伊犁州开展农机销售市场专项检查

２００２年８月１３日至２２日，伊犁州农机局牵头，会同质量技术监督局、工商行政管理局和电视台记者组成联合检查组，对州直属县（市）的农机销售网点进行了联合大检查。针对夏收农忙季节农田作业拖拉机和机具配件需求量大的特点对伊宁市、伊宁县、霍城县和昭苏县等４０个销售网点进行专项检查。在检查过程中，对营业执照和经营资格进行了审查，并认真查看了进货发票。查处不合格及“三无”产品１８种，共１５０余件，无推广许可证的粉碎机两种型号，共８台折合人民币４．１万元。检查组对霍城县的３个销售点进行了检查，查处“三无”产品…     

鲁东南地区茶叶产量与气候条件的关系研究

 鲁东南地区近年来茶叶总产量增加,但单产波动较大,研究气象条件与茶叶产量的关系很有必要。本文利用1992~2005年日照市三站气象资料,采用线性回归方法,找出茶叶产量和温度、降水、日照、冻土等12个气象因子呈显著相关特性。逐步回归后建立茶叶产量预测的数学模型,为多元一次回归方程Y=-972.12+191.39X₁-219.92X₂-37.06X₃+8.06X₄-66.26X₅+3.83X₆+5.07X₇+8.56X₈-0.29X₉-0.05X₁₀+9.71X₁₁+ 1.68X₁₂,r为0.999987。经检验其平均偏差为5.02%,可见预测模型比较准确。     

玉米种植技术及推广路径

玉米是农业生产中较为常见的农作物,其生长具有周期性特点,不同生长阶段对外界环境需求不尽相同,所以在种植过程中需要遵循因地制宜的基本原则,控制好温度、湿度、光照等条件,为玉米健康生长奠定基础。病虫害是玉米种植中致力于解决的一大危害因素,具有来源广、种类多等特点,会在短期内广泛蔓延,不仅影响玉米质量和产量,还会降低玉米植株成活率。尤其很多病虫害存在隐蔽性特征,初期不易察觉,一旦发现说明已经造成了一定范围的危害,防治难度大。基于此,本研究对玉米种植技术和病虫害防治技术进行分析,提出了几点切实可行的技术推广路径,仅供参考。     

依托电力大数据助力乡村振兴战略研究与应用

国网浙江省电力有限公司温州市供电公司以瑞安市为试点,以电力营销数据资源为依托,构建电力大数据振兴乡村能力全景模型,通过经济发展晴雨表洞察乡村产业特点及趋势,聚焦村落产业集群,定位乡村特色行业,支撑产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴,为乡村振兴战略落地提供了决策支撑,为各级政府施政提供了决策依据。     

天然草地机械化补播改良技术及配套机具

近几年来，伊犁州，开展了有关机械化补播方法、机具和培育种子方面的研究示范和推广工作，取得了可喜的成绩。机械化补播已成为新源、特克斯、昭苏等县更新天然草地的一种主要手段，补播面积逐渐扩大。经过机械化补播改良后的草地产草量和牧草质量都有很大提高。昭苏县农机推广站在补播前先进行化学除草，利用除草剂２．４－D，除去蒿属植物及狼毒草等劣等草层，再播种一些优良牧草，从而改良了大面积低产牧场，改良后的牧场，优良牧草的产量平均提高４～５倍；特克斯县农机部门利用松土施肥补播机对退化草场进行松土追肥和补播优良牧草，…     

莒县旱涝规律分析

通过对莒县近50年的降水资料和旱灾涝灾资料分析,找出莒县旱涝出现规律,为防灾减灾、指导农业生产提供依据.     

莒县旱涝规律分析

通过对莒县近50年的降水资料和旱灾涝灾资料分析,找出莒县旱涝出现规律,为防灾减灾、指导农业生产提供依据。     

依托电力大数据助力乡村振兴战略研究与应用战略研究与应用战略研究与应用

国网浙江省电力有限公司温州市供电公司以瑞安市为试点,以电力营销数据资源为依托,构建电力大数据振兴乡村能力全景模型,通过经济发展晴雨表洞察乡村产业特点及趋势,聚焦村落产业集群,定位乡村特色行业,支撑产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴,为乡村振兴战略落地提供了决策支撑,为各级政府施政提供了决策依据.     

科技赋能 助力乡村振兴--国网浙江省电力有限公司温州供电公司七都供电所

国网温州供电公司七都供电所通过数字化技术手段,有效提升供电所工作效率和客户满意度,在服务“未来乡村”建设中取得一系列成绩,成为国家电网首家“近零能耗供电所”。1推广低压监测终端,助力智慧配网建设“速度真快!我刚准备给你们打电话,你们就到了。”2023年5月2日,该所工作人员监测到樟里村老包咖啡店电流异常,10min后用电检查人员就到达现场进行分析、排除故障。这得益于七都供电所在该台区安装了低压监测终端(LTU)装置。     

鲁东南地区茶叶产量与气候条件的关系研究

鲁东南地区近年来茶叶总产量增加,但单产波动较大,研究气象条件与茶叶产量的关系很有必要。本文利用1992~2005年日照市三站气象资料,采用线性回归方法,找出茶叶产量和温度、降水、日照、冻土等12个气象因子呈显著相关特性。逐步回归后建立茶叶产量预测的数学模型,为多元一次回归方程Y=-972.12+191.39X₁-219.92X₂-37.06X₃+8.06X₄-66.26X₅+3.83X₆+5.07X₇+8.56X₈-0.29X₉-0.05X₁₀+9.71X₁₁+ 1.68X₁₂,r为0.999987。经检验其平均偏差为5.02%,可见预测模型比较准确。