夏季肉鹅的饲养管理技术要点

夏季圈舍闷热,肉鹅呼吸加快,食欲减退,加之蚊蝇骚扰,严重地影响了肉鹅的生长.但如果注意加强饲养管理,60～70日龄即可上市销售.     

小麦田除草剂的使用技术

1 施药时间 以前,大部分农户麦田化学除草是在春季进行,当看到杂草株龄和密度很大时,甚至超过小麦密度时才喷药防治.由于杂草株龄越大,抗药性就越强,就要增加药量,这样既增加了防治成本,也容易对后茬作物产生药害,如果使用48%百草敌和2,4-D施药时间太晚,就会导致小麦不结粒.我们经过多年试验示范结果表明,大力推广冬前施药除草新技术效果很好.在正常播种年份,麦田杂草已出苗90%左右,这时杂草幼苗组织幼嫩、抗药性弱,而且麦田覆盖度小、杂草易被杀死.     

临安山核桃产量的Lasso-灰色预测模型研究

为实现对山核桃(Carya cathayensis Sarg)产量的精确预测,分析了气候因素和种植规模对山核桃产量的影响,建立了Lasso回归和灰色预测组合模型,并以临安山核桃为例进行实证研究。结果表明,与Lasso-BP,Lasso-RBF以及Lasso-GRNN这3种模型的预测效果相比,Lasso-GM模型预测精度较高,平均相对误差达到6.99%,能够较好地掌握山核桃产量的变化规律。同时,预测结果也显示,到2024年临安山核桃产量处于稳步增长的态势。     

2021年11月7日本溪地区暴雪天气诊断分析

本研究基于地面高空观测资料、欧洲数值预报中心资料及ERA5再分析资料,对2021年11月7日本溪地区强降雪过程进行诊断分析。结果表明：受东北冷涡、北上温带气旋以及回流暴雪的综合影响,初期暖湿空气沿冷垫缓慢上滑,辽中地区存在明显的“冷—暖—冷”温度垂直结构,存在明显的逆温层和融化层,导致降水开始时以雨雪混合为主;由于强冷平流的降温作用,雨雪转换时间与预报出现1～2 h的偏差,这是此次雪量预报偏小的原因之一;增暖、增湿与北方气旋冷锋后部冷空气作用导致能量锋区和水汽辐合增强,在强动力抬升、水汽辐合作用下,出现了此次本溪地区的强降雪过程;在极暖与极冷气团碰撞下,局地出现弱对流,产生弱雷电,更有利于短时强降雪的出现。     

稻纵卷叶螟发生程度及发生期预测模型研究

对余庆县1982~2004年稻纵卷叶螟(Cnaphalocis medinalisGuenee)测报资料的筛选分析结果为,第三代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.1802 0.0024x1 0.0050x2 0.0185x3±Sy/12=0.6924,第四代幼虫发生程度预测回归模型^y=0.2853 0.0005x1 0.0084x2 0.0112x3±Sy/12=0.6334;第三代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=13.3830 0.6823x±Sy/x=2.61,第四代低龄幼虫盛发期预测回归模型^y=3.1293 0.8776x±Sy/x=2.951。利用其回归模型对稻纵卷叶螟幼虫发生程度和低龄幼虫盛发期进行预测,其方法简便,结果较为准确。     

"槽饲站牛"快速育肥方法

随着科学技术的发展,快速育肥肉牛技术也不断提高,经济效益显著增加.一年内,避开阴雨蚊虻季节,可育肥2～3批牛,每个育肥期100天,1头牛平均日增重1～1.25 kg,最高达2.5kg,一个育肥期每头牛净增肉平均为100～125 kg,可获利300～600元.肉牛育肥方法主要采用"槽饲"快速育肥方法,主要抓好以下四关.     

预测拖拉机故障八法

拖拉机在运行过程中,如果发生机械故障,轻者导致交通事故,人受伤,车受损,重者造成车毁人亡。如何预测拖拉机运行故障,避免事故发生呢？下面介绍八种简单方法。     

基于平衡策略的支持向量机在电力系统中期负荷预测的应用

针对电力负荷中期预测比较困难并且存在较大误差的问题,提出了基于径向基核函数与基于平衡策略的Sequential minimal optimization(SMO)改进算法相结合的负荷中期预测方法,结合EUNITE网络提供的实际数据,研究了日最大负荷的前后期关系、日最大负荷与节假日的关系和当日与对应星期数的相关性,建立了相应的电力负荷中期预测模型。并对预测结果进行了分析。算例表明,该算法具有运算速度快、精度较高的优点。     

气候变化下板栗适宜性分析及分布预测

【目的】探究影响板栗分布的主导环境因子,模拟不同气候条件下板栗潜在分布区,为板栗种质资源保护和引种提供理论依据。【方法】基于472个板栗现有种群分布地理信息与21个环境变量,采用物种分布组合模型模拟板栗潜在适宜分布区,通过AUC与TSS值评价模型准确性。利用组合模型推测末次冰盛期、全新世中期、当前、2030年和2050年板栗适宜区分布及其变化趋势。【结果】1) 10种模型中,RF、GBM、MARES和GAM预测精度最好且稳定,最终组合模型AUC和TSS值分别为0.974和0.816,精度较高。2)影响板栗地理分布的主要环境因子为最冷月极端低温、海拔、最湿季降水量、年温变化范围和最湿月降水量,累计贡献率达89.79%。3)当前气候条件下中国潜在板栗适宜区分布广泛,自末次冰盛期以来,板栗适宜区不断向高纬度地区扩张,气候越暖扩张越快。但板栗整体适宜性不断下降,南方较为突出,北方则降幅较小,高适宜区总面积逐步减少。【结论】气候和地形因子共同影响板栗的地理分布,其中气候因子中温度因子贡献最大,地形因子中海拔因子贡献最大。当前气候条件下板栗在中国适宜区分布广泛,建议在高适宜区进行引种栽植及种质资源...     

森林地表死可燃物含水率预测模型研究进展

林火是影响森林生态系统的重要因子之一,林火蔓延和发展深受森林可燃物含水率的影响,尤其是林火的发生直接受地表死可燃物含水率的影响。因此,准确预测森林地表死可燃物含水率是预报森林火险和火行为的关键,加强森林死可燃物含水率预测模型研究尤为重要。从森林可燃物含水率的研究方法、研究模型及模型精度3方面综述研究现状,并对比评价现有模型。针对目前研究的诸多问题,提出5点展望:1)加强研究重点火险区野外含水率动态。利用已有的森林火险因子采集站和森林火险监测站获取不同环境因子和可燃物含水率及气象因子监测数据,构建重点火险区基于气象参数的森林可燃物含水率预测模型。2)加强森林可燃物的基础数据监测和收集。这可为全面构建森林火险等级系统奠定坚实的数据基础,同时还应建立精准的森林可燃物类型划分体系。3)加强研究可燃物含水率的空间异质性。应考虑不同影响因子下可燃物含水率动态,特别是了解小尺度内森林可燃物含水率的空间异质性,才能更准确进行林火预测预报。4)结合应用增强回归树(BRT)方法来提高模型精度。在可燃物含水率模型精度影响因子的研究中,运用BRT方法多次随机抽取一定量的数据,量化分析不同因子对模型精度的影响程度。5)结合GIS进行大尺度火险预警研究。综合应用RS和GIS技术,建立可燃物含水率的遥感反演模型,在准确模拟森林可燃物含水率空间分布的基础上,建立基于可燃物含水率的不同火险等级的预测模型。