饲草与耕作制度

研究苜蓿间作对中间偃麦草生产力的影响，发现间作很少限制其产量。

湖南日报8月27日报道,25日至26日中国工程院院士、湖南省农科院党委书记柏连阳带队赴江华县鹅塘村、江永县七工岭村实地调研指导驻村帮扶工作。省农科院驻村帮扶工作队自2025年5月入村以来,两村村集体经济由2024年的5万余元增至2025年的27万余元。在鹅塘村,工作队引进市场主体发展订单农业,累计带动近3000人次就近务工。在江永七工岭村,工作队大力推进香芋种质改良、脱毒种苗繁育、水旱轮作示范,有效破解香芋品种退化、病害高发等痛点。在2025年度全省驻村帮扶考核中,鹅塘村、七工岭村两个帮扶队考核获评优秀,6名驻村帮扶队员个人考核全部获优秀等次。

近日,一场聚焦紫金蝉茶产业核心竞争力的专项技术培训在紫金县紫城镇黄花庄园举行。培训由紫金县农业农村局指导,中国科学院华南植物园、河源市农业产业化龙头企业协会与广东省农业科学院河源分院联合主办,吸引全县50余名茶企技术骨干与制茶农户参与。本次培训重点推广'冬菌夏蝉:红松茸生态套种促进紫金蝉茶提质增效'项目,由84岁的紫金蝉茶资深种植者陈炯昌与中国科学院华南植物园研究员曾兰亭联合发起。该模式利用茶树行间空隙和冠层天然遮阴,冬闲期铺设稻壳、玉米芯等农业废弃物基质套种红松茸,每亩茶园可产红松茸2000至3000斤,45天出菇,采摘期持续至次年4月,恰好衔接春茶开采。改良后土壤为小绿叶蝉营造更适宜栖息环境,茶叶中游离氨基酸、可溶性糖等关键风味物质含量明显提升。

华北大学Zhang等基于EfficientNet与FPN多尺度特征融合构建田间害虫智能检测框架:EfficientNet作为轻量级注意力嵌入骨干网络提取层次特征,集成多尺度检测与分层FPN融合以提升微小、不显眼的害虫识别性能。在37种田间作物常见害虫上的实验表明,所提模型在IoU阈值0.5下的平均精度([email protected])达到98.89%、平均识别错误率1.57%、平均推理时间仅0.048秒/图像,在检测精度和实时性能间取得平衡,为田间害虫监测提供轻量、可靠、自动化的监测解决方案,促进数据驱动、精准的害虫管理,推动可持续绿色精准农业。

为满足大豆-玉米带状复合种植中差异化施药需求,本研究开发了基于实时处方图解析、时空喷嘴匹配与延时补偿的带状变量喷药系统。使用ArcMap生成具有预定施药量级别的模拟处方图,基于高精度RTK-BDS定位建立田间坐标转换模型并结合SRAM预加载实现快速处方矩阵寻址;开发喷嘴空间位置预测模型与前向延时补偿控制算法,减少动态作业中由定位偏移、执行器响应滞后和液压延迟引起的边界错位。带状变量喷药试验中延时补偿后平均边界偏移由0.69米降至0.29米;大豆与玉米带不同施药量级下平均流量控制精度均超95%,流量变异系数均低于6%。

福建省农科院农科沃土生态草业产业研究院联合中国热带农业科学院南亚热带作物研究所,在广东省湛江市麻章区湖光镇举行'旱地—绿肥轮作栽培技术观摩会'。夏播60天,印度豇豆、崖州硬皮豆鲜草亩产分别1840.92公斤、1260.63公斤,豆科绿肥依托根瘤实现生物固氮,翻压还田后每亩可分别替代尿素17.96公斤、12.31公斤,有效削减了化肥施用量。科研团队创新实现绿肥播种与番薯采收同步作业,大幅压缩生产用工与时间成本,绿肥生长期无需额外追肥、灌溉,盛花期直接翻压还田,经10-15天充分腐解后即可栽种下一季番薯,形成闭环生态循环种植模式。

汕尾市农技推广服务中心联合广东省农业科学院农业资源与环境研究所、华南农业大学资源环境学院,在海丰县城东镇汕尾市丰美生态农业科技有限公司的180亩综合示范基地举办广东节水增粮推进县项目现场观摩会。示范基地分区打造了'双季稻—冬小麦''双季稻—甜玉米''双季稻—蔬菜''双季稻—冬种绿肥'四种周年种植模式,并配套水肥一体化滴灌、全程机械化、无人机植保、作物配方施肥等集成技术。'双季稻—冬小麦'模式实现周年化肥减量15%以上,全年粮食总产较传统单季稻提升400公斤/亩;水肥一体化滴灌系统田间灌溉节水率达30%以上。

由河南省农业科学院食用菌研究所牵头制定的农业行业标准黄淮海地区粮菇轮作技术规程顺利通过专家组技术审查。该标准针对黄淮海地区小麦-玉米长期单一耕作方式、秸秆机械化还田、化肥过量使用导致的土壤质量下降等问题,将大球盖菇嵌入粮食作物种植体系,创建了粮菇轮作秸秆高值利用改土技术。该标准2025年9月立项,2026年6月通过专家审查。

植物病害每年造成全球农业产量损失20%-40%、经济损失超2200亿美元。文章提出统一深度学习流水线,集成语义分割、基于回归的严重程度估计和病害分类,根据感染叶片面积比例将胁迫严重程度分为四档。在包含1641样本、六个类别的苹果树叶病害分割数据集上,采用MobileNetV2的U-Net表现最佳,像素准确率98.20%、mIoU 0.70、检测准确率99.41%、单张图像处理时间仅14.7毫秒,适合实时田间应用。计算出的严重程度指数与专家标注高度相关(r=0.968, R²=0.937),为自动化作物监测和决策支持提供可靠方案。[预印本]