麦蚜复合种群发生期预报的研究

麦蚜是曲阜地区小麦穗期的主要害虫,种类有麦长管蚜Macrosiphumavenae(Fabricius）、麦一叉蚜Schizaphumgraminum（Rondani）、禾谷缢管蚜Rhopalosiphumpadi（L、）等,其发生或早晚不同年份间差异很大．为了及时准确作出预报,指导防治,笔者依据本站1982～1994年系统观测资料,对麦蚜复合种群发生期预报进行了研究,现将结果报告如下。1资料整理1．互选取预报因子据13年系统观测资料,以麦蚜发生期（蚜量始达500头／百株的日期）为预报对象（y）,为研究方便,令4月25日为儿将历年发生朝代换成自然数值,然后用单因子相关法选定相关性…     

田间不同防治方法对麦蚜种群动态的影响

【目的】从保护生态环境兼顾防治害虫的角度出发,研究不同防治方法对麦蚜种群动态的影响,为麦蚜的田间防治提供理论依据。【方法】本试验分别设置不同的麦蚜防治田(空白对照田、黄板田、糖醋液田、诱芯田、诱虫灯田、综合防治田),在小麦生长期观察不同的防治田内麦蚜的种群动态的变化。【结果】诱虫灯对有翅蚜的防治效果要好于黄板和糖醋液,但对禾谷缢管蚜Rhopalosiphum padi(Linnaeus)有翅蚜的诱捕效果不明显,黄板和糖醋液对有翅蚜和无翅蚜均有防治效果,多种防治方法共同利用对麦蚜种群数量有一定的防治效果。【结论】多种防治方法共同使用的防治效果优于单一防治方法,诱虫灯、糖醋液、黄板、诱芯对不同种类麦蚜的防治效果不同。在田间使用时应注意不同时期采用不同的防治方法。     

小麦各生育期的两种麦蚜种群动态研究

高、中氮肥条件下二叉蚜的种群曲线为"J"形和"S"形、其数学模型依次为y＝35.7446e~0.1072x和y=;高、中氮肥条件下长管蚜的种群曲线均为"凸"形,5月3日即灌浆期前的种群数学模型依次为y＝16.6515e~0.199x和=18.752e~0.201x,5月3日后种群数学模型依次为y＝1156432e~-0.1977x和y＝6545903ee~－0.2233x其结果可为两种麦蚜的预测预报提供科学依据。     

害虫种群动态的组合预测

单一的预测模型,由于丢弃了大量有用信息,因而影响预测效果。本文采用组合预测,不仅应用了一种新的统计预报方法;而且通过三化螟发生量预测实例,减少了预测误差,提高了准确度。     

麦田天敌种群动态及主要天敌对麦蚜捕食效能的研究

查明麦田害虫天敌有98种,其中捕食性天敌80种,寄生性天敌18种,对天敌种群动态作了系统观察,分析了影响天敌种群数量的环境因素,对大灰食蚜蝇,黑带食蚜蝇,七星瓢虫捕食麦蚜效能进行了探讨。     

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…     

麦蚜自然种群的空间动态

一、引言在生态学中研究种群动态有两个分支,一是追踪数量随时间变化,既所谓数量动态的问题,另一是考查种群个体在空间散布状态的变化,即所谓空间动态的问题。关于空间动态中分布型的研究过去多采用传统的块面调查,用     

农业害虫发生动态的Fuzzy优选识别模式及其应用

本文对山东省曲阜市１９８２－１９９４年二代棉铃虫发生动态的虫情与相应年份的气象资料进行了数量分析,应用Ｆｕｚｚｙ优选识别原理,建立了二代棉铃虫发生动态的Ｆｕｚｚｙ优选识别模式·对历史资料进行回代验证,其历史拟合率为 １００％．书 １９９５,１９９６ 两年的观测数据资料作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致．本研究为农业害虫发生动态的预测预报提供了一种新的研究方法．     

棉蚜种群数量模拟模型的初步研究

昆虫种群生态过程的数学模拟,一般以单种种群在不同发育阶段的数量变动为基础。这种模拟研究在国内外已作过很多。但是,如何     

生物协同学,Lorenz模型和种群动力学

由协同学方程出发,可以描述种群的大迁徙,由此又能够得到Lorenz模型,它可以描述两种种群的变化关系．当取绝热近似时,还可以导致种群动力学的不同模型．因此,生物协同学能够深刻揭示不同物种之间,既竞争又协同的复杂的非线性关系．     

A Stochastic Population Dynamics Model for Aedes Aegypti: Formulation and Application to a City with Temperate Climate

Aedes aegypti is the main vector for dengue and urban yellow fever. It is extended around the world not only in the tropical regions but also beyond them, reaching temperate climates. Because of its importance as a vector of deadly diseases, the significance of its distribution in urban areas and the possibility of breeding in laboratory facilities, Aedes aegypti is one of the best-known mosquitoes. In this work the biology of Aedes aegypti is incorporated into the framework of a stochastic population dynamics model able to handle seasonal and total extinction as well as endemic situations. The model incorporates explicitly the dependence with temperature. The ecological parameters of the model are tuned to the present populations of Aedes aegypti in Buenos Aires city, which is at the border of the present day geographical distribution in South America. Temperature thresholds for the mosquito survival are computed as a function of average yearly temperature and seasonal variation as well as breeding site availability. The stochastic analysis suggests that the southern limit of Aedes aegypti distribution in South America is close to the 15^∘C average yearly isotherm, which accounts for the historical and current distribution better than the traditional criterion of the winter (July) 10°C isotherm.     

