发生量

摘要： 大田问:小麦田红蜘蛛什么时候防治?答:是否需要防治小麦田红蜘蛛要看麦蜘蛛有没有对小麦造成危害。如果发生量少,没有造成严重危害,可以等到气温回升后再防治。如果现在麦蜘蛛已经对麦苗造成危害,并且发生量达到防治指标(每尺麦行有麦蜘蛛200头以上,麦株大部分叶片的叶面上有10%以上的白斑,且白斑开始连成片),需要及时用药防治。低温期施药防治小麦田麦蜘蛛,宜选用氧乐果、高效氯氟氰菊酯、哒螨灵等药。

摘要： 为明确干果仓库和种子仓库以及干果零售店内印度谷螟的发生情况,以期为印度谷螟的防治提供一些参考,在阜康市干果零售店、干果仓库和种子仓库设置诱捕器,每7 d回收1次进行情况调查。调查结果发现A店铺印度谷螟的数量明显高于其它6家店铺;印度谷螟在A仓库的发生量超过B仓库的发生量;未经过加工处理的种子仓库印度谷螟的发生量要高于商品种子仓库。印度谷螟在阜康市干果零售店、干果仓库以及种子仓库发生普遍,发生为害率达到100%。

摘要： 通过持续监测2007—2019年设施黄瓜白粉病的田间流行动态,研究其田间流行规律并建立预测模型。结果表明,不同年份设施黄瓜白粉病盛发期时间总体较一致,春黄瓜、秋黄瓜发病最高峰分别为6月中旬、10月上旬;年度间的峰期持续时间、发生量差异较大,春黄瓜以2019年高峰期发病最重,秋黄瓜以2009年发病最重,2013年春黄瓜和秋黄瓜上均发病重但峰期持续时间短;该病的流行与气候条件密切相关,干湿交替频繁、冷暖起伏大的环境条件下发病重。在此基础上,根据该病害的田间系统调查资料及每年3—10月的气象因素,采用逐步回归分析法,建立了春黄瓜、秋黄瓜高峰期发生量预测模型。经拟合率检验,各模型均达75分以上的准确度,说明拟合结果与实测值相符,可用于瓜类白粉病的流行预测。

摘要： 【目的】研究杏树鬃球蚧在野果林的发生及危害情况,为有效防治杏树鬃球蚧提供科学依据。【方法】于2019~2020年在新疆野果林野杏集中分布区设置7个样地,以目测法调查杏树鬃球蚧的发生量及野杏受害程度。【结果】杏树鬃球蚧在不同受害等级野杏上的发生量不同。杏树鬃球蚧1龄若虫发生量最高可达1108.46头/50 cm枝条,且与前一代雌成虫发生量呈显著正相关。不同调查样地杏树鬃球蚧发生及危害不同,其中巩留县萨哈杏树鬃球蚧发生量最大,野杏受害指数较高;新源县交托海杏树鬃球蚧发生量较少,野杏受害指数最低,但有增长趋势。【结论】杏树鬃球蚧在野果林区域及其周边的农业区域的扩散速度比较快,防治难度大,抓住防治杏树鬃球蚧的最佳时期及采用区域性的防治策略管理有害生物的传播和蔓延。

摘要： 针对提钒转炉煤气没有回收的现状分析,研究了提钒转炉煤气发生规律,针对“单炉煤气量少、CO含量低、时间短”的特点,进行了提钒转炉煤气发生量理论分析和安全性分析,得出其可以回收的结论。

摘要： 通过调查钝鞘中脉叶蜂Mesoneura truncatatheca的发育进度与指示植物物候的对应关系、种群不同虫态的消长变化规律、幼虫的危害状与幼虫龄期的关系、幼虫不同龄期时锐齿栎Quercus aliena var.acuteserrata单叶面积和幼虫食叶量,归纳了钝鞘中脉叶蜂卵、幼虫不同发育阶段的形态特征,幼虫不同龄期的危害状特征.编制钝鞘中脉叶蜂发育时期与指示植物物候对照表、发生期预测表(期距),并介绍基点日在成虫产卵前和产卵后不同的发生期预测方法.建立小陇山林区钝鞘中脉叶蜂的发生量预测式,提出成灾预测指标.

