论清洁卫生防治储粮害虫的生态效应

从粮堆生态系统原理，阐述了实施清洁卫生防治工作，就能获得调节粮堆生态系统环境因子，提高环境阻力的能力，阻碍能流、中断物流，妨碍生物潜能的实现，打破害虫生态平衡的生态效应，达到控制和消灭储粮害虫的目的。清洁卫生防治是储粮害虫控制的基本对策，是实现绿色储粮的必经之路。     

储粮害虫危害研究进展

产后节粮减损是涉及收获、干燥、农户储存、运输、储藏、加工、销售等粮食产后全链条的系统工程，粮食储存安全是粮食产后安全的非常关键环节。储粮害虫是粮食产后损失的重要生物因子，给粮食安全储藏带来了极大危害风险。本文从储粮害虫感染途径、危害类型、危害方式、危害指标等方面综述了储粮害虫的危害，以期为今后科学地评价储粮害虫危害风险等级、制订储粮害虫危害评价指标体系及制订绿色储粮策略提供参考，为粮食储存安全、节粮减损提供策略支撑。     

论储粮害虫的生态调控

从储粮生态学观点分析了影响储粮害虫的生态因子和仓储生态系统的特点,阐明储粮害虫的生态调控概念及其储粮害虫的生态调控措施。综述了储粮害虫的生态调控措施研究与应用进展。     

马六甲肉食螨防控储粮害虫研究进展

储粮害虫绿色生态防控是我国粮食绿色仓储提升行动的重要任务之一,捕食螨防治储粮害虫是一种利用生态因子抑制储粮害虫的生物防治技术。马六甲肉食螨通过取食害虫和害螨的卵及低龄幼虫达到控制有害生物种群的目的。具有分布广、数量多、捕食虫谱广和捕食量大等优点,是我国粮库中的优势捕食螨。本文简述了储粮害虫捕食螨的防控技术,并结合团队近几年的研究,分析了马六甲肉食螨防控储粮害虫优势与进展,以及马六甲肉食螨人工扩繁技术和粮库防控释放技术,实仓应用情况。该技术成本低廉、操作便捷,而且无污染、无抗性,为绿色、生态、安全的储粮害虫综合防控和化学药剂减量提供参考。     

储粮害虫低氧应答机制的研究进展

气调储粮技术是利用低氧抑制仓储系统内生物呼吸作用的原理,达到害虫防治目的一种绿色、有效手段,然而储粮害虫很强的低氧适应性限制了这项技术的实际推广。近年来,储粮害虫低氧应答机制的研究已成为研究的热点。本文将从储粮害虫低氧适应策略及相关调控机制两方面进行综述,重点探索昆虫低氧应答调控机制,包括低氧诱导因子(Hypoxia induced factors,HIFs)依赖型低氧调控模式和非HIF依赖性调控模式,以便为深入揭示储粮害虫低氧应答机制提供研究线索,为制定新型、有效、绿色的防治储粮害虫策略提供理论依据。     

基于知识图谱的绿色储粮技术研究可视化分析

随着科技的进步,传统储粮技术逐步升级为以气调和低温储藏为主线的绿色储藏技术,为全面把握绿色储粮技术研究发展脉络,运用CiteSpace软件,通过定性与定量相结合的研究方法,分析Web of Science及中国知网数据库的文献数据并以此绘制可视化知识图谱。通过对图谱分析得出,国内期刊的主要研究热点为储粮害虫、机械通风、储粮品质,注重害虫检测及生物与物理综合防治害虫的研究,如何控制粮食品质的变化是研究重点;国际期刊同样重视对虫害霉菌的防治,同时在更高储存效率前提下考虑经济成本,将大数据技术初步融入到绿色储粮技术中。最后,对绿色储粮主要的三种技术：气调、低温、生物与物理综合防治技术进行细致的总结与归纳,为该领域未来值得进一步探讨的研究方向提供参考。     

