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1.
2.
当前我国新城疫的流行状况 总被引:5,自引:0,他引:5
新城疫(Newcastle disease,N D)又称亚洲鸡瘟,是由副黏病毒科、腮腺炎病毒属的新城疫病毒(NDV)所引起的一种烈性和高度接触性的传染病,大致分为速发嗜内脏型、速发嗜肺脑型、中发型和缓发型。主要感染家鸡和珍珠鸡,对于其他家禽和野鸟也有感染力。1926年在印度尼西亚的巴塔维亚 相似文献
3.
4.
<正>一、品种选择主要选用抗病、抗寒、耐弱光无限生长型品种和杂交种。二、培育壮苗1、种子处理与催芽。将选好的种子用纱布包好浸在50℃温水中,不断搅拌到30℃时停止,浸泡~6小时,捞出后用10%高锰酸钾溶液浸20分钟捞出用水冲净,掺上相当于种子2~3倍的细沙,装在瓦盆里,盖上湿毛巾,温度保持25~30℃进行催芽,一般经过2~3天,种子50%以上发芽即可播种。2、营养土配制。用无病虫、无污染的熟土或没有种过茄 相似文献
5.
为了探索稻田秸秆全量还田油菜免耕飞播生产模式(简称免耕飞播)在晚收水稻田中的生产适应性和实用性,于2018—2019年和2019—2020年在鄂东武穴市开展油菜田间试验,试验设有免耕飞播和习惯旋耕直播(简称旋耕直播),评价2种模式下的油菜产量、肥料利用效率及经济效益的差异。结果表明,免耕飞播模式显著增加油菜产量、肥料偏生产力和经济效益。与旋耕直播模式相比,免耕飞播模式2年的油菜子平均增产216 kg/hm2,增幅为9.8%,N、P、K肥偏生产力分别平均提高8.1%、151.2%和147.6%,种植投入平均减少1 116元/hm2,净利润平均增加2 202元/hm2。说明油菜免耕飞播模式具有抢墒抢温播种、秸秆全面还田保墒保温和养分循环利用、油菜专用缓释肥一次性基施、机械开深沟防渍等优点,增产节本增收效果显著,是一种实用的轻简高效生产模式。 相似文献
6.
【目的】中国是最大的水稻生产和消费国,氮肥是保证水稻高产的关键,水稻种植中氮素利用率偏低一直是亟待解决的问题,包膜、添加硝化抑制剂和菌剂等为其提供了可行的解决手段。本文以新型尿素为研究对象,进行四季水稻的连续试验,从作物生长、产量构成和氮素利用方面做出综合评价,为其在水稻种植上的推广提供科学依据。【方法】2012和2013年在湖北荆州(江汉平原代表站点),进行两年大田试验设置了五种氮肥处理:常规尿素(CK)、树脂包膜控释尿素(CRU)、碧晶尿素(NU)(含氯甲基吡啶)、硝化抑制剂DMPP(3,4-二甲基吡唑磷酸盐)(DMPP)、有效微生物菌剂(EM),跟踪观测不同尿素对双季稻生长性状(株高、茎蘖数、穗数、叶绿素)、产量要素(穗粒数、结实率、千粒重、秸秆产量、籽粒产量)以及氮素利用率(吸收利用率、农学利用率、生理利用率)的影响,分析新型氮肥的增产效益及氮素利用率。【结果】新型氮肥能促进水稻植株的增高、叶绿素含量的提升,增加茎蘖数、成穗数和穗粒数,并提高结实率和千粒重,最终促进秸秆和籽粒产量的增长。CRU处理增产最为明显和稳定,早晚稻相比CK处理平均增产达18%(P0.05),而DMPP、NU和EM处理早稻增产不明显,晚稻增产14%(P0.05),晚稻增产效益优于早稻。新型氮肥能有效提高氮素吸收利用率,以CRU最高,两年平均氮素利用率为53%,NU次之(为47%),CK最低(仅为35%);随着菌剂不断施入,EM处理氮素利用率逐季增高,在2013年晚稻为55%,与CK达到极显著差异(P0.01)。新型氮肥处理的农学利用率不同程度高于CK,其中CRU处理最高,在2013年达到差异极显著(P0.01)。新型氮肥处理的生理利用率2012年均低于CK,2013年仅DMPP处理高于CK,但差异不显著。【结论】与普通尿素相比,控释尿素、稳定尿素和配施微生物菌剂均能促进植株生长、提高氮素利用率,其效果以包膜控释尿素最好也最稳定,添加硝化抑制剂的稳定肥料次之,与菌剂配施作用需进一步验证。 相似文献
7.
