森林病虫害预测预新.ppt

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1、2006年山西省森林植物检疫员培训班讲义 林业有害生物监测预报管理及技术 霍履远huolvyuan sohu.Com 0351-7243158 山西省森林病虫害防治与检疫站 内 容 提 纲 第一章 林业有害生物预测预报基础知识 第一节 病虫害监测和数理统计基础 第二节 调查取样技术与方法 第三节 预测预报的方法 第四节 预测预报质量的评估 第二章 预测预报基本概念、法规及测报技术 第一节 预测预报基本概念 第二节 预测预报法规 第三节 预测预报技术 第三章 第三章 林业有害生物预报与管理及数据统计标准 林业有害生物预报与管理及数据统计标准 第一节 第一节 2006 2006年我省林业有害生物发

2、生预报及对策 年我省林业有害生物发生预报及对策 第二节 第二节 林业有害生物监测调查和预测预报流程图 林业有害生物监测调查和预测预报流程图 第三节 第三节 林业有害生物数据管理方法和统计标准 林业有害生物数据管理方法和统计标准第一章 林业有害生物预测预报基础知识 第一节 病虫害监测和数理统计基础一、预测预报的含义和特点 林木病虫害预测预报是通过对林木病虫害的发生规律、近期病虫、天敌的发生情况，结合气象因子等资料，用数理统计的概念和方法进行定性或定量的分析，对病虫的发生时期、量以及发展趋势进行预测，然后发出预报。v 林木病虫害的发生是外因通过内因共同作用和转化的结果；抗性的产生、基因的突变、生物

3、多样性的变化，尤其是人类的生产和经济活动所造成的生态失衡等，使林木病虫的发生与变化变得更为复杂和更难以预测。与农业病害虫预测预报相比林木病虫害预测预报的特点有：o 种群测算难度更大。林木树高林密，冠幅庞大，对病害虫进行取样测算比较困难。o 建立预测模型的过程复杂。林木昆虫群落的相互关系往往是非线性的，有阈限、饱和点和时滞，一般包含许多随机性的相互作用，许多过程具有后效性。o 预测预报的时限较长。林木病虫害预测预报中的短期、中期、长期预测预报的期限有时比农业害虫的预测预报的时间长。o 但是，随着林业生产的发展和科技的进步，特别是数学的渗入和计算机的应用，使林木病虫的数据管理和预测预报工作迅速发展

4、，成为较为活跃的学科之一。二、预测预报的研究方法v(1)室内研究 通过室内饲养、观察其生长发育及数量动态等，取得实验生态学资料。v(2)林间研究 通过林间设立标准地进行系统观察和取样，掌握其发生的最适生态条 件、发生趋势、种群消长规律等动态资料。v(3)统计分析 根据历史记载资料、室内研究和林间研究得到的资料进行统计分析，科学地归纳出环境因子与病虫发生之间的关系。v(4)计算机模拟 建立相应的监测和预测预报模型，对未来的病虫发生进行预测。三、常 用 名 词 预报量：预报病虫发生的主要特征，如发生期、发生量、发生范围和危害程度。预报因子：影响病虫发生的因素都是预报因子，如虫源、菌源、天敌、气象素

5、。预报要素：预报量和预报因子的通称。常数：常量或参数，指统计时始终保持不变的数值，如a b m n 变数：变量，随着人们调查和测定所取样本不同而变化的数值，如X、y、Z 定性：观察数据和变量可以定性，也可以定量。定性是属于几种互不相容的类别中的一种，一般是非数字的，如发生趋势、偏轻或偏重等。定量：就是用具体数值测量或预报发生期和发生量，一般是数字式的，如越冬 代松毛虫成虫羽化高峰期为4月20日，虫口密度30头株等。历史符合率：通常检验统计预报方法的优劣，如经历史资料验证后符合的百率。预报准确率：用于检验预报的实际效果，评判预报的准确率。四、数理统计的程序、预测预报的种类与内容 1、林木病虫害预

6、测预报数理统计的程序：要有系统的观测资料 选取预测因子 发布病虫情预报 对其预报质量进行评定。（至少要有5年或10年以上的数据，年数越多越好）（根据实践经验、专家意见和数理统计相结合的方法）（采取相应的数理统计预报方法进行运算、建立预报方程，如发生期、发生量(程度)，短、中、长期预报和发生趋势预报，情况紧急时还应发布病虫情警报）根据预测预报研究结果的内容不同，预测预报的类型也分为不同的类型v(1)短期预测 根据害虫某个虫态的发生时期和数量预测下一个虫态的发生时期和数量。预测期较短，可能是1周至半年不等。v(2)中期预测 根据上一个世代的发生情况，预测下一个世代的发生情况。预测期限随虫种而异，1

