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101.
【目的】调查广西稻田粘虫及其寄生性天敌昆虫发生种类,为粘虫的预测预报及可持续防控提供科学依据。【方法】在不同调查点进行田间调查,将粘虫幼虫和蛹带回室内饲养,待羽化后鉴定其种类,并对期间饲养出的寄生性天敌昆虫进行种类鉴定。【结果】广西稻田共发现3种粘虫,分别为东方粘虫Mythimna separata(Walker)、劳氏粘虫Mythimna loreyi(Duponchel)和淡脉粘虫Mythimna roseilinea(Walker);共发现6种寄生性天敌昆虫:螟蛉绒茧蜂Apanteles ruficrus(Haliday),寄生率可达20%;粘虫绒茧蜂Apanteles kariyai Watanabe,寄生率可达14.29%;斜纹夜蛾盾脸姬蜂Metopius(Metopius)rufus browni(Ashmead),寄生率为2.22%;粘虫白星姬蜂Vulgichneumon leucaniae Uchida,寄生率为18.53%;粘虫长芒寄蝇Dolichocolon klapperichi Mesnil,寄生率为2.22%;日本追寄蝇Exorista japonica Townsend,寄生率为0.42%。【结论】广西稻田3种粘虫中,以东方粘虫为害水稻最为严重;越冬粘虫主要有东方粘虫和劳氏粘虫。螟蛉绒茧蜂为越冬粘虫寄生性天敌昆虫优势种。 相似文献
102.
103.
104.
随着动物医学特别是小动物疾病研究的深入,越来越多的疑难疾病得到诊治。卵巢肿瘤(Ovarian Tumors)有腺瘤和腺癌两种,在临床病例中以犬猫为主。腺瘤包膜厚,与周围组织界限清楚;腺癌个体大,呈浸润性生长,肿瘤可以扩散到周围与接触器官的浆膜上。犬卵巢肿瘤发病率低,在兽医临床工作中少见报道,笔者于2018年1月接诊一例犬卵巢巨型肿瘤,现将诊治过程报道如下,以期丰富该病临床资料。 相似文献
105.
母畜生产之后,肚腹疼痛,称为产后腹痛.此病在临床上较为常见,因其病因错综复杂,西药治疗多难奏效,采用中药辩证施治,疗效可佳. 相似文献
106.
帝皇麻菜"桂麻菜1号"茎秆紫红色,果实球形塑果,未采摘株高2~3m,分枝9个左右,5月份播种株高60~80cm开始采摘,可采摘到9月上旬,全年产量1 200kg/667m2左右。干物质含硒0.069mg/100g,钙906mg/100g,达到富硒高钙标准,还含18种人体所需氨基酸,其它营养成分均衡而全面,是一种保健型蔬菜。抗旱抗涝、抗病虫害能力强,种植容易,全生产过程无需施用任何农药,绿色生态无污染,是值得大力推广应用的富硒高钙保健功能型绿色蔬菜。 相似文献
107.
[目的]了解广西稻田粘虫越冬虫态及虫源基数,为全国粘虫综合防控提供基础数据.[方法]2014~2015年,在广西南宁、柳州、桂林、北海、钦州、玉林、百色、贺州、河池等地稻田选取多个调查点,记录调查田块发现的粘虫虫态及数量,计算虫口密度.[结果]广西稻田粘虫越冬虫态有老熟幼虫和蛹,多在稻桩或稻草堆内越冬.一般虫口密度为0.30~1.10头/m2,2014年和2015年均以桂林市全州县的虫口密度最高,分别达1.98和5.30头/m2;广西粘虫越冬虫口密度表现为东部较西部高,北部较南部高.[结论]广西粘虫分布较广,一般以老熟幼虫和蛹在稻桩或稻草堆内越冬. 相似文献
108.
109.
【目的】通过对油松生长季夜间液流特征和环境驱动因素的研究,揭示夜间液流组分拆分特征,探讨夜间液流的组分与气象因子之间的相关关系,以及茎干补水对气象因子的响应,为华北土石山区水资源和水源涵养林管理决策提供理论依据。【方法】以华北土石山区的油松作为研究对象,根据径阶大小选取18棵样树,在2014年生长季运用Granier热扩散探针技术(TDP)持续观测夜间液流,结合称重式蒸渗仪和自制微型蒸渗仪来计算蒸腾量,解析夜间液流的去向;并进行夜间液流与土壤含水量、大气温度、湿度及光合有效辐射等气象因子的相关分析,以确定主要驱动因素。【结果】在6—9月典型晴天,夜间液流速率都呈逐渐降低趋势,18:00—24:00的夜间液流速率高于00:00—05:00,夜间液流主要用于对白天失水过多的茎干进行补水,以至于在24:00时油松茎干储水量基本达到饱和,因此,00:00—05:00夜间液流速率趋于稳定;油松夜间液流用于茎干补水的比例(95.34%)显著高于用于夜间蒸腾量的比例(4.66%);油松夜间茎干补水量与饱和水汽压差呈极显著正相关(R2=0.793, P <0.01),而对土... 相似文献
110.
为解决采摘机器人在运动状态下对重叠果实的识别问题,减少采摘过程处理的时间,对重叠果实的快速跟踪识别进行了研究。首先,对采集到的第1幅图像进行分割并去噪,之后通过计算圆内的点到轮廓边缘最小距离的极大值确定圆心的位置,计算圆心到轮廓边缘距离的最小值确定半径,通过圆心与半径截取后续匹配的模板,经试验证明该算法能较准确地找到重叠果实的圆心与半径。然后,确定连续采集的10幅图像的圆心,根据每幅图像圆心的位置对机器人的运动路径进行拟合、预判、综合半径与预判路径确定下一次图像处理的范围。最后,采用快速归一化互相关匹配对重叠果实进行匹配识别。试验证明,经过改进后的算法匹配识别时间与原算法相比,在没有进行预判的情况下匹配识别的时间为0.185 s,经过预判之后,匹配时间为0.133 s,减少了28.1%,采摘机器人的实时性得到了提高,能够满足实际需求。该研究可为苹果等类球形重叠果实的动态识别提供参考。 相似文献