ARMAT模型在单木生长预测中的应用

首次在国内应用ＡＲＭＡＴ模型来解决单株树木的生长预测问题。以树木自身生长机理为依据,与ＡＲＭＡ模型相结合采用Ｋａｌｍａｎ滤波器的最小二乘估计方法,建立ＡＲＭＡＴ趋势预测模型。并以安微祁门的３８个生杉木解析木为实例进行阐述和验证分析,其结果表明应用该种模型对单株树木生过程的描述和预报预测估具有良好的效果,并且于揭示树木生长的内部机理具有很大的实用性。     

试论偶然性在筛选植物病害长期预测因子中的作用

分析了偶然性在筛选植物病害（及其他灾害）长期预测因子中的作用。得出结论：只要被筛选的预测因子数量足够大，就可单纯凭借偶然性找出相关系数很高的因子，而此因子与预测对象之间没有本质上的联系。     

差分生长模型预测误差的分析

差分模型是一种特殊随机参数模型,仅有一个参数为随机参数。对于未参与抽样建模的林分,差分模型首先对应变量在林龄Aij0时的期望函数求解关于随机参数的表达式,然后用非随机参数的估计值和应变量在Aij0时的观测值Yij0分别取代对应参数和数学期望E(Yij0)来估计随机参数。显而易见,Yij0相当于E(Yij0)的估计值。由于这种特有的统计特征,经典非线性回归模型不能准确地估计差分模型预测误差的方差。针对这一不足,依据非线性回归模型预测误差的方差估计量的推导过程,导出了一个适用于差分模型的预测误差的方差估计量,并给出一个应用示例。所提出的估计量充分地考虑了重复观测数据的自相关性和Yij0对预测的影响作用。结果表明,该估计量能够描述未抽样林分预测误差的方差及其构成分量的变化趋势,而对于抽样建模的林分应该使用非线性回归模型的估计量进行预测误差分析。      

植物病害流行学中的地统计学

病害空间动态是植物病害流行学研究的主要内容之一。对于病害的空间动态的研究与病害的时间动态研究相比一直显得不足,地统计学技术由于其在研究空间数据方面的优势而得到广泛的应用。本文简单地介绍了地统计学的基本原理,包括理论基础(即区域化变量理论)以及地统计分析主要工具(即变异函数),并对地统计学技术在植物病害流行和病害治理研究中的应用做了介绍。地统计学可以用来研究病害的生态学问题(如病害的空间分布特征,病原的传播及其影响因子等),病害的风险分析以及治理病害方案的确定等。     

组合预测法在林分断面积生长预估中的应用

林分断面积生长模型的研究是林分因子建模中的主要对象,研究提高林分断面积生长模型的预测精度十分重要。组合预测法能够对不同模型的预测结果进行组合,把不同模型的预测误差分散化,从而提高预测精度。基于北京山区油松定期清查数据,根据残差的方差最小原则确定组合预测中各模型的权重,将单木水平预测所得的林分断面积与林分水平预测所得的断面积进行组合预测。结果表明:组合预测法预测林分断面积的精度比单一水平(单木水平、林分水平)预测的精度都高,同时组合预测法也改进了林分断面积预测模型的兼容性。     

基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

以马尾松Piuns massoniana人工林间伐试验林为研究对象，用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型，再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示，高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94％、95％、97％，蓄积量预测精度依次为92％、94％、96％，表明不计枯损（或采伐）的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。     

面向边缘计算的轻量级植物病害识别模型

  目的  传统深度学习模型因参数和计算量过大不适用于边缘部署,在网络边缘的植物病害自动识别是实现长时间大范围低成本作物监测的迫切需求。  方法  联合使用多种模型压缩方法,得到可部署于算力有限的嵌入式系统的轻量级深度卷积神经网络,在边缘节点实现植物病害智能识别。模型压缩分2个阶段:第1阶段利用基于L₁范数的通道剪枝方法,压缩MobileNet模型;第2阶段将模拟学习与量化相结合,在模型量化的同时恢复识别精度,得到高精度轻量级的端模型。  结果  在PlantVillage数据集58类植物病害的实验结果表明:通道剪枝将MobileNet压缩了3.6~14.3倍,量化又将模型的参数精度由32 bit降低至8 bit。整体压缩率达到了14.4~57.2倍,识别准确率仅降低0.24%~1.65%。与通道剪枝后无模拟学习训练、通道剪枝结合量化后无模拟学习训练这2种压缩方法相比,具有更高的模型压缩率和识别准确率。  结论  联合使用多种模型压缩方法可以少量的精度损失深度压缩人工智能模型,可为农林业提供面向边缘计算的植物病害识别模型。图3表2参23     

影响植物病害发生和流行的因素浅析

介绍植物病害症状,分析植物病害流行及其影响因素。     

诊断植物病害小窍门

<正>1植物病害定义植物病害一般是指在植物生长、发育、贮藏、运输的过程中受到外界不良环境因素的影响或有害生物的侵染,使其在生理和形态上发生了系列的变化,而使植物的经济价值受到影响。这种变化,即称为病害。2常见的类型     

用均匀设计试验法和单纯形法建立生长模型

用Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程作为杉木人工林生长模型，按照均匀设计试验法的要求选择标准地，用改进单纯形法求解生长模型的参数．用均匀设计试验法结合单纯形法建立生长模型，不仅可以满足精度要求，而且所需要的标准地数量极少，大大地减少了经费和时间，在林业生产上有重要的经济意义．     

