马尔可夫链在农业气象预报中的应用

在农业气象预报中,有很多问题符合或近似符合马尔可夫链。本文把马尔可夫链理论应用于农业气象预报与农业灾害预报,为农业科技人员提供了一种新的切实可行的方法。     

文山松毛虫危害程度与发生范围预测预报研究

编制了文山松毛虫预测预报虫灾级数表，提出了文山松毛虫危害程度初步测报式，利用马尔可夫链模型分析法进行了文山松毛虫发生面积的预测预报，准确性较高。     

基于权马尔可夫链的干旱概率预报模型研究

针对干旱预测的长期性,建立了一种基于权马尔可夫链的降雨量概率预报模型,并将该模型应用于徐州地区月尺度的干旱预报。结果表明,该模型可预测区域未来发生干旱的可能性,为抗旱管理提供决策依据。     

用马尔可夫链分析法预测棉铃虫发生趋势

依据慈溪市197l—2000年棉铃虫发生程度的历史资料，运用马尔可夫链分析法模拟预测棉田主害代第4代棉铃虫的发生趋势。结果表明，此法预报准确率达84％，并可对棉铃虫的发生趋势进行超长期预测。     

马尔可夫链在白背飞虱发生程度预测上的应用

以贵阳市1980~2010年田间白背飞虱[Sogatella furcifera(Horváth)]发生程度的时间序列为资料,运用基于马尔可夫链理论的转移概率预测法组建模型,对贵阳市1985~2010年白背飞虱发生程度进行预测。结果表明,历史符合率达80.77%。同时利用模型对贵阳市2011、2012、2013、2014年白背飞虱的田间发生程度进行预报,预报结果与当年田间实际发生情况相符合。     

马尔可夫链在马尾松毛虫发生程度预测中的应用

根据广东梅州1975～2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003～2005年的马尾松毛虫发生程度进行预测,并对1993～2002年的发生程度进行回测,历史符合率为85%。该方法简便易行,为马尾松毛虫发生程度的长期预测提供了一条新途径。     

应用马尔可夫链预测华山松木蠹象发生趋势

依据会泽县国营者海林场1993~2003年华山松木蠹象发生面积,应用马尔可夫链,预测2004年华山松木蠹象发生量和发生趋势,与2004年实际情况相比较,以验证马尔可夫链在实际应用中的可靠性.     

本溪地区旱涝强度指数变化与预测

利用辽宁省本溪地区1953～2008年的月平均气温和降水资料,分析本溪地区降水量、气温和蒸发量变化特征,确定利用降水量与蒸发量之差的Z指数表征旱涝强度,该指数可以较好地表征本溪地区旱涝强度状况。分析表明,本溪地区旱涝强度指数不但具有显著的年代际变化特征,且年振荡的信号也很强。Mann-Kendall方法检验结果表明,本溪地区温度发生了由冷向暖的转变,1988年气温发生突变。随着年代变化,旱涝指数发生了转变,涝的频率在减少,旱的频率在增加。运用马尔可夫链对旱涝强度指数进行预测,对指导长期预报具有重要的参考作用。     

应用马尔可夫链法预测二代粘虫发生程度的探讨

根据忻府区1983～2006年24年的二代粘虫发生程度的时间序列资料,应用马尔可夫链预测法对该区2007年二代粘虫发生程度进行了预测,结果与大田实际发生情况完全一致。对1994～2006年的历史资料进行回检,符合率为75%,可对二代粘虫的发生程度进行超长期预测。     

利用马尔可夫链方法测报马尾松毛虫发生级别

根据广东郁南1975—2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003—2005年的马尾松毛虫发生级别进行了预测,并对1990—2002年的发生级别进行了回测,历史符合率为92.31%。     

组合预测方法及其在土壤水分预测中的应用

本文简要介绍了当前较为流行的一种新的预测方法—组合预测方法及最优权数的计算。并利用此方法对预测土壤水分含量的两个单一预测模型进行综合处理,得到了土壤水分含量的组合预测模型,从统计分析和回归检验中可以看出,组合预测模型较原两个单一预测模型的预测精度有较大的提高。     

河套灌区春小麦产量予报模式

本文利用春小麦生育期的生物学特性与气象条件的关系,通过公式推导,得出了比较符合实际情况的小麦产量时间趋势项,并进而做出了河套地区春小麦产量予报模式。该模式通过试用,效果较好,可为当地生产部专启用。     

