对馬尾松毛虫消长因子的几点看法

松毛虫的发生、发展、和死亡,严格地受着气候、天敌、食料、人为等因子的限制,因此常常出现着某些年份、某些地区猖獗成灵,某些年份、某些地区即使不受人为的干涉也会自然的下降。这种猖獗与下降的因果,总称为松毛虫的消长规律。掌握了这个规律,对研究如何在人为的控制和支配下,防止松毛虫的为害有着重大的作用。引起松毛虫的消长变化,有气候、天敌、食料、人为等因子,但谁占主导作用?这应当视时间、条件、地点的不同,分别估价着各种因子的作用。譬     

森林害虫发生与环境的关系及测报

昆虫受气候、食料、天敌等环境条件的影响,害虫个体数量有的年份多,有的年份少,掌握害虫数量的消长规律,及时而准确的预测预报,抑制虫灾和减少林木损失。     

落叶松毛虫虫情预报的初步研究

落叶松毛虫[Dendrolimus Superans(Butler)]危害以落叶松为主兼有红松、油松等松树的食叶性害虫。故应对其制定出一套经济和技术上可行的控制计划。然而,只有事先掌握虫情,方能收到预期效果。本文就松毛虫下一代发生程度及发生数量,采用判别分析和回一归分析等方法,进行了研究。现概述如下: 一、落叶松毛虫种群与主要环境因子关系影响昆虫种群数量的环境因子,可归纳为:天敌因子、食物因子和气候因子。天敌因子对落叶松毛虫现已发现其各虫期天敌种类有100多种,其数量消长对松毛虫的     

降雨与马尾松毛虫消长的关系

<正>马尾松毛虫的生存是依据一定的生态环境,环境条件如气候(降雨)食物、天敌、人为等因子的变化,控制着马尾松毛虫的发生发展。本文仅就大悟县历年降雨的变动与马尾松毛虫消长的关系,进行了初步探讨,以供参考。     

马尾松毛虫计算机预测预报系统—FIMS-1

马尾松毛虫计算机预测预报系统—FIMS-1,是在马尾松毛虫预测预报系统模型基础上建立的。该系统能够模拟马尾松毛虫种群数量随时间的变化及空间区域的迁移扩散,能估算马尾松毛虫对针叶造成的损夫,进而可以对马尾松毛虫发生量、发生地、发生面积及针叶被害程度进行预测。为马尾松毛虫的综合管理决策提供必要的信息。系统的主要特点是通用性、显示的直观性及预测预报输入要求的灵活性,非常适于在广大林区推广。用安徽省潜山县黄埔试验点数据输入该系统,运行结果与该地松毛虫发生规律基本吻合,说明该系统是可行的。     

马尾松毛虫卵蛹期寄生天敌初步考查

为了查明我区马尾松毛虫寄生天敌种类和作用,为保护和利用天敌,开展协调防治提供依据。我们结合预测预报工作,对全区松毛虫蛹期、卵期寄生性天敌进行了初步考查。通过考查,发现我区松毛虫寄生天敌优势种群,蛹期主要有松毛虫黑瘤姬蜂、花胸姬     

松毛虫危害程度长期预报方法的研究

<正> 虫害的测报,是防治虫害的首要工作。为了获得第二年松毛虫发生面积与危害程度,我们应用概率回归估计方法,根据连江县发生松毛虫的历史资料,进行主导因子分析,探讨松毛虫发生与消长的规律,筛选出与松毛虫发生直接关系的12个主要因子、17个项目,建立预报方程。然后根据上一年松毛虫发生面积和危害情况以及气象部门对当年气象因子的预报数     

松毛虫林间分布类型及其抽样技术初探

<正> 松毛虫是我省马尾松林的主要害虫。据普查统计,分布于66个县、市、区,为害面积达143万亩,是历年防治的重点对象。现行防治指标和确定发生程度均以幼虫数量为依据,但松毛虫幼虫在林间的分布,常因环境条件和林分状况不同而异,采用常规的调查方法,往往使所得结果与实际情况不符,从而影响预测预报和防治工作。为了确切地掌握松毛虫的发生     

