GM(1,1)模型残差修正的探讨

近年来,灰色系统理论在农业病虫害预测中已得到广泛应用,其中最易为人接受的GM（1,1）模型已经在实践中取得可喜的成就。但是灰色系统理论作为一门新兴学科,在实际应用中,还有不少理论问题有待于研究。本文就GM（l,呈）预测模型建模过程中出现的有关残差修正问题作了如下有益的探讨。1GM（1,1）预测模型现以“褐稻虱灰色灾变长期预测初探”（吕雨土,昆虫知识26（5）：257～260）一文为例,加以说明。文章采用浙江街县1974～1986年晚稻田间揭稻虱发生量的历史资料,对原始资料规定加权平均最高时百丛虫量达2000只为灾年,不到刘如…     

四纹豆象发育起点温度及有效积温

在 2 1～ 36℃范围内设置 6个温度对四纹豆象卵、幼虫、蛹的发育速率进行了测定 ,结果表明 :卵在 2 1～ 36℃、幼虫在 2 1～ 30℃和蛹在 2 1～ 33℃之间的发育速率与温度均呈直线关系 ;用直线回归法所得卵、幼虫、蛹的发育起点温度分别为 15.82 ,15.18,16 .0℃ ,有效积温分别为 6 2 .54,151.0 6 ,10 2 .76日度     

基于移动终端的稻田飞虱调查方法

【目的】建立一种基于移动终端的稻田飞虱调查方法,以减轻测报人员劳动强度,提高稻田飞虱调查的客观性,实现稻飞虱调查结果可追溯。【方法】利用Android相机、可伸缩手持杆和装载控制相机APP的Android手机研制了稻田飞虱图像采集仪。在Android开发环境下,利用socket通信和视频编码等技术,实现Android相机的视频采集与编码模块、视频传输模块和相机命令控制模块等。利用Android NDK开发和Java web等技术,实现手机端的视频预览模块、手机控制模块、图像上传模块等。相机实时拍摄的视频将压缩成H.264格式,通过RTSP/RTP协议控制其传输至手机端。手机端通过解压缩,实现实时预览相机所拍摄的视频,并控制相机拍摄水稻茎基部飞虱图像,同时将图像传输到手机端。稻飞虱识别算法部署在云服务器上。手机端可选择稻飞虱图像上传至云服务器,云服务器运行稻飞虱自动识别算法,结果返回至手机端。【结果】基于移动终端的稻田飞虱调查方法利用手机可以实时预览相机拍摄的水稻茎基部飞虱画面,控制相机拍照。云服务器上稻飞虱自动识别算法对图像中的飞虱平均检测率为86.9%,虚警率为11.2%;对稻飞虱各虫态平均检测率为81.7%,虚警率为16.6%。【结论】基于移动终端的稻田飞虱调查方法可以便捷地采集到水稻茎基部飞虱图像,实现稻田飞虱不同虫态的识别与计数。该方法可大大减轻测报人员的劳动量,避免稻飞虱田间调查的主观性,实现稻飞虱田间调查的可追溯。     

不同温度下康氏粉蚧实验种群生命表

为了探索温度对康氏粉蚧Pseudococcus comstocki发育和繁殖的影响, 经室内实验, 建立了康氏粉蚧在17℃,20℃,23℃,26℃,29℃和32℃下的实验种群生命表。结果表明： 在17~29℃温度范围内, 随着温度的升高康氏粉蚧的世代发育历期缩短, 在17℃下雌雄世代的发育历期最长（分别为121.27 d和89.64 d）, 而29℃时仅分别为52.10 d和36.01 d,且其温度与发育速率的关系符合 Logistic模型。雌虫世代的发育起点温度为8.69℃, 有效积温为1 020.90日·度; 雄虫世代的发育起点温度为10.27℃, 有效积温为659.04日·度。在26℃时, 康氏粉蚧的世代存活率最高(81.94%), 种群趋势指数(I)也最高(322.27), 有利于种群增长; 而在17℃和29℃, 康氏粉蚧的世代存活率分别为64.85%和67.23%, 种群趋势指数(I)分别为69.91和42.19, 且32℃时康氏粉蚧1龄若虫生长停滞。说明高温和低温都不利于康氏粉蚧的种群增长, 且高温的影响大于低温。     

稻纵卷叶螟主害峰预测模型可信度论证

本文根据预测原理,对早稻稻纵卷叶螟主害峰发生期,用灰色拓扑模型,马尔可夫链和时间平稳序列三种不同预测模型进行了可信度论证,并用1988、1989两年发生期实况进行检验,取得了一致的结果。