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智能农业中稻纵卷叶螟灾变预测建模



  摘要:生物灾变中害虫预测是智能农业中害虫管理专家系统的重要组成部分,也是有效防止和控制害虫发生与发展的依据。介绍了现有生物灾变中害虫预测基本原理和方法,通过对稻纵卷叶螟的种群动态、发育、产卵量建模,求解引发害虫灾变的触发点和临界值,实现稻纵卷叶螟的灾变预测,以便在灾变发生前采取相应措施,化解大发生种群的形成。
  关键词:生物灾变; 灾变预测建模; 专家系统; 推理机
  中图分类号:TP311文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1340-05
  
  我国农作物的几种主要害虫都具有大区域迁飞性、暴发性和毁灭性的特点。迁飞性害虫的突发性给预测预报带来了很大的难度。自“六·五”以来,国家科委组织力量对害虫测报连续攻关,使预报准确率已达80%。但最需要预警的害虫种群的暴发性突增(即能够成灾的虫害)恰恰是用常规预测方法无法报出的那20%。20世纪80年代初和90年代中期草地螟的暴发、1991年冀东稻区稻飞虱的暴发、1992年棉铃虫的暴发、1997年长江中下游稻区稻飞虱的暴发等,屡屡使人们猝不及防而被动应急,损失惨重。究其原因,除了基础研究薄弱使得科学储备不足与生物灾变预测的难度所形成的巨大反差外,在研究方法上也存在不少问题[1]。
  生物灾变的发展演化是在生物圈这个大背景下一种多尺度的生态过程,是生态系统中物质流、能量流和信息流相互作用的结果。复杂系统(如农田生态系统)内变量众多,且变量之间并非简单的线性关系,这就使得用于线性系统的常规预测方法(统计预测)无能为力。灾变发生是种群数量不连续的突然变化,因而改变了系统发展的方向和性质,也使得预测的基本原则失效。灾变的突发是小概率事件,又具有多因素性、非线性和不确定性的特点,其大尺度的时空变化过程未必呈周期性,有的事例甚至绝无仅有,无法应用基于类推原则和连贯原则的传统预测理论和方法。因此亟待开展突发事件的预测方法和理论研究,尽快形成一套全新的预测技术。
  研究灾变预测的目的在于事先应变,即尽力找到引发害虫灾变的触发点和临界值,以便在灾变发生前采取相应措施,化解大发生种群的形成。通过灾变发生特点的分析可知,基于传统预测理论和方法的病虫测报技术现已达到了其能够到达的极限高度。因此,开展宏/微观结合、多学科交叉的多尺度和多途径综合研究应是最好的选择。
  人工智能的自上而下和自下而上的两种研究方法均受到对人类和动物行为研究的启发。进行自下而上研究的人倾向于集中对可以通过组织类神经元的计算元素或逻辑门而实现的行为(通常是简单的行为)进行研究。像动物行为学家一样,他们借此创造了动物行为的各种计算模型;像心理学家那样,自下而上的研究者和神经科学家也已经发展了试图解释某些人类知觉和行为的神经网络模型。专家系统是20世纪60年代中期开始出现的新课题,它是人工智能分支中应用于实践最多的分支之一。专家系统的目的是使计算机在各领域中起着人类专家的作用。例如,在医学界起着著名医生的作用,在气象界起着天气预报专家的作用,在植物界起着植保专家的作用。由于专家系统具有解决实践问题的多种优良特性,世界各国都在该领域投入了大量的人力与物力。 ......
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