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<正>"科技兴农、种子先行",随着农业生产的发展,种子在农业增产增收中起到越来越重要的作用。在种子检验过程中,扦样是种子检验的重要环节,扦取的样品有无代表性决定着种子检验结果是否有效。因此,合理的扦样方法是种子检验工作至关重要的第一步。1扦样器具的选用要正确根据农作物种子的种类,备齐各种扦样必需的仪器:扦样器、样品盛放容器、样品袋、供水分测定的样品容器、扦样单、标签、封签、粗天平等。针对不同的作物种子类型以及包装形式,选择不同的扦样器扦取初次样品。一般情况下,袋装种子用单管扦样器或双管扦样器,其中单管扦样器适用于中、小粒种子扦样。选择 相似文献
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<正> 1 商品粮基地的双方商品粮基地,就其经济关系来看,主要有两个方面:用粮方与产粮方.双方互相依存,对立统一.用粮方需要产粮方供给商品粮,解决它的人口自身的能源问题;产粮方需要将商品粮卖给用粮方后获得必要的资金,进行扩大再生产.双方之间的基本关系要求建立一定的机制,促进互利互补的发展. 相似文献
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液相色谱-质谱法测定土壤和甘蓝中的虫酰肼残留 总被引：3，自引：0，他引：3
建立了分散固相萃取-液相色谱-电喷雾质谱联用方法定量检测土壤和甘蓝中虫酰肼残留量.应用分散固相萃取方法进行前处理,即以乙二胺-N-丙基硅烷(PSA)为吸附剂,乙腈为萃取溶剂,实现样品快速制备;在Zorbax Eclipse XDB-C18色谱柱上,以0.1%乙酸水一乙腈溶液(50/50,V/V)为流动相,采用电喷雾质谱检测器,选择离子监测模式.以m/z 297为检测定量离子.虫酰肼保留时间在15 min左右,线性范围为0.01-20μg·g-1,相关系数为0.999 5,添加浓度为0.02,0.20,2.00mg·L-1时,土壤和甘蓝中虫酰肼的平均添加回收率在90.5%～103.0%之间,相对标准偏差(RSD,n=5)在1.2%～8.O%之间,最低检测浓度为0.02mg·kg-1.该方法灵敏、准确、可靠,定量范围宽,耐用性强,可作为土壤和甘蓝中虫酰肼残留的可靠检测方法. 相似文献
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10％烯啶虫胺可溶性液剂的分析方法 总被引：1，自引：0，他引：1
采用甲醇 水 冰乙酸为流动相,用反相高效液相色谱法和紫外检测器C18柱分离测定烯啶虫胺可溶性粉剂.结果表明,回收率为98.5%～101.33%,变异系数小于2%,线性相关系数为0.9998.此方法简便、快速、准确. 相似文献
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本文对生长在新疆乌鲁木齐盐湖的卤虫(A.urumuqinica)进行了初步观察研究,发现产于该湖的卤虫5月上旬虫卵开始孵化,至7月初性成熟,虫卵的孵化期差异很大,研究表明,水位、风和水温是影响孵化期的因素。研究还证实,该湖卤虫只有一个世代,生殖方式为孤雌性卵生。统计资料表明,该湖卤虫成熟后的第一次怀卵量很低,平均只有6.37粒/个,这可能与水温、风力、饵料等环境因子有关。 相似文献
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应用性信息素对河北地区枣树皮暗斑螟进行了林间监测.结果表明,性信息素能够准确监测皮暗斑螟成虫发生动态,精确测报其发生量.2年的监测结果说明,全年蛾主要发生期自4月中旬至8月下旬,有世代交替现象.成虫越冬代羽化相对集中,主要在4月底5月初,其余时间羽化量没有明显的高峰.雄蛾对人工合成性信息素的昼夜反应基本发生在深夜,其反应模式为单峰式--夜间型,敏感时期为午夜0:00-3:00.通过诱捕虫量对虫株率和虫口密度做回归分析,得出性信息素测报皮暗斑螟危害及发生状况,其测报公式为:y诱捕虫量=0.0181x有虫株率;y诱捕虫量=1.0242x虫口密度. 相似文献
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[目的]建立呋虫胺·吡蚜酮制剂含量的高效液相色谱分析方法.[方法]以乙腈-水溶液作为流动相,采用Agilent XDB C18柱和二极管阵列检测器同时测定有效成分呋虫胺和吡蚜酮的含量.[结果]呋虫胺和吡蚜酮在100 ～ 500 mg/L浓度范围内线性关系良好,相关系数(r)分别为0.9998和0.9996;标准偏差分别为0.045和0.063,相对标准偏差分别为0.11％和0.61％;平均回收率分别为99.79％和99.64％.[结论]试验建立的高效液相色谱方法操作简便,精密度与准确度完全符合分析检验要求,可同时快速测定呋虫胺和吡蚜酮含量. 相似文献
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。 相似文献
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。 相似文献
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水菖蒲超临界CO_2流体萃取物对储粮害虫的活性 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了水菖蒲超临界CO2流体萃取物对储粮害虫玉米象、谷蠢、赤拟谷盗、杂拟谷盗、长角扁谷盗和锯谷盗的触杀、驱避和熏蒸活性.结果表明,水菖蒲萃取物时长角扁谷盗触杀活性强,处理24 h后的校正死亡率达100%;对杂拟谷盗和赤拟谷盗的触杀活性最弱,处理96 h后的校正死亡率分别为48.31%和24.44%;对谷蠹、赤拟谷盗、杂拟谷盗、长角扁谷盗和锯谷盗的驱避效果较好,驱避率均在90%以上;对玉米象的驱避效果较差,驱避率为76.09%;对谷蠹、长角扁谷盗、锯谷盗的熏蒸作用最明显,处理120 h后的校正死亡率均达100.00%,显著高于其他试虫,对赤拟谷盗和杂拟谷盗的熏蒸作用最差,校正死亡率分别为33.33%和32.22%.试验表明水菖蒲根茎萃取物对6种主要储粮害虫均具有较高的活性,有望开发成为储粮害虫的防护剂或熏蒸剂. 相似文献
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Development of an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision 
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下载免费PDF全文 YAO Qing FENG Jin TANG Jian XU Wei-gen ZHU Xu-hua YANG Bao-jun Lü Jun XIE Yi-ze YAO Bo WU Shu-zhen KUAI Nai-yang WANG Li-jun 《农业科学学报》2020,19(10):2500-2513
Monitoring pest populations in paddy fields is important to effectively implement integrated pest management. Light traps are widely used to monitor field pests all over the world. Most conventional light traps still involve manual identification of target pests from lots of trapped insects, which is time-consuming, labor-intensive and error-prone, especially in pest peak periods. In this paper, we developed an automatic monitoring system for rice light-trap pests based on machine vision. This system is composed of an intelligent light trap, a computer or mobile phone client platform and a cloud server. The light trap firstly traps, kills and disperses insects, then collects images of trapped insects and sends each image to the cloud server. Five target pests in images are automatically identified and counted by pest identification models loaded in the server. To avoid light-trap insects piling up, a vibration plate and a moving rotation conveyor belt are adopted to disperse these trapped insects. There was a close correlation(r=0.92) between our automatic and manual identification methods based on the daily pest number of one-year images from one light trap. Field experiments demonstrated the effectiveness and accuracy of our automatic light trap monitoring system. 相似文献
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