植保无人机和助剂对小麦赤霉病防控效果初探

为验证植保无人机和助剂是否可提高农药对赤霉病防控效果, 以及为大田防控小麦赤霉病筛选效果较好的药剂进行试验。结果表明, 添加助剂可显著提高各农药对小麦赤霉病的控制作用;使用植保无人机防控小麦赤霉病的效果优于担架式喷雾器和人工喷雾等传统方式;农药添加助剂并使用无人机喷药组合下, 小麦赤霉病发病最低。因此, 利用植保无人机防控小麦赤霉病是可行的, 这为大面积推广无人机防控小麦赤霉病提供试验支撑。小麦扬花初期防治1次, 在黄熟期前的调查结果表明, 供试药剂之间差异不显著, 表明在小麦赤霉病大发生年, 仅防治1次的效果差异不大, 需增加防治次数。     

一种评价杀虫微生物毒力的新方法

一种评价杀虫微生物毒力的新方法ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＥｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅＶｉｒｕｌｅｎｃｅｏｆＩｎｓｅｃｔｉｃｉｄａｌＭｉｃｒｏｂｅｓ￥／／长期以来，人们评价杀虫微生物的毒力通常采用Ｐｒｏｂｉｔａｎａｌｙｓｉｓ或Ｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓ...     

应用均匀设计法筛选稗草病原菌产孢最佳配方培养基

 筛选生防菌最佳产孢培养基是高效、大量生产生防菌孢子的基础。应用均匀设计法结合二次多项式回归分析,从众多因素中筛选出稗草病原菌弯孢菌(Curvularia lunata)和互格交链孢菌(Alternaria alternata)最佳产孢培养基组分,建立多元二次回归数学模型。弯孢菌最佳产孢组分为胡萝卜、芹菜、欧芹、水芹、莴苣、蔗糖和Vc;互格交链孢菌最佳产孢组分为胡萝卜、芹菜、水芹、莴苣和蔗糖。根据回归模型计算理论(拟和)产孢值。比较实测产孢量和理论产孢值,结果表明,稗草病原菌的实测产孢量和回归模型拟合产孢值非常接近,拟合误差小。说明采用均匀设计法从众多因素中筛选培养基最佳成分是可行的。     

数理统计在植保试验研究中的应用第四讲两处理间差异显著性检验:t测验

１假设检验显著性检验及其一般步骤假设检验是先对总体的参数或分布作出某种假设即原假设，其对应的是备择假设，然后根据样本对总体提供的信息，用适当的统计分析方法来推断该假设是真接受还是假拒绝。进行２组资料的ｔ测验时还有２个基本前提，一是样本资料呈正态分布，即各组资料分别来自于独立的正态总体；二是方差齐性，即各组资料的总体方差相等。当然，接受或拒绝假设有一个界限标准。根据“小概率事件实际不可能性原理”，统计检验的界限标准的概率ｐ值通常取０．０５或０．０１，即通常所说的显著水平和极显著水平。例如，为研究２…     

数理统计在植保试验研究中的应用——第七讲 多元线性回归分析

１多元线性回归分析简介直线回归和曲线回归是研究１个因变量和１个自变量之间的关系。但实际上，某种病虫种群数量的消长，常常是多个影响因子相互作用的结果。如害虫发生量往往与虫口基数、寄主植物和外界环境等多个因素有关。多元线性回归就是研究这类１个因变量和多个自变量的线性关系的方法。多元线性回归分析是用方程y'＝a＋b１x１＋b２x２＋Λ＋bmxm表示因变量y与m个自变量x１，x２，…，xm的线性关系。这里y'称为y的估计值或预测值，表示各自变量值给定时因变量的估计值；a为截距（常数项），表示各自变量均为０时y的估计值；bi为偏…     

晚稻稻瘟病BP神经网络分区预报

应用相关分析方法分析了浙江省19个县1988～1999年晚稻稻瘟病发病与有关环境因子的关系,筛选了8个气象因子用于晚稻稻瘟病发生程度长期预报。根据各预报因子与稻瘟病发病程度相关性,采用邻接二维图论聚类分析法,将19个点(县)划分为4个生态区。每个生态区内运用BP神经网络技术建立模型,并进行拟合和试报。1997～1999年试报验证,在划分稻瘟病生态区的基础上,应用BP神经网络模型对稻瘟病进行长期预测预报是可行的,3年试报成功率分别是78.95％、84.21％和78.95％。文中还对该方法与过去常用的预报方法的试报结果作了比较。     

农作物病虫发生区域趋势数值预报

加强农作物病虫发生和为害的监测,发展早期预警系统是减灾工程的重要内容。预警系统的功能应包括多点监测,信息传递与积累,信息分析与预报,预报发布与决策咨询等。其中准确的针对大范围的中长期数值预报将会在抗灾应变中发挥重要作用。李绍石(1990)提出“分散经营的农民很难对付流行     

数据包络分析CCR在病虫防治综合评价中的应用

本文将数据包络分析中的CCR模型应用于农作物病虫防治效果的综合评价.该方法通过比较各种防治措施的投入和产出,确定一种成本最低,综合效果最好的防治策略.本文以各种防治措施对苹果果园病虫害进行防治的模拟数据为例,详细介绍了CCR模型在病虫综合防治评价中的应用.结果表明,CCR模型对各种防治措施进行综合评价时具有多输入和多输出且不依赖权重调整的优势,评价结果客观、易用.     

基于权重自动调整神经网络的水稻病虫害诊断专家系统

针对水稻病虫害诊断特点，从人工智能角度出发，提出了一种基于权重自动调整的神经网络水稻病虫害的知识组织方式。文章以15种常见水稻病虫害为例，通过对病虫害症状的特点和特征进行分类、抽象和编码，构建了基于权重自动调整的BP神经网络。利用神经网络和不确定性推理技术，对实例样本进行训练学习，并将权值数据作为知识库来进行诊断，并基于这种方法构建了水稻病虫害神经网络诊断专家系统。