排序方式: 共有10条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
总结了江淮地区夏播高粱地杂草的种类以及发生规律,介绍了高粱地杂草的危害性,并从除草剂的种类和施用方法 2个方面介绍了夏播高粱田杂草化学防治技术,以供种植户参考。 相似文献
2.
为解决生牛规模化养殖企业对牛舍环境参数较难实时监控的问题,设计一种基于嵌入式ARM技术和WIFI无线传输技术的实时牛舍环境参数监控系统。该系统由监控端、无线数据传输网络、数据采集和设备控制单元组成,选用AT89S52处理器对多种传感器采集到的环境数据打包,由WIFI模块发送至监控端。监控端上位机软件对采集到的数据进行处理后向AT89S52处理器传送控制指令,由其操作不同机械设备调节牛舍内的温度、湿度、气体(CO2、NH3、H2S)浓度。其中监控端运行在搭载Linux操作系统的嵌入式ARM平台上,利用Qt开发环境设计的操作界面简洁方便。测试结果表明,该系统能够实时准确地监控牛舍环境参数,在保证牛舍内温湿度基本恒定的前提下,使气体浓度维持在适宜范围内,在生牛养殖业具有实际参考意义。 相似文献
3.
鸡病毒性关节炎是由于感染呼肠孤病毒而发生的一种传染病,肉用型或者肉蛋兼用型品种都能够发生。病鸡主要特征是关节囊及腱鞘出现慢性或者急性发炎。随着鸡日龄的增大,易感性逐渐降低,10周龄以上基本不会出现发病。通常情况下,该病呈亚临床感染,病死率在5%以下,但由于可引起运动障碍,饲料转化率下降,生长发育停滞,淘汰率升高,屠宰率降低以及产蛋鸡产蛋减少等,严重损害养鸡业的经济效益。 相似文献
4.
有效获取温室出菇房的温湿度空间分布对于优化食用菌环境胁迫、病害预警、出菇房预调控至关重要,但传统的单点预测不能很好地满足菇房整体环境性能评估的需求。针对出菇房内温湿度时序性、非线性、空间分布差异性的特点,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元神经网络(GRU)相结合的菇房多点温湿度预测方法。将温室室外历史气象数据、温室室内历史小气候环境数据、多点环境分布特征、通风信息和加湿信息多特征数据按照时间序列构造二维矩阵作为输入,采用CNN挖掘数据中蕴含的有效信息,提取反映温室环境数据相互联系的高维特征,将提取的特征向量构造为时间序列输入GRU网络进行多点温湿度预测。将该预测方法应用于北京市农林科学院的日光温室出菇房内多点温湿度预测,实验结果表明,该预测方法对于出菇房内各点温度RMSE平均值为0.211℃,MAE平均值为0.140℃,误差控制在±0.5℃范围内的平均比例为97.57%;对于出菇房内各点相对湿度RMSE平均值为2.731%,MAE平均值为1.713%,误差控制在±5%范围内的平均比例为92.62%;相比传统的BP神经网络、长短期记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元神经网络(GRU),该预测方法具有更高的预测精度。 相似文献
5.
6.
薄膜育秧受温度、土壤质地和管理不当等因素影响,常发生死苗现象。根据对明光市田间观察,分析造成死苗的原因,并提出应对措施。 相似文献
7.
目前国内专用于测量盆栽植物蒸散量的设备较少,且均为单点测量,盆栽科学实验中大多借助于商用电子秤。开发了一套基于Lora无线技术的多路盆栽植物蒸散在线测量系统,可以远程在线获取多路盆栽植物重量。称重单元连续15 d在线称重和0~30℃温度变化范围内最大误差不超过1 g,节点采样间隔为5 min可连续工作120 d以上。经温室盆栽生菜实验表明:生菜单日内蒸散速率呈现峰值变化趋势;各个生长阶段蒸散速率的关系为:中期后期前期;蒸散速率与太阳辐射量、大气饱和水汽压差的线性相关度分别为0.86,0.78。系统测量结果与现有研究基本一致,可以较好的反映整个生长周期盆栽植物蒸散的变化趋势,为植物蒸散在线多点监测提供高精度、高可靠的智能设备支持。 相似文献
8.
9.
10.
开展小麦简化高产施肥试验,结果表明:控释肥A(N 42%)、P2O5、K2O投入量分别为225.0、112.5、75.0 kg/hm2,一次性作底肥施入产量最高,为6310.00kg/hm2,其千粒重、穗数最高,产量构成协调;产量最低的是只施磷钾肥处理(P2O5、K2O投入量分别为112.5、75.0 kg/hm2),为5 976.67 kg/hm2。 相似文献
1