一、稻纵卷叶螟迁入数量时间序列的混沌诊断（论文文献综述）
姚志凤[1]（2019）在《小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究》文中进行了进一步梳理小麦条锈病是影响我国小麦优质、高产的重要真菌性气传病害,具有分布广、流行性强、危害大等特点。加强对小麦条锈病的早期检测和预测预报,对于减少经济损失、控制农药滥用、保证粮食安全具有重要的意义。本研究利用光谱分析、图像处理、GIS及机器学习等新一代信息技术手段与传统植物保护技术融合的方式,探究小麦条锈病的发病机理、病害光谱特征和传播规律,开展基于热红外和高光谱技术的小麦条锈病早期快速诊断、病害识别与严重度评估,基于Arc GIS和拉格朗日混合单粒子轨迹模型的小麦条锈病夏孢子时空动态分布,基于生境信息的智能化预测预报技术研究,以期为小麦条锈病早期诊断和预测预报提供新思路、新方法和新途径。论文主要内容与结论如下:（1）提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病早期检测方法,实现了小麦条锈病潜育期叶片的快速、无损检测。利用热红外成像技术连续16天采集小麦样本的热图像,探究小麦叶片温度在早期病害胁迫下的变化响应。结果发现,热红外图像可在接种后第6天将受到侵染但未显症的小麦植株与健康植株区分开来,较肉眼观察提前了4天;且随接种天数的增加,健康小麦叶片平均温度和最大温差无明显变化,而接种病菌的小麦叶片的平均温度呈逐渐下降趋势,最大温差则逐渐增大,接种后第16天,接种叶片的平均温度比健康叶片低2.22℃,最大温差比健康叶片高1.8℃。（2）针对小麦条锈病病情严重度主要依靠植保专家根据经验目测定级,存在劳动强度大、效率低的问题,提出了一种基于热红外成像技术的小麦条锈病严重度定量评估方法。在对不同严重度的小麦条锈病叶片的热红外图像有效增强的基础上,分别采用最大类间方差法和温差阈值法提取染病区域,并根据条锈病染病区域占总叶片面积的比例对小麦条锈病病害严重程度进行评估。通过计算64个样本的染病面积占比,并与实际植保人员目测的病情严重度进行拟合分析表明,本文方法检测的病害严重度与实际病害程度相关系数R在0.97以上,说明基于热红外图像的方法可以成功提取小麦植株的病害区域并用于小麦条锈病严重度的评估分析,为小麦病害严重度评估提供了一种新的方法。（3）提出了一种基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期检测方法。连续采集不同侵染天数下小麦叶片的高光谱图像和相应的叶绿素含量,通过化学计量法研究小麦条锈病早期胁迫阶段,叶片的叶绿素含量与高光谱信息的响应特性,并建立了基于PCA-BPNN的小麦叶片叶绿素的预测模型,校正集决定系数RC2和预测集决定系数RP2分别为0.921和0.918。同时,利用数字图像处理技术,绘制小麦条锈病潜育期的叶绿素可视化分布图,实现了小麦病害早期侵染检测的可视化。结果表明,基于高光谱的小麦条锈病可视化检测方法可在条锈病侵染后第6天检测到小麦病斑,较肉眼观察提前了34天。（4）针对小麦条锈病与白粉病在田间常常混合发生,却因病源和发病机理不同而需要鉴别区分和对症下药的问题,提出了一种基于高光谱成像技术的小麦不同病害的诊断与鉴别方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集小麦条锈病、白粉病和小麦健康叶片的光谱数据,通过PCA、SPA、CSAR等方法提取光谱特征,建立LS-SVM和ELM病害分类模型,并对模型进行识别试验。结果表明,PCA-ELM识别模型最优,对校正集和预测集的预测准确率分别为99.58%和100.00%,且该模型仅包含560nm、680nm和758nm 3个波段,为开发便携式小麦病害鉴别仪器提供了依据。（5）小麦条锈病病原菌孢子随气流传播是病害大规模爆发流行的根源,针对这一特点,提出了一种基于夏孢子时空动态分布的小麦条锈病预测模型。利用Arc GIS和全球再分析数据,建立基于拉格朗日混合单粒子轨迹的数值模型,对小麦条锈病夏孢子进行大区域长时间序列的传播轨迹和沉降模拟。结果表明,小麦条锈病夏孢子的传播呈现本地传播与省际间相互传播两种方式,既存在本地迭代进化,也存在不同省市间交叉扩散,为我国小麦条锈病周年侵染循环理论提供了高空气流的佐证;同时,单次的小麦条锈病外传轨迹与沉降分析,可用于突发性天气下,即时模拟预报空中病菌孢子的扩散趋势,为条锈病的短期预报提供支持;而大尺度长时间序列的多次传播轨迹聚类、沉降叠加分析,为气传性小麦条锈病病害远程传播的中长期预测提供了一种新思路。（6）针对现有模型多以数理统计分析为主,预测稳定性差的问题,提出了一种基于生境信息的小麦条锈病预测模型。在对小麦病害生境信息相关性分析和有效降维的基础上,分别建立了反向传播网络和支持向量机的小麦条锈病预测模型,并通过遗传算法和粒子群算法优化网络参数和结构,最终建立GA-BP和PSO-SVM的预测模型。结果发现,两个模型的校正集的准确率均为100.00%,但在预测集的准确率上,PSO-SVM优于GA-BP模型,且平均耗时更短,表明基于SR-PSO-SVM的小麦条锈病预测模型更适用于小麦条锈病流行程度的中长期预测。
陈辉[2]（2019）在《季节性大气环流对白背飞虱春夏季北迁的影响》文中指出昆虫迁飞,是昆虫生物学特性和环境特征的综合反映,其迁飞过程往往依赖气象条件。季节性大气环流是空气大范围尺度的迁移,常常覆盖成千上万平方千米甚至是地球的很大一部分,将持续影响较大范围的天气现象,如降水和风,进而影响昆虫迁飞。西太平洋副热带高压（Western Pacific Subtropical High pressure,WPSH）是影响我国气象条件最重要的半永久性的环流系统。近期研究结果表明,褐飞虱在我国的夏季北迁与西太平洋副热带高压的强度和位置及其相关的风、雨格局有关。与褐飞虱相比,白背飞虱（Sogatella furcifera（Horvath））具有相似的食性、相似的体型和较强的远距离迁移能力,因此可以推测白背飞虱具有相似的迁飞模式。然而,目前还鲜有关于白背飞虱长时间尺度的迁飞模式的研究,也少有这种模式如何与气候条件相关响应的描述。为此,本文根据近三十年的数据分析得出以下主要结论。1 白背飞虱在我国东部的春夏季北迁过程与西太平洋副热带高压显着相关每年4月份,西南气流将中南半岛的白背飞虱带到我国华南地区。随着副高的缓慢北移,西南气流逐渐加强并北移,冷暖气流在华南相遇,华南进入了华南前汛期。该时段白背飞虱主要分布在华南区域,东部沿海省市（如浙江、福建等）白背飞虱数量显着增多。直到6月中下旬,副高第一次北跳之后,雨带移至长江中下游,西南风再次加强并北移,白背飞虱也迁入了长江中下游流域。7月中下旬,副高第二次北跳之后,白背飞虱迁入江淮流域一带。2 白背飞虱在我国华南地区的迁飞过程受到华南前汛期的影响华南地区是我国白背飞虱最重要发生为害地区之一,是白背飞虱进入我国的第一站,影响着我国后期白背飞虱的虫情发生量。同时华南前汛期既影响我国华南地区的雨量情况,也影响着我国白背飞虱北迁的历程。白背飞虱在5月中下旬开始从华南地区迁出,但本研究结果表明,此时白背飞虱虫量最多的地方位于华南区域。5月中旬-6月中旬时间段内,华南地区的虫量与降雨量显着正相关（R2=0.54,p<0.005）,相关区域范围的累积降雨量越多,华南地区的虫量越多。并且,在5月16日-6月15日这段时间内,计算白背飞虱距离分布与虫量多少时,发现该时段白背飞虱的距离分布与无华南前汛期的时间段（6月16日-7月15日）距离迁出相比显着较短。同时,该时段虫量随距离变长下降速度较快。本研究旨在长时间尺度上探索研究白背飞虱春夏季在我国东部的迁飞动态,明确白背飞虱的迁飞规律,探索白背飞虱大范围、长时间尺度的迁飞过程及与季节性大气环流的关系。不仅仅有助于理解白背飞虱在我国发生发展规律、昆虫迁飞生态适应性及进化意义,还能为白背飞虱的预测预警和实施有针对性的控防技术提供参考。
