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中国南方稻区稻纵卷叶螟发生的中短期预报

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 引言第9页
    1.2 国内外研究进展第9-13页
        1.2.1 稻纵卷叶螟生物学特性及迁飞规律研究第9-11页
        1.2.2 影响稻纵卷叶螟迁飞的气象因子研究第11页
        1.2.3 稻纵卷叶螟预测预报方法研究第11-13页
    1.3 研究目的和意义第13-14页
    1.4 研究内容第14-17页
第二章 资料和方法第17-25页
    2.1 资料来源第17-19页
        2.1.1 虫情资料第17页
        2.1.2 气象资料第17-18页
        2.1.3 基础地理信息第18-19页
    2.2 方法第19-25页
        2.2.1 回归分析第19-20页
            2.2.1.1 回归模型的一般形式第19页
            2.2.1.2 逐步回归第19-20页
            2.2.1.3 自回归第20页
        2.2.2 卡尔曼滤波方法第20-21页
        2.2.3 奇异交叉谱分析方法第21-25页
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第25-39页
    3.1 发生程度分级和迁入期的确定第26-27页
        3.1.1 发生程度分级第26页
        3.1.2 迁入期的确定第26-27页
    3.2 预报因子的选取第27-28页
        3.2.1 稻纵卷叶螟发生量的显著影响因子第27页
        3.2.2 稻纵卷叶螟发生程度的显著影响因子第27-28页
    3.3 逐步回归模型的建立第28-31页
    3.4 卡尔曼模型的建立第31-32页
    3.5 预报结果的分析第32-37页
        3.5.1 历史回检结果比较第32-34页
        3.5.2 发生量预测第34-36页
        3.5.3 发生程度预测第36-37页
    3.6 本章小结第37-39页
第四章 基于奇异交叉谱分析的稻纵卷叶螟预测模型研究第39-53页
    4.1 影响稻纵卷叶螟迁入的大气环流特征量分析第39-41页
        4.1.1 预报时间的确定第39-40页
        4.1.2 相关性分析与预报因子的选择第40-41页
    4.2 稻纵卷叶螟与显著相关环流因子的耦合周期分析第41-44页
        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第41-42页
        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第42页
        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第42-43页
        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第43-44页
    4.3 各耦合周期振荡的时变特征分析第44-46页
        4.3.1 全州站耦合周期振荡的时变特征第44页
        4.3.2 秀山站耦合周期振荡的时变特征第44-45页
        4.3.3 湘阴站耦合周期振荡的时变特征第45-46页
        4.3.4 张家港站耦合周期振荡的时变特征第46页
    4.4 建立基于SCSA的预测模型及预测试验第46-48页
    4.5 预测效果分析第48-51页
    4.6 本章小结第51-53页
第五章 结论与展望第53-55页
    5.1 本文主要结论第53页
    5.2 本文特色与创新第53页
    5.3 讨论与展望第53-55页
参考文献第55-61页
作者简介第61-63页
致谢第63页

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