4个鲜食菠萝新品种在云南幼龄橡胶林下的间作表现

为解决云南地区菠萝品种单一、种性退化、不能实现周年上市、不能满足各类消费需求等问题,引进苹果、8号、金钻和甜蜜蜜等4个品种,采用随机区组设计,在橡胶幼龄林下进行引种试种试验,收获前观察生育期,收获后测定果实产量与品质.结果表明,在云南产区,4个品种中的苹果产量最高,其次是甜蜜蜜和8号,金钻最低.苹果和甜蜜蜜可作为中晚熟鲜食品种进行推广种植,8号和金钻可作为早中熟鲜食品种推广.     

我国橡胶树胶木兼优品系的研究概况

概述了我国橡胶树胶木兼优品系选育种的过程以及对橡胶木兼优品系的生长量、产量、营养特性、抗寒性等方面的研究。为加快我国胶木兼优品种的研究进程和促进胶木兼优品种在我国橡胶产业中的推广力度提供基础资料。     

梅花产业化的探讨——以莱州市宏顺梅园为例

莱州种植梅花历史悠久,现有大量的梅花种植专业大户开始涌现。梅花生产形成产业化,仅靠农民自发种植远远不够,必须解决好生产的规模化、规范化问题。为了推动梅花产业的发展,须成立梅花行业协会,订立协会章程、制度,规范会员行为,并对会员优先发放梅花新品种,优先进行技术培训,统一梅花盆景的销售价格。依靠科技谋发展,获国家专利的"大杏树嫁接梅花"技术将梅花产业的健康快速发展推向了一个新境界。     

不同来源橡胶树炭疽病菌对保治达等4种药剂的敏感性测定

采用菌落生长速率法测定了18种橡胶炭疽病菌菌株对保治达等4种常用真菌性药剂的敏感性,结果显示,参试菌株对4种药剂均存在较高的敏感性,但存在一定的差异,表现为参试菌株对保治达的敏感性相对较高,烯唑醇次之,可杀得和施保克相对较差,表明参试的4种药剂对橡胶炭疽病菌均具有较强的抑制效果,均可在橡胶炭疽病的防治中推广应用,其中以保治达的防效最好。     

甲基丙烯酸甲酯改性白炭黑/NR复合材料的研究

在天然胶乳（NRL）和白炭黑（WC）为主的体系中,引入适量的甲基丙烯酸甲酯单体（MMA）和引发剂,利用单体对白炭黑表面发生接枝反应的同时,实现其与橡胶大分子链通过化学键相连接,乳液共沉制备白炭黑填充型天然橡胶复合材料（NR/WC/MMA）。复合材料具有良好的加工流动性、力学性能和耐老化性能。     

烘箱加热法测定橡胶树不同器官有机碳含量

用烘箱加热法、油浴法、沸水浴法测定橡胶树不同器官的有机碳含量。烘箱加热法与油浴法的测定结果差异不大,相对偏差为0．05％～1．98％,平均为0．78％,相关系数r为0．9043,有很强的线性相关性;烘箱加热法与沸水浴法的试验结果相近,相对偏差为0．12％～1．31％,平均为0．88％,相关系数r为0．8425,达极显著水平。试验结果表明：用烘箱加热法代替常规的油浴法或沸水浴法,具有准确性高,重现性好,快速,结果稳定的优势。此法操作简便,快速,适用于批量样品的分析。     

受伤园林树木的保护与修复技术

介绍了园林绿化工程实践中常见倒伏受伤的园林树木的扶直、扶正、固定、树干疗伤、树洞修复、顶枝保护与修复、树干涂白等技术方法。     

不同采收年限和月份PR107橡胶树产胶量的比较

为考察不同采收年限(割龄)和月份对PR107橡胶树产胶量的影响,采用统收统测法对1~37 a割龄和5~12月份PR107无性系树位的干胶产量进行测定分析。研究表明,不同年限、不同月份的PR107橡胶树的干胶产量均有明显差异,其中,不同采收月份中,11月份干胶产量最高,其株产、公顷产干胶量分别达798.74 g、169.35 kg,5月份干胶产量最低,其株产干胶量和公顷产干胶量分别为402.70 g、83.45 kg。不同采收年限中,37 a的全年月均株产干胶量最高,达1 334.39 g,34 a的全年月均公顷产干胶量最高,达188.10 kg。各年限PR107的月株产干胶量与月公顷产干胶量呈极显著正相关(P0.01),而且割龄与年株产干胶量呈极显著正相关(P0.01),但与年公顷产干胶量则呈显著负相关(P0.05)。研究初步证明采收年限和月份显著影响橡胶树PR107的干胶产量。     

我国天然橡胶生产的碳排放特征及因素分解——以海南农垦为例

【目的】测算2002～2009年海南农垦天然橡胶单位产品、面积碳排放量,探讨影响碳排放的主要因素,并对碳排放量进行因素分解。【方法】利用海南农垦天然橡胶生产的投入产出数据、Kaya恒等式进行测算和分解。【结果】化肥、燃料、农药、电力是最重要的投入品;橡胶林地单位面积碳排放量高于农地,单位产品碳排放量与自然灾害密切相关;产值效率的提高是碳减排的主要因素,规模效应是碳排放增加的主要原因,结构效应则是影响碳排放的关键性因素。【建议】应减少化肥的使用量、优化天然橡胶初级产品加工工艺、减少用电量、提高橡胶林的抗风能力,以减少橡胶生产碳排放。     

基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。