後期核心技術怎麼選

❶ 大數據方面核心技術有哪些

簡單來說，從大數據的生命周期來看，無外乎四個方面：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析，共同組成了大數據生命周期里最核心的技術，下面分開來說：

• 大數據採集

大數據採集，即對各種來源的結構化和非結構化海量數據，所進行的採集。

• 資料庫採集：流行的有Sqoop和ETL，傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle 也依然充當著許多企業的數據存儲方式。當然了，目前對於開源的Kettle和Talend本身，也集成了大數據集成內容，可實現hdfs，hbase和主流Nosq資料庫之間的數據同步和集成。

• 網路數據採集：一種藉助網路爬蟲或網站公開API，從網頁獲取非結構化或半結構化數據，並將其統一結構化為本地數據的數據採集方式。

• 文件採集：包括實時文件採集和處理技術flume、基於ELK的日誌採集和增量採集等等。

• 大數據預處理

大數據預處理，指的是在進行數據分析之前，先對採集到的原始數據所進行的諸如「清洗、填補、平滑、合並、規格化、一致性檢驗」等一系列操作，旨在提高數據質量，為後期分析工作奠定基礎。數據預處理主要包括四個部分：數據清理、數據集成、數據轉換、數據規約。

• 數據清理：指利用ETL等清洗工具，對有遺漏數據(缺少感興趣的屬性)、噪音數據(數據中存在著錯誤、或偏離期望值的數據)、不一致數據進行處理。

• 數據集成：是指將不同數據源中的數據，合並存放到統一資料庫的，存儲方法，著重解決三個問題：模式匹配、數據冗餘、數據值沖突檢測與處理。

• 數據轉換：是指對所抽取出來的數據中存在的不一致，進行處理的過程。它同時包含了數據清洗的工作，即根據業務規則對異常數據進行清洗，以保證後續分析結果准確性。

• 數據規約：是指在最大限度保持數據原貌的基礎上，最大限度精簡數據量，以得到較小數據集的操作，包括：數據方聚集、維規約、數據壓縮、數值規約、概念分層等。

• 大數據存儲，指用存儲器，以資料庫的形式，存儲採集到的數據的過程，包含三種典型路線：

1、基於MPP架構的新型資料庫集群

採用Shared Nothing架構，結合MPP架構的高效分布式計算模式，通過列存儲、粗粒度索引等多項大數據處理技術，重點面向行業大數據所展開的數據存儲方式。具有低成本、高性能、高擴展性等特點，在企業分析類應用領域有著廣泛的應用。

較之傳統資料庫，其基於MPP產品的PB級數據分析能力，有著顯著的優越性。自然，MPP資料庫，也成為了企業新一代數據倉庫的最佳選擇。

2、基於Hadoop的技術擴展和封裝

基於Hadoop的技術擴展和封裝，是針對傳統關系型資料庫難以處理的數據和場景（針對非結構化數據的存儲和計算等），利用Hadoop開源優勢及相關特性（善於處理非結構、半結構化數據、復雜的ETL流程、復雜的數據挖掘和計算模型等），衍生出相關大數據技術的過程。

伴隨著技術進步，其應用場景也將逐步擴大，目前最為典型的應用場景：通過擴展和封裝 Hadoop來實現對互聯網大數據存儲、分析的支撐，其中涉及了幾十種NoSQL技術。

3、大數據一體機

這是一種專為大數據的分析處理而設計的軟、硬體結合的產品。它由一組集成的伺服器、存儲設備、操作系統、資料庫管理系統，以及為數據查詢、處理、分析而預安裝和優化的軟體組成，具有良好的穩定性和縱向擴展性。

四、大數據分析挖掘

從可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析、語義引擎、數據質量管理等方面，對雜亂無章的數據，進行萃取、提煉和分析的過程。

1、可視化分析

可視化分析，指藉助圖形化手段，清晰並有效傳達與溝通信息的分析手段。主要應用於海量數據關聯分析，即藉助可視化數據分析平台，對分散異構數據進行關聯分析，並做出完整分析圖表的過程。

