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農(nóng)作物重大生物災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)
《農(nóng)作物重大生物災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)》本書在總結(jié)作者多年科研創(chuàng)新成果的基礎(chǔ)上,首次對遙感、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)等“3S”技術(shù)在植物保護中的應(yīng)用作了系統(tǒng)而詳盡的介紹。全書共分3編16章,分別從遙感技術(shù)監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害、昆蟲雷達監(jiān)測重大遷飛性害蟲、外來入侵物種風(fēng)險分析諸方面介紹了農(nóng)作物重大生物災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、研究方法、應(yīng)用技術(shù)及對未來的展望,涉及稻飛虱、稻縱卷葉螟、草地螟、旋幽夜蛾、紅火蟻、馬鈴薯甲蟲和小麥白粉病等多個重要病蟲害監(jiān)測預(yù)警或潛在分布研究實例,充分反映了近年來國內(nèi)外植物保護高新技術(shù)的新進展,特別是我國植保專家在昆蟲雷達遙感技術(shù)和昆蟲雷達數(shù)據(jù)實時采集與分析系統(tǒng)研究等方面的突破性進展和國際領(lǐng)先成果。
《農(nóng)作物重大生物災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警技術(shù)》系“十一五”國家重點出版規(guī)劃項目,由我國植物保護高新技術(shù)學(xué)科帶頭人程登發(fā)研究員攜弟子在完成國家科技支撐計劃、國家社會公益性研究專項資金項目、國家自然科學(xué)基金項目等多項國家級科研課題和博士論文的基礎(chǔ)上撰成,是我國第一部系統(tǒng)介紹遙感、地理信息系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)等“3S”高新技術(shù)在植物保護中應(yīng)用的專著。書中概要敘述了“3S”技術(shù)監(jiān)測預(yù)警農(nóng)作物重大生物災(zāi)害的原理和國內(nèi)外研究進展,以較大篇幅、數(shù)個研究實例重點介紹了其分析研究方法及具體應(yīng)用,并對計算機信息技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計建模、人工智能和大區(qū)域宏觀分析等技術(shù)的綜合應(yīng)用也作了圖文并茂的介紹。全書技術(shù)路線清晰,原創(chuàng)成果突出,實戰(zhàn)指導(dǎo)性強,對搭建農(nóng)作物重大生物災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警平臺、加快我國現(xiàn)代植保防災(zāi)減災(zāi)體系建設(shè)具有重要的理論意義和實際意義,對植保專業(yè)人員知識更新、農(nóng)林部門發(fā)布重大病蟲害預(yù)測預(yù)報和制定其防治決策具有較高的參考價值。
程登發(fā),博士,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護研究所研究員、農(nóng)業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)警研究室原主任,國家小麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系病蟲害防控研究室崗位科學(xué)家,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院研究生院博士生導(dǎo)師,西南大學(xué)兼職教授,中國植物保護學(xué)會常務(wù)理事、植保信息技術(shù)專業(yè)委員會主任委員。從事農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警和植保信息技術(shù)研究多年,先后主持多項國家級科研項目,獲國家科技進步二等獎、農(nóng)業(yè)部和中國農(nóng)科院科技進步二、三等獎共7 項。