病虫测报统计系统的设计与实现

用Visual FoxPro数据库管理系统管理数据,用ADO控件链接数据库,用Visual Basic编写程序代码,完成了病虫害统计测报系统。该系统包括病虫害统计预报中常用的六类统计模型的功能模块。此软件系统为病虫害统计预测预报的数据整理、代换、具体统计计算过程和预报结果的准确性检验等提供了一个操作简单、方便实用的工具软件。

昆虫雷达:从研究型到实用型

ZLC制式的问世使雷达昆虫学的发展方向出现重大转折 :往常对昆虫迁出活动的短期、集中的观测研究将被对迁入事件的长期监测所取代 ,全自动运行、雷达信号的即时分析与处理使得迁飞性害虫的灾变预警可望实现。

我国北方稻区1991年稻飞虱大发生虫源形成

北方稻区在一般年份只有少量稻飞虱 (褐飞虱 N ilaparvata lugens,白背飞虱 Sogatella fercifera)迁入 ,而与虫源区相隔千余公里的沿渤海湾稻区却在 1 991年稻飞虱暴发成灾。通过分析 1 991年各地稻飞虱主要迁入峰期的天气学背景和低空急流的时空分布及我国东部稻作区各地虫源的对应关系 ,表明大尺度低空急流的时空动态与南方 (江岭区 )大发生虫源的迁出期 (区 )相吻合的程度及维持时间乃北方稻虱大发生虫源得以形成的关键因子和暴发成灾的触发机制 ,其北上前缘左侧的暴雨区即远迁种群的集中降虫区。

褐飞虱(Nilaparvata lugens (Stl))前期迁入与ENSO指标的遥相关及其中长期预测

分析了全国6个不同褐飞虱发生区内16个监测点的褐飞虱（Nilaparvata lugens（St（a）l））前期迁入量与从前两年1月至当年6月各月ENSO 指标（包括4个Nino区海温和南方涛动指数（SOI）的月平均距平值）遥相关的时空分布.结果表明,与褐飞虱前期迁入量显著遥相关的ENSO指标主要为N3区、N4区和N3.4区的海温,三者共占显著相关指标总数的71.8%.在时间分布上,显著遥相关的ENSO指标主要分布在前两年和前一年（约占84%）,当年仅占16.7%.从相关性质来看,褐飞虱前期迁入量与各Nino区海温在前两年至前一年春季之前呈负相关,而与前一年冬季至当年春季呈正相关;与前一年夏秋季ENSO指标的相关性质则无明显规律.褐飞虱前期迁入量与各Nino区海温和与SOI遥相关的相关性质相反.以前期显著相关的ENSO指标为预测因子,用逐步回归法建立褐飞虱前期迁入量的中长期预测方程.筛选出历史回检率和预测准确性较高的方程,经集成后共获得12个预报模型,可提前3～27个月作出预测,预测的准确率为88.9%.

应用前期ENSO指标做棉铃虫大发生预测

分析了山东郓城26a(1974～1999)和德州22a(1978～1999)棉铃虫3代百株累计卵量、江苏丰县20a(1980～1999)棉铃虫2代百株累计卵量与从前两年1月份开始到当年7月份的ENSO指标(包括厄尔尼诺5个海温区N12、N3、N4、NC、NW的月平均海温距平)和南方涛动指数(SOI)的遥相关关系。遥相关分析结果表明德州、郓城三代卵量和丰县二代卵量与ENSO各指标遥相关关系的时间变化规律很相似,与各时段的N4均呈正相关,与NW和SOI大多数月份呈负相关。从中筛选出相关显著(p<0.05)的区域和时段作为预测因子,根据判别分析法用不同因子或因子组合分别建立了郓城、德州棉铃虫三代卵、丰县棉铃虫二代卵量的大发生预测模型,并对各模型进行回测检验及5～6a的预测检验,根据其预测效果筛选出最佳的灾变预测模型。结果表明,N4区的因子或因子组合建立的模型对德州、郓城棉铃虫三代卵量和丰县棉铃虫二代卵量的预测效果最好,可提前15～25个月做出大发生预测。

神经网络测报软件的设计实现

用Visual FoxPro数据库管理系统管理数据,用ADO控件连接数据库,用Visual Basic编写程序代码,完成了神经网络测报模型,作为病虫害测报系统软件的一个功能模块,该模块包括六个功能子模块:数据导入子模块用于将数据从磁盘文件中导入系统;参数设置子模块用于对各种初始参数进行设置;数据标准化处理子模块用于对原始数据进行标准化处理;激活函数的选择子模块用于选择不同的激活函数;学习训练子模块用于对模型进行学习训练;测报子模块用于预测预报病虫害的发生情况。为病虫害的预测预报提供了一个操作简单、方便实用的工具软件平台。测报工作者可以根据自己实际的原始数据组建成当地实用的神经网络模型,并测报应用。