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沙漠蝗生物学特性及防治技术研究进展 总被引:4,自引:0,他引:4
历史记载中,沙漠蝗Schistocerca gregaria(Forsk.,1775)主要在北非发生,对当地农作物构成严重威胁。大规模发生时,可向西亚等地继续扩散为害。2020年初沙漠蝗在巴基斯坦、印度大量发生,肆虐为害,对粮食安全和生态安全构成了严重威胁。因其具有迁飞性,周边多个国家面临重大入侵风险。因本次沙漠蝗发生规模与破坏程度堪比1985年非洲蝗灾,2020年2月11日,联合国粮农组织(FAO)向全球发布预警:"高度戒备正在肆虐的蝗灾,防止被入侵国家出现粮食危机"。本文介绍了沙漠蝗分类地位、形态学特征,概述了沙漠蝗生物学特性、监测预警与防治技术研究进展,为科学防控沙漠蝗提供理论支撑。 相似文献
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为超声波雪深仪的应用及农业防灾减灾提供科学依据,利用2014年2月至2017年12月河北省廊坊市和张家口市6个气象站人工观测与超声波传感器测量的雪深数据,研究2种观测方式测得数据的变化趋势、差异性及其影响因素。结果表明:人工观测和超声波传感器测量的雪深变化趋势呈较好的一致性,相关系数为0.801,相关性极显著;人工观测雪深的平均值大于超声波传感器测量的平均值,其中差值绝对值平均为1.2cm;差值绝对值与气温和大风的相关性均不显著,与地温呈极显著正相关;地面温度是2种观测方式差值绝对值的间接影响因素,测雪板则是其直接影响因素。 相似文献
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新疆南疆机采棉品种株型结构与产量性状的相关性 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】分析不同类型陆地棉品种的株型结构及产量性状,研究高产优质机采棉品种的株型结构与产量结构的特点,为棉花结构育种提供理论参考。【方法】测试不同机采棉品种的株型结构性状及产量结构相关指标,利用差异显著性分析、相关分析等统计方法,研究几种机采棉品种的株型性状、产量结构性状及其相关性特点。【结果】籽棉产量与株高、主茎节间长、果枝数、果节数存在正相关但不显著,与果枝始节高度呈负相关;株高与果枝始节高存在显著正相关,与主茎节间长度呈极显著相关; 17N11株型为塔型结构,其底部主茎叶片保留完整、籽棉产量、株高最高,而17N13主茎叶片数最多,17N5则具有最小的叶片脱落率;在棉花株型结构的共性方面,棉花果枝角度具有由上至下呈增大趋势,而变异能力则呈现与之相反的趋势(上部>中部>下部)。棉花主茎叶大小具有由上部至下部减小的趋势,变异能力亦呈现与之相反的趋势(下部>中部>上部)。【结论】株型结构具备中、上部果枝夹角较小(上部<32.0°,中部<50.0°),主茎叶总面积高于320 cm2,下部主茎叶片脱落率低于20%的机采棉品种产量优势显著,中上部果枝夹角、主茎叶总面积、下部主茎叶片脱落率可作为株型育种后代材料选择依据。 相似文献
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Periconia igniaria Stdif10是从血散薯块根中首次分离得到的内生真菌,为了解该内生真菌的生物学活性,采用滤纸药膜法、菌丝生长速率法和带药培养基涂布法分别测定了该菌发酵产物不同溶剂萃取物的抗虫活性、抗真菌活性、抗细菌活性。结果表明,发酵产物的石油醚萃取物表现出较好的抗虫和抗菌活性。其中,对玉米象具有显著的触杀活性,处理72 h的LC_(50)值为2.295 1 mg/cm~2。石油醚萃取物对玉米象还具有较好的驱避活性,处理48 h后在3.932、7.863、15.726 mg/cm~2 3个浓度梯度下对玉米象的驱避率均大于62%。石油醚萃取物对辣椒炭疽病菌、水稻胡麻叶病菌、茶轮斑病菌、甘蓝黑斑病菌、甘蔗凤梨病菌、烟草黑胫病菌、玉米大斑病菌、金橘砂皮病菌、贡柑链格孢菌9种供试植物病原真菌具有不同程度的抑制作用,其中对辣椒炭疽病菌、烟草黑胫病菌、金橘砂皮病菌3种病原真菌具有较好的抗菌活性,处理72 h的EC_(50)值分别为0.117 3、0.071 6、0.054 7 mg/mL。石油醚萃取物对产气肠杆菌、铜绿假单孢菌、大肠杆菌、普通变形杆菌、伤寒沙门氏菌、金黄色葡萄球菌、蜡样芽孢杆菌、巨大芽孢杆菌、枯草芽孢杆菌、炭疽杆菌10种动物病原细菌具有显著的抗菌活性,处理24 h的MIC值为0.125~0.500 mg/mL。上述结果表明,血散薯内生真菌Periconia igniaria Stdif10次生代谢产物具有显著的抗虫和广谱的抗菌活性,且石油醚萃取物活性最佳(活性物质极性较低)。 相似文献
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一种迁移学习算法在番茄病害检测上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前番茄病害智能识别精度不高、耗时长的问题,提出一种基于Inception-v3和迁移学习相结合的图像分类算法。从试验田中收集8种番茄病害叶片和健康叶片,运用1 000万像素高清扫描仪统一扫描成图像,将图像归类到9种文件夹中,手动标记叶片属性。最后,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法对健康和病害叶片进行分类试验,并与传统图像分类算法(KNN、SVM、BP神经网络)和非迁移学习算法进行对比。结果表明,基于Inception-v3模型结合迁移学习算法,在番茄病害图像分类中能够快速有效识别分类生长健康番茄和患病番茄,并且能高效识别番茄病害的种类。其中健康置信度达0.9760,病害种类平均置信度达0.929 7,可为番茄病害检测和防治提供支持。 相似文献
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为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 相似文献