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1.
[目的]研究气象因子对第2代稻飞虱发生、发展的影响,为稻飞虱的预报和防治提供科学依据.[方法]利用广东省化州市1995~2011年稻飞虱系统调查资料和气象资料,对第2代稻飞虱发生程度与主要气象因子进行相关和通径分析,建立回归预测模型.[结果]气温是影响第2代稻飞虱发生程度的主导因子,降雨量、日照时数、雨日等对害虫发生程度的直接作用较小,但通过气温发挥间接作用.据此建立第2代稻飞虱发生程度的预测模型为y=0.3972x1+0.1801x2+0.0020x3+0.0035x4-0.0189x5-10.5637,利用模型回检历史拟合准确率为91.3%,而2011年预测结果与实际发生情况一致.[结论]气温是影响第2代稻飞虱发生程度的关键气象因子,生产中可以应用拟合的预测模型对稻飞虱的发生危害进行预测预报. 相似文献
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第4代白背飞虱与第5代褐飞虱发生程度及发生期预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
对余庆县1993-2008年稻飞虱测报资料筛选分析,建立了第4代白背飞虱发生程度、低龄若虫盛发期的预测模型(=-7.764 01+0.001 25x1+0.001 26x2+0.113 08x3±Sy/12=1.181 8,=9.958 0+1.042 0x±Sy/x=1.284 8)和第5代褐飞虱发生程度、低龄若虫盛发期的预测模型(=1.178 3+0.001 5x1+0.001 4x2+0.002 0x3±Sy/12=0.587 0,=7.936 5+1.634 9x±Sy/x=2.807 1).利用该回归模型可提前10～15 d对其发生程度和低龄若虫盛发期进行预测预报,且结果较为准确. 相似文献
3.
水稻褐飞虱发生程度气象预报方法的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的]建立水稻稻飞虱发生程度预报方程,从气象条件的角度对每年的发生程度进行预测,指导稻飞虱的防治工作。[方法]利用江苏泰州地区历年气象资料和水稻稻飞虱发生资料,选取大量气象因子,采用逐步回归的方法,寻找和水稻稻飞虱发生密切相关的气象因子。[结果]前期气象因子与当年水稻稻飞虱发生密切相关;3~5月平均气温与10月上旬褐飞虱影响程度呈负相关;2~4月降水量和降水日数与10月上旬褐飞虱影响程度呈正相关。[结论]以前期气象因子通过逐步回归建立的预报方程可用于实际预测。 相似文献
4.
【目的】建立化州市稻纵卷叶螟发生量动态预测模型,为稻纵卷叶螟防治提供科学依据。【方法】运用Fuzzy贴近度原理,挑选与第3代稻纵卷叶螟发生量相关性好、超前性好的3项前期气象因子建立贴近度预测模型,并结合化州市第3代稻纵卷叶螟的实际发生情况,设定Fuzzy贴近度预测规则。【结果】建立了化州市第3代稻纵卷叶螟发生量的定量预测模型y=2.5587+44.1039R（x0,xi）,并计算出预测规则,经对历史资料的回测检验,历史拟合率达92.3%,2009和2010年预测结果与实际一致。【结论】建立的稻纵卷叶螟发生量定量预测模型具有计算简单、工作量小、应用方便、预报准确率高等优点,适宜于基层测报站及生产单位推广应用。 相似文献
5.
【目的】建立化州市稻纵卷叶螟发生量动态预测模型,为稻纵卷叶螟防治提供科学依据。【方法】运用Fuzzy贴近度原理,挑选与第3代稻纵卷叶螟发生量相关性好、超前性好的3项前期气象因子建立贴近度预测模型,并结合化州市第3代稻纵卷叶螟的实际发生情况,设定Fuzzy贴近度预测规则。【结果】建立了化州市第3代稻纵卷叶螟发生量的定量预测模型y=2.5587＋44.1039R（x0,xi）,并计算出预测规则,经对历史资料的回测检验,历史拟合率达92.3%,2009和2010年预测结果与实际一致。【结论】建立的稻纵卷叶螟发生量定量预测模型具有计算简单、工作量小、应用方便、预报准确率高等优点,适宜于基层测报站及生产单位推广应用。 相似文献
6.
