Journal of Agriculture and Forestry（农业与林业）
ISSN Online: 2996-1955 | 期刊DOI: 10.57237/j.jaf |开放获取期刊|季刊
Journal of Agriculture and Forestry ( 农业与林业 ) 是一本关注农业和林业最新进展和相关技术研究的国际学术期刊。本刊采用开放获取（Open Access）模式，经过专业严格的同行评审，致力于发表农业发展的自然规律、森林环境资源的保护、开发与利用、森林植物等相关领域的原创研究论文。旨在反映农业与林业前沿进展及水平，推进学科专业化进程，为国内外的专家、学者、科研人员提供一个良好的传播、分享和交流的平台。Journal of Agriculture and Forestry ( 农业与林业 ) 欢迎相关领域内的原创文章、最新评论文章和案例研究在该期刊上发表。
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2024年6月，第3卷，第2期
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页码：14-19
录用日期：2024-04-18
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出版日期：2024-04-24
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打顶是棉花生产中的一项关键技术措施，直接影响其产量和品质。以兵团第一师八团棉花主栽品种塔河2号为研究对象，设置3个打顶时间处理（T1、T2、T3）和1个CK处理，开展不同打顶时间对棉花塔河2号生长发育与产量的影响分析，确定该区域合适的打顶技术。结果表明，随着打顶时间的推迟，塔河2号棉株果枝台数增加0.97个，株高和果枝始节高增加5.82cm、2.16cm，果枝平均长度和倒三节平均度逐渐减小3.88cm、6.37cm，节间长度先增加再减小；下部结铃数最多，平均占比44.0%，中上部接近，分别占32.9%、23.1%；内围铃结铃数均最多，占比在81.33-88.61%；外围铃结铃数均较少，占比在11.39-18.67%；产量总体呈现先增加再减小的变化趋势，T2处理产量最高，达到6849.15 k... 展开更多 -
页码：20-28
录用日期：2024-05-06
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出版日期：2024-05-23
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森林火灾作为一项全球性的环境问题，对生态系统、经济发展和社会安全构成严重威胁。准确预测森林火灾对于制定有效的预防措施和减少火灾带来的损失至关重要。随着机器学习技术的发展，其在森林火灾风险预测领域中的应用逐渐成为研究热点。鉴于不同的机器学习算法具有不同的数据处理能力和预测精度，比较和选择最适宜的算法对提高预测模型的性能显得尤为关键。本研究通过分析1990至2019年广西省的气象数据和相应的火灾等级信息，选取了10种机器学习算法进行实验。在数据预处理阶段，严格处理了缺失值和异常值，以确保数据质量可靠。随后，利用准确率、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线等多项指标，全面评估各算法的预测性能。为进一步检验模型的稳定性和鲁棒性，并确保所选模型具有更强的泛化能力，研究实施了5折交叉验证。结果显示，S... 展开更多 -
页码：29-33
录用日期：2024-05-23
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出版日期：2024-05-27
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笔者受农民将烟草梗与松脂熬制后作为生物农药防治病虫害的启发，针对茶园、果园遭蚧壳虫大面积严重危害而无特效药可治的情况下，经十多年试验研究，发明了一种防治“茶树蚧壳虫药物”。即利用2.5Kg--3.0Kg烟梗叶和0.1--0.3Kg Kg松脂（俗名松香）加入86--90Kg浓度为32%的氢氧化钠溶液中搅拌混合，熬煮1-2小时后过滤，将滤液进行离心分层，使其分为上、下两层，并进行分离，将磷酸分别加入所得的上、下层滤液中，使上层溶液的Ph值为7，加入肥皂进行乳化得溶液A，下层溶液的Ph值为11，加入磷酸二氢钾进行活化得溶液B，在使用时将等量的溶液A、B混合而成乳剂油，因其浓度为25%，故取其磷酸（汉语拼音首字L）和松脂（S）将其命名为25%LS乳剂油；使用时A、B与水按1﹕1﹕80-120的容积比... 展开更多
