玉米大小斑病流行原因及防治措施

通过对玉米大小斑病发生流行原因探讨,使种植户认识提高玉米栽培技术是防治的基础,通过选种抗病品种、合理密植、加强肥水管理和适时化学防治等技术推广,避免或减轻玉米大小斑病的发生,增加粮食产量,增加农民收入。     

防治玉米大小斑病技术措施探讨

玉米经常会发生大小斑病,这种斑病属于真菌性的病害。在病发高峰期,严重时会危害到玉米的产量。为了提高玉米的生产量,降低大小斑点病的发病率,提高经济效益。近些年来相关的专家针对这个大小斑点病进行研究,对防止玉米大小斑病的技术措施也作出探讨。     

六库镇玉米大小斑病防治技术措施

六库镇玉米大小斑病经常发生,每年发病面积有349.3hm2,造成单位产量减产幅度在20%到30%左右。因此,本文着重探讨如何加强防控措施,确保六库镇玉米的丰产丰收。     

六库镇玉米大小斑病防治技术措施

六库镇玉米大小斑病经常发生,每年发病面积有349.3hm2,造成单位产量减产幅度在20%到30%左右。因此,本文着重探讨如何加强防控措施,确保六库镇玉米的丰产丰收。     

注意防治玉米大小斑病

<正>玉米大斑病又叫叶枯病、条斑病,小斑病又叫斑点病,是我省玉米上的重要病害之一,在我省平坝地区以小斑病为主,深丘区以大斑病危害较重。严重时植株提早枯死,田间一片枯焦,损失很大,在大流行年份,一般减产15%~20%。近年来,玉米大、小斑病的危害逐年增强,因此,必须注意防治玉米大小斑病。一、病原与危害症状1.病原两病的无性世代均属半知菌亚门、长蠕孢属,有生理分化现象,均以分生孢     

玉米大小斑病防治技术

玉米大小斑病是一种真菌性病害,其发病季节集中,引起玉米减产幅度较大,因而影响种植玉米产量与经济效益的提高.现结合我县党城乡近年来在农村指导农民防治玉米大小斑病经验,总结如下:     

浅谈孟连县玉米大小斑病的发病规律与综合防治技术

随着玉米品种、栽培制度的变更和作物生长坏境的日趋恶化,新病害不断发生,尤其是玉米大小斑病发生较为普遍,严重危害农业生产。因此,玉米大小斑病的识别和防治,对提高玉米产量、实现农业增产、农民增收显得十分重要。     

普洱市玉米灰斑病发生原因及防治对策

经2006～2009年调查监测,对普洱市近几年来玉米灰斑病的分布、流行原因及特点进行较全面的论述,提出了一系列防控措施。     

甜玉米小斑病抗性主效QTL挖掘

为对玉米小斑病抗性进行QTL定位,以甜玉米杂交组合‘T8’בT33’的200个F2代单株为遗传作图群体,构建遗传连锁图谱,通过对各单株叶片进行图像扫描进行抗病鉴定,定位QTL。结果表明,构建了全长1 270.2cM的玉米分子标记遗传连锁图谱,含214个SSR位点,标记间平均间距5.9cM。以全株、穗三叶和穗位叶的病斑面积比作为各单株小斑病抗性表型值,应用复合区间作图法共检测到11个小斑病抗性QTL,分布于第3、4、5、6和9染色体上,单个QTL可解释5.08%～19.67%的表型变异。在第3染色体umc1746～bnlg1523和第5染色体bnlg603～mmc0081均同时检测到3个抗性指标的主效QTL,各主效QTL的贡献率均10.00%。在第3染色体umc1399～umc1307同时检测到穗三叶和穗位叶病斑面积比相关QTL,贡献率分别为5.08%和9.49%。     

稻瘟病菌激发子诱导玉米抗小斑病研究

用稻瘟病菌菌株97-151a的菌丝细胞壁激发子(CWE)和玉米小斑病菌孢子悬浮液处理3个品种的玉米幼苗,研究CWE对玉米体内抗病防御酶变化及玉米小斑病发病的影响。研究结果表明:经CWE处理后,各品种玉米幼苗过氧化物酶(POD)、苯丙氨酸解氨酶(PAL)、多酚氧化酶(PPO)和过氧化氢酶(CAT)活性均明显高于对照和未经CWE处理而直接接种病菌孢子悬浮液的幼苗。经CWE处理后,玉米叶片上的病斑数量明显低于对照,且叶片上的病斑多为坏死型病斑。     

鲜食玉米大斑病经济阈值及品种抗性分级标准

【目的】明确福建省鲜食玉米大斑病田间病情与玉米产量损失的关系,为福建省鲜食玉米大斑病的合理防控提供理论依据。【方法】在玉米大斑病自然发病条件下,利用不同施药次数人为造成田间不同病情梯度,建立病情指数与玉米产量损失率模型,制定适合福建省鲜食玉米大斑病的经济阈值。同样条件下,以病情指数与产量损失率模型推算不同抗性玉米品种科学用药时期和次数,制定鲜食玉米品种抗性分级标准。【结果】采用逐步回归分析建立了玉米大斑病全部叶片病情指数与种植天数的回归方程。玉米产量损失率与玉米大斑病全部叶和功能叶病情指数均呈显著正相关关系,建立了基于玉米全部叶和功能叶病情指数与产量损失率的模型。在用药次数依次为1,2,3和4次条件下,基于全部叶病情指数乳熟期（R3）玉米大斑病经济阈值分别是14.63,17.88,18.72和22.06,基于功能叶病情指数分别是7.74,10.43,12.24和16.80。基于建立的回归方程、经济阈值及玉米籽粒建成期（R2）功能叶病情指数（DI）,建议玉米品种抗性分级标准为：DI≤15为抗病（R）,15＜DI≤30为中抗（MR）,30＜DI≤45为中感（MS）,DI＞45为感病（S）。【结论】建立了福建省鲜食玉米大斑病田间病情消长动态理论模型和病情指数与产量损失率的模型,制定了玉米大斑病的经济阈值和不同玉米品种对大斑病的抗性分级标准。     