王明飞[3]（2019）在《东亚夏季风及局地环流对中国南方稻纵卷叶螟发生的影响》文中提出稻纵卷叶螟是威胁我国水稻生产的一种重要农业害虫,其迁飞活动与大气背景有着密切关系。一方面受东亚季风影响每年在我国东部地区季节性往返迁飞为害;另一方面稻纵卷叶螟的爆发具有间歇性,突发性和很强的地区差异,南方稻区不同地形形成了复杂多样的局地小气候,也往往导致稻纵卷叶螟在同一地区连年大爆发。本研究从大尺度的季风环流和中小尺度的局地环流出发,分别探讨稻纵卷叶螟的中短期迁飞规律和短期迁飞与降落机制,为稻纵卷叶螟预测预报提供科学依据。1.对2000—2016年稻纵卷叶螟在我国南方稻区发生特点进行了统计分析,得到如下结论:（1）稻纵卷叶螟在我国各稻区发生时间由南往北依次缩短,华南稻区发生时间最长,常年在210—230d左右;江淮稻区、西南稻区北部发生时间较短,平均每年48—70d。（2）统计得到17a中最大日迁入量大于500头的迁入过程146个,以4—6代爆发最为频繁,为害范围最广;江淮、西南和江岭北部稻区大发生频次最高,且大发生连续时间长;江岭稻区东部稻纵卷叶螟大发生频率最低。2.运用东亚夏季风北边界指数分析了东亚夏季风与我国南方水稻主产区稻纵卷叶螟迁飞的关系,结果表明:（1）稻纵卷叶螟的向北迁飞与东亚夏季风的向北推进密切相关,东亚夏季风北边界首次和二次出现的时间对该稻区稻纵卷叶螟迁入的始见期具有一定的指示意义,各稻区北迁的高峰期一般都发生在东亚夏季风控制范围内。（2）6月中旬—8月上旬东亚夏季风活动在30°N以北地区,此时是我国南方水稻主产区稻纵卷叶螟北迁峰次最多、迁入量最集中的时期;夏季风北边界偏北的年份江淮稻区稻纵卷叶螟发生量偏多,华南、西南和江岭稻区发生量偏少。（3）8月中下旬是东亚冬、夏季风的转换期,也是稻纵卷叶螟种群的“混合迁”发生期,此时,西南稻区和江淮稻区迎来初次南迁峰;进入9月份后东冬季风快速南下,稻纵卷叶螟种群也随之不断南迁。（4）2007年稻纵卷叶螟在江淮稻区特大爆发的大气背景是:6月末—7月的强西南季风使沿江稻区迁入虫量比常年显着增加;7月份江南、华南地区的降水异常偏少使喜湿的稻纵卷叶螟种群随偏南季风进一步向沿江和江淮地区聚集;8月份东亚夏季风的回撤偏晚以及9月份华北地区和江淮地区北部的相对偏暖,使江淮稻区稻纵卷叶螟种群在当地滞留时间偏长、南迁始见期和高峰期异常偏晚。3.利用HYSPLIST模式分别对黔东南山谷地区、皖南河谷地区以及华南沿海地区,三种典型地型条件下稻纵卷叶螟迁入的个例进行了轨迹模拟,并对影响迁飞和降落的大气背景场进行了诊断分析,结果表明:（1）2015年6月2日—3日,黔东南地区虫源主要来自广西西部地区,迁飞路径上广西北部气流的上升运动对稻纵卷叶螟由低海拔迁向高海拔区迁飞十分有利,850和925hPa高度上的西南气流是稻纵卷叶螟迁入的主要动力。稻纵卷叶螟降虫区无明显下沉气流,地形胁迫系本次稻纵卷叶螟降落的主要因素。水平风场减弱和地形阻挡,使得气流对稻纵卷叶螟水平输送作用下降,加之榕江县位于黔东南三面环山的峡谷地带使得稻纵卷叶螟能在当地集中降落。（2）2005年9月6日—7日迁入桐城和贵池的虫源均来自安徽中部,925hPa高度上一致的偏北风是本次迁飞的主要动力。本次迁入无降水影响,垂直方向上气流的下沉运动是降落的主要动力。地形及山脉的分布对降虫区具有重要影响,在偏北风和下沉气流的共同作用下,稻纵卷叶螟主要降落在山脉迎风面一侧的桐城和贵池站,而背风面未出现降虫。（3）2009年10月22日和23日发生在华南南部沿海地区两日逆推轨迹显示:阳春地区虫源分别来自于广东中部和广东西部。华南沿海地区偏北风是两次过程稻纵卷叶螟迁入的主要动力。两次迁入过程,广东地区均无降水,下沉气流是降落的主要动力,夜间的陆风是稻纵卷叶螟集中降落在阳春地区的主要原因之一。
吴秋琳[4]（2018）在《东亚稻飞虱的迁飞：格局、过程及气象背景》文中进行了进一步梳理白背飞虱（Sogatellafurcifera（Horvath））和褐飞虱（Nilaparvata lugens（Stal））是典型的水稻专食性迁飞昆虫,已经对亚洲水稻生产构成了严重威胁。长期以来,人们认为稻飞虱每年在我国和中南半岛周期性地往返（即春季迁入我国,秋季回迁至越南）构成了一个完整的迁飞循环。但是,近年来通过与越南的合作研究发现,越南中北部长达三个月的水稻休耕期造成的食物链断裂使得稻飞虱回迁种群近似崩溃,但在翌年三月稻飞虱种群又得以重建。稻飞虱迁飞到底是否存在完整的周年循环?越南中北部稻飞虱的重建虫源来自何方,重建过程是怎样?每年春季大规模迁入我国华南稻区的稻飞虱种群是如何形成的?哪些地区的气候指标将影响我国稻飞虱虫源的前期迁入?哪些气象要素又决定了稻飞虱在特定时空的大规模降落?地形地势对稻飞虱降落的影响机制是什么?这些问题还尚未清楚。为此,本研究应用中尺度气象数值模式Weather Research and Forecasting model（WRF）、轨迹分析、相关分析和地形敏感性实验对稻飞虱大尺度迁飞规律、气候因素对始见期的影响、关键气候指标的提取以及迁飞过程中种群大规模集中降落的时空动态机制及影响因子进行了深入探索,以期通过重新构建各稻区之间的“虫源区-降落区”关系,进一步完善整个东亚迁飞场稻飞虱的迁飞格局以及阐明迁飞性害虫种群大发生形成机制,实现稻飞虱精细化异地预测和因地制宜地持续治理提供理论基础、科学依据和技术支撑。主要研究结果如下:1.基于WRF模式输出高分辨率的三维轨迹分析方法可有效准确地模拟昆虫迁飞轨迹。（1）得益于WRF模式输出的高时空分辩率的气象要素背景场以及加入了较为完善的迁飞性昆虫飞行参数的三维轨迹分析程序,我们的轨迹输出结果与传统HYSPLIT模型相比具有更高的精确度,同时也对环流形势具有很高的模拟能力,在迁飞性昆虫虫源地的追溯以及降落区的预测上具有很大的实用价值。（2）1995年3月20-22日由Lower Rio Grande Valley（LRGV）迁出的Helicoverpa zea虫群主要降落在美国德克萨斯州的东部,且花粉标记数据与连续三天夜间低空急流出现的区域近乎重合,表明低空急流在Helicoverpa zea种群春季北迁过程中起到了尤其关健的携载作用。2.越南湄公河三角洲2-3月稻飞虱的近距离扩散和涡旋系统下的远距离迁飞。（1）2005-2014年湄公河三角洲二月和三月份稻飞虱均主要以近距离扩散为主,主要落点区域为湄公河三角洲本地和柬埔寨的湄公河平原及其南部沿海区,部分稻飞虱可迁至越南中部、老挝南部、泰国东部和马来半岛西部,小部分稻飞虱跨海迁飞进入缅甸南部和马来西亚的北部,极少数由湄公河三角洲迁出的稻飞虱轨迹落点可北达越南中北部,甚至到达我国海南岛。（2）越南湄公河三角洲稻飞虱虱逐日灯诱虫量与越南中南部的广南省和越南中北部的义安省有着极其显着的相关关系,越南中南部广南省和富安省两地逐日灯诱虫量有极其显着相关性,越南中南部的广南与越南中北部的义安省也有显着相关关系。（3）中南半岛南部盛行偏东风,在生成的单个或多个涡旋（气旋或者反气旋）的作用下,中南半岛中部风向由东风转变为东南风后又继而在中南半岛北部上空急转为西南风。中南半岛及其周围出现的涡旋是湄公河三角洲稻飞虱远距离北迁时迁飞方向与迁飞距离的主导气流。因此,在这种特定的气象背景条件下,越南湄公河三角洲起飞的稻飞虱先迁至柬埔寨、泰国南部和东部后进入越南中南部及中北部稻区。3.越南中北部稻飞虱回迁种群的崩溃与春季种群重建。（1）越南中北部11月到次年1月份期间,田间以翻耕田为主,同时有少量落谷苗和再生苗,断裂的食物链、极其有限的栖息地打断了到越南中北部的大量稻飞虱回迁种群的生活史,种群崩溃。（2）越南中北部在2月下旬水稻移栽后,3月上中旬该区水稻正处于苗期-分蘖期,而越南中部同期水稻处于分蘖-拔节期,老挝南部水稻处于拔节-孕穗期。越南中北部稻飞虱重建虫源大部分来自老挝,一部分重建种群还可来自泰国东北部,还有少部分重建虫源可来自越南中南部。（3）中南半岛中南部盛行的偏东风先向西或西南而行后经由柬埔寨泰国又向北扩散,这为越南中南部、老挝和泰国东北部的稻飞虱进入越南中北部提供了极其有利的运载条件。4.中南半岛稻飞虱“虫源区-降落区”的迁飞格局。（1）中南半岛稻飞虱主要短距离扩散为主。越南中南部起飞的稻飞虱主要迁入柬埔寨,其次为越南中高部和老挝,还有一部分稻飞虱可迁往越南中北部;越南中高部稻飞虱以西向或西北向迁飞为主,与柬埔寨、泰国和老挝有着密切的虫源交流关系;越南东南部的稻飞虱大部分迁入柬埔寨;湄公河三角洲稻飞虱在此期间主要迁入柬埔寨和泰国,部分稻飞虱可迁往老挝南部和越南东南部;老挝南部大部分稻飞虱可迁入泰国和越南中北部;泰国东北部稻区同期稻飞虱迁飞范围波及整个中南半岛中部,迁往外地稻飞虱主要分布在老挝和越南中北部;泰国东部稻飞虱轨迹落点大部分分布在泰国东部,部分落在柬埔寨和缅甸;柬埔寨中部洞里萨湖稻区的稻飞虱主要迁入泰国、老挝和缅甸。（2）泰国、柬埔寨和越南三个国家地区间的稻飞虱存在着直接的虫源交流关系,其中13°N以南盛行的东风使越南湄公河三角洲、越南中高部和越南东南部稻区的稻飞虱与泰国东部和柬埔寨中部稻区的稻飞虱交流频繁,在13°N以北稻区,风向变化多端,泰国东北部盛行西南风,同时老挝南部以偏西南风为主,这是两稻区稻飞虱参与越南中北部稻飞虱虱种群重建的启动条件;在越南中南部的东南风是该稻区稻飞虱的北迁的必要条件。此外,温度是影响中南半岛稻飞虱在此期间迁飞的另一个重要因素。5.气候因素对我国两广稻飞虱的始见期的影响以及短期气候预警指标。（1）我国两广褐飞虱每年的始见期集中在3月下旬至4月上旬,稻飞虱的始见期有着很大的年际差异。