7、个月至1年不等。v(3)长期预测 由年末或年初预测下一年或全年发生动态和危害程度。或相隔2个世代或1年以上的发生情况。如根据越冬代或年初测报对象的越冬虫口基数及气象因子等资料进行预测。v(4)警报 指病虫害暴发，严重危害面积在100hm以上时，由县级测报机构发布的病虫害的紧急预报。v(5)通报 指较全面地报道本地区病虫害发生情况以及防治动态。也可以是指一种或多种病虫的发生、防治情况。2预测预报期的种类3预测预报的内容n(1)发生期预测 是对害虫的卵、幼(若)虫、蛹、成虫等某一虫态或虫龄出现或发生的初盛、高峰和盛末期进行预测。n(2)发生量预测 是对害虫可能发生的数量或虫口密度进行预测，了解是否

8、有大量发生的趋势和是否会达到防治指标，以确定是否开展防治工作。n(3)分布蔓延预测 是对测报对象可能分布和蔓延危害的地区进行预测，以确定采取控制其扩展、蔓延危害的措施n(4)危害程度预测 是在发生量预测的基础上预测测报对象可能造成的危害，以轻、中、重表示。第二节 调查取样技术与方法 一、病虫害分布特点与取样方法v 各种林木病虫的分布都有其自己的特点和规律，而我们在进行调查时，就必须弄清它们的基本情况，而取样方式亦依赖于它们的空间分布型和传播特点。因此，了解林木病虫害的空间分布型和传播扩散规律，对于正确取样，进而监测和预测预报是很重要的。vl 某种林木病虫害在某一时间的地理分布、空间状态，存在着

9、由病原、寄主和环境三者间相互作用、适应、制约所形成的空间分布格局或称为空间分布型。在这个格局中，包含着作为统计上变量的概率分布，也有包含病原数量和病原数量指标在空间的分布图式。但作为空间分布型或空间分布图式，往往并不是指研究对象在空间(林间)的真正排列形式，而是指其在样方中的频率分布，另外，传染性或侵染性病害的传播也是作为病害空间分布的内容之一，它的表达往往借助于数学模式或公式。同样，每一种昆虫种群不但有自己的特点、龄期组合、性比、繁殖率、死亡(存活)率和内在增长率，而且具有在不同生态环境中的空间分布形式，这就是通常所讲的昆虫空间分布型，也是它的生物学属性之一，一般由遗传因素和环境条件所决定。

10、空间分布型实际上包含两个含义，分布是指统计学上变 空间分布型实际上包含两个含义，分布是指统计学上变量的概率分布，而图式是指昆虫在空间的定位形式，换言之，量的概率分布，而图式是指昆虫在空间的定位形式，换言之，即为数学表达和图形展示。常见的种群空间分布型有正二项分 即为数学表达和图形展示。常见的种群空间分布型有正二项分布、泊松分布、奈曼分布和负二项分布，其相应的分布图式为 布、泊松分布、奈曼分布和负二项分布，其相应的分布图式为均匀分布、随机分布、核心分布和嵌纹分布，其中核心分布与 均匀分布、随机分布、核心分布和嵌纹分布，其中核心分布与嵌纹分布都属于聚集分布。嵌纹分布都属于聚集分布。11、均匀分布、

11、均匀分布(uniformdistributionuniformdistribution)()(正二项分布正二项分布binomaldistributionbinomaldistribution)昆虫种群个体间呈均匀分布，亦称 昆虫种群个体间呈均匀分布，亦称“次数分布 次数分布”，即，即在一个均质的环境中，人为地把这个环境分成许多小方格，在一个均质的环境中，人为地把这个环境分成许多小方格，则昆虫进入小方格的概率是相同的，而且对其它昆虫的进 则昆虫进入小方格的概率是相同的，而且对其它昆虫的进入没有影响，因而其分布从属于随机的过程。刺槐种子小 入没有影响，因而其分布从属于随机的过程。刺槐种子小蜂、柠条

12、豆象、黄连木种子小蜂等林木害虫，皆属于均匀 蜂、柠条豆象、黄连木种子小蜂等林木害虫，皆属于均匀分布。均匀分布的理论分布是正二项分布。分布。均匀分布的理论分布是正二项分布。昆虫种群个体随机地分布，每个个体占有一定空间任何 昆虫种群个体随机地分布，每个个体占有一定空间任何一点的概率相等，同时并不影响其它个体的分布。例如蝗蝻 一点的概率相等，同时并不影响其它个体的分布。例如蝗蝻的分布、种子发芽粒数、细菌分布、细胞染色体交换等皆属 的分布、种子发芽粒数、细菌分布、细胞染色体交换等皆属于随机分布。于随机分布。在泊松分布中由于均数和方差相等，所以只 在泊松分布中由于均数和方差相等，所以只有一个参数 有一个

13、参数m m。2随机分布(泊松分布，Poisson分布)3核心分布(Neyman分布，奈曼分布)v 核心分布是泊松分布的特例，是由泊松分布的群所组成。昆虫 种群不呈随机分布，种群内的个体分布不均匀，常形成大小不等的核心或集团，核心周围呈放射性蔓延扩散。事实上，在林间，适合泊松分布的例子不多，而呈现核心分布的情况较多，例如松毛虫自卵块中孵出向四周扩散的空间结构，即属此种分布，核心分布有如下性质：v 分布不均匀，即昆虫分布呈多数小集团；v 核心之间是随机的；v 通常是比较密集的分布；v 0项的次数和高值的次数较随机分布为大；v 为随机分布的特例，即为随机分布的复合；v 方差通常大于平均数，方差与平均

