农户养鸡每天十观察     

张权 《四川畜禽》1993,(6):37-37

  相似文献   

平阴建山东最大绿色奶基地     

张权 《畜牧市场》2006,(3):37-37

平阴县计划用3年的时间成为全省的集奶牛养殖、良种繁育、饲料、饲草种植加工和奶制品加工、销售衔接配套的现代化奶业生产基地,建成60个、共占地3000亩的饲养小区,达到3万头奶牛规模,年增效益1亿元,日产鲜奶700吨。他们  相似文献   

矢尖蚧第一代幼蚧发生期预测预报方法续探     

王代武  张权炳  万天伦 《中国南方果树》1990,(1)

以雄蚧形态变异的初见日作为预测矢尖蚧第一代幼蚧发生期的依据,提出3种预测方法:①从春季最早诱到羽化后的雄成虫之日起算,其后20～30天为当年第一代幼蚧的初见日。预测期的长短,将随冬春季温度的变化相应改变,此法较卵巢发育程度法的预测期提前10～20天。②第一代雄幼蚧群落中刚出现附白絮状蜡质的二龄形态个体时,即可喷第1次药。③在刚诱到第一代雄成虫之日,即可喷第2次药。第2种方法经初步验证适于基层测报点和果农应用。本测报法可与雌蚧发育进度测报法互为补充和校正。  相似文献   

柑桔苗黄型衰退病毒的分布概况和六种酸橙类砧木对它的反应   总被引：4，自引：0，他引：4  

赵学源  蒋元晖  张权炳  邱柱石  苏维芳 《植物病理学报》1979,9(1):61-64

 用尤力克柠檬和葡萄柚作指示植物,鉴定广西、广东、湖南、江西、浙江、四川等6个省(区)的873株柑桔中有691株受苗黄型衰退病毒感染,说明这种病毒的分布相当普遍。  相似文献   

加强图书馆建设与管理推动读者服务工作上新台阶     

张权  韩明杰 《农业图书情报学刊》2000,(6):7-9

本文较详细地论述了中国农业大学西区图书馆充分利用学校“２１１工程”建设与机构改革之机遇,不断加强基础设施与职工队伍建设,使读者服务工作上了一个新台阶。  相似文献   

不同基质和生长调节剂对山茶扦插生根的影响     

张权 《安徽农学通报》2024,(6):45-48

为探讨不同基质和生长调节剂对山茶扦插生根的作用,本试验以山茶品种‘金盘荔枝’嫩枝为插穗,分别研究3种不同基质类型（河沙、珍珠岩以及园土+河沙）和3种生长调节剂处理（NAA、IBA和ABT-1号）对山茶扦插生根的影响。结果表明,园土+河沙作为基质的山茶扦插生根率最高,珍珠岩作为基质的山茶扦插生根率最低;3种基质下的山茶插穗生根指数和根系生物量干质量均表现为园土+河沙>河沙>珍珠岩。3种生长调节剂处理下,IBA处理下不定根数量最多,NAA处理下不定根数量最少,IBA处理下插穗的平均根长最长,ABT-1号处理下插穗的最长根长最长,各处理对山茶扦插的生根指数和根系生物量干质量表现一致,均为ABT-1号>IBA>NAA>CK。  相似文献   

假冒伪劣兽药的一般识别方法     

张权  阮海英 《湖南农业》2016,(4):18-19

正目前,假冒伪劣兽药屡禁不止、泛滥成灾,给畜牧业生产造成了极大危害,严重影响了养殖业经济效益。为了避免兽药经营者、广大的养殖户(场)因此造成不必要的损失,现介绍假冒伪劣兽药的一般识别方法,供各养殖户借鉴。一看外观有无变质现象。凡内服药或外用药,不管是粉剂、片剂有发霉、变色、潮湿等现象,均不能使用。水针剂有结晶、沉淀或杂质的均为劣药,禁止使用。如果是生物药品,  相似文献   

思南县乌江流域农—林(果)复合经营模式的构建与生态经济评价     

张权 《农技服务》2010,27(3):408-410

介绍了贵州思南县乌江流域的自然条件概况和优越的地理环境,并探讨了该地农—林(果)复合经营模式的构建与生态经济评价,旨在科学合理配置农、林、牧、渔经营模式,实现思南乌江流域农(林)的可持续发展。  相似文献   

籼粳杂交晚稻新组合甬优12特征特性及其机插秧高产栽培技术   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙军华  张权芳  何旭华  赵卫国  俞乐青  李洪达 《中国稻米》2010,16(4):63-64

甬优12是浙江省宁波市农科院和宁波市种子公司育成的籼粳杂交晚稻新组合,该组合具有产量较高、米质优良、生育期适宜等特点。本文总结了甬优12在浙江富阳作机插栽培的产量表现及特征特性,并提出了其机插秧高产栽培技术要点。  相似文献   

基于深度学习的林下落果识别方法与试验     

李小敏  张日红  陈天赐  侯炳法  张权  李雄 《中国农机化学报》2021,42(9):202

监测与识别林下落果的数量和分布信息,是实现落果自动收获和果园智能化管理的重要基础。针对目前落果识别智能化程度较低等问题,提出一种基于深度学习的林下落果识别方法。首先,以不同类型、品种落果图像为基础,通过数据预处理、增强等方法建立林下落果图像数据集。其次,利用YOLO-v3深度卷积神经网络优势特性,建立落果智能识别方法。最后,以柑橘、梨、苹果三种典型落果,对基于深度学习的林下落果识别方法进行测试与验证,分析相关试验结果。试验结果表明:所提出的基于YOLO-v3落果识别方法,在不同条件均能准确识别落果,三种典型落果识别精度大于89%;相对于SSD,RCNN和CenterNet三种网络模型,YOLO-v3的准确率分别提高7%,2%和3.5%;在腐烂落果识别层面,YOLO-v3、SSD、RCNN和CenterNet的识别准确率分别为86%,59%,64%和43%;YOLO-v3的识别准确率高于其他深度学习模型。所提出的方法可以精确的识别林下落果,为后期的落果精准管理提供必要的技术支撑。  相似文献