应用马尔可夫链模型预测长爪沙鼠和黑线仓鼠种群数量

依据1984～2004年21年在呼和浩特郊区对长爪沙鼠(Meriones unguiculatus)和黑线仓鼠(Cricetulus barabansis)种群数量动态的调查数据,结合优选法(0.618法),应用加权马尔可夫链预测模型,建立了长爪沙鼠和黑线仓鼠种群数量预测模型。应用此模型分别预测了长爪沙鼠和黑线仓鼠2004年的种群数量,预测值与实测值相符,预测准确。同时,预测了未来三年(2005～2007年)长爪沙鼠和黑线仓鼠的种群数量。结果表明,此方法计算简便、准确、可靠,为鼠类种群数量的预测提供了新的方法。     

武夷山木荷种群结构和动态的研究

 本文采用“空间序列代替时间变化”的方法,对武夷山区常绿阔叶林演替过程中木荷种群动态规律进行了研究,结果表明,在木荷种群侵入黄山松幼林向木荷林以及成熟木荷、甜槠、青冈林的发展过程中,种群结构由增长型→稳定型→成熟型→衰退型,空间分布格局由随机型趋于集群分布,种群密度呈现负增长;在成熟木荷、甜槠、青冈林中,由于种间和种内竞争的影响以及林窗效应,木荷种群结构和密度有一个波动性的变化过程,在这一变化过程中,木荷种群仍趋于集群分布。此外,对成熟木荷、甜槠、青冈林中木荷种群不同大小级的分布格局动态进行了研究,表明其幼苗、幼树和中树等级的个体均呈集群分布,而大树等级的个体呈随机分布。根据上述研究结果,对木荷种群动态机制作了探讨。     

大沙鼠种群年龄结构的季节变化和繁殖特征

2003~2004年在内蒙古包头市达茂联合旗腾格淖尔地区对大沙鼠(Rhombomys opimus)年龄组成的季节变化及其繁殖特征进行了研究。结果表明,大沙鼠的年龄组成存在着明显的季节变化和年度之间的差异,在2月至次年的4月没有幼体,6月无亚成体;大沙鼠的性比无论从总体还是各个年龄组看,均存在着差异,特别到老体,这种差异更加突出。在内蒙古包头腾格淖尔地区的大沙鼠一年中部分个体参与第三胎繁殖,而且其繁殖状况存在着年际之间的差异。     

洞庭湖区东方田鼠种群动态及其危害预警

洞庭湖区东方田鼠以湖滩沼泽为最适栖息地．秋末洞庭湖水位回落,湖滩出露,东方田鼠从农田迁回到湖滩生活、繁殖,种群数量呈逐月上升趋势．春末夏初,洞庭湖水位上涨,湖滩被淹,东方田鼠被迫越过大堤迁入垸内农田．其种群动态由“水位影响东方田鼠的栖息地变换”主导．每年迁入农田的数量首先取决于东方田鼠在湖滩生活繁殖时期的长短,亦即枯水期的天数;其次3月降雨量对东方田鼠在湖滩上的繁殖有较大的影响．东方田鼠迁入垸内后,种群数量呈逐月下降趋势．在分析影响洞庭湖区东方田鼠种群数量动态的主要因子的基础上,提出了东方田鼠种群迁入垸内农田的迁入量预警模型．经过几年的实际预测,吻合情况良好．     

A Multilevel Model for Continuous Time Population Estimation

Summary .  Statistical methods have been developed and applied to estimating populations that are difficult or too costly to enumerate. Known as multilist methods in epidemiological settings, individuals are matched across lists and estimation of population size proceeds by modeling counts in incomplete multidimensional contingency tables (based on patterns of presence/absence on lists). As multilist methods typically assume that lists are compiled instantaneously, there are few options available for estimating the unknown size of a closed population based on continuously (longitudinally) compiled lists. However, in epidemiological settings, continuous time lists are a routine byproduct of administrative functions. Existing methods are based on time-to-event analyses with a second step of estimating population size. We propose an alternative approach to address the twofold epidemiological problem of estimating population size and of identifying patient factors related to duration (in days) between visits to a health care facility. A Bayesian framework is proposed to model interval lengths because, for many patients, the data are sparse; many patients were observed only once or twice. The proposed method is applied to the motivating data to illustrate the methods' applicability. Then, a small simulation study explores the performance of the estimator under a variety of conditions. Finally, a small discussion section suggests opportunities for continued methodological development for continuous time population estimation.