浅议绿色储粮

在粮食储藏中广泛使用的化学药剂已受到严格的限制,绿色储粮已成为储粮工作者近年来研究的热点之一。绿色储粮技术主要包括干燥储粮、低温储粮、气调储粮、生物防治、物理防治及习性防治等。     

北方地区平房仓内环流控温储粮技术应用研究

结合北方地区气候特点和储粮情况,在夏季对高大平房仓进行了内环流技术试验.通过对试验仓房温度变化的测试,证明了内环流技术可以明显降低仓温、粮温,有效控制储粮害虫生长繁殖,有效减少熏蒸次数,实现粮食的绿色储藏.     

中高温储粮区粮堆表层害虫种类调查

环境温度是储粮害虫发生发展的关键因子,我国中温和高温储粮生态区的温度环境适合储粮害虫的生长,是储粮害虫危害较为严重的区域,为更好地指导该地区粮库进行储粮害虫综合防治,随机选取了中温和高温储粮生态区内的19个粮库,采用波纹纸板诱捕器诱集法,开展了主要储粮害虫调查研究。结果表明:中温和高温储粮生态区内的19个粮库中,包含了18种主要储粮害虫。中、高温区主要储粮害虫种类差异不大,粉食性害虫种类远远高于蛀食性害虫;中温、高温区均适宜害虫发生发展,中温区害虫种类略高于高温区。     

现代信息技术在储粮害虫检测中的应用

储粮害虫检测技术一直是粮食储藏害虫防治的研究热点。本文以储粮害虫检测技术研究现状及其不足为基础,针对储粮害虫防控发展所面临的技术需求展开了研究,介绍了储粮害虫检测技术的发展历程,并对光学、声学、图像识别等领域的现代信息技术进行了描述与分析。根据现代信息技术的机理与特点,讨论了在储粮害虫检测中技术特点、应用成效、发展趋势等研究进展并对比分析了各种信息检测技术的优缺点,文章最后对储粮害虫信息检测技术的发展进行了总结与展望,对今后完善储粮害虫检测技术及实现粮食安全管理具有重要实际意义。     

气调杀虫在储粮害虫防治中的研究与应用进展

粮食在储藏期间极易遭受储粮害虫为害,目前全世界主要采用以磷化氢熏蒸为主的方式防治储粮害虫。但是,由于长期单一使用化学杀虫剂,储粮害虫抗药性逐渐增强,害虫防治面临新的挑战。在此背景下,气调作为替代化学杀虫剂的一种绿色储粮害虫防治方式逐步受到人们广泛关注。本文对气调杀虫的发展历程、杀虫机理、影响因素和应用情况等方面进行综述,以期为今后更好地应用气调技术防治储粮害虫有所裨益。     

植物性杀虫剂防治储粮害虫的研究进展

储粮害虫的危害能够引起粮食减产和品质下降,目前使用化学农药的负面影响的出现,使得亟待发现新的环境友好型农药进行储粮害虫的防治.植物成为寻找新的环境友好型绿色农药的重要来源,很多学者在植物性杀虫剂的应用研究方面做了大量的工作.针对植物性杀虫剂在储粮害虫防治研究中所取得的成果,系统介绍了植物性杀虫剂的作用方式、作用机理、活性成分等方面的研究进展,以期为从事植物性杀虫剂研究的工作提供参考.     

信息素及其在储粮害虫检测中的应用

在粮食储藏过程中,准确检测粮堆内害虫种类和密度是害虫综合防治的重要依据,而传统检测方法存在工作量大、检测结果滞后等缺点,因此寻找新的检测手段具有重要意义。研究发现,昆虫信息素具有安全、绿色、微量、高效等特点,可用于储粮害虫的检测与控制。概述了昆虫信息素的结构鉴定、人工合成、采集方法,主要分析了信息素在储粮害虫监测诱捕检测法和信息素成分分析法中的应用研究,并讨论了信息素在上述两种检测方法的应用中所存在的难题,以期为储粮害虫检测技术的发展提供参考。     

一机两廒氮气防治储粮害虫技术在高大平房仓中的应用

多次试验证明,采用自制富氮储粮机生产的氮气充入粮堆,经膜下循环回风网络,使粮堆氮气浓度达到95%以上,保持16～20天,可以有效杀死粮堆害虫.并能降低粮堆上层温度,保持储粮品质,可以实现绿色储粮,提高产品附加值.一机两廒氮气防治储粮害虫技术可减少设备用电量,提高经济效益.     

