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1.
以槟榔间作可可条件下的可可为研究对象,比较不同修剪方式对其生长、光合作用及产量的影响。结果表明:中度修剪提高可可株高、干周和主枝粗度,重度修剪和仅控冠幅降低可可干周和主枝粗度。中等修剪可可叶片Pn显著高于轻度修剪和仅控冠幅,可能由于修剪提高了新梢叶片叶肉细胞光合作用能力。中度修剪可可徒长枝重量分别比轻度修剪、重度修剪和仅控冠幅显著降低了69.27%、54.69%和57.03%,大大降低了养分消耗,提高产量的同时节省了修剪工作量。综上所述,在槟榔间作可可条件下,采用中度修剪有利于提高光合作用效率,形成健康平衡树形,降低徒长枝养分消耗,提高产量,为槟榔间作可可节本增效技术研究与优化提供依据。 相似文献
2.
刺槐无性系种子园老龄母树截干矮化试验 总被引:2,自引:1,他引:1
利用刺槐萌蘖力强的特性,对刺槐无性系种子园老龄化后的树体进行截干试验,促使其萌蘖形成新的树冠,并进行整形修剪,结果表明:老龄母树截干矮化,效果良好,达到预期目标。解决了原母树树体高大釆种困难的问题,为提高刺槐种子园老龄化后种子产量和质量进行了有益的探索。 相似文献
3.
4.
5.
6.
兴安落叶松容器苗化学剪根效果与根生长潜力测定的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
采用内壁涂有不同浓度碳酸铜的容器培育出兴安落叶松(Larix gmelini(Rupr.)Rupr.)苗木,苗木侧根受碳酸铜的抑制,减小了根系变形的程度。通过对处理苗木根生长潜力的测定表明:碳酸铜浓度为100~150g/L时改变了兴安落叶松容器苗新根的分布状态,根系中、上层的新根数量明显增加,这样的苗木根系更接近自然发育的苗木根系,从而克服了一般容器苗根系易变形的缺点。 相似文献
7.
研究了夏季不同修剪方法对梨树生长的影响,结果表明:(1)夏季不同修剪方法对树高、干高和干周的生长有一定影响,但差异不显著;(2)与对照树体相比,春梢短截(1/4)处理树体营养生长得到缓和,二次梢生长总量最大。(3)春梢短截(1/3)处理下,春梢与主干之间的角度越小和春梢在母枝上的位置越靠上部,二次梢的发生量和生长量越大。 相似文献
8.
以8 年生‘东魁’杨梅为材料,研究修剪的矮化提质效果。连续2 年进行大枝修剪(vertical branch pruning,VP)、精准修剪(precise pruning,PP)、大枝修剪+精准修剪(VP+PP)和“开天窗”常规修剪(pruning of open skylight,PO),并以不修剪为对照(CK)。试验前后调查树体高度和冠幅,并测定株产量、果实品质(总糖、可滴定酸、Vc、总多酚、总黄酮等)和色差(L*、a*、b*、ho、C*)等。结果表明,对树冠控制能力的大小为VP+PP>VP>PP>PO,其平均树高分别降低了63%、57%、55%和25%。平均株产量为VP+PP>VP>PP>PO,产量分别提高了25%、20%、6%和-38%。对果实色泽改善以PP 和VP+PP 的效果最显著。调查L*和始熟期发现,近熟期L*越小成熟度越高。处理第2 年果实品质相比第1 年改善幅度增大,以单果重为例,处理第1 年VP+PP、PP、VP、PO的单果重分别提高了32.0%、30.3%、21.1%和8.7%,第2 年单果重分别提高了48.3%、44.9%、43.1%和8.9%;各处理的a*、ho和C*在处理第1 年无显著差异,第2 年出
现差异分离。综合分析,不同处理下杨梅的综合效益为VP+PP>PP>VP>PO>CK。 相似文献
9.
雪青梨适宜冬季修剪量及枝条再生率研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在良好的栽培管理条件下,六年生雪青梨树冬季修剪量(去枝量)以40%左右为宜。冬季修剪后,树上总留枝量平均为216.7个,果枝留量121.3个,生长枝与结果枝比例为1:1.3。全树平均花序留量为207.7个,按照丰产优质标准,疏果后每株平均留果85.3个,当年平均产量26.4 kg/株,达到了幼树早期丰产的要求。在结果的同时,当年果枝形成率可达到47.1%,完全能够满足翌年丰产的需求。采用上述程度冬剪后,生长季枝条再生率(新生枝增加的比率)达到61.4%,生长季枝果比为4.1:1。冬剪对枝类比有一定的影响。冬季修剪前树冠长、中、短枝比率为24.8%、14.9和59.9%;冬剪后人为变化为15.7%、18.2%和66.2%,冬剪相对去枝量分别占原长枝、中枝和短枝数量的61.6%、26.0%和33.0%。然而,由于生长季新生枝条的出现和增加,长、中、短枝比例又恢复为25.5%、13.8%和60.7%,基本与上年冬剪前相同。采用上述方法修剪后,当年发生的新梢总数与上年修剪前枝条总数基本持平,说明若仅从维持生长与结果相对平衡的角度考虑,上述修剪量较为适宜。 相似文献
10.
为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明:Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3... 相似文献