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1.
2.
一些蜗牛常栖息在高大植株上活动为害, 为探索其有效防治方法, 分别在玉米田及美国红枫( Acer rubrum L . )园选用5种杀软体动物剂进行喷雾法(在玉米田仅对植株喷雾、在美国红枫园对树体和地面喷雾)和撒粒法的防效对比试验。重复测量方差分析结果表明:26%四聚?杀螺胺悬浮剂1.125 L/hm2、45%三苯基乙酸锡可湿性粉剂1.125 kg/hm2、70%杀螺胺乙醇胺盐可湿性粉剂0.75 kg/hm2、40%四聚乙醛悬浮剂1.125 L/hm2喷雾防治灰巴蜗牛( Bradybaena ravida )的效果均显著高于6%四聚乙醛颗粒剂7.5 kg/hm2地面撒粒的防效。不同药剂不同施用方法的防治效果随用药后时间的增加而降低。用药后第3天, 4种喷雾处理在美国红枫上的防效均在90%左右, 在玉米上的防效在80%左右。当蜗牛在高大的植株上栖息为害时, 可用上述药剂按750 L/hm2的药液用量对植株均匀喷雾, 必要时同时进行地面喷雾防效更佳。 相似文献
3.
呼伦湖地区气候变化特征及其对湖泊面积的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
为了解呼伦湖地区的气候变化特征及其对呼伦湖水域面积和水位的影响,采用一元回归方程和Spearman分析法分析了18年来(1991-2009)呼伦湖地区的气象资料和水域面积的变化。结果表明:近18年来,呼伦湖地区呈现均温上升,降水量下降,蒸发量上升的暖干化趋势,秋季温度上升显著,成为影响均温升高的主要因素,且该区域呈现出冬季气温逐渐下降,夏半年气温逐年升高的两极化趋势;近18年来,呼伦湖水域面积和水位不断下降,且自2000年以后下降速度明显加快,温度和蒸发量的上升成为影响水域面积和水位变化的主要因素。由此可知,秋季温度的显著升高成为影响呼伦湖变化的主要因素。 相似文献
4.
5.
为筛选农用链霉素替代药剂,以其为对照药剂,测定春雷霉素、中生菌素、噻霉酮和噻菌铜这4种常用细菌病害防治药剂对梨火疫病菌Erwinia amylovora的抑制活性、对梨火疫病的田间防效及不同药剂处理后梨中的农药残留,并对这4种药剂的作物安全性进行评价。结果表明,中生菌素、噻霉酮和春雷霉素对梨火疫病菌有抑制作用,抑制中浓度EC50分别为1.60、6.64和60.57 mg/L,中生菌素的抑制效果高于链霉素。在连续2年田间试验中,中生菌素1 000倍液和春雷霉素400倍液对梨火疫病的保护效果和治疗效果均达90.33%以上,噻霉酮500倍液和噻菌铜200倍液对梨火疫病的保护效果均达100.00%,治疗效果均超过86.97%,与对照药剂农用链霉素2 000倍液的效果相当。所有药剂处理后均未检出中生菌素、春雷霉素、高效氯氰菊酯和农用链霉素的农药残留,而噻虫嗪、阿维菌素和矮壮素虽有检出,但其残留量均低于国家限量标准。花期前后、幼果期和果实膨大期施药,中生菌素、春雷霉素、噻霉酮和噻菌铜对梨花、叶片、枝梢及果实生长均无不良影响。综合来看,中生菌素、春雷霉素、噻霉酮和噻菌铜均可作为农用链霉素的替代药剂,... 相似文献
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6102B型柴油机曲轴三维有限元模态分析与试验研究 总被引:12,自引:2,他引:12
采用三维有限元方法对6102B型柴油机的曲轴进行了动态特性分析和研究,在计算中充分考虑了主轴承刚度对曲轴振动特性的影响,采用了具有约束的有限元模型,通过计算,得出了该曲轴在1kHz内的固有频率分布情况,并对600Hz以内的振型情况进行了分析,为了验证计算的合理性,经过6102B型柴油机曲轴振动情况的实际测试,发现计算结果和试验结果基本吻合,从而为今后曲轴的振动计算和有限元分析提供了新的计算依据。 相似文献
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秦巴山区耕层土壤微量元素空间特征及影响因子——以镇巴县为例 总被引:2,自引:0,他引:2
为充分了解与掌握秦巴山区耕层土壤微量元素现状、空间分布规律及其影响因素,为区域土壤微量元素的科学管理及土壤微肥应用提供理论依据和实践指导,以镇巴县为例,基于2010年陕西省耕地地力调查与质量评价项目数据,采用地统计学和GIS相结合的方法,研究秦巴山区耕层土壤有效态Fe、有效态Mn、有效态Cu和有效态Zn的空间特征及其影响因素.结果表明:1)镇巴县耕层土壤有效态Fe、Mn和Cu均属中等变异强度,变异系数介于81.38%~97.57%之间,有效态Zn属强变异强度,变异系数为117.09%;2)空间特征上,根据块金系数值,4种微量元素均表现为中等强度的空间相关性,县域质量分数的空间分布呈南部高、西部低格局,空间变异性是由自然因素(土壤理化性质、地形地貌和常年降水量等)和人为因素(作物熟制和村距等)共同作用而引起的;3)镇巴县耕层土壤整体有效态Cu和Fe质量分数丰富,Zn质量分数适宜,19.14% Mn缺乏(<5 mg/kg),需结合不同的耕作制度、土壤类型及其质量分数丰缺水平进行分区培肥与管理. 相似文献
10.
针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明:当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。 相似文献