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搜索结果: 1-15 共查到知识库 植物病虫害测报学相关记录205条 . 查询时间(1.39 秒)
2024年7月11-12日,全国农业技术推广服务中心在四川眉山召开2024年全国秋粮重大病虫害发生趋势会商会,来自北方马铃薯产区9省(区)测报技术人员及有关专家综合分析了2024年北方马铃薯晚疫病田间菌源量、种植品种抗病性、天气条件等因素,预计马铃薯晚疫病在西北、华北、东北主产区总体中等发生,黑龙江中西部、甘肃中东部、河北北部、山西北部、内蒙古兴安岭沿麓及阴山沿麓等地局部将偏重发生,发生面积624...
近期,黄淮海、东北、西北等地一代粘虫蛾量明显上升,黄淮海大部地区峰期早、蛾量高,东北多点田间查见二代卵。结合天气条件和作物种植情况,预计二代粘虫全国发生面积3500万亩,总体中等程度发生,局部蛾量高、降水丰沛区域局部会出现高密度田块,发生为害盛期为2024年6月中下旬至2024年7月上旬。
受境内外虫源基数低影响,2024年春季草地贪夜蛾在西南华南地区总体偏轻发生,根据当前各地虫量、夏季气象和夏玉米种植条件综合分析,预计夏季草地贪夜蛾总体偏轻至中等发生,全国发生面积3500万亩次。
根据当前病虫发生基数、水稻品种抗性、栽培情况和气象条件等综合分析,预计2024年早稻病虫害总体偏重发生,全国发生面积2.58亿亩次。其中,水稻二化螟、“两迁”害虫、纹枯病偏重发生,局部地区大发生;稻瘟病及其他病虫害偏轻至中等发生。
2024年3月中旬以来,跨境迁飞的水稻“两迁”害虫陆续在越南中部、北部稻区以及我国华南、西南、江南稻区出现虫峰,境外虫源地迁出峰偏早、虫量偏大,我国早期迁入区始见期偏早、多地虫峰超千头,对西南单季稻区、华南早稻区水稻安全生产造成较大威胁。
据各地监测,2024年南方春播马铃薯主产区晚疫病发生偏早、田间菌量大、马铃薯品种抗性差、未来天气条件适宜,预计马铃薯晚疫病在西南及武陵山区等春播马铃薯主产区总体偏重发生,其中湖北西部、重庆东南部等产区局部大流行风险高;发生面积1220万亩,发生盛期多在2024年4月下旬至6月下旬(见下表)。
据全国农业技术推广服务中心组织有关省级植保机构和科研教学单位专家会商分析,预计2024年全国小麦主要病虫害总体偏重发生,发生面积8.9亿亩次,其中病害发生5.2亿亩次,虫害发生3.7亿亩次。中后期发生面积约占全年发生面积的85%。赤霉病在长江中下游、江淮和黄淮南部麦区偏重流行。茎基腐病在黄淮麦区偏重发生。纹枯病在江淮、黄淮海等部分麦区偏重发生。条锈病在江汉平原、黄淮南部和关中西部偏重发生。蚜虫在全...
根据2023年秋季各旗县区越冬基数调查结果和呼和浩特市气象部门2024年春夏季气候趋势预测,结合呼和浩特市农作物种植制度和作物布局,以及病虫发生规律和历年发生情况,预计2024年呼和浩特市农作物重大病虫呈中等偏轻发生态势,局部条件适宜、虫源基数高或害虫迁入量大的旗县区将中等至偏重发生。
蚕豆常因赤斑病(俗称火风病)的流行导致大面积减产,全市蚕豆赤斑病年平均发病率高达90%以上,因该病造成的产量损失超过30%,重病田块甚至绝收,严重制约蚕豆保供生产。 当前强冷空气来袭,局部地区出现降雪、冻雨等灾害性天气,而这种天气极易诱发蚕豆赤斑病爆发与流行。为此特提出蚕豆赤斑病预警提示和防控措施,全市蚕豆主产区县需积极开展蚕豆赤斑病统防统治工作,确保蚕豆安全生产。
要早期发现稻蓟马首先必须了解稻蓟马发生的特点,掌握其发生规律。稻蓟马除为害水稻外,还能为害小麦、游草等多种禾本科杂草。
根据当前水稻主要病虫害发生基数,结合历史数据、水稻生育进程和气象预报等因素,对迟熟水稻主要病虫害进行了综合研判,预计全省迟熟水稻主要病虫害总体偏重发生。其中稻瘟病、稻曲病在感病品种上偏重发生;单(双)季晚稻纹枯病中等发生;稻飞虱在沿江江南偏重发生,其他地区中等发生,六(4)代低龄若虫盛期在9月上旬;稻纵卷叶螟总体偏重发生,在部分单(双)季晚稻上集中为害,六(4)代低龄幼虫前峰在8月底至9月上旬,主...
贵州省高等学校外来入侵生物监测与防控重点实验室于2023年6月由贵州省教育厅批准立项建设。实验室现有科研人员13人,其中正高级职称2人,副高级职称7人,中级职称4人;在读博士生2人,硕士生25人。近三年实验室先后承担国家级、省部级、市厅级等各类科研项目45项,项目经费累积771万元。本实验室以贵州省重大入侵生物的检测、监测与绿色防控技术研究为核心,在“外来入侵生物监测预警及风险评估”“重大入侵生物...
在进行山药病虫害现场调查时,需要主要查看以下几个方面。
目前,正值水稻生长期和二化螟预防的关键时期,鉴于二化螟冬后虫口基数明显偏多、2023年5月上旬蛾和卵量明显偏高,结合历史数据、水稻种植情况和气象预报等因素,对一代二化螟发生趋势进行了综合研判,各地要高度重视,加强监测预警,抓住防治适期,实施综合防治。
该设备有效利用无线传输、计算机视觉、深度学习、人工智能等技术,实时感知并获取靶标害虫图片,依托建立的数据应用平台,将虫害识别的专家知识和图像智能识别技术相结合,实现了茶小绿叶蝉的识别和自动统计,同时能获取茶园气象信息,为开展人工普查、定防治期,提供了科学的数据支撑。该套自动监测识别系统,对茶小绿叶蝉的识别统计准确率达85%以上,实现了监测预警的智能化和实时化,有效解决了完全依靠人工调查带来的测报工...

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