The invention relates to the field of forestry pest data remote sensing analysis technology, which is a remote sensing prediction method for the occurrence period and quantity of Euphorbia euphratica. It includes the following steps: first, establishing a prediction model for the occurrence period of Euphorbia euphratica based on the effective accumulated temperature rule; second, calculating the remote sensing models of various insect States based on the effective accumulated temperature rule. The third step is to predict the occurrence degree of Euphorbia euphratica; the fourth step is to verify the prediction results. According to the law of life history of leaf-eating insects of Populus euphratica, field sampling and field investigation, the method calculates and analyses that the leaf-eating amount of larvae of Euphorbia euphratica has not increased significantly when the second instar occurs, and that the eggs hatch into the initial and final stages, and the fourth instar leaf-eating insects of Euphorbia euphratica do not occur basically, so it is the best. When the second instar of larvae occurs, the occurrence rate of insect pests can be effectively increased by controlling the second instar of larvae at this stage.
【技术实现步骤摘要】
胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法
本专利技术涉及林业病虫害数据遥感分析
，是一种胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法。
技术介绍
胡杨作为一种在河岸、湖泊等湿润条件下生长的荒漠河岸林，其独特的生理结构使其能够在盐碱、风沙和干旱的恶劣环境中生存，是干旱荒漠区近顶级的天然乔木群落，是荒漠生态系统的重要组成部分，在维护荒漠区生态平衡、防风固沙、调节气候、改善生态环境等方面发挥着重要的生态功能。但是近年来，由于人为过度引水和气候变化，导致胡杨生存环境恶化，长势逐渐衰弱，其正常的生理活动减弱，抵御病虫害的能力下降，使得病虫害蔓延迅速，开始大面积肆掠，其中尤以尺蠖虫害最为严重，严重时森林失叶如同遭遇火灾，而且有进一步向绿洲扩散的趋势。因此，研究胡杨尺蠖虫害特征及其分布规律对胡杨林的保护具有十分重要的意义。在尺蠖研究方面，许多学者从尺蠖的生存环境、生理机制、生活习性、生活史规律、分布范围、种群动态变化、造成的危害状况、预测防治等方面已经做了大量研究。但是胡杨林区地处荒漠、交通不便，运用传统的实地调查方法难以对其进行大范围、深入的研究。遥感技术具有受地面条件限制少、...
【技术保护点】
1.一种胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，建立基于有效积温法则的春尺蠖发生期预测模型，有效积温法则的模型为：
【技术特征摘要】
1.一种胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，建立基于有效积温法则的春尺蠖发生期预测模型，有效积温法则的模型为：其中，N为各虫态有效发育历期；K为有效总积温；T为各阶段日平均温度；C为各虫态发育起点温度；Sk为有效积温标准方差；Sc为各虫态发育起点温度的标准方差；之后进入第二步；第二步，计算基于有效积温法则的各虫态遥感模型，对各虫态的温度进行预测，之后进入第三步；第三步，对胡杨春尺蠖的发生程度进行预测，之后进入第四步；第四步，对预测结果进行校验。2.