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     

FUZZY综合评判在棉红铃虫测报上的应用

本文以在浙江省宁波市镇海区进行的１２年棉红铃虫（ＰｅｃｔｉｎｏｐｈｏｒａｇｏｓｓｙｐｉｅｌｌａＳａｕｎｄｅｒｓ）性信息素诱蛾试验为基础,通过相关分析,选取第一代蛾高峰期前累计诱蛾,棉花现蕾期和６月中旬到７月上旬的降水量３个参数,构建对第二代平均卵量进行综合评判的模型。由于多种因子对诱蛾量的影响具有不确定性和模糊性,采用ＦＵＺＺＹ综合评判模型建模。以回报准确率为标准,对９种权重、４类评判矩阵和６种广义算子以及它们的特性作了比较和讨论。在构建的２１６个模型中,有９４个模型的历史符合率达到１００％。在这些模型的基础上,得到了一个优化评判模型。该模型与常规线性回归模型比较具有准确、方便、所含信息多等待点。在评判模型的基础上,增加第一次发现卵量的日期,构建了预报模型,该模型加强了预报的功能。模拟运行,可得到“预报速查表”;预测结果与大田相符。该研究为性信息素和其它行为调节物质在测报上的应用以及动态经济阈值的研究提供了一些新的思路。     

棉红铃虫二代卵量预报因子的分析

长江流域棉红铃虫Ｐｅｃｔｉｎｏｐｈｏｒａ　ｇｏｓｓｙｐｅｉｌｌａ（Ｓａｕｎｄｅｒｓ）对棉花的经济损害主要是第二代卵孵化后的幼虫造成的。由于卵孵化后的幼虫很快就进入棉铃取食为害，给防治造成很大的困难，因此做好第二代田间卵量预测是整个棉红铃虫测报计划的关键。常规所采取的田间查卵。查花和查铃的方法，既费时费力，又常因人为因素带来较大的误差。性信息素监测棉红铃虫因其简单、灵敏、方便，已被许多测报部门采用，有些地方已积累了多年的资料，但仍没有完全取代传统的方法。本文对影响棉红铃虫第：二代卵的主要常用预报因…