按“用功量”计算投资 提高机修梯田质量标准

<正> 三川河流域开展重点治理以来,机械修筑梯田在我县得到了迅速的发展。截止1992年底,全县共新建机修梯田1266.8hm~2。在组织开展机修梯田中,我们对机修梯田投资管理进行了一些探索研究,不断改革完善,由以修筑面积投资到按土方量投资,1991年又改为按“用功量”计算投资,既考虑修平土方量,又考虑土方运移距离(用功量=梯田修平土方×平均运距),并根据梯田适宜宽度要求,规定单位“用功量”计费标准,较好地解决了机修梯田中的合理计费和田面过宽或过窄的问题。其主要实施办法是: (一)加强技术指导,严格质量标准。明确规定,新建机修梯田必须做到“四结合、三达到、两不小”,即新建机修梯田与土地开发利用相结合,与流域综合治理相结合,修地与埂坎利用相结合,与深耕结合;机修梯田集中连片面积必须达到6.67hm~2以上,一般地形田面宽度必须达到10m以上,当年机耕深度必须达到     

舟山近岸海域春秋季鱼类幼鱼资源现状与保护分析

根据2015年11月(秋季)、2016年5月(春季)在舟山近岸海域进行的渔业资源拖网调查数据,运用相对重要性指数、平均拥挤度及种间相遇机率对采集的鱼类物种进行计测分析,重点关注主要鱼类(IRI＞100)的幼鱼占比情况,并依据渔业资源密度对调查海域渔业资源量进行估算.结果表明:春季主要鱼类有11种,其中优势种为褐菖蚰(S...     

地被菊品种对镰孢菌侵染的响应差异及抗性综合评定

地被菊枯萎病由镰孢菌引起,是一种土传性病害,严重威胁地被菊生产.本试验用2个强致病力镰孢菌菌株,即尖孢镰孢菌(Fusarium oxysporum)、茄镰孢菌(F.solani)接种5个地被菊品种的幼苗,测定了病菌侵染下不同品种的形态、生理和生化响应的差异,以建立抗病品种筛选的生理和生化指标.地被菊品种间抗性水平可根据...     

春季杨树栽植保活关键技术

一、坚持高标准整地 整地是造林的一项基础性工作,也是提高造林成活率的一项关键技术。一般平原地区,栽植穴的规格以70cm见方为宜,为了便于浇水管理,以先挖沟后挖坑的形式最佳,即按行距挖70cm宽、20cm深的植树沟,然后再在沟内挖定植坑,深度达到50cm即可,这样既有利于苗木生长,又便于浇水,还能够有效地增加天然集水。滨海盐碱地区,应坚持大工程整地,抬高造林地面1～1．5m,宽度和长度视地块大小而定,作成造林水平高床,并在床的四周作成10cm高的埂埝,     

玉米新品种沧玉76示范试验与栽培技术

沧玉76是河北沧玉种业科技有限公司于2010年采用C1058×CB128选育而成的玉米品种,多点高产示范平均产量均在10000 kg/hm²以上。2017年的适应性研究与示范试验中,产量为11831.0 kg/hm²,较对照郑单958增产10.33%。从播种、水肥管理、病虫草害防治、收获等方面提出了沧玉76高产栽培技术。     

不同植物生长调节剂对盐碱胁迫下白蜡树幼苗生长及生理特性的影响

为研究不同植物生长调节剂对盐碱胁迫下白蜡树幼苗生长及生理特性的影响,以清水为对照（CK）,利用水杨酸（SA）、芸苔素内酯（BR）和脱落酸（ABA）3种植物生长调节剂开展相关试验。结果表明,喷施3种植物生长调节剂均能显著提高盐碱胁迫下白蜡树幼苗的生长量、净光合速率、气孔导度和蒸腾速率,同时可提高白蜡树幼苗SOD、POD、CAT活性及可溶性糖、可溶性蛋白含量,其中以BR效果最好,其次是SA。因此,可通过喷施上述3种植物生长调节剂提高白蜡树幼苗抗盐碱能力。     

树形及砧木对酿酒葡萄挥发性物质的影响

采用顶空固相微萃取结合气质联用技术对赤霞珠和霞多丽果实中的挥发性物质成分进行分析测定,研究不同栽培模式下成熟果实中的主要挥发性组分差异。结果表明,厂字形和扇形2种树形的葡萄果实中的挥发性物质成分种类大致相同,而含量差异较大;对于霞多丽自根苗,厂字形果实中种类多,醇类物质含量高,扇形果实中醛类物质含高;对于赤霞珠自根苗,扇形果实中醇类物质和醛类物质种类、含量皆优于厂字形;对于厂字形赤霞珠,嫁接苗中挥发性物质种类多于自根苗,醇类、醛类物质含量亦高于自根苗。醛类物质是葡萄果实中主要的挥发性成分,己醛、己-2-烯醛是含量最高的醛类物质,2种物质皆在扇形果实中含量较高,赤霞珠嫁接苗中己醛含量高于自根苗,己-2-烯醛含量低于自根苗。综上所述,扇形以及嫁接SO4砧木有利于酿酒葡萄挥发性物质的积累。     

柠檬干片热风干燥和贮藏过程褐变的原因与控制

介绍柠檬干片的干燥方法和特点,以及柠檬干片在热风干燥和贮藏过程中产生褐变的原因以及控制措施,以期为优化柠檬干片的加工和贮藏工艺提供参考。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。