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51.
52.
枣树小冠疏层形空间产量分布及果实品质比较 总被引:2,自引:3,他引:2
为了探究枣树小冠疏层形的结构特点、各冠层产量分布及果实品质状况,为枣树造形提供理论支撑,以‘鲁枣2号’枣为试材,研究枣树小冠疏层形的个体结构、生长特性、产量分布及果实品质差异。结果表明:小冠疏层形中间冠层为产量主要分布层,枣果数与枣吊数最多,但是果枝比较其他2个冠层要低,下层平均单果重最大,上层叶绿素SPAD值、叶面积、枣吊长度和果实可溶性固形物含量均比下层高。因此,在对枣树小冠疏层形进行整形修剪时,要严格控制树冠上层的营养生长,适当控制中间冠层侧枝长度,缩放下部冠层侧枝,这样有利于提高果实的品质和产量。 相似文献
53.
针对鲜食红枣成熟后贮藏期短,商品性会随贮藏期延长而降低等问题,以宣城圆枣为试材,采用5个浓度(0.1%、0.25%、0.5%、1.0%、1.5%)壳聚糖与浓度为0.1%的山梨酸混合,配制成复合保鲜液,对其进行涂膜保鲜处理。结果表明:在4℃条件下,壳聚糖-山梨酸复合涂膜处理在一定程度上能延缓宣城圆枣果实失重率与腐烂率上升的速度,同时抑制硬度及VC含量的下降,从而延缓果实的成熟衰老进程,提高贮藏品质,延长货架期。通过对各项果实品质指标数据的综合分析得出,复合涂膜溶液的最佳使用浓度为0.25%壳聚糖+0.1%山梨酸。 相似文献
54.
测试了棉花2个品种4水平种植密度的4个关键生育时期冠层反射光谱,应用微分技术处理棉花冠层反射光谱,提取了红边(680~750nm)波段范围的最大一阶微分值(Dr)和红边面积(SDr)参数。分析了棉花冠层红边参数在不同生育期的变化特征和棉花吐絮期的两种生长类型的冠层红边状况,表明红边位置可以指示它们的氮素状况。以新陆早8号的SDr为自变量与对应的LNA为因变量进行相关分析,SDr与冠层LNA达1%极显著相关(R=0.9186**,n=32),利用其构建的模型方程估算新陆早6号的LNA,实测LNA和估测LNA的估计标准差为0.8909g/m2,估算精度为88.1%(R=0.9277**,n=32),说明采用高光谱提取的红边参数信息是无损实时、快捷评价棉花氮素状况的有效方法。 相似文献
55.
大枣保鲜的主要技术与方法 总被引:2,自引:0,他引:2
大枣是我国独具优势的重要果品之一,具有重要的营养价值,因此大枣的保鲜问题一直是科学工作者不断探讨的问题。介绍了几种主要的大枣保鲜技术,包括冷藏、气调贮藏、减压贮藏和化学药剂保藏等。 相似文献
56.
长期施肥对红壤磷组分及活性酸的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
以12年的红壤长期肥力监测定位试验不同处理土壤为材料,研究了连续施肥对土壤磷组分、土壤对磷吸附解吸、土壤活性酸铝的影响。连续施用化学磷肥和化肥加有机肥,均可提高土壤全磷、无机磷数量。施用有机肥料,土壤中的磷以Ca-P和Al-P积累为主要表现形式,化学磷肥的施用能够提高土壤的全磷,并以Al-P增幅为最大,在所有处理中均表现为土壤O-P相对稳定。有机肥料处理土壤对外源磷的吸附强度明显少于施用化学磷肥和不施用磷肥的处理,有机肥料能够显著提高吸附磷的再利用,在NPKM处理中解吸磷占吸附磷的47.72%,M处理中占42.89%,其它处理中解吸磷占吸附磷数量一般少于8%。MNPK、M处理的PFI为2.51、2.69比N、NP处理4.53、4.37明显降低。在红壤旱地长期施用化学肥料,土壤交换性酸铝成倍增加,土壤酸化严重;施用有机肥料、有机肥料与化学肥料配合施用,土壤交换酸铝表现稳定。 相似文献
57.
自制保鲜剂对灵武长枣低温贮藏保鲜效果的研究 总被引:1,自引:3,他引:1
以可溶性固形物含量24.3%的灵武长枣为试材,研究了冷藏过程中果实品质变化及贮藏保鲜效果。结果表明,保鲜剂浸果极显著降低了霉烂果率,显著减缓了贮藏中后期果肉硬度下降和维生素C氧化分解,明显抑制了果肉蔗糖水解,显著提高了贮藏中后期脆好果率。但保鲜剂浸果对可溶性固形物、还原糖、总糖和果胶含量没有明显影响。脆好果率与果肉硬度、抗坏血酸含量和蔗糖含量均呈极显著正相关性,拟合曲线为二次多项式,相关系数分别为0.9266、0.9937和0.9971。果肉抗坏血酸含量和果肉硬度均与蔗糖含量呈极显著正相关性,相关系数分别为0.9894和0.9343。 相似文献
58.
59.
基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3(YOLO v3-SE)的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。 相似文献
60.
针对新疆落地红枣人工集条劳动强度大、机械化程度低的问题,研制一种与落地红枣捡拾机配套的红枣集条装置。重点设计避障系统和仿形机构等关键部件,确定盘刷、液压缸行程和仿形机构的工作参数,结合避障工况需求,设计扫盘避障液压系统并对液压元件进行计算选型。以盘刷转速、盘刷前倾角和前进速度为影响因素,集条率和破损率为评价指标,开展三因素三水平正交组合试验,结果表明:各因素对集条率影响显著性顺序为盘刷前倾角、前进速度、盘刷转速,各因素对破损率影响显著性顺序为盘刷转速、前进速度、盘刷前倾角;采用多元统计分析方法得出最优水平组合为前进速度08 m/s、盘刷转速200 r/min、盘刷前倾角15°,此时集条率为97.54%、破损率为1.11%;在最佳参数组合下进行田间验证试验,集条率为96.64%,破损率为1.13%,试验值与理论预测值相对误差分别为0.93%、1.77%,各项指标符合设计要求。 相似文献