Weibull模型中未知参数的估计

韦布尔(Weibull)分布函数(y(t)=1-exp{-((t-a)/b)~c},t>a,b>0,c>0)自八十年代初期移植到植物病理学中以来,由于其可塑性大,适应性广,在植病流行、预测和损失估计研究中引起了广泛注意。本文着重探讨了韦布尔模型中参数估计的线性和非线性方法,并以一例用线性方法组配参数b,c。     

小白菜花叶病流行曲线分析及两参数植病流行方程的非线性拟合

小白菜花叶病流行曲线分析表明,Weibull方程拟合效果最好,Logistic方程次之,Gompertz方程又次之。 探讨了两参数植病流行方程的非线性拟合方法:台劳级数展开法和麦夸尔特法。在小白菜花叶病等18个植病系统的94组流行曲线中,非线性方法的拟合结果均优于线性方法。     

长白山云冷杉混交林直径结构分布研究

【目的】选择能够正确拟合经过采伐后的长白山云冷杉针阔混交林直径结构分布的模型。【方法】以长白山12块经过2~3次采伐的云冷杉过伐林固定样地数据为依据,分别运用负指数、三参数Weibull、限定混合Weibull模型拟合云冷杉混交林的直径分布。【结果】12块样地密度为535~1 035株/hm2,平均胸径变化不大,在20.1~23.9cm;所有样地直径分布偏度为正。除1号、7号样地的直径结构用负指数模型效果较好,2号、4号样地用三参数Weibull模型拟合效果较好外,其余样地均适合用限定混合Weibull模型拟合。【结论】3种分布模型中,负指数模型拟合近似"反J"型曲线时效果较好,而限定混合Weibull模型在拟合不规则直径分布时效果较好。     

荒漠梭梭基径-株高分布参数估计及其与林分因子模型研究

以古尔班通古特沙漠南缘15块梭梭样地调查数据为基础,利用负指数模型、修正指数模型、混合Weibull模型进行梭梭基径分布和株高分布结构模拟,并对混合Weibull模型参数与林分因子的平均值(Mean)和标准差(SD)进行模型拟合。结果表明,15块不同生境类型样地的梭梭林基径和株高分布均呈左偏的山状曲线或反"J"形,林分天然更新良好;混合Weibull分布在各径阶和株高阶数内的拟合效果与实际情况较为接近,相比负指数模型和修正指数模型,混合Weibull分布拟合效果最好,能较好地模拟沙漠梭梭林的基径分布和株高分布情况;混合Weibull分布的尺度参数关系式(ρ×β_1+(1-ρ)×β_2)与各样地基径和株高的Mean具有较好的线性相关性,线性拟合系数分别为0.79和0.89,形状参数关系式(ρ/γ_1+(1-ρ)/γ_2)与各样地基径和株高的Mean/SD呈非线性,其中二次多项式模型拟合效果最好。     

择伐作业体系下天然林直径分布

选择4种直径分布函数(Weibull函数、负指数函数、Γ函数和β函数)对天然针阔混交林不同择伐强度(弱度13.0%、中度29.1%、强度45.8%、极强度67.1%)作业下直径结构进行了拟合.结果表明:各样地直径分布均为左偏,中小径阶林木居多;除弱度择伐峰度为负,其余样地为正;变动系数随择伐强度的增大而增大.弱度择伐符合Weibull分布和β分布;中度择伐符合Weibull分布、负指数分布和Γ分布;强度择伐符合Weibull分布和负指数分布;极强度择伐对4种分布均不接受.Weibull分布具有较强的灵活性和适应性,基本可以用来拟合择伐作业后林分直径分布,拟合结果可以从侧面检验择伐作业体系的合理性.     

