多因子综合相关法的简化——条件频率法

<正> 《农作物害虫预测预报的多因子综合相关法》(朱伯承1975昆虫学报第18卷第4期),以下简称综合相关法。此法最大的优点是无需解多元线性代数方程组,经直接分析各因子与预报量的“单相关”,即可建立预报方程。这种方法发表后,我们进行过试用,方法和效果是肯定的。但应用此法除需要逐一计算各个单相关外,特别是需要计算其常数项(b)及系数项(b_(lk)~l),从而建立预报方程(P_l)及进行“0,1”特征处理,计算虽然较简单,但较繁锁,稍不留心,容易搞错。而条件频率法是多因子综合相关法的简化,它比综合相关法更简便、易学,其效果和综合相关法是完全一样的。介绍如下。     

分级统计法预报昆虫发生期和发生量

<正> 分级统计法就是预报量和预报因子分为多级。用数理统计预报昆虫发生期和发生量的一种统计预报方法。这个方法运算简便,易学易懂,且预报准确率较高,值得推行。 一、基本原理 将预报因子x分成k级(k=1,2,3,…,s),预报量y分成l级(l=1,2,3,…,s),然后把历年测报数值,按预报要素(预报因子和预报量通称谓预报要素,简称要素)分级标准演化为分级表,组建x_1;x_2,…x_m的列联表,在列联表的基础上计算概率贡献进行预报。 第j个预报因子对预报量y处于l级的概率贡献公式为:     

条件频率法的改进──加权频率法

条件频率法和综合相关法[1,2]都是将预报因子对预报对象的作用等同对待。在许多实际问题中,各预报因子所起的作用往往是不同的,用条件频率法或综合相关法来预测,无疑会影响其预报的准确性。为了解决这一问题,作者在本文中提出了一种新的简便预测方法──加权频率法。1基本原理与方法首先将原始资料依据分级标准进行分级。设有m个预报因子工人xj（j=1,2,……,m）分为s级,预报对象y分为r级。然后根据各预报因子与预报对象分级数码制作额数列联表,将xj处于k（k=1,2,……,s）级时的总个数,以nk·表示;将xj处于k级时,y=1（1=1,2…     

麦长管蚜发生量预测预报方法的研究

本文应用我市10年资料,分别把小麦抽穗期(5月上旬)和灌浆末期(5月下旬)麦长管蚜发生量作为预报量,首先采用相关系数法选出(1)抽穗期蚜量预报因子:冬前秋苗期虫源基数(x_1);1月份平均气温(x_2);4月中旬降雨量(x_3)。(2)灌浆末期蚜量预报因子:5月上旬温雨系数(x_1);抽穗期蚜量基数(x_2)。然后分别采用“多因子简化综合相关法”和“模糊列联表法”进行预报,经回报检验,11年准确率分别为90.9％和86.4％,均明显高于经验预报,具有较好的实用价值。     

农作物害虫预测预报的多因子综合相关法

农作物害虫的发生是由各方面因子决定的,因此在进行害虫预测预报时必须要考虑各方面因子的作用。 本文介绍多因子综合相关的预报方法,把预报量和各预报因子按一定标准化为若干级,用特征资料“0,1”表示之。经直接分析各因子与预报量的“单相关”建立预报方程。     

棉铃虫年发生量长期预报多因子相关试测

<正> 为了提高棉铃虫年发生量长期预报的准确性,笔者将本所(赣北州地)多年测报观察的数据资料进行多因子综合相关试测。现整理报告如下。 一、多因子综合相关试测的计算 (一)全年20瓦黑光灯下棉铃虫蛾量 经综合分析和两数相关系数的“显著”性测定,笔者认为影响全年20瓦黑光灯下棉铃虫蛾量长期预报的因子虽较复杂,然其主要的有当年1月上旬降雨量,3月中旬平均气温,5月上旬平均气温,5月中旬降雨量等(表1)。 经两数相关分析及计算两数相关直线回归预测式其结果见表2。     

用模糊权重列联比预测农业昆虫发生程度

用列联系数、相关系数和因子权重系数分别构成模糊向量,用列联表中的条件概率,模糊条件概率和列联比分别构成模糊矩阵,然后交叉组合,采用模型预测农业昆虫。凡是用列联比构成模糊矩阵的,回报准确率均达100％,明显优于条件概率,模糊条件概率构成的模糊矩阵。     

利用多因子综合相关法预测二化螟的发生量

<正> 二化螟的发生量是多因子影响的结果。然而,多因子的综合利用回归分析法太麻烦,如果用综合相关法(朱伯承,1975)来分析就容易得多。这里所谈多因子综合相关法的基本原理是对预报量在各种因子作用下出现的概率作出估计。在估计一种因子对预报量所起的作用时,是看它在一定的水准上预报量出现某种等级的概率,然后将各种可能的概率综合起来,以便从各种因子的不同等级水准的变化,推算预报量等级的概率,这种方法的优点是计算简单。     