摘要： 为探索简便的松褐天牛监测调查外业操作方法,本研究采用松褐天牛眼高刻槽调查方法,使用SPSS建立松褐天牛眼高刻槽数-松褐天牛诱捕器诱捕成虫数多层感知器人工神经网络模型,预测下一年度松褐天牛诱捕器诱捕成虫数,为松材线虫病防治年度预算和作业设计提供依据.使用安徽省潜山市国家级林业有害生物中心测报点国家级检测对象松褐天牛标准地监测数据,进行多层感知器人工神经网络模型培训训练,然后使用2019年度眼高刻槽数预测2020年诱捕器诱捕数,结果表明,60块标准地中,只有2块标准地预测精度低于85％,即96.67％的小班预测精度高于85％,86.67％的标准地预测精度高于90％,45％的标准地预测精度高于95％.

摘要： 桉树枝瘿姬小蜂Leptocybe invasa是严重危害桉树的叶梢致瘿性害虫,准确预报是防治其疫情扩散蔓延的关键.2014—2020年连续7 a利用黄色粘虫板对桉树枝瘿姬小蜂成虫种群动态进行监测,并与气象因子进行回归分析,据此建立成虫发生量预测预报模型;利用有效积温预测法进行越冬代成虫发生期预测;采用5月成虫监测数量预测6月第1代幼虫危害程度.结果表明,月平均气温(x5)、月平均最高气温(x2)、月降雨天数(x7)是影响赣南桉树枝瘿姬小蜂成虫发生量的主要气象因子,月平均气温、月平均最高气温是该蜂成虫发生量的最主要的决策因子,而月降雨天数则是该蜂成虫发生量的主要制约因子;经逐步回归分析,建立该蜂成虫发生量短期预测预报模型,经检验,其预报准确率可达94.16％;根据调查所得越冬虫蛹始盛发育进度,利用有效积温公式,可以准确预测越冬代成虫始盛发生期;利用5月的成虫监测数量可以准确预测6月的虫瘿数(危害程度).经过系统研究,总结出了一套对桉树枝瘿姬小蜂成虫发生期、成虫发生量和虫瘿危害程度的预测预报方法和模型.经在生产中验证,预测结果与实际结果基本吻合,说明所获得的预测模型是可靠的、测报方法是可行的.

摘要： 城市出行信息是进行道路网规划、交通管理与运营、交通运行情况等相关工作的基础参数.本文主要通过手机信令数据对城市出行OD(origin-destination)进行获取,将移动通信基站聚类划分为交通小区,识别手机用户出行的起讫点,通过跟踪起讫点来统计不同时段内在各个交通小区之间的OD信息.为了验证方法的有效性,以手机信令数据为研究对象,对各交通小区的发生量与吸引量进行统计,从而得到城市出行OD情况,并将所得结果与轨道公交刷卡早晚高峰期出行结果对比,得出:两者早晚高峰期占比偏差均小于3％,因此,该方法能够准确反映城市居民出行OD情况.

摘要： 对广西蔗区蠼螋种类的发生与分布进行了调查.结果表明,广西蔗区蠼螋主要有3种:黄足肥螋,黄翅绵跗螋和一种待鉴定的灰色蠼螋.其中,黄足肥螋和黄翅绵跗螋在调查的12个广西蔗区均有分布,而灰色蠼螋则在部分蔗区发现.蠼螋发生量初步调查结果表明,江洲区的蠼螋发生量较大,甘蔗生长前期百株蠼螋量为30.7头,在甘蔗生长中、后期高达98头.在各个蔗区,甘蔗生长中、后期蠼螋发生量均明显高于甘蔗生长前期,并且在同一蔗地甘蔗生长前期和中、后期的蠼螋种类以及其各自发生量所占比列亦有区别.

摘要： 调查花椰菜、甘蓝、番茄、黄瓜4种寄主植物上烟粉虱的发生动态.结果表明,烟粉虱的卵-若虫数量在寄主植物的生育期内持续增长,10月1日达到高峰,之后逐渐减少,其发生动态在4种寄主间及同种寄主不同部位叶片间有差异.烟粉虱卵-若虫在4种寄主上虫口数量依次为番茄＞黄瓜＞花椰菜＞甘蓝.烟粉虱卵多集中分布在4种寄主上中部叶片,且上部多于中部,上部与下部间差异显著;若虫多集中分布在4种寄主中下部叶片,中下部间无显著差异,上部叶片基本无分布.烟粉虱成虫发生量与日平均温度呈正相关,与日降雨量呈负相关.

