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留营养枝棉花根系生长发育与分布规律的研究 总被引:9,自引:4,他引:9
棉花根系建成是棉花高产、优质、高效的前提。本文针对留营养枝和整枝棉花在不同的种植方式、不同密度条件下进行了根系生长发育和分布规律研究,结果表明,(1)留营养枝棉花根系生长发育早,一般比整枝棉花早10~30d达到根系生长高峰期;(2)留营养枝棉花根系生长量大,峰值高,比整枝棉花最大根长密度高1.8~3.4mm·cm-2,即高14.4%~16.6%;(3)留营养枝棉花根系的生长速率大于整枝棉,一熟条件下可为整枝棉的3.2倍,达到0.99mm·cm-2·d-1;(4)留营养枝棉根系中后期易早衰。本文还研究讨论了留营养枝与整枝棉花根系在土壤中的分布规律。并针对留营养枝棉花根系的生长发育和分布特点,提出留营养枝棉花高产栽培中应注意早施肥、早浇水,而且肥、水量要比常规管理大,中后期应注重及时追施花铃肥和根外补肥,防止棉花早衰。这项研究对于制定棉花简化栽培规范化技术有一定的理论指导意义。 相似文献
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詹万辉 《中国农村水利水电》1995,(3)
加强用水管理推广节水农业詹万辉(湖南省桃江县水利水电局413400)湖南省桃江县根据农业生产发展,供水需水矛盾突出的实际,在切实抓好农田水利基本建设的同时,大力加强了农业节水的推广工作,努力探索节水农业的新路子,取得了较为显著的效果。桃江县地处湘中偏... 相似文献
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基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献
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<正>1设施蔬菜发展基本情况攀枝花市自1999~2001年首先在米易县开始设施蔬菜栽培试验及区域示范,使用设施后,蔬菜生长发育健壮,蔬菜提早上市,提高产量,提高品质,保证了设施蔬菜高产高效,取得了良好的经济、社会效益。2002年底开始规模化发展,各乡(镇)农民掀起了发展设施蔬菜的高潮,全市设施蔬菜猛增万亩,包括大棚、中棚和小棚,大棚以竹木结构、钢管(焊接)结构、钢管+水泥立柱结构为主。2010年开始进行了以膜 相似文献
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