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大果榛子栽培与管理实用技术 总被引：1，自引：0，他引：1
东北三省是大果榛子的主产区。根据实践经验,从品种确定、栽培技术、管理技术等方面进行总结和归纳,形成一套大果榛子栽培与管理实用技术,介绍各个环节的技术要点,以期为获得大果榛子高产稳产提供技术支持。 相似文献
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大果沙棘果园化栽培技术 总被引：3，自引：0，他引：3
黑龙江省孙吴县是我国目前大果沙棘栽植面积最大的县市,经过10多年的大果沙棘栽培试验实践,成功总结出了大果沙棘果园式栽培技术体系.本文从地块选择与整地、品种选择与苗木准备、栽植时间与方法、大果沙棘园管理等6个方面对这一技术体系展开介绍,旨在为区域大果沙棘的科学栽培提供技术支撑与参考. 相似文献
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2000年以来，张掖市为了提高果品产量，提升产品质量，引进推广了高产、优质、抗逆性强、不易破裂的楚伊、浑金、橙色等10余个大果沙棘品种，从造林地规划、定植、栽培管理、采收、病虫害防治5个方面，按经济林模式建成丰产栽培示范园，总结出了河西走廊大果沙棘优质高产栽培技术，以供生产中推广。 相似文献
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榆林市大果沙棘的引种效果 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决中国沙棘果实小、产量低、棘刺多等问题,榆林市林业站先后引进大果沙棘品种16个。栽培试验结果表明,大部分品种在引入后生长良好、繁殖正常,没有发现早衰现象或严重的病虫危害,同时保持了果实大、产量高、无刺或刺少等优良特性。其中,果实横径5．06mm～6．51mm、纵径7．46mm～10．33mm,向阳、齐棘1号等9个品种的果实产量达到10000kg／hm2以上,单株平均拥有克隆子株2．0～5．0株,混合种子的生活力达95％。 相似文献
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油茶果采收仍依靠人工,劳动强度大,采收效率低。为实现油茶果振动采收,设计确定合适的机械振动参数,本文利用力学仪器测量"长林"系列品种的油茶果和花苞从枝条脱离下来所受力的大小,并调查记录油茶果和花苞的基本物理特性参数。运用SPSS软件对测量数据进行分析处理,结果表明:长林3号的油茶果纵向脱离力相对其他品种较小,长林40号的油茶果横向脱离力和花苞脱离力相对其他品种较小;5个品种的油茶果的纵向脱离力均值都分别小于其横向脱离力的均值,油茶果的脱离力均大于花苞的脱离力;在采摘油茶果的过程中,油茶果的脱离位置大部分是发生在果柄与枝条之间;综合比较后提出油茶适合采用梳刷式机械采收方式。对长林40号油茶果脱离力和物理特性参数作相关性分析,结果表明油茶果直径与油茶果的重量之间存在很高的相关性,油茶果重量与油茶果的纵向脱离力在0.01水平显著相关,其相关系数为0.373,呈低度相关关系。 相似文献
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武宣县耕地总面积3．5万hm^2,粮食播种面积3．82万hm^2。主要作物：优质谷1．87万hm^2,是国家商品粮生产基地县,甘蔗1．67万hm^2。是国家糖料生产基地县：水果1．06万hm^2。主要品种有龙眼、牛心柿、巨峰葡萄、大果枇杷等;食用菌73万hm^2,是来宾市最大的食用茵生产基地。 相似文献
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红手球樱桃是由日本山形县立园艺场杂交选育出的，果个大，着色好，耐贮运，1997年通过了农林登记，于1999年引入大连长海县，经过几年的试验观察，该品种在当地成熟极晚，表现良好，适合大面积发展。 相似文献
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刘金恒 《国际沙棘研究与开发》2008,6(2):6-8
本文介绍了孙吴县利用10多年的时间,初步建成了大果沙棘苗木繁育、栽植、加工、科研四大基地,基本形成了产业化发展体系。利用从俄罗斯引进的大果沙棘培育了乐思捷等3个孙吴县自有品种。全县现己达到年繁育种苗350万株的能力,栽植总面积达到8万亩,大果沙棘栽植面积成为全国之最。产品研发和精深加工已经起步,研发生产长乐山牌系列饮品和保健品。科研和服务体系也逐渐完善。 相似文献
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阿勒泰地区沙棘采收机械化存在的问题及建议 总被引：2，自引：2，他引：0
<正>阿勒泰地区自2002年以来,借助国家退耕还林、"三北"四期等工程造林政策,制定出台了苗木补贴、种植补助、高效节水种植等一系列优惠政策,切实发挥了农牧民种植大果沙棘的主体作用,从内地引进了十余种优质大果沙棘种植品种,逐步发展壮 相似文献
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邓瑞强 《农业装备与车辆工程》1996,(5)
1996年9月中旬，来自全国28个省市自治区的农民，在参加了’96中国青岛国际农业科技博览会后，带＊＊税和收获，格上归途．“从未见到这么多科技成果”、“终于扔到了自己迫切需要的东西”，从云＊、贵州、河对库四百八方征来的农民，用不同的。音重复着相同的感受．一位＃展者兴奋地说：“以前要什么样的种子、什么样的技术、什么样的农机，要看报纸、电视广告，要到处打听、核实，现在可让我大开了眼界．在这里我不仅很快找到了我所急需的果树苗，而且品种是目前最先进的．”材料不留用，名片不露用，这是中外参展商的行过反映．前来与会… 相似文献
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鲜食葡萄品种多样，具有不同的形状和颜色。针对葡萄采摘机器人采摘不同品种鲜食葡萄时采摘点定位精度降低的问题，提出一种基于深度学习的多品种鲜食葡萄采摘方法。首先利用PSPNet(MobileNetv2)语义分割模型分割葡萄图像，在葡萄上方设置一个兴趣区域，在兴趣区域内使用自适应阈值果梗方向Canny边缘检测提取果梗边缘信息，然后采用霍夫变换检测果梗边缘上的直线段并进行直线拟合。最后将拟合的直线与兴趣区域的水平对称轴的交点作为采摘点。对晴天顺光、晴天逆光、晴天遮阴3种光照条件下的克瑞森、阳光玫瑰、红提和黑金手指4个品种的360幅葡萄图像进行采摘点定位试验。结果显示，采摘点定位准确率为91.94%，定位时间为187.47 ms，在模拟试验中采摘成功率为85.5%。 相似文献