14、数之商，其值通常在153之间.44嵌纹分布嵌纹分布(负二项分布负二项分布)该种是聚集分布的另一种形式，是林木害虫分布中适合 该种是聚集分布的另一种形式，是林木害虫分布中适合范围较广的一种理论分布式，其主要性质有：范围较广的一种理论分布式，其主要性质有：是极不均匀的分布、密疏相同。是极不均匀的分布、密疏相同。通常也属密集的分布。通常也属密集的分布。亦为随机分布之特例，即由多个密度不同而个体间呈 亦为随机分布之特例，即由多个密度不同而个体间呈随机分布所混合而成的分布。随机分布所混合而成的分布。适合核心分布的资料，往往同时符合负二项分布，但 适合核心分布的资料，往往同时符合负二项分布，但符合负二项分

15、布的资料，却不 符合负二项分布的资料，却不 定符合核心分布。定符合核心分布。方差与平均数之商，其值通常在 方差与平均数之商，其值通常在1 1 5 5 3 3之间。之间。二、病虫害发生状况与取样调查方法 1、取样调查的意义o 林木病虫害种群数量的多少是预测其严重性的基础。要了解林分、林木害虫发生数量，必须对林分、林木进行调查。林地面积辽阔，不可能进行全面调查。较经济而科学的办法是进行抽样调查，用抽样调查结果来推算全林分病虫的种群密度或病情指数。这种方法费用较低，速度较快，而且准确度较高，对于作好林木病虫害发生数量的调查有重要意义。2 2调查的总体 调查的总体“总体 总体”，在用统计方法研究大量同

16、类现象的数量特征，在用统计方法研究大量同类现象的数量特征和规律时，把大量同类现象的全体称为总体，总体中的一 和规律时，把大量同类现象的全体称为总体，总体中的一个个单位称个体。在林木病虫害调查中，如欲调查某个林 个个单位称个体。在林木病虫害调查中，如欲调查某个林分内平均每株虫口密度时，该林分即被视为调查总体。同 分内平均每株虫口密度时，该林分即被视为调查总体。同样，欲调查一块苗圃地内平均每平方米的金龟子数量时，样，欲调查一块苗圃地内平均每平方米的金龟子数量时，该苗圃即作为调查总体。该苗圃即作为调查总体。3 3准确度和精度 准确度和精度 准确度反映测算值与实际值的接近程度。精度表示抽 准确度反映测

17、算值与实际值的接近程度。精度表示抽样结果的可重复性。在林间进行抽样调查，要想获得较高 样结果的可重复性。在林间进行抽样调查，要想获得较高准确度和精度的结果颇不容易。对一般性的调查要求可低 准确度和精度的结果颇不容易。对一般性的调查要求可低些，对一些较细致深入的研究，要求则应高一些。些，对一些较细致深入的研究，要求则应高一些。4取样单位 取样前需根据总体情况选用一定的取样单位，抽查若干样本并计算样本值，然后用样本值对总体情况进行测算。在林木病虫害取样调查时，先根据林分大小，设立若干个标准地，然后在标准地上对样株或样枝(叶)进行调查。根据样株或样枝(叶)调查的结果先对标准地进行测算，进而测算林分的

18、种群密度。如松毛虫以“株”“轮”“针”为单位，松突圆蚧以每束松“针”为单位，。5取样数量 n 总体中的一个个单位称个体。从总体中随机抽取的有限样本。这个抽取样本的过程称取样。n 取样测算值误差的大小与取样方法密切相关。为了减少误差，提高准确度，应根据病虫在林间的分布型选择适当的取样方法。只有根据害虫的分布型采用相应的取样方法，才能使调查结果更接近实际情况。取样数目越多，当然代表性越强，但要花费的人力、物力和调查时间也越多，故应根据取样方法计算出理论取样数。一般来说，按照一定的置信度(或取样精度)来确定。6取样、调查的方法o 从总体中随机抽取有限样本，这个抽取样本的过程称取样。人们总是力求以最小

19、的代价(时间、人力、财力)来达到能最大程度地代表总体的取样方法。o(1)常用的调查方法 直接法、振落法、诱集法、套环法、样方法、航测法、遥感法。o(2)常用取样方法 根据昆虫空间分布型和病原流行规律可以用不同的方法来取样，常用的有：分级取样法、分段取样法、双重取样法、序贯取样法、随机取样法(包括棋盘式、五点式、平行线式、“Z”字形和对角线式)、标准地取样法、生命表取样法。7取样的步骤与形式v(1)随机取样及理论取样数的确定 v 随机取样是在N个个体中，按机会均等的原则，这种取样方法又分为有放回取样和无放回取样两种。v 取样设计确定后，接下来就是考虑抽取多少样本。抽取样本少，不能反映真实情况；抽