摘要： 文章首先对小麦吸浆虫进行了简单介绍。小麦吸浆虫是世界性毁灭性害虫,以幼虫和茧生活在土中越冬越夏,以幼虫潜伏在小麦颖壳内吸食正在发育的麦粒汁液,造成瘪粒而减产,一般减产10％～20％,严重的减产40％～80％,甚至绝收。因此,文章指出，小麦吸浆虫防治工作非常严峻,测报工作是防治的基础,但传统的调查方法尤其是淘土方法较烦琐。因此，文章提出改进方法，改进所需设备简单,淘虫快速、省力、准确，主要对小麦吸浆虫的发生期和发生量进行了预测，对小麦吸浆虫的测报和研究有参考价值。

摘要： 受上世纪80年代以来气候变化的影响，黄河三角洲沿海蝗区东亚飞蝗发生面积和为害程度呈逐年扩大趋势，对当地农业生产造成了潜在的影响和威胁。本文旨在利用黄河三角洲沿海蝗区近30a的东亚飞蝗调查资料和气象观测资料，采用逐步回归法建立东亚飞蝗夏、秋蝗发生面积和夏蝗发生密度的统计预报模型，并通过对建模内预报值和近两年预报应用效果进行验证，以期为更准确的预测当地东亚飞蝗发生发展趋势，有效控制蝗害和保护农业生产起到积极的推动作用。

摘要： 应用Ｆｏｘｐｒｏ ２．６，将我县历年的棉铃虫虫情资料及气象资料输入计算机，分析了一毓影响棉铃虫发生期和发生量的因子，用计算机实现了多元模式的数据处理，具有存贮、修改、查询和统计分析等功能，对进一步研究棉铃虫繁育、发育特性，准确预测其各代次发生期与发生量，为科学合理地利用历史资料提供了一种新的有效方法和途径。

摘要： 本发明公开了一种九分量混合信号发生器及九分量混合信号发生方法，混合信号包括1个直流分量，1个脉冲分量和7个正弦分量，每个分量的幅度、频率、脉宽、初始相位均可设置。波形发生电路由单片FPGA和模拟电路构成，模拟电路包括幅度变换、脉冲波变换、正弦波混合、全分量叠加四个环节；FPGA与模拟电路有15个逻辑信号连线；波形发生电路不使用存储器、DAC、模拟乘法器，电路硬件成本低。本发明允许4个外部信号输入，以增加分量总数；当多组模拟电路在单片大容量FPGA控制下并行工作时，本发明可升级为多路九分量混合信号发生器，通道间信号可以同步。

摘要： 一种气体颗粒物量测系统，包括气体颗粒物发生装置和颗粒物量测装置，所述气体颗粒物发生装置包括气体颗粒物排列管道及加热机构。所述气体颗粒物排列管道包括气体颗粒物入口、气体颗粒物出口及气体颗粒物通道。所述气体颗粒物通道连接所述气体颗粒物入口和所述气体颗粒物出口，其内径沿由所述气体颗粒物入口向所述气体颗粒物出口方向减小。所述加热机构用于加热所述气体颗粒物排列管道而加热需要被量测的气体颗粒物。本发明还提供一种使用所述气体颗粒物量测系统的量测方法。所述气体颗粒物排列管道的气体颗粒物通道与所述加热机构配合将气体颗粒物进行单颗粒排列成气体单颗粒物，使得气体颗粒物能够以单颗粒的形式进入测量系统。

摘要： 本发明公开了一种九分量混合信号发生器及九分量混合信号发生方法，混合信号包括1个直流分量，1个脉冲分量和7个正弦分量，每个分量的幅度、频率、脉宽、初始相位均可设置。波形发生电路由单片FPGA和模拟电路构成，模拟电路包括幅度变换、脉冲波变换、正弦波混合、全分量叠加四个环节；FPGA与模拟电路有15个逻辑信号连线；波形发生电路不使用存储器、DAC、模拟乘法器，电路硬件成本低。本发明允许4个外部信号输入，以增加分量总数；当多组模拟电路在单片大容量FPGA控制下并行工作时，本发明可升级为多路九分量混合信号发生器，通道间信号可以同步。

摘要： 本发明公开一种适用于气溶胶发生制品发烟段装填量定量分析的灯检方法，提供可以固定所述气溶胶发生制品的灯检装置，以及可提供水平光束的面光源；所述灯检装置固定的所述气溶胶发生制品的轴线与水平面的线面夹角为0‑90°；所述灯检装置固定的所述气溶胶发生制品的轴线与所述面光源提供的水平光束垂直。同时，本发明还针对气溶胶发生制品形状，以及装填发烟材料的特殊性，设计了一种适用于气溶胶发生制品发烟段装填量定量分析的灯检装置，采用本发明灯检装置，无论气溶胶发生制品发烟段装填量是多少，都可以准确的被检测出。可准确辨别气溶胶发生源是否填满腔体，定量确定装填量，便于产品检验，解决了对气溶胶发生源少填或空填的检验问题。

