新材料、新技术在防治保护地蔬菜病虫害上的推广和应用

保护地蔬菜生产在山东省起步早、发展快,是山东省蔬菜生产的一大亮点,并已成为全国保护地蔬菜生产重点产区.由于长年连作,在生产上出现了病虫害发生严重,线虫病、枯萎病等土传病害难以防治,白粉虱、斑潜蝇发生猖厥,造成了投入大、成本高,菜农收入下降.为此,项目组试验研究了黄板诱杀、防虫网、杀虫灯、土壤消毒、防雨棚、嫁接、高温闷棚等技术,并集成了保护地蔬菜病虫害综合防治技术,在项目区进行了大面积推广应用.     

4种防治辣椒疫病药剂的对比

引进福星高照、易保等4种药剂对辣椒疫病进行防效试验。结果表明:克露500倍液和福星高照750倍液对辣椒疫病具有很好的防治效果,连续2次施药后田间防效达88.7%和80.22%。     

河南省农业质培标准与检测学科建设的实践与设想

农产品质量安全是当前国内外普遍关注的热点问题。随着我国农村市场经济的繁荣和科学技术的快速发展．新的生产系统和环境变化使得食物链变得更长，农产品成分更复杂，安全隐患增多。同时，随着经济全球一体化进程的加速．世界各国越来越重视技术性贸易壁垒的作用。欧盟、美国等都加快了农（兽）药残留限量标准的制修订速度．日本的肯定列表制度对农产品质量安全设立了更严格的门槛，禁用、限用的药物越来越多．限量要求越来越严．我国农产品遭遇“绿色壁垒”的范围和程度越来越大。因此，加快进行农产品质量安全、农业质量标准与检测学科建设步伐和开展相关领域的研究工作迫在眉睫。下面就我们对农业质量标准与检测学科建设的理解谈一点浅显的看法．     

刺激销售人员的三大绝技

<正>管好销售人员通常与3个方面有密切的关系,包括:领导人、激励政策、制度,就重要性来看,激励政策被公认为刺激销售人员的最重要手段,众多公司都有自身非常严密的激励制度,这些制度都是在长期的市场实践中总结出来的,有着极高的实用价值。但经过长期的跟踪分析,我们发现这样的现象,很多企业的激励政策不     

彭阳县退耕还林工程质量的管理

从5个方面阐述了彭阳县退耕还林工程质量管理应采取的做法,即强化责任,确保退耕抚育管护工作的落实;广泛宣传,营造退耕抚育管护的良好氛围,示范引导,创新退耕抚育管护的技术模式;强化措施,规范退耕抚育管护的标准;培育产业,增强退耕抚育管护的后劲。     

从《蛟龙出水》到《腾龙再生》

后辈初涉盆艺，日前满怀激情改作了一棵台湾真柏，期望在反复改作中，不断突显该树优势、个性，发掘其气质、韵味，还之以精神风采。盆景创作的取舍之间是极享受的，但又是极其严谨的，更多是对创作者审美水平的考验。今借此一角与读者、老师共同探讨、交流，以期得到批评指正。     

金定鸭在泰州地区的生产性能表现

为了加快鸭品种的更新改良,2003年,江苏丰达种鸭场从福建引进优质蛋用型鸭——金定鸭种蛋2 000枚,进行孵化。选择发育良好的雏鸭600只,对金定鸭的生活习性、生产性能、饲养繁殖技术等进行了两个世代的饲养观察。通过研究发现,该鸭在泰州地区能表现出较好的生产性能,适于在该地区规模饲养。     

桃小食心虫测报及综合防治技术

桃小食心虫测报及综合防治技术黄智耀，石建伟，汪秋更，王建芳（嵩县林业技术推广站）桃小食心虫是苹果、山楂、桃、李等果树的主要至果害虫，近几年在豫西普遍发生，严重的降低了果品的质量和产量，直接影响着果品的经济效益。从１９８９年起，洛阳市气象局、嵩县林业局...     

西藏天然林保护工程对森工企业的影响及对策的研究

随着我国长江中上游天保工程的实施，林芝地区的森工企业也将面临更多的困难。本文分析了形成我区森工企业目前困境的原因，并提出了解决的具体措施。     

猪饲料有效能值预测模型的构建

为探索饲料常规成分及碳水化合物组分与饲料有效能值之间的关系方程,本研究以NRC第11版《猪营养需要量》中发布的122套饲料营养成分表为基础,将饲料中11种基础成分[6项常规成分:干物质、粗蛋白质(CP)、粗纤维(CF)、粗脂肪(EE)、酸性醚提取物、粗灰分(ash);5项碳水化合物组分:淀粉(ST)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、半纤维素、酸性洗涤木质素]作为自变量,将饲料中的消化能(DE)、代谢能(ME)及净能(NE)作为因变量,采用SAS软件中的REG过程,分别建立不同性质饲料、自变量的不同组合与DE、ME及NE之间的回归关系方程,并以相关系数(R2)及变异系数(CV)作为评价回归模型的优劣。研究表明,有效能值与CP、ST及纤维类指标显著或极显著相关(P0.05或P0.01)。将所有饲料作为研究对象时,饲料的DE、ME及NE与上述11种基础成分之间建立的普适性回归模型预测效果较差。当将14种玉米及其加工产品形成子集时,建立饲料基础营养成分与DE、ME及NE的关系方程分别为7、6和7套(P0.05),且3组回归模型R2分别为0.632 8~0.772 3、0.646 9~0.684 9和0.670 5~0.822 1,CV分别为6.61%~8.40%、6.58%~7.34%和6.21%~8.27%;当将13种大豆及其加工产品形成子集时,共建立饲料基础成分与DE、ME关系方程分别有3和4套,回归模型R2分别为0.907 1~0.926 9、0.890 7~0.922 3,CV分别为5.40%~6.09%、5.79%~6.78%,NE与基础营养成分指标之间无法建立具有营养学意义的有效回归方程。对于同类饲料中具有相同自变量组合的DE及ME预测模型而言,两者之间的差异主要是自变量CP的系数上,且CP部分对ME的正效应低于DE,这保证模型预测的ME低于DE。同时选用本研究构建的适宜模型,补充了NRC第11版成分表中第97(去皮大豆粕,低寡糖,浸提)、101(全脂大豆,高蛋白质)及102号(全脂大豆,低寡糖)饲料的DE值分别为15.99、17.35、17.27 MJ/kg,ME值分别为14.53、16.15和16.14 MJ/kg。综上,以NRC(2012)饲料营养成分表为基础,建立的普适性有效能值回归模型预测效果较差。按照玉米类和大豆类进行分类,可建立DE、ME和NE与饲料化学成分之间的多元回归方程,其中最优的预测因子为CP、EE、ST、ash、NDF、ADF。具有相同自变量的同类饲料DE和ME预测模型之间的差异是CP系数,CP影响DE转化为ME的效率。