已主編或參編出版《掃描昆蟲雷達與昆蟲遷飛監(jiān)測》等著作8 部,發(fā)表論文100 余篇。在微小昆蟲飛行磨系統(tǒng)及麥蚜遷飛生物學(xué)研究、昆蟲雷達組裝技術(shù)及掃描昆蟲雷達回波數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)等研究方面,被國內(nèi)外同行專家公認為達到國際領(lǐng)先水平。張云慧 博士,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護研究所副研究員,中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院研究生院碩士生導(dǎo)師,中國植物保護學(xué)會植保信息技術(shù)專業(yè)委員會秘書長。
陳 林,博士,寧夏出入境檢驗檢疫局高級工程師。
喬紅波,博士,河南農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師。
蔣春先,博士,四川農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師。
楊秀麗,碩士,山西省農(nóng)科院小麥研究所助理研究員。
序
前言
緒論/1
0.1農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警研究現(xiàn)狀/1
0.2農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警研究趨勢/3
0.3我國農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警工作建議/3
0.3.1目前農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警存在的主要問題/3
0.3.2加強我國農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警工作的建議/4
第1編農(nóng)作物重大病蟲害遙感監(jiān)測
第1章遙感技術(shù)與農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測/7
1.1遙感的概念/7
1.2遙感的發(fā)展歷程/7
1.2.1無記錄的地面遙感階段/7
1.2.2有記錄的地面遙感階段/8
1.2.3空中攝影遙感階段/8
1.2.4航天遙感階段/8
1.2.5電磁輻射光譜/9
1.3病蟲害遙感監(jiān)測研究現(xiàn)狀/9
1.3.1近地光譜監(jiān)測病蟲害/10
1.3.2低空和航天遙感/11
1.3.3衛(wèi)星遙感/12
第2章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理/14
2.1小麥病蟲害研究區(qū)概況/14
2.1.1氣候特點/14
2.1.2地貌特征/14
2.1.3土壤類型/14
2.1.4病蟲害發(fā)生情況/15
2.2數(shù)據(jù)調(diào)查與資料收集/15
2.2.1地面光譜數(shù)據(jù)采集/15
2.2.2低空遙感圖像采集/16
2.2.3LandsatTM衛(wèi)星圖像采集/17
2.2.4非遙感信息數(shù)據(jù)收集/18
2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理/18
2.3.1高光譜反射率數(shù)據(jù)預(yù)處理/18
2.3.2遙感圖像預(yù)處理/18
2.3.3其他數(shù)據(jù)處理/19
第3章利用小麥冠層光譜變化監(jiān)測麥蚜為害/20
3.1麥蚜簡述/20
3.2材料與方法/21
3.2.1試驗材料/21
3.2.2光譜測量方法/21
3.2.3數(shù)據(jù)處理/21
3.3結(jié)果與分析/21
3.3.1健康小麥冠層的基本光譜反射率特征/21
3.3.2不同時期健康小麥的光譜特征/22
3.3.3受麥蚜不同程度為害的小麥冠層光譜反射曲線分析/22
3.3.4小麥群體反射率一階導(dǎo)數(shù)光譜在麥蚜發(fā)生時的變化/23
3.3.5受麥蚜不同程度為害后小麥植被指數(shù)的變化/24
3.4結(jié)論與討論/26
第4章低空遙感監(jiān)測小麥白粉病/28
4.1小麥白粉病簡述/28
4.2研究方法/29