摘要： 本发明涉及双电极离子发生器设备领域，具体涉及一种双电极离子发生器的离子量补偿控制方法及装置。该补偿控制方法包括以下步骤：建立湿度‑电压值‑离子量关系表，其中湿度为环境湿度，电压值为输入电压值，离子量为双电极离子发生器所释放的离子数量；测量双电极离子发生器所处的环境湿度；根据湿度‑电压值‑离子量关系表确定在测量得到的环境湿度下维持标准离子量所需的输入电压值，并调整离子量发生器的输入电压值。该方法能够随温度的变化调整双电极离子发生器的输入电压，使其离子释放量维持在所需要的范围内。

摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA模型的共享单车吸引量和发生量预测方法，包括以下步骤：1)采集区域内可用单车静态停放位置GPS定位数据，连续采集指定天数；2)获取区域内交通小区地理信息数据；3)将共享单车的地理位置信息匹配至各交通小区内；4)建立共享单车出行总样本；5)建立共享单车可用车辆分布时空分布热力图、各小区吸引发生次数空间热力图；6)建立各交通小区出行次数时间序列；7)建立标定参数后的ARIMA预测模型；8)预测下一个时间集计区间下各交通小区的共享单车出行量。该需求预测方法利用单车的位置数据，感知共享单车在城市内的时空特性，对时间序列进行预测，为共享单车的运营、管理和调度提供数据支撑。

摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA模型的共享单车吸引量和发生量预测方法，包括以下步骤：1)采集区域内可用单车静态停放位置GPS定位数据，连续采集指定天数；2)获取区域内交通小区地理信息数据；3)将共享单车的地理位置信息匹配至各交通小区内；4)建立共享单车出行总样本；5)建立共享单车可用车辆分布时空分布热力图、各小区吸引发生次数空间热力图；6)建立各交通小区出行次数时间序列；7)建立标定参数后的ARIMA预测模型；8)预测下一个时间集计区间下各交通小区的共享单车出行量。该需求预测方法利用单车的位置数据，感知共享单车在城市内的时空特性，对时间序列进行预测，为共享单车的运营、管理和调度提供数据支撑。

摘要： 本发明涉及林业病虫害数据遥感分析技术领域，是一种胡杨春尺蠖发生期与发生量的遥感预测方法，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；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；第三步，对胡杨春尺蠖的发生程度进行预测；第四步，对预测结果进行校验。本发明以胡杨尺蠖为研究对象，根据胡杨食叶害虫的生活史规律，结合野外采样和实地调查，计算分析得出二龄虫发生时春尺蠖幼虫食叶量尚未大幅度增长，且虫卵孵化进入始末期，春尺蠖四龄食叶虫基本没有发生，因此最佳防治时间为幼虫的二龄虫发生时，在该阶段进行防治可以有效提高虫害发生率。

摘要： 本发明公开了一种钢铁企业焦炉煤气发生量预测方法，属于人工智能技术领域。本发明通过预处理、预测模型和预测结果这三个步骤来实现钢铁企业焦炉煤气发生量预测。本发明使用孤立森林算法进行异常值检测，本发明将处理后的焦炉煤气数据输入到BP神经网络中进行训练学习，预测出未来时刻的焦炉煤气流量，为企业的煤气优化调度提供可靠的依据。

摘要： 本发明公开了一种组合权重的副产煤气发生量预测方法，采集某一段时间间隔内焦炉煤气发生量、装煤量、配合煤的挥发分数据，采用根据物理计算公式得出焦炉煤气理论发生量以及焦炉煤气产率，将焦炉煤气发生量、装煤量、配合煤的挥发分、焦炉煤气产率数据作为神经网络输入量；然后对数据进行预处理，经处理后的数据分别训练左端和右端神经网络预测模型，根据训练结果选择最佳的权重配比，进行线性加权后得组合权重预测模型；最后使用组合权重预测模型预测指定时间的焦炉煤气发生量。本发明更好的综合了左右端的预测模型的优势，结合历史存储资源,为焦炉煤气发生量预测提供可靠的依据，相比传统方法能更准确有效地预测焦炉煤气发生量。