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1.
因山东省旱作灌溉区种植模式多样、技术模式不统一,规模化生产下的机械效能未能充分发挥,存在动力机械与机具配套比低、农机动力与资金浪费问题,在对小麦玉米周年轮作下全程机械化技术模式调研后,总结小麦玉米全程机械化技术路线,构建以作业成本最小为目标的农机装备优化配备模型。通过对平度市某小麦玉米种植合作社进行计算,作业成本较实际情况下降10.9%;总动力优化配备结果为23.712 kW,下降51.36%;农机配套比提高50%。研究结果可为山东省旱作灌溉区小麦玉米全程机械化技术模式优选、农机农艺深度融合、农业合作社的农机配备等方面提供技术参考。 相似文献
3.
从配方因素、粉碎工序、制粒工序、冷却工序、振动分级筛、成品打包及粘合剂辅助制粒等环节工序分析阐述了影响颗粒饲料加工过程造成粉化率波动的因素及控制措施。 相似文献
4.
不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
为了探究不同施肥处理对马铃薯农田土壤理化性状及产量的影响,试验地采用马铃薯连作模式,设置3个施肥处理,即:单施化肥(T)、有机肥配施化肥(YTF 1/2)、全量有机肥(YTF)。结果表明:在不同施肥处理下马铃薯农田土壤的理化性质和马铃薯产量发生了变化,其中变化最为明显的土壤指标有土壤容重、孔隙度、饱和导水率、有效磷。YTF处理较T处理可分别显著(P<0.05)降低土壤容重16.8%,增加土壤孔隙度12.7%,提升饱和导水率25.3%。YTF处理可显著提升土壤有效磷含量43.0%,但各处理间土壤pH、有机碳、全氮、全磷、碱解氮、速效钾之间差异并未达到显著水平。同时,较之T处理,YTF处理亦可显著提升土壤团聚体含量。YTF和YTF 1/2处理可分别较T处理提升马铃薯产量24.6%和12.8%。因此,施用有机肥不仅可以改善土壤结构,改良土壤物理性状,亦能促产增收。 相似文献
5.
为揭示大麻幼苗叶形与毛状体及乳汁管关系,采用徒手切片法等形态学观察方法,对4个工业大麻品种,火麻1号、火麻3号、金刀-15和格列西亚以及2个高世代种资源20170114和资源CA-4共90株幼苗的第一真叶外形、毛状体和乳汁管性状进行了观察,并对所得观测结果进行相关性分析及因子分析。结果表明,大麻叶各类特征内部性状彼此间常存在较强的相关性,通过因子分析,叶形相关性状提取出2个公因子,即叶片外形因子和叶柄外形因子,累计贡献率达91.758%;毛状体相关性状提取出2个公因子,毛状体数量因子和腺毛直径因子,累计贡献率达88.514%。对叶柄乳汁管数及4个公因子进一步关联解析,可知叶柄乳汁管数与叶柄外形因子和毛状体数量因子间呈极显著的正相关性(p0.01)。可通过观察大麻幼苗第一真叶的柄叶比和叶片腹面非腺毛密度间接反映叶柄乳汁管及叶腺毛数量。 相似文献
6.
通过对若羌县密植枣园进行枣树疏密间移,调整模式,降低密度,培养合理树体结构,改善通风透光条件,减少病虫害发生,便于机械化操作,减少农民田间劳动强度成本,解决了枣树郁闭造成的"产量、质量、效益"三下降的问题。 相似文献
7.
8.
9.
本研究通过对PEG6000模拟干旱以及机械受损等方法胁迫博落回,采用HPLC方法检测博其根中原阿片碱、别隐品碱、血根碱、白屈菜红碱的含量,结果 30%PEG6000模拟干旱以及机械受损均可使博落回根中终产物生物碱血根碱、白屈菜红碱含量上升,中间产物原阿片碱、别隐品碱含量下降;且血根碱、白屈菜红碱合成基因DBOX、P6H表达量上调;用实时荧光定量RT-PCR检测生物碱合成相关基因的表达量,血根碱、白屈菜红碱合成基因DBOX、P6H表达量上调。适当干旱以及机械受损有利于博落回根中血根碱、白屈菜红碱积累,为其在干旱、石漠化地区种植以及在种植过程中结合家畜喂养提供理论依据。 相似文献
10.
基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献