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[期刊] 林业科学
[作者]
宋雄刚 王鸿斌 张真 孔祥波 苗振旺 刘随存 李永福
【目的】探讨利用最大熵模型ＭａｘＥｎｔ，基于油松毛虫暴发的历史灾情数据和相应的气象数据，对未来大尺度范围油松毛虫暴发区进行模拟和预测的可行性。【方法】以山西省２００２—２０１１年的油松毛虫灾情数据和山西省２００２—２０１１年的地面气象数据为基础，结合油松毛虫完成生活史不同发育阶段对不同气候因子的响应衍生出与油松毛虫灾害发生潜在相关的物候因子８０个，运用主成分分析和逐步回归法从中筛选出与油松毛虫灾害发生相关性最高的前８个物候因子，即ｘ＿（２９）（１０月份日均温７５％的天数）、ｘ＿（５４）（３月平均风速）、ｘ＿（５５）（４，５，６月分平均风速）、ｘ＿（５．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
李霓雯 张晓丽 张凝 朱程浩 孙振峰
【目的】充分考虑影响灾害发生及灾害等级的气象、地形地貌等多种因素,实现多因子灾害发生危险性评价和制图,以期为灾前的防控和预警提供依据。【方法】以辽宁省西部的油松人工林为研究区,基于Landsat影像提取油松分布范围,以高程、坡向、坡度、降雨量、活动积温、日照时数、上一年灾害程度和距离上一年重灾区远近8个危险性评价因子,采用层次分析法确定各因子权重,建立加权信息量模型,结合GIS空间分析方法,将油松的受灾危险性划分为5个等级:极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区和极高危险区,实现危险区划制图,并与实际灾害程度监测结果对比进行精度验证。【结果】1)根据信息量法原理,信息量值越大代表发生灾害的危险性越大。本文计算得到的各因子类别信息量值均与油松毛虫的生物学特性相吻合。2)研究区2017年虫灾极高和高危险区主要分布在建平县北部,中危险区主要分布在北部部分地区和建平县与凌源市交汇处,其他地区发生虫灾危险性较低,与实际调查结果相吻合。3)最终划分等级中的中低危险区和实际受灾油松失叶率大小对应关系明显,实际成灾油松林地中有90.32%被划分至高危险区和极高危险区。【结论】基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价充分考虑了不同评价因子对灾害发生影响程度的差异,得到的风险区划结果较为准确,具有应用价值,可为大区域的森林病虫害危险性评价及风险评估提供技术依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
车锡冰 夏乃斌 宋长义 屠泉洪 陆鼎煌
利用昆虫飞行数据微机采集分析系统研究油松毛虫成虫飞翔能力，模拟测试结果的分析表明：油松毛虫成虫具有一定的飞翔能力，但雌雄蛾飞翔能力差异很大，雄蛾的飞翔能力及可飞翔的日龄均高于雌蛾；不同龄期成虫的飞翔能力亦不同，其中１～３日龄为最适飞行阶段。基于上述分析结果，用逐步回归等数学方法，建立了反映油松毛虫成虫飞翔能力的数学模型。
关键词：
油松毛虫成虫,飞翔能力
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王福贵 吴坚 高树
本文从图像抓取、图像拼接、正射影准备、图像校正、图像增强五个方面进行了航空录像图像处理技术的研究，提高了图像处理的效率和准确性。通过选取明显地面标志作为地面控制点，用二次变换校正图像和运用两种方法调整图像象元灰度值的空间分布以增强灾害区的图像信息，初步实现了马尾松毛虫灾害点的准确定位和不同灾害程度的判别
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
屠泉洪 夏乃斌 李湛东
本文根据油松毛虫幼虫转移生境的特性,将其越冬过程分解为上树阶段和下树阶段.首先通过主成分分析,寻找出影响越冬幼虫种群数量变动的关键因子主要是越冬幼虫生境的温度和空气中的相对湿度.在此基础上,通过主成分回归建立数学模型,预测越冬幼虫种群数量,为制定油松毛虫防治策略提供准确的虫情报告.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张素芬 夏乃斌 屠泉洪
应用随机过程理论建立了油松毛虫上树后至化蛹阶段的ARMA(p,q)模型,并对该阶段的种群动态进行了模拟,其模拟值与实测值十分接近。
[期刊] 林业科学
[作者]
马小明
马尾松毛虫种群动态模拟研究马小明（北京大学环境科学中心北京１００８７５）关键词马尾松毛虫，种群动态，平衡点，摸拟马尾松毛虫是我国南方马尾松林的主要害虫，其发生的面积广，造成的损失大。因此，对其种群动态的研究不但具有昆虫种群生态学的理论意义，而且对害虫...
