柿主要病虫害及防治方法

随着农村产业结构的调整和人们对果品多样化需求的日益增加,柿种植规模不断扩大。但是,由于管理和防治措施不到位,导致病虫害的滋生蔓延,严重影响了柿果的品质和产量。现将柿主要病虫害及防治方法介绍如下。     

应用高稳系数法分析谷子新品系高产稳产性

选育高产、稳产的谷子新品种是每个谷子育种工作者的育种目标,然而选育出的新品种更需要有一个综合指标衡量其高产稳产性。过去评价新品种的方法是,用该品种的平均产量（Ｘ）与对照品种增产百分数估算产量水平,用标准差（Ｓ）,变异系数（ＣＶ）或回归系数（ｂ）估测产...     

柿新品种'黑柿1号'的选育

'黑柿1号'是从太行山野生柿种质资源中选育出的黑色、早熟、优质柿新品种.果实长圆形,果蒂下有肉座状环形缢痕,果皮细致光滑、无纵沟,颜色乌黑而有光泽,上被白色果粉.果肉橙黄色,肉质细腻,味浓甜.果实中等大小,平均单果质量126.56 g,最大果质量232.38 g,平均可溶性固形物含量22.43%,维生素C含量406.0 mg/kg,总糖19.46%,还原糖16.33%,总酸0.08%,髓小,成熟后实心,无种子,耐贮运,容易脱涩,品质上等.该品种树势强健,萌芽力强,树冠呈圆头形.在郑州地区3月下旬萌芽,5月上旬开花,9月中旬起果实由黄逐渐转黑色,果实发育期130~140 d,9月下旬成熟,采收期可延长到10月中下旬.该品种单性结实,结果早,丰产性强.嫁接苗定植第2年即可开花见果,第5年进入丰产期.坐果后和膨大期生理落果少,大小年不明显.'黑柿1号'抗逆性强,病虫害相对较少,特抗炭疽和角斑病等病害.该品种果皮较厚,上被果粉,耐贮藏,采后常温下可存放30 d以上,冷藏条件下可贮藏3~4个月.该品种对土壤要求不严,适应性强,抗寒、抗旱,耐瘠薄;在河南、河北、山东、山西、陕西、安徽、湖北、江苏、浙江等柿子适生区的平地、丘陵山地均可栽培.     

污水净化过程中凤眼莲根区微生物的变化

研究了凤眼莲净化污水时,根区微生物的动态变化.结果表明:温度制约着凤眼莲及其根区微生物的净化效能,随温度升高,净化速度加快.凤眼莲根区细菌总数始终高于真菌总数,在污水净化中表现为主导作用.污水净化初期凤眼莲根表微生物增长迅速,随污水的不断净化,微生物逐渐减少,净化后期部分水体微生物呈现2次增长现象.     

生根剂和环境条件对枣嫩枝扦插生根的影响

以中枣1号、黄骅冬枣和七月鲜枣为试材,研究了不同条件下枣嫩枝扦插生根的效果。结果表明,生根剂类型是影响中枣1号嫩枝扦插育苗生根率高低的第一关键因子。国繁2号1000~2000 mg/L、处理30 s~1.5 h,生根率均为100%;ABT1生根剂最适浓度为1500 mg/L、处理0.5 h,生根率均为84.5%;ABT6生根剂最适浓度为500 mg/L、处理1 h,生根率均为51%;对照平均生根率为20.7%。不同处理都在珍珠岩+蛭石+河沙(1∶1∶1)混合基质中生根数最多;温度35~40℃、湿度90%~100%、70%光照的环境条件下生根率最高。     

川黔等西南地区李子主要病虫害及防治技术

李适应性广,耐瘠薄干旱,是四川、重庆等西南山区的特色经济树种。李果实外观亮丽,脆甜爽口、营养丰富,是深受人们喜爱的特色水果之一。近年来四川、贵州、重庆地区青脆李、空心李、蜂糖李等地方品种有了迅速发展,促进了贫困山区脱贫致富和产业结构调整。但由于管理粗放和防治措施不当,致使李子生产区域病虫害发生严重,影响了果实的品质和经济效益。为了促进李子产业化发展,结合主要产区生产实际,总结出西南地区常见的病虫害及其防治措施,为李子生产提供技术参考。     

优质脆李新品种‘中李5号’的选育

‘中李5号’李是以‘青脆李’为母本经自然实生选育而成。该品种生长势较强,树姿半开张;在河南省郑州市观察,3月上旬进入初花期,3月中旬进入盛花期,花期持续约10 d;果实发育期约120 d,于7月中旬成熟;果实近圆形,果顶扁平,缝合线浅,平均单果重46.8 g,果皮呈黄绿色,不着红色,果面有明显果粉层;果肉呈浅黄色,肉质细腻、硬脆,汁液多,纤维少,风味酸甜,无香气;果实可溶性固形物含量15.8%,维生素C含量6.82 mg/100 g,可溶性糖含量9.62%,可滴定酸含量0.82%,可食率97.9%;该品种5年生树的株产可达32 kg以上,丰产能力较强,在河南及周边省市李树适生区均可栽植。     

基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究

  目的  探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系,开展树种适宜性研究,为桉树适宜性研究提供新思路,为科学造林提供支持。  方法  以广西桉树人工林为研究对象,选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据,分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法作为树种适宜性评价方法,构建桉树适宜性分类模型。输入为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质,土壤类型等11个立地因子信息,输出为桉树适宜性。  结果  3种算法构建的模型拟合精度依次为63.18%、69.73%、78.03%,泛化精度依次为64.33%、67.93%、78.18%。相比于朴素贝叶斯、支持向量机算法,随机森林算法分类效果更好。立地因子重要性排序由高到低依次为:海拔、土层厚度、坡向、坡度、石砾含量、凋落物厚度、坡位、腐殖质层厚度、土壤类型、地貌类型、成土母质。200~350 m海拔、80~100 cm土层厚度的地区比较适宜桉树生长。  结论  基于机器学习算法构建的桉树适宜性评价模型可以较好地对桉树的适宜性做出预测。