根据权利要求1所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于第一步中，分别对各虫态发育起点温度和有效积温进行计算提取，包括以下计算过程：(1)昆虫的发育速率是指单位时间内完成所有发育过程的百分比率，即完成某一虫态完整发育过程所需时间，发育历期的倒数，即：V＝1/N(2)其中：V为胡杨春尺蠖某阶段发育速率，N为完成该虫态发育所需的天数，以日为单位；(2)有效遥感积温法则用于昆虫的发育时间与温度因素的相关性分析，生物在生长发育的过程中，需要从外部环境中吸收一些热量，完成其生长发育过程所需的总热量是一个稳定常数，表达式为：NT＝K(3)式中：N为发育历期，单位：天，T为发育期间平均温度单位为℃，K为总积温，单位：日度；(3)胡杨春尺蠖的生长发育不是在一个固定温度开始的，在一个高于0℃时开始发育，称为发育起点温度，用C表示，表达式修改为：N(T-C)＝K(4)其中，C为发育起点温度，(T-C)为平均发育温度，K为有效遥感总积温；直线回归方程(式4)表示发育速率与温度呈现出显著的线性关系；(4)求解有效积温，表达式为：T＝C+KV(5)式中：发育起点温度C相当于直线方程中的a，即直线在坐标轴上的截距，而有效遥感总积温K则相当于直线方程中的斜率b；(5)按照直线方程求解C、K参数，用最小二乘法求得，其计算式为：其中：V为发育速率(V＝1/N)；T为温度，n为温度的组数。3.根据权利要求1或2所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，第二步中，计算基于有效积温法则的各虫态遥感模型，包括以下过程：(1)对胡杨春尺蠖虫蛹羽化期预测，推导得羽化期有效遥感积温法则数学模型为：其中，N1为羽化期有效发育历期；K1为羽化期有效总积温；T1为羽化期日平均温度；C1为羽化期发育起点温度；Sk1为羽化期有效积温标准方差；Sc1为羽化期发育起点温度的标准方差；(2)对胡杨春尺蠖蛾繁殖期预测，推导得成虫繁殖期有效遥感积温法则数学模型为：其中，N2为蛾繁殖期有效发育历期；K2为蛾繁殖期有效总积温；T2为蛾繁殖期日平均温度；C3为蛾繁殖期发育起点温度；Sk4为蛾繁殖期有效积温标准方差；Sc5为蛾繁殖期发育起点温度的标准方差；(3)胡杨春尺蠖虫卵孵化期预测计算推导得孵化期有效遥感积温法则数学模型为：其中，N3为虫卵孵化期有效发育历期；K3为虫卵孵化期有效总积温；T3为虫卵孵化期日平均温度；C3为虫卵孵化期发育起点温度；Sk3为虫卵孵化期有效积温标准方差；Sc3为虫卵孵化期发育起点温度的标准方差；(4)胡杨春尺蠖幼虫发育期预测，推导得幼虫发育期有效遥感积温法则的数学模型为：其中，N4为幼虫发育期有效发育历期；K4为幼虫发育期有效总积温；T4为幼虫发育期日平均温度；C4为幼虫发育期发育起点温度；Sk4为幼虫发育期有效积温标准方差；Sc4为幼虫发育期发育起点温度的标准方差。4.根据权利要求1或2所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于第三步中，采用温度趋势图法或采用生理生态指标法对各虫态的发生程度预测，获得预测结果。5.根据权利要求3所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于第三步中，采用温度趋势图法或采用生理生态指标法对各虫态的发生程度预测，获得预测结果。6.根据权利要求1或2所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于第四步中，对各虫态的预测结果进行校验，包括以下步骤：(1)获取校验样本数据，若采用基于一元线性回归模型的历期校验，则进入(2)，若采用基于多元线性回归分析的期距校验，则进入(3)，若采用基于时间序列模型分析的期距校验，则进入(4)；(2)基于一元线性回归模型的历期校验；分别以胡杨春尺蠖发育历经羽化、繁殖、孵化、幼虫发育4个阶段的平均遥感温度作为自变量，以历期数据做为因变量，构建一元线性回归分析，数学表达式为：Nn＝a+bTn(12)其中：Nn代表羽化、繁殖、孵化、幼虫发育各阶段历期数据，Tn为该阶段平均遥感温度，n＝1,2,3,4，其中1,2,3,4分别代表羽化、繁殖、孵化、幼虫发育各阶段；(3)基于多元线性回归分析的期距校验；多元线性回归方程模型是指用于揭示一个因变量与多个自变量之间线性关系的线性回归模型，多元线性回归方程的经验模型如下：Y＝β0+β1X1+β2X2+···βnXn(13)上式中，假设多元线性方程有n个自变量X1，···，Xn，βi是该方程自变量的偏回归系数；对胡杨春尺蠖幼虫发生始见期的期距检验，胡杨春尺蠖幼虫的发生时期与羽化、成虫、孵化历期相关，即与胡杨春尺蠖羽化、成虫、孵化等虫态发生时期的平均温度相关，以胡杨春尺蠖羽化、成虫、孵化虫态发生时期的平均温度为自变量建立多元线性回归方程如下：N＝N1+N2+N3(14)即：N＝β0+β1T1+β2T2+β3T3(15)利用统计学分析软件进行多元回归线性相关分析得到回归系数，检验胡杨春尺蠖幼虫发生始见期期距；(4)基于时间序列模型分析的期距校验；用于探究变量总的变化趋势和各周期大致的变化幅度，以及减弱数据误差的影响。采用算术平均的方法，把时间序列中的随机波动去掉，使数列变得比较平滑，能反映出其基本的轨迹，并结合一定的模型进行预测；在一次滑动平均的基础上，再进行第二次、第三次或多层次的滑动平均，表达式为:其中：Xt原始统计数据，N为数据数。7.根据权利要求3所述的胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，其特征在于第四步中，对各虫态的预测结果进...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾翔，陈孟禹，黄铁成，来风兵，陈蜀江，侯博展，
申请(专利权)人：贾翔，
类型：发明
国别省市：新疆,65
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