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。     

马尾松毛虫种群动态预测

本文根据广西省柳城县(1969～1987)19年马尾松毛虫发生危害面积的历史资料、应用马尔柯夫链理论和方法,对1988、1989年马尾松毛虫动态进行了预测,结果与实况完全相符合。     

江西省平原丘陵地区马尾松毛虫消长规律的研究

本题笔者曾于1961—1968年期间在貴溪县万亩山林場进行过平原丘陵地区马尾松毛虫消长规律的研究。从观察马尾松毛虫的种群数量消长,得知马尾松毛虫在江西平原丘陵地区的纯松林内,存在着周期性重复发生的规律。通过对气候、天敌、食料三因子与马尾松毛虫消长规律关系的探讨,认为食料是形成马尾松毛虫周期性重复发生规律的最基本因子,其他均为影响因子。     

浙江省马尾松毛虫发生特点的研究

通过浙江省余杭县长乐林场1966—1978年和缙云县1972—1974年马尾松毛虫一次发生全过程的调查表明,在自然状态下,马尾松毛虫每隔3—4a大发生一次,大约相隔5—9个世代;大发生多在第一代,其次是越冬代;马尾松毛虫危害特点是“蚕食—嵌镶—联片发生。依据马尾松毛虫数量变动特点,把常灾区松林分为四种类型:渐进发生型、爆发发生型、扩散发生型和低密度稳定发生型。根据发生特点和发生类型,可相应采取生物防治和化学防治措施。     

ARIMA模型在马尾松毛虫发生面积预测中的应用

[目的]为了研究ARIMA模型在马尾松毛虫发生面积预测中的应用。[方法]利用时间序列对郁南市1975~2002年马尾松毛虫发生面积数据进行了分析。经过数据平稳化、模型识别及参数估计确立了ARIMA(2,2,2)模型,对郁南市1975~2002年的马尾松毛虫发生面积作了回测。[结果]ARIMA(2,2,2)模型预测值的动态趋势与实际情况基本一致,特别是1990年以后的预测效果更佳,实际值都落入了预测值的可信区间范围,结果比较理想。[结论]ARIMA模型假定未来的发展模式与过去的模式是一致的,更适用于作短期的预测。     

气温变化对马尾松毛虫发生空间的影响及对策

分析了气温变化对林业有害生物的影响机理,然后通过潜山县1951—2010年的气象和马尾松毛虫(Dendrolimus punctatusWalker)发生数据,分析了气温变化对马尾松毛虫发生空间的影响。分析结果表明,随着全球气候变暖,发生范围扩大,在水平区域上,发生范围不断向深山区延伸,在垂直范围上,发生区域不断上升。在应对气候变化对马尾松毛虫灾害的策略上,首先要加强制度建设,其次要维护森林健康,在此时要加强监测预警和气候变化对马尾松毛虫灾害影响的研究。     

气温变化对潜山县马尾松毛虫发生时间的影响

通过60年的气象和马尾松毛虫发生数据,分析了气温变化对潜山县马尾松毛虫发生时间的影响。结果表明:随着全球气候变暖,马尾松毛虫的发生期提前,发生范围扩大,危害程度加大,尤其是年平均气温、冬季平均气温、冬季最低气温的上升,促进马尾松毛虫的发生,其线性相关达到显著水平。     

马尾松毛虫大发生原因与白僵菌应用

对马尾松毛虫大发生的原因进行了综合分析,并对利用白僵菌防治马尾松毛虫的问题进行了探讨,指出了白僵菌防治马尾松毛虫的有效性、重要性和安全性,并且说明了应用这种方法的最佳时间及方法。     

1.2%苦烟乳油防治马尾松毛虫技术研究

进行1.2%苦烟乳油防治马尾松毛虫技术研究,结果表明:1.2%苦烟乳油对马尾松毛虫有较好的防效,其中以1.2%苦烟乳油与柴油按1∶10混匀喷烟和1.2%苦烟乳油1 000倍液喷雾效果最好。并按照马尾松毛虫发生类型,将马尾松毛虫发生区域划分为常灾区、偶灾区和安全区,根据马尾松毛虫不同发生区,因类制宜,分类施策,从而实现马尾松毛虫灾害持续控制。     

福建省马尾松毛虫发生与ENSO事件的关系

以1971～1991年(反)厄尔尼诺事件、南方涛动指数及福建省马尾松毛虫发生程度的资料为基础,探讨它们之间的关系,揭示这种关系产生的内在机制,并建立福建省马尾松毛虫发生预测预报模型.结果表明:福建省马尾松毛虫发生与(反)厄尔尼诺事件年、南方涛动指数总和变动异常年有显著关联;所建立模型精度达83.33%,可以对马尾松毛虫发生、气候异常起监测作用.     

基于响应面方法的马尾松毛虫发生量混沌特性检测及其预测

以非线性动力学为基础,通过响应面方法建立马尾松毛虫有虫面积序列密度依赖离散世代的非线性模型.结果表明:用响应面方法检测的马尾松毛虫有虫面积序列具有混沌特征,马尾松毛虫世代间有虫面积动态为2级相关,可以用前1代及前2代的有虫面积预测下1代的有虫面积,且预测准确性较高.     