（2）我国广东和广西稻飞虱灯下始见期和大部分时段和指定的空间区域相关不显着,只与部分特定月份的特定区域存在显着或者及显着的相关性。在与海温的相关关系上,广西合浦稻飞虱灯下始见期与10-20°N区域的3月月平均海表温度呈负相关。（3）广东信宜稻飞虱灯下始见期和当年3月泰国东北部、老挝南部和越南北部的月平均地表温度、与当年3月850 hPa高度场泰国东北部、老挝南部、越南中南部和越南北部月平均温度均有显着负相关;在广西灵山褐飞虱前期迁入灯下始见期随着3月越南中南部月平均地表温度的升高而提前;广西合浦稻飞虱灯下始见期与越南中北部3月月平均地表温度与广西本省、越南北部和我国海南850 hPa高度场3月月平均温度与老挝南部与越南中北部的850 hPa高度场3月月平均温度均有显着负相关性;广东阳春白背飞虱始见期与越南北部及海南上一年份12月月平均地表温度显着负相关,褐飞虱前期迁入的始见期与泰国东北部、老挝南部和越南中北部的1月月平均地表温度、与海南2月月平均地表温度和泰国东北部850 hPa高度1月月平均温度显着负相关。6.稻飞虱的降落机制及地形的影响。东亚大槽、西西伯利亚冷涡和西北太平洋副热带高压的波动是三大主导大气环流形势,不断加强的西北太平洋副热带高压带来的西南低空急流是稻飞虱从中南半岛远距离迁飞进入我国的重要动力条件,而气流辐合、下沉气流、降水和低温决定了稻飞虱的聚集和降落的时空分布,进而最终导致了后期稻飞虱种群的大发生。地形主要从三个方面影响白背飞虱的聚集和降落:（i）地形对迎风坡西南暖湿气流的阻挡和机械抬升作用。当西南暖湿气流在山脉迎风坡被迫爬升后,凝结降水,而降水产生的潜热又可以降低压强,这进一步激发了气流的上升运动对流活动的加强,降雨加强;（ii）地形对降雨中心位置和降水强度的时空调整。由于地形阻挡,背风坡处南下的冷空气被迫形成绕流或通过山地的低谷和垭口进入,气流辐合和切变发生在山体北侧;（iii）地势升高,温度降低,使稻飞虱由于生理适应而降低迁飞高度而被迫降落。
高文婷[5]（2017）在《稻纵卷叶螟对水稻生理生态参数和产量影响的田间试验研究》文中提出稻纵卷叶螟（Cnaphalocrocis medinalis）是危害水稻正常发育、造成水稻产量损失的重要害虫之一。本文通过在水稻田中接入不同数量级的稻纵卷叶螟幼虫,分析水稻不同叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）、叶绿素含量相对值（Soil and Plant Analyzer Development,SPAD）、生育期的卷叶率以及冠层高光谱反射率的变化,并对水稻冠层高光谱反射率、一阶导数和红边参数进行特征分析;利用相关性分析方法研究水稻高光谱与生理生态参数在不同波段的相关性,筛选敏感光谱波段和13种关键植被指数,建立水稻生理生态参数的监测模型,旨在为利用高光谱遥感手段监测稻纵卷叶螟虫害提供依据。此外,本文还运用了单因素方差法分析了各试验田块内水稻产量的损失情况,分析了水稻的自然补偿能力,通过相关分析法研究水稻高光谱参数与产量之间的相关性,选取差值植被指数（Difference Vegetation Index,DVI）、比值植被指数（Ratio Vegetation Index,RVI）、垂直植被指数（Perpendicular Vegetation Index,PVI）和归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）四种植被指数和红边峰值Dλ （红边斜率）参数,建立不同生育期内的最佳产量估算模型。最后运用Seinhorst模型估算稻纵卷叶螟初始虫口密度与产量的关系,比较两种模型对产量估测的准确性,为农业生产中稻纵卷叶螟危害引起的产量损失的评估提供技术支持。主要研究结果如下:（1）在无稻纵卷叶螟虫害影响的情况下,水稻的生理生态参数与≥10℃有效积温、累计降水量、累计光照时数等气象因子及生长天数都有较好的相关关系,通过主成分分析,提取出三个主要影响因子,分别为:水稻生育期长短、光热条件和水分条件。利用主成分分别构建LAI值和SPAD值的回归模型,其中LAI值估测模型的效果较好,R2为0.59,而SPAD值模型的R2仅为0.12。在有稻纵卷叶螟危害情况下,水稻生理生态参数与气象因子和生长天数的相关性远小于对照组。LAI值、SPAD值和卷叶率这三个参数中与气象条件关系最为密切的是LAI值,不同虫量处理下的LAI值与气象因子和生长天数的相关关系随着小区内稻纵卷叶螟头数增多,相关性降低,也就是说在经过处理的小区内,虫量是影响LAI值的关键因素。有虫量处理的情况下,气象因子与生长天数对SPAD值和卷叶率的影响相对较小。（2）各生育期内水稻冠层反射率在可见光和近红外波段随虫害程度加深而下降。一阶导数光谱在680-770nm之间出现“双峰”现象,红边参数随稻纵卷叶螟危害程度加重向短波方向移动,并且在整个生育期内呈现先增后减的趋势。水稻SPAD值和LAI值在整个生育期趋势与上相同,在开花期达到最高峰,并且它们的数值均随着虫量增加逐渐降低。而卷叶率变化趋势为先增加后减少再增加,与稻纵卷叶螟代次更替相一致。由敏感波段筛选出的13种植被指数与LAI值相关性最显着,其次是SPAD值,与卷叶率的相关性较差。对于生理生态参数的高光谱植被指数估算模型,拟合效果最好的是由多元回归分析法构建的LAI回归模型,R2达到0.762。单因子植被指数PVI构建的一元三次多项式模型对于SPAD值的拟合效果也较好,R2为0.546。植被指数对于卷叶率的拟合效果较差,R2最高仅为0.492。（3）通过产量测定,比较不同初始虫量下小区内水稻的产量指标后发现,水稻的穗长不受稻纵卷叶螟虫量增加的影响,而虫量的增加则会影响水稻植株的生长,导致株高降低、分蘖数减少。虫口密度越大,水稻的结实率和千粒重越低,导致产量的损失越大。灌浆期内利用NDVI值构建的回归方程估产效果最好,R2达到0.698。由Seinhorst模型估算的结果得出当每百株水稻上初始虫量达到17头以上后,稻纵卷叶螟开始形成危害,当危害最重时,最低相对产量仅为0.879。最后比较两个模型模拟的结果,发现当初始虫口密度在45头/百株和80头/百株时,由高光谱植被指数构建的回归方程估测的产量损失情况更符合实际,而超过80头/百株后,Seinhorst模型的结果更加符合水稻的生物学特性和实际产量的损失情况。
刁家敏[6]（2017）在《准双周大气低频振荡对中国褐飞虱迁入的影响》文中指出在影响褐飞虱迁飞和灾变性迁入的大气背景中,不同时间尺度的大气运动系统及其变化所产生的物理效应（包括动力、热力和水分胁迫效应等）是关键因素。在充分考虑生物学和生态环境因素的前提下,褐飞虱的短期预报和灾变预警（10d以内）可以通过分析和预报短期天气过程及影响其发生和灾变的短期气象条件来实现,其长期预测和早期灾变预警（100d以上）则可以通过分析和预测影响褐飞虱发生和灾变的气候条件及气候变化趋势来进行,但关于褐飞虱迁入的延伸期预报和灾变预警（10-90d）国内外报导极少。因此,本文从分析大气准双周低频振荡（10-20d）对褐飞虱种群迁入的影响角度出发,探讨褐飞虱迁入的延伸期预报方法和预警指标,旨在为我国褐飞虱的多时效灾变预警提供理论基础和技术支持,也为进一步提高我国迁飞性害虫预报水平,保障水稻生产安全提供科学依据。本文在收集和分析1979-2014年全国105个植保站的褐飞虱逐日灯诱虫情资料、常规气象资料及同期驱动轨迹模式HYSPLIT的NCEP气象再分析资料的基础上,运用Morlet小波分析方法研究了华南稻区和江岭稻区代表性病虫监测站的褐飞虱迁入量周期变化特征,揭示了各研究时段内相关大气物理量的周期振荡规律;通过分析具有准双周低频振荡特征的虫量与具准双周低频振荡信号的大气物理量之间的相关性,利用位相分析法对影响褐飞虱灾变性迁入的各相关大气物理量场进行逐位相的影响机制剖析,同时筛选出各位相影响褐飞虱迁入的主要大气物理量及其影响时段,提取前期准双周大气低频振荡对研究区褐飞虱灾变性迁入影响的关键预警指标;利用HYSPLIT轨迹计算模式对迁入典型站点的褐飞虱种群作后向轨迹分析,揭示了大气低频流场对褐飞虱迁飞路径和降虫区的影响。主要研究结论如下:（1）研究时段内研究区域的褐飞虱迁入量存在显着的10～20d和20～30d低频振荡,同期850hPa和925hPa两个高度的风场、位势高度场及垂直速度场均存在10～20d的显着低频周期;褐飞虱迁入量的低频振荡与850hPa和925hPa高度的低频风场、位势高度场及垂直速度场呈显着的相关,且各低频大气物理量场相对于虫量的低频振荡提前一个位相左右。（2） 2012年7-8月华南稻区主要受低频东南风的影响,褐飞虱种群随东南风从中南半岛迁入华南稻区,后期部分褐飞虱种群随西风由西南稻区向华南稻区输送。而2010年8-9月前期江岭稻区主要受低频西南风的影响,褐飞虱种群随西南风由西南稻区向江岭稻区输送,后期部分褐飞虱种群随东北风由江淮稻区向江岭稻区输送。