具有簡單明了、清晰直觀、易於接受的特點。

2、數據挖掘演算法

數據挖掘演算法，即通過創建數據挖掘模型，而對數據進行試探和計算的，數據分析手段。它是大數據分析的理論核心。

數據挖掘演算法多種多樣，且不同演算法因基於不同的數據類型和格式，會呈現出不同的數據特點。但一般來講，創建模型的過程卻是相似的，即首先分析用戶提供的數據，然後針對特定類型的模式和趨勢進行查找，並用分析結果定義創建挖掘模型的最佳參數，並將這些參數應用於整個數據集，以提取可行模式和詳細統計信息。

3、預測性分析

預測性分析，是大數據分析最重要的應用領域之一，通過結合多種高級分析功能（特別統計分析、預測建模、數據挖掘、文本分析、實體分析、優化、實時評分、機器學習等），達到預測不確定事件的目的。

幫助分用戶析結構化和非結構化數據中的趨勢、模式和關系，並運用這些指標來預測將來事件，為採取措施提供依據。

4、語義引擎

語義引擎，指通過為已有數據添加語義的操作，提高用戶互聯網搜索體驗。

5、數據質量管理

指對數據全生命周期的每個階段（計劃、獲取、存儲、共享、維護、應用、消亡等）中可能引發的各類數據質量問題，進行識別、度量、監控、預警等操作，以提高數據質量的一系列管理活動。