20、取样本多，则浪费人力、物力和时间。因此，必须从理论上确定抽多少样本最好。v 当总体呈正态分布、泊松分布、负二项分布时，有各自求算理论取样数的公式。在实际工作中可按平行线、对角线、棋盘式、“Z”字形等方式进行随机取样。(2)以发生频次测算虫口密度 林木病虫害大多发生面积广，即使有较好的取样方法，要逐株查数样树上的全部虫数也是很困难的。是否可以不数样树上的虫数就能测算种群密度呢?既然从害虫发生频次分布可以确定种群的空间分布型，那么，当空间分布型已知时，就可以按有虫或无虫的样本数和比例来测算种群密度。这种方法虽然不很准确，但在一定的条件下可以使用。n(3)序贯取样 序贯取样不事先规定应抽取的样本数，

21、而 是先确定种群的某个阈值密度或两个阈值密度以及允许误差 的概率水准。调查时连续进行多次取样，每次取样以后确定 是否超越或低于该阈值水平。若不能确定，则继续取样。这 种方法可以大大减少需要抽取的样本数。(4)林间采集数据方法 o 林间调查一般是通过抽取样本、取样观察、统计来完成，不可能是对整株树木进行取样，这样不仅工作量大，而且也难于准确计数。由于有些树木，特别是松属树种，树冠可以明显划分成轮枝层，所以人们尝试用轮枝取样代替整株取样。o 一般采用在有代表性的林地，同时要根据病虫空间分布形式来采取相应的取样方式，常用五点式、对角线、棋盘式、平行线式等来进行取样检查。林间数据采集也可通过以下方法获

22、取。固定标准地观察：v 在测报点选择有代表性的地点、林分或林业作业小班设立若干块固定标准地或临时标准地，对某种病虫进行系统观察，记录其发育、繁殖、存活等情况。也可结合林间观察和室内饲养方法，作为分析和整理发生期、发生量和危害程度等的依据。监测点和固定样地 害虫生命表的研制：v 在林地内定位、定树、定时、定虫观察某种害虫整个世代的各个发育阶段，在自身遗传特性和特定外在环境相互作用下，其生长发育、数量消长与天敌变动情况，用文字、数据、图表等方式编制成特定的生命表，以期找出关键因子并作出相应的分析。v 生命表的研制是林木昆虫生态学中研究昆虫种群动态和进行预测预报的方法之一，其主要特征是v(1)整体性

23、害虫与森林环境，v(2)系统性反映一个时代的全部发育过程的种群变动特点及世代间的演替，v(3)关键性各种影响种群消长因子作用及关键因子的确定，从而为我们提供了预报和防治的依据。灯光诱集v 利用昆虫的趋光性，采用黑光灯(360nm)诱集成虫，一般常用来诱集和监测松毛虫、美国白蛾、天幕毛虫、柏毛虫、柳毒蛾、榆毒蛾、杨扇舟蛾、地老虎、沙枣天蛾、金龟子、栗山天牛等，共计8目80科700多种林木害虫，其中趋光性强和很强的种类约220种，约占30。v 根据当代诱蛾量、诱蛾率和雌雄性比等数据，对照历年同期诱蛾资料和实际情况，可进行虫情监测和预报。一般说来，诱蛾高峰与害虫发生代数和数量消长是一致的，在大发生前

24、和大发生期间，雌性比高(50)，诱蛾数迅速增加，大发生过后，诱蛾量和雌性比都迅速下降。化学物质和信息素诱集v 利用昆虫具有趋化性的特点，如常用的有糖醋诱杀地老虎、松脂单萜类诱集松墨天牛、性信息素诱集松毛虫（灵丘、中条林局等地）、美国白蛾、落叶松鞘蛾，聚集激素诱集松树小蠹虫、以及植物源引诱剂诱集红脂大小蠹等。其高效、专一和用量少等特点常用于虫情监测、调查和预测预报。利用性信息素开展靖远松叶蜂监测防治全省各地开展红脂大小蠹监测、防治工作 航测与遥感技术在监测上的应用。v 数据管理和传输专家决策支持系统GIS平台软件GPS平台虫情数据库 动态预测模型库 灾害类型数据库 森林资源图形数据库监测 预测监

25、测点定位网络经济效益分析数据库三、样本的几个重要特征数o 根据样本资料，通过计算分析得到的一些反映总体特征的数字，称为样本特征数。样本有大样本(30，50)和小样(30)。这在具体计算时有些不同，常用的几个重要样本特征数有平均数、众数、中数、变异系数、标准差。1 1 平均数 平均数 表示数量集中性数值，称样本均数。表示数量集中性数值，称样本均数。在统计分析中，平均数是一个狠重要的数据指标。平均 在统计分析中，平均数是一个狠重要的数据指标。平均数有算术平均数、加权平均数、几何平均数、调和平均数、数有算术平均数、加权平均数、几何平均数、调和平均数、滑动平均数等。滑动平均数等。(1)(1)算术平均数

