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1.
2.
A. van Maanen X.-M. Xu 《European journal of plant pathology / European Foundation for Plant Pathology》2003,109(7):669-682
An epidemic is the progress of disease in time and space. Each epidemic has a structure whose temporal dynamics and spatial patterns are jointly determined by the pathosystem characteristics and environmental conditions. One of the important objectives in epidemiology is to understand such spatio-temporal dynamics via mathematical and statistical modelling. In this paper, we outline common methodologies that are used to quantify and model spatio-temporal dynamics of plant diseases, with emphasis on developing temporal forecast models and on quantifying spatial patterns. Several examples of epidemiological models in cereal crops are described, including one for Fusarium head blight. 相似文献
3.
Many crop growth models require daily meteorological data. Consequently, model simulations can be obtained only at a limited number of locations, i.e. at weather stations with long-term records of daily data. To estimate the potential crop production at country level, we present in this study a geostatistical approach for spatial interpolation and aggregation of crop growth model outputs. As case study, we interpolated, simulated and aggregated crop growth model outputs of sorghum and millet in West-Africa. We used crop growth model outputs to calibrate a linear regression model using environmental covariates as predictors. The spatial regression residuals were investigated for spatial correlation. The linear regression model and the spatial correlation of residuals together were used to predict theoretical crop yield at all locations using kriging with external drift. A spatial standard deviation comes along with this prediction, indicating the uncertainty of the prediction. In combination with land use data and country borders, we summed the crop yield predictions to determine an area total. With spatial stochastic simulation, we estimated the uncertainty of that total production potential as well as the spatial cumulative distribution function. We compared our results with the prevailing agro-ecological Climate Zones approach used for spatial aggregation. Linear regression could explain up to 70% of the spatial variation of the yield. In three out of four cases the regression residuals showed spatial correlation. The potential crop production per country according to the Climate Zones approach was in all countries and cases except one within the 95% prediction interval as obtained after yield aggregation. We concluded that the geostatistical approach can estimate a country’s crop production, including a quantification of uncertainty. In addition, we stress the importance of the use of geostatistics to create tools for crop modelling scientists to explore relationships between yields and spatial environmental variables and to assist policy makers with tangible results on yield gaps at multiple levels of spatial aggregation. 相似文献
4.
目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
5.
6.
N. Bez 《Fisheries Oceanography》2000,9(4):372-376
Lloyd's index of patchiness, and to a lesser extent, of mean crowding, are often applied to (fish or ichthyoplankton) densities, although they were designed for use with counts of individuals. The consequences of this erroneous application are described with examples. Alternative statistics are presented for application to densities. Like the mean crowding, these statistics are robust against zeroes and cannot be considered as spatial statistics. 相似文献
7.
给草鱼腹腔注射细微炭粒（墨汁）后不同时间取样，比较观察了草鱼胸腺、肝、脾、头肾和肾组织中巨噬细胞集结（ｍ ａｃｒｏｐｈａｇｅ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ， Ｍ Ａ）状况及相应组织的变化。结果表明，在头肾和脾组织中， Ｍ Ａ 的数量和体积均较肝和肾中的多而大，胸腺中所产生的 Ｍ Ａ 数量较肝和肾中的少，体积也小；注射墨汁后 １～３ 周内，在胸腺、头肾、肝和脾组织中， Ｍ Ａ 的数量和体积均有不同程度的增加，但在注射墨汁后第 ４ 周的肾组织中， Ｍ Ａ 的体积缩小而且密度降低，同时肾组织结构有逐渐恢复的趋势，可能是由于 Ｍ Ａ 分解后通过肾小球和肾小管排泄到膀胱或体外的缘故。对草鱼 Ｍ Ａ 的组织分布、排除等分析认为， Ｍ Ａ 可作为草鱼非特异细胞防御作用的解剖学和细胞学的一种生物标记。 相似文献
8.
为了研究聚集化合物对松小蠹的林间引诱活性,探讨用聚集信息素进行林间诱集和种群监测的方法,在陆良县云南松纯林中进行了引诱试验.结果表明,除(-)APX*外,几种供试化合物对松小蠹均有一定的引诱效果,(-)APX加MBXT、(-)APX加MBXS复配方化合物的引诱效果明显高于其他化合物,漏斗状诱捕器诱虫量明显高于IMP诱捕器.对试验林分松小蠹种群动态的监测实践表明,用聚集化合物诱集成虫测报松小蠹成虫扬飞期,确定清理及防治的最佳时期,提高了清理、防治的针对性和准确性,具有较好的灵敏度和可靠性. 相似文献
9.
10.
