分辨法在虫情测报上的应用

<正> 分辨法是统计学中对事物进行分类预测的一种方法。在虫情测报中,经常需要对预报对象进行分类(分级),如预测某害虫发生早、迟;为害程度重、轻等,如再深入一步还可分为重、偏重、偏轻、轻等情况。统计分辨法对这一类问题可以较好的分析,预报效果较好。现将这一     

虫情分类预报的模糊集判别法

<正> 判别法是先将预报对象划好类,再构造一个判别函数,然后根据判别函数求出判别临界值来判别未来虫情类别。如《分辨法在虫情测报上的应用》一文所介绍的。此法由于需要解多元线性代数方程组,在预报因子众多,作多级预报时,使用起来很不方便。 本文介绍的模糊集判别法是应用模糊数学对资料进行处理,通过计算各交点距离大小来作预报判断,无需解多元线性代数方程组,是各种害虫分类预报的简便方法之一。     

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:     

最小一乘线性回归在昆虫预报中的应用

<正> 回归分析方法作为一项有效的预报方法,目前已成功地应用于虫情预报上。尤其是一元回归方程,其方法简单实用,深受昆虫工作者欢迎。 我们对于一元回归方程,利用最小二乘法求出回归方程中的回归系数及其截距,即设有自变量x和因变量y,我们进行n次观测,得数据(x_1,y_1),(x_2,y_2),…(x_n,y_n)到直线的离     

江苏省稻纵卷叶螟迁入期虫情指标与西太平洋海温的遥相关及其长期预报模型

将西太平洋海温作为长期预报因子,根据场相关分析方法进行相关普查,用GRADS软件绘制了江苏省宜兴、盐都、靖江地区稻纵卷叶螟迁入峰期、峰期持续时间及峰期蛾量等各虫情指标与各格点逐月的月海温值间相关系数的时、空分布图,从中找出了与稻纵卷叶螟迁入期各虫情指标相关的强信号海区,并对预测因子进行最优化相关处理,建立了三地区稻纵卷叶螟迁入期各虫情指标的长期预报模型.结果表明：三地区稻纵卷叶螟迁入峰期与西太平洋海温存在共同的高相关区;稻纵卷叶螟迁入持续时间与西太平洋海温具有较好的相关关系;海温显著影响迁入峰期蛾量,二者间具有较稳定的相关关系,且其相关程度随季节变化而变化;所有预报模型均通过了α＝0.01的显著性水平检验,说明预报结果与实际值较吻合,预报模型切实可行.该预报模型将能提前1~2个月做出预测意见,对江苏省水稻虫害防治、水稻生产以及最大限度地减轻化学农药污染、改善环境质量具有重要意义.     

稻纵卷叶螟中期测报的初步研究

稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis Guenée自六十年代中期上升为全国主要稻区的常发性害虫后,我地为全国稻纵卷叶螟常年成灾县之一。为了更好地指导大面积稻纵卷叶螟防治工作,在距主害代一月前作出虫情预报是必要的。根据作者在黔江县积累的稻纵卷叶螟多年测报资料,采用“平稳时间序列法”或“相关系数法”进行分析,建立稻纵卷叶螟在本地的中期预报模式如下:     

用多级判别技术预测害虫种群动态

判别分析有基于Buyes准则和Fisher准则两种类型,它是多元统计分析中的一种方法,常常应用于气象的预测预报工作,在害虫预测预报领域中还很少见到这方面的报道。作者应用四川省营山县1971～1983年的虫情和气候资料[1],根据Buyes准则的多级判别原理,对第二代二化螟Chilosupressalis（Walker）发生量进行了分析,旨在为水稻孕期保护提供依据。1多级判别的基本原理1．1多级判别的基本思想[2]从已经掌握的历史上每个类别附体）的若干组数据（个体）出发,总结出分类的规律性（判别函数或判别方程或判别模型）。这样,对于新的个体,由巴总…     

树木花期预报的花芽形态测量法研究——以大山樱花期预报为例

树木花期预报在林果、养蜂、园林和旅游业等方面有很大的实用价值。该文以大山樱(Prunus sargentii)为例,探讨通过花芽形态测量进行花期预报的新方法。通过1998~2000年对北京玉渊潭公园大山樱进行的数据采集和处理,建立了线性和指数两种预报模型。2002年的试报检验表明,采用3株的观测数据,并利用3日滑动平均的方法,对观测数据进行处理后所作的预报,误差在3 d以内的预报达80%以上;2003年连续测报的平均误差,模型1为1.6 d,模型2为2.1 d。这一树木花期预报的物候学新方法,简便易行、建模周期短、预报精度高,在春季芽膨大后,直至露瓣期之前,可以逐日连续发布预报。     

分辨法的简化

<正> 分辨法在虫情测报上的应用,黄侠敏同志已作过介绍,以下称原始分辨法。本文将原始分辨法的简化方法介绍如下,以下称简易分辨法。 一、简化的过程及应用 原始分辨法是通过对预报因子的定量分析,来达到对预报对象的定性分辨。而简易分     

快速准确的虫害预报方法—预报速查表法

<正> 计算机的普及推广使更多的数学理论渗透到生态学领域。在病虫害测报中,一方面监测技术不断地发展,另一方面预报手段更多地采用各种数学方法。同时,监测技术的变化和发展也要求采用相应的数学方法对监测所获得的数据进行分析处理,以便建立能利用监测资料进行预报的程序和方法。但一般由此而建立的     

