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栗山天牛在辽宁省发生危害的规律及防治对策 总被引:1,自引:0,他引:1
栗山天牛是柞树林的毁灭性蛀干害虫,其危害不仅影响林木生长,破坏森林资源,而且还严重影响了森林生态效益的发挥。但由于近年来栗山天牛在防治上被忽视,加之气候干旱和立地条件瘠薄的林分抗虫能力低下的因素,使得栗山天牛呈现逐年加重趋势,局部地区已经成灾。栗山天牛的持续危害已成为制约辽宁省生态林业建设的重要因素。针对栗山天牛在辽宁省的危害规律和危害原因进行了分析,从营林措施、生物防治、化学防治及检疫控制等方面阐述了栗山天牛的防治对策。通过对策在实践中的实施,有效的控制了栗山天牛的危害,对保护柞树资源,促进林业发展发挥了巨大作用。 相似文献
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【目的】明确不同喜食程度的寄主植物对栗山天牛局部成灾和未分布区扩散定殖的潜在影响,为局部成灾区生态防控和未发生区早期预警提供理论指导。【方法】通过文献整理、数据库检索与实地调查,获得我国137个栗山天牛分布点。利用ArcGIS 10.0从WorldClim下载1970—2000年的19个环境变量,从中筛选出相关系数<∣0.9∣且对栗山天牛潜在分布概率贡献率较大的8个气候变量,将其转换为Maxent需要的ASCII格式数据。通过数据库检索和进一步筛选获得我国2 548个栗山天牛寄主分布点,基于该虫对我国各县分布的寄主树种的喜食程度,对栗山天牛在每个县内的适生程度进行赋值,并采用ArcGIS获得寄主树种风险图的ASCII格式数据。在Maxent模型中依次导入栗山天牛分布点和环境变量文件、栗山天牛分布点和寄主树种风险图文件,分别将重复运行10次的平均结果作为仅基于气候因素或寄主分布的栗山天牛潜在适生区。采用ArcGIS将以上2个潜在适生区进行叠加获得同时考虑寄主和气候因素的栗山天牛潜在适生区,并通过实际调查点检验所有预测结果的准确性。3个潜在适生区均根据适宜指数分为4类,即非适生区、低... 相似文献
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从1998年起,栗山天牛在辽宁省暴发成灾并呈现扩散蔓延趋势,造成了巨大经济损失,引起了各级政府的高度重视和社会广泛关注。介绍栗山天牛的生物学特性及危害状况,分析了其发生与寄主植物、林龄、林型和林分郁闭度、树干部位、立地条件、海拔的关系及发生的原因,采取营林措施、生物防治、人工捕捉和使用化学药剂等综合防治对策是控制虫情的有效途径。 相似文献
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修正的灰色模型在森林生物灾害发生面积预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
以2000—2008年《中国林业统计年鉴》中生物灾害发生面积为依据,采用原序列和残差序列进行灰色动态预测模型GM(1,1)建模,分别建立林业病虫鼠害发生总面积、病害发生面积、虫害发生面积、鼠害发生面积、松毛虫发生面积、杨树食叶害虫发生面积和杨树蛀干害虫发生面积及各指标重度发生面积的灰色预测模型,对森林生物灾害发生面积进行预测。通过精度检验,应用残差序列所建的14个指标模型中,有3个模型非常准确(平均相对误差小于1%),5个模型很准确(平均相对误差在1%~5%之间),5个模型较准确(平均相对误差在5%~10%),只有1个模型准确率较低(平均相对误差大于10%)。所建立的模型适用于发生面积趋势预测,准确率非常高,预测结果有较高置信度,且给出了5 a预测结果。该研究为我国森林生物灾害预测提供了新的途径。 相似文献
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根据全国范围内2002-2012年松墨天牛逐年发生数据,选取发生松墨天牛虫害地级行政区的平均发生率作预测指标,在ClimateChina v4.40气候模拟软件中,计算出发生地区的气象数据。利用偏最小二乘回归,得到松墨天牛平均发生率与气象因子的回归方程,即松墨天牛平均发生率空间格局模型,并结合地理空间数据和属性数据,预测未来我国松墨天牛虫害的潜在变化趋势。结果显示:结合筛选的12个气象因子建立的松墨天牛平均发生率空间格局模型,预测精度为83.14%,据此预测松墨天牛平均发生率在2020s、2050s、2080s的空间格局与2002-2012年相比主要呈现出四川东部、贵州中部地区中度和重度虫害发生面积明显增加;湖南东部、江西西部和浙江西部地区虫害重度发生面积明显增加;陕西东南部虫害重度发生面积减少;山东东部、安徽中部虫害轻度发生面积明显缩减的趋势。 相似文献
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2000—2012年,通过10余年的观察,对近年来杨树食叶害虫的发生情况进行资料收集汇总,梳理分析影响杨树食叶害虫发生的因子,对杨树食叶害虫的发生与树种、气候、监测、防治、营林等方面的关系进行了分析与对比,找出杨树食叶害虫发生发展规律,总结经验教训,研讨解决办法,保护森林资源不受侵害。 相似文献
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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
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靖远松叶蜂发生期预测预报技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
依据调查资料,对靖远松叶蜂各虫态发生期、发生期期距、发生期与物候的关系以及发生期预测预报的应用等进行了较为系统的研究,制定了靖远松叶蜂发生期期距表、成虫羽化期信息素监测线形图,总结出期距法预测、信息素引诱监测和物候预测法等预测预报技术。 相似文献
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以大兴安岭呼中林区为研究区,综合考虑影响林火发生的自然和人为因素,应用证据权重法,从众多的影响因素中,选取能反映地形(坡向、坡位指数)、气象(年均温、年降水量)、可燃物(1h,10h时滞地表死可燃物的载量、1h时滞地表死可燃物含水量)和人类活动(距道路的距离)等因素,分析林火发生的可能性。结果表明:呼中林区林火的发生存在一定的不确定性,但研究结果对该地区森林的管理仍具有很好的指导作用,可以为森林火险区划、森林可燃物优先处理区的选择提供科学依据。应加强森林可燃物的基础研究,尤其是森林可燃物载量的时空分布规律的探讨,提高空间数据的准确性,减少不确定性,从而更好地对林火的发生作出科学的预测。 相似文献
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根据柴达木地区林业有害生物发生现状和特点,在全面分析发生原因的基础上,针对性地提出了可持续控制的对策。 相似文献
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竹林主要害虫发生类型区划初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
笔者在安吉县对主要竹林害虫进行了发生类型区划研究。按害虫的发生频次高低对常灾区、偶灾区、安全区的概念作了明确阐述并制定了划分标准,然后以竹区村为单位根据毛竹、杂竹面积、出笋大小年,竹林占有林地百分比、竹林分布和农业气候、地形、地貌等因子,采用逐项打分计分定类的方法按村区划全县竹虫发生类型,经验证明总正确率达85%以上。 相似文献