4.2.1低空遙感系統(tǒng)介紹/29
4.2.2試驗設(shè)計/29
4.2.3接種方法與病害調(diào)查/30
4.2.4低空遙感圖像采集/30
4.2.5數(shù)據(jù)處理/30
4.3結(jié)果與分析/30
4.3.1不同時期地面光譜與病情指數(shù)的相關(guān)性/30
4.3.2低空遙感真彩圖和波段分解/31
4.3.3低空遙感各波段反射率與病情指數(shù)的相關(guān)性/31
4.3.4低空遙感各波段反射率與歸一化植被指數(shù)的相關(guān)性/32
4.4討論/32
第5章TM圖像中病蟲為害信息的提取/34
5.1材料與方法/34
5.1.1麥蚜和小麥白粉病研究區(qū)位置/34
5.1.2遙感數(shù)據(jù)準備/34
5.1.3TM圖像預(yù)處理/34
5.1.4TM圖像的主成分分析/35
5.1.5麥蚜和小麥白粉病為害特征信息提取方法/36
5.1.6非遙感源數(shù)據(jù)/36
5.2結(jié)果與分析/37
5.2.1研究區(qū)6個波段影像特征分析/37
5.2.2研究區(qū)各波段影像相關(guān)性分析/37
5.2.3健康小麥田和受害小麥田實測光譜分析/38
5.2.4基于實測光譜曲線的麥蚜和小麥白粉病特征信息提取/38
5.2.5遙感像元DN值分析/40
5.2.6基于像元DN值的麥蚜和小麥白粉病特征信息提取/41
5.2.7方法驗證/42
5.3討論/43
第2編重大遷飛性昆蟲雷達遙感監(jiān)測
第6章遷飛昆蟲研究法與昆蟲雷達監(jiān)測技術(shù)/49
6.1遷飛昆蟲研究法/49
6.1.1昆蟲遷飛與為害/49
6.1.2昆蟲遷飛的研究現(xiàn)狀/49
6.1.3昆蟲遷飛研究方法/50
6.1.4傳統(tǒng)研究方法的局限性/52
6.2雷達昆蟲學(xué)概述/52
6.2.1昆蟲雷達簡介/52
6.2.2雷達昆蟲學(xué)的起源/53
6.2.3國外雷達昆蟲學(xué)的發(fā)展/54
6.2.4我國雷達昆蟲學(xué)的發(fā)展/55
6.3昆蟲雷達技術(shù)/56
6.3.1垂直監(jiān)測昆蟲雷達技術(shù)/56
6.3.2毫米波掃描昆蟲雷達監(jiān)測技術(shù)/59
第7章雷達遙感監(jiān)測技術(shù)平臺/61
7.1研究區(qū)概況/61
7.1.1東北和華北研究區(qū)概況/61
7.1.2華南研究區(qū)概況/63
7.2昆蟲雷達監(jiān)測系統(tǒng)/63
7.2.1垂直監(jiān)測昆蟲雷達系統(tǒng)/63
7.2.2毫米波掃描昆蟲雷達系統(tǒng)/66
7.3蟲情資料收集/68
7.3.1地面蟲情資料的收集/68
7.3.2空中蟲情資料的收集/69
7.3.3蟲情資料的處理/70
7.4氣象數(shù)據(jù)分析/71
7.4.1地面氣象資料的測定/71
7.4.2空中風(fēng)溫場氣象數(shù)據(jù)的獲取/71
7.4.3氣象數(shù)據(jù)處理/72
7.5雷達遙感系統(tǒng)平臺的建立/73
7.5.1雷達及相關(guān)輔助設(shè)備的觀測/73
7.5.2雷達回波的識別/73
7.5.3不同昆蟲種類的辨別/73
7.5.4遷飛路線的軌跡分析/74
7.5.5統(tǒng)計分析/74
第8章草地螟遷飛行為與蟲源分析/75
8.1草地螟簡述/75
8.2誘蟲結(jié)果/76
8.3雷達觀測結(jié)果/81
8.3.1雷達目標(biāo)回波判別/81
8.4遷飛與氣流的關(guān)系/82
8.4.1季節(jié)性遷飛高度/82
8.5草地螟遷飛蟲源分析/84
8.5.12005年草地螟遷飛蟲源分析/84
8.5.22006年草地螟遷飛蟲源分析/86
8.5.32007年草地螟遷飛蟲源分析/88
8.6討論/92
8.6.1草地螟季節(jié)性遷飛/92
8.6.2草地螟遷飛行為研究/93
8.6.3草地螟遷飛的蟲源分析/94
第9章旋幽夜蛾遷飛的證實及遷飛行為觀測/95
9.1旋幽夜蛾簡述/95
9.22005年旋幽夜蛾的蟲源分析/96
9.2.1誘蟲燈誘集結(jié)果/96
9.2.2雷達監(jiān)測結(jié)果/96
9.2.3氣象數(shù)據(jù)分析/98
9.2.41980—2002年5月中旬20cm土層平均地溫分析/98
9.2.5夏季遷飛的軌跡分析/100
9.32007年旋幽夜蛾遷飛的雷達觀測/100
9.3.12007年北京延慶地區(qū)誘蟲燈內(nèi)蟲情/100