斜纹夜蛾核型多角体病毒对宿主幼虫的致死速率与温度关系

利用非线性模型描述了斜纹夜蛾幼虫感染核型多角体病毒后的病死速率、病死时间分布与饲育温度的关系。结果表明,随着饲育温度的升高,感病幼虫病死速率加快。Schoolfidd模型、Stinner模型和分段Logistic模型均可很好地描述幼虫病死速率与温度的关系。不同饲育温度处理下,感病斜纹夜蛾每日病死率可用时间-剂量-死亡率模型较好地拟合,模型模拟值与实测值有较好的吻合(Hosmer—Lemoshow统计量检验不显著),方程中各项系数经t检验达极显著水平;不同饲育温度下的幼虫病死时间分布可用Weibull模型、Gompertz模型及Logistic模型很好地拟合,通过用决定系数R^2和剩余平方和Q比较各模型的拟合程度,表明在29℃以下,以Logistic模型拟合最好,Gompertz模型次之,Weibull模型稍差。当饲育温度在32℃以上时,以Gompetz模型最好,Weibull模型和Logistic模型拟合次之。应用模型可以模拟分析不同饲育温度下的幼虫病死时间分布及温度对幼虫病死速率的影响。     

闽楠天然次生林直径分布模拟研究

以闽楠天然次生林作为研究对象,通过标准地调查获取数据,利用Weibull分布、正态分布、对数正态分布、Г分布和β分布等5种概率密度函数对其直径分布规律进行分析,采用χ2法检验拟合效果,并以其最优分布函数建立参数预估模型。结果表明:(1)直径分布主要为反J型或正偏山状曲线形式,其最优直径分布函数为Weibull分布,接受率为81.3%;(2)Weibull分布预估尺度参数(b)模型的R2为0.996 6,形状参数(c)模型的R2为0.791 5,经检验其预估模型的通过率为100%。研究结果可为闽楠天然次生林相关经营数表的编制及科学经营管理等提供参考依据。     

漳河源铁坚油杉群落物种多度分布模型

采用模式倍程分组法,借助Weibull模型拟合湖北省南漳县漳河源自然保护区铁坚油杉[Keteleeria davidiana (Bertr.) Beissn.]群落的乔木层物种多度分布。结果表明,3个样方乔木层以及3个样方乔木总和的Weibull多度分布模型拟合经2检验,样方1与样方3符合Weibull分布;而样方2与合并样方不完全符合Weibull分布;K-S检验表明,4个取样方式下,乔木层物种多度均符合Weibull分布,其模型应用于铁坚油杉群落乔木多度分布是可行的。     

植病流行的一个广适性模型

本文应用侵染概率和作必要的假定,通过计算理论病株率,推导出一个用于描述植病流行进展的广适性模型。该模型对植病流行学中使用的一些流行模型,如Logistic模型、Weibull模型等作了新的阐述和扩展。此外,还讨论了与模型相对应微分方程的Cauchy问题。     

中亚热带常绿阔叶林林隙边缘木高径分布特征

通过对中亚热带常绿阔叶林64个林隙的559株边缘木的调查,研究其径级和高度级的结构特征,用韦布尔分布(Weibull)模型和正态分布分别拟合径级和高度级分布.结果表明:中亚热带常绿阔叶林林隙边缘木径级分布符合Weibull分布,不符合正态分布;而高度的分布既符合Weibull又符合正态分布.     

杉木人工林直径分布BP模型的研究

以相对直径作为输入向量,以株数累积频率作为输出向量,建立直径分布的BP神经网络模型;用杉木人工林直径分布的实际数据训练,选出的最佳模型,拟合精度为99.03%,检验精度为97.64%,所选模型没有系统偏差.与Weibull分布模型相比,具有较好的拟合效果.研究结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分直径分布模拟技术.     

