油菜菌核病田间残留菌核萌发规律及研究初报

油菜菌核病以主栽油菜区发生流行危害最重,其致病因子除温度、湿度、生态等影响外,还与油菜病源关系密切;油菜菌核的多与少同油菜发病呈正相关。经剖析,了解到油菜菌核子囊獭子释放若与油菜花期吻合程度高,则会造成该病大流行,发病重;反之则轻。     

双曲孢菌(Nakataea sigmoidea Hara)生物学特性初步研究

为了研究双曲孢菌(Nakataea sigmoidea Hara)在不同环境及营养条件下的产孢特性，分别在黑暗条件和光照条件下，通过改变环境因子(pH值、温度、固体培养、液体培养)和营养因子(碳源、氮源、天然、合成)来进行产孢培养试验。结果表明，双曲孢菌在黑暗条件下，不同环境因子和不同营养因子下均不能产生分生孢子；在自然光条件下，1．5％水琼脂、Czapek培养基上，菌核和菌丝均能产孢。碳氮比对菌核萌发产生分生孢子有显著影响(P＜0．01)，以碳氮比为10：1时，产孢牢最高，达54．23％。紫外灯照射10min可刺激双曲孢菌产孢。     

向日葵菌核病研究进展

对向日葵菌核病的症状、病原菌及侵染特性、抗病性及防治措施做了系统概述.     

2007年安庆市农作物主要病虫发生趋势预测

根据近年农作物病虫发生演变规律、冬前病虫残存基数、农作物品种布局及当前苗情，结合历史资料和气象部门对2007年气候预评估，综合分析预计：2007年我市水稻病虫总体偏重发生，其中稻飞虱大发生，稻纵卷叶螟、二化螟、纹枯病偏重发生，稻曲病中等至偏重发生，稻瘟病将局部流行。小麦病虫总体呈中等发生，其中赤霉病中等发生，局部偏重，小麦纹枯病中等发生，穗蚜将偏重发生。油菜菌核病将中等偏重发生。棉花病虫总体中等发生，其中棉盲蝽在部分棉区中等偏重发生，棉花枯萎病发生面积有所扩大。预计水稻病虫害发生面积为2140万亩次，小麦病虫害发生面积为70万亩次，油菜病虫害发生面积为230万亩次，棉花病虫害发生面积为620万亩次。     

金属离子对荧光单假胞菌P13生长及抗真菌素合成的影响

以油菜菌核病菌为供试病原菌,探讨11种金属离子对荧光假单胞菌P13的生长及拮抗能力的影响．结果表明,金属离子均对P13的生物量以及抗生素的合成产生一定的影响．与对照相比,金属离子在0．002mol／L的浓度下,Ag^＋,Cr^3＋,Ni^＋能强烈抑制该菌的生长;Ca^2＋,Ti^3＋,Fe^3＋有微弱的促生作用;Al^3＋能强烈抑制P13抗生素的合成,Ca^2＋和Fe^3＋则明显促进抗生素的合成．在不同浓度的Ca^2＋和Fe^3＋下,0．003mol／L的Ca^2＋促进P13的相对效价提高到267％．0．003mol／L的Ca^2＋与0．001mol／L Fe^3＋共同使用时P13的效价增加到291％,说明Ca^2＋和Fe^3＋对P13抗真菌素合成有协同作用．     

盐碱地孜然宽膜高产栽培技术

和静县耕地普遍含有盐碱，尤其下潮地盐碱更为严重。孜然种植后期又因浇水引发孜然立枯病、菌核病，造成孜然死亡严重，连年单产仅在50-80kg，亩徘徊。因此，我县在协比乃尔布呼乡、古尔温门肉牛场境内盐碱地改进孜然种植模式为宽膜平铺获得成功，铺膜后很好地抑制了盐碱，提高地温。而且整个生产期不用浇水，确保墒情，中后期感病死亡率得到控制．单产电显著提高至150-200kg／亩，其裁培技术如下：     

油菜菌核病的发生规律及综合防治技术的研究

研究探明了带菌花瓣是油菜菌核病的主要侵染途径,主要侵染时期是油菜开花盛期,发病轻重的关键因素是4～5月份的雨日和雨量;确定了病茎病株的空间分布格局和抽样技术以及适合当地应用的预测模型,明确了药剂防治适期为主茎开花株率95%～100%至一次分枝开花株率95%～100%;提出的综防配套技术切实可行,防效显著.     

菊欧氏杆菌和水稻细菌性基腐病

福建省东北部的福鼎县早在20世纪的60年代初期就发现了一种水稻茎节部腐烂并伴有恶臭的新病害,就其症状判断．其病原极可能是一种细菌。沿海平原稻区、低洼田、受淹田发病尤重，晚稻发病重于早稻。若在苗期发病，有可能萌发再生分蘖．拔节期发病则形成枯穗,一般产量损失为10％-20％。限于当时的技术水平，笼统地称该病为“水稻基腐病”，并常将其与水稻小球菌核病、恶苗病甚至纹枯病相混淆。     

高光谱图像结合深度学习的油菜菌核病早期识别

油菜菌核病为土传病害,发病早期叶片无可见症状,从植株表面很难发现。用叶片的普通光谱图像或RGB图像无法对其进行识别。采用高光谱图像作为监测技术,结合深度学习模型构建油菜菌核病发病早期识别模型,并取得了较好的识别效果。以油菜菌核病为研究对象,采用菌丝块接种法,在油菜根部诱发病害。分别于发病后第2、 5、 7、 9天采集发病油菜植株和健康植株光谱图像。对高光谱图像去除背景、 S-G光谱曲线平滑处理、剪切、分割等处理后构建模型训练测试数据集。以Resnet50深度学习模型为基础,通过增加特征图数量,减小第1层卷积核大小来提高模型对油菜菌核病发病早期的识别能力。通过交叉验证、模型结构改进前后识别能力对比、模型泛化能力测试等,验证了改进模型的识别能力和泛化能力。Resnet50模型结构改进前后,对油菜菌核病发病早期的识别正确率分别是66.79%、 83.78%和88.66%,改进后模型的识别正确率分别提高了16.99%和4.88%,模型的识别精度和召回率也得到很大提高。所提出的识别模型平均识别正确率为88.66%,精度和召回率达到83%以上,只有对发病第7天的召回率为79.04%。把构建的多分类...