利用1972-1988年三化螟发生的历史资料和气象资料,对影响因子进行相关分析,应用逐步判别分析的方法组建2代三化螟种群预测的判别模型。文中对判别模型进行通径分析的结果说明,2代三化螟种群预测系统的决定系数 R~2=0.9953,表明预报量的99.53％是由预测模型的全部7个预测因子所决定,尚有0.47％的预报量由未知因素所致,剩余通径系数 P_c=0.0684。经对历史资料的回报检验,该预测模型的判别率达到100％。经过1989和1990年实报。预报等级与实际发生量所代表的等级相符合。证实了2代三化螟种群预测模型预测因子的组成和结构符合预报的要求。 相似文献
7.
《西南农业学报》2017,(7)
【目的】稻瘟病是水稻主要病害之一,严重制约水稻高产稳产。近年来随着品种布局、耕作制度改变及气候变化的影响,其流行程度年度间波动很大。目前,稻瘟病在云南省各水稻产区呈现中等偏重发生的趋势,预测预报作为指导防治的先行者,具有重要作用。【方法】为了及时有效的做好稻瘟病防范工作,本研究采用稻瘟病发生相关气象因子及田间穗瘟病情指数,利用BP神经网络技术,选取德宏州芒市为试验点开展稻瘟病预测预报研究。【结果】从气象因子与预测对象的相关性来看,筛选出来的各气象因子与病情指数之间都存在较强的相关性,其理想输出和实际输出值都比较接近,误差曲线也比较吻合,预测准确度能满足实际需求。【结论】由此可见,BP神经网络建立的稻瘟病中期预测模型更具有优势。不需要事先进行数学公式表达,具有更高的预测准确度,选择试验点5-9月的气象数据以及田间稻瘟病病情指数建立的预测预报模型,预测结果更为客观和可靠,能及时做好稻瘟病的防控工作。 相似文献
8.
统计分析龙游连续15年气象条件与油菜盛花期的关系,并利用气象因子建立油菜盛花期预测模型。结果表明,气温对油菜花期影响作用最显著,日照其次,降水量影响最小。利用月气温资料和油菜始花期数据建立盛花期定期和不定期2种预测模式,可以应用于油菜花期预报和服务。 相似文献
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基于多元线性回归的广西粮食产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759+0.158x1+0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。 相似文献
10.
气象因素对汉中市小麦红蜘蛛发生程度影响的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用汉中市2005-2015年1~3月及上年11~12月平均气温、降雨量等气象资料和小麦红蜘蛛发生程度资料,采用回归法分析了影响小麦红蜘蛛发生程度的气象因子,结果表明,影响小麦红蜘蛛发生程度的主要气象因子有1~2月平均气温、2月气温、2月降雨量、3月降雨量、1~2月降雨量、2~3月降雨量。用2005-2014年主要气象因子与小麦红蜘蛛发生程度进行逐步回归分析,建立了多元回归预测方程,预测模型2005-2014年回测值的历史符合率达到80%,对2015年小麦红蜘蛛的发生程度预测结果准确率达100%。 相似文献
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第3代白背飞虱发生虫量及发生期预测模型 总被引：3，自引：2，他引：1
对贵州省余庆县1993--2007年白背飞虱测报资料进行筛选分析,建立了第3代白背飞虱发生虫量预测模型(I):y=430.2589 76.3021x1 3.0216 x2 0.014 3x3士Sy/12=1802.71;第3代低龄若虫盛发期预测模型(Ⅱ):y=4.6259 0.5238x士Sy/比x=1.804 6;第3代1龄若虫盛发期预测模型(Ⅲ):y=3.8994 1.8346x士Sy=1.3506.利用其回归模型对第3代白背飞虱发生虫量和低龄若虫盛发期进行预测,方法简便,结果较为准确,可以提前10～15d作出预报.2008年6月应用模型进行预报,发生实况与预报结果相吻合. 相似文献
13.
