台州市马尾松毛虫发生趋势预测技术探讨

运用人工神经网络的原理和方法,根据相关系数法选取与台州市7个县(市、区)马尾松毛虫有虫面积相关关系都比较密切的14个气象因子,然后进行主成分分析,在此基础上,将前6个主成分的主坐标值作为样本的输入特征,建立7个县(市、区)马尾松毛虫有虫面积分类预测的BP网络模型,结果表明:所建立的BP模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为8个时,11年共77组用于马尾松毛虫有虫面积预测建模样本的拟合率为85.71%,7个县(市、区)3年共21组预留样本检验报准率为80.95%。

短角幽天牛成虫的空间格局及其时序动态

2006～2011年在浙江省仙居县大北地溪林坦连续调查短角幽天牛,根据调查数据计算成虫种群的多项空间格局指标,然后分析各项指标与密度间的相关性,并从中选择受密度影响较小的负二项分布K值描述短角幽天牛成虫的空间格局及其时序动态。结果表明,林间短角幽天牛成虫呈聚集分布,但聚集度随季节而变化,每年5～6月和9～10月有2个明显的扩散高峰,在一个世代内的聚集趋势为聚集-扩散-聚集。