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小麥赤霉病氣象等級預報方法 版權信息
- ISBN：9787502972073
- 條形碼：9787502972073 ; 978-7-5029-7207-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
小麥赤霉病氣象等級預報方法 內容簡介
本書主要介紹了小麥赤霉病流行規律、氣象指標、預報方法、業務系統、防控對策, 其中赤霉病氣象等級預報方法是重點, 主要闡述了三種方法: 一是基于綜合影響指數或促病指數進行赤帶病氣象等級演報 ; 二是基于機器學習算法, 根據不同的起報時間建立不同的病穗率預報模型 ; 三是將盞感監測寫統計方法相結合, 對赤需病進行估測。
小麥赤霉病氣象等級預報方法 目錄
序一
序二
前言
第1章 小麥赤霉病概況介紹
1．1 小麥赤霉病發生概況
1．2 赤霉病菌的侵染循環規律與危害癥狀
1．3 小麥赤霉病與氣象條件的關系
1．4 小麥赤霉病流行成災原因
1．4．1 高產優質抗病品種缺乏
1．4．2 氣候變化有利于病害流行
1．4．3 秸稈還田增加菌源積累
1．4．4 病菌抗藥性發展迅速
1．4．5 赤霉病預防控制難度大
1．5 小麥赤霉病發生程度分級標準
1．6 小麥赤霉病氣象等級預報方法概況
第2章 小麥赤霉病發生發展氣象等級指標
2．1 小麥赤霉病農田小氣候氣象指標的確定
2．1．1 赤霉病發生發展農田小氣候監測點的布設
2．1．2 影響小麥赤霉病發生發展的主要氣象因子
2．1．3 小麥赤霉病農田小氣候氣象指標的確定
2．2 小麥赤霉病自動氣象站指標的確定
2．2．1 作物層溫濕度與自動氣象站溫度、濕度及風速的關系
2．2．2 小麥赤霉病發生達標日自動氣象站指標的確定
2．2．3 小麥赤霉病發生達標日自動氣象站指標的檢驗
2．3 建立濕熱指數判別小麥赤霉病發生發展的氣象等級
2．3．1 小麥赤霉病濕熱指數的建立
2．3．2 小麥赤霉病濕熱指數的回代檢驗
2．3．3 小麥赤霉病濕熱指數的應用檢驗
2．3．4 小麥赤霉病關鍵生育期空間分布信息的提取
第3章 基于促病指數的小麥赤霉病等級預報法
3．1 小麥赤霉病促病指數建立的技術路線
3．2 促病指數預報模型建立方法
3．2．1 促病暖濕日的判斷
3．2．2 促病暖濕日出現時間的影響系數
3．2．3 促病暖濕日連續出現的影響系數
3．2．4 促病指數預報模型
3．2．5 促病指數預報模型的回代檢驗
3．3 利用促病指數預報小麥赤霉病氣象等級的案例
第4章 基于綜合影響指數的小麥赤霉病等級預報法
4．1 資料介紹
4．2 小麥赤霉病綜合影響指數的構建方法
4．2．1 小麥赤霉病不同發生程度下的氣象條件平均狀況
4．2．2 小麥赤霉病關鍵氣象影響因子的相關普查
4．2．3 小麥赤霉病關鍵氣象影響因子的*終確定和權重賦值
4．2．4 小麥赤霉病綜合影響指數的試報檢驗和回代檢驗
4．3 基于綜合影響指數反演出的赤霉病等級空問分布特征
第5章 基于機器學習算法的小麥赤霉病等級預報法
5．1 資料與預處理
5．2 基于隨機森林算法建立赤霉病等級預報模型
5．2．1 隨機森林算法基本原理
5．2．2 分生育期分區域重要特征變量的篩選與評價
5．2．3 按不同起報時間建立病穗率預報模型
5．2．4 不同生育期重要特征變量貢獻率評價
5．2．5 不同起報時間的*優隨機森林模型的模擬驗證
5．3 基于隨機森林算法反演出的赤霉病等級空間分布特征
第6章 多因素協同的小麥赤霉病估測法
6．1 估測思路
6．2 地面實驗和資料介紹
6．3 小麥生物量模型介紹
6．4 多因素協同建立小麥赤霉病估測模型
6．4．1 葉面積指數反演
6．4．2 生物量遙感估算和動態變化
6．4．3 基于多元線性回歸建立赤霉病估測模型
6．4．4 基于BP神經網絡建立赤霉病估測模型
6．4．5 兩種赤霉病估測模型的比較
第7章 小麥赤霉病氣象等級預報系統
7．1 系統設計思路
7．2 系統所用技術
7．2．1 Javascript和Google map javascriptapi技術
7．2．2 Python和QGIS python api技術
7．2．3 Java技術
7．2．4 html+CSS技術
7．3 系統介紹
第8章 小麥赤霉病綠色防控對策
8．1 綠色防控策略
8．2 綠色防控措施
8．2．1 調整種植結構
8．2．2 推廣抗耐病良種
8．2．3 推進健身栽培
8．2．4 加強病情監測預警