26、公式 算术平均数公式(2)(2)加权平均数 加权平均数 经调查所得几个数值代表不同程度和面积时，统计学上称为 经调查所得几个数值代表不同程度和面积时，统计学上称为权重或比重，在具体计算时，要将权重考虑在内。权重或比重，在具体计算时，要将权重考虑在内。(3)(3)几何平均数 几何平均数 常用于计算几何级数值增殖的种群平均增长倍数，比算术平 常用于计算几何级数值增殖的种群平均增长倍数，比算术平均数能更准确地反映实际情况。均数能更准确地反映实际情况。(4)(4)加权几何平均数 加权几何平均数 用分组数据求得的几何平均数之值，称为加权几何平均 用分组数据求得的几何平均数之值，称为加权几何平均数。数。(

27、5)(5)调和平均 调和平均 常用于表示平均速度，也可用于昆虫平均存活率，简单调和均 常用于表示平均速度，也可用于昆虫平均存活率，简单调和均数为 数为n n个数值倒数平均数的倒数。个数值倒数平均数的倒数。(6)(6)加权调和平均数 加权调和平均数 考虑到分组和分批的数据来求其调和平均数。考虑到分组和分批的数据来求其调和平均数。(7)(7)滑动平均数 滑动平均数 在研究一系列有周期变化的数据时，还常用一种滑动平均数 在研究一系列有周期变化的数据时，还常用一种滑动平均数来表示一时段的趋势，这是一个经验公式。例如在研究太阳黑子活动周期时常用 来表示一时段的趋势，这是一个经验公式。例如在研究太阳黑子活

28、动周期时常用到。到。2标准差 是量度一群性质相同数值变化范围大小的指数，用以检验平均数的可靠程度，样本之间有无差异及其差异的程度，亦即表示总体中各变量变异或离散程度。3变异系数 就是以平均数为准则，看标准差是平均数的百分之几，一般来说变异系数30%即可靠；大于30%即不可靠；v 4 病情指数 对病虫发生的程度，经常用病情指数来表示，病情指数是将普遍率和严重程度综合在一起的一个概念。v 5平均数的标准差 表示平均数的平均离散程度，在一般情况下，常用样本平均数所求得的标准差来计算。第三节 病虫害监测预报的办法o 科学的预测预报是基于对事物有了深刻认识，对其发展规律性有细致了解，经过归纳和分析并能成

29、功地运用数学方法时才能实现，对于生物学及有关学科来讲，这难度更大。病虫害预测预报作为一门学科，现仅处于初创阶段，任务还很重，要实行“预防为主，科学防控，依法治理，促进健康”还有艰难的路要走，要把防治工作真正转到预防上来，实现森林病虫害的可持续控制，还要经过长期的努力才能见效。一、测报因子的选择一、测报因子的选择v 长期收集资料是一个繁杂和艰难的过程，要有持之以恒、不懈努力的精神，要对这些材料进行分析归纳和利用，首先要根据经验和依靠数学方法来选取测报因子。这类方法主要有符号法、列联表法、相关系数法、条件概率法和判别式法等。11相关系数法相关系数法 v(1)绘制相关图 选定测报因子前，要先绘制相关

30、图，直观地先 看一下两个变量间的一对对数据所对应的点，在直角坐标图上是呈何种图形，直线、曲线或点群情况。v(2)相关系数的计算 两个变量的关系可用相关系数r来表示，r值在-1与+1之间。R=0不相关，r0正相关，r0负相关，r的绝对值越大则直线相关越密切。v(3)相关系数显著性测定 检验已取得的r值是否可靠，可查显著性测验检索表。选取测报因子除看其相关系数外，还要看其独立性如何，这里涉及到测报因子之间的相关程度，称为复相关系数。v 2判别式法 判别式法又称分辨法，这在测报因子为多个，而预报量分为两级时较为适用。二、发生期预测 林木病虫害某一虫种的所有个体往往不是同时进入某一虫态，而是有先后之分

31、。根据该虫态个体数量在时间上的分布，划分为始见期、始盛期、高峰期、盛末期及终止期。按照正态分布曲线的特点，通常将某虫态发育百分率达20、60%、80左右分别当做划分始盛期、高峰期和盛末期的数量标准。1、发育进度预测法 根据历史资料(林间调查、诱集或室内外饲养观察)可分析归纳出某害虫各虫态发育历时长短，列表或绘出发育进度曲线，以此作为“基准曲线”。由基准线加上害虫某虫态的发育历期，便可得到与基准线相平行的“预测曲线”。预测曲线说明了该虫态在未来的发育进度。发育进度法。可划分为历期法和期距法。从实质上讲，这两种方法都是在发育进度的基础上，加上一定的历期推算的。其不同之处在于历期法的历期指前一虫态至