马尾松毛虫幼虫高峰期发生量的预测模型研究

【目的】为了提高马尾松毛虫Dendrolimus punctatus Walker发生量预测预报结果的准确性,为选用合适的预测模型提供依据。【方法】本文用平稳时间序列法、回归预测法、BP神经网络法、马尔科夫链法和列联表多因子多级分析预测法研究建立安徽省潜山县1983—2016年33年的马尾松毛虫1代和2代幼虫高峰期发生量的预测模型,并对5种模型进行比较。【结果】以卵高峰期卵量为自变量的回归模型、多元回归模型和逐步回归模型预测结果与实际值相差0.21~0.31头/株,其它8个一元回归预测结果与实际值相差1.06~1.58头/株。平稳时间序列预测2015和2016年的结果与实际值完全相符。BP神经网络预测结果若以误差标准为1头/株,1983—2014年预报准确率1代为90.32%,2代为100%。马尔科夫链预测2015和2016年,预测结果与实际值完全相符,均为1级。列联表多因子多级综合相关分析法预测2015和2016年的结果与实际值完全相符,1983—2014年1代幼虫高峰期发生量预测的历史符合率均为90.32%,2代为83.47%。为了研究不同分级标准对预测值的影响,将2代幼虫高峰期发生量的1级标准改为小于3.5头/株,则历史符合率为74.19%。【结论】上述方法中,回归预测法自变量的选择是预报准确的关键;时间平稳序列法适用于害虫发生过程符合平稳时间序列的标准;马尔科夫链法和列联表分析法分级标准科学与否直接影响预测结果的准确性;BP神经网络法可用于自变量与预报量非线性关系的研究,是一种比较理想的预报方法。     

变维矩阵模型在温室白粉虱种群动态模拟中的应用

自七十年代以来,温室白粉虱(Trialeurodes vaporariorum Westw.)已成为我国北部温室中的主要害虫。为了最经济地将害虫控制在经济允许水平以下,必须进行数量预报和最优管理。为此,建立种群动态的模拟模型是必不可少的一步。 当然,影响昆虫种群动态的因子是很多的。但作为变温动物,温度因子是最基本的因子之一。尤其对那些象温室白粉虱的昆虫,温室系统相对地简单,天敌从种类到数量上都很     

利用列联表分析预报二代玉米螟为害程度

<正> 全市夏玉米面积正逐年扩大,已成为秋粮生产中的重要作物。为促进粮食增产,有必要探讨一些新的测报方法。近几年来,通过对历史资料的整理分析,进一步明确了二代玉米螟种群数量变化与生态因子的内在联系,应用列联表,组建三个中期预报模式,测报准确率较高,颇有应用价值。     

荒漠内陆河岸胡杨和多枝柽柳幼苗种群空间分布格局及种间关联性

运用方差均值比率法、负二项参数、丛生指标、平均拥挤度、聚块性指数和扩散系数等7个指标以及双项轨迹方差法,研究了塔里木河中下游荒漠河岸植被建群种胡杨(Populus euphratica)和多枝柽柳(Tamarix ramosissima)幼苗种群的空间分布格局和种间关联性.结果表明,胡杨和多枝柽柳幼苗的空间分布呈显著的聚集分布,聚集规模大小为16 m2.利用2×2列联表χ2统计量、联结系数和共同出现百分率等测度方法,综合分析了2个种对联结性质和程度.结果表明,胡杨和多枝柽柳2个幼苗种群表现出强的正关联,这2种植物种群现处于稳定分布格局,种间共存,占有共同的生态位.     

害虫统计预报级别的划分问题

<正> 害虫统计预报有长期、和中期之分。前者一般是定性预报,建模和预报都需要对虫情进行分级。而中期预报则有分类预报和非分类预报两大类。分类预报包括判别分析、聚类分析、模糊综合评判、列联表等方法,它们都要求对虫情进行分级处理;非分类预报的统计分析方法主要为多元回归分析,它可以处理分级或不分级的数据。可见,大多数统计预报方法都要求对数据进行分级处理。     