马尾松毛虫预测预报系统的研究*

本文应用系统分析方法总结有关马尾松毛虫的科研成果和实际经验，建立了反映了马尾松毛虫，松林、自然条件与环境状况，人类社会行之间本质关系的结构模型，通过对影响马尾松毛虫种群动态因子的分析，提炼及数量化表示，建立了马尾松志虫时间域及空间域种群动态模型，两者结合可以对松毛虫群种动态进行系统模拟，预测松毛虫的发生量、发生面积及分布状况，以安徽省潜山县黄铺试验区调查数据验证此模型，与松毛虫实际发生规律吻合。     

灰色预测GM(1,N)模型在赤松毛虫预测预报中的应用

本文利用1983～1989年秦皇岛市赤松毛虫预测预报资料,在应用灰色关联分析的基础上,选择对赤松毛虫发生面积,应防面积,以及越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期关联度较大的主导因子,分别建立了赤松毛虫发生面积、应防面积的GM(1,1)、GM(1,N)预测模型,及赤松毛虫越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期的GM(1,1)和GM(1,N)模型,并利用实测数值进行了验证。     

用多重马尔可夫链预测松毛虫发生面积的研究

该文以1998年建平县松毛虫发生面积预测为例,对应用多重马尔可夫链(MultiplcMarkovChin)进行松毛虫预测预报做了探讨,预测结果分析表明,利用多重马尔可夫链进行松毛虫发生面积预测较为准确.     

基于马尔科夫链和列联表法的马尾松毛虫发生面积预测模型研究

本文用马尔科夫链法和列联表多因子多级分析预测法研究建立安徽省潜山县1983—2014年马尾松毛虫越冬代、一代和二代发生面积预测模型,并对5种模型预报结果准确性进行验证。结果表明,马尔科夫链预测结果误差较小,列联表多因子多级分析预测法预测2015年和2016年越冬代和一代发生面积有一定误差,预测二代发生面积与实际基本吻合。     

利用距平符号法预测落叶松毛虫发生

松毛虫种群数量的消长与松毛虫内在遗传特性有关，但气象等外界因子也影响着种群数量的变化。为准确掌握松毛虫种群基数，做好预测预报，作者应用距平符号法，利用前4a气象因子与松毛虫发生量的关系，进行了松毛虫动态预测，准确率100％。     

景谷县云南松毛虫发生现状与应对措施

介绍云南松毛虫在景谷县发生范围、面积、周期、程度等现状,对气候、海拔、立地条件、林分结构、虫源、天敌等与松毛虫发生相关的因子进行分析,探讨森林质量差,抵御灾害能力弱,社会参与度不高,气候异常,经费投入不足,林改后林农防治能力不足,技术手段落后等云南松毛虫防治中面临的困难和问题。藉此,提出了实行政府主导,加强林分抚育,提高林分健康水平,加强监测、预报,实行分类施策,分区治理等应对措施。     

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。     

马尾松毛虫种群动态研究

编著论述了浙江省马尾松毛虫等３种松毛虫的生物学特性，分析了决定马尾松毛虫种群数量的雌性比、产卵量和死亡率３个因子，指出马尾松毛虫雌性有其遗传因素，其性别早在胚胎发育的卵期已经形成，食料的丰歉与质量、食料树种的不同，不同农药化学防治处理、气温的变化都将影响雌雄虫的比例。     

马尾松松毛虫危害与气象因子的关系初探

以湖南祁阳县1990～1999年的气象观测数据及松毛虫的年发生面积为依据,应用因子筛选、聚类分析、统计检验方法找出了影响马尾松松毛虫减灾的关键气象因子,为预报和防治马尾松松毛虫的成灾提供了合理和实用的方法,有助于为防治灾害作出正确的决策.     

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％。     

落叶松毛虫发生量的预测及综合防治措施研究

本文介绍了松毛虫生物学特性,总结了松毛虫种群数量消长规律,分析了气象等环境因子对松毛虫种群数量的影响,从而对落叶松毛虫发生做出准确的预测。根据预测情况进行有效综合防治,收到良好效果。     

利用微机建立马尾松毛虫虫情数据库

利用Excel软件在微机中建立马尾松毛虫虫情调查数据库和林分因子数据库，对数据库的数据进行处理，分析及应用，可为预测预报马尾松毛虫发生，发展情况提供科学依据。