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为了探明中南丘陵区茄子高效优质栽培的施肥新技术,以早红茄1号为材料,通过田间试验,研究了在控制总施氮量135 kg/hm2前提下,有机氮肥与无机氮肥不同比例配施及氮肥运筹对茄果产量与品质的影响。结果表明,移栽后75 d时以25%有机氮肥+75%无机氮肥处理苗高、茎直径均最高,且该处理实测产量和茄果数量高于其他处理;由“施肥量-产量”模型分析,发现25.8%有机氮肥+74.2%无机氮肥配施,可使模型达到最高产量,而19%有机氮肥+81%无机氮肥配施,不仅可获取最佳经济效益,而且无明显减产;无机肥梯度增施或采收期追肥,均可不同程度降低茄果中可溶性糖、Vc含量,而增加亚硝酸盐含量。 相似文献
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以右旋糖酐40粗品(Dex-40)为研究对象,选择不同截留分子量(molecular weight cut-off,MWCO)的两级超滤膜对其进行纯化并研究膜分离工艺条件。通过高效液相凝胶色谱(HPGPC)跟踪检测各级产物的相关指标,筛选合适膜组件并研究原料液浓度、操作压力、浓缩倍数和水洗次数对膜分离效果的影响规律。结果Dex-40溶液经过两级膜超滤处理后,均一性明显提高,D值由2.79降低到1.17,纯度达99.99%,重均分子量(Mw)52317,得率42.8%,为两级膜超滤纯化特定分子量右旋糖酐的工艺提供数据基础。 相似文献
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<正> 英国的草地科学研究及其发展趋势一、农业科学研究概况英国设专门机构进行农业科学研究已有百余年的历史,据其农业研究委员会(Agri-cultural Research Council)1983年的公布,英国有关农业科学研究的单位有38个,其中直接从事于草地及畜牧科学研究的单位就有18处,目前,英国开设有关农业 相似文献
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研究外源硫化钠对土壤-水稻系统中镉(Cd)形态变化及迁移积累影响,为硫素固定土壤活性Cd、降低稻米Cd积累的应用提供依据。本实验采用室内土壤培养和盆栽种植试验方法,研究不同硫化钠用量对水稻-土壤系统中Cd的迁移积累变化的影响。结果表明:施用0.1 g·kg~(-1)硫化钠,水稻根系及稻谷生物量相比空白对照组增加59%,同时有效降低水稻器官组织中Cd的积累;0.5g·kg~(-1)硫化钠处理下水稻根系、茎叶中Cd的积累分别下降76%、70%;稻谷中Cd的含量随着硫化钠施用量的增加呈现显著降低趋势,当施用量为0.3 g·kg~(-1)时,稻米Cd降幅最大(降低68%),继续增加硫化钠用量,稻米Cd降幅无显著差异;适量施用硫化钠能有效降低土壤中离子态Cd含量,最高降幅为55%;DTPA提取态Cd降幅约为17%。同时S~(2-)在土壤溶液中发生氧化还原反应,形成的硫酸盐在一定程度上缓解了土壤pH的增加。研究表明增施硫化钠0.3 g·kg~(-1)能提高作物产量和降低Cd在土壤-水稻系统中的迁移效率,有效降低籽粒中Cd的积累。 相似文献
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针对田间自然背景下葡萄品种鉴别缺乏有效识别方法的问题,提出了一种基于融合注意力机制的残差网络ResNet50-SE,对自然背景下不同生长时期的葡萄品种进行分类鉴别,分析并验证了网络的识别效果。将SE注意力模块引入ResNet-50网络,并通过迁移学习实现基于不同时期下葡萄的嫩梢、幼叶及成熟叶片特征的识别;同时为了揭示注意力机制的作用机制,利用Grad-CAM可视化方法,对ResNet50-SE模型每一层所提取的不同生长阶段下的葡萄特征进行可视化解释;通过t-SNE算法对模型提取到的不同葡萄品种的多特征进行聚类分析,进而直观评估模型对多特征提取的性能。结果表明:提出的ResNet50-SE网络在田间复杂背景条件下对于葡萄不同时期的多特征识别具有较高的识别率和较强的鲁棒性,模型测试集准确率达到88.75%,平均召回率达到89.17%,相比于AlexNet 、GoogLeNet、ResNet-50、VGG-16,测试集准确率分别提高了13.61、7.64、0.70、6.53个百分点;注意力机制能明显降低背景影响,强化有效特征;模型对训练集提取的不同生长时期的特征聚类效果较强。可见,SE模块可明显提升ResNet-50模型在特征提取过程的效果,有效降低田间复杂背景对分类结果的影响,为田间复杂背景下葡萄品种的分类识别及田间多特征分类问题提供借鉴。 相似文献
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【目的】 果树冠层信息是反映果树生长状况的重要参数,准确提取果树的冠层信息对于果园的精细管理十分必要。【方法】 文章以苹果树和桃树为研究对象,利用无人机遥感获取果园影像数据,首先通过Mask R-CNN实例分割算法对果园果树冠层进行逐一分割,同时提取果树冠幅和冠层面积信息。然后利用果园正射影像结合QGIS软件,对果树冠层位置信息进行提取和可视化并通过目视解译对果树冠层参数信息提取结果进行评估。【结果】 当交并比为0.5时,模型检测分割结果最优,测试集语义分割精确度为66.3%,目标检测精确度达到63.9%。总体冠层面积实测值与模型预测面积之间的平均相对误差为12.44%,均方根误差为0.5 m2。冠幅实测值与模型预测的面积之间的平均相对误差为16.39%,均方根误差为0.39 m,在一定范围内验证了模型对冠层面积和冠幅信息提取的可靠性。【结论】 结合无人机遥感数据和Mask R-CNN实例分割算法可有效地将果树冠层分割出来,并且能够较为准确地提取果树冠层的相关参数信息,可为果园的精细管理提供一定的技术支撑。 相似文献
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