应用“遗传”程序设计预测小麦赤霉病发生趋势

运用“遗传程序设计，根据萧山市１９７３￣１９９１年小麦赤霉病资料，预测其发生趋势，预测成功率较高。结果表明，该方法性能良好，可望成为植物疾病流行趋势预测的有效辅助手段。     

湖北省农作物播种面积灰色预测

首先介绍了灰色系统理论及灰色预测建模原理,以湖北省连续9年的农作物播种面积数据为基础,建立GM(1,1)灰色预测模型,对湖北省未来8年的农作物播种面积进行了预测,并对预测结果进行检验,预测结果精度较高,可以用来对湖北省未来几年的农作物播种面积进行预测。结果表明,湖北省农作物播种面积呈现逐步下降趋势,土地利用规划部门应实行严格的耕地保护制度,切实保障农民的利益,提高农民耕种的积极性。     

基于农业气象模型的农作物单产预测系统

基于农作物单产可以分解为趋势产量和气象产量的原理。采用面向对象的开发方法，在Windows 32位操作系统环境下，用VB与MO作为开发工具，成功开发了Client／Server结构的农作物单产预测系统。系统将数据库技术、组件化GIS技术集成在一起，各模块之间实现了无缝连接。系统运行表现出良好的性能。     

我国作物秸秆燃烧甲烷,氧化亚氮排放量变化趋势预测（1990—2020）

本以我国农作物秸秆燃烧甲烷和氧化亚氮排放量现状估算值为基础，采用灰色系统方法对我国近年农作物产量进行模拟并预测１９９０年－２０２０年的发展变化趋势，根据我国农作物秸秆燃烧甲烷氧化亚氮排放控制措施的可能推广情况，分高、中、低三个方案用ＩＰＣＣ推荐的计算方法对各年度我国农作物秸秆燃烧甲烷、氧化亚氮排放量进行预测。预测结果表明：到２０２０年我国农作物秸秆燃烧甲烷和氧化亚氮排放量将比１９９０年增长３０．     

时空尺度对灰色系统理论预测秸秆折标煤量的影响研究

能源供给潜力的准确预测对秸秆生物质资源开发具有重要意义,数据的时空尺度对预测精度有重要的影响。在不同的时间尺度（7、10、12和15a）下研究了灰色系统理论Grey Model（1,1）模型及其拓展形式对全国、京津冀、河北三个空间尺度上秸秆折标煤量的预测精度,确定各空间尺度上的最优模型和数据时间尺度,分析影响可收集秸秆折标煤量的主要因素,并得到2021-2030年的预测结果。结果表明,灰色Verhulst模型的预测效果整体最好,10a时间尺度下的预测精度要明显高于7a、12a和15a,全国地区的预测精度为99.69%和99.72%,高于京津冀和河北省地区的预测精度;全国主要农作物和粮食农作物可收集秸秆折标煤量主要受到播种面积和单位面积产量双因素的影响,而京津冀和河北地区的主要农作物和粮食农作物可收集秸秆折标煤量则主要受单位面积产量的影响;2021-2030年的预测结果表明,全国主要农作物和主要粮食作物的可收集秸秆折标煤量基本稳定,而京津冀和河北地区的秸秆可收集折标煤量呈增加趋势,且主要粮食农作物的秸秆折标煤量的增速高于主要农作物秸秆折标煤量的增速。研究结果反映了京津冀协同发展对京津冀地区尤其是河北现代化农业格局发展和秸秆生物质资源量的影响,得到了不同空间尺度上影响秸秆折标煤量的关键因子,对灰色系统理论预测秸秆生物质资源潜力、推动能源格局转变有理论意义。     

气候变暖对我国农作物病虫害发生、流行的可能影响及发生趋势展望

气候变暖,将会对全球生态系统、农业生产带来重大影响,对农作物将产生有利或不利的影响;农田生态环境条件的差异,为农作物病虫害提供食料丰盛程度的差异,从而影响病虫流行、发生轻重程度的不同;由于温度升高,将会更有利于某些病虫害的发生、越冬、危害,一些病虫害将有严重发生和危害加剧的趋势不容忽视.     

非洲的土壤侵蚀与农作物产量的关系

本文利用现有的侵蚀速率与生产力关系的资料，估算非洲大陆过去因侵蚀造成的农作物产量的损失，并预测未来３０年间农作物产量的损失。经过对现有资料的分析表明，过去因侵蚀造成农作物减产 ２％～４０％，非洲大陆平均为 ８． ２％，非洲撒哈拉地区为６.２%。若土壤加速侵蚀不能被减轻，那么到２０２０年，非洲大陆农作物产量将减少１６．５％，撒哈拉地区减少１４．５％．     

趋势—状态预测方法及其在农业上的应用

提出一种趋势－状态预测方法，可较好地解决既有趋势又具有较大波动性数据序列的预测问题。与现有预测方法相比，它具有计算简单，精度高的特点，采用其对浙江省蚕茧产量进行预测分析表明，效果良好。     

基于Credal网络的农作物单产预测模型研究

现存农作物单产预测方法往往是在历史数据完备的前提下进行精确数值预测,未能真实体现农作物单产系统的不确作定性,而且无法对既成现实进行诊断分析.在决策需求仅仅要求产量等级水平的假设下,本文把不确定性信息处理方法Credal网络模型引入到农作物单产预测系统,通过分析农作物单产系统各影响因素之间的关系,提出类要素和影响因子的概念,构建了进行农作物单产预测的通用Credal网络模型.把农作物单产量的等级水平状态作为概率事件,通过Credal网络前向推理功能预测其状态发生的概率,把高概率事件发生的等级状态作为其单产预测等级,实现了在已知部分事实发生情况下的知识推理.此外,利用Credal网络的后向推理功能,实现对农作物低产事实下的诊断分析,找出影响低产的关键类要素和影响因子.最后结合算例,采用基于扩展关系模型的近似推理算法阐述了利用该模型对农作物单产进行预测和诊断的应用过程,推理结果合理,表明该方法是可行的,且具有可释性,为农业生产科学决策提供了方法指导.     

冬小麦黄矮病预测模型研究

简析了冬小麦黄矮病流行的预报因子及其对病害发生的显著影响、黄矮病流行趋势预测的研究动态,并采用多元回归分析法建立了冬小麦黄矮病预测模型(Y=-1.0944-0.0322X1 0.2604X2 0.1049X3-0.0062X4 0.0382X5),经回归检验其历史拟合率高达87.5%。