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家畜排泄物综合处理工艺的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
赵文峰 《农业装备与车辆工程》2006,(10):47-49
对我国广大农村家畜排泄物常规处理存在的利弊进行了调查研究,最终揭示出厌氧发酵制沼气、好氧发酵制复混肥的一套符合我国可持续发展、创建和谐社会、节约型社会的家畜粪便处理的科学、实用方法。 相似文献
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本文论述了三种肥料结构对红壤性水稻土氮磷钾养分状况的影响。土壤中的生物学有效性氮、氨基酸态氮、氨基酸、速效磷和活性有机磷的含量变化趋势是,以作物残体+灶灰+猪粪+化肥处理>作物残体+灶灰+化肥处理>绿肥+化肥处理。在各处理中,土壤中速效钾和缓效钾的含量变化不大,但采取秸杆、灶灰、菜籽饼和猪粪还田的措施,在节约化学钾肥提高作物产量中起了良好作用。 相似文献
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复垦土壤贫瘠,磷素含量极低,严重影响作物的生长发育。研究化肥、有机肥配施荧光假单胞菌对玉米产量和复垦土壤磷素形态以及酶活性的影响,为加速培肥矿区复垦土壤提供技术支持和理论依据。该研究在山西省晋中市采煤塌陷区进行了2a的定位培肥试验,共设置7个处理:不施肥(CK)、单施化肥(CF)、化肥配施荧光假单胞菌(CFB)、单施有机肥(M)、有机肥配施荧光假单胞菌(MB)、化肥配施有机肥(MCF)、化肥有机肥配施荧光假单胞菌(MCFB)。采集各处理土壤样品测定相关指标,并通过相关性分析和结构方程模型来探究各形态磷与有效磷以及土壤磷酸酶之间的关系。结果表明:1)在整个试验周期(2021—2022年),与CK相比,不同施肥处理均能显著提高玉米产量以及各形态磷素。其中,以MB处理下的玉米产量、有效磷、磷活化系数、不稳定态磷以及部分不稳定态磷含量最高,与CK处理相比,玉米产量显著提高2.4倍,有效磷含量、磷活化系数值、不稳定态磷含量、部分不稳定态磷含量分别显著提高4.5倍、4.67倍、0.98倍、1.16倍。2)与CK处理相比,化肥、有机肥配施荧光假单胞菌能够显著提高土壤微生物量磷以及酸性和碱性磷酸酶活性,配施荧光假单胞菌后,微生物量磷水平和碱性磷酸酶活性均以MB较M处理提升效果最佳,分别显著提高27.08%和9.56%。3)结合相关性分析以及结构方程模型,随着荧光假单胞菌和化肥有机肥的施入,在提高不稳定态磷素含量的同时也提高有效磷的供应能力,促进磷素在农田生态系统中的循环转化,产生积极的正向影响。化肥、有机肥配施荧光假单胞菌能够一定程度上影响复垦土壤玉米产量及产量性状、各形态磷素及有效性和微生物活性,对复垦土壤脆弱的农田生态系统产生积极影响。 相似文献
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以水稻品种“特优458”为试验材料,采用大田随机区组试验,设置不同氮肥水平处理,研究不同氮肥水平对水稻生物性状、产量及肥料利用率的影响.结果 表明:氮肥对水稻的生长发育有很大的影响,在低氮条件下,施用氮肥能显著提高水稻株高、千粒重、结实率、产量等生物性状;但当氮肥用量达到一定程度时,株高、千粒重、结实率、产量等指标随着... 相似文献
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通过对杂交水稻抛秧栽培大田肥料运筹小区试验结果进行分析研究,找出符合该种栽培生育特点的肥料运筹方法:重施基肥,少施或不施蘖肥,稳施穗粒肥。增产效果较对照达极显著水平。 相似文献
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针对果园巡检机器人长臂因抖动而严重制约图像采集效率的问题,该研究提出基于臂体上3个部位的仰角构建单一反馈量进行抖动抑制的方法。首先基于臂体外伸段的有限元模态分析结果,通过固有频率和静变形的等效,建立三杆两扭簧等效机构的动力学模型。并基于微分平坦理论将3个倾角传感器读数合成为一个系统输出量,以平坦输出量作为被控量,采用PID控制器进行抑振试验,再利用自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)思想中对广义扰动的处理方法,将被控模型等效为二阶系统形式,并将模型信息代入到扩张状态观测器中进行对比试验。试验结果表明,基于本文构建的方法均能起到快速抑制长臂抖动的作用。在冲击作用致使末端产生10°幅值的抖动情况下,PID控制器实现了7 s内抑制大幅抖动,自抗扰控制器实现了8 s内快速抑制大幅抖动的效果。PID控制器的输出出现3次饱和现象且小幅较高频率抖动不易消除,而自抗扰控制器仅出现一次饱和,具有抖动抑制过程平滑的优点。本文的控制算法简洁适于在单片机等微型计算机系统中应用,系统结构简单成本低,可为现代农业装备研发与应用中解决长臂类结构抖动的主动抑制问题提供理论参考。 相似文献
100.
基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合模型(CNN-BiLSTM)进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。 相似文献