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1.
2014年引入‘阳光玫瑰’葡萄一年生苗木在淮安市园艺技术服务站果树示范基地试栽,经过6年试验观察评价,表现极佳,经植物生长调节剂赤霉素和氯吡苯脲处理后,平均穗重730g,平均单果重13.5g,可溶性固形物含量平均19%,最高可达23%,肉质硬脆,具有浓郁玫瑰香味,新苗栽植第4年每666.7㎡产量1000-1250kg。适应性较强,座果率高,丰产性好,可作优良品种大面积推广。 相似文献
2.
2017年引进早熟杂柑品种‘爱媛28’香橙砧和枳砧苗分别在大棚设施和露天进行试种,栽培4年调查比较两个砧木组合的生长表现、丰产性与果实品质,结果表明:‘爱媛28’香橙砧树表现生长势强,冠幅、树高、茎粗、结果枝、秋梢等生长量指标显著大于枳砧树,3a树初产1436 kg/667㎡,4a树2523kg/667㎡,显著高于枳砧4a树初产1809kg/667㎡;大棚种植香橙砧4a树果实10月下旬TSS11-12%,12月中旬TSS可达15%,与枳砧相当,可滴定酸比枳砧略高,两者固酸比均达18以上,口感风味极佳,两者单果重、果形指数、果皮厚度、可食率无显著性差异;未密封大棚4a树体经受2020年寒冬极端低温考验无明显冻害,抗旱抗寒能力中等,易感黑点病和流胶病,大棚种植能很好预防黑点病。综合评价爱媛28枳砧和香橙砧均适合在南平市种植,香橙砧比枳砧早期丰产性稳产性好,收益更高,香橙砧‘爱媛28’设施种植较枳砧更具优势。 相似文献
3.
4.
5.
不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为了探究不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响,试验地采用马铃薯连作模式,设置3个施肥处理,即:单施化肥(T)、有机肥配施化肥(YTF 1/2)、全量有机肥(YTF)。结果表明:在不同施肥处理下马铃薯农田土壤的理化性质和马铃薯产量发生了变化,其中变化最为明显的土壤指标有土壤容重、孔隙度、饱和导水率、有效磷。YTF处理较T处理可分别显著(P<0.05)降低土壤容重16.8%,增加土壤孔隙度12.7%,提升饱和导水率25.3%。YTF处理可显著提升土壤有效磷含量43.0%,但各处理间土壤pH、有机碳、全氮、全磷、碱解氮、速效钾之间差异并未达到显著水平。同时,较之T处理,YTF处理亦可显著提升土壤团聚体含量。YTF和YTF 1/2处理可分别较T处理提升马铃薯产量24.6%和12.8%。因此,施用有机肥不仅可以改善土壤结构,改良土壤物理性状,亦能促产增收。 相似文献
7.
通过盆栽试验和大田栽培试验相结合的方法,对赤峰主栽谷子品种在低氮胁迫下氮素吸收及利用效率的差异进行了系统研究.盆栽试验结果表明:赤谷6号、赤谷8号、赤谷9号低氮胁迫下根长较施氮处理显著增长;赤谷5号、赤谷6号、赤谷9号耐低氮胁迫能力较强;赤谷10号氮利用率最为稳定;赤谷5号、赤谷6号耐低氮指数大.赤谷5号在农艺性状和氮累积量及耐低氮指数均表现出较好的耐低氮胁迫能力.大田栽培试验表明:赤谷6号和赤谷8号耐低氮胁迫能力较强.谷子出苗至抽穗期受低氮胁迫的影响较抽穗至成熟期更为敏感.谷子全生育期中,低氮胁迫对拔节期株高的影响较大;抽穗期、灌浆期、成熟期的干物质累积量对低氮胁迫影响较大.穗部相关农艺性状较其他农艺性状而言较易受到低氮胁迫影响.穗部性状中,穗长相对于其他性状对低氮胁迫影响较为迟钝,其他性状较为敏感;对低氮胁迫敏感的指标可作为谷子耐低氮能力评价指标.综合盆栽试验与大田栽培试验结果表明,赤谷5号、赤谷6号、赤谷8号这3个品种耐低氮能力强,适于在赤峰地区相对贫瘠的土壤种植. 相似文献
8.
9.
为了明确鄂中北地区稻麦周年轮作模式下,播期对不同类型粳稻生育期、产量及其构成因素、温光资源利用的影响,以常规早熟中粳、中熟中粳、迟熟中粳、籼粳杂交早熟中粳和籼粳杂交中熟中粳为材料,在湖北省襄阳市农业科学院团山试验基地进行试验。结果表明,随着播期推迟,各类型粳稻生育期均显著缩短,迟熟中粳缩短幅度最大,籼粳杂交早熟中粳缩短幅度最小。各类型粳稻营养生长阶段受温光影响较大,而生殖生长阶段相对稳定;随着播期推迟,各类型粳稻全生育期有效积温及其利用率显著降低,日照时数利用率呈减少趋势。同一播期内,籼粳杂交中粳热量利用率高于常规中粳;各类型粳稻产量均以第Ⅰ播期最高,第Ⅴ播期最低,产量下降的主要原因是每穗颖花数和结实率显著降低。鄂中北地区粳麦周年轮作模式下,粳稻应首选籼粳杂交中熟中粳和常规迟熟中粳,其次是籼粳杂交早熟中粳。籼粳杂交中熟中粳和常规迟熟中粳的最佳播期为5月9日-5月15日。 相似文献
10.
小麦生产是河南省农业生产中的重要环节,在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度,综合考虑影响小麦产量的相关因素,基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化,提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集,并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明,PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络,PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中,PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度,稳定性好,可为小麦产... 相似文献