以上是從大的方面來講，具體來說大數據的框架技術有很多，這里列舉其中一些：

文件存儲：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS

離線計算：Hadoop MapRece、Spark

流式、實時計算：Storm、Spark Streaming、S4、Heron

K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB

資源管理：YARN、Mesos

日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana

消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ

查詢分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid

分布式協調服務：Zookeeper

集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager

數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib

數據同步：Sqoop

任務調度：Oozie

❷ 我想學一門手藝，可不知道學什麼

成年後的我們，想學成一門技術，為什麼會那麼難？
之前很長一段時間，有位同學一直想自學影視後期。於是從網上購買了大量的教程，書籍也買了好幾本。每天下班後便鑽進書房裡研究起來，打算在後期這個領域裡面有所斬獲。
起初學起來還不錯，經常在朋友圈曬出自己的作品，也收獲了很多朋友點贊。只是好景不長，慢慢地，他開始失去了學習的動力。
一方面是因為工作太忙，無法抽身來學習；另一方面，他覺得學這個好像對自己目前的工作用途不大，只是一時興趣使然，才會去想學習，而且也不知道要學到什麼程度。朋友圈裡的點贊，更多是為他的努力而點，並非真的是作品有多麼優秀。
沒有外界的反饋，工作上也不常使用，再加上本身的熱情度漸漸消退，很快，這門原本信誓旦旦要學好的技能，就此擱淺了。
他放棄得非常輕松，沒有為一件事的半途而廢感到絲毫的內疚。要知道，若是以前讀書的時候，我們的學習成績沒考好，有人能夠反省一個禮拜，然後通過拚命做題鞏固提高。
為什麼我們放棄得如此心安理得？為什麼大學畢業以後，想要學習一件原本在校園裡面很輕松能夠完成的事情，會如此之難？
人們會說，修煉不了技能肯定是因為方法不得當。的確如此，必須承認方法運用不當也是其中一個很重要的原因，但是好像還有什麼其他的原因，讓我們很難像過去學習一門愛好和技能一樣，專注而熱情地投入。
經常能夠聽到這樣的話：「只要你願意，只要你努力，一切都不會太晚」，或者是：「如果你知道自己想去哪，全世界都會為你開路。」
我們也很多次被這樣的故事感動過：
老羅 羅永浩28歲才開始學英語，你才大學畢業幾年，就放棄了？
著名形體藝術家王德順50歲才開始健身，79歲才上T台走秀，看看自己的身材，難道不慚愧嗎？
褚時健74歲才開始攜妻種橙，八十幾歲了還依然在奮斗，年輕人，你有什麼借口說你不努力？
每次看到這些我們總是心潮澎湃，覺得不管什麼年紀，只要願意，人生就有無限的可能。但是現實好像不是我們從書本和網上看到的那樣。
很多人工作數年之後，被問起平常業余時間有什麼興趣的時候，幾乎都啞口無言，更別提有什麼擅長的技能。
一些人心裡頭一有什麼想法，想要做一件什麼事，就立刻發朋友圈昭告天下：我決定減肥20斤，不減不換頭像，我下個月要開始攻克英語難關；我今年要完成至少20本影視後期書籍的學習……彷彿那個目標很快就達到了，但是結果只是一句被擱淺的空話。
下決心要開始靠設計賺錢的時候，並沒有感到全世界在為我們開路，反而覺得眼前的道路困難重重，並不像我原先想的那樣，一旦確立了這個志向，資源、靈感、機會就會向我涌來。
我們似乎高估了成年人的學習熱情和動力。是的，是學習的熱情和動力。我們大多數時候談的是學習能力和方法。
且不說，你在學習和修煉的過程中，可能會面臨的客觀環境的阻撓，你自己，都會在無意識的狀態下，給你前進的道路築起三座大山。
你沒有那麼多時間分配你真正想做的事
在漫長的歲月里，每天晚上抽出那麼一兩個小時來學習，日積月累，定能修煉而成。但是很多人的想法不是這樣的。
假設現在的你是一個工資不是很高的職工，工作也不算忙碌，晚上可以通過兼職來增加一部分收入，而且還不低（可能是本職工作內也可能是工作外的）；另一種情況是利用這個時間學習一門技能，每天只能修煉一兩個鍾頭，但是修煉這門技能不知道何時才能看到收益。
請問這時候如果是你，作何抉擇。
很多人會說，要沉得住氣，要區分好短期利益和長期利益；沒錯，沉得住氣可能能成，但是對於絕大多數人來說，選擇前者更加保險。
這當中還沒有算上加班的時間、需要對家庭負起的責任、陪伴家人的時間、還有社交的時間。
成年人的世界，更多關注有用沒用
我自己曾經有一段時間非常迷戀心理學，在網上淘了一些書回來看，有好幾次被我同事撞見了，他們都不約而同地問：「怎麼，學心理學，想轉行做心理咨詢嗎？」然後就是一通對學習心理學以後從事什麼樣工作的講解，什麼做培訓，等等。
