林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

林业病虫害防控现状及对策探讨

为提升林业病虫害防控成效,从发生概况、发生特点、发生原因3个方面分析了我国林业病虫害现状,并论述了我国在林业病虫害防控技术方面的研究成果,分别从适地适树、监测预报、防控体系、应急机制及强化控制5个方面对其进行分析,提出了林业病虫害防控技术及方法.     

基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型

导致冬枣病虫害发生的原因很多而且很复杂,利用传统的数学方法和神经网络(neural network,NN)很难建立正确的病虫害预测模型.由于典型的深度置信网络(deep belief network,DBN)的各层之间缺乏有监督训练,使得网络误差逐层向上传递,降低了预测模型的预测率.针对这些问题,引入冬枣病虫害的先验信息,提出一种基于环境信息和改进DBN的冬枣病虫害预测模型.在该模型中,通过无监督训练和有监督微调从冬枣生长的环境信息序列中获取可表征冬枣病虫害发生的深层特征的隐层参数,并形成新的特征集,然后在预测模型的顶层通过一个后向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行病虫害预测.从2014—2017年的4 a时间内,利用农业物联网传感器采集30个大棚冬枣常见的2种虫害和3种病害发生的环境信息序列6000多条,由此验证所提出的预测模型,平均预测正确率高达84.05%.与基于强模糊支持向量机、改进型NN和BPNN的3种病虫害预测模型进行了试验比较,预测正确率提高了20多个百分点.试验结果表明,该模型极大提高了大棚冬枣病虫害的预测正确率.该研究可为大棚冬枣病虫害预测提供技术参考.     

Breeding for bean fly resistance in common bean (Phaseolus vulgaris L.): a review

The bean fly (Ophiomya spp) is the most important yield limiting insect pest of common bean in Africa. The insect pest can cause complete crop loss affecting bean production and productivity under epidemic conditions. Effective control of bean fly is essential for sustainable bean production Africa. The overall progress, opportunities and challenges of the bean fly control strategies. The biology and ecology of bean fly and the economic importance of the insect pest is presented as well as the existing controlling strategies, with an emphasis on the breeding on breeding strategies used, research progress achieved challenges and opportunities. In conclusion, significant research progress have been made in breeding for bean fly resistance evident by identification of breeding lines, understanding resistance mechanism and development of breeding strategies. However, there is a need for further research to validate the available information and also explore new breeding methods such molecular breeding which has not been explored at present. Such studies will accelerate breeding for bean fly resistance.     

基于相关向量机的冬小麦蚜虫遥感预测

蚜虫的流行严重影响了冬小麦的产量。区域尺度上及时准确的预报冬小麦蚜害发生范围能为蚜害的有效预防提供基础信息,从而降低冬小麦产量的损失。该研究利用多时相的环境星CCD光学数据和IRS热红外数据,分别提取了冬小麦的长势因子,比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),以及生境因子,地表温度(land surface temperature,LST)和垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI),利用相关向量机(relevance vector machine,RVM)、支持向量机(support vector machine,SVM)和逻辑回归(logistic regression,LR)方法建立了北京郊区冬小麦灌浆期蚜虫发生预测模型,并对比分析了3种模型预测精度。试验结果表明,RVM总体预测精度达到87.5%,优于SVM的79.2%和LR的75.0%。另外,RVM模型计算量较小,相比于SVM和LR模型,其预测时间可分别缩短7倍和60倍。较高预测精度和较小计算量的特性扩大了RVM在实际中的应用价值。     

基于光谱和成像技术的作物养分生理信息快速检测研究进展

该文阐述了应用光谱和成像技术进行作物养分生理信息快速检测的主要研究进展和发展趋势。介绍了光谱和成像技术的基本原理、常用数据处理方法、建模方法和模型评价指标,重点总结了光谱和成像技术在5种常见农作物(水稻、小麦、油菜、玉米、大豆)的养分生理信息检测中的应用成果和研究进展(主要包括叶绿素类和氮素检测,病虫害、水分、杂草、重金属、农药胁迫诊断及产量预测等方面),分析了光谱和成像技术在作物生长信息检测的发展趋势。结果表明,光谱和成像技术能够快速无损获取作物养分生理信息,并能有效地对作物长势和逆境胁迫响应进行动态监测,对实现农业的精准化、数字化、信息化及智能化管理和作业具有重要意义。     