基于GIS的长江中游油菜种植区土壤养分及pH状况 总被引:7,自引:0,他引:7
为了掌握长江中游油菜种植区土壤养分状况,在湖北、湖南、江西三个省份调查和取样分析5 463份土壤数据的6个指标(土壤有机质、全氮、有效磷、速效钾、有效硼和pH),基于Arc GIS平台,采用Kriging插值法分析4个不同油菜种植区域(二熟制山地区、二熟制平原区、三熟制山地区、三熟制平原区)的土壤养分状况。结果表明,长江中游油菜种植区土壤有机质、全氮和有效磷均处于适宜/丰富的含量水平,基本没有5级和6级水平的有机质、全氮、有效磷分布。从不同区域来看,以上3个养分指标总体均表现为三熟制地区养分含量高于二熟制地区。长江中游仍有1.82×10~5 hm~2区域土壤速效钾处于缺乏的水平(30~50 mg kg~(-1))。土壤有效硼含量仍有待提高,尤其是在三熟制地区,土壤有效硼缺乏(5级和6级)的比例仍高达13.6%~20.4%。土壤pH多集中在6.0左右,但是三熟制地区仍然有较高比例(约35.7%)的土壤pH处于4.5~5.5。综上所述,长江中游不同种植区域土壤养分性状存在差异,尤其是三熟制地区仍有相当比例需要提高土壤有效硼和改良酸性土壤。 相似文献
8.
添加尿素和秸秆对三熟制水旱轮作土壤各形态氮素的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
添加不同外源氮对土壤中不同形态氮素的转化具有十分重要的影响。选取长期耕作土壤,设置对照、添加尿素N 150 kg/hm~2(U150)、添加秸秆(相当于添加N 38 kg/hm~2,Straw)、添加尿素N 150 kg/hm~2+秸秆(相当于添加N188 kg/hm~2,U150+Straw)和添加尿素N 188 kg/hm~2(U188)5个处理进行室内培养试验,研究了添加不同外源氮对土壤铵态氮、硝态氮、可溶性有机氮、微生物生物量氮含量的影响。结果表明,土壤铵态氮随着培养时间的延长表现为先增后减的趋势,添加尿素的两个处理其土壤铵态氮较Straw、U150+Straw处理能够更快地达到峰值;而土壤硝态氮则表现为逐步增加的趋势。添加尿素处理能够显著提高土壤矿质氮的含量,在添加等量氮素的条件下,U188处理矿质氮含量在培养期间始终高于U150+Straw处理;此外,U150+Straw处理矿质氮含量在培养前期均低于U150处理,至培养30天后其含量略高于U150处理。与对照相比,培养结束时添加不同外源氮素处理的土壤矿质氮含量能够提高169.61%~496.75%。对于微生物生物量氮和可溶性有机氮而言,添加不同外源氮素分别在培养10天和30天达到峰值,此后逐渐降低。不同处理而言,添加秸秆+尿素、添加秸秆处理的微生物生物量氮和可溶性有机氮含量在培养前期明显高于仅添加尿素的两个处理,说明添加有机物料氮源主要有益于提高土壤有机态的氮素含量。 相似文献
9.