32、后一虫态的相隔时间，通常在一个龄期范围内；而期距法的历期是经过几个龄期，甚至几个世代，故称为“期距”。22有效积温预测法有效积温预测法 昆虫的发育与温度有密切关系，生长过程需要一定的积温；昆虫的发育与温度有密切关系，生长过程需要一定的积温；在一定的温度范围内，温度与昆虫发育速率有线性关系。昆虫 在一定的温度范围内，温度与昆虫发育速率有线性关系。昆虫生长发育需要从外界摄取一定的热量方能完成某一阶段的发育，生长发育需要从外界摄取一定的热量方能完成某一阶段的发育，并且各发育阶段所需要的总热量为常数。并且各发育阶段所需要的总热量为常数。用公式表示为：用公式表示为：K K NT NT 式中：式中：K K

33、为积温，是常数 为积温，是常数(日度 日度)；N N为发育历期 为发育历期(日 日)；T T为 为发育期气温 发育期气温()。昆虫的发育不是从 昆虫的发育不是从0 0 开始，而是从某个适合的温度开始，开始，而是从某个适合的温度开始，这个温度称为 这个温度称为“发育起点温度 发育起点温度”，以，以C C表示，则上式表示为：表示，则上式表示为：K K N(T N(T一 一C)C)可得：可得：T=C+KV T=C+KV 式中：式中：V V为发育速率，是时间 为发育速率，是时间N N的倒数。通过实验，得到不 的倒数。通过实验，得到不同丁值下的 同丁值下的N N值，然后用统计学方法就可求出 值，然后用统

34、计学方法就可求出C C，K K。可通过恒温、变温或自然温度下经过多组或多世代观察，可通过恒温、变温或自然温度下经过多组或多世代观察，求出某昆虫的发育起点温度和有效积温。求出某昆虫的发育起点温度和有效积温。3物候预测法 在同一地区有着相同的物候，而在不同地区或不同海拔高度，则物候有所不同。这主要基于不同植物对于气候的反应所致。某种昆虫某个虫态的出现期往往与其它生物的某个发育阶段同时出现。物候预测法利用这种关系，以植物的发育阶段为指示物，对昆虫某一虫态或发育阶段的出现期进行预测。三、发生程度和发生量预测三、发生程度和发生量预测11气候图及气候指标预测法气候图及气候指标预测法 昆虫属于变温动物，其种

35、群数量变动受气候影响很大，有不少种类昆虫的数 昆虫属于变温动物，其种群数量变动受气候影响很大，有不少种类昆虫的数量变动受气候支配。因此，人们可以利用昆虫与气候的关系对昆虫发生量进行预 量变动受气候支配。因此，人们可以利用昆虫与气候的关系对昆虫发生量进行预测。测。气候图通常以某一时间 气候图通常以某一时间(日、旬、月、年 日、旬、月、年)的降水量或湿度为一个横坐标，的降水量或湿度为一个横坐标，同一时间的气温为纵坐标，二者组成平面直角坐标系。然后将所研究时间范围的 同一时间的气温为纵坐标，二者组成平面直角坐标系。然后将所研究时间范围的温湿度组合点按顺序在坐标系内绘出来，形成一个多边形曲线图。由此图

36、形可以 温湿度组合点按顺序在坐标系内绘出来，形成一个多边形曲线图。由此图形可以分析害虫发生与气候条件的关系，并对害虫发生进行测报。此方法直观、易懂。分析害虫发生与气候条件的关系，并对害虫发生进行测报。此方法直观、易懂。22有效虫口基数预测法有效虫口基数预测法 昆虫的发生量通常与前一时期的虫口基数密切相关。基数大，下一时期的发 昆虫的发生量通常与前一时期的虫口基数密切相关。基数大，下一时期的发生数量可能多，反之则少。因此可以利用描述种群增长的数学方程宋进行发生数 生数量可能多，反之则少。因此可以利用描述种群增长的数学方程宋进行发生数量的预测，可用繁殖率或增长率来推算。量的预测，可用繁殖率或增长率

37、来推算。v 3逻辑斯蒂预测法 种群的内禀增长力可以理解为不同龄期组在较长时间内处于比较适应的环境条件时的增长率。v 4发生量的数理统计预测 数理统计预测是将测报对象多年发生资料运用数理统计方法加以分析研究，划出其发生与环境因素的关系，并把与害虫数量变动有关系的一个或几个因素用数学方程式(回归式）加以表达，即建立预测经验公式。建立预测式后只要把影响因素的变量代入预测式中即可推算出害虫未来的数量变动情况。随着电子计算机的普遍应用，用数理统计的方法在害虫预测预报上将得到很大发展。5回归与相关分析方法l 林木病虫害种群数量变化和气候及生物中的某些因素的变化有密切关系，在测报中用数理统计方法分析害虫发生

38、与影响因素的相关关系，并制定它们的数学表达式的方法称为相关回归分析。相关回归分析的步骤如下：根据大量系统调查研究的资料，分析、判断和害虫发生量存在相关关系的因素。对已确定有相关关系的一个或几个变量进行分析，建立预测经验公式。n n 对预测经验式的可靠性及误差进行检验。对预测经验式的可靠性及误差进行检验。n n 分析影响害虫发生量的主要因素和次要因素及分析影响害虫发生量的主要因素和次要因素及它们之间的关系。它们之间的关系。n n 回归分析包括几种方法，其中以逐步回归分析法回归分析包括几种方法，其中以逐步回归分析法在害虫测报上应用最多，双重筛选逐步回归分析法有在害虫测报上应用最多，双重筛选逐步回归

