浦江县褐飞虱预测预报模型选择与优化

[目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。

“浦江葡萄”质量监管体系调查

浦江县围绕争创全国农产品质量安全县为目标,积极探索监管方式,创新监管机制,全面提升"浦江葡萄"质量安全生产水平。针对"浦江葡萄"的生产特点,提出了构建"三位一体"的全域监管格局,打造"三化融合"的全程保护模式,建立"控管合一"的全员联动机制。最终使"小葡萄"成长为促进农民增收致富的"大产业",成为拉动县域经济发展,推动乡村振兴的"新引擎"。