9.3.2旋幽夜蛾活動高峰期雷達回波的時空變化/102
9.3.3雷達觀測點低空氣流與大區(qū)氣流分析/102
9.4討論/103
第10章稻飛虱夜間遷飛的毫米波掃描雷達觀測/105
10.1稻飛虱簡述/105
10.2蟲情信息/106
10.2.1燈下白背飛虱和褐飛虱數(shù)量動態(tài)分析/106
10.2.2稻飛虱大田起飛觀察/108
10.2.3稻飛虱遷飛中的性比和卵巢發(fā)育進度/108
10.2.4稻飛虱與天敵的關(guān)系/110
10.3雷達監(jiān)測結(jié)果/110
10.3.1目標(biāo)識別/110
10.3.22007年第4代稻飛虱成蟲的遷飛/110
10.3.32007年第5代稻飛虱成蟲的遷飛/112
10.3.42007年稻飛虱回遷代的雷達監(jiān)測/114
10.4氣象數(shù)據(jù)/114
10.4.1低空單點氣流/114
10.4.2大氣動力場分析/114
10.5稻飛虱北遷南回的軌跡分析/116
10.6討論/118
第11章稻縱卷葉螟夜間遷飛的毫米波掃描雷達觀測/121
11.1稻縱卷葉螟簡述/121
11.2雷達觀測期間燈下誘蛾情況/122
11.3稻縱卷葉螟遷出的雷達觀測/122
11.3.1稻縱卷葉螟遷出的時間動態(tài)/123
11.3.2稻縱卷葉螟密度的垂直分布/124
11.4稻縱卷葉螟遷出的軌跡分析/125
11.5討論/128
第3編重大外來入侵物種預(yù)警與風(fēng)險分析
第12章外來入侵物種與風(fēng)險分析/131
12.1外來物種入侵預(yù)警和風(fēng)險分析研究狀況/132
12.2入侵有害生物物種空間分析技術(shù)體系概況/132
12.3建模思想與分析軟件研發(fā)/133
12.3.1建模思想分類/133
12.3.2軟件實體的類型/134
12.3.3數(shù)據(jù)處理類型分類/134
12.4預(yù)測物種分布研究進展/135
12.5預(yù)測物種分布研究展望/136
第13章生物入侵預(yù)警和風(fēng)險分析通用技術(shù)體系的構(gòu)建/138
13.1外來入侵物種預(yù)警和風(fēng)險分析:問題與不足/138
13.2外來入侵物種風(fēng)險預(yù)警分析系統(tǒng)原理/139
13.2.1CLIMEX模型原理、參數(shù)與算法/139
13.2.2廣義可加模型(GAM)原理與方法/142
13.3外來入侵物種風(fēng)險預(yù)警分析數(shù)據(jù)及其處理方法/148
13.3.1基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)/148
13.3.2氣象數(shù)據(jù)及其處理/149
13.3.3WorldClim生物氣象變量數(shù)據(jù)及其處理/151
13.3.4植被數(shù)據(jù)及其處理/151
13.3.5土地利用數(shù)據(jù)及其處理/151
13.3.6高程數(shù)據(jù)及其處理/152
第14章基于CLIMEX與種群動態(tài)模型的紅火蟻潛在分布分析/153
14.1紅火蟻簡述/153
14.2材料與方法/154
14.2.1材料/154
14.2.2方法/154
14.3結(jié)果與分析/156
14.3.1CLIMEX模型大尺度分析結(jié)果/156
14.3.2CLIMEX局部地區(qū)限制因素分析結(jié)果/161
14.3.3種群動態(tài)模型分析結(jié)果/165
14.3.4模型分析與實際發(fā)生情況對比分析結(jié)果/167
14.4討論與結(jié)論/167
14.4.1氣溫和降水對紅火蟻定殖的影響/167
14.4.2高山對紅火蟻定殖的影響/169
14.4.3CLIMEX與種群動態(tài)模型預(yù)測結(jié)果的差異/169
14.4.4結(jié)論/170
第15章基于空間統(tǒng)計模型的紅火蟻潛在分布分析/171
15.1材料與方法/171
15.1.1材料/171
15.1.2方法/172
15.2建模過程及結(jié)果分析/173
15.2.1數(shù)據(jù)探索/173
15.2.2模型篩選/175
15.2.3模型預(yù)測能力檢驗/180
15.2.4基于GAM模型的紅火蟻在中國的適生性分析結(jié)果/182
15.2.5GAM模型分析結(jié)果的精確性假定判斷/183
15.3討論與結(jié)論/184
15.3.1CLIMEX、CDM和GAM3種模型的建模理論對比分析/184