多因子空间插值模型在农作物病虫害监测预警系统中的构建及应用

农作物病虫害监测预警系统中,监测站点数量一般较少,监测的数据非常有限。因此,利用有限的病虫害监测数据,展现病虫害的整体空间分布情况及其时空变化,迫切需要建立符合病虫害发展规律的空间插值模型。该文在结合各类空间插值算法优点的基础上,考虑农作物病虫害空间插值的特殊性,提出了基于空间方位关系、拓扑关系、距离关系以及自然气候条件影响的多因子插值模型。在广东省各县区分布图的基础上,利用空间方位关系、拓扑关系、距离关系等三类最基本的空间关系,确定各县区的空间相互影响因子,并将各种自然气候条件,如：气温、气候、风向、风速等纳入到影响因子中,构建插值模型,然后在已有部分县区测报站的病虫害数据的基础上,利用插值模型内插出其他县区的病虫害数据,展示病虫害对周围环境的影响,以及病虫情的传递速度,实现病虫害的监测预警。     

Soil fertility management and insect pests: harmonizing soil and plant health in agroecosystems

Cultural methods such as crop fertilization can affect susceptibility of plants to insect pests by altering plant tissue nutrient levels. Research shows that the ability of a crop plant to resist or tolerate insect pests and diseases is tied to optimal physical, chemical and mainly biological properties of soils. Soils with high organic matter and active soil biology generally exhibit good soil fertility. Crops grown in such soils generally exhibit lower abundance of several insect herbivores, reductions that may be attributed to a lower nitrogen content in organically farmed crops. On the other hand, farming practices, such as excessive use of inorganic fertilizers, can cause nutrient imbalances and lower pest resistance. More studies comparing pest populations on plants treated with synthetic versus organic fertilizers are needed. Understanding the underlying effects of why organic fertilization appears to improve plant health may lead us to new and better integrated pest management and integrated soil fertility management designs.     

Local management and landscape drivers of pollination and biological control services in a Kenyan agro-ecosystem

Arthropods that have a direct impact on crop production (i.e. pests, natural enemies and pollinators) can be influenced by both local farm management and the context within which the fields occur in the wider landscape. However, the contributions and spatial scales at which these drivers operate and interact are not fully understood, particularly in the developing world. The impact of both local management and landscape context on insect pollinators and natural enemy communities and on their capacity to deliver related ecosystem services to an economically important tropical crop, pigeonpea was investigated. The study was conducted in nine paired farms across a gradient of increasing distance to semi-native vegetation in Kibwezi, Kenya. Results show that proximity of fields to semi-native habitats negatively affected pollinator and chewing insect abundance. Within fields, pesticide use was a key negative predictor of pollinator, pest and foliar active predator abundance. On the contrary, fertilizer application significantly enhanced pollinator and both chewing and sucking insect pest abundance. At a 1 km spatial scale of fields, there were significant negative effects of the number of semi-native habitat patches within fields dominated by mass flowering pigeonpea on pollinators abundance. For service provision, a significant decline in fruit set when insects were excluded from flowers was recorded. This study reveals the interconnections of pollinators, predators and pests with pigeonpea crop. For sustainable yields and to conserve high densities of both pollinators and predators of pests within pigeonpea landscapes, it is crucial to target the adoption of less disruptive farm management practices such as reducing pesticide and fertilizer inputs.     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。     

日光温室枣树昆虫群落及时间动态研究

对日光温室枣树昆虫群落指数及时间动态聚类分析研究的结果表明,日光温室枣树主要害虫防治可分为4阶段,其中2月、5月和6月昆虫群落处于极不稳定状态,优势种枣瘿蚊Contariniasp.、截形叶螨Tetranychusfruncatus发生量较大且易暴发,为化学防治关键时期。而1年其他时间则应视情况尽量采用农业、物理和生物等防治措施,以保护天敌,充分发挥天敌的控制作用。     

有机物质与植物抗逆性关系研究进展

综述了有机物质腐殖酸、氨基酸、VC等与植物抗逆性(抗旱、抗盐、抗高温或低温、抗病虫等)的关系,不仅为有机营养肥料和杀菌、杀虫剂的生产提供了依据,而且为生产栽培管理以及培育高抗逆性作物奠定了理论基础。随着人们对可持续农业发展的重视,以及植物有机营养研究的不断深入,有机物质腐殖酸、氨基酸等在生态农业和绿色食品生产中将发挥重要的作用。