39、分析法有其特殊功能。其特殊功能。回归与相关不同，当两者存在从属关系时用回归，回归与相关不同，当两者存在从属关系时用回归，否则就用相关。在回归分析时，两变量中一个为随机否则就用相关。在回归分析时，两变量中一个为随机变量，而在相关分析中，两个变量均能为随机变量。变量，而在相关分析中，两个变量均能为随机变量。6最小二乘法(德高斯，1809)如果存在着线性关系，那么为了选取一条直线，使这些点到该直线的离差(距离)平方和为最小。7多元逐步回归分析 在普通的多元回归分析中，人们需要凭借专业知识来选择合适的自变量。然而，在实际情况下，可能与害虫种群变动有关的自变量常常多达数十个。从中选取几个合适的自变量并非

40、易事。多元逐步回归分析的优点在于能自动地从大量可供选择的自变量中，选择出最重要的自变量，并建立回归方程。薛贤清(1984)应用逐步回归方法分析了11个省(自治区)22个县市或林场的马尾松毛虫发生数量与当地气象条件的相互关系，并建立了预测模型。8双重筛选逐步回归预测法 多元逐步回归只解决一个因变量对多个自变量的问题。双重筛选逐步回归可以解决多个因变量对多个自变量的问题。既可以反映出因变量之间的相互关系，又能使每个自变量对各个因变量的影响都反映出来。在林木病虫害预测预报工作中，需要考虑的虫情指标往往在两个以上。人们不仅要考察这些指标相互之间的关系，又要考虑每个影响因素对这些指标的影响。双重筛选逐步

41、回归的应用，无疑为解决这些问题创造了可能。9判别分析预测法 判别分析是用来判别研究对象所属类型的一种多元分析方法。它用已知类型的样本数据构成判别函数，继而用此判别函数预测新的样本数据属于何类。在害虫测报中，人们关心的害虫发生情况常可用“大发生”、“非大发生”、“严重”、“轻微”等类型来划分，也有用“上升”、“持平”、“下降”等类型划分，因此可用判别分析进行预测。#10.时间序列预测法l 在回归分析和判别分析中，对害虫进行预测要利用其影响因素作为预测因子，如气象因子，这是他因分析。时间序列预测对害虫进行预测只考虑害虫种群本身的变化，是自因分析，但这并非不考虑外部因素，而是将害虫自身变化视为各种内

42、外因子综合作用的结果。l 时间序列的各种方法中以马尔柯夫链方法在我国林木病虫害测报上应用最广。l 周国法(1989)提出一种结合时间序列方法和灰色系统分析方法的害虫预测方法。11模糊数学预测法v 模糊数学并非让数学变成模糊的东西，而是用数学来解决一些具有模糊性质的问题。这里指的模糊性质，主要指客观事物差异的中间过渡的不分明性。如“年老与年轻”。在害虫预测中，虫情的“严重与轻微”也是模糊的。v 模糊数学的基础是模糊集，它将普通集合中只取0，1两值推广到(0，1)区间，隶属度来刻画对象的属性。v 模糊数学中有多种方法。梁其伟(1986)曾将模糊优先比应用于马尾松毛虫预测，薛贤清等(1986)应用了

43、模糊聚类分析。12林分危险性预测v 大量观察和研究表明，不同林分内害虫发生程度不同。这种差异性与树龄、生活力、林分组成、林分密度、树高、胸径、冠幅、郁闭度、灌木层盖度和高度、草木层盖度和高度、海拔、坡向、坡位，土壤肥力、土壤厚度等有关。用数学方法对不同林分进行比较，对常发性害虫可分为：v 发生基地类型；一般发生类型；临时发生类型；扩散类型；无灾类型。v 或分为虫源地、常发区、偶发区和安全区等。v 确定造成这种差异性的影响因素及其相互关系，就能预测林分对虫害的不利影响。13太阳活动周期预测法 现代科学证明，太阳能紫外线加强了空气离子现代科学证明，太阳能紫外线加强了空气离子化，使空气中的导电性增加

44、，有可能引起昆虫、病化，使空气中的导电性增加，有可能引起昆虫、病原微生物和鼠类的生理变化，有促进或抑制其生长原微生物和鼠类的生理变化，有促进或抑制其生长繁殖，造成病虫害的数量大幅度消长。太阳黑子是繁殖，造成病虫害的数量大幅度消长。太阳黑子是炽热的太阳气体风暴在太阳明亮平面上的投影，是炽热的太阳气体风暴在太阳明亮平面上的投影，是太阳活动的一种表现，其变化有其客观的规律性，太阳活动的一种表现，其变化有其客观的规律性，有有88，1111，2222，8080，9090年周期，其中以年周期，其中以1111周年最为周年最为著名。蝗虫、棉铃虫、云杉卷叶蛾、松毛虫、油茶著名。蝗虫、棉铃虫、云杉卷叶蛾、松毛虫、