Intelligent diagnosis of northern corn leaf blight with deep learning model

Maize (Zea mays L.), also known as corn, is the third most cultivated crop in the world. Northern corn leaf blight (NCLB) is a globally devastating maize foliar disease caused by Setosphaeria turcica (Luttrell) Leonard and Suggs. Early intelligent diagnosis and warning is an effective and economical strategy to control this disease. Today, deep learning is beginning to play an essential role in agriculture. Notably, deep convolutional neural networks (DCNN) are amongst the most successful machine learning techniques in plant disease detection and diagnosis. Our study aims to identify NCLB in the maize-producing area in Jilin Province based on several DCNN models. We established a database of 985 leaf images of healthy and infected maize and applied data augmentation techniques including image segmentation, image resizing, image cropping, and image transformation, to expand to 30 655 images. Several proven convolutional neural networks, such as AlexNet, GoogleNet, VGG16, and VGG19, were then used to identify diseases. Based on the best performance of the DCNN pre-trained model GoogleNet, some of the recent loss functions developed for deep facial recognition tasks such as ArcFace, CosFace, and A-Softmax were applied to detect NCLB. We found that a pre-trained GoogleNet architecture with the Softmax loss function can achieve an excellent accuracy of 99.94% on NCLB diagnosis. The analysis was implemented in Python with two deep learning frameworks, Pytorch and Keras. The techniques, training, validation, and test results are presented in this paper. Overall, our study explores intelligent identification technology for NCLB and effectively diagnoses NCLB from images of maize.     

玉米大斑病抗性基因的QTL定位

以Mo17和黄早四为亲本,构建了包含239份F9代重组自交系的分离群体,并用103个微卫星标记构建了遗传连锁图谱,该图谱覆盖了玉米基因组1455.4 cM,标记间的平均间距为14.1 cM。通过人工接种分析了亲本及R IL群体对大斑病菌的抗性表现,并用复合区间作图法对抗性QTL进行了作图分析,结果在玉米第2染色体定位了3个与标记Bn lg1520、Um c1635和Bn lg125连锁的QTL,可分别解释表型方差的13.89%、19.33%和14.36%;另外还在第8染色体上定位了相邻的与标记Um c1327和Bn-lg2235紧密连锁的2个QTL,可分别解释表型方差的9.33%和7.62%。     

龙胆草斑枯病的综合防治研究

龙胆草斑枯病由Septoria spp.侵染引起,主要为害叶片,是龙胆草生长过程中危害最严重的病害.目前缺乏对龙胆草抗病性、病害流行规律及防治技术等方面的系统研究.文章通过室内抑菌试验筛选出对该病原菌抑制效果较好的药剂叶病康和代森锰锌.田间药效试验结果表明,硫酸小诺霉素对该病的防治效果较好,在发病后期防治效果达69.2...     

玉米大斑病病情发展及病斑扩展时间动态模型的研究

调查2004年沈阳地区玉米大斑病自然发病情况,并通过不同模型进行对比研究。结果表明:LOG ISTIC模型能反映沈单14和沈农1号玉米大斑病随时间增长的情况;玉米大斑病指数增长期从玉米出苗开始到7月末,逻辑斯蒂期从7月末到9月初,衰退期从9月初到玉米生育后期。在指数增长期,两品种玉米大斑病病情指数增长速度均为0.06 d-1,逻辑斯蒂期分别为1.58 d-1和1.70 d-1;沈单14的最高增长速度为1.93 d-1,沈农1号为2.78 d-1。指数增长期,沈单14单个病斑面积增长速度为5.6 mm2.d-1,沈农1号为4.6 mm2.d-1,在逻辑斯蒂期沈单14为79.5 mm2.d-1,沈农1号为68.0 mm2.d-1;沈单14最高增长速度为170 mm2.d-1,沈农1号为143 mm2.d-1。该病最佳防治时间为玉米出苗到6月中旬,此时病斑长约21.7 mm,宽3.0 mm。     

芋瘟的发生与综合防治措施

芋瘟是南平市延平市芋头生产中最主要的一种病害,严重影响芋头种植业的发展。该文分析芋瘟的发病症状及发病规律,并总结其综合防治措施。     

福建省玉米南方锈病的发生与防治技术

近年来福建省台风频繁,雨水偏多,玉米南方锈病有暴发流行的趋势。该文总结玉米南方锈病的病理病征、传播途径与发病规律,提出选育推广抗病品种、加强田间管理、加强预防监测等防治措施。     

明溪县甜玉米新品种比较试验

2013年引进10个甜玉米新品种进行品比试验,以粤甜16号为对照,对参试品种的产量、品质、农艺性状进行综合比较,结果表明：金冠218比对照品种增产达极显著水平,综合性状表现较突出,可作为主推的备选品种。