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重庆綦江稻区褐飞虱和白背飞虱迁入虫源分析及迁入量预测研究

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目录

声明

摘要

第一章 前言

1 国内外研究现状

1.1 稻飞虱迁入虫源研究

1.2 害虫预测预报研究

1.3 重庆稻飞虱发生规律及预测预报研究现状

2 本研究的目的和意义

3 研究目标和内容

3.1 研究目标

3.2 研究内容

第二章 重庆綦江稻区褐飞虱虫源地及气象背景分析

1 材料与方法

1.1 资料来源

1.2 迁入峰及高峰日划分标准

1.3 虫源地分析

1.4 气象背景分析

2 结果与分析

2.1 褐飞虱灯下始见日

2.2 褐飞虱灯诱虫量的年际变化

2.3 褐飞虱迁入峰分析

2.4 綦江风场分析

2.5 褐飞虱虫源地分析

2.6 褐飞虱迁入的气象背景

2.7 綦江褐飞虱迁入峰个例分析

3 结论与讨论

第三章 重庆綦江稻区白背飞虱不同迁入程度虫源分布研究

1 材料与方法

1.1 资料来源

1.2 迁入峰及高峰日划分标准

1.3 白背飞虱灯诱虫情分析

1.4 虫源分析

2 结果与分析

2.1 白背飞虱历史灯诱虫量年际变化分析

2.2 白背飞虱始见日分析

2.3 白背飞虱迁入峰分析

2.4 不同迁入程度虫源地分布

2.5 6月虫源地分析

2.6 7月虫源地分析

3 结论与讨论

第四章 基于WRF模式的白背飞虱和褐飞虱一次共同降虫峰的气象背景分析

1 材料与方法

1.1 资料来源

1.2 研究方法

2 结果与分析

2.1 850hpa风场分析

2.2 涡度场、散度场分析

2.3 大气稳定度分析

2.4 降雨

3 结论与讨论

第五章 基于马尔可夫链的褐飞虱和白背飞虱迁入趋势的预测

1 材料与方法

1.1 资料来源

1.2 研究方法

2 结果与分析

2.1 灯下白背飞虱和褐飞虱迁入等级的转移概率矩阵

2.2 灯下迁入等级预测的历史符合率检验

2.3 拟合2011-2014年迁入程度

3 结论与讨论

第六章 基于大气环流因子的白背飞虱迁入量预测模型研究

1 材料与方法

1.1 资料来源

1.2 研究方法

2 结果与分析

2.1 因子的筛选

2.2 模型的建立

2.3 回报准确率和预测准确率分析

3.结论与讨论

第七章 全文总结

1 结论

2 论文创新点

参考文献

致谢

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摘要

褐飞虱Brown plamhopper(Nilaparvata lugens(St(a)l))和白背飞虱White-backed planthopper(Sogatella furcifera(Horv(a)th))属同翅目(Homoptera)飞虱科(Delphacidae),是具世界性、迁飞性、暴发性、毁灭性等特点的重要“两迁”害虫,近年来对水稻生产安全为害严重。相对于我国东半部的研究,西南地区关于稻飞虱虫源研究及预测预报研究相对薄弱。重庆位于中国西南部,地形复杂,大娄山脉和武陵山脉在渝南和渝东南形成的峡谷带为稻飞虱迁入重庆提供了十分有利的地势条件。綦江区位于重庆西南,是稻飞虱从大娄山峡谷带进入重庆的重要通道。鉴于綦江地理位置特殊性、未来我国杂交稻的发展趋势与稻飞虱研究非常薄弱的突出矛盾,明确綦江稻飞虱虫源区的确切分布和建立有效的预测模型,对重庆乃至西南稻区精确预警及综合防控意义重大。本研究运用大气质点轨迹分析平台HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)、中尺度天气预报模式WRF(Weather Research Forecast)和气象图形处理软件GRADS(Grid Analysis and Display System)对綦江稻区白背飞虱和褐飞虱迁入虫源和迁入高峰日气象背景进行了分析;采用马尔可夫模型、逐步回归模型和BP(Back Propagation)人工神经网络模型对白背飞虱和褐飞虱进行了预测研究。获得了以下主要结果:
  1綦江稻区褐飞虱虫源地主要分布在滇、黔、桂三省交界处及云南南部和贵州西南部,5月份虫源地主要分布在云南南部,6月份虫源地主要集中在广西西南部地区,7月份虫源地主要分布在云南南部、贵州西南部和滇、黔、桂交界处;风向切变和降水是迫使褐飞虱集中降落綦江稻区的主要气象因子。
  2綦江白背飞虱虫源主要来自广西西北部、贵州西南部、云南东部的三省交界处,云南中部及贵州东南部。大迁入年主要虫源来自滇、黔、桂三省交界处,云南中南部和贵州西部;一般迁入年主要虫源位于滇、黔、桂交界处和贵州西南的少数地区;小迁入年虫源集中在滇、黔、桂交界处和贵州西北角,大迁入年区域更广,一般迁入年次之,小迁入年相对集中。
  3利用WRF模式对2007年7月23-25日綦江稻区白背飞虱和褐飞虱的共同迁入峰进行气象背景的分析,结果认为降虫是风向切变、大气的垂直运动和降雨等因素共同作用的结果,与下沉气流关系并不密切。
  4对綦江区白背飞虱和褐飞虱主要迁入期灯诱虫量分别建立马尔可夫模型,对其发生趋势进行预测,历史符合率分别为为100%和96.15%,其预报准确率为75%和87.5%。
  5以74项环流特征量作为预测因子分别运用逐步回归和BP人工神经网络预测方法,建立了綦江稻区白背飞虱迁入量预测模型。逐步回归模型可以提前2-8个月进行预测,其中9因子预测模型历史回报率和预测准确率均能达到100%,10因子BP人工神经网络模型可以提前一个月进行预测,其历史回报率和预测准确率同样为100%,且相对误差比逐步回归模型小。

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