（3） 2012年7月华南稻区褐飞虱的迁入主要是受降水胁迫的影响,而受垂直气流的影响较小。2010年8-9月,位相1-位相2期间江岭稻区维持强下沉气流,江淮稻区的强下沉气流区消失,华南和西南稻区的强上升气流区东移减弱,垂直气流对江岭稻区的降虫作用十分明显。位相3期间,江淮稻区强上升气流区出现,对虫源起飞南迁有利,江岭稻区强下沉气流区扩展并增强,有利于降虫。位相4期间,江淮稻区强上升气流区进一步扩展增强,垂直气流场对北迁降虫作用更弱,对南迁降虫增强作用更明显。（4）褐飞虱种群的后向轨迹模拟结果表明:迁入华南和江岭稻区的褐飞虱迁飞轨迹和虫源地与低频盛行风场、垂直气流场对虫源输送、降虫的作用完全一致。2012年7月,位相1和位相2,中国华南稻区盛行西南风,并有虫源随暖湿气流从中南半岛大量迁入华南稻区;位相3华南稻区盛行偏西风,至位相4改为盛行西北风,轨迹分析显示虫源主要来自西南稻区,迁飞路径为偏西至偏东方向。2010年8-9月,位相1中江岭稻区有从西南地区输送来的暖湿气流,也有较弱的东北风,至位相2江岭稻区除了西南地区的暖湿气流,华南地区也有暖湿气流向北输送,江岭稻区的褐飞虱迁入种群主要来自于华南稻区和西南稻区,少量来自江淮稻区,而位相3江岭稻区盛行偏南风,至位相4改为盛行东南风,相应的虫源地主要为华南稻区。（5）在预报褐飞虱低频迁入虫量的三种模型中,BP神经网络模型和多元线性回归模型的最大预测误差稍大、预测准确率不稳定,而支持向量机模型的最大预测误差最小,预测结果也最稳定。
刘维,蔡雪薇,刘垚,郭安红,王纯枝,陆明红,包云轩[7]（2017）在《基于FLEXPART的稻纵卷叶螟迁飞路径及大气背景研究》文中提出在分析2008年我国稻纵卷叶螟时空发生规律特点的基础上,选取典型迁飞过程并对迁飞的大气背景进行分析,利用F LEXPART-WRF模式,对典型迁飞过程的路径进行逆推,以此明确大气背景对迁飞路径的影响。结果表明:（1）2008年稻纵卷叶螟发生峰型主要以双峰型为主,发生范围最广、程度最严重的北迁过程是7月15—18日过程。（2）通过FLEXPART计算逆推代表站,江苏淮阴的迁飞虫源来源于浙江中部至安徽中西部一线。（3）气压场上天气系统的分布、移动和强度变化对稻纵卷叶螟的迁飞和降落有重要作用;850 hPa风场上的盛行偏南风对稻纵卷叶螟的北迁有利;该高度上的反气旋环流对稻纵卷叶螟的迁入和降落十分有利;气旋性切变对稻纵卷叶螟的迁出有利。（4）稻纵卷叶螟迁飞路径上的降水对稻纵卷叶螟的降落有动力迫降作用。
李玉婷[8]（2016）在《苏中稻区稻纵卷叶螟迁入的大气背景和遥感监测》文中研究说明稻纵卷叶螟是我国水稻生产上重要的“两迁害虫”之一,有着发生面积广、致害程度重、暴发频率高等特点。影响稻纵卷叶螟迁入和为害的主要因子有自然地理条件、水稻种植制度、农业生态环境、大气背景等,尤其是稻纵卷叶螟的远距离迁飞以及再迁飞更是离不开有利的气象条件。稻纵卷叶螟迁入发生的大气背景分析及迁入后的发生状况监测对发生预测、危害防治和产量损失评估起着极为重要的作用,目前我国稻纵卷叶螟的主要监测方式以人工调查为主,其优点是客观真实、可靠性高,但存在着费时、费力、无法宏观监测大范围水稻受害状况的弊端。近十多年来,遥感技术已被广泛应用于农作物的生长过程监测,特别是在病虫害监测和农作物估产等方面已有不少研究报导。本文在了解国内外害虫迁飞气象学和病虫害遥感研究进展的基础上,根据虫情资料和水稻卷叶率数据以及遥感影像中稻区光谱特征参数的变化,分析了稻纵卷叶螟整个生育期的发生发展规律,并结合该地区水稻生长的遥感影像,分析了水稻长势,建立了稻纵卷叶螟受害程度与光谱特征参数的关系模型,筛选出反演效果较好的特征参数,然后基于虫情和水稻生长状况筛选出导致苏中稻区稻纵卷叶螟迁入的一个典型迁入峰作为个例,运用Hysplit模型推算了该稻区代表性测站高邮的稻纵卷叶螟迁入轨迹,利用WRF模式结合NCEP气象再分析资料对迁入过程发生的大气背景进行了数值模拟,通过诊断分析,研究了高邮稻纵卷叶螟迁入的大气环流背景及大气动力条件、热力条件和水汽条件,并用迁入峰前后遥感影像中稻区特征参数的变化进行了验证；主要研究结论如下：1.选取苏中稻区的腹地高邮作为研究区域,分析2013年稻纵卷叶螟的虫情特征,并以HJ-1A/1B星为数据源,提取水稻光谱特征参数,分析水稻的时间生长特征,并对受害田块与健康田块的光谱特征参数进行对比分析,建立光谱特征参数与稻纵卷叶螟为害程度的反演模型,结果表明：（1）高邮稻区2013年稻纵卷叶螟发生较为严重,且迁入峰次较多,持续时间较长,绝大部分稻纵卷叶螟以外部迁入为主。（2）稻纵卷叶螟的发生对水稻光谱特征参数产生明显的影响。蛾峰量（或发生等级）越大,光谱参数越小。（3）光谱特征参数的选择对稻纵卷叶螟危害状的监测有非常大的影响。研究表明,EVI和NIR反演效果明显比NDVI好,DNIR与卷叶率呈极显着正相关（p<0.01,R=0.718）,DEVI与卷叶率呈显着正相关（p<0.05,R=0.564）,而DNDVI与卷叶率的相关性不显着。（4）将实地虫量的调查分析与光谱特征参数反演相结合,结果表明利用环境小卫星对稻纵卷叶螟发生发展进行动态监测是可行的,其监测结果对稻纵卷叶螟的早期预警有一定的预示作用,为后续的虫害监测研究提出了一种可能的方法。2.为探明大气背景对高邮稻纵卷叶螟重大迁入峰的影响,以及该气象背景下,水稻受稻纵卷叶螟为害的变化情况,选取2013年苏中稻区一次典型稻纵卷叶螟迁入峰过程（8月28日至29日）作为个例,利用HYSPLIT分析高邮迁入虫量的虫源地,然后运用WRF,结合NCEP气象再分析资料,对迁入峰发生的大气背景进行数值模拟,并对高峰期前后的遥感影像进行分析,通过遥感影像中水稻特征参数的变化来验证该大气背景下稻纵卷叶螟迁入和为害对水稻的影响。结果表明：（1）对高邮迁入虫源的后推轨迹分析显示：高邮的稻纵卷叶螟的虫源地主要位于降虫区西南方的湖北、安徽和浙江稻区。（2）925hPa等压面上的盛行偏南风和西南风,有利于稻纵卷叶螟向偏北和东北方向迁入至高邮地区。（3）此次过程降水对降虫起了主要作用,而下沉气流相对较弱,对稻纵卷叶螟降落的影响不是很明显。（4）稻纵卷叶螟是趋湿性迁飞害虫,此次迁入过程中,高邮的相对湿度都在80%以上,水汽条件适宜,非常符合稻纵卷叶螟迁入对水汽环境的要求。（5）迁入的温度条件良好,迁飞密集层（500-600m）的温度一直在18℃以上,温度条件对稻纵卷叶螟的迁入没有限制性影响。综合而言,气象条件非常有利于该区域稻纵卷叶螟的集中迁入。（6）高峰期前后的遥感影像能够实时、有效地验证大气背景对稻纵卷叶螟迁入和爆发性为害的影响。
陈心怡[9]（2016）在《中国南方稻区稻纵卷叶螟发生的中短期预报》文中提出稻纵卷叶螟是喜温喜湿性的水稻迁飞性害虫,是中国水稻生产上的重大害虫,稻纵卷叶螟南北往返的迁入和爆发与我国的水稻种植制度、地理条件以及大气背景都有着很重要的关系,尤其是其远距离迁飞和再迁飞更是离不开有利的气象条件。对稻纵卷叶螟发生情况的预测一直是世界水稻病虫害预测预报研究中的难题,为了解决这一难题,并为防控提供决策支持,针对短期预测,本文利用1994-2014年中国南方四大稻区（包括华南稻区、西南稻区、江岭稻区和江淮稻区）代表性病虫测报站的稻纵卷叶螟逐候田间赶蛾量资料,筛选出影响各站稻纵卷叶螟发生量和发生程度的关键地面气象因子,应用卡尔曼滤波方法和逐步回归方法分别对各站建立了稻纵卷叶螟迁入期候发生量和候发生程度的短期预测模型,并比较了这两种模型的准确率、误差大小和稳定性。针对中长期预测,本文选取与稻纵卷叶螟逐月发生量达到极显着相关的大气环流特征量,应用奇异交叉谱方法分析稻纵卷叶螟发生量和极显着相关环流因子之间的耦合振荡周期,并结合自回归模型建立了稻纵卷叶螟的中长期预报模型,主要研究结果如下：（1）稻纵卷叶螟的发生量和发生程度与前一候和前两候的田间蛾量呈极显着的正相关（P<0.01）,与前一候的近地面平均最低气温、平均气温和平均最高气温呈极显着的正相关（P<0.01）,与前一候的地面气压呈极显着的负相关（P<0.01）。（2）稻纵卷叶螟的逐月发生量与大气环流特征量成极显着正相关,其中全州站稻纵卷叶螟发生量与北非副高北界（20W-60E）呈极显着的正相关（P<0.01）,相关系数为0.7977；秀山站稻纵卷叶螟发生量与北半球极涡中心强度（JQ）呈极显着的正相关（P<0.01）,相关系数为0.7753；湘阴站稻纵卷叶螟发生量与北非副高北界（20W-60E）呈极显着的正相关（P<0.01）,相关系数为0.7720；张家港站稻纵卷叶螟发生量与北美副高脊线（110W-60W）呈极显着的正相关（P<0.01）,相关系数为0.6389。（3）针对全国四大稻区代表站,选取与稻纵卷叶螟候发生量和候发生程度均显着相关的地面气象因子,分别建立卡尔曼模型和逐步回归模型,结果表明卡尔曼模型的预测误差、稳定性和预测准确率均高于逐步回归模型,卡尔曼模型的发生量预测综合准确度评分为82.58,发生程度预测综合准确率为93.90%,可考虑应用于稻纵卷叶螟的短期预报业务。（4）根据已有研究表明的影响稻纵卷叶螟迁入和发生的大气环流因子,选取与稻纵卷叶螟逐月发生量极显着相关的大气环流特征量,应用奇异交叉谱方法分析稻纵卷叶螟和相关大气环流因子的显着耦合周期,结合自回归方法建立稻纵卷叶螟中长期预报模型。预报模型对四站的稻纵卷叶螟发生量均能作出较好的递推预报,且趋势预报基本准确。这充分说明了预报模型的可适用性。