成年人的指向，目的性都是非常明確的。如果一樣東西，他學了感覺到沒什麼用的話，大概不會有很強烈的動力去學。畢竟可選擇的東西有很多，犯不著把時間都投入到一個長期看不見收益的技能上去。
沒有人管得著你的狀態，恰恰是最壞的狀態
很多人都在埋怨有個變態的老闆，有個嚴厲的上司，每天有做不完的工作。
我們總覺得沒有人管的狀態，是最好的狀態。然而放在這里恰恰相反。
其實可以換個角度思考一下，如果沒有上司每天督促任務，沒有老闆嚴格的考核機制，你能夠成長得那麼快嗎？
在沒有人管的狀態下，你只要稍微遇到一點困難，隨隨便便找個理由，就可以放棄掉，比如今天太累了明天再練，最近心情不好，沒狀態，過一段時間再說。
隨著電影、電視劇行業的飛速發展，後期這個行業也得到了社會的高度重視。據數據顯示，「影視動畫」、「游戲美術」等專業的就業率超過93%。甚至於一些職場工作者也在慢慢的往這個方向靠攏。影視行業平均收入7000以上的人員達到30%，比起其他行業高許多，而大部分影視公司福利體系完善、獎勵手段多樣化更是新引人，可見影視後期行業可謂是香餑餑的行業。
欄目包裝設計師成為人們競相追逐的高薪行業。很多同學看到影視設計行業如此吃香，就開始自學影視設計，想通過自己努力換來一份不錯的工作，但是真正能通過自學找到影視設計工作的不到1%，也就是自學了一段時間最後放棄的佔了99%，這個是什麼概念呢，100個人裡面，僅有1個能自學成才的，那麼剩下的99%同學為什麼很難學會影視設計呢？
這其中的原因有太多，不過歸總就是，「沒有方向，沒有計劃，缺乏指導」！在自學的路上，這幾點就足夠致命的。現在互聯網時代，方便了我們對於資料信息的收集，我們可以通過網路得到很多資料。
正因為如此，也使得我們需要很強的辨別能力，太多錯綜復雜的資料，使得我們不知道到底什麼部分是我們該學的，什麼是不該學的！
舉個例子，我們都是知道做設計使用最多的軟體為ps，那麼ps不僅僅在設計行業能用，這軟體在很多行業都會使用到，這就說明其功能十分強大，那麼我們學習ps，是不是要把其所有功能都掌握才行呢？
這個答案是否定的，影視設計有其特定需要使用到的一些技法，我們只需要著重對這方面的技法進行熟練，就已經可以實現出我們的剪輯想法！
比如我們做影視設計基本是使用AE軟體來做的，那對於小白，零基礎入門的朋友可能並不知道！大家知道ps最著名的作用在於其p圖能力十分強悍，所以大多數入門的朋友可能就會去學習如何p圖，如果摳圖，等等！但是他們並不知道，這些功能在我們影視設計方面幾乎是沒機會用到的，到頭來，你學了一兩個月，卻沒有學到有用的東西，這就是在走彎路！
上面只是就ps軟體舉個例子，那縱觀這條自學之路，你到底要走多少彎路，要有多大的毅力才能自學成功呢！但是現在的社會大多數人都挺懶的，要有這樣毅力的人，少之又少，所以才導致大部分自學者半途而廢！
有句話我很喜歡，也很接地氣送給大家 ：努力這東西，不用拼天賦，光熟能生巧，就能幹掉很多人。因為大多數人都很懶，只要你每天努力一點點，就會超越很多人，普通人的世界歸根結底拼的就是誰能咬住牙不鬆口。
1.有條件的話，還是要請教練或者老師
這里所說的請教練和老師，並不是說有了教練和老師之後，可以避免走彎路或者速成。老師和教練確實可以給到你很多方法，但是更多的，是給你一個學習進度的反饋，幫助你建立科學的，自律的學習習慣。
如果是學習某個電腦技能，比如，設計，PPT，或者編程、寫作等，可以嘗試付費報名網上的課程。要找那種可以和老師、學員時常互動、交流、反饋的課程。
因為只有這樣，你才可以隨時了解你學習的進度，你的薄弱環節在哪裡，你是否偷懶導致已經很長時間沒有學習了。周圍人的學習也能給你形成一個壓力，逼迫你在不願意學習的時間也得堅持把它學完
2.為你修煉這個技能，找到一個足夠充分的理由
聽起來好像很功利，但是成人的世界，本身就是背負起很多責任。做事情的時候，功利一點，恰巧是對自己的時間負責。這也是我一直以來會碰到的問題，每當我遇到困難、挫折的時候，我都會想起這個最初的理由，當時做這件事的初衷是什麼，又是因為什麼堅持下來的。僅僅只是因為興趣，也許真的走不了多遠。興趣只能讓你在做某件事的時候感到愉快，開心，無法幫助你去度過每一個難關。
3.你需要去找到一個能夠增進你技能的環境。
換句話說，就是加入圈子。如果沒有圈子，有幾個可以一起學習的夥伴也可以，比如學英語，最好的辦法就是將你扔到一個說英語的國家那樣的環境，不會也得會；但很多人都沒這條件，能夠在國內找一些外國朋友一起聊天，每天不斷的交流，也勝過一個人獨自在家裡看《老友記》。
學習其他技能也一樣，比如你學UI設計，你得有一個共同學習進步的圈子，要有一個充分的環境去滋養。能夠在學習的過程中，收獲來自市場和用戶的反饋，同時根據用戶和市場的反饋做進一步的調整你學習的步伐，比起你獨自一人閉門造車要來得容易得多。
過去，我們因為僅僅好玩，而愛上象棋，並不斷地去鑽研；因為要和女孩子約會，而去學彈吉他；因為僅僅喜歡周傑倫，就不斷買他的專輯，日夜苦練他的歌。
如今，我們的學習能力和學習方法都比過去要強得多，只不過，成年世界裡的我們，心境變了，變得不再像過去一樣，學習一件東西來的那麼純粹。
學習本來就不是一件容易的事，自學這件事，更沒有我們想像中那麼簡單。我們已經回不到過去，能夠做的，就是用成年人學習的方式，完成自我的又一次蛻變。
有什麼想法可以發私信，分享一些行業經驗

