决策树算法在农业气象灾害统计中的应用

分析了决策树分类算法中的ID3算法和C4.5算法,在论述分类挖掘的基础上分析了决策树分类挖掘系统的建立思想、步骤及算法,并把这两种算法应用到优化农业气象灾害统计的实验中,研究了决策树算法在气象灾害导致的直接经济损失评估中的应用,实验结果证明了该方法的可行性.     

气温及降水变化对江苏省典型农业区冬小麦、水稻生育期的影响

基于江苏省徐州、昆山、宜兴三地1992-2005年气温、降水资料,以及1992-2004年徐州、昆山两地冬小麦生育期和1993-2005年徐州、宜兴两地水稻生育期数据,分析了气温、降水的变异与冬小麦、水稻生育期的关系。结果表明：1992-2004年,江苏徐州、昆山两地冬小麦全生育期天数随气温上升而逐渐减少,冬小麦全生育期天数与生育期内总降水量的变异无显著相关性。1993-2005年,随着月平均温度升高,徐州、昆山两地冬小麦拔节、孕穗、开花期提前,而乳熟期随此阶段平均温度的升高而推迟。与冬小麦不同,徐州、宜兴两地水稻生育期天数与生育期内平均温度和总降水量无显著相关关系。并且,随着温度升高,徐州、宜兴两地拔节、孕穗、抽穗、乳熟期也无显著变化。这表明水、旱两种作物对气温的变化呈现出明显不同的变异规律,气温的年际间变化对冬小麦生育期的影响相对更大。     

气候变化对江苏省林-草生态系统的影响评估

根据相关资料,分析了近年来气候变化对江苏省森林、草原生态系统的影响,并提出了控制对策。     

气候变化对两种候鸟物候期的影响初探——以大丰市调查为例

选取大丰市气候(1960-2007年)及两种候鸟——家燕(Hirundo rustica)(1989-2007年)和四声杜鹃(Cuculus micropterus)(1995-2007年)的物候期资料,利用一元线性回归、多元逐步回归和M-K突变检验方法,分析了大丰市气候及两种候鸟物候期的趋势变化特征及候鸟物候期对气候变化的响应关系。结果表明:(1)近48a来大丰市年平均气温上升趋势明显,倾向率为0.18℃.10a-1(P0.01),于2004-2005年发生突变性增温;年平均风速呈极显著的下降趋势(P0.01),总日照时数、累积降水量的变化趋势不明显(P0.05);(2)物候期变化趋势表现在家燕始见期、四声杜鹃始鸣期均略有提早,家燕始、绝见期间隔时间略有延长,四声杜鹃间隔期以20.2d.10a-1的速率极显著缩短;(3)影响家燕始见期、间隔期的敏感气候因子是3月平均风速,影响其绝见期的敏感气候因子是5月平均温度;影响四声杜鹃始鸣期的敏感气候因子是5月总日照时数,影响其绝鸣期的关键气候因子是年平均风速、6月平均温度及7月累积降水量,影响间隔期的关键气候因子是年平均风速、6月平均温度及7月总日照时数。说明候鸟物候期对气候变化响应比较敏感,可作为气候变化的指示器。     

两优培九制种亲本播期差实效积温指标研究

采用两优培九亲本分期播种资源和气温资料，应用差值订正法，求出父本9311下限温度为12℃，上限温度为29℃，母本培矮64S下限温度为11℃，上限温度为26℃。计算了亲本播种到始穗实效积温差为214℃，它可作为两优培九亲本播期差实效积温指标。     

基于神经网络的农业病虫害损失预测

鉴于农业病虫害经济损失的预测具有较强的复杂性和非线性特性,设计了一种新型的GRNN预测模型,对农业病虫害经济损失进行预测.该模型基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性,在神经网络技术和江苏省气象局提供的数据的基础上,利用MATLAB人工神经网络工具箱及GRNN广义回归神经网络建立预测模型,来提高农业病虫害经济损失预测的精度.预测结果表明,该方法建立的模型可以实现对病虫害经济损失的预测,且其预测精度较高.