党豪[10]（2016）在《基于混沌理论的储粮害虫预测研究》文中认为本文初次尝试将混沌分析方法系统地运用到储粮害虫预测研究领域,利用其特性对储粮害虫的影响因子展开分析。基于害虫发生的调查数据分析了储粮害虫的混沌特性,深入探讨了混沌与BP神经网络和支持向量机结合,建立了害虫预测模型。概括起来,本文主要研究内容及结果如下:1、储粮害虫的主要影响因子分析。对包含温度、湿度、水分和气体四种较为关键的影响因子及其数学模型做了详细的分析,利用插值算法模拟了粮食温度和湿度云图,可以高效的监测粮食温湿度变化趋势,为进一步判断虫情奠定基础;2、全面分析了储粮害虫玉米象发生过程的混沌特性。通过对玉米象发生序列的自相关函数、偏自相关函数、功率谱函数、最大Lyapunov指数、主分量和庞卡莱截面等特征的分析,结果特征均可判定玉米象发生过程的时间序列是混沌态的,即整个时间序列符合特定的规律,并不是完全随机的;3、研究了BP神经网络对混沌序列的预测模型和支持向量机对混沌序列虫害分类预测模型。在BP神经网络中,结合预测模型评价指标和储粮害虫虫粮情况评价指标,对混沌时间序列进行了模型分析、构建和预测的基础性研究,预测结果表明BP网络对储粮害虫（玉米象）发生过程的预测预报是具有较高可行性的。在基于支持向量机的混沌序列害虫分类模型研究中,设计采集装置收集并分析了粮虫谷蠹和米象的声音信号。提出了基于混沌优化算法和支持向量机的仓储害虫检测与分类方法,经过一系列的模拟,验证了识别不同种类害虫声信号的可行性。总之,本文进行了储粮害虫预测新方法的研究,从储粮生态系统入手,探究害虫的诱捕序列、种群数量、发生系统的时间序的混沌特性。继而结合混沌理论运用神经网络和支持向量机等方法对害虫发生非平稳时间序列进行分析和预测。这对于如何提高储粮害虫预测预报的精确率做了积极有效的探索。
二、稻纵卷叶螟迁入数量时间序列的混沌诊断（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、稻纵卷叶螟迁入数量时间序列的混沌诊断（论文提纲范文）
（1）小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小麦条锈病研究概况 |
| 1.2.2 作物病害的检测与诊断研究现状 |
| 1.2.3 作物病害预测预报技术研究现状 |
| 1.3 存在问题分析 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 材料与方法 |
| 2.1 试验材料 |
| 2.2 实验设备 |
| 2.2.1 热红外成像系统 |
| 2.2.2 高光谱成像系统 |
| 2.2.3 显微成像系统 |
| 2.2.4 SPAD-502 叶绿素仪 |
| 2.3 数据分析技术与方法 |
| 2.3.1 光谱分析技术 |
| 2.3.2 光谱数据预处理方法 |
| 2.3.3 光谱特征波段选择 |
| 2.4 模型构建与分析 |
| 2.4.1 模型构建方法 |
| 2.4.2 模型优化算法 |
| 2.4.3 模型评价指标 |
| 2.5 数据分析软件 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于热红外图像的小麦条锈病早期检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 供试样本与数据采集 |
| 3.2.1 供试小麦样本 |
| 3.2.2 热红外图像采集 |
| 3.2.3 显微图像采集 |
| 3.3 基于热红外图像的小麦条锈病早期识别方法 |
| 3.3.1 样本接种区域的温度提取 |
| 3.3.2 数据处理方法 |
| 3.3.3 小麦叶片热红外图像变化 |
| 3.3.4 小麦叶片表面温度变化 |
| 3.3.5 小麦叶片显微图像变化 |
| 3.4 基于热红外图像的小麦条锈病严重度评估 |
| 3.4.1 小麦病害严重度划分与数据获取 |
| 3.4.2 热红外图像预处理 |
| 3.4.3 热红外图像的病斑区域提取 |
| 3.4.4 病害分级结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于高光谱图像的小麦条锈病检测与鉴别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 供试样本与数据采集 |
| 4.2.1 供试小麦样本 |
| 4.2.2 光谱图像采集 |
| 4.2.3 叶绿素含量测定 |
| 4.3 基于高光谱成像技术的小麦条锈病早期诊断 |
| 4.3.1 高光谱图像预处理 |
| 4.3.2 不同侵染天数的小麦叶片光谱曲线分析 |
| 4.3.3 特征波长选取 |
| 4.3.4 叶绿素含量预测模型 |
| 4.3.5 SPAD的可视化分布 |
| 4.4 基于高光谱成像技术的小麦条锈病与白粉病鉴别 |
| 4.4.1 光谱预处理和样品划分 |
| 4.4.2 光谱特征分析 |
| 4.4.3 特征波长提取 |
| 4.4.4 病害种类判别模型的建立与比较分析 |
| 4.4.5 小麦病害显微图像分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 条锈病夏孢子远程传播与沉降模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 供试数据与资料 |
| 5.2.1 数据与资料 |
| 5.2.2 HYSPLIT模型简介 |
| 5.2.3 模型构建与参数设置 |
| 5.3 模拟结果与分析 |
| 5.3.1 条锈病夏孢子运行轨迹分析 |
| 5.3.2 条锈病夏孢子沉降浓度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于生境信息的小麦条锈病预测分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料与方法 |
| 6.2.1 病情数据与气象资料 |
| 6.2.2 数据降维处理 |
| 6.3 预测模型与分析 |
| 6.3.1 基于遗传-神经网络的预测模型分析 |
| 6.3.2 基于粒子群-支持向量机的预测模型分析 |
| 6.3.3 模型综合比较与评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）季节性大气环流对白背飞虱春夏季北迁的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1 昆虫迁飞 |
| 1.1 昆虫迁飞系统 |
| 1.2 昆虫迁飞现象 |
| 1.3 昆虫迁飞与大气环流 |
| 2 季节性大气环流 |
| 2.1 西太平洋副热带高压带 |
| 2.2 西太平洋副热带高压与昆虫迁飞 |
| 2.3 西太平洋副热带高压与华南前汛期 |
| 3 白背飞虱迁飞规律研究进展 |
| 3.1 白背飞虱迁飞高度 |
| 3.2 白背飞虱迁飞条件 |
| 3.3 白背飞虱迁飞路径 |
| 4 分析工具及路线 |
| 4.1 分析工具 |
| 4.2 技术路线 |
| 5 本研究的目的及意义 |
| 第二章 白背飞虱春夏季北迁与副高之间的关系 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 白背飞虱北迁过程的迁入量和迁入中心 |
| 1.2 自然领域法插值 |
| 1.3 西太平洋副热带高压脊线指数 |
| 1.4 风场、降雨数据 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 白背飞虱春夏季北迁与副高影响下的气象条件 |
| 2.2 白背飞虱春夏季北迁与副高位置 |
| 2.3 白背飞虱春夏季迁飞北界纬度与副高脊线纬度 |
| 3 结论与讨论 |
| 第三章 白背飞虱春夏季北迁与华南前汛期之间的关系 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 华南代表站点选取及站点显示 |