8．2．5 實施病害分區治理
8．2．6 加強田間管理
8．2．7 強化赤霉病防控協作攻關
8．2．8 強化專業化統防統治
8．2．9 優化化學防治策略
8．3 國內外小麥赤霉病防控研究進展
8．3．1 小麥赤霉病育種
8．3．2 赤霉病菌的致病和毒素合成調控
8．3．3 “小麥一病菌一微生物菌群”三者互作
參考文獻
序二
前言
第1章 小麥赤霉病概況介紹
1．1 小麥赤霉病發生概況
1．2 赤霉病菌的侵染循環規律與危害癥狀
1．3 小麥赤霉病與氣象條件的關系
1．4 小麥赤霉病流行成災原因
1．4．1 高產優質抗病品種缺乏
1．4．2 氣候變化有利于病害流行
1．4．3 秸稈還田增加菌源積累
1．4．4 病菌抗藥性發展迅速
1．4．5 赤霉病預防控制難度大
1．5 小麥赤霉病發生程度分級標準
1．6 小麥赤霉病氣象等級預報方法概況
第2章 小麥赤霉病發生發展氣象等級指標
2．1 小麥赤霉病農田小氣候氣象指標的確定
2．1．1 赤霉病發生發展農田小氣候監測點的布設
2．1．2 影響小麥赤霉病發生發展的主要氣象因子
2．1．3 小麥赤霉病農田小氣候氣象指標的確定
2．2 小麥赤霉病自動氣象站指標的確定
2．2．1 作物層溫濕度與自動氣象站溫度、濕度及風速的關系
2．2．2 小麥赤霉病發生達標日自動氣象站指標的確定
2．2．3 小麥赤霉病發生達標日自動氣象站指標的檢驗
2．3 建立濕熱指數判別小麥赤霉病發生發展的氣象等級
2．3．1 小麥赤霉病濕熱指數的建立
2．3．2 小麥赤霉病濕熱指數的回代檢驗
2．3．3 小麥赤霉病濕熱指數的應用檢驗
2．3．4 小麥赤霉病關鍵生育期空間分布信息的提取
第3章 基于促病指數的小麥赤霉病等級預報法
3．1 小麥赤霉病促病指數建立的技術路線
3．2 促病指數預報模型建立方法
3．2．1 促病暖濕日的判斷
3．2．2 促病暖濕日出現時間的影響系數
3．2．3 促病暖濕日連續出現的影響系數
3．2．4 促病指數預報模型
3．2．5 促病指數預報模型的回代檢驗
3．3 利用促病指數預報小麥赤霉病氣象等級的案例
第4章 基于綜合影響指數的小麥赤霉病等級預報法
4．1 資料介紹
4．2 小麥赤霉病綜合影響指數的構建方法
4．2．1 小麥赤霉病不同發生程度下的氣象條件平均狀況
4．2．2 小麥赤霉病關鍵氣象影響因子的相關普查
4．2．3 小麥赤霉病關鍵氣象影響因子的*終確定和權重賦值
4．2．4 小麥赤霉病綜合影響指數的試報檢驗和回代檢驗
4．3 基于綜合影響指數反演出的赤霉病等級空問分布特征
第5章 基于機器學習算法的小麥赤霉病等級預報法
5．1 資料與預處理
5．2 基于隨機森林算法建立赤霉病等級預報模型
5．2．1 隨機森林算法基本原理
5．2．2 分生育期分區域重要特征變量的篩選與評價
5．2．3 按不同起報時間建立病穗率預報模型
5．2．4 不同生育期重要特征變量貢獻率評價
5．2．5 不同起報時間的*優隨機森林模型的模擬驗證
5．3 基于隨機森林算法反演出的赤霉病等級空間分布特征
第6章 多因素協同的小麥赤霉病估測法
6．1 估測思路
6．2 地面實驗和資料介紹
6．3 小麥生物量模型介紹
6．4 多因素協同建立小麥赤霉病估測模型
6．4．1 葉面積指數反演
6．4．2 生物量遙感估算和動態變化
6．4．3 基于多元線性回歸建立赤霉病估測模型
6．4．4 基于BP神經網絡建立赤霉病估測模型
6．4．5 兩種赤霉病估測模型的比較
第7章 小麥赤霉病氣象等級預報系統
7．1 系統設計思路
7．2 系統所用技術
7．2．1 Javascript和Google map javascriptapi技術
7．2．2 Python和QGIS python api技術
7．2．3 Java技術
7．2．4 html+CSS技術
7．3 系統介紹
第8章 小麥赤霉病綠色防控對策
8．1 綠色防控策略
8．2 綠色防控措施
8．2．1 調整種植結構
8．2．2 推廣抗耐病良種
8．2．3 推進健身栽培
8．2．4 加強病情監測預警
8．2．5 實施病害分區治理
8．2．6 加強田間管理
8．2．7 強化赤霉病防控協作攻關
8．2．8 強化專業化統防統治
8．2．9 優化化學防治策略
8．3 國內外小麥赤霉病防控研究進展
8．3．1 小麥赤霉病育種
8．3．2 赤霉病菌的致病和毒素合成調控
8．3．3 “小麥一病菌一微生物菌群”三者互作
參考文獻
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