加工番茄病虫害中长期预测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为解决加工番茄病虫害预测与防控问题,采用Elman神经网络对番茄病虫害预测预报进行研究。根据新疆某加工番茄产区2003—2010年的4—10月的病虫害发生程度及同期气象资料,建立了加工番茄病虫害发生与气象因子关系的Elman神经网络预测模型。以预测2011年番茄病虫情为例,结果表明此预测模型具有良好的预测效果。该研究为进一步构建加工番茄病虫害管理决策支持系统奠定了理论基础。 相似文献
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基于多元线性回归的广西粮食产量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】利用多元线性回归分析方法构建广西粮食产量预测模型,以期为相关研究提供参考。【方法】对影响粮食产量的各种因素进行分析,应用多元线性回归分析法建立广西粮食产量的预测模型。【结果】对粮食产量贡献最为明显的因子是种植面积,其次是单位面积产量,降水量对粮食产量影响最小。粮食产量与种植面积、粮食单产、降水量的回归方程为：y=-517.759＋0.158x1＋0.382x2-0.001x3。应用多元线性回归模型预测2012年广西粮食产量为1464.381万t。【建议】在保证土地面积的前提下,加快农业科技创新、加强农田水利建设和完善促进粮食生产的相关政策,以保证广西粮食生产的稳定发展。 相似文献
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《江苏农业科学》2017,(15)
基于因子膨化方法对74项大气环流特征量进行合理扩充,采用相关分析、回归分析等方法,完成对1961—2010年海南省稻飞虱发生面积率等级具有指示意义的大气环流因子的筛选及其相应等级指标的构建,分析大气环流影响海南稻飞虱的发生机制,建立基于大气环流的海南稻飞虱发生面积率预测模型,并利用2010年资料对模型进行预测检验。结果表明,影响稻飞虱发生面积率等级的次序为副热带高压类、极涡类、槽类以及其他类,影响的时段主要为上一年9—10月;不同指示因子的量值在稻飞虱发生轻、偏轻、偏重和重时差异显著;关键环流因子与稻区气象要素、海南稻飞虱发生面积率三者之间的存在密切关系;大气环流模型回代检验等级准确率为81.63%,2010年等级预测准确率为100%,模型总体评价准确率为82%。该模型准确性较高,可为预测预报海南稻飞虱提供服务。 相似文献
16.
山西小麦穗蚜复合种群动态监测模型探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
1981—2009年,在山西临汾选择具有代表性的水地、旱地麦田进行定点定时调查,分析了小麦穗期麦蚜种群动态的影响因子及其对发生为害的显著影响,筛选出3个对发生程度有影响的预测因子,即发生程度级别(y)与越冬基数(x1)、4月上中旬平均气温(x2)、4月中下旬温湿度系数(x3)。采用回归分析法,利用计算机建立预测模型为:y=-0.7264+0.0604x1+0.2876x2-0.0779x3;运用20a的资料进行回归检验,历史拟合率高达90%,可用于分析小麦穗蚜复合种群的未来发展动态。 相似文献
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气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分动态的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
【目的】研究太湖地区气象因子对旱作农田土壤水分的影响程度,厘定影响农田土壤水分的主要气象因子,为气候变化背景下农田水分管理提供科学依据。【方法】提取野外试验研究平台的旱作物生长季监测数据（逐日气象资料和土壤水分资料）,采用相关分析、逐步回归分析和通径分析等方法进行统计分析,计算直接通径系数和间接通径系数、决策系数。【结果】（1）供试实验基地农田土壤水分与日降水量、日蒸发量、日照时长、平均风速及日最大空气湿度等因子分布呈极显著正相关和负相关（相关系数分别为0.648、-0.566、-0.454、-0.331及0.371）,但与日最高气温不显著相关;（2）通径分析表明,气象因子对旱作农田土壤水分的直接影响大小顺序为：日降水量＞平均风速＞日照时长＞日蒸发量＞日平均空气湿度＞日最低气温>日最小空气湿度＞日最高气温＞日最大空气湿度＞日平均气温,但计算的决策系数表明,日降水量对土壤水分的综合决定能力最大;（3）通过逐步回归分析,得到了旱田土壤水分的气象因子多元回归模型：Y=10.174+0.386X4+1.095X7-0.509X8-0.766X9-0.345X10（R2=0.912,P<0.01）,达极显著水平。【结论】气象因子对太湖地区旱作农田土壤水分具有显著的控制作用,其中降雨量的影响最为主要。建立的多元回归模型可以用来预估气象因子变化下旱作农田土壤水分变化,但还需要更长时期监测的验证。 相似文献
18.
