龟纹瓢虫捕食棉蚜的功能反应与寻找效应研究

测定龟纹瓢虫Propylaeajaponica(Thunberg)捕食棉蚜Aphis gossypii(Glover)的功能反应和寻找效应.结果表明,其捕食量随猎物的密度增加而上升,当猎物增加到一定水平,捕食量趋向稳定.拟合捕食功能反应曲线,符合Hol1ing功能反应Ⅱ型,其模型为Na=1.1837N/1+0.0059N.日最大捕食量为226头.龟纹瓢虫寻找效应随自身密度增加而降低,模型为E=0.5981×P-1 7081.干扰反应模型为E=0.9733×P-2.076.3个模型为正确评价龟纹瓢虫控制棉蚜的作用提供了科学依据.     

基于深度学习的小麦蚜虫预测预警

小麦蚜虫对小麦的产量和品质影响较大,为及时准确地掌握小麦蚜虫的发生情况,提高小麦蚜虫预测的准确率,将深度信念网络用于小麦蚜虫的短期预测,并对小麦蚜虫发生量以及发生程度进行预测。使用的深度信念网络预测模型含2个隐藏层,通过无监督逐层预训练对网络参数进行初始化,并用有监督微调对网络参数进一步优化,提高预测准确率。最后在国际标准数据集(university of californiairvine,简称UCI)和小麦蚜虫数据集将深度信念网络与支持向量回归(support vector regression,简称SVR)、BP(back propagation)神经网络进行对比试验。结果表明,与浅层学习模型相比,深度信念网络的预测误差较小、推广能力强,可以为小麦蚜虫的防治提供及时有效的指导。     

苹果黄蚜危害苹果经济损失和经济阈值的研究

研究了苹果黄蚜危害苹果树新梢第二、四叶的百叶蚜量（x）与苹果产量损失率（y）的相关式为y=-16.009975 0.03707x(r=0.9473），分析提出了其经济阈值为250叶（第二、四叶）蚜量1250头。为了节省调节工时，根据第二、四叶卷叶率（y）蚜量（x）的相关式y=-0.06801 0.007069x(r=0.9945)，求得卷叶率，即其经济阈值也可为第二、四叶卷叶率10％。     

基于Spark的支持向量机在小麦病害图像识别中的应用

为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法。首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别。针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升。分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间。改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率。     

大草蛉预蛹耐寒性的季节性变化

【目的】了解大草蛉自然种群预蛹耐寒性的季节性变化及机制。【方法】测定大草蛉自然种群预蛹的蛹重、过冷却点（SCP）和结冰点（FP）、体内含水量、脂肪含量、蛋白质和可溶性糖含量等耐寒性指标。【结果】大草蛉预蛹的SCP和FP在2010年1月（越冬中期）达到最低值为-17.53和-7.14℃,在2010年7月（生长期）达到最高值为-8.21和-3.65℃;2009年9、10月（越冬前期）的SCP和FP均低于2010年4、5月（越冬后期）,SCP和FP值在2009年9月至2010年7月间呈先减后增的趋势。体内水分、蛋白质和可溶性糖含量变化与SCP的变化相似,也呈先减后增的趋势,而脂肪含量在越冬初期即达到最高,为46.81%,越冬期间逐渐减少,但仍高于其它时期,2010年7月（生长期）降到最低,为31.07 %。【结论】大草蛉预蛹的耐寒性呈现出明显的季节性变化特点,越冬预蛹的耐寒性显著高于夏季和越冬后预蛹,自然种群预蛹耐寒能力的变化规律与预蛹体内的水分和主要生化物质的含量变化具有相关性。     

夏大豆田主要害虫和天敌群落结构的研究

1999年7月3日至9月17日于菏泽市成武县，系统调查了夏大豆田主要害虫及天敌的种群数量动态，并利用相对多度、丰富度、生态优势度、多样性指数和均匀度分析了其群落结构特征和动态。结果表明：①在棉区夏大豆田共有害虫和天敌49种，其中害虫29种，天敌20种。②棉叶螨和大豆蚜为优势种类．其优势度指数分别为0．2000～0．9559和0．1395～0．7083。③除7月中、下旬由于施有机磷农药外，其余各期群落多样性指数(H′)和均匀度(J)均较大，分别为0．5303～0．9843和0．4252～0．9050。讨论了综合治理夏大豆田主要害虫的策略和措施。