❸ 成績不好的初中生適合學什麼技術

俗話說：男人害怕進入錯誤的行業，女人害怕嫁給錯誤的男人。初中生選擇學校和專業非常重要，這決定了畢業後的職業選擇。好的專業，好的學校它不僅是對就業類型和方向的選擇和確定，也是進入社會生活領域的重要行為，也是生活的關鍵環節。

給你推薦幾個專業

供用電技術

近幾年很多家長看到了電力行業的發展趨勢，就業前景非常廣闊，也比較樂觀，經常被初中畢業生問，老師電力這個專業初中可以去嗎？對於初中生來說，供用電技術是非常合適的，生活中處處離不開電，做飯用電，照明用電等等，我們日常用品很多都是用電驅動的機械製造的，並且畢業後分配到山東省內的各大電廠。

最後，小編想跟大家說的是，中考只是人生中的一個非常小的一段經歷，就算你中考失利，考不上高中，並不代表你不夠優秀。只要努力加油，不管你選擇哪類學校，也不管你選擇了哪一個專業，就把技術專業學好。就要明白人生是場馬拉松比賽，堅持到最後才上勝利。

最後，如果你想學電力、交通、計算機、高考升學等專業，歡迎來實地了解。

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❹ 【設施蔬菜周年生產的關鍵技術環節】關鍵技術與核心技術