15.3.2GAM模型討論/184
15.3.3結(jié)論/185
第16章基于空間統(tǒng)計模型的馬鈴薯甲蟲潛在分布分析/186
16.1馬鈴薯甲蟲簡述/186
16.2馬鈴薯甲蟲在中國的適生區(qū)分析/187
16.2.1環(huán)境數(shù)據(jù)/187
16.2.2地圖資料/188
16.2.3分布數(shù)據(jù)資料及其處理/188
16.2.4方法/189
16.2.5DK-GARP模型預(yù)測結(jié)果/190
16.2.6MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果/190
16.2.7GAM模型預(yù)測結(jié)果/193
16.3DK-GARP、MaxEnt和GAM3種模型預(yù)測結(jié)果比較/197
16.3.1評估指標(biāo)相互間關(guān)系的分析結(jié)果/197
16.3.2模型預(yù)測能力對比分析結(jié)果/198
16.3.3模型預(yù)測精度來源分析結(jié)果/199
16.3.4適生區(qū)的劃分及風(fēng)險等級/202
16.4討論/203
參考文獻/204
農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警定位于利用遙感( remote sensing, RS)、地理信息系統(tǒng)( geography information system,GIS)和全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)等“3S”技術(shù),以及燈誘、性誘和田間抽樣調(diào)查技術(shù),對農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生和為害動態(tài)進行系統(tǒng)監(jiān)測,并結(jié)合計算機信息技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計建模、人工智能和大區(qū)域宏觀分析等技術(shù),開展農(nóng)作物病蟲害發(fā)生發(fā)展趨勢的評估、預(yù)測和防治決策制定,以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)防治工作。
據(jù)估計,農(nóng)作物病蟲害對全世界主要糧食和經(jīng)濟作物潛在豐收造成的危害在42% 左右。我國是病蟲生物災(zāi)害發(fā)生頻繁且防御能力薄弱的農(nóng)業(yè)大國,生物災(zāi)害的問題相當(dāng)突出,發(fā)生嚴重,經(jīng)濟損失巨大。近年來,我國農(nóng)作物病蟲害發(fā)生與為害呈上升趨勢,成災(zāi)頻率明顯加快,致災(zāi)強度逐年增加。在防治情況下,我國每年仍損失糧食1 500萬t 以上、棉花達3億kg,每年因病蟲草鼠害造成的直接經(jīng)濟損失高達數(shù)百億元。因此,農(nóng)作物生物災(zāi)害的發(fā)生已成為制約農(nóng)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展的重大瓶頸問題。
農(nóng)作物重大病蟲災(zāi)害的實時監(jiān)測和預(yù)警,是及時、有效地控制其暴發(fā)成災(zāi)的先決條件之一。農(nóng)作物病蟲草鼠等生物災(zāi)害的發(fā)生和為害,受作物布局、栽培耕作制度、品種抗性、害蟲的遷飛、滯育規(guī)律、病害流行規(guī)律、農(nóng)田小氣候及氣象條件等諸多因素的影響。由于我國幅員遼闊,各地耕作栽培制度各不相同,加之氣候條件千變?nèi)f化,災(zāi)害性氣候經(jīng)常發(fā)生,致使我國農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生情況非常復(fù)雜,對農(nóng)作物穩(wěn)產(chǎn)豐產(chǎn)造成巨大威脅。農(nóng)作物重大病蟲害的預(yù)警和治理除了有其特定的復(fù)雜性外,還具有時效性,涉及到的各種信息必須及時傳遞,哪怕稍有延誤,也會造成難以挽回的損失。因此,農(nóng)作物病蟲害的及時監(jiān)測和準確預(yù)測,將是對該類災(zāi)害有效治理的關(guān)鍵。
