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不同秧龄对沿江地区双季晚稻秧苗素质及产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以早熟高产品种上农粳2号和镇稻18为材料,采用常规毯苗机械栽插,分别设置20 d、24 d、28 d、32 d等4个秧龄处理,研究不同秧龄对沿江地区双季晚稻秧苗素质、生育进程、茎蘖动态及产量构成的影响。结果表明,随秧龄天数增加,参试品种的绿叶数、茎基宽和根系盘结力均逐渐升高;与20 d、24 d和28 d秧龄的处理相比,32 d秧龄处理的成熟期提前4~5 d,茎蘖高峰期提早15 d左右,结实率显著升高;与24 d秧龄处理相比,上农粳2号和镇稻18在32 d秧龄处理下的产量分别提高10.26%和20.82%。在秧苗强化化控和苗床管理的条件下,安徽沿江地区常规毯苗机插的栽插秧龄可延长至32 d。 相似文献
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1988年出生的陈将,是安徽省蚌埠市五河县农机大户,投身农机作业服务已有7年多了,算得上是"老农机"了。如今拥有5台约翰迪尔进口青贮饲料收获机,以及其他农机具产品,总资产1 000多万元。没见到陈将之前,很难想象这么年轻的一位小伙,竟有如此的实力和魄力,在青贮机械化收获事业上越做越大,成了远近闻名的农机大户,并且是迪尔公司的"铁粉"。 相似文献
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凤台县是传统的农业生产大县,其中水稻以一季稻为主.随着现代农业的快速发展,近些年当地积极推广机插秧等机械化生产技术并取得了显著成效.该文结合实际,对凤台县一季稻机插秧的高产栽培关键技术进行了总结,以期更好地指导当地水稻生产. 相似文献
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农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。 相似文献