昆虫种群动态模拟方法的一点改进──三化螟种群动态模拟模型的研究

以Ｒｕｅｓｉｎｋ（１９７６）的模型为基础,根据昆虫个体一般不同步地进入下一发育阶段的状况,当昆虫各虫态发育到完成该虫态发育所需要的最低年龄级数后,假定各年龄级的昆虫种群均以一定的概率分布函数值进入下一个发育阶段,同时根据有效积温向前推进。据此,对昆虫种群动态模拟方法作了一点改进。该方法综合了已有的种群模型的优点,因而较Ｒｕｅｓｉｎｋ（１９７６）和ＣｈｉＨｓｉｎ等（１９８５）提出的方法更真实地反映了昆虫种群动态的变化规律。根据三化螟自然种群生命表的资料,分析和确定逐日存活率、逐日发育率和逐日生殖率,对三化螟种群进行逐日动态模拟和预测,同时引入环境因素对种群的控制作用,研究不同环境条件下的种群动态,经验证,模型基本能够反映田间三化螟的发生规律。     

天敌昆虫控害机制与可持续利用

天敌昆虫是自然生态系统内抑制害虫种群的重要因子,利用天敌昆虫控制农业害虫是安全有效的害虫控制策略,也是未来害虫管理发展的方向.本文在系统总结国内外研究进展的基础上,提出害虫治理要从“被动应急控制”转变为内部助增的“主动促进自然调控”的新理念,创新多种天敌昆虫协同控制多种害虫的“网式协同调控”新途径,建立一个自我维持并可有效降低害虫种群水平的农业生态系统.未来的研究应针对“天敌昆虫调控害虫的内在机制”与“天敌昆虫在农业生态系统中持续发挥作用的生态学基础”等关键科学问题,从基因、个体、种群、群落和生态系统不同层次,重点开展:1)天敌昆虫寄生和捕食害虫的行为与适应机制;2)天敌昆虫大量繁育的营养与生殖生理基础;3)寄生性天敌昆虫与寄主互作的免疫机制;4)天敌昆虫协同控害的生态学机制;5)天敌昆虫可持续利用的生物防治新模式等方面的研究.     

佛手瓜简化培养基诱导小麦花粉植株的研究

我们研究了佛手瓜简化培养基(表1)诱导小麦花粉植株;以马铃薯简化培养基(简称“薯“)作为诱导愈伤组织的对照培养基和MS 吲哚乙酸0.5毫克/升 激动素2毫克/升(简称MS)作为愈伤组织分化的对照培养基。 愈伤组织的诱导结果是“薯”和“瓜 激素”两种培养基的诱导频率因不同材料而异(表2,表3)。多数的材料是“薯”的诱导频率较高,但这两种培养基诱导的愈伤组织转移至MS分化培养基时,前者分化白苗率较高,后者分化绿苗率较高。值得注意的是“瓜”培养基诱导的愈伤组组频率高于“瓜 激素”(表3)。 愈伤组织的分化是“瓜(分)”对愈伤组织的分化频率仅为MS的二分之一;同时前者比后者分化绿苗率也较低(表4)。然而,“瓜(分) Fe”与MS对愈伤组织的分化频率几乎相等,绿苗分化率前者高于后者(表5)。     

应用综合距平相关法预报三麦粘虫发生期

本文应用我县12年资料,把三麦粘虫发生期作为预报量,首先采用符号法选出了预报因子:4月上旬温度(X_1);3月下旬至4月中旬温度(X_2);4月下旬降雨量(X_3);卵高峰日(X_4);雌蛾高峰日(X_5)。然后对综合距平相关法的实际应用作了介绍。     

利用加权列联表分析法预测二化螟发生量

<正> 在水稻孕穗期做好二化螟Chilo supressa-Iis(Walker)发生程度预测,防患于未然,已是植保工作的重要任务。本文以我县1971～1983年的虫情和气候资料,应用加权列联表分析法(李百炼,昆虫知识,1984年第3期第141～144页),对第二代二化螟发生量进行了如下分析。 预测资料的选择 第二代二化螟发生量的预报量可选用白穗率或发蛾量两个指标。但由于二化螟在稻田中的数量分布受水稻品种类型影响,田块间差异很大,如作白穗率调查的取样方法不当,加上此虫有转株习性,调查数据往往不能代表实际发     

山东稻区褐飞虱的发生规律及预测研究

褐飞虱在山东稻区一年发生3-4代．当地不能越冬,第二代是主要为害世代,发生在8月下旬至9月中旬。将影响发生的因子如虫源,降水量、气温等输入微机．筛选出的预报因子．用模糊列联表方法建立的预报矩阵,经1994年应用．准确率为100％：     

“8455”小麦植株化学成分与麦蚜（长管蚜,二叉蚜）种群消长的关系

通过对两种肥力条件下的“８４５５”小麦植株化学成分与麦长管蚜和麦二叉蚜种群消长关系的研究与分析,结果表明可溶性糖、含钾量、含水量是影响麦二叉蚜种群消长的主要因子,胱氨酸是影响麦长管蚜种群消长的主要因子．