| 1.2 自然领域法插值 |
| 1.3 降雨相关空间场选取 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 华南白背飞虱代表站点的选取 |
| 2.2 华南白背飞虱与华南前汛期的相关区域范围 |
| 2.3 白背飞虱虫量与华南前汛期降雨量之间的关系 |
| 3 结论与讨论 |
| 第四章 不同时间段白背飞虱春夏季北迁的距离差异 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 站点之间的距离的计算 |
| 1.2 副高脊线的计算 |
| 1.3 相关性分析 |
| 1.4 广义线性模型建立及模型检验 |
| 1.5 Fligner-killeen检验及相关显着性检验 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 各时间阶段白背飞虱的站点选择 |
| 2.2 白背飞虱虫量与距离分布之间的关系 |
| 2.3 模型参数检验 |
| 3 结论与讨论 |
| 第五章 全文总结 |
| 1 结论 |
| 2 不足与创新 |
| 2.1 创新 |
| 2.2 不足 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果目录 |
| 致谢 |
（3）东亚夏季风及局地环流对中国南方稻纵卷叶螟发生的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 迁飞规律研究 |
| 1.2.2 稻纵卷叶螟的生态习性 |
| 1.2.3 东亚夏季风 |
| 1.2.4 地形与局地气候 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 虫情资料 |
| 2.1.2 气象资料 |
| 2.1.3 地理信息图层 |
| 2.2 方法介绍 |
| 2.2.1 虫情资料处理 |
| 2.2.2 气象资料处理 |
| 2.2.3 季风指数计算 |
| 2.2.4 轨迹分析方法 |
| 第三章 2000—2016年中国南方稻区稻纵卷叶螟发生概况 |
| 3.1 稻纵卷叶螟监测站点分布 |
| 3.2 稻纵卷叶螟发生时长 |
| 3.3 稻纵卷叶螟大发生过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 东亚夏季风对我国稻纵卷叶螟发生的影响 |
| 4.1 东亚夏季风北边界的季节变化 |
| 4.2 夏季风进退与稻纵卷叶螟迁入的时间关系 |
| 4.2.1 北迁过程 |
| 4.2.2 南迁过程 |
| 4.2.3 稻纵卷叶螟迁入始见期与东亚夏季风推进的时间节律关系 |
| 4.3 东亚夏季风与稻纵卷叶螟迁入量的关系 |
| 4.3.1 年变化和季节变化 |
| 4.3.2 夏季风最北边界与不同稻区迁入量的关系 |
| 4.4 东亚季风对稻纵卷叶螟大发生的影响——以2007 年为例 |
| 4.4.1 2007年虫情资料分析 |
| 4.4.2 夏季风及气象背景场分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 局地环流在稻纵卷叶螟迁飞和降落中的作用 |
| 5.1 黔东南山谷地形 |
| 5.1.1 虫情分析 |
| 5.1.2 轨迹分析 |
| 5.1.3 天气形势分析 |
| 5.1.4 动力条件分析 |
| 5.1.5 温湿条件分析 |
| 5.2 皖南河谷地形 |
| 5.2.1 虫情分析 |
| 5.2.2 轨迹分析 |
| 5.2.3 天气形势分析 |
| 5.2.4 水平和垂直动力条件分析 |
| 5.2.5 温湿条件分析 |
| 5.3 华南沿海地形 |
| 5.3.1 虫情分析 |
| 5.3.2 轨迹分析 |
| 5.3.3 天气形势分析 |
| 5.3.4 水平和垂直动力条件分析 |
| 5.3.5 温湿条件分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 特色创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）东亚稻飞虱的迁飞：格局、过程及气象背景（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1 研究背景及意义 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 稻飞虱的生物学特性 |
| 2.2 中南半岛迁飞场: 气候背景、地面资源配置和大气物理环境 |
| 2.3 昆虫迁飞的气候气象学及地理资源配置 |
| 3 本文主要研究内容 |
| 第二章 基于WRF模式昆虫迁飞轨迹模型的有效性检验 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 轨迹分析 |
| 1.2 性诱剂数据 |
| 1.3 气象背景场分析 |
| 1.4 模拟结果评估 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 美国德克萨斯州中部和南部的虫情动态及950 hPa迁飞背景场 |
| 2.2 迁飞过程个例分析:顺推轨迹有效性检验和评估 |
| 2.3 迁飞过程个例分析:低空急流对Helicoverpa zea北迁过程的影响 |
| 2.4 轨迹结果有效性检验和统计性评估 |
| 2.5 迁飞过程个例分析:回推轨迹有效性检验和评估 |
| 3 讨论 |
| 3.1 基于WRF模式模拟的轨迹有效性检验 |
| 3.2 迁飞的动力条件及降落机制 |
| 第三章 越南湄公河三角洲2-3月稻飞虱的迁飞扩散和中尺度涡旋对其远距离迁飞的影响 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1气象模型和参数化方案 |
| 1.2 轨迹分析 |
| 1.3 灯诱数据与田间调查资料 |
| 1.4 模拟区域的起飞格点设计 |
| 1.5 统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 2005-2014年2-3月湄公河三角洲稻飞虱的迁飞动态 |
| 2.2 越南湄公河三角洲与越南中南部和中北部稻区稻飞虱灯下虫发生动态统计分析:以2010 年为例 |
| 2.3 越南湄公河三角洲稻飞虱迁飞的大气动力背景场 |
| 3 讨论 |
| 3.1 十年湄公河稻飞虱的迁移扩散 |
| 3.2 越南湄公河三角洲迁飞的空中廊道与“涡旋”效应下的远距离迁飞 |
| 第四章 越南中北部稻飞虱自然种群的崩溃与春季种群重建 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 气象模型和参数化方案 |
| 1.2 轨迹分析 |
| 1.3 灯诱数据与田间调查资料 |
| 1.4 模拟区域的起飞格点设计 |
| 1.5 月平均气象数据和统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 越南中部地区稻飞虱自然种群崩溃与春季种群重建 |
| 3 讨论 |
| 3.1 越南中北部稻飞虱自然种群的崩溃 |
| 3.2 重建种群在越南中北部的建立与迁飞动力条件 |
| 第五章 越中北稻飞虱种群重建期中南半岛稻飞虱的迁飞格局 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 气象模型和参数化方案 |
| 1.2 轨迹分析 |
| 1.3 模拟区域的起飞格点设计 |
| 1.4 长时间序列月平均气象资料和统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 越中北种群重建期中南半岛东南部八区的稻飞虱迁飞 |
| 2.2 中南半岛稻飞虱迁飞与越中北稻飞虱种群重建的气象背景场 |
| 3 讨论 |
| 3.1 2010-2014中南半岛8区2月21日至3月20日稻飞虱迁飞规律 |
| 3.2 越南中北部稻飞虱重建种群虫源地 |
| 第六章 我国广西、广东两省稻飞虱前期迁入种群动态与境内外虫源区之间气候气象要素的关系 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 气象数据 |
| 1.2 灯诱数据 |
| 1.3 统计方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 2000-2016年我国两广稻飞虱灯诱动态:始见期 |
| 2.2 稻飞虱虫源种群迁入前期的气候背景场 |
