“三秋”大范围降雨如何应对?烟台农业部门发布技术指导意见
吃瓜电子官网最新热点:“三秋”大范围降雨如何应对?烟台农业部门发布技术指导意见
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齐鲁晚报·齐鲁壹点 杜晓丹 通讯员 孙铭泽 9月7日,🎉从烟台市农业农村局获悉,当前,烟台市陆续进入秋收秋种高峰期。😊近期全市出现多次大范围降雨,为立足抗灾抓好“三秋”生产,该局🤔发布技术指导意见。 9月全市平均降水量167.1毫米,🔥较常年同期偏多113.9毫米,较去年同期偏多135.6毫米。👍10月1日至6日6时,全市平均降水59.8毫米,根据气象部门😘发布的消息,本周(10月6-12日)烟台市有两次降水过程,预😆计周平均降水量20-40毫米,局部50毫米以上,较常年明显偏😍多。目前一些地块土壤水分已经过饱和,有的出现短时积水,形成“😅秋汛”,一定程度上影响了秋收进度。 大范围降雨对秋收秋😅种影响: 收获晾晒难度增加、播种推迟 秋收方面。🎉一是显著加大收获难度。田间泥泞,常用的轮式收割机械难以进地作😂业。履带式收获机械保有量少,收割效率低,收获成本较高。人工收😉获难度增大,运输机械进田到地头困难,存在收得下、运不出问题。😜部分作物出现倒伏,加大了收获难度。二是抢收造成收获偏早。部分😂农户尤其是小农户受天气影响,担心降雨影响收获而提前抢收,导致😜籽粒未能充分灌浆、影响产量,含水量多在35%以上,影响籽粒千🤗粒重和商品性。三是增加收获晾晒难度。连续阴雨导致秋粮收获后晾🎉晒困难,烘干成本增加且能力难以满足需求,小农户没有烘干习惯,🤔受潮霉变风险增大。 秋种方面。一是导致播种推迟。土壤一😅旦持续过湿,延误整地作业,直接影响适期播种,进而影响冬前壮苗😎培育与安全越冬。二是影响播种质量。土壤湿度过大造成黏重板结、😜透气性差,增加了整地难度,抑制了种子正常发芽与出苗过程,不利🚀于幼苗健壮生长。三是加重病害风险。连续阴雨天气为病原菌繁殖传😍播提供了有利条件,小麦在播种后更易感染茎基腐病、纹枯病等土传😘病害。 科学应对技术意见: 分类抢收减损、适墒播🥳种 秋收方面。这一时期是实现丰收在田到丰收在手的最关键😉时期,要采取各种措施,积极应对不利天气,因地制宜分类管理,做⭐好科学收获工作,确保多收一块是一块、少损失一点是一点。一是分😴类抢收减损。对已经成熟或接近成熟地块,具备机械进地条件,要及💯时抢收;对土壤墒情过高,短期内不具备轮式机械进地条件的地块,🤯应调度履带式收获机械进田作业;对严重积水渍涝且不具备履带式收😉获机械条件的,以及出现玉米倒伏的地块,要抢时疏通沟渠,开挖沥🙌水沟,抓紧人工抢收。二是推行适期晚收。对离成熟有一段时间的地😉块,不宜抢早收获,以免严重影响产量,同时导致籽粒破损较多,增🔥加霉变风险或烘干成本。要充分延长灌浆期统筹作物成熟度和农机匹🙌配度,适期进行收获。三是及时干燥保粮。对已经收获的,有烘干条🤩件的,立即烘干后入库; 对不具备烘干条件的,采取果穗装笼措施👏通风晾晒,或通风处摊平存放、天睛抢晒,防止发热霉变,保障粮食❤️品质。 秋种方面。要按照“适墒应变、抗逆精播、以技补晚😘,以促为主”的原则,稳定播种面积,狠抓播种质量,加强苗后管理😂,打好小麦丰产基础。一是排水散墒。宁可晚播,不能烂耕,墒情过😉多地块要尽快排水散墒、沥水排湿,改善机械作业条件,着力提高耕😡整质量,二是适墒播种。宁可晚播也要适墒。确保耕层土壤相对含水🙄量70%-80%时播种,力争做到播期服从墒情。三是适量播种。❤️晚播小麦,要适当增加播量。晚于适宜播种期播种的,每晚播2天,🤯每亩增加播种量1-2斤。上限控制在20公斤/亩。同时抓好种子👏包衣,坚决杜绝“白籽下地”。四是适当浅播。底墒充足,播种深度🥳3-4厘米为宜,防止播种过深导致出苗偏晚、苗小苗弱。五是科学😊施肥。持续降雨导致土壤养分流失,播种时要施足底肥,底肥比例应💯提高至60%-70%,适当增施磷钾肥,增强小麦抗逆能力。六是❤️苗后管理。缺苗断垄的地块及早做好补种,抓好冬前化学除草、地下🙄害虫、茎基腐等病害的防治工作,构建合理丰产群体。返回搜狐,查😂看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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