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172.
传统两熟制下的棉花生产存在种植模式和棉花栽培技术复杂、棉花生产周期长、机械化程度低、用工多、化肥农药投入多、植棉效益低等突出问题。经过近10年的研究和实践,我国建立并应用了两熟制棉花绿色化(减肥减药)、轻简化(简化管理)、机械化(机械代替人工)栽培技术。本文基于笔者的研究成果,结合国内外相关研究进展,对两熟制棉花绿色化轻简化机械化栽培的基本概念、技术路线、关键技术及其理论基础进行了总结和评述。其技术核心内容是,通过一次性"机播"(机械免耕单粒精量播种代替棉苗移栽,种肥同播,不间苗,不补苗),全程"机管"(通过合理密植和全程株型和熟性调控,免整枝、免人工打顶)和一次性机械收获(通过综合调控建立集中成熟的群体结构),实现省工70%;采用早中熟棉花品种,合理增密,一次性侧深施用专用控释肥、无人机喷施叶面溶肥等技术省肥50%;通过利用抗虫棉品种的抗性,适期晚播缩短棉花生长期,采用食诱、性诱剂及生物农药、杀虫灯、无人机施药等防控病虫害,实现省药40%。与传统技术比,本技术大大减少了棉花生产用工,农业机械对人工的替代率达60%,化肥利用率提高11.2%以上,经济效益提高30%,减轻了因过量使用化肥... 相似文献
173.
针对传统的两熟制棉花栽培存在的技术复杂、环节多、工序多、用工多、化肥农药用量大、生育期长、难以实行机械化作业等问题,用“三字经”的形式总结了两熟制下棉花全程绿色化轻简化机械化栽培技术。主要包括:理思路、明路线,改模式、换品种,增密度、精直播,减简肥、一次施,全程调、简管理,减农药、简防控,集中熟、一次收,绿色化、轻简化、机械化。归纳为“八个一、四个三”技术,即:一改(改模式)、一换(换品种)、一增(增密度)、一播(一次播)、一肥(一次肥)、一收(一次收)、一调(一直调)、一缩(缩周期),三简(简化施肥、简化防控、简化管理)、三减(减少生产环节和用工、减化肥用量、减化学农药用量)、三机(机播、机管、机采)、三提(提高植棉效益、提高资源利用率、提高机械化率);与两熟制育苗移栽植棉相比,棉花生产周期缩短80 d左右,省工70%,机械替代率达60%,减肥50%,减药40%,增效30%。更好地推广应用该技术体系,对助力两熟复种棉花生产向绿色化轻简化机械化方式的变革和“碳达峰碳中和”战略下棉花可持续发展有重要意义。 相似文献
174.
一次性减量施用缓控释肥对机采棉养分吸收和产量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨一次性减量施用缓控释肥对机采棉氮磷钾养分吸收和产量的影响,获得适宜安徽沿江棉区的机采棉最佳施肥量,根据“3414”肥料试验方案,以棉花品种‘中915’为材料,设计氮磷钾3因素4施肥水平的田间肥效试验。结果表明,各施肥处理棉花单株结铃数、单铃重等均高于不施肥对照(CK),各施肥处理皮棉产量为834.83~1443.35 kg/hm2,较CK增加了37.9%~138.4%,N2P2K2处理(N 150 kg/hm2、P2O5 75 kg/hm2、K2O 120 kg/hm2)的皮棉产量最高。棉花单株氮累积量各施肥处理显著高于对照,增加了37.2%~79.4%,氮累积量随施氮量的增加先增后减,以N2P2K2处理最大。棉花单株磷素累积量各施肥处理显著高于对照,增加了8.1%~53.5%,N1P1K2处理(N 75 kg/hm2、P2O5 37.5 kg/hm2、K2O 120 kg/hm2)最大,N2P2K2处理次之。棉花单株钾累积量施肥处理显著高于对照,增加了29.9%~97.0%,以N2P2K3处理(N 150 kg/hm2、P2O5 75 kg/hm2、K2O 180 kg/hm2)最大,其次为N2P3K2(N 150 kg/hm2、P2O5 112.5 kg/hm2、K2O 120 kg/hm2)、N2P2K2。综合来看N2P2K2的产量及相关性状表现最好。结合养分吸收和产量构成相关数据综合分析,推荐在安徽沿江棉区机采棉模式种植可采用缓控释肥一次性减量施用,氮肥纯养分施用量为N 150 kg/hm2、P2O5 75 kg/hm2、K2O 120 kg/hm2。 相似文献
175.
针对真实环境下苹果叶片病害识别背景复杂、识别准确率不高的问题,提出了一种改进轻量化网络MobileNeXt的苹果叶片病害识别方法。首先收集了4类常见苹果叶片病害图像样本,每类由简单背景图像与复杂背景图像混合,通过多种数据增强方式对图像进行处理,以增加样本多样性,提高模型的泛化能力。接着基于轻量化网络MobileNeXt中的sandglass结构,引入协调注意力机制CA分配权重,以区分目标与背景,同时结合Inception模块与Ghost模块,设计了2种SCI(Sandglass-CA-Inception)结构,在参数增加量尽可能小的前提下,扩充网络深度与宽度,增强模型对于背景复杂病害图像的特征学习能力。试验结果表明,改进后的模型相比于MobileNeXt, Top-1准确率提升了1.23百分点,平均精确率提升了1.18百分点,参数量只增加了0.62 M,为真实场景下的苹果叶片病害识别提供了一种有效的解决方案。 相似文献
176.