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近年来,生猪养殖业由传统养殖模式向现代化养殖模式快速转变,尤其是2018年非洲猪瘟疫情以来,国家各项生猪产能恢复政策的出台,加之高猪价区位运行,积极推动了各地兴建猪场的积极性.大集团更是为了扩大规模,纷纷建设楼房猪舍,加速了现代化生猪产业的发展,使得生猪产能快速恢复,规模化、标准化、智能自动化、数字化生猪养殖场占比显著提升.为此养猪从业者不但需要快速提高科学的精细化管理水平,而且要把生物安全防控建设细化到每一个阶段,才能在非洲猪瘟常态化形势下保证猪场的安全生产,也才能充分发挥单头母猪的生产潜能及可利用周期,充分提升猪场的规模效益.产房的管理至关重要,关系到母猪的健康、健仔数、断奶成活率、断奶重及母猪的断奶发情间隔和利用年限,每一项指标都与猪场的效益息息相关.在此,笔者就中大规模猪场产房管理阐述观点,以供业内共同交流学习. 相似文献
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【目的】 及时、准确、无损地估算冬小麦产量有助于粮食生产管理和粮食安全。【方法】 文章使用Sentinel-2 的红光波段和短波红外数据及MOD09Q1数据,使用ESTARFM融合方法,生成冬小麦生长期(3~6月)内8 d的NDVI高空间分辨率时间序列数据。结合MERRA-2气象同化数据,使用EC-LUE模型进行农作物总初级生产力(GPP)的模拟估算,并使用收割指数方法将之转化为冬小麦产量,将估算结果与美国农业部门公布的县级产量数据进行比较验证。【结果】 实验表明,Sentinel-2与MOD09Q1融合 NDVI具有良好的融合精度,相关系数在0.60~0.87之间。基于融合NDVI 估算的GPP相比MOD17A2H具有更好的空间细节和纹理。2017—2020年估算产量平均绝对误差MAE为8.41 bu/acre,平均相对误差为18.4%,均方根RMSE为9.7 bu/acre。【结论】 基准影像数量及其与预测日期的时间差会影响融合的精度,总体上能用于后续GPP模拟;EC-LUE模型较好地模拟了农作物的GPP水平和产量,在土地覆盖类型复杂的区域,可以提供更好的GPP空间变异信息,具有可移植性;基于收割指数方法将生长期内累计的GPP能转换为产量信息,能满足在作物收割之前的产量估算需求。 相似文献
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