采用灯下诱蛾和田间幼虫系统调查相结合的方法,研究枇杷黄毛虫Melanographia flexilineata种群数量特征和消长动态,并建立其发生趋势预测模型。结果表明:2008-2013年灯下诱蛾越冬代成虫始见期在4月中旬至下旬(4月14日至29日),其中2010-2012年相对较迟,峰期持续时间、蛾量受当年气候等条件的影响呈相应的变化,2008年和2011年为最高峰期虫量,2013年明显低于历年同期;田间幼虫发生量也呈现出相似的趋势,年度间均以第2代幼虫危害最重,峰期主要出现在6月下旬,少数年份推迟至7月上旬,第4代灯下成虫与田间幼虫量均下降较快。在此基础上,以枇杷黄毛虫的田间系统监测资料及气温、相对湿度、降水量等气象因素作为预测因子,采用逐步回归分析法,筛选出了具有显著回归影响的24个因子进入回归模型,建立了第1代至第3代枇杷黄毛虫发生期和发生量预测模型,其中影响枇杷黄毛虫种群数量消长的关键因子为种群基数和降水量、气温和相对湿度。经检验,各代次发生期、发生量预测模型均达到99分以上的历史符合率和预测准确度,模型拟合值与实测值相符,能准确地预测出其发生量和发生高峰期。 相似文献
19.
稻飞虱迁飞气象条件等级预报研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用广西桂林地区近5年水稻稻飞虱发生资料与气象资料进行对比分析,选择影响桂林地区稻飞虱迁入的气象因子（温度、降水、风向、风速、湿度）,考虑前期气象条件和虫源数,采用回归分析方法,建立水稻稻飞虱迁飞与影响的气象条件等级预报业务系统。系统将各因子和预报对象都划分为5级,用当地气象台发布的未来一周天气预报结论,综合分析前期气象条件和虫源数是否有利,对未来1～7天逐日影响稻飞虱迁飞的气象条件等级进行预报。预报业务系统实用性强,逐日预报准确率达70%以上,在生产实践中发挥了积极的作用。 相似文献
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[目的]开展稻飞虱发生的气象条件预警预测,为防虫治虫提供依据。[方法]利用桐城市2005～2007年逐候田间系统调查的稻飞虱百丛虫量数据,分析影响桐城市稻飞虱发生程度的主要气象因子,应用多元线性回归技术建立稻飞虱发生适宜气象条件等级预测的模型。[结果]分析发现,旬平均气温、侯平均气温与系统调查的桐城市稻飞虱百丛虫量均呈显著负相关,显示高温对稻飞虱发生具有抑制作用,最适宜的候平均气温为20.5℃。降水量、降水日数和相对湿度等因子是通过某种综合作用机制来影响稻飞虱发生的。据此建立的桐城稻飞虱发生的气象条件等级预洲模型为Df=INT(0.982 6-0.097 8X_1+0.065 3X_2+0.629 1X_3)。[结论]此稻飞虱发生适宜气象条件等级模型适用性强,经历史拟合和2008年试报应用,拟合率较高,试报效果较好,可靠性强,可投入业务应用。 相似文献