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无土栽培是一种在营养液中进行植物栽培的方法,因其以人工创造的植物根系环境取代了土壤环境,可有效解决传统植物栽培中难以解决的水分、空气、养分供应矛盾,使植物根系处于最适宜的环境条件下,从而发挥最大的生产潜力。(一)我国无土栽培发展概况我国进行无土栽培试验是在20世纪70年代,但直到20世纪80年代后期才开始进行系统的研究和在生产中推广应用。经广大科技人员不懈努力,到2000年,我国研究出一些投资少、适合我国国情的无土栽培系统。目前在生产上应用的主要有:有机生态型无土栽培系统,浮板毛管栽培系统等。随着温室无土栽培技术日趋… 相似文献
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设施无土栽培基质的研究现状、存在问题与展望(综述) 总被引:65,自引:1,他引:64
综述了国内外无土栽培基质的研究与利用现状已取得的结果和存在的问题。就基质研究利用的前景进行了展望,并提出了基质研究的目标和关键技术。 相似文献
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无土栽培基质的研究进展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
随着无土栽培在全国的兴起,对栽培基质的研制越来越受到重视。综述了无土栽培基质的研究与利用现状,就基质研究利用的前景进行了展望。并提出了今后对基质研究的建议。 相似文献
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无土栽培作为一种新型的栽培模式,以其特有的优点越来越受到人们的喜爱。番茄是我国最主要的蔬菜种类之一,同时也是有代表性的无土栽培作物,主要原因是其根际环境要求不像其他果菜类严格,易于栽培,况且无土栽培更易提高品质,在人们的消费意识转向多品种、高品质、安全卫生和周年供应的需求下,无土栽培番茄,更有利于实现这些目标。 相似文献
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<正>无土栽培技术又称营养液栽培、水培等,是近几十年来新发展起来的一种作物栽培技术,它不用天然土壤栽培作物,而是用营养液通过一定的栽培设施栽培作物。这种营养液可以代替天然土壤向作物提供水分、养分、氧气、温度,使作物能正常生长并完成其整个生命周期。一、优点 相似文献
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利用现代化科学技术,诸如植物杂种优势利用技术、核辐射诱变技术、生物技术、电子计算机技术等,人工创造了一大批高产、优质、抗逆性强的农作物新品种,为我省农业生产做出了重要贡献。对“九五”期间辽宁省在实施农作物种子工程中应用高新技术的重点领域做了探讨 相似文献
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《中国农业信息》2003,(10):33-33
1. 栽培方式。(1)沟培。为最简单的一种无土栽培方式。在畦面按需要挖土沟,宽1.3~1.5m,高0.2~0.5m,其上铺一层塑料膜,填充基质后即可。(2)垄培。比较简单实用,适用于规模生产。方法为:在地面平放宽约35cm的水泥板或筑成高3~5cm的土埂,上铺90~120cm宽的黑色薄膜,然后放上基质,成为宽30cm、高12cm的基质垄。靠瓜苗根部铺放塑料滴管带来施营养液,然后把垄两边薄膜包起,用大头针别牢,即成垄培床。(3)槽培。成本较高,但适用于工厂化生产。由栽培床床架、栽培槽和定植板构成。床架由扁铁、钢管和镀锌铁皮等焊接和连接而成,床底和床壁垫聚苯板,… 相似文献
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无土栽培技术研究的现状与发展前景 总被引:2,自引:0,他引:2
简述了国内外无土栽培发展的历史和概况 ,介绍了我国无土栽培的主要方法以及无土栽培技术的种类及特点 ,分析了无土栽培的优势及存在的问题 ,并对其研究利用的前景进行了展望。 相似文献
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农药分析方法的现状及展望 总被引:4,自引:0,他引:4
综述了农药的化学分析和仪器分析的研究进展 ,重点讨论了化学和仪器的联合分析、仪器之间的联用及其多元化发展 ,为农药分析提供了广阔前景。 相似文献
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低碳经济和节能减排的社会需求推动了城市燃气行业的发展,基础设施建设和国家政策,亦为城市燃气行业的快速发展创造了条件。我国城市燃气由天然气、液化石油气、人工煤气等3类气源构成。2004年"西气东输"管道投入商业运营,使得天然气用气人口首次超过人工煤气用气人口,2009年已接近液化石油气用气人口;2009年天然气消费量占领了56.4%的燃气市场,首次超过液化石油气,成为燃气领域的主导气源。目前,城市燃气行业的市场开发和企业运营面临挑战,同时,保障安全稳定供气已成为各燃气公司生产运营的重中之重。天然气成为城市燃气的主要气源已是大势所趋,液化石油气将作为天然气的有益补充而稳步发展,人工煤气最终将退出燃气市场。城市燃气行业尚需建立健全相关法规、加大整合力度、提高安全生产意识、重视应急调峰等基础设施建设。 相似文献
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深度学习在大田种植中的应用及展望 总被引:2,自引:0,他引:2
深度学习是目前机器学习领域最前沿和最具前景的技术,本研究采用归纳总结法,介绍了深度学习的特征及与传统机器学习的区别,归纳和梳理了深度学习在大田种植中的应用现状。结果表明:1)深度学习在大田种植中的应用初现端倪,主要集中在作物的识别与分类、农业遥感影像应用、土壤环境监测、农业场景识别等;2)采用的主要模型有卷积神经网络(CNN)、自编码(AE)、深度置信网络(DBN)、堆栈自编码(SAE)、全卷积神经网络(FCN)、深度神经网络(DCNN)等,其对各领域的分类与识别精度均有提高;3)目前存在的主要问题是标注数据缺乏,尤其在遥感图像分类领域,普遍采用了迁移学习、数据增强、微调等技术来解决标注数据缺乏的问题。随着大田种植领域数据的增长以及信息技术的快速发展,基于深度学习和多源异构数据的作物识别与分类、作物长势监测、病虫害预测预警、农作物产量预测、果树花朵及果体识别、水果质量及产量的优化控制等将会获得较快发展。 相似文献