設施蔬菜周年生產就是利用溫室、塑料棚等保護設施進行提早、延後和遮陽等形式的栽培,人為地創造適合蔬菜生長的環境和條件,增加淡季蔬菜生產的產量和花色品種,從而保證市場均衡供應。設施蔬菜生產屬於技術密集型與勞動密集型產業,要想達到預期生產目標,實現周年生產,就要掌握其綜合管理技術。
一、優良品種選擇
1.選擇抗當地主要蔬菜病害的品種
病害始終是造成蔬菜減產的主要原因之一,選用抗病品種是豐產、穩產,降低生產成本和減少農葯等對產品和環境污染的重要途徑。但是,一個抗病品種往往只是抗1種或2～3種主要病害,生產中應選擇抗當地主要蔬菜病害的新品種。
2.溫室、大棚等保護地栽培的蔬菜,環境條件與露地不同,選擇的品種應不同,而且保護地中不同的栽培季節也應選擇相應的專門品種適於保護地栽培的品種應有以下特點:葉量不能太大,株形有利於密植和通風透光,抗當地保護地栽培中的主要病害,產量高,品質好,耐低溫和弱光,番茄、彩椒等品種要易於著色,且色均勻、色正。同時,還應根據設施的特點選擇相應的品種:空間較大的溫室,生長期較長,栽培番茄、黃瓜等品種一般應選擇無限生長型,且能保持旺盛的連續生長和結果能力;而在大棚中栽培,番茄等可選擇有限或無限生長型。
3.根據不同的栽培季節選擇適宜的品種蔬菜有的蔬菜在不同季節栽培對品種的要求是很嚴格的,如果品種選擇錯誤,就會使生產造成大的損失。如早春反季節栽培的大白菜、蘿卜等,應選擇早熟、抗抽薹能力強,抗病性強,前期耐低溫,後期耐高溫的春白菜、春蘿卜類型;夏季栽培的大白菜、蘿卜應選擇耐熱、抗病毒病和其他主要病害能力強的專用品種,而且應注意控制播種期。早春栽培花椰菜應選擇中熟或晚熟的春季生態型品種,如果選擇早熟品種就會出現「早花」現象;秋季宜選擇早熟的秋生態型品種,如果選擇春生態品種就會造成花球出現晚,甚至不出花球。
4.根據蔬菜產品的目標市場選擇相應的品種不同地區、不同的蔬菜消費群眾,有著不同的消費習慣,對蔬菜的商品性狀要求不同。因此,在安排蔬菜生產時,要針對目標市場的商品要求選擇相應的品種。
5.出口蔬菜品種的選擇出口蔬菜對商品性和安全性要求更高,大多採用專用品種。如出口番茄一般選擇硬果型,果實大小為中果型,紅果為多。國內普遍栽培的軟果型番茄不耐貯運,不能用於出口。另外,用於出口的洋蔥、大蔥等在球形、硬度等方面均有嚴格的要求,應選擇專用品種。
二、合理的茬口安排
安排好生產茬口,運用配套的技術措施,是獲得優質高產,取得理想的經濟效益的前提。蔬菜茬口的安排,需要深入了解多種蔬菜在不同環境條件下的生育規律,還要對各種設施特點和調控技術准確掌握。蔬菜由於品種繁多,按栽培季節進行歸類可以分為越冬茬、春茬、夏茬、伏茬、秋季茬5大類。露地蔬菜茬口安排較為簡單,但隨著蔬菜設施栽培技術的發展,蔬菜茬口安排也變得較為復雜。正確安排棚室菜茬口,需要掌握以下幾個方面:
1.熟悉常見蔬菜的生物學特性對蔬菜作物的生長發育規律,其生長發育對溫度、光照、水分、土壤、營養等條件的要求,在生長發育過程中易發的主要病蟲害,品種是否優良等。
2.掌握一定的氣象知識特別要了解當地的氣候變化特點(季節變化特點),一些災害性天氣(如台風、倒春寒等)以及梅雨季、初霜期、終霜期等特定氣候現象的出現時間,並了解這些氣候現象與蔬菜的栽培季節、栽培管理措施的關系。
3.掌握蔬菜栽培過程中的一些基本操作方法掌握播種、育苗、施肥、灌水、植株調整、保花保果、病蟲害防治、採收等管理技術,特別應該掌握一些先進的管理技術,如二氧化碳施肥技術、滴灌技術、微噴技術等。
4.掌握蔬菜銷售的市場信息和蔬菜新品種的信息重視投入產出比,分析經濟效益。
三、培育壯苗技術
1.種子消毒應該根據不同蔬菜的要求來控制溫湯浸種的溫度和浸種時間。
2.催芽關鍵把握住催芽過程中的溫度、濕度和每天沖洗次數及沖洗方式。
3.播種營養土的配製、覆土的厚薄與次數、使用育苗盤還是育苗缽,都要根據實際狀況來統籌考慮。
