快速预测马尾松毛虫越冬代幼虫发生量方法的研究

从抽样单位的选择入手，调查和分析了马尾松毛虫越冬代恢复取食Ⅳ龄幼虫在寄主上的垂直分布规律，研究得出的中，高虫口密度发生量测报模式，估计算林分虫口发生量在虫情级３级（１０条／株）以上时，预报准确度为８０％～９０％。     

基于预测克立格方法的马尾松毛虫空间发生量预报

根据1983年9月至1989年9月马尾松毛虫的虫情调查资料，用预测克立格方法研究全县各调查点的马尾松毛虫有虫面积、虫口密度的时空变化规律，建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度的空间预报模型。结果表明：用该方法预报全县马尾松毛虫空间发生量具有很好的预报效果，对未参与建模的1989年3代的虫口密度、有虫面积的预报准确率均为100％。     

倒春寒对马尾松毛虫发生量的影响

乐山市地处四川盆地西南边缘，现有马尾松林面积３．４７万公顷，属马尾松毛虫偶灾区。一方面自然条件适宜于松毛虫种群增殖，同时也存在许多抑制其增殖的制约因子，两种作用交替变化，形成了典型的三年一次周期性大发生势态（如图１）。从图１不难看出，各发生周期总发生...     

基于广义时空回归的马尾松毛虫空间发生量预报

利用1983年9月至1989年9月马尾松毛虫虫情调查资料,研究全县各调查点的马尾松毛虫有虫面积和虫口密度的时空变化规律,建立1个线性、10个非线性的广义时空回归模型。结果表明：所建立的空间发生量预报模型均具有较好的预报效果,对未参与建模的1989年3代的虫口密度、有虫面积进行预报检验,Gauss模型预报虫口密度的准确率为100％;其他各模型对两者的预报准确率均为66．7％。     

基于人工神经网络的马尾松毛虫发生量预测模型的研究

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%。     

赤松毛虫发生量测报技术的初步研究

本文根据有效基数预测法对赤松毛虫ＤｅｎｄｒｏｌｉｍｕｓｓｐｅｃｔａｂｉｌｉｓＢｕｔｌｅｒ上树后幼虫、暴食期幼虫和卵期的发生量进行预测预报。经实际验证表明，预测结果与实查结果基本相符。其方法简便，易在生产中应用。     

标记释放回捕技术在马尾松毛虫发生量预测中的应用

应用标记释放回捕技术,按照动态分析方法,时马毛松毛虫成虫在林间的种群密度及种群消长动态变化进行了研究。结果表明：应用此方法监测马毛松毛虫种群数量动态的变化,简单、实用、可行。     

马尾松毛虫发生量的非线性似乎不相关分析

根据非线性似乎不相关回归原理,建立仙居县1983—2009年马尾松毛虫虫口密度、有虫面积和有虫株率的非线性似乎不相关回归模型,结果表明:虫口密度、有虫面积和有虫株率的非线性似乎不相关模型的拟合精度高于普通最小二乘法的拟合精度;用非线性似乎不相关模型预测未参与建模的2010—2011年4代马尾松毛虫的虫口密度、有虫面积和有虫株率,预测的平均相对误差分别为18.25%,18.17%和14.35%。     

马尾松毛虫成灾的预测预报

掌握虫情动态，利于及时做好防治准备，以便掌握减免虫灾的有利时机。     

德昌松毛虫发生期与发生量的预测预报

绘制了德昌松毛虫化蛹及成虫羽化发育进度“S”形曲线,计算出了各虫态的平均发育历期和各主要虫态间的期距,标准差及有效虫口基数法的基本参数,提出了发生期和发生量的预测预报模型。     

永康市马尾松毛虫发生趋势及原因分析

通过对永康市历年来松毛虫发生危害及防治情况的调查和分析，发现永康市的松毛虫发生周期延长，为害面积缩小，爆发期延时缩短，分析了其形成原因。     

马尾松毛虫防治策略的研究

总结分析了江西省马尾松毛虫防治的经验教训，依据害虫综合防治的理论，遵循马尾松毛虫的发生规律，视不同发生阶段，采取相应措施，提出在害虫潜伏期和上升初期采取营林、生防措施，稳定低虫口；在害虫上升期，加强小面积除治，控制虫情上升；在害虫越冬代暴发成灾期，弃重治轻，遏制灾情蔓延等的防治策略。     

福建马尾松毛虫发生特点及主要因子分析

文章对近几年福建省马尾松毛虫发生危害的情况和特点进行了总结和分析，指出气候、海拔林分、虫源和天敌是影响马尾松毛虫发生的主要因子，并提出了相应的预防对策。     

森得保药剂防治马尾松毛虫试验

2004年应用森得保粉剂、森得保飞防专用药对马尾松毛虫(Dendrolimus punctatus)进行了林间防治的试验。结果表明,喷撒300 g.hm-2、450 g.hm-22种剂量森得保粉剂防治效果可达80%以上;飞机喷施1.5 g.hm-2森得保飞防专用药7d后,防治效果可达91%以上。森得保粉剂、森得保飞防专用药防治马尾松毛虫效果好,持续控灾作用明显,是一种新型环保、高效的生物制剂。     

应用人工神经网络预测马尾松毛虫的有虫面积

运用人工神经网络的原理和方法,选取与马尾松毛虫发生量相关关系密切的8个气象因子作为样本的输入特征,建立马尾松毛虫有虫面积与气象因子的BP网络模型,结果表明:所建立的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,输入因子数为8个时,18组有虫面积的平均拟合精度为100%,相关系数为1.000 0,2组预留有虫面积的平均预测精度为96.85%,预测准确率为100%.     

河北省松毛虫害指示植物的研究

通过对河北省松毛虫危害程度和油松林灌草多样性的相关性调查 ,在对虫害程度和植物喜湿度进行量化的基础上 ,利用多元回归等方法研究了松毛虫害的指示植物。结果表明 ,油松林分郁闭度是影响松毛虫害发生的主要因子 ,林内灌草植物喜湿度对虫害具有指示意义。荆条和中华卷柏的数盖值可作为松毛虫害程度的指标。