高大平房仓实行绿色环保储粮初探

绿色环保储粮又称无污染储粮 ,其实质是利用低温储粮原理 ,科学利用现代化储粮设备将粮食温度长期控制在 15℃以下 ,从而降低粮食的呼吸程度 ,抑制害虫和微生物的生长、繁殖 ,避免化学药剂的污染 ,减少粮食损失 ,延缓品质陈化 ,达到安全储存和保鲜的目的。对于新建高大平房仓如何实现绿色环保储粮呢 ?1　实行绿色环保储粮的必要性和可行性1 1　必要性多年来 ,由于一些仓储企业一味追求“四无”比例 ,而忽视储粮品质的管理 (包括营养品质、工艺品质和商品价值 ) ,造成储粮陈化加剧 ,陈化粮食库存增加 ,粮食销售不畅 ,给本已不景气的粮食市场…     

二氧化碳气调储粮的实仓试验研究

用 CO_2作气调基质的气调储粮技术不但能有效地杀灭储粮害虫,突破我国粮食储藏长期依赖磷化氢等化学药剂防治害虫的局面,而且避免了化学药剂危害人体、污染粮食、腐蚀仓储设备和破坏环境,实现储粮化学药剂的"零排放",满足了人们对绿色食品和环保的需求,同时为抑制害虫抗性增长提供了新方法,是一种安全、简便、有效、卫生的技术。     

储粮害虫生物防治技术研究进展

由于长期使用化学杀虫剂防治储粮害虫，使其产生严重的抗药性，且污染环境。介绍储藏中的常见虫害及其造成的损失，根据粮食储藏绿色、环保、安全的要求，探讨粮食储藏过程中针对储粮害虫的生物防治技术，综述在稻谷储藏中关于昆虫生长调节剂、信息素、微生物源物质、植物及植物提取物等生物防治技术的应用研究进展，以期开拓储粮害虫防治思路，减少或避免储粮害虫造成的损失，为未来研究储粮害虫防治技术提供参考。     

储粮害虫检测方法研究进展

科学、快速、准确进行储粮害虫检测是高效开展害虫综合防治的前提,也是保障粮食安全储藏的重要措施。本文根据国内外储粮害虫检测方法研究与应用进展情况,介绍了直观检查法、取样检查法、诱集检查法、电子检查法等储粮害虫检测方法及其优缺点,展望了储粮害虫检测技术发展方向,以期对我国储粮害虫发生的预测预报研究与应用有所裨益。     

储粮害虫防治的研究进展

储粮害虫的危害能够引起粮食减产和品质下降。介绍了国内外粮库储粮害虫防治和农户储粮害虫防治的研究进展,并阐述了所存在的不足,为从事储粮害虫防治的研究提供参考。     

卷积神经网络在储粮害虫图像识别中的应用研究

立足于当今储粮害虫图像识别领域面临的技术需求,针对现有的储粮害虫图像识别算法网络结构相对复杂,辨认率低,为此,引入卷积神经网络实现储粮害虫图像的识别。简要阐述了卷积神经网络发展过程,分析其网络结构,选用5种储粮害虫作为训练样本,分析了储粮害虫图像识别过程,最后通过实验得出了基于卷积神经网络的Alexnet模型对储粮害虫图像识别的精确度达97.62%,说明基于CNN对储粮害虫图像识别具有较高的准确率。