Weibull模型在花生锈病流行预测中的应用

利用花生锈病多年的病害系统调查数据,拟合Weibull方程,计算参数a、b、c。多元回归分析表明,花生锈病流行曲线的Weibull方程的位置参数a和标度参数b可以通过在病害流行初期病情达0.5,1,5,10％的时间或其两点间的时间间距求得,而形状参数c也可以通过上述四点和所求得的a,b参数联合求得。 利用所得的a、b、c参数可按Weibull方程对病害流行全过程预测,若在流行期间持续调查病情,重新估计c值,可提高预测准确度。利用1983年春花生两套数据对本法进行检验。在各210次检验中,平均准确度为89和84％。     

小白菜花叶病流行曲线分析及两参数植病流行方程的非线性拟合

小白菜花叶病流行曲线分析表明,Weibull方程拟合效果最好,Logistic方程次之,Gompertz方程又次之。 探讨了两参数植病流行方程的非线性拟合方法:台劳级数展开法和麦夸尔特法。在小白菜花叶病等18个植病系统的94组流行曲线中,非线性方法的拟合结果均优于线性方法。     

杨柳毒蛾幼虫发生期,发生量预测预报的研究

杨毒蛾(Leucoma candida S.)、柳毒蛾(Leuccma salicis)是杨树的主要食叶害虫。我们从1984—1987年对该虫的发生期、发生量预测预报进行了初步研究。杨、柳毒蛾幼虫的发生期是在寄主杨树,展叶后的第10 d或日平均温度达到13℃以上时,开始上树取食。该虫的发生量预报可采用越冬基数调查和回归预报式两种方法,其种群数量动态预报模型所筛选出的预报因子与虫情的复相关系数都很高,模型的显著性水平也很高。经过检验及初步预报实践,效果较好。     

稻瘟病预测预报研究进展

本文对近几十年,尤其是近十年来稻瘟病预测预报研究的新进展进行了综述。统计模型是目前的主要测报方法,在统计模型的基础上建立系统模型是稻瘟病预测预报的发展趋势。     

植病流行的一个广适性模型

本文应用侵染概率和作必要的假定,通过计算理论病株率,推导出一个用于描述植病流行进展的广适性模型。该模型对植病流行学中使用的一些流行模型,如Logistic模型、Weibull模型等作了新的阐述和扩展。此外,还讨论了与模型相对应微分方程的Cauchy问题。     

水稻白叶枯病和条斑病的流行与预测（综述）

水稻白叶枯病和条斑病都是由风雨、流水作中短程距离传播的地区性流行病,也可随种子调运而在洲际传播。水稻白叶枯病在世界各大稻区均有发生,主要在亚太地区,可分为亚太流行区、西非流行区和中北美洲新病区。在中国,按耕作制度和病情可分为华南全年流行区、江淮中度流行区和北方短期流行区３个区域。稻条斑病仅在亚洲稻区发生,国内主要发生在籼稻、杂交稻,已从两广逐渐向北扩展到江淮流域。影响水稻白叶枯病发生流行的因素很多,品种抗病基因的布局和病菌小种的变异是病害流行长期和超长期预报的依据,气象因素和耕作水平是区域中期预报的主要依据,伏旱值是预测江淮稻区白叶枯病和细条病流行程度的重要指标。     

水稻新品种（系）对白叶枯病的抗性分析

】测定１２５个水稻新品种（系）对白叶枯病５个菌型的抗性,划分为ＳＳＳＳＳ,ＲＳＳＳＳ,ＲＲＳＳＳ,ＲＲＲＳＳ,ＲＲＲＲＳ,ＲＲＲＳＲ,ＲＲＲＲＲ７个抗性类型,说明不同品种（系）对不同菌型抗性和抗病谱不一,抗性品种的选育和利用,应根据各地菌系致病型的发生分布特点而异。针对广东流行Ⅳ型菌,推荐一批对该致病型抗性较好的新品种于广东种植。研究结果表明,对Ⅳ型菌的抗性,常规稻、籼稻均比杂交稻、粳稻的抗病率高。对Ⅴ型菌的抗性,粳稻型多数品种（系）表现抗病,籼稻则极少抗病。籼粳两类型品种与Ⅳ,Ⅴ菌型间呈强互作反应。     

模糊隶属度法在小麦赤霉病预测预报研究中的应用

本文运用模糊隶属度法对小麦赤霉病预测预报技术进行了研究。经对彭山县12年资料拟合,符合率高达91.67％;利用眉山县9年资料进行异地验证,符合率仍达88.89％;对彭山县1987年小麦赤霉病发生程度进行预报验证,结果准确。     

分光光度酶联法测定植物组织稳定性光合产物(蔗糖、淀粉)含量

通过分光光度法检测由已糖激酶等多酶促反应偶联NAOPH+H~+形成量来测定植物组织光合产物蔗糖、淀粉含量,具有专一性强,抗干扰、灵敏度高等优点。本文对上述测定方法的基本原理,酶促反应,操作程度作了详细介绍。并结合测定实侧讨论了使用此方法的技术要点。     

灰色拓扑预测方法在冰情预报中的应用

本文应用灰色拓扑预测方法,根据1957年-1983年的实测资料,探讨黄河内蒙古段冰情预报的规律,并建立了冰情预测模型,对1984~2005年的开河、封河情况进行了预测。结果表明,本模型具有模型预见期长,计算所需参数简单,使用范围广等特点。用于中长期预报预报,结果基本符合实际,可以为黄河防凌工作提供参考依据。