大花萱草不定芽直接诱导和植株再生的研究

本研究旨在不通过愈伤途径，直接诱导大花萱草不定芽，并建立相应的植株再生技术体系。实验以大花萱草‘32-1’幼芽为外植体，配制不同激素和活性炭的培养基，考察各因素对大花萱草植株再生的影响。结果表明：不同激素配比对大花萱草‘32-1’初代培养、继代增殖和生根培养影响差异显著。最适初代培养基为MS+6-BA 3.0 mg/L+NAA 2.0 mg/L，启动率和增殖系数分别是100.00%和5.60，可直接诱导出不定芽；最适增殖培养基为MS+6-BA 2.0 mg/L+NAA 0.5 mg/L，增殖系数为3.47；最佳生根培养基为1/2MS+NAA 1 mg/L+AC 2 g/L。     

平阴马铃薯生产机械化调研

<正>近年来,随着国家农机购置补贴政策的实施,平阴县主要粮食作物机械化程度得到大幅度地提高,小麦基本实现了全过程的机械化,玉米收获机、保护性耕作、秸秆还田等秋季机械化技术也得到广大群众的普遍接受,但薯类等经济作物的机械化水平还很低,有的还是空白,成为制约该县综合机械化水平发展的瓶颈。马铃薯,俗称土豆,是平阴县重要经济作物,也是该县农业发展的一个亮点。马铃薯的种植属劳动密集型产业,劳动强度大、费工费时、工作效率低,较低的机械化程度是制约马铃薯种植规模进一步     

机器人 未来农场的主角

<正>一个多世纪以来的机械化进程,已经将世界大多数地方的农业改造成了具有工业规模的活动,其中出产谷物的农场是机械化程度最高的。另外一些作物,比如用来制作加工食品的橘子和西红柿,也已经由机器来采摘了。在数以千计的奶牛场里,奶牛也已经改由机器人来挤奶。这类产品在进入你家附近的商场之前,没有一样是经过人手染指的。     

奶牛隐性乳房炎三种常用诊断方法的对比分析

乳房炎是奶牛业生产中最为常见的疾病，其中以隐性乳房炎的发病率较高，部分隐性乳房炎如果不及时诊断、治疗，大多可转变成临床型乳房炎，因此乳房炎的诊断非常重要。利用牛乳pH值的变化，不仅可以间接诊断出奶牛隐性乳房炎，还可以确定其发病的程度，检测隐性乳房炎，评价群体的健康状况。2014年3-4月对杜蒙县巴彦查干乡某奶牛场的280头泌乳牛用以下三种常见方法进行检测，并且对所得到的结果进行分析和讨论，从而得到结果的重合率，讨论检测的难易程度。上海乳房炎检测法（SMT）、溴麝香草酚蓝指示剂法（BTB指示剂法）和改进体细胞检测方法有各自的特点。     

浅谈盐碱地改良林营造技术

盐碱地一般是指盐土和碱土的统称。碱土中含有大量代换性钠,呈强碱性反应;盐土中含有大量可溶性盐类。我国有盐碱地面积3亿多亩,盐碱土分布于平原和盆地中,地形平坦、土层深厚、适宜机耕、具有潜在肥力,一经改良,就可成为可利用的土地资源。一、植树造林是生物改良盐碱土的有效措施1.降低地下水位地下水位过高是形成盐碱土的基本原因之一。利用林木根系不断从土壤中吸收大量水分,再通过枝叶的蒸腾作用散发到大气中去,起到了生物排水作用,降低了地下水位。     

新形势下如何全面推进农机化

<正>近10年来,我国农机化发展突飞猛进,成功地步入了农机化中级阶段。面对新形势,如何进一步推动农机化全面发展的问题摆在我们面前,如果不能有效化解,就可能成为中级阶段陷阱,阻碍农机化发展。1.农业机械化从哪里化起目前我国农机拥有量(特别是农机动力)规模已达较高程度,而综合机械化程度没有达到相应水平。20世纪80年代,拖拉机发展呈井喷式增长,农田作业机械化水平不但未提高,还有所下降。在广泛使用拖拉机的同时,配套机具的     

2012年水稻高产攻关试验总结

水稻是三江垦区主栽作物之一，种植区域广，规模大，机械化程度高，栽培技术、耕作措施先进，有很大的单产与总产实力。本试验应用当前最新栽培技术，攻关出三江垦区水稻的较高产量，攻关目标800kg／亩，攻关面积10亩。本试验为提高三江垦区水稻的产量、改善品质、降低成本，提供科学依据。为水稻新品种、新的栽培模式推广起指导作用，进而增加农民收入，改善农民生活。     

兴县大黄牛养殖现状调查简

兴县大黄牛，俗称兴县“四红牛”，因盛产兴县而得名。是山西省第二个地方优良品种，具有比万荣牛轻巧灵活的优点，为吕梁山区难得的役用家畜，是兴县特产之一。但随着农业现代机械化程度的提高，兴县黄牛的使用价值逐渐降低，存栏量锐减。如何发挥这一地方品种的作用，是摆在我们面前的一个新课题。为此本文就兴县黄牛产业进行了调查研究。     

基于图像特征R通道检测玉米粒霉变及霉变程度的方法

霉变玉米粒对食品业、畜牧业和工业加工都有影响,因此快速识别霉变玉米粒具有重要应用意义。通过试验发现,正常玉米粒与霉变玉米粒在R通道上的像素值界限分明,G通道次之,而在B通道上两者的像素值大致相同,据此提出一种基于R通道来检测霉变玉米粒的方法。该方法利用正常/霉变玉米粒R通道上像素值的特征,对测试集中的玉米粒进行数理统计分析,获得正常/霉变玉米粒R通道像素值的取值区间。通过玉米粒图像处理得到总像素点数和霉变像素点数,并定义霉变像素点数与总像素点数之比为占比,通过非参数估测方法获取正常/霉变玉米粒占比交点作为判断玉米粒是否霉变的阈值。本文还探讨霉变玉米粒的霉变程度,即将霉变像素值的区间划分为三个子区间,分别得到重度、中度和轻度霉变像素点的数量,并分别依据占比将霉变玉米粒划分为重度、中度和轻度霉变。试验结果表明,所提出的方法对玉米粒是否属于正常还是霉变,检测的正确率都达到99%;对同一批霉变玉米粒进行不同位置重复试验,也能较稳定地识别出霉变玉米粒的霉变程度。