关键词：
马尾松毛虫,种群动态,平衡点,摸拟
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白雪琪 张晓丽 张凝 张连生 马云波
油松毛虫对人工油松林造成了严重的危害。据统计，辽宁省油松毛虫的发生面积为１２万ｈｍ２／ａ，年均直接经济损失３４０万元。利用遥感技术特别是高光谱遥感大面积及时监测病虫害是今后林业病虫害监测的发展方向之一。高光谱遥感技术可以为植物叶绿素和含水率等生物化学参数的定量化诊断提供简便、有效以及非破坏性的数据采集和处理方法。本研究采用野外便携式光谱仪测定不同失叶率油松的高光谱反射率数据，使用分光光度计室内测定相应叶片的叶绿素含量，采用烘干法测定叶片含水率。通过计算归一化光谱指数（ＮＤＳＩ）、比值光谱指数（ＲＳＩ）、差值光谱指数（ＤＳＩ）与叶绿素ａ含量、叶绿素ｂ含量、含水率的相关系数，选择相关系数最高的光谱．．．
关键词：
高光谱 油松毛虫 油松 光谱指数
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张书平 余燕 毕守东 周夏芝 邹运鼎 张国庆 张桢 方国飞 宋玉双
【目的】提高马尾松毛虫Dendrolimus punctatus幼虫发生量预测预报结果的准确性。【方法】利用灰色灾变预测GM(1,1)模型预测了安徽省潜山县1989-2016年马尾松毛虫越冬代、 1代和2代严重发生的年份。【结果】马尾松毛虫越冬代虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■,其中k为年序号,■为灾变年序号。1代幼虫虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■。2代幼虫虫口数的GM(1,1)灾变预测模型为:■。根据此模型求得已知年份的拟合值与观察值,对两者差异进行t检验,差异均不显著,即拟合值与观察值间吻合度高,各灾变年精度值平均为84.40%, 84.85%和84.08%,总体平均精度依次为96.25%, 92.34%和94.09%,模型精度高。由此推算未来时刻的预测值得到,从2011年马尾松毛虫越冬代幼虫灾变年算起,再过10 a即2021年为马尾松毛虫越冬代大发生年。从2011年马尾松毛虫1代幼虫灾变年算起,再过11 a即2022年为马尾松毛虫1代幼虫大发生年。从2011年马尾松毛虫2代幼虫灾变年算起,再过9 a即2020年为马尾松毛虫2代幼虫大发生年。【结论】灾变预测对马尾松毛虫幼虫发生量灾变的预报是一种较理想的预报方法。表4参15
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李湛东 屠泉洪 夏乃斌
本文以时变延迟过程为基本模式,建立了油松毛虫种群动态的模拟模型.根据室内条件下饲养所得幼虫各龄期的有效积温,在模型中的温度为旬平均温度.模型中包括了自然死亡率,天敌捕食率对于种群变化的影响,反映了个体发育的差异对于群体结构的影响.模型模拟的结果与实际相符,显示了较强的预测功能.
关键词：
时变延迟过程 油松毛虫 种群动态
[期刊] 林业科学
[作者]
武红敢 黄建文 乔彦友 严小君 陈林洪
松毛虫早期灾害点遥感监测研究初报武红敢，黄建文，乔彦友（中国林业科学研究院资源信息所北京１００００１）严小君，陈林洪（浙江省江山市森林防疫站江山３２４１００）关键词松毛虫害，ＴＭ数据，影像，监测松毛虫为我国最为严重的森林害虫［１］。几十年来，各级政府...
关键词：
松毛虫害,TM数据,影像,监测
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
许志春 李凯 李镇宇 周青
采取人工模拟松毛虫取食的方法，摘去油松部分２，３年生针叶，发现油松失去部分针叶后光合强度有所提高，并对当年新叶生长量没有影响．这表明油松受害后，其光合产量的增加是通过提高光合强度实现的．通过对组建的失叶率与初级产量关系模型分析，求出了不同失叶水平下的补偿点和超补偿点．当失叶率为２５％时，其初级产量不受当年新叶量多少的影响，始终高于对照组，其超补偿的表现相对稳定；当失叶率为５０％时，其补偿量随当年新生叶量而变化，表现出超补偿、补偿、准补偿，使“油松允许失叶量在５０％左右”有了一个可信的解释，为进一步研究油松被害后的补偿与超补偿机制提供了依据
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李镇宇 陈华盛 丛秀玉 韩义生 乔秀荣
油松经人工模拟失去一定量的１年生针叶后对第２年高生长、针叶长度有明显的影响：失叶越多，影响越大，经２ａ后其高生长虽仍有差异，但均可恢复到正常生长状态，而失去少量２～３年生针叶后的油松具有补偿和超补偿效应，失去１年生针叶后油松不具有补偿和超补偿效应。在松毛虫大发生年份，油松失去９５％以上１、２年生针叶后，３ａ后在立地条件好的松林可恢复到正常生长状态，在立地条件差的干旱阳坡，仍未恢复到原有的生长状态。
关键词：
油松,赤松毛虫,补偿效应,恢复能力
[期刊] 林业科学
[作者]
许志春 李镇宇 李凯 黄冬辉 张香
为弄清油松对松毛虫危害有无自控能力，利用植物的生态控制力防治松毛虫，减少浓药的用量，采用蒽酮分光光度法测定不同失叶强度下油松干基糖分含量，结果表明：在人工模拟摘叶和松毛虫自然危害条件下，油松具有补偿和超补偿能力；在２—３年生针叶失叶较多的情况下，油松可将干部贮藏的营养物质供一年生针叶的正常生长。即使在连续三年２—３年生针叶失叶较多的情况下，油松也不致死亡，仍能正常生长。
关键词：
油松,松毛虫,补偿,超补偿,生态控制
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
向昌盛 周子英 武丽娜
提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强.
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