45、油茶刺绵蚧等的发生周期与太阳黑子周期有关。刺绵蚧等的发生周期与太阳黑子周期有关。赵清山等对松毛虫与太阳黑子活动周期的关系作赵清山等对松毛虫与太阳黑子活动周期的关系作了分析，研究表明，不论从古代文献还是从新中国成了分析，研究表明，不论从古代文献还是从新中国成立后松毛虫历年发生的实际情况看，松毛虫在太阳黑立后松毛虫历年发生的实际情况看，松毛虫在太阳黑子活动的子活动的1111周年周期中，呈现双波震动，即在太阳周年周期中，呈现双波震动，即在太阳黑子的极大值或极小值附近，就全国而言，松毛虫普黑子的极大值或极小值附近，就全国而言，松毛虫普遍大发生，据此，利用太阳黑子活动周期成功地预测遍大发生，据此，利用太

46、阳黑子活动周期成功地预测了了19821982年、年、19861986年、年、1989198919901990年以及年以及19961996年松毛年松毛虫的大发生。虫的大发生。第四节 预测预报质量的评估 病虫害的发生与变化是一个极其复杂的系统，涉及到人类认识的3个不同层次：无机系统、有机系统和社会系统。因此，想像中以一二种数学方法或模型来准确作出预报是不现实的。对林木病虫害的预报要尽可能及时些，预报准确率尽可能高一些，这样对指导防治决策才有现实意义，起到指导作用。预报后应对预报结果追踪，收集反馈意见，进行预预质量评定工作。以期总结经验、修正有关预报因子或参数，提高测报水平。￥o 一、统计预报成功(

47、准确)率 统计预报成功(准确)率是评定预报质量最简单而直接的一种方法。o 其公式：C()=Y/Z*100 式中：C为成功率，Y一为成功次数，Z为预报总次数。o 二、相关系数评 相关系数评定是通过统计预测值与实际发生值来求相关。在综合评定预报准确率的基础上,常用这种综合方法进一步检验预报质量。o 此外，在进行定量预报时，还要作预报准确率的分析和评定工作，可参照前面提到的计算平均数及误差的方法进行。第二章 林业有害生物预测预报 基本概念、法规及测报技术一、基本概念6/10/20231试述林业有害生物预测预报工作的主要内容?林业有害生物预测预报的主要内容是林业有害生物的发生期、发生量、发生范围和危害

48、程度。发生期预报是对林业有害生物的各个危害阶段的始、盛、末期进行预测，以确定防治的最适时期。发生量预报是对森林害虫的虫口密度、虫株率或森林病害的感病指数、感病株率等进行预测，以确定是否会造成危害，是否需要防治。发生范围预报是对林业有害生物发生地点和发生面积进行预测，以便确定防治范围。危害程度预测是对林业有害生物可能造成的林木的枝梢、树干、树叶、根茎、果实的损失程度进行预测，以便根据森林生态效益、经济效益和社会效益，确定有无防治的必要。2何谓预测预报站、点?中心测报点与一般测报点，专职测报员与兼职测报员的区别是什么?测报站、点是指各级林业有害生物防治管理机构在森林病虫鼠害发生区设置的专门从事一定

49、区域森林病虫鼠情调查、测报工作的工作机构。其中，将从事测报对象系统调查、观测，或兼管若干个一般测报站点的，称之为中心测报站点。而把那些只对测报对象的主要发生虫态或发生阶段进行调查，直接为生产防治服务的测报站点，称之为一般测报站点。在基层专职从事森林病虫鼠害的发生情况调查与测报工作的人员，统称为专职测报员。而把以从事其他工作为主，兼职从事森林病虫鼠害调查和测报工作的人员称做兼职测报员。33设置一定数量的测报点进行系统观察，其主要目设置一定数量的测报点进行系统观察，其主要目的和理论依据是什么的和理论依据是什么?v 设置测报点进行系统观测的目的是通过对测报对象的连续观察，掌握各病虫种群数量变化与相关

50、因子对其消长的影响，进而根据有关因子未来可能发生的变化对测报对象进行预测分析。其理论依据是林业有害生物的发生发展都有其特定的规律，这种规律是可以通过长期的观察逐步掌握的。因此，在生产实践中，可以通过科学的观察与总结，开展林业有害生物的预测预报。4在具体分析虫情时，温度和湿度对害虫的发生有何影响?v 气候因素与昆虫的发生发展有密切的关系，温度和湿度可以直接影响昆虫的生长发育、生存及繁殖，从而造成害虫不同的发生期、发生量和危害程度。亦可通过对寄主植物或者其他生物（如天敌等)的作用，而影响虫害的发生。因此在分析虫情时，温度和湿度是两个非常重要的指标，而温、湿度的综合作用对昆虫种群数量变动影响也很大，