5个制干枣品种引种对比试验

2004年引进圆铃1号、圆铃2号、龙枣、西北大枣、板枣共5个制干枣品种,以当地制干枣品种扁核酸为对照,进行对比栽培试验。结果表明圆铃1号、圆铃2号表现早果、丰产（3年生株产5.3kg、5.1kg）、果大（单果重71.0g、14g）、质优（可溶性固形物含量33%、35%,肉质致密,风味浓甜,品质评价上）、无裂果现象,适应性强,综合性状均明显优于龙枣、西北大枣、板枣及当地品种扁核酸。上述二品种可作为濮阳地区推广品种。     

枣缩果病田间药剂防治试验

大瓜枣果实病害近几年发生严重,尤其是枣缩果病发生较重,给枣农造成一定经济损失,同时限制了大瓜枣的发展。笔者于2004--2005年选用5种生物药剂,针对大瓜枣果实病害进行了田间药效防治对比试验,效果显著,现将试验结果报道如下。     

优质杏栽培管理技术

从杏树的园地选择、园地规划、定植及周年管理等环节介绍了优质杏栽培管理技术。     

沙地核桃密植丰产整形修剪技术

针对平原沙区土壤、光照、降水等不同于山区的诸多立地因素,根据核桃在沙地不同发育阶段的生长发育规律、生长结果习性,研究总结了沙地核桃密植栽培的丰产树形结构、各类枝条的处理措施、不同树龄的整形修剪技术,提出了沙地核桃密植丰产栽培的配套整形修剪措施和理论依据。     

泡桐脱毒组培和规模化生产关键技术改进

对获得的C020、MB33、ZL-3、C125、YG、T1、9501、MG等泡桐不同品系组培苗,采用热处理结合茎尖培养和病菌检测,获得了其脱除泡桐丛枝植原体的脱毒组培苗.确定了适宜于不同品系的增殖培养条件和生根组培苗移栽至营养杯的基质.在中原地区,利用普通温棚春季营养杯苗移栽适宜时间为3月中旬至5月初,秋季移栽时间为8月下旬至10月上旬.春季生产的营养杯苗当季栽植因木质化程度低需带钵运输和苗圃定植,而秋季生产的根系木质化程度高的自然落叶休眠的营养杯苗能够在低温下安全越冬,次年早春可以裸根运输和栽植.这种营养杯苗的秋季生产方式不仅能提高造林成活率和当年生长量,而且能大大降低运输成本.     

气候变化对农业影响研究综述

简要综述了近几十年来中国学者在气候变化对农业影响方面的研究成果,主要分气候变化对农业影响的研究方法和气候变化对农作物生长发育和产量、品质、种植布局、农业成本的影响几个方面。并通过分析现状,指出了存在的问题、有待改进的方面和研究发展的方向。     

基于APSIM模型评估北方八省春玉米生产对气候变化的响应

基于北方地区农业气象试验站春玉米多年田间试验数据和逐日气象数据,分析农业生产系统模型APSIM在北方八省春玉米产区的适用性,在区域尺度上识别春玉米发育期和产量的关键气象响应因子,模拟过去54a（1961?2014年）该地区春玉米的生长发育和产量形成过程,探讨春玉米发育期和产量对气候变化的响应规律。结果表明：验证后的APSIM玉米模型在北方八省春玉米产区具有较好的适用性。气温和土壤温度是北方各地春玉米发育期的首要关键气象响应因子,其中北方春播区春玉米各关键发育期对最高气温响应最明显,西北内陆区春玉米各关键发育期对最低气温响应最明显。平均气温、日最高气温、日最低气温和土壤温度的升高均会导致春玉米生育期（出苗、开花和成熟）日序提前,发育天数减少,春玉米提前成熟。北方春播区春玉米产量对温度、降水、日照时数响应明显,西北内陆区春玉米产量对温度和潜在蒸散响应明显,大部分地区温度的升高和潜在蒸散的增加会引起玉米产量的显著下降。     

作物模型应用与遥感信息集成技术研究进展

作物模型和遥感技术以各自独有的优势在作物生产监测、评估及未来预测等方面发挥着关键作用。作物模型与遥感信息集成技术在大尺度、高精准的农业生产监测、评估与预测上具有明显的应用优势和广阔的发展前景。为了促进这些技术在区域尺度上的作物产量预测、农业气象灾害影响评估及农业应对气候变化决策等方面更加广泛地应用,本文采用文献综述的方法,系统归纳了欧洲、美国、澳大利亚及中国作物模型的发展与应用,总结了当前主流的数据集成方法的原理、特点和不足,概述了作物模型与遥感信息集成技术的实际应用,探讨了提升数据集成精度存在的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,国内外对于作物模型及其与遥感数据集成的研究与应用广泛而深入,利用同化方法能够有效提高作物模型模拟精度,为作物模型实现区域尺度作物生长及产量评估、气候变化对产量影响、农田管理决策等提供技术支撑。作物模型模拟结果及遥感反演数据的不确定性、数据同化策略的多样性以及尺度效应是进一步提高集成系统精度与效率的限制因素。因此,遥感数据多源融合、同化过程多变量协同、作物模型多类型耦合以及数据高性能并行计算是未来作物模型与遥感数据集成研究的发展趋势。     

深度学习技术在农业干旱监测预测及风险评估中的应用

人工智能技术的发展,特别是深度学习的出现,推进了农业新发展,是农业现代化生产的新方向。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广、适应力强、可移植性好等优点,其开发模拟数据集可以解决实际问题,在农业干旱的监测预测及风险评估中的应用越来越广泛。本文采用文献综述方法,归纳农业干旱监测预测评估技术的发展与应用,总结深度学习模型的原理、优势和不足,概述深度学习模型在农业干旱监测预测及风险评估方面的实际应用,探讨深度学习数据集要求大、数据预处理耗时长、预定义类别范围窄、遥感图像复杂的问题,并对未来研究方向进行展望。结果表明,近年来农业干旱监测预测及风险评估技术取得重要进展,然而由于农业系统的非线性及干旱灾害发生的复杂性,现有技术在适用地域、对象和精准性等方面仍难以满足新形势下实际农业生产的需求。深度学习方法为农业干旱研究提供了新手段,但深度学习模型无法准确表达作物生长具体过程与机理,可尝试探索通过深度学习模型和作物生长模型的耦合来确保深度学习模型的可解释性。对于修正预测序列中存在的误差,可建立基于深度学习模型与大气环流模式的耦合模型,进一步提升模型对中长期农业干旱的预测能力。针对灾害样本容量有限问题,加...     

大李特早红无公害生产技术

<正>大李特早红,6月6日成熟,平均单果质量90g,最大单果质量150g,果实心脏形,果肉黄色、半溶质,果面全面鲜红,表面光洁,艳丽美观,可溶性固形物含量13.5%,味道浓甜,肉质细腻,品质极佳;树势强健