Fuzzy分析方法在越冬代三化螟蛾高峰期预报的应用

目前,用于害虫发生期测报的数学方法甚多,比较精确的一类方法是数理统计预测法,如综合相关,多元线性回归等[1～4]。实践证明,这些方法在一些情况下具有较高的准确性。但是,这类方法多数是建立在预报因子与预报对象的线性关系上,而大多数情况下预报因子与预报对象不表现这种关系。因此,有必要对这些方法进行改进。本文用模糊（Fuzzy）分析方法预报他各代三化螟蛾高峰,较好地解决了这些问题。观依据将乐23年历史资料,通过相关筛选法,选取x1：上年11月至当年2月极端最低气温（℃）;x2：3月平均地温（℃）x3：3月而日（天）ZX。：…     

河北省棉铃虫（Helicoverpa armigera Huebner）种群数量的气象综合预报方法的研究

为了客观地反映棉铃虫种群数量变化与气候背景的关系规律,创建了棉铃虫气象多时段综合因子的因子组建方法;建立了贡献度权重修正的气象距离指标方法和模型;匹配以传统的多元回归模型,进行棉铃虫种群数量的气象监测和预报;将其自然生物潜能和气象条件影响相结合,建立了棉铃虫灾害的生物气象定量综合预报模型,在棉铃虫发生的气象条件评价和发生程度预测预报应用中,趋势准确率达到93％。     

河北省棉铃虫(Helicoverpa armigera Hübner)种群数量的气象综合预报方法的研究

为了客观地反映棉铃虫种群数量变化与气候背景的关系规律,创建了棉铃虫气象多时段综合因子的因子组建方法;建立了贡献度权重修正的气象距离指标方法和模型;匹配以传统的多元回归模型,进行棉铃虫种群数量的气象监测和预报;将其自身生物潜能和气象条件影响相结合,建立了棉铃虫灾害的生物气象定量综合预报模型.在棉铃虫发生的气象条件评价和发生程度预测预报应用中,趋势准确率达到93%.     

预报微生物学在食品安全风险评估中的作用

随着中国食品工业的发展,食品安全问题日益凸显, 建立一种准确及时的食品安全风险评估是产品市场对食品安全体系提出的挑战。预报微生物学是食品安全风险评估的核心预警技术, 依据建立的预报微生物学模型, 可快速地对食品中的致病菌和腐败菌生长情况进行判断, 对食品中病原微生物和腐败微生物的控制有重要的意义。本文概述了预报微生物学模型的建立和研究现状, 探讨预报微生物学在食品安全风险评估中的应用现状, 概述了预报微生物学模型在食品安全风险评估应用中的发展前景。     

蓝藻水华预报模型及基于遗传算法的参数优化

蓝藻水华预报是应对水危机,保障水资源供给的一项重要工作。以太湖北部三湾(竺山湖、梅梁湾、贡湖)为研究对象,采用动态空间环境建模技术,构建了蓝藻水华预报模型,并通过实地观测建立了模拟的初始参数集。利用2008年04-09月太湖水环境、气象等实测数据,采用遗传算法优化叶绿素a浓度预报模型中敏感度较高的4个参数。研究结果表明,该模型在蓝藻水华空间分布的预报上达到了一定的精度;采用遗传算法能全面、高效地进行参数优化,降低了模拟结果的相对残差,提高了模型预报精度。     

空气花粉变化规律和预测预报研究进展

空气花粉是一个地区大气环境评估的重要指标,随着人们生态环境保护意识以及自身健康意识的提高,该领域的研究已经成为综合生物学、环境科学、气象学和医学等学科的全球性的研究课题.不同地区受其地理位置、植物组成和气候等多种因素的影响,空气花粉种类和浓度的变化模式有所不同,一般情况,一个地区白天空气花粉浓度高,夜晚浓度低;春夏季花粉浓度高,冬季花粉浓度低;春夏季乔木类植物花粉浓度高,而秋季草本类植物花粉浓度高.空气花粉预测预报工作直接关系到一个地区农业、环境、医疗卫生以及民众生活等多方面,当前空气花粉的预测预报工作已经由原来的定性预测发展到当前通过统计学和数学方法建立数学模型进行定量化预测,不仅可以进行空气花粉种类和浓度的预测,还可以通过花粉的变化预测未来气候的变化,预测的精确度也比以往有很大提高.通过分析空气花粉研究的进展对未来该领域的研究工作进行了展望.     

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。     

农作物虫害的机器检测与监测技术研究进展

在早期发现并准确定位害虫, 对其未来的发展趋势作出评价, 可提高施药处方决策和综合防治的针对性和准确性。在作物虫害信息的获取中, 传统的检测和监测方法不但耗时、费力, 而且导致的预报滞后会进一步增加损失程度, 很难较好地满足现代农业的精准生产要求。本文介绍了国内外学者在田间作物上开展害虫及其危害状况的机器检测和监测技术研究取得的进展, 包括声特征检测法、雷达观测法、图像识别法以及光谱监测法等, 讨论了现有技术的局限性, 指出了未来作物虫害机器检测和监测技术的可能发展方向是采用多种技术相结合的组合式检测和监测方法, 从多个角度获取特定虫害的相关信息, 相互进行实证检验, 以提高作物虫害机器检测和监测的精度及效率。     

我国农作物重大迁飞性害虫发生为害及监测预报技术

文章概述了我国一类农作物病虫害中7种(类)迁飞性害虫发生为害概况,即是我国三大粮食作物上为害最为严重的害虫,发生区域涵盖我国粮食作物种植区,且存在国内外虫源交流;概述了成虫种群监测、雌蛾卵巢发育分级、翅型调查、异地预报等迁飞性害虫监测预报技术;提出了需要对迁飞性害虫成灾机理、智能化监测工具和迁飞关键路径进行研究,努力建成全国空天地一体化监测网络,实现迁飞性害虫的精准预报的建议.     