近年來,隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的普及,計算機信息技術(shù)、遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)和全球定位系統(tǒng)等技術(shù)在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警方面的應(yīng)用發(fā)揮了極其重要的作用,提高了該領(lǐng)域的自動化水平。我國自“十五”計劃以來,國家加大了對農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警和預(yù)測預(yù)報的投入;在“十五”國家科技攻關(guān)項目中,設(shè)置了重大農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警課題;同時,國家社會公益性專項和國家自然科學(xué)基金也對該領(lǐng)域進行了資助!笆晃濉逼陂g,國家對“973”計劃、科技支撐計劃和國家自然科學(xué)基金等項目繼續(xù)給予了大力支持,在病蟲害發(fā)生為害遙感監(jiān)測研究、利用昆蟲雷達開展遷飛性昆蟲遷飛行為機制研究、地理信息系統(tǒng)應(yīng)用于病蟲害發(fā)生為害的大區(qū)域宏觀分析研究和風(fēng)險分析研究等方面均取得了大量的進展!笆濉币詠,監(jiān)測預(yù)警項目合并到相關(guān)專項內(nèi),國家為其專門立項,繼續(xù)支持。
0. 1 農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警研究現(xiàn)狀
在遙感監(jiān)測方面,目前的研究熱點集中在高光譜遙感方向。高光譜遙感因其能夠獲得連續(xù)的全光譜比常規(guī)可見光波段包含有更多的信息而能探測到更加細微的變化,從而在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警方面有潛在應(yīng)用前景。國內(nèi)外很多研究機構(gòu)和大學(xué)都利用便攜式光譜儀進行病蟲為害的高光譜監(jiān)測研究,也有利用成像光譜儀和高分辨率衛(wèi)星進行病蟲為害探測方面的嘗試,但要將其應(yīng)用到實際的病蟲害監(jiān)測預(yù)警中,尤其是利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害的發(fā)生和為害動態(tài),還需要進行大量的研究和探索。
在病蟲生物災(zāi)害的遙感監(jiān)測方面,衛(wèi)星、雷達、飛機遙感技術(shù)均得到不同程度的發(fā)展,其中在遷飛性害蟲雷達監(jiān)測方面具有較長的研究史。近年來,英國自然資源研究所利用昆蟲雷達對非洲沙漠蝗、稻飛虱以及伴遷的天敵等昆蟲的監(jiān)測進行了大量研究,在亞非發(fā)展中國家進行的雷達觀測也取得了許多可喜的成果。美國農(nóng)業(yè)部南方作物研究實驗室區(qū)域性害蟲治理部利用垂直監(jiān)測雷達、掃描雷達、追蹤雷達、機載和船載雷達及調(diào)頻連續(xù)波雷達,對美洲棉鈴蟲等遷飛性昆蟲的遷飛活動進行了大量觀察和監(jiān)測,獲得了大量關(guān)于邊界層內(nèi)昆蟲種群動態(tài)和飛行行為及其與風(fēng)溫場的關(guān)系等珍貴的研究資料;另外,使用S 頻帶(10 cm 波長)的多普勒雷達和X 頻帶的跟蹤雷達研究了昆蟲的遷飛,發(fā)現(xiàn)了一些昆蟲空中種群的定向行為。澳大利亞新南威爾士大學(xué)物理系利用昆蟲雷達對澳大利亞蝗蟲開展了大氣結(jié)構(gòu)對昆蟲遷飛的影響,尤其是中小尺度環(huán)流對昆蟲遷飛行為的影響研究,他們利用電話線將試驗基地計算機與控制中心計算機連接起來,監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過相關(guān)軟件的自動化分析處理,最后把昆蟲遷飛的時間、密度、速度、定向等相關(guān)參數(shù)傳至網(wǎng)絡(luò)上進行圖形化顯示,實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化自動控制和澳大利亞半干旱內(nèi)陸地區(qū)沙漠蝗的長期監(jiān)測。我國在利用雷達監(jiān)測害蟲遷飛方面也進行了較多研究。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護研究所、吉林省農(nóng)業(yè)科學(xué)院植物保護研究所、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)等利用昆蟲雷達系統(tǒng)對草地螟、黏蟲、稻飛虱、稻縱卷葉螟、棉鈴蟲等進行了觀測研究,獲得了大量重要害蟲的遷飛活動數(shù)據(jù),為進行這些害蟲的預(yù)測預(yù)報和制定防治決策提供了非常重要的依據(jù)。