| 2.3 稻飞虱虫源种群迁入始见期与各气候因子的相关分析 |
| 3 讨论 |
| 3.1 我国广西和广东稻飞虱始见期规律和虫源区气候背景 |
| 3.2 稻飞虱始见期与各气候因子的相关分析 |
| 第七章 稻飞虱大规模降落的中小尺度机制分析——环流系统、天气条件及地形的影响:以白背飞虱为例 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 灯诱数据和田间调资料 |
| 1.2 气象资料和数值模式 |
| 1.3 地图资料与地形数据 |
| 1.4 地形敏感性分析 |
| 1.5 大气动力背景模拟与分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 个例分析1: 我国中南部白背飞虱种群迁入过程及降落机制 |
| 2.2 个例分析2: 地形效应下2008年5月4日云南江城白背飞虱前期迁入种群降落机制 |
| 3 讨论 |
| 3.1 我国中南部白背飞虱前期迁入种群大规模降落机制 |
| 3.2 地形对稻飞虱重大迁入事件的敏感性实验 |
| 第八章 全文总结 |
| 1 总结 |
| 2 论文创新点 |
| 3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文 |
| 致谢 |
（5）稻纵卷叶螟对水稻生理生态参数和产量影响的田间试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气象因素对水稻生长影响的国内外研究进展 |
| 1.2.2 作物病虫害高光谱监测的国内外研究进展 |
| 1.2.3 稻纵卷叶螟监测方法的研究进展 |
| 1.2.4 遥感方法对作物产量估算的国内外研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线图 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.3 测量方法 |
| 2.3.1 光谱测定 |
| 2.3.2 卷叶率计算 |
| 2.3.3 SPAD值的测定 |
| 2.3.4 LAI值的测定 |
| 2.3.5 生物量的测定 |
| 2.3.6 气象观测资料 |
| 2.4 数据处理方法 |
| 第三章 不同受害程度下水稻生理生态参数与气象条件的关系 |
| 3.1 无虫害条件下水稻生理生态参数的时间变化趋势 |
| 3.2 试验期气象条件分析 |
| 3.3 无虫害条件下水稻生理生态参数与气象因素的关系分析 |
| 3.3.1 水稻LAI值与气象因素和生长天数的关系分析 |
| 3.3.2 水稻SPAD值与气象因子的关系分析 |
| 3.4 无虫害条件下水稻生理生态参数与生长天数、气象因子关系的主成分分析 |
| 3.4.1 主成分分析结果 |
| 3.4.2 因子分析及主成分表达式计算 |
| 3.4.3 LAI值和SPAD值与主成分的回归模型 |
| 3.5 不同初始虫口密度下水稻生理生态参数的变化 |
| 3.6 不同受害程度下水稻生理生态参数与气象因素的关系分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于高光谱反射率的水稻生理生态参数估测模型 |
| 4.1 不同虫量处理下水稻各生育期高光谱反射率特征 |
| 4.1.1 原始光谱分析 |
| 4.1.2 一阶导数光谱分析 |
| 4.2 水稻生理生态参数与光谱反射率的相关性 |
| 4.3 水稻生理生态参数与植被指数的相关性 |
| 4.4 水稻生理生态参数的植被指数估测模型 |
| 4.4.1 单因子植被指数监测模型 |
| 4.4.2 多因子植被指数监测模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 稻纵卷叶螟初始虫口密度与水稻产量损失关系 |
| 5.1 产量指标分析 |
| 5.2 基于高光谱特征参数的产量估算模型 |
| 5.3 SEINHORST模型在产量损失评估中的应用 |
| 5.4 两种模型反演效果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 本文特色和创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（6）准双周大气低频振荡对中国褐飞虱迁入的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国内外有关大气背景对褐飞虱迁飞影响的研究进展 |
| 1.2.2 国内外有关准双周大气低频振荡的研究进展 |
| 1.2.3 褐飞虱预测预报方法的研究进展 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究的技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 褐飞虱虫情资料 |
| 2.1.2 气象资料 |
| 2.1.3 基础地理信息 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 Morlet小波分析 |
| 2.2.2 Person相关系数 |
| 2.2.3 Butterworth带通滤波 |
| 2.2.4 合成分析法 |
| 2.2.5 HYSPLIT模式 |
| 2.2.6 模型验证方法 |
| 第三章 准双周大气低频振荡对华南稻区褐飞虱迁入的影响 |
| 3.1 2012年7-8月华南稻区典型站点褐飞虱迁入量的低频特征 |
| 3.2 华南稻区研究时段内逐日褐飞虱迁入量的准双周低频振荡特征 |
| 3.3 褐飞虱低频迁入量与低频大气物理量场的相关性分析 |
| 3.4 低频大气物理量场对华南稻区褐飞虱迁入量的影响分析 |
| 3.4.1 低频振荡周期的位相设置 |
| 3.4.2 低频位势高度场影响的逐位相分析 |
| 3.4.3 低频高空风输送影响的逐位相分析 |
| 3.4.4 低频垂直速度场影响的逐位相分析 |
| 3.5 华南稻区低频褐飞虱的虫源地和迁飞轨迹 |
| 3.6 研究期广西永福站褐飞虱迁移规律验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 准双周大气低频振荡对江岭稻区褐飞虱迁入的影响 |
| 4.1 2010年8-9月江岭稻区典型站点褐飞虱迁入量的低频特征 |
| 4.2 江岭稻区研究时段内逐日褐飞虱迁入量的准双周低频振荡特征 |
| 4.3 褐飞虱低频迁入量与低频大气物理量场的相关性分析 |
| 4.4 低频大气物理量场对江岭稻区褐飞虱迁入量的影响分析 |
| 4.4.1 低频振荡周期的位相设置 |
| 4.4.2 低频位势高度场影响的逐位相分析 |
| 4.4.3 低频高空风输送影响的逐位相分析 |
| 4.4.4 低频垂直速度场影响的逐位相分析 |
| 4.5 江岭稻区低频褐飞虱的虫源地和迁飞轨迹 |
| 4.6 研究期湖南双峰站褐飞虱迁移规律验证 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 准双周褐飞虱低频迁入量模型的初探 |
| 5.1 准双周褐飞虱低频迁入量的多元线性回归预测模型 |
| 5.1.1 预报因子 |
| 5.1.2 建立预报方程 |
| 5.1.3 模型预测结果 |
| 5.2 准双周褐飞虱低频迁入量的支持向量机预测模型 |
| 5.2.1 预报因子的选择 |
| 5.2.2 模型准确率检验 |
| 5.3 准双周褐飞虱低频迁入量的BP神经网络预测模型 |
| 5.3.1 预报因子的选择 |
| 5.3.2 模型准确率检验 |
| 5.4 模型准确率的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究的主要结论 |
| 6.2 主要特色和创新点 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）基于FLEXPART的稻纵卷叶螟迁飞路径及大气背景研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 FLEXPART模式简介 |
| 1.3 方法 |
| 1.3.1 迁飞个例选择 |
| 1.3.2 大气背景数值模拟 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1稻纵卷叶螟时空变化规律 |
| 2.1.1始见期与终现期 |
| 2.1.2降落峰型 |
| 2.1.3空间变化规律 |
| 2.2 稻纵卷叶螟迁飞轨迹分析 |
| 2.3 大气环流形势分析 |
