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搜索结果: 1-15 共查到植物病虫害测报学 水稻相关记录22条 . 查询时间(0.208 秒)
全国农业技术推广服务中心组织各省(区、市)测报技术人员和有关专家会商,结合水稻病虫基数、水稻栽培管理和品种布局、今冬明春气候条件等因素综合分析,预计2024年全国水稻病虫害将呈偏重发生态势,发生面积12.4亿亩次。其中,虫害发生面积8.5亿亩次,病害发生面积3.9亿亩次;二化螟总体偏重至大发生,稻飞虱、稻纵卷叶螟、水稻纹枯病总体偏重发生,稻瘟病、稻曲病总体中等发生,水稻病毒病总体偏轻发生。
入秋以来,西南、东北稻区一季稻已陆续进入成熟期,田间病虫情基本定局;江南、长江中下游和江淮中稻处于抽穗至乳熟期,华南、江南双季晚稻处于分蘖至孕穗期,重大病虫害持续发展,局部地区重发趋势明显。截至2023年8月31日,全国水稻病虫害累计发生面积6.8亿亩次,同比增加14.7%。结合当前病虫害发生情况、寄主条件和未来天气条件综合分析,预计下阶段水稻“两迁”害虫、钻蛀性螟虫暴发成灾风险高,台风波及区域水...
中国科学院南京土壤研究所专利:利用红外光声光谱对水稻稻瘟病进行早期诊断的方法。
植保观测站主要开展水稻病害抗性鉴定,一、二类病虫害为主的植保观测监测和特色香稻产业化发展研究等方面的工作。分别于1974年、1983年开始水稻白叶枯病及稻瘟病抗性鉴定,水稻抗病鉴定水平全国一流,是农业农村部全国首批挂牌的四个植保观测站之一,全省唯一。
2022年4月22日下午,四川省农业科学院党委委员、副院长刘永红,率院科管处副处长宋梅、院海南分院副院长王自鹏,院科技合作处副科长蒋俊,到蒲江县院植保所水稻病虫害抗性鉴定基地和四川绿色防控技术研究院调研、指导。院植保所党委书记刘旭,党委副书记、所长刘勇,党委副书记卢代华,副所长张蕾等陪同调研。
植保土肥所水稻病虫害团队在前期研究中发现Zn2Cys6锌指蛋白转录因子MoIRR的突变能够使病菌产生抗药性。而本研究通过转录组分析发现抗药性菌株中杀菌剂咯菌腈相关代谢通路表达水平显著升高,敏感性分析确定抗性菌株对咯菌腈敏感性显著提高,这项研究对通过咯菌腈与稻瘟灵复配控制抗药性群体数量具有指导意义。该研究成果发表在Frontiers in Microbiology上,由水稻病虫害团队完成,第一作者为...
鉴于今年长江中下游地区稻飞虱和稻纵卷叶螟(以下简称“两迁害虫”)局部大发生的严重态势,2020年12月4日至6日,由中国水稻研究所主办的全国水稻“两迁”害虫研讨会在杭州召开。中国工程院吴孔明院士、国家水稻产业技术体系首席程式华研究员、国家重点研发“双减”项目首席吕仲贤研究员、我所副所长李国荣等领导和专家出席会议。
2019年11月8日,由上海市农业科学院信息所李琳一研究员主持的市科技兴农重点攻关课题“水稻生产专家系统研究”顺利通过验收。作为应用基础类研究项目,该课题针对水稻生产管理专家系统开发中所需的关键技术展开了深入研究。建立了水稻生长模型、水稻功能结构模型、病虫害预警和防治决策模型,提出了水稻病虫害图像识别预处理方法和图像识别算法,建立了基于光谱分析技术的水稻各生育期氮素估算模型;结合传统方法和前沿技术...
【目的】水稻纹枯病是影响水稻生产的三大病害之一。研究卷积神经网络对水稻纹枯病的自动识别,弥补人工识别的不足,对预防和准确识别水稻蚊枯病类型有着重要意义。【方法】以卷积神经网络进行水稻纹枯病识别,并与基于支持向量机的识别方法进行对比。【结果】卷积神经网络识别率达到97%,优于支持向量机的95%。【结论】卷积神经网络运用于水稻纹枯病识别是可行的,弥补了人工识别的不足。此算法训练的模型有着较好的识别性能...
11月27日-12月1日,根据中韩水稻迁飞性害虫与病毒病监测合作项目工作方案和全国农业技术推广服务中心邀请,以韩国农村振兴厅郑准镕课长为团长的韩国专家代表团一行10人来我国浙江开展技术交流和考察活动。
为做好玉米重大病虫害监测防控工作,解决生产实际问题,根据玉米重大害虫行业科技项目计划,2017年7月25-26日全国农技中心在吉林省吉林市成功举办了玉米重大病虫害监测防控技术培训班。
2009年, 浙江省境内首次出现南方水稻黑条矮缩病毒(Southern rice blackstreaked dwarf virus, SRBSDV), 且仅武义县有发病现象。因为该病毒病是一种虫媒病毒, 且白背飞虱Sogatella furcifera (Horváth)是主要传毒介体, 所以本文通过白背飞虱灯下诱虫情况调查、 迁飞轨迹模拟、 天气学背景分析以及毒源地分析, 阐释了2009年浙...
对健康水稻叶片以及受稻纵卷叶螟危害后的水稻叶片进行了室内光谱的测定及分析。对430~530 nm和560~730 nm波段采用连续统去除的方法,分别提取了波深、斜率参量作为径向基核函数支持向量机的输入变量,利用LIBSVM软件包构建叶片高光谱识别模型。当参数γ和惩罚系数C分别取0.25和1时构建的径向基支持向量机模型的分类性能最佳,识别精度达100%。研究结果为实时水稻病虫害的早期监测以及田间管理...
[目的]建立水稻稻飞虱发生程度预报方程,从气象条件的角度对每年的发生程度进行预测,指导稻飞虱的防治工作。[方法]利用江苏泰州地区历年气象资料和水稻稻飞虱发生资料,选取大量气象因子,采用逐步回归的方法,寻找和水稻稻飞虱发生密切相关的气象因子。[结果]前期气象因子与当年水稻稻飞虱发生密切相关;3~5月平均气温与10月上旬褐飞虱影响程度呈负相关;2~4月降水量和降水日数与10月上旬褐飞虱影响程度呈正相关...
水稻病虫害的发生会导致大量白穗的出现,对白穗和正常穗的区分是采取植保措施和灾害评估的基础。通过研究获取了由水稻二化螟和穗瘟造成的白穗和正常穗的室内光谱,选取红边斜率、红边面积、绿峰幅值和绿峰面积等4个高光谱变量作为输入向量,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络对水稻白穗和正常穗进行分类。利用测试样本对网络进行测试,结果显示对白穗和正常稻穗的分类精度高达100%。研究表明,基于LVQ神经网络对水稻白穗...

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