应用数字图像技术进行水稻氮素营养诊断 总被引:11,自引:1,他引:11
【目的】研究田间试验条件下水稻不同生育期冠层图像色彩参数(G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B)及植株氮素营养指标(叶片含氮量、植株全氮含量、生物量、氮素累积量和冠层NDVI值)的时空变化特征,并分析两者间的相关性,确立水稻氮素营养诊断的最佳色彩参数和方程模型,为探明数码相机在水稻上的适宜性及精确诊断水稻氮素营养状况提供理论基础。【方法】于2013年5月9月在湖北省武汉市华中农业大学试验基地(30°28'08'N,114°21'36'E)采用不同施氮处理的田间试验,以籼型两系杂交稻"两优6326"为供试作物,设置4个施氮水平:0、75、150和225 kg/hm2(分别以N0、N75、150和N225表示),3次重复,随机区组排列。分别在水稻分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期采用数码相机(Nikon-D700,1200万像素)获取水稻冠层图像,应用Adobe photoshop7.0软件直方图程序提取图像的红光值R、绿光值G和蓝光值B,研究数码相机进行水稻氮素营养诊断色彩参数,确定植株氮素营养指标诊断模型。【结果】较对照(N0)相比,分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期3个施氮处理水稻地上部生物量、叶片含氮量、植株全氮含量、氮素累积量、冠层NDVI值和成熟期产量增幅分别平均为40.7%98.0%、42.4%72.4%、36.2%85.3%、125.5%209.1%、51.3%60.6%和60.1%117.0%,差异显著。水稻不同生育期各冠层数字化指标G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B与上述氮素营养参数相关性差异较大,且以数字图像红光标准化值NRI表现最佳,建议作为应用数码相机进行水稻氮素营养诊断的最佳冠层图像色彩参数指标。进一步分析表明,可以用统一的线性回归方程来描述不同生育期、不同氮素水平下水稻植株氮素营养指标随冠层色彩参数NRI的变化模式。【结论】数码相机进行水稻氮素营养诊断测试结果稳定,具有快速、便捷、非破坏性等优点,冠层色彩参数NRI与水稻氮素营养指标和产量之间均表现出较好的相关性,满足氮素营养无损诊断的需求,对实时、快速监测水稻长势状况及氮素营养丰缺水平具有较高的可行性,有望发展成为新时期作物氮素营养无损诊断技术的潜力。 相似文献
10.
基于高光谱的冬油菜植株氮素积累量监测模型 总被引:1,自引:3,他引:1
为无损和定量研究高光谱技术在冬油菜植株氮素积累量(PNA,plant nitrogen accumulation)时空变化监测的适宜性及准确性,该文以两年田间氮肥水平试验为基础,采用单变量线性和非线性回归方法,建立基于特征光谱参数的冬油菜P NA高光谱估算模型。结果表明,采用比值光谱的方法可显著提高冬油菜冠层光谱反射率与PNA间的相关性,其最佳的波段组合为1 259 nm与492 nm处光谱反射率比值(R1259/R492),决定系数R2为0.85。高光谱参数间,以比值植被指数(RVI-5)、归一化光谱指数(NDSI)、线性内插法红边位置(REIP)、三角植被指数(TVI)、742 nm处一阶微分光谱值(FD742)和红边面积(SDR)等光谱参数与PNA相关性较好(平均R2和标准误SE分别为0.69和42.70),且以FD742表现最优(R2=0.79,SE=35.66)。精度分析结果显示,以光谱参数R1259/R492和FD742为自变量的指数方程模型作为高光谱监测油菜PNA的最佳模型,各生育期Noise Equivalent(NE)均较低且表现稳定,同时模型估测精度较高,R2分别为0.98和0.98,相对均方根误差RRMSE分别为0.73和0.72,相对误差MRE分别为14.42%和10.31%。该方法为快捷和精确评估冬油菜PNA提供了新的研究思路。 相似文献