4.苗期管理發芽期主攻目標是苗全、苗齊、不徒長,幼苗期的主攻目標是根系發達、幼苗健壯。要控制設施內白天與夜間的溫度,保持一定的溫差,定植前注意煉苗。管理過程中要控制澆水,掌握澆水時間和澆水方式。要了解各種蔬菜的壯苗標准,如幾片真葉、株高和莖粗多少、葉色應該怎樣、葉柄長度與葉片長度之比等。
四、施肥技術
1.配方施肥技術根據各類蔬菜整個生育時期的需肥規律和需肥量,按比例施用氮、磷、鉀及微肥,充分滿足植株對肥料的需求。注意增施有機肥,減少化肥使用量,多用液肥和微肥。這樣,可以提高抗性,減少病害,改善品質。
2.隨水追肥技術將植株所需的肥料按一定比例加入到蓄水池內,隨灌溉而施入到植株根系部位。該技術能夠減少用水和工時,避免有害氣體對蔬菜產生危害。並適合於施用充分發酵腐熟的有機肥,不適用氨水、碳酸氫銨、硝酸銨等易揮發的化肥。
3.補施氣肥技術利用二氧化碳氣肥發生器或發生劑補充適量二氧化碳,增強光合作用,促進蔬菜生長和雌花分化,同時改善品質。
4.應用活性肥料技術低溫弱光環境下使用活性肥,增強根系活力,促進對土壤中營養物質的吸收,避免低溫障礙。
五、溫、濕、光調控技術
1.提高溫度的方式①適時揭開覆蓋物。揭開草簾後室溫下降1～2℃,10～20分鍾後室溫開始上升,此揭簾時間較為合適;②雙層薄膜。外界氣溫較低時,在作物和設施頂棚之間再加一道薄膜,可以提高溫度4～5℃;③設防寒溝:在溫室南部腳底,挖一道深50cm、寬40cm防寒溝,內填麥糠等保溫材料,能夠提高設施內的溫度;④增施有機肥。提高土壤的貯熱保溫能力;⑤保持適宜的土壤濕度。水分較多時土壤熱容量大,可以提高土壤貯熱量。
2.溫度控制方法①深溝高畦栽培,畦高20～30cm;②改用無滴膜或防滴劑,全地膜覆蓋;③育苗採取暗槽移植法,打足移苗床水分,再植苗填土,不澆明水;④利用自然通風法控制設施內的濕度;⑤病蟲防治時要盡量採用無水施葯法。
3.減陰增光①選用耐弱光品種;②充分利用散射光;③選用透光率高、無滴持效期長的棚膜並注意膜的清潔;④室內張掛反光幕,地面覆蓋白色薄膜;⑤合理栽培作物,間種要高矮搭配才能保證光照充足。
六、灌溉技術
1.膜下灌溉技術該技術有利於消除土壤板結,降低室內相對濕度,減少病蟲害的發生;有效地保證室內的氣溫和地溫。
2.微灌技術該技術實際上是一種微小流量的灌溉,其特點是灌水流量小,一次灌水延續時間長,灌水周期短,所需工作壓力較低,能夠較精確的控制灌水量,能把水和養分直接輸送到作物根部附近的土壤中去。微灌技術具有三節(節水、節能、節地)三省(省工、省肥、省錢)、兩增(增產、增收)的優點。它包括滴灌、微噴灌、滲灌。
七、其他管理技術
1.吊線落蔓技術適於無限生長型蔬菜。可以充分發揮新葉的功能,使採收期充分延長,一般是封頂整枝效益的2倍。
2.植株調整技術對於結果類蔬菜,必須調整好植株長勢,做到合理留果,及時抹去萌生側杈和營養枝,摘除老葉、病葉,防止盛果期植株封壟,田間郁蔽,影響通風透光。這樣,能獲得較好的產量。
3.保花保果技術造成落花落果的原因有多種,如溫度過高或過低、光照不足、水分缺乏、鬆土傷根造成的營養不良、肥水不足等。具體情況應該具體分析來採取措施才會有效,如溫度造成的可使用生長調節劑(防落素、2, 4-D等)。
4.間、套、復種技術設施生產空間面積有限,向空間要效益就應提高間、套復種指數。設施蔬菜周年多樣化生產模式如:冬春大棚茄子――夏白菜――秋大棚黃瓜,冬春大棚茄子――夏小白菜――秋延後瓠瓜,春提前番茄――早大白菜――遲菠菜。這些生產模式均取得了較好的生產效益。
5.綜合防治病蟲害技術採用控制蔬菜生產的生態條件,優化種植環境,以生物和物理方法防治為主,通過栽培技術調控,減少化學農葯的應用。利用設施主要害蟲的天敵和工廠化生產技術;應用防蟲網、銀灰色反應地膜防止蟲害和避蚜;利用遮陽網、塑料膜進行遮光防雨減少病害;利用滴灌裝置與地膜覆蓋降低病害傳播等,採取以上綜合措施,能夠降低蔬菜病蟲害的發生和危害。
(通聯:河北省撫寧縣職業技術教育中心 066300)