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随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。 相似文献
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小麦冬春性鉴定在区试中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
以2010—2019年黄淮南片区域试验和黄淮冬麦区旱地区域试验参试小麦(Triticum aestivum L.)品种(系)为材料,采用田间春播鉴定法,依据对参试品种(系)春播苗穗期和抽穗率的计算,进行冬春性鉴定。结果表明,黄淮南片冬水组和黄淮冬麦区旱地组参试品种(系)共鉴定出春性类品种(系)32份,占参试品种(系)的4.78%;黄淮南片春水组参试品种(系)共鉴定出冬性类品种(系)18份,占参试品种(系)的21.43%。从鉴定情况看,近10年播期的设置,即依据当地春季气温的候平均气温,第一播期为候平均气温达3℃后的次日,第二播期为候平均气温达7℃后的次日,第三播期为候平均气温达10℃后的次日的鉴定方法来确定播期,不受时间的限制,3个播期相互印证,相互参考,结果准确可靠。参试品种(系)中鉴定为冬性类的品种(系),其春播第二播期抽穗率均小于30%,成熟期时植株未成熟;鉴定为春性类的品种(系),其春播第二播期抽穗率均大于30%,成熟期时植株基本成熟,苗穗期大于45 d,说明田间春播鉴定法的检测指标春播抽穗率和苗穗期是小麦冬春性鉴定的有效检测指标。 相似文献