1961～2006年石河子垦区降水序列变化规律及干旱预测

以1961～2006年石河子垦区的年降水量为基础数据,分析得出该地区降水的时间序列变化特征及规律：研究区年降水总体呈上升趋势,其中,20世纪90年代以前增加缓慢,90年代以后增加显著。以1961～1996年的年降水量数据为建模数据,1997～2006年的数据为检验数据,运用灰色系统的灾变预测方法,建立各分区的灾变预测模型GM（1,1）,重点对石河子市和下野地未来发生干旱的年份进行了预测,得出石河子、下野地未来可能发生干旱的年份分别为2012、2010年。     

基于Shapley值的组合预测方法在福建省农业总产值预测中的应用

提出了基于Shapley值的农业总产值的组合预测方法。算例结果表明,该方法可有效提高农业总产值的预测精度。     

基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测，

提出了一种基于优化灰色模型的农村季节性电力负荷预测方法：首先对原始的时间序列数据进行移动平均处理,然后分别建立多个灰色GM（1,1）模型并进行优化组合．实例研究结果表明,该方法具有较高的预测精度。     

甘肃黄土高原土壤水分预测及旱情预警模型研究

2006年天水农业气象试验站在自然状态下进行了土壤水分的消退试验,根据试验数据,揭示了土壤水分的消退规律.结果表明,从最适宜土壤湿度的上限开始,土壤含水量随时间的消退为对数曲线.从最适土壤水分含量的上限到下限需5 d时间,土壤失水速度为13.4 mm/d;从轻旱上限消退至严重干旱需20 d时间,土壤水分散失速度为3.9 mm/d.在此基础上建立了100 cm土层土壤含水量的预测模型及土壤干旱预警模型,经不同降水年型土壤水分实测值的检验表明,土壤含水量预测模型准确率较高,土壤干旱预警模型在预测不同程度的土壤干旱时准确率比较高,有一定实用性.     

信阳市大气环境质量现状评价及预测

根据信阳市2005~2008年大气环境中3种污染物(可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮)的监测值,对信阳市大气环境进行现状评价并采用灰色系统模型GM(1,1)对大气环境质量进行中短期预测。现状评价结果表明:信阳市大气环境质量良好,可吸入颗粒物已经成为影响信阳市大气环境质量的首要污染物。灰色系统模型GM(1,1)中短期预测结果表明:未来几年信阳大气中可吸入颗粒物浓度与二氧化硫浓度呈下降趋势,二氧化氮浓度却呈上升趋势。     

基于统计分辨模型的害虫种群动态预报研究

应用统计分辨原理,对临沂市1995—2007年棉花苗期棉蚜的系统观测资料进行了数量分析,建立了统计分辨数学模型,经对历史资料的回报验证,其总拟合率92.31%,将2008年观测数据作为独立样本进行试报,其预报结果与实际一致。     

谈森林虫害的预测预报方法

简要介绍了预测预报森林虫害的几种基本方法。     

Real‐time PCR detection of Erwinia amylovora on blossoms correlates with subsequent fire blight incidence

Fire blight is the most devastating bacterial disease of rosaceous plants. Forecasting fire blight infections is important to allow for countermeasures that reduce economic damage in pome fruit production. Current computerized forecasting models are solely based on physical factors such as temperature and moisture, but not on the actual presence of the pathogen Erwinia amylovora. Although the inoculum concentration is considered to be crucial for infection and disease outbreak, most current approaches used for identification of fire blight inoculum including morphological, biochemical, serological, and DNA‐based methods are nonquantitative. Based on a real‐time PCR approach previously published, an improved protocol to be used directly on whole bacteria in the field is described. The method allows for early detection and quantification of the pathogen prior to the occurrence of first symptoms. There is a clear correlation between bacterial abundance and subsequent disease development. However, in some cases, no disease symptoms could be observed despite a pathogen load of up to 3·4 × 10⁶ cells per blossom. Integration of the amount of pathogen detected into refined prediction algorithms may allow for the improvement of applied forecasting models, finally permitting a better abatement of fire blight.     

基于温湿系数的棉蚜发生等级预报模型

为实现棉蚜发生等级的预报,以新疆生产建设兵团第七师一二五团为研究区,在收集和获取该区2004—2013年气象资料和棉蚜发生数据的基础上,运用统计方法、相关性分析和多元回归分析法对影响棉蚜发生的主要气象因子进行研究,构建棉蚜发生等级预报模型。结果显示,研究区棉蚜发生发展呈现3个阶段:5—6月为发生期、7月为高峰期、8月为衰退期;温度、湿度、蒸发量、日照与棉蚜发生等级的相关系数分别是0.52、0.34、-0.06和-0.05,表明影响棉蚜发生等级的主要气象因子是温度和湿度,但二者与棉蚜阶段发生等级之间的回归拟合优度为0.55,线性相关关系不明显。探索性地融合温度和湿度构建温湿系数,以温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级进行回归分析,发现发生期相对温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级的回归拟合优度为0.65,高峰期和衰退期直接温湿系数的自然对数与棉蚜发生等级的回归拟合优度分别为0.89和0.91,均呈线性关系。用2014年研究区棉蚜数据验证建立的线性回归模型,整体准确率达87.5%,可满足棉蚜发生等级预报需求。     

加权马尔可夫链理论在肉类产量预测中的应用

为准确反映肉类产量的波动特征,基于加权马尔可夫链理论提出了灰色残差修正模型,采用均值-均方差分级法,将残差灰拟合精度指标划分为4个状态,利用加权马尔可夫链理论对残差预测值进行修正.以1994-2011年郑州市肉类产量为基础,建立预测模型进行实证分析,并在模型中加入等维信息,结果表明,与传统的灰色预测相比,预测平均相对误差由21.88％降低为1.312％,较好地提高了预测精度.