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昆虫知识· ∞,·
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鲂一江苏省通州市稻纵卷叶螟中期预测预报的研究
周立阳张孝羲
南京农业大学越保系懈
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叠利用多维时间序列分圻方法,对江苏通州市稻纵卷叶螟备代蒎的发生高峰日、高峰日赡量及世
代累计蛾量提前~ 十月作预测,二年预测结果准精率平均超过% ,为害虫的中期预嗣预报提供了
, 确定出合适的
动态系统的控制问题而提出的一种建模方法, 预铡预报因子,应用此方法指导实际生产,将会
其主要特征是在考虑因变量时序变动的基础取得理想的效果。
上,还融人了自变量的控制作用。传统的两
蠹学量理
类数理统计方法, 多元分析只把外界因子作为
建模变量,一维时间序列分析只考虑本身的变众所周知,一阶自回归模型形式为:
化波动,【五】⋯一.
两类方法的优点,因而弥补了上述两种方法各阶自回归滑动平均模壁形式为:
自的不足, 使之更加全面与合理。害虫与其周—一⋯一, , 一一一一
围环境同样也构成了一个复杂的动态系统,将⋯一一
系统工程学知识应用于害虫治理领域, 也是埴如果在式中,再加人受控雠项则有如下形
保系统工程所要解决的问题之一。本文应用多式:
维时间序列分析建模方法,对江苏通州市的稻,一吒. 一⋯一. .一..
纵卷叶螟各代次提前~ 个月作预滑,通过对一以一⋯一,.一
预铡预报因子的初步筛选,预测结果很理想。针一一一⋯一.
对某一地区的具体情况,如果对历史资料及影式称为模型,即为带受控项
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的自回归滑动平均模型,也就是经典的多维时模型中的控制因子。预测预报因子也可结合当
间序列分析模型。地专家的经验,有范围地作出合理的选择。由
由于模型的建模十分复杂,邓自于甲期预测需要提前~个月,所选择的因子
立等“提出了特殊的模型,即用数值应在实际发生~个月前可以得到。将虫
带受控项的自癌归模型代替模型, 情资料及因子资料组建成数据文件,代人用
而对动态系统实行统一建摸的新观点。两者之语言编制的模型,输入相应的参
间的关系是:任何模型均可以充分数如资料年数、检验值等, 即可输出预测模
高阶的模型逼近到任意精度,因而实际型,并作出预报。
上可用模型对动态系统统一建模。大家. 模型
知道,通常用极大似然方珐辨识以下以通州市稻纵卷叶螟二代为倒,列出
模型,可得到模型参数的。一致估计,但算法复了预侧模型,其中年的模型也是用
市,计算量很大,虽然用递推增广最小二乘法于回检的预测模型, 只要将相应的预测因子赛
建立模型是简单电, 但参数际值代人各预测模型, 即可对各年份作出回检
估计可能有偏。用模型对系统建模的优或怍出实际预测预报。
点是: 用普通遂推最/乘法可得到预测高峰日
模型参数的一致估计, 而且计算简单,计算量年一.Ⅱ一. 一.
小,便于在微机上实现,克服了用模年—..—.
型对动态系统