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31.
为达到农药减施增效的目的,将6种喷雾助剂(强力源、柔水通、有机硅、阿普顿、怀农特、倍创)与3种药剂(70%吡虫啉水分散粒剂、5%阿维菌素乳油、1.3%苦参碱水剂)混配,测定混配后药液的表面张力和接触角变化,分析药液表面张力和接触角的关系。结果表明,添加不同质量浓度的6种喷雾助剂均能降低药液的表面张力,其中,有机硅、强力源、怀农特降低3种药剂表面张力的效果最好,柔水通、阿普顿次之,倍创效果最差。有机硅、柔水通、强力源、怀农特降低3种药剂接触角的效果最好,阿普顿次之,倍创效果最差。分析了3种药剂在添加不同质量浓度的6种喷雾助剂后药液的表面张力与接触角余弦值的关系,结果显示,二者呈显著(P<0.05)负相关关系。综上,合理选用喷雾助剂有助于提高农药的利用率。研究结果可为田间施药和进一步研发喷雾助剂提供数据支持。 相似文献
32.
2榷茶贡茶(北宋公元960~1127年,南宋公元1127~1279年)
2.1榷茶
公元964年(乾德二年),赵宋刚立国三年,太祖赵匡胤,诏于京(开封),建(福建建瓯)、汉(湖北汉阳)、蕲口(湖北蕲春)置榷货务,垄断茶、盐、香、药,禁私买茶,商人贩茶,须向京师纳钱买引票,凭票至榷货务取茶。榷茶制在唐代晚期即试行,遭到朝野反对,仅试行两个月而夭折。 相似文献
33.
指出了红树林是热带及亚热带地区森林生态环境的典型代表 ,但研究中发现红树林保护的起点较低 ,工作较为复杂.对此进行了要素分析 ,结果表明 :增加红树林的规模、增加红树林生态多样化可以有效地实现电白区红树林的规模扩增.而与此同时 ,减少环境污染、适当商业化开发红树林旅游资源也是促进红树林保护的要点. 相似文献
34.
中国援非农业技术示范中心陆续完成技术合作阶段,并逐步进入可持续发展期。顺利完成这个过渡期,需要前期大量的准备工作,如:中心选址、项目内容确定、专家遴选、项目设计及认真的实施过程等。 相似文献
36.
本文在对岳西县实施的林业综合发展项目布局规划原则、范围、建设内容介绍的基础上,着重对项目实施6年来在丰富植物多样性,以及生态、社会和经济方面取得的成效进行了分析,认为该项目对恢复森林植被、遏制水土流失、增加群众收入等多方面具有显著成效,是一条行之有效的林业综合发展模式。 相似文献
37.
21世纪地理设计的新概念被纳入到传统规划和设计中,地理设计逐渐的被应用在很多领域中,如风景园林、城市规划等,地理设计的核心价值观被体现在重视分析整体性考量设计等方面的问题。地理分析需要用到很多种类的设计工具,很多专家多使用CAD和GIS等传统的地理分析软件,并且取得了一些显著的成效。此外,在地理设计发展的几十年中,虚拟地理环境从被提出到发展到现在已经积累出了很多地理分析的经验。本文分析了地理设计与虚拟地理环境的概念和结合点,应用实践和探索,最终对虚拟地理环境平台的地理设计未来发展的可行性作出了研究。 相似文献
38.
针对300mm行距插秧机在南方双季稻区栽插行距过大、穴数过少及不能充分发挥机插稻的增产潜力问题,在300mm行距插秧机结构的基础上,通过机械优化设计和田间农艺技术相结合的方法,对其插植部箱体、苗箱、支架(包括左右支架和中间支架)和浮板4个关键部位技术参数改进设计,研制出了适合南方双季稻区作业的2ZS-488B型(264mm行距)插秧机,并于2012-2013年在江西省2个试验点进行不同早晚稻品种机插行距的大田对比试验。结果表明:该插秧机作业性能稳定,漂秧率、伤秧率和漏插率分别为1.55%、2.68%和1.93%,相对均匀度合格率为89.54%。与300mm行距插秧机相比,其产量平均增产529.43kg/hm2,平均增产率达8.57%。该研究结果创新了南方双季稻区新的机械化栽插方式,有利于农机农艺的有效融合。 相似文献
39.
为有效地解决土壤酸化对农业的危害,防止土壤酸化进一步加剧,采取有效措施,提高土壤肥力,提升耕地质量,促进农作物增产增收。在2015年初拟定试验方案,安排一组硅、锌、镁中微量元素肥料在水稻上进行试验。基于此,具体报告该试验的开展情况。 相似文献
40.
针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献