中国作物低温冷害监测与模拟预报研究进展

低温冷害是影响中国粮食生产的重要灾害之一,气候变化使中国特别是东北地区的低温冷害时有发生,东北中部冷害每8年发生一次,开展作物低温冷害研究对于中国粮食安全具有重要意义.从冷害形成机理上可以分为延迟型冷害、障碍型冷害及混合型冷害3类,其冷害指标主要针对不同作物有所差别.基于站点的冷害监测小尺度,GIS等新技术提供的精确温度指标可进行区域监测.遥感技术通过监测下垫面温度(LST)和植被指数(如NDVI)可监测障碍型冷害.基于数理统计、气候模式和作物模型耦合、天气预报的发育期和产量预报的低温冷害预报方法已得到应用.作物模型可依据作物发育进程和产量损失等对冷害损失评估,同时与遥感信息等结合可进行区域灾害评估.最后讨论了中国低温冷害监测和预报新技术的发展方向.     

应用花粉分析预报板栗产量的研究

 1994～1996年河北省迁安县蔡园乡大气中板栗花粉散布特征研究表明,不同年份板栗花期有早有晚,大气中的花粉浓度变化悬殊;大气中板栗花粉浓度受花期气温和盛花末期前降水影响较大,受日照影响较小;盛花期花粉浓度与板栗产量的相关系数为0.998～0.999;根据两年相关关系建立的预报模式对第三年产量进行了预报,预报期比收获期提前2个月,预报结果最大误差5.7％,最小误差1.13％;多数误差均低于4％;运用花粉分析预报板栗和其它果品及农作物产量是一种投入少、预报期早、预报精度高的预测方法。     

二代棉铃虫长中期预报方法的探讨

<正> 目前在二代棉铃虫Heliothis armigera(H(?)bner)发生量的预报方法中,多是参考越冬基数作长期预报,根据麦田中一代幼虫密度作中期预报。但由于挖蛹和查一代幼虫费工多,调查的密度误差较大,不能确切地反映自然界中虫口基数的大小,所以预报准确率较低。自1983年以来,我们采用9月下旬至10月上旬黑光灯诱蛾量和9月份气温两因子作翌年二代     

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。     

我国赤潮预报研究取得重要进展

“十五”国家科技攻关计划重点项目——赤潮灾害预报技术研究取得重要进展,赤潮灾害发生率的预报精度达到33%,比项目任务书要求的预报精度高了8个百分点。该课题由国家海洋局二所承担,课题组长由国家海洋局二所首席研究员黄韦艮、国家海洋局一所丁德文院士担纲,这是我国首次为“赤潮灾害预报技术研究”立项。研究期间,项目课题组利用开发成功的赤潮预报技术与模型,进行了试预报,共发布卫星遥感监测预报30次,赤潮统计与数值预报113次,赤潮发生率的预报精度达到33%,超过了25%的任务书指标。这一成果也通过了“十五”国家科技攻关计划重点项目…     

主成分分析在麦蚜发生量预报中的应用

介绍了主成分分析的计算方法。对利用主成分建立回归方程的一些问题进行了探讨。建立了山东菏泽地区麦蚜发生量预报模式,预报效果理想。     

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。     

农作物产量预报模型研究与实践

选取玉米、大豆、小麦三种作物,建立产量的定性和定量预报模型,即年景趋势预报模型、逐步回归周期分量预报模型和多层递阶预报模型。经过检验和预报实践检验,表明所得到的预测模型具有一定的实用价值。     

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:     

模糊数学在水稻三化螟长期预报中的运用

在农业病虫害的防治过程中,提供较准确的早期预报,对采取有效防治措施,减轻危害程度,有极其重要作用。我们在水稻三化螟长期预报中,应用模糊数学方法,建立了最大隶属模型和模糊聚类模型,并进行了多个世代的预报计算,取得较好结果。     

生态恢复监测研究进展——基于最近三届世界生态恢复大会报告的统计分析

生态恢复技术选择的可靠性、恢复工程管理的有效性、恢复项目实施效果的可比性以及生态恢复成功的判断标准等均要求对生态恢复的全过程、全要素进行监测,然而全球可共同遵守的生态恢复监测协议仍处于探索中。本文基于最近三届世界生态恢复大会有关生态恢复监测的报告,采用统计分析法综述了生态恢复监测技术、监测协议以及监测指标等的研究进展。在此基础上,预测未来生态恢复监测研究将有如下趋势:(1)监测技术向自动化、智能化和网络化发展、向生态恢复工程的全方位监测方向发展、向技术密集型方向发展、向要素监测与系统监测相结合的方向发展;(2)生态恢复监测指标体系及其标准将取得共识;(3)综合监测和多学科融合的趋势将愈加明显;(4)监测结果的应用将越来越广泛。