大气环流特征量的水稻白背飞虱发生程度预报模型的研究

根据500hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性,利用线性及单调曲线相关与最优化因子相关两种技术对环流特征量因子进行普查、对比分析,发现白背飞虱虫情指标与环流因子之间关系不仅是线性及几种单调曲线的关系,而且还存在非线性、非单调的单峰(谷)型的相关关系,并从中挑选一批与水稻白背飞虱虫情指标相关极其显著、稳定性强、因子间相互独立、可靠的大气环流特征量作为预报因子,在此基础上,建立了江苏省水稻白背飞虱虫情指标预报的环流模型,且还证实了模型中的环流因子与影响白背飞虱迁入、发生发展的气象条件呈显著相关关系,为预报白背飞虱发生程度提供了新的长期因子和新途径。     

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…     

基因芯片整合方法在预报儿童急性髓性白血病亚型中的应用

对急性髓性白血病（AML）病人进行明确的亚型分类,有助于制定合适的治疗方案并预测其治疗效果。之前研究表明基因芯片技术在白血病亚型分类中已取得了较好效果,但由于儿童AML发病率较低,相应的芯片分析研究较少,因此目前用于构建儿童AML亚型分类模型的数据相对不足,是否可以应用现有的成人分类模型数据来对儿童AML进行预报还有待研究。应用基因芯片整合分析方法,对来自不同实验的研究成人或儿童AML亚型分类的基因芯片数据进行整合,应用支持向量机分析整合后数据集的亚型预报准确率。结果表明整合后的芯片数据在儿童AML亚型分类预报中的准确率达到97．24％,特征基因分析结果也说明在同一种AML亚型中,对于来自不同年龄组的样本,其特征基因有较高的表达相似性。     

吉林通化地区杨树栽培的生态区划

选取通化地区与杨树生长有密切关系的、具典型代表和鲜明时空分布规律的气候因子和自然地理因子作为统计指标,运用聚类分析方法对全区林业生态环境进行分类区划,划分为4个气候小区;调查全区26个引种的杨树生长状况,重点针对其抗寒性进行分类分级;针对杨树新品种与该地区环境适应性关系,确定杨树栽培的生态区划结果,并对每一气候小区的特殊情况具体分析,提出杨树引种栽培的科学依据．     

我们是怎样利用“天敌”战胜果树害虫的

1965年我们公社农业实验站组织了虫情预测预报网活动,我们生产队让我当虫情测报员。当时我想当测报员可不是简单的事,怕干不好,思想上有畏难情绪,可是又想到我是贫下中农的子弟,在解放前全家什么也没有,解放后劳动人民翻身作了主人,父亲是共产党员,常告诉我不要忘记了过去的苦和今日的甜,我想到这些就接受了虫情测报员的工作。 刚当测报员,我什么也不懂,通过公社测报网开会学习,才懂得了看虫预报打药的方法。我以为能看虫打药就一定会治住虫了,结果出乎意料之外,红蜘蛛、卷     

回归分析法在三化螟中长期预测中的应用

<正> 回归分析法是较常用的一种数理统计预报方法,使用比较简便。本文在对我省丰城县近21年(1957—1977年)三化螟虫情及气象等实测资料,经过成因分析及相关系数检验,找出影响螟情主要因子的基础上,应用回归分析法(包括一元、多元、逐步回归),初步作出了用于丰城及附近地区的三化螟预测式(数学模式)14个,其中发生期预测式10个(短期1个,中期8个,长期1个),发生量及螟害趋势预测式4个(中长期)。     

基于小波包变换的基因微阵列数据预处理方法

目的:基于阿尔茨海默病微阵列基因表达数据,分析研究微阵列基因表达数据预处理的新的有效方法。方法:首先采用标准差滤波、FSC(特征记分准则)和WPT-SAM(小波包变换-微阵列数据显著性分析)方法对微阵列基因表达数据进行预处理,比较处理后获得的基因数和FDR值;然后采用分类聚类方法对处理后的数据进行分类聚类和分层决策聚类,比较分类聚类结果。结果:标准差滤波和FSC方法获得的初筛基因数据较WPT-SAM方法多,但FDR值也高、后续分类聚类结果较WPT-SAM方法差。结论:WPT-SAM方法在预处理微阵列基因表达数据中,是比较灵活理想的分析方法。     

基于小波包变换的基因微阵列数据预处理方法

目的:基于阿尔茨海默病微阵列基因表达数据,分析研究微阵列基因表达数据预处理的新的有效方法.方法:首先采用标准差滤波、FSC(特征记分准则)和WPT-SAM(小波包变换-微阵列数据显著性分析)方法对微阵列基因表达数据进行预处理,比较处理后获得的基因数和FDR值;然后采用分类聚类方法对处理后的数据进行分类聚类和分层决策聚类,比较分类聚类结果.结果:标准差滤波和FSC方法获得的初筛基因数据较WPT-SAM方法多,但FDR值也高、后续分类聚类结果较WPT-SAM方法差.结论:WPT-SAM方法在预处理微阵列基因表达数据中,是比较灵活理想的分析方法.     

模糊分级法在害虫分析中的应用

<正> 在昆虫种群数学生态学的研究中,对害虫及其天敌的调查或试验数据,常常要进行统计分析,为了计算方便,对于大量的数据首先要进行分级统计。通常采用以其精度为级宽的连续等分分明分级,即一个数据必属于而且仅属于     

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