减小了0.52℃、0.96 MJ/m2d、8.4%和0.86 m/s;80%月份ET0预报订正值的RMSE小于订正前,区域平均RMSE减小了0.23 mm/d,MAPE减小了11.2%。3）夏半年和冬半年ET0预报误差的首要来源分别是净辐射和相对湿度,主要是由于模式对这2个要素的预报精度较低且ET0对其敏感,误差容易传递。4）基于模式概率订正的月尺度ET0预报方法精度较高,可以为水资源优化管理、灌溉制度制定和农业中长期需水决策提供科学参考。