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71.
早稻种子包衣直播育秧研究 总被引:5,自引:1,他引:5
早稻不催芽直播育秧,抗寒力强,成秧率高,可早播、早熟和省工、省种。是传统育秧方法的创新。种衣剂有防治病、虫、鼠害和营养壮苗作用,它与直播育秧技术结合,可以不侵种直播干谷,又使种衣剂免于在浸种中溶解淋失,两者优势互补,合成一项具有高科技结晶,操作性强。新型实效,简单易行的育秧技术。 相似文献
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73.
通过水稻旱作全程覆膜与半程覆膜、旱作不覆膜及水栽对比试验,研究其耗水规律,计算其节水量与增产量,并进行经济效益分析,提出了适合本地区的栽培模式。 相似文献
74.
水稻灌溉效益分摊系数试验研究 总被引:1,自引:1,他引:1
通过试验方法,选择不同的降雨年型,系统地分析了淠史杭灌区不同降雨年型的灌溉增产率,灌溉效益扮摊系数;找出了水稻灌溉效益分摊系数与水稻生育期降雨量,灌水量之间的经验公式,对本地区及气候条件相似地区具有一定的参考价值。 相似文献
75.
为了探明菜豆中期与后期生长对CO2加富与亏缺灌溉的生理响应,试验设两个CO2水平:正常大气浓度和倍增CO2浓度,两个灌溉水平:自然灌溉12次和亏缺灌溉6次,研究CO2加富及亏缺灌溉对菜豆生长的影响。结果表明,CO2加富显著提高菜豆生长中期株高与干质量,净光合速率(Pn)与胞间CO2浓度(Ci)分别显著降低15.48%、37.67%,气孔导度(Gs)显著提高95.83%,菜豆生长后期的叶绿素a/b(Chla/b)显著提高12.29%,水分利用效率(WUE)显著提高46.51%,Ci显著降低12.87%。CO2加富显著提高亏缺灌溉下生长中期菜豆的株高与干质量,但显著降低根冠比,显著提高叶绿素含量以及Gs;CO2加富下生长后期的核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶(Rubisco)及果糖-1,6-二磷酸酶(FBPase)活性分别显著提高78.05%与88.69%,CO2加富使亏缺灌溉下碳酸酐酶(CA)与FBPase活性分别显著提高83.73%与64.84%。综上所述,CO2加富提高菜豆生长中期对亏缺灌溉的适应性,对生长后期影响作用减小。 相似文献
76.
黄花草木樨是广泛分布于我国的一种外来入侵植物,对被入侵地的生物多样性造成严重威胁。通过样方调查和种子萌发实验,对黄花草木樨的生殖构件特性和种子休眠萌发特性进行研究,并探讨其繁殖能力。结果表明,密度对黄花草木樨各生殖构件性状影响各不相同,单枝种子量、总种子量和百粒重与密度成反比,而分枝数在中密度下达到最大,高密度和低密度的株高和分枝数均比中密度下的小;在生殖构件性状相关性方面,总种子量与单枝种子量(r=0.946)呈极显著正相关,百粒重与单枝种子量(r=0.178)呈显著正相关;在萌发特性方面,冷藏对黄花草木樨种子的萌发有促进作用,萌发率提高了约10%,而冷冻对黄花草木樨种子的萌发有抑制作用,萌发率降低约30%;在常温条件下,黄花草木樨种子休眠特性表现为前7个月波动变化很大,7~20个月之间变化基本平稳,萌发率保持80%左右,之后开始逐渐下降,5年后下降至10%以下。研究表明,黄花草木樨具有较高的种子产量和持久的高萌发率,有利于其种群的扩散和定殖。 相似文献
77.
78.
[目的] 探讨和明确陕西省水土保持率远期目标值与分阶段目标值,为准确评价该区水土保持工作成效和科学推进水土流失综合防治工作提供科学支撑。 [方法] 综合考虑陕西省社会经济条件与自然条件,分析对应年度水土流失面积变化情况及水土保持率变化情况,结合各年度水利年鉴和全国水土保持规划实施情况考核评估结果,结合土壤侵蚀分类分级、土地利用、海拔地形、植被覆盖、地理空间数据,研判现状条件下陕西省水土流失治理形势,确定陕西省2050年水土保持率远期目标值,及2025,2030和2035年分阶段目标值,并结合目标责任考核,提出陕西省水土保持率的实现途径。 [结果] ①自2011年以来陕西省水土流失面积年均减少量不断降低,治理难度不断加大,陕西省水土流失面积由72 686.00 km2降低至2022年的62 637.02 km2; ②至2050年,水土流失治理措施全部实施后,预计削减水土流失面积21 607.05 km2,水土保持率远期目标值为79.02%; ③2025,2030和2035年分阶段目标值分别为71.42%,73.97%和75.62%。 [结论] 科学合理地确定陕西省水土保持率目标值,可以满足陕西省落实生态文明建设目标评价考核与水土保持目标责任考核等工作的需求。 相似文献
79.
基于深度学习的玉米拔节期冠层识别 总被引:2,自引:2,他引:0
为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。 相似文献
80.