植物病害流行生长模型预测法

本文提出了植物病害预测的生长模型预测法,即利用较早期的病害发展数据,估计病害流行生长模型的有关参数,然后利用这些参数对病害未来的发展水平和发展速率作出预测。利用花生锈病等九个植病系统(包括真菌、细菌和病毒病害)47组流行数据对生长模型预测法进行了917次应用性检验,并用准确度参数P(P=[1-abs(-X)/X]×100)作为预测准确度标志,平均准确度为86％。     

水产动物病害测报系统的设计与实现

通过对病害的诊断与流行危害程度的确认,准确反应区域性养殖对象阶段性病害发生状况,并在综合分析的基础上对发病趋势进行预报,其目的是能够提早采取防治对策,最大限度减少病害损失。本研究应用现代网络技术、数据库技术、GIS技术进行水产动物病害测报,提高测报数据采集、处理、传递和发布速度,为生产和管理部门及时了解水产动物病害的发生动态、预防和控制疫病的蔓延提供有效方法作了初步探讨。以江苏省为例,结合本系统的功能进行了实际应用实践,预测的结果和实际的病害发生有一定的差距,但趋势是保持一致的。     

Fuzzy控制理论在粘虫数量预报中的应用尝试

本文将粘虫发生数量预报过程模拟成一个Fuzzy控制系统,预报依据作为系统的输入,发生量作为系统的输出。根据历年粘虫发生资料,建立了Fuzzy控制预报模型。结果实测值全部落入预报区间内,对扬州市6个县36年次的历史资料也进行了验证预报,符合率为34/36×100=94％。     

水稻纹枯病预测和管理模型——RSPM-1

 RSPM-1是一个用于连作早稻纹枯病预测和药剂控病管理的系统动态模型。该模型由早稻生长、病情进展预测、作物受害损失估计和用药管理决策四个子模型组成。组装成的程序系统，以早稻栽插期、氮肥用量、气象条件、起始病情等为驱动变量，在微机上运转后，打印出各期病情、稻谷减收率、应采取的防治决策和所得纯收益。     

水稻黄叶病和矮缩病流行预测研究

水稻黄叶病的发生流行,在年际间有明显的间歇性。研究表明,此病在闽西北晚季水稻上流行的主导因素是冬春的温度,关键因素是6月下旬至7月下旬的介体昆虫数量;重要影响因素是晚稻的品种和插秧期,并据此提出了可于发病前90—100天对当地水稻黄叶病进行预测的经验式。水稻矮缩病在年际间的流行间歇,没有黄叶病明显。一般晚稻的流行程度,与早稻孕穗期的植株发病率和6月中下旬的田间黑尾叶蝉带毒率均有显著相关。据此,在数理统计的基础上,提出了可于发病前40—50天进行预测的方程式。所求结果只要结合晚稻品种抗病性类型和插秧期迟早及介体的虫量与关键传毒期加以分析,便能相当确切地估测晚稻矮缩病的发生趋势。     

Weibull模型在花生锈病流行预测中的应用

利用花生锈病多年的病害系统调查数据,拟合Weibull方程,计算参数a、b、c。多元回归分析表明,花生锈病流行曲线的Weibull方程的位置参数a和标度参数b可以通过在病害流行初期病情达0.5,1,5,10％的时间或其两点间的时间间距求得,而形状参数c也可以通过上述四点和所求得的a,b参数联合求得。 利用所得的a、b、c参数可按Weibull方程对病害流行全过程预测,若在流行期间持续调查病情,重新估计c值,可提高预测准确度。利用1983年春花生两套数据对本法进行检验。在各210次检验中,平均准确度为89和84％。     

R-T组合预测模型的建立及其在耕整机发展预测上的应用

回归预测技术应用广泛,方法理论较成熟;时间序列分析则是经济模型构造的进一步研究方向。实际应用中,两种方法都有局限性。作为这两者的组合,本文详细阐述了回归-时序(R-T)组合预测模型的建立,并用之对耕整机的发展作了科学的预测。     

曲线回归参数估计的改进与回归预测模型的校正

为了使回归预测模型更具有实用性，采用渐近最小二乘法对指数函数，幂函数一类回归曲线的参数估计做了改进。在增加新的样本单元资料时，用增长记忆递推公式对原始回归预测模型进行了校正，得到新的预测模型。