| 2.3.1 850 hPa等压面天气形势 |
| 2.3.2 850 hPa风场 |
| 2.3.3 降水场分析 |
| 3 结论与讨论 |
（8）苏中稻区稻纵卷叶螟迁入的大气背景和遥感监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 病虫害遥感的研究 |
| 1.2.2 稻纵卷叶螟迁入气象影响因子的研究 |
| 1.2.3 稻纵卷叶螟发生预测研究 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 虫情资料 |
| 2.1.2 遥感资料 |
| 2.1.3 气象资料 |
| 2.1.4 基础地理信息 |
| 2.2 方法 |
| 2.3 模式介绍 |
| 2.3.1 WRF模式简介 |
| 2.3.2 HYSPLIT模型简介 |
| 第三章 2013年苏中稻区稻纵卷叶螟发生特征及水稻生长状况 |
| 3.1 2013年高邮稻纵卷叶螟虫情统计分析 |
| 3.2 2013年高邮水稻生育期状况分析 |
| 3.3 2013年高邮水稻光谱特征参数分析 |
| 3.3.1 研究区概况 |
| 3.3.2 调查方法 |
| 3.3.3 遥感影像及其预处理 |
| 3.3.4 光谱特征参数提取 |
| 3.3.5 光谱特征参数和稻纵卷叶螟为害程度的统计 |
| 3.3.6 结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 稻纵卷叶螟典型迁入峰的气象条件分析和遥感监测 |
| 4.1 迁入峰虫源分析 |
| 4.2 导致迁入峰的大气背景分析 |
| 4.2.1 大气环流形势分析 |
| 4.2.2 影响迁入的大气物理量场分析 |
| 4.3 迁入峰前后的水稻健康状况遥感监测 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 论文特色与创新 |
| 5.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（9）中国南方稻区稻纵卷叶螟发生的中短期预报（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 稻纵卷叶螟生物学特性及迁飞规律研究 |
| 1.2.2 影响稻纵卷叶螟迁飞的气象因子研究 |
| 1.2.3 稻纵卷叶螟预测预报方法研究 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.1.1 虫情资料 |
| 2.1.2 气象资料 |
| 2.1.3 基础地理信息 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 回归分析 |
| 2.2.1.1 回归模型的一般形式 |
| 2.2.1.2 逐步回归 |
| 2.2.1.3 自回归 |
| 2.2.2 卡尔曼滤波方法 |
| 2.2.3 奇异交叉谱分析方法 |
| 第三章 基于卡尔曼滤波算法的稻纵卷叶螟短期预测模型研究 |
| 3.1 发生程度分级和迁入期的确定 |
| 3.1.1 发生程度分级 |
| 3.1.2 迁入期的确定 |
| 3.2 预报因子的选取 |
| 3.2.1 稻纵卷叶螟发生量的显着影响因子 |
| 3.2.2 稻纵卷叶螟发生程度的显着影响因子 |
| 3.3 逐步回归模型的建立 |
| 3.4 卡尔曼模型的建立 |
| 3.5 预报结果的分析 |
| 3.5.1 历史回检结果比较 |
| 3.5.2 发生量预测 |
| 3.5.3 发生程度预测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于奇异交叉谱分析的稻纵卷叶螟预测模型研究 |
| 4.1 影响稻纵卷叶螟迁入的大气环流特征量分析 |
| 4.1.1 预报时间的确定 |
| 4.1.2 相关性分析与预报因子的选择 |
| 4.2 稻纵卷叶螟与显着相关环流因子的耦合周期分析 |
| 4.2.1 全州稻纵卷叶螟与北非副高北界指数的耦合周期分析 |
| 4.2.2 秀山稻纵卷叶螟与北半球极涡中心强度指数的耦合周期分析 |
| 4.2.3 湘阴稻纵卷叶螟与北非副高北界指数的耦合周期分析 |
| 4.2.4 张家港稻纵卷叶螟与北美副高脊线指数的耦合周期分析 |
| 4.3 各耦合周期振荡的时变特征分析 |
| 4.3.1 全州站耦合周期振荡的时变特征 |
| 4.3.2 秀山站耦合周期振荡的时变特征 |
| 4.3.3 湘阴站耦合周期振荡的时变特征 |
| 4.3.4 张家港站耦合周期振荡的时变特征 |
| 4.4 建立基于SCSA的预测模型及预测试验 |
| 4.5 预测效果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 本文特色与创新 |
| 5.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（10）基于混沌理论的储粮害虫预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 混沌理论及预测基础理论 |
| 2.1 混沌理论概述 |
| 2.1.1 混沌的定义 |
| 2.1.2 混沌系统的特性 |
| 2.2 混沌特性的判定 |
| 2.3 相空间重构的理论基础和方法 |
| 2.3.1 相空间重构的理论基础 |
| 2.3.2 相空间重构的方法 |
| 2.4 混沌时间序列的预测 |
| 2.4.1 基于最大Lyapunov指数的预测方法 |
| 2.4.2 基于前馈神经网络的时间预测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 储粮害虫主要影响因子分析 |
| 3.1 影响储粮害虫发生发展的因素 |
| 3.1.1 温度条件对害虫的影响 |
| 3.1.2 湿度和水分条件对害虫的影响 |
| 3.1.3 气体条件对害虫的影响 |
| 3.2 储粮害虫的主要影响因子模拟模型 |
| 3.2.1 发育速率与温度的关系模型 |
| 3.2.2 发育起点温度与有效积温 |
| 3.3 粮食温湿度云图模拟 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 粮虫发生量的混沌态研究 |
| 4.1 材料来源 |
| 4.2 原理及方法 |
| 4.2.1 定性分析法 |
| 4.2.2 定量分析法 |
| 4.3 结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 混沌时间序列预测模型研究 |
| 5.1 基于BP神经网络的混沌时间序列预测模型 |
| 5.1.1 预测模型建立步骤与评价指标 |
| 5.1.2 储粮害虫模型构建与预测 |
| 5.2 基于支持向量机的混沌时间序列害虫分类模型 |
| 5.2.1 预测模型建立步骤 |
| 5.2.2 实例资料和数据处理 |
| 5.2.3 算法实现与结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历及攻读硕士研究生期间主要研究成果 |
| 致谢 |
四、稻纵卷叶螟迁入数量时间序列的混沌诊断（论文参考文献）
- [1]小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究[D]. 姚志凤. 西北农林科技大学, 2019(02)
- [2]季节性大气环流对白背飞虱春夏季北迁的影响[D]. 陈辉. 南京农业大学, 2019(08)
- [3]东亚夏季风及局地环流对中国南方稻纵卷叶螟发生的影响[D]. 王明飞. 南京信息工程大学, 2019(04)
- [4]东亚稻飞虱的迁飞：格局、过程及气象背景[D]. 吴秋琳. 南京农业大学, 2018(08)
- [5]稻纵卷叶螟对水稻生理生态参数和产量影响的田间试验研究[D]. 高文婷. 南京信息工程大学, 2017(03)
- [6]准双周大气低频振荡对中国褐飞虱迁入的影响[D]. 刁家敏. 南京信息工程大学, 2017(03)
- [7]基于FLEXPART的稻纵卷叶螟迁飞路径及大气背景研究[J]. 刘维,蔡雪薇,刘垚,郭安红,王纯枝,陆明红,包云轩. 气象, 2017(04)
- [8]苏中稻区稻纵卷叶螟迁入的大气背景和遥感监测[D]. 李玉婷. 南京信息工程大学, 2016(02)
- [9]中国南方稻区稻纵卷叶螟发生的中短期预报[D]. 陈心怡. 南京信息工程大学, 2016(02)
- [10]基于混沌理论的储粮害虫预测研究[D]. 党豪. 河南工业大学, 2016(08)