在農(nóng)作物生物災(zāi)害的地理信息系統(tǒng)研究方面,國外研究人員利用地理信息系統(tǒng)進行生物分布研究、成災(zāi)規(guī)律分析開展較早,數(shù)據(jù)積累豐富且共享程度高;我國開展此項研究較遲,尤其在系統(tǒng)規(guī)模、數(shù)據(jù)來源和監(jiān)測應(yīng)用方面與國外相比還有相當(dāng)大的差距。在生物分布評估分析方面,國外研究人員在生物分布統(tǒng)計模型、機理模型方面都進行了廣泛的研究,深入討論了有害生物分布、發(fā)生程度與環(huán)境因子之間的關(guān)系。由于生物分布、發(fā)生程度與環(huán)境間的關(guān)系多屬于非線性關(guān)系,所以很多新的非線性統(tǒng)計學(xué)研究成果(如: GAM、GLM、GBM、CART 等)都被應(yīng)用到生物監(jiān)測預(yù)警中來,同時機器分析方法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法(GARP)等研究手段也在生物預(yù)警分析方面有了廣泛的應(yīng)用。
在全球定位技術(shù)方面,目前在利用飛機和大型機械進行精準施藥的防治上應(yīng)用較多,但在農(nóng)作物生物災(zāi)害監(jiān)測方面,還多用于災(zāi)害的輔助調(diào)查,如定點調(diào)查,確定調(diào)查地點經(jīng)緯度和高程,以配合地理信息系統(tǒng)分析對地理數(shù)據(jù)定位的要求和多年系統(tǒng)資料的獲得。
計算機網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)具有信息傳播快速、價廉、數(shù)據(jù)傳遞可靠等優(yōu)勢,加之與計算機多媒體技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合,應(yīng)用于農(nóng)作物病蟲災(zāi)害監(jiān)測信息的傳輸、預(yù)警和治理決策信息的發(fā)布和植物保護信息的普及,都可以發(fā)揮非常重要的作用。在許多發(fā)達國家,均建立了相應(yīng)的農(nóng)作物生物災(zāi)害監(jiān)測與治理的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施和植物保護信息研究中心,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)。與國外一些專業(yè)網(wǎng)站相比較,我國無論是在網(wǎng)站規(guī)模還是信息數(shù)量上均存在一定的差距。
在實用化的監(jiān)測預(yù)警儀器設(shè)備方面,我國多家企業(yè)開發(fā)了自動化的測報燈、孢子捕捉器等儀器設(shè)備;同時在遠程監(jiān)控方面也開展了許多探索,為進一步深入研究奠定了基礎(chǔ)。
總體說來,我國在農(nóng)作物病蟲災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警研究和應(yīng)用的許多方面與國外先進水平相比,目前還處于落后狀態(tài)。但是,鑒于當(dāng)前面臨的嚴峻的生物災(zāi)害形勢和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重大需求,我們必須在這方面開展探索性和開創(chuàng)性研究,以盡快與國際先進水平接軌,促進我國病蟲害防治社會公益事業(yè)的發(fā)展。
0. 2 農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警研究趨勢
目前國際上在農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測預(yù)警方面的發(fā)展趨勢是: 利用昆蟲雷達、衛(wèi)星遙感等技術(shù)開展農(nóng)作物病蟲害的遙感監(jiān)測,結(jié)合燈誘、性誘和田間調(diào)查,獲得田間農(nóng)作物病蟲害發(fā)生為害的動態(tài)數(shù)據(jù)。