基于分形理论和二叉树结构的植物遗传模型研究

从L系统的定义出发,解释了以二叉树结构为基础的模型设计原理,提出了基于L系统的二叉树结构关系模型以及相应的算法,并以植物器官间的遗传为背景,简单介绍了此模型在植物病虫害防治上的应用,为作物遗传与病虫害的防治提供新的理论与方法。     

马尔可夫链预测模型及其在农业病虫害预报中的应用

本文根据某地区历年来水稻稻瘟病发生程度的历史资料，应用马尔可夫链理论与方法，对该地区１９９１年～１９９５年该病害发生程度进行了预测。经分析比较，其结果与实际相符，而且预报时间早、简单易行。这表明马尔可夫链预测模型在农业病虫害预报乃至农业上各种灾变预报中应用的潜在价值。     

构建全媒体时代远程动植物医院的研究

针对全媒体时代信息传播与服务的特点,研究了构建远程动植物医院的方案,即在云服务平台上,通过合理的管理模式,基于共建共享的医案资源库,由专家构成的医师队伍提供远程诊疗服务。讨论了远程动植物医院的服务方式和商业模式。     

考虑不确定性因素影响的城市污水处理厂优化设计模型研究(I)

介绍了一种新发展的城市污水处理厂优化设计模型 .该模型通过部分引入区间变量的方法 ,尝试在城市污水处理厂设计时考虑设计参数和水质、水量变化的不确定性 ,并取得了较好的效果 .     

一种植物病害图像识别卷积网络架构

针对人工提取植物病害图像特征存在效率低、识别率低、成本高等问题,提出一种基于DenseNet网络的现代卷积神经网络架构FI-DenseNet,旨在对多种类的植物病害图像达到高精准的识别准确率.引入Focal损失函数对DenseNet网络进行改进,使得训练模型的注意力集中于难分类的样本.FI-DenseNet网络可以增强特征传递、进行深层训练或有效改善过拟合问题.采用的数据集有87 867张植物病害图像,图像包含同种植物的多种病害,并涉及38种植物病害.对图像进行预处理、数据增强后,将DenseNet169网络、ResNet50网络和MobileNet网络作为参照实验.实验结果表明,FI-DenseNet网络的收敛速度更快且识别准确率最高,测试集识别准确率为98.97％,FI-DenseNet网络的鲁棒性和泛化能力均优于对照网络,可为植物病害智能诊断提供参考.     

一种求解病虫害防治指标的新模型

根据经济阈值定义的模式“挽回收益＝ 防治成本”及公式“挽回减产率＝ 对照减产率－ 防治区减产率”,提出了一种求解病虫害防治指标的新模型。若病虫害为害量（ｘ）与作物产量损失率［ｆ（ｘ）］关系用线性模式ｆ（ｘ）＝ａｘ＋ ｂ 表示,则新的防治指标（ｘ）求解模型为ｘ＝（ Ｃ·ＦＮ·Ｅ·Ｐ）×１ａ ,而传统的防治指标（ｘ′） 求解模型为ｘ′＝ （ Ｃ·ＦＮ·Ｅ·Ｐ－ ｂ） ×１ａ 。从推导过程和计算结果对两种求解模型进行了比较,结果表明,新的防治指标求解模型更具合理性。     

基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割

针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。     

基于复杂网络的农作物细菌性病害传播模型初探

在复杂网络的基础上,建立了农作物细菌性病害的受限传播模型,并通过数值模拟研究了改变网络拓扑结构策略以及改变网络拓扑结构对农作物细菌性病害传播控制的影响。结果显示,当提高模型中节点防治率或降低细菌传播率时,细菌在网络中的传播速度均明显下降,且控制细菌传播率的总体效果较提高节点防治率的效果要好的多。     

植物病害I-S关系——logistic衍生模型的研究

以logistic模型为基础 ,以时间因子为媒介 ,推导出一个能准确描述植物病害I-S的logistic衍生模型。通过对油松落针病、花生锈病、烟草黄瓜花叶病和小麦赤霉病等多组I-S关系数据的实例验证与比较分析 ,显示出这一模型具有较强的数据拟合能力和广泛的适用性。Logistic衍生模型尚可应用于林木胸径与材积(D -V)关系、径与树高(D -H)关系以及生物量预估等项研究。此外 ,还提出一个具有普遍指导意义的通用模型