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。     

马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测研究

为了提高马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测精度,寻求简便准确的预测方法,采用时间平稳序列法、回归预测法、马尔科夫链法、BP神经网络法和列联表多因子多级相关分析法对安徽省潜山县1983—2014年的马尾松毛虫越冬代、一代和二代幼虫发生的严重程度进行预测,研究历史符合率,并用2015年和2016年的实际发生情况验证。结果表明,平稳时间序列法,列联表多因子多级相关分析法计算简便,预测结果准确;BP神经网络法和马尔科夫链法预测结果非常准确。回归模型中以当代卵盛期卵量预测当代幼虫发生严重程度的一元回归模型的预测结果准确性高,其余一元回归模型预测结果稍差,多元回归模型和逐步回归模型优于一元回归模型。BP神经网络模型是一种理想的预测模型。     

马尾松毛虫发生量空间定点预报模型的研究

利用1983年9月至1989年9月马尾松毛虫的虫情调查资料，研究仙居县各测报点的马尾松毛虫有虫面积、虫口密度的时空变化规律，分别建立三维自回归趋势面模型、预测克立格模型、空间-时间序列预测之自回归模型和广义时空回归模型4种发生量空间定点预报模型。结果表明，所建立的4种发生量空间定点预报模型均具有较好的预报效果，对1989年3代的虫口密度、有虫面积进行预报检验，预测克立格模型的预报准确率为100％；空间-时间序列预测之自回归模型和广义时空回归模型对两者的预报准确率则均为66.7％；三维自回归趋势面模型虫口密度预报准确率为33.3％，有虫面积的预报准确率为66.7％。     

马尾松毛虫发生量时空回归预测的研究

[目的]为控制马尾松毛虫的危害提供理论依据。[方法]以1983年9月～1989年9月浙江省仙居县虫情调查资料和气象资料为研究对象，考察各调查点马尾松毛虫有虫面积随气象因子及时间、空间的动态变化，建立马尾松毛虫发生量的时空回归预测模型，并用所建立模型对1989年3代马尾松毛虫有虫面积进行预报检验。[结果]共建立了1个线性、8个非线性马尾松毛虫发生量时空回归预测模型。1989年3代马尾松毛虫实际危害村数及有虫面积分别为141、143、138村和4533．1、4181．3、5166．0hm^2，9个模型预报的3代马尾松毛虫的发生村数均为193村，线性模型预报的3代马尾松毛虫的发生面积分别为3978．5、4159．5、3427．5hm^2，非线性模型预报的各测报点3代马尾松毛虫的发生面积分别与实际最大相差71．6868、99．8359、119．9478hm^2。[结论]所建立模型对马尾松毛虫有虫面积的预报准确率均为66．7％。     

灾变模型在马尾松毛虫幼虫发生量预报中的应用

  目的  提高马尾松毛虫Dendrolimus punctatus幼虫发生量预测预报结果的准确性。  方法  利用灰色灾变预测GM(1, 1)模型预测了安徽省潜山县1989-2016年马尾松毛虫越冬代、1代和2代严重发生的年份。  结果  马尾松毛虫越冬代虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}(k + 1) = 9.580\;75{{\rm{e}}^{0.269\;33k}} - 8.580\;75$, 其中k为年序号, ${\hat z^{(1)}}(k + 1)$为灾变年序号。1代幼虫虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}(k + 1) = 18.181\;8{{\rm{e}}^{0.241\;87k}} - 17.181\;8$。2代幼虫虫口数的GM(1, 1)灾变预测模型为:${\hat z^{(1)}}$(k+1)=20.123 7e0.197 58k-19.123 7。根据此模型求得已知年份的拟合值与观察值, 对两者差异进行t检验, 差异均不显著, 即拟合值与观察值间吻合度高, 各灾变年精度值平均为84.40%, 84.85%和84.08%, 总体平均精度依次为96.25%, 92.34%和94.09%, 模型精度高。由此推算未来时刻的预测值得到, 从2011年马尾松毛虫越冬代幼虫灾变年算起, 再过10 a即2021年为马尾松毛虫越冬代大发生年。从2011年马尾松毛虫1代幼虫灾变年算起, 再过11 a即2022年为马尾松毛虫1代幼虫大发生年。从2011年马尾松毛虫2代幼虫灾变年算起, 再过9 a即2020年为马尾松毛虫2代幼虫大发生年。  结论  灾变预测对马尾松毛虫幼虫发生量灾变的预报是一种较理想的预报方法。     

宁夏水稻稻瘟病发生程度的气象等级预报

[目的]为利用气象条件分析对水稻稻瘟病的发生做出预警提供理论依据。[方法]采用权重分析技术,确定能表示各种综合病情程度的适宜气象指标,并进行历史反演、典型灾年分析、验证和试报检验。[结果]反演结果表明,1971～2005年期间,宁夏适宜水稻稻瘟病发生的气象条件出现在1973、1976～1978、1995、2002年,适宜程度均为5级,极适宜稻瘟病的发生。实际上,1973、1976、1978、1995、2002年宁夏都大面积发生了水稻稻瘟病。通过观测平罗县历年水稻稻瘟病病情指数确定的病害实际发生等级与反演结果相差0～1个等级,反演结果相当准确。[结论]该方法具有一定的评价和预报精度,可以准确预报出水稻稻瘟病发生的适宜气象条件和等级,特别是对大发生年的预报。