在準確及時監(jiān)測的基礎(chǔ)上,通過地理信息系統(tǒng)分析,結(jié)合人工智能、模型和專家系統(tǒng),進行病蟲害發(fā)生為害的預(yù)警和防治決策制定;通過計算機網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)和電視預(yù)報系統(tǒng)等進行信息發(fā)布,以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)防治工作。
在遙感監(jiān)測方面,將地面高光譜遙感與GPS 等技術(shù)相結(jié)合,監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害發(fā)生為害動態(tài);研究高光譜遙感、低空遙感和衛(wèi)星遙感在重大病蟲害預(yù)警中的應(yīng)用。主要工作: ①利用地面高光譜儀研究農(nóng)作物受不同程度病蟲害等為害后其冠層的光譜變化規(guī)律,建立病蟲為害與高光譜反射率的監(jiān)測模型。②結(jié)合GPS 實地調(diào)查,探索研究利用低空高光譜遙感和衛(wèi)星遙感監(jiān)測病蟲害發(fā)生為害動態(tài),建立病蟲為害與遙感圖像變化間的關(guān)系模型。
在昆蟲雷達監(jiān)測方面,利用昆蟲雷達監(jiān)測棉鈴蟲、水稻褐飛虱、麥蚜等害蟲的發(fā)生為害動態(tài),探索其空中的季節(jié)性遷飛擴散規(guī)律,以及空中運轉(zhuǎn)和降落與大氣環(huán)流、降水等的關(guān)系。主要工作: ①利用垂直監(jiān)測昆蟲雷達和掃描昆蟲雷達,配合高空探照燈、地面誘蟲燈、系留氣球和田間調(diào)查,對我國主要的農(nóng)業(yè)遷飛性害蟲棉鈴蟲、水稻褐飛虱、麥蚜等的發(fā)生為害動態(tài)進行實時監(jiān)測,建立昆蟲遷飛與消長情況動態(tài)數(shù)據(jù)庫。②利用探空儀對低空氣流和氣溫等參數(shù)進行遙測,結(jié)合氣象部門的大區(qū)氣流等高空數(shù)據(jù),研究高空氣流與昆蟲遷飛、擴散之間的關(guān)系,明確氣流對昆蟲遷飛的影響。③研究昆蟲雷達數(shù)據(jù)自動采集、分析和處理技術(shù),以實現(xiàn)昆蟲雷達圖像回波自動識別和處理,以及遷飛性害蟲暴發(fā)為害的田間自動化監(jiān)測。
在病蟲害預(yù)警方面,利用地理信息系統(tǒng)技術(shù)和模擬模型技術(shù),建立重大病蟲害區(qū)域性暴發(fā)為害地理信息系統(tǒng)和早期預(yù)警模型,研究暴發(fā)成災(zāi)的風(fēng)險分析技術(shù)并制定風(fēng)險治理對策,開展暴發(fā)成災(zāi)的早期預(yù)警。主要工作: ①利用重大病蟲害區(qū)域性暴發(fā)的歷史數(shù)據(jù)、地形地貌數(shù)據(jù)和生產(chǎn)季節(jié)中的植被數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù),對病蟲害發(fā)生過程建立統(tǒng)計模型。在地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺和現(xiàn)代統(tǒng)計方法的支持下,分析各種因素在病蟲害暴發(fā)成災(zāi)過程中的貢獻程度以及各因子之間的相互關(guān)系。為揭示農(nóng)作物病蟲害暴發(fā)為害機理提供必要的統(tǒng)計依據(jù)。②結(jié)合室內(nèi)和田間試驗結(jié)果、區(qū)域性大尺度監(jiān)測結(jié)果,以及統(tǒng)計模型分析結(jié)果,研制暴發(fā)成災(zāi)動態(tài)機理模型和早期預(yù)警模型,建立相應(yīng)的信息系統(tǒng),提供農(nóng)作物病蟲害預(yù)警與治理的決策支持。③開展農(nóng)作物病蟲害區(qū)域性暴發(fā)成災(zāi)的風(fēng)險分析,研制暴發(fā)成災(zāi)風(fēng)險評估系統(tǒng),開展標(biāo)準化的定性定量風(fēng)險評估,為區(qū)域性病蟲害暴發(fā)成災(zāi)提供風(fēng)險治理對策。
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