“FAN—JET”扇形微喷头性能简介

“FAN—JET”扇形微喷头是一种工作压力低、流量小、喷洒强度低的喷头,它的流量为每小时20升至100升,比一般滴头湿润面积大而强度低,水的入渗条件得以改善,产生地表径流的潜在可能性减少,根系活动层中大部分能保持最适合水量,由于流量稳定,可保持灌水均匀。“FAN—JET”扇形微喷头特别适用于喷洒柑桔或其他落叶性果树。众所周知,水果在果实膨大期和其它临界期,适宜供给水分十分重要,这种     

千里香离体再生体系的建立

【目的】探究龙眼花的营养成分,比较不同品种龙眼花营养成分差异,为探究龙眼花的深加工以 及综合利用提供依据。【方法】通过考马斯亮蓝法、蒽酮法、2,4- 二硝基苯肼比色法分别测定 21 个不同品种龙 眼雌花和雄花可溶性蛋白、可溶性糖和维生素 C 含量;利用主成分分析对 21 个品种龙眼雌雄花营养成分进行综 合评价,同时利用聚类分析将其归类。【结果】龙眼雄花可溶性蛋白、可溶性糖、维生素 C 含量高于雌花,雄 花 3 种营养成分平均值分别为 14.02、191.23、5.29 mg/g,而雌花则分别为 12.54、167.25、5.21 mg/g。在 21 个 检测品种中,3 种营养成分都较高的龙眼品种有石硖、红壳、双孖木、水眼、从化大个圆、鸡卵眼、红核,从 中提取 3 个主成分,累计贡献率达 78.56%,可以较好地反映 21 个品种综合营养品质;以不同的营养成分聚类 得到不同的结果,均可以在阈值为 5 时将 21 个品种分为 3 类。【结论】龙眼花可溶性糖含量较高,主要集中在 100~250 mg/g,可溶性蛋白和维生素 C 含量分别集中在 10~20 mg/g 和 2~10 mg/g,龙眼花营养成分丰富,可作为 功能食品或药用开发的原料。     

怀念吟苑故人

一个偶然的机会,有朋友在怀旧中提及无锡李海根先生谢世已逾周年了。时光如流水,故人的踪迹也正如逝水远去,变得别梦依稀了。这一提,未免让听者如坠梦幻。人世有些事,身临其境时,往往等闻视之,不觉得特别值得珍惜,殊不晓过后却是令人难忘的纪念。记得前年春夏间去京开会,乘车南归途中,恰巧海根坐席与我相对。     

早稻分厢直播生产应用技术

<正> 我地粮食生产历来以稻—稻—麦三季形式耕作栽种。近年来,随着经济的发展,个体企业的崛起和种粮比较效益偏低等因素的影响,粮食生产的投入有逐年下降的趋势,粗耕粗种,三季改双季,双季改单季,抛荒、半抛荒的现象均有存在。针对这一情况,采用早稻分厢直播生产,是缓解     

水稻防低温冷害综合技术对策研究-冷害年氮肥施用量、施用时期与结实率的关系

冷害年（2002年）通过盆栽试验，研究氮肥施用量、施用时期与结实率的关系，结果表明，冷害年氮肥施用量越多，结实率越低，氮肥施用时期越接近7月10日（离危险期7d，离出穗期22d）结实率越低，按结实率角度看，氮肥施用量应少于每公顷90kg，氮肥施用时期不应晚于出穗前22d。     

日粮添加蜂花粉对蛋品质的影响

试验取180日龄罗曼褐壳蛋鸡168羽，随机分为2组，对照组饲喂基础日粮，试验组在基础日粮中添加1．5％蜂花粉，于212日龄每组随机取鸡蛋30枚，测定平均蛋重、蛋壳厚度、蛋形指数、蛋黄的色泽，鸡蛋的粗蛋白、粗脂肪、胆固醇及部分微量元素的含量，研究蜂花粉对蛋品质的影响。结果：试验组蛋壳厚度增厚9．22％（P〈0．01），蛋黄重量提高6．89％（P〈0．05）；蛋黄的色度显著高于对照组（P〈0．05），胆固醇含量降低29．18％，差异极显著（P〈0．01）。微量元素含量差异不显著（P〉0．05）。结果显示：蜂花粉可改善蛋品质。     

3种生物测定方法对香蕉花蓟马毒力测定的影响

为探究杀虫剂对香蕉花蓟马科学合理的生物测定方法,采用离心管药膜法、浸叶法和叶管药膜法测定了5种常用杀虫剂原药对香蕉花蓟马二龄若虫的毒力。结果显示：3种生物测定方法对测定结果产生不同的影响,以叶管药膜法的毒力最大,其对5种药剂的毒力(LC50)顺序为：甲维盐(0.36 mg/L)＞毒死蜱(0.90 mg/L)＞吡虫啉(1.64 mg/L)＞高效氯氰菊酯(4.70 mg/L)＞噻嗪酮(12.53 mg/L),这与离心管药膜法在5种药剂的毒力顺序一致：甲维盐(1.63 mg/L)＞毒死蜱(2.18 mg/L)＞吡虫啉(6.59 mg/L)＞高效氯氰菊酯(7.38 mg/L)＞噻嗪酮(22.06 mg/L);采用浸叶法对5种药剂的毒力(LC50)顺序为：吡虫啉(2.15 mg/L)＞甲维盐(2.29 mg/L)＞高效氯氰菊酯(7.21 mg/L)＞毒死蜱(7.40 mg/L)＞噻嗪酮(14.95 mg/L)。上述3种生物测定方法都可以建立并应用于香蕉花蓟马的生物测定,离心管药膜法更适合触杀毒力测定。     

基于I-FCN模型的城市高分辨率遥感影像植被信息提取

为了提高城市高分辨率遥感影像中植被信息的提取精度,提出一种改进的全卷积神经网络模型,通过大量的训练数据获得最佳模型参数,进行植被信息的提取,并与支持向量机、面向对象法、经典的FCN模型方法提取的植被信息进行对比分析。结果表明:提出的网络模型不但能够有效缓解"椒盐现象",还能保证小面积的植被提取与植被区域边界的准确性。该方法可自动综合多种特征,所以可有效减少植被像元的误分与漏分现象,提高植被提取精度。