共查询到20条相似文献，搜索用时 296 毫秒
1.
本文根据有效基数预测法对赤松毛虫Ｄｅｎｄｒｏｌｉｍｕｓ ｓｐｅｃｔａｂｉｌｉｓＢｕｔｌｅｒ上树后幼虫，暴食期幼虫和卵期的发生量进行预测预报。经实际验证表明，预测结果与实查结果基本相符。其方法简便，易在生产中应用。 相似文献
2.
本文根据有效基数预测法对赤松毛虫ＤｅｎｄｒｏｌｉｍｕｓｓｐｅｃｔａｂｉｌｉｓＢｕｔｌｅｒ上树后幼虫、暴食期幼虫和卵期的发生量进行预测预报。经实际验证表明，预测结果与实查结果基本相符。其方法简便，易在生产中应用。 相似文献
3.
光肩星天牛自然种群生命表及发生量预测的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
利用树木解剖法与树木解剖修正跟踪调查法，编制了钻蛀性害虫光肩星天牛在杨树林内不同地点的５个世代的自然种群生命表。从生命表数据分析得出：１）卵与皮下幼虫自然死亡率最高，进入木质部幼虫的死亡率最低；（２）影响光肩星天牛种群变化的主导因素是卵和寄主皮下幼虫的越冬死亡，挤死，鸟类啄食、皮层失水、蛹期细菌与白僵菌的侵染；３）组建立了以卵量预测光肩星天牛皮下幼虫期，木质部幼虫期，蛹期及成虫期的发生量预测模型。 相似文献
4.
马尾松毛虫发生量预测预报方法的研究 总被引：5，自引：0，他引：5
应用临海市历年松毛虫发生量及有关气象资料，分别将越冬后恢复取食期（即越冬代）和第1代松毛虫幼虫的发生量作为预报量，根据“相关系数法”筛选出预报因子后，采用“多因子简化综合相关法”和“模糊列联表法”进行预报。经回归检验，其预测值与实测值的吻合程度较高，具有较好的应用价值。 相似文献
5.
6.
7.
该文研究了杨细蛾在新疆阿勒泰地区河谷林的发生与环境的关系，并采用物侯法，有效积温法，历期推算法对该虫成虫，卵，幼虫的发生期进行预测，以成虫或卵为基数预测３龄幼虫发生量，提出了加强营林措施，保护天敌及使用４０％氧化乐果，８０％敌敌畏或用５０％杀螟硫磷，５０％倍硫磷乳油的稀释液防治幼虫，用敌马烟剂或使用７４１插管烟剂防治成虫等防治方法。 相似文献
8.
本文研究了榆蓝叶甲预测预报技术。经多年试验和对比分析,组建了以发育历期法预测其1、2代幼虫孵化始期和化蛹盛期预测式,组建了以生命表为基础的发生量预测式和危害程度预测式,提出了以卵和幼虫为标志的防治指标。经实践验证,预测准确率为75～95％。 相似文献
9.
10.
苹果蠹蛾性诱剂测报技术研究 总被引：3，自引：0，他引：3
研究提出了苹果蠹蛾羽化期、幼虫蛀果期(幼虫防治适期)、发生量预报方法和虫情监测方法，确定了苹果蠹蛾发生范围、发生面积、疫区面积、保护区面积，对开发科学防治，提高防治效果，控制苹果蠹蛾危害有重要作用。 相似文献
11.
鉴于需求预测在企业经营活动中的重要作用及其影响因素的多样性，对企业实际需求预测的方法、过程、系统、管理等问题进行梳理和分析，指出通过优化需求预测方法、完善需求预测系统、改进需求预测管理，可有效控制需求预测和对未来市场预测的偏差，从而提高需求预测的准确性，促进企业生产和销售的良性运行。 相似文献
12.
林火预测预报是综合气象要素、地形、可燃物的干湿程度、可燃物类型特点和火源等，对森林可燃物燃烧危险性进行分析预测，天气预报的准确性直接影响林火预报的准确性。林火预测预报分为火险天气预报、林火发生预报和林火行为预报。林火预测预报从20世纪20年代迄今，已有80余年的历史，在世界各国发展很快。林火预报研究中的关键问题是主要因子的选择和预报因子的测定。林火预测预报主要方法有：经验法、数学方法、物理方法、野外实验法和室内测定法等。 相似文献
13.
运用人工神经网络的原理和方法，根据相关系数法和逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积，虫口密度，虫株率相关关系密切的气象因子作为样本的输入特征，分别建立马尾松毛虫有虫面积，虫口密度，虫株率与气象因子的BP网络模型。结果表明，所建立的各BP模型，具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为15个，预报因子数为8个时，2组预留有虫面积的2a平均预测误差为3.15%，虫口密度BP模型的隐层神经元个数为8个，预报因子数为6个时，预留样本的平均预测误差为5.91%，虫株率BP模型的隐层神经元个数为4个，预报因子数为5个时，预留样本的平均预测误差为10.65%。 相似文献
14.
15.
森林害虫测报专用电码及其电脑信息化的研究薛贤清，张毅彪，王正义（南京林业大学南京２１００３７）关键词森林害虫测报，专用电码，专用电报，模式电报，电脑信息化目前我国各级森防系统的森林害虫测报资料传递，主要依靠信函。由于途中周折时间长，严重影响森林害虫测... 相似文献
16.
应用灰色预测方法,在较少数据条件下,确定了林木生长量预测模型,在理论和技术上较好地解决了林木生长量的预测难题。在实践中利用所得数学模型,预测了林木生长量树高的未来生长状态,结果表明,预测模型有较高精度,验证了灰色预测方法在林木生长量预测中应用的正确性,有较强的实际应用价值。 相似文献
17.
18.
19.
基于过程神经网络的木材生长轮密度预测 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于过程神经网络的木材生长轮密度长期预测方法.本方法利用输入输出均为时变函数的过程神经网络输出为时变函数的特点,将原始数据拟合为输入函数并表示为一组正交基的展开形式后,使用混合遗传算法训练过程神经网络,得到过程神经网络的输出函数,以此实现木材生长轮密度的一次多步长期预测,通过与传统时间序列预测方法比较,预测精度得到显著提高,并为时间序列长期预测问题提供新方法. 相似文献
20.
应用人工神经网络的原理和方法,结合主要林分因子建立林分出材率预测的多层神经网络模型。检验结果表明:所建立的预测模型,平均预测精度达到96.45%,可以对林分出材率作出准确有效的预测。 相似文献