劣质水灌溉对土壤盐碱化及作物产量的影响

长期的劣质水灌溉将导致土壤潜在的次生盐碱化。通过在以色列的大田试验,分析了劣质水灌溉对浅埋地下水位条件下土壤盐碱动态和作物产量的影响。试验在安装有暗管排水系统的试验田中进行。试验田土壤为粉砂粘土,种植有饲料玉米(Zea mays L.)。试验结果显示,高盐碱地下水的侧向运动和蒸发形成了试验田南半部和北半部土壤中盐碱度分布的巨大差异。在试验条件下,0～1.2 m土壤中的盐分在整个玉米生长期内平均增加了7.5%,碱度增大了19.6%。作物产量和植株高度与土壤含盐量成反比,籽粒产量受影响最为严重。利用冬季的降雨淋洗土壤盐分是维持本地区灌溉农业持续发展的关键。     

春季西瓜留瓜个数和整枝方式对产量的影响

为探究湖州地区春季西瓜高产优质栽培技术,对小型西瓜的不同留瓜个数和中型西瓜的不同整枝方式进行了比较.结果表明:小型瓜单株留2个瓜,中心糖含量可达10.67％,667 m2产量达2419.2 t,既保证了西瓜的品质优良,又保证了生产效益;中型瓜可采用双蔓整枝,在保证产量和品质的同时,简化了田间操作,节约了土地.     

种植密度对机播条件下红玫瑰马铃薯结薯性状及产量的影响

为确定临沂市机播条件下红玫瑰彩色马铃薯的最佳播种密度,开展了机播马铃薯相同行距(90 cm)、不同株距(14、18、22、26 cm)的密度试验,分析了不同密度处理对红玫瑰马铃薯出苗期、现蕾期、开花期、成熟期、株高、茎粗、主茎数、马铃薯晚疫病发病情况、产量、商品薯率的影响.结果表明:随着播种密度的增加,红玫瑰物候期无明...     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

优化施肥对春小麦产量、氮素利用及氮平衡的影响

2009 ～ 2010年,在宁夏引黄灌区分别以宁春11号和宁春16号小麦为供试作物,利用田间试验研究了优化施肥(OPT)和习惯施肥(CON)对春小麦产量、氮素吸收利用和土壤硝态氮累积的影响,表观评估了土壤—小麦体系氮素平衡.结果表明,相对于CK处理,OPT和CON都显著提高春小麦籽粒产量地上部生物量,并促进籽粒N和地上...     

黑木耳简单快速组织分离新法

利用酒精、镊子对黑木耳耳片进行组织分离,方法方便、快捷,分离成功率100%。     

日光温室越冬西葫芦高产栽培技术

选择抗病、耐低温、高产优质的品种,经过处理的种子在日光温室内建造苗床育苗,幼苗出土前,苗床气温白天保持28～30℃,夜间保持16～20℃。起垄定植,当幼苗三叶一心,苗龄25～30d时即可定植。定植后管理：浇一次大水、吊蔓、落蔓、肥水管理、温度控制、蘸花保果等等一系列措施。生长期要进行全面病虫害防治,以达到高产效果。     

鲜活农产品在连云港市的物流与营销

指出了人们对农产品的消费观念发生了深刻的变化，从消费者对农产品的需求及消费者购买行为两方面分析了连云港市的市场环境，并对鲜活农产品在连云港市的物流与营销进行了探讨。     

莱豆新品种龙莱1号的选育

征集龙岩市莱豆地方品种13个,按照育种目标进行品种筛选、提纯、繁殖、特征特性观察与栽培技术试验,育成的莱豆新品种龙莱1号具有中熟、品质优、产量高、抗病性较强、适应性广、商品价值高等特点。该文介绍该品种从2003～2010年的选育过程及该品种主要特征特性。     

施钾量对超高产早稻品种产量和稻米品质的影响

以超高产水稻品种陆两优996和淦鑫203为材料,在大田条件下研究了不同施钾量对其产量和稻米品质的影响。结果表明,施钾显著提高双季早稻有效穗数、每穗粒数和产量,增加生物产量、促进茎鞘物质运转,提高抽穗期剑叶的气-叶温差和颖花伤流量,降低抽穗后的根系活力衰退值。施钾量与倒1节间大维管束数、茎秆抗折力和稻米蛋白质含量显著正相关。施钾提高了陆两优996的垩白粒率和垩白度,但降低了淦鑫203的垩白粒率和垩白度。在本试验条件下,最适施钾量为180 kg/hm2。