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有害生物风险分析的预测信息是怎样的?

发布时间:2019-07-07 14:45 来源:未知 编辑:admin

  中国农业出版社(副牌:农村读物出版社)成立于1958年,是中国农业领域唯一的一家中央级大型综合性出版社。为社会奉献的图书品种累计达2万多种,总印数4亿多册。

  自1947年Beaumont利用适合马铃薯晚疫病发生的气候条件预测保护性施药日期以来,人们一直试图建立预测植物病虫害的流行暴发模型。这类研究植物病虫害流行学的模型及专家系统和数据库均适用于有害生物风险分析。

  在有害生物的风险评估中,可分对时间和空间的预测。对时间的预测是指根据现有信息对将来的风险评价;对空间的预测是指根据许多点的信息,对一定区域所作的风险估计。Teng1991年提出两种风险评估方法:非模型方法和模型的方法。非模型方法即指专家组的意见,主要根据专家的知识和专业经验。目前大部分在植物检疫上进行的风险影响评估是非模型的方法。而模型的方法不仅能提供传入的有害生物在不同环境条件下的行为,而且能反映寄主、病原和环境的相互关系。

  模型从广义上说是指基于计算机的数学模型及相关技术。预测的模型可分为两种类型:一是经验型模型,往往利用统计的方法如一个回归模型;二是模拟模型(simulationmodel),往往结合数据库。目前许多研究者认为模拟模型是风险评估最可靠的技术。曾士迈等1990、1992结合历史上的气候资料,利用模拟模型预测几个小麦病害对小麦生产的风险;美国农业部预测大豆锈病流行和潜在分布产量损失的SOYRUST亦是模拟模型等。

  在植物病害的预测模型建立方面,目前最成功的是Steiner(1990年)设计的用于预测梨火疫病的MARYBLYT模型。利用每天的最高温度、最低温度、降水和梨、苹果物候期,结合病原菌的潜在日倍增次数的计算方法,预测4种不同的梨火疫病症状出现的时间及侵染为险性。该模型在美国的马里兰、西弗吉尼亚、密执安、华盛顿及加拿大、波兰等国家的实际应用,证明在预测枯萎症状出现时间上非常准确,与实际出现的误差仅1~2d。目前,加拿大、意大利等国家已将该模型用于田间的调查预测和检疫监测。荷兰的Schouten(1991年)还建立了梨火疫病的模拟风险分析模型。Fahy等1991年还对梨火疫病进行了定殖可能性评估。考虑传入途径、检测可靠性及处理的有效性,结果认为在30年内,梨火疫病在澳大利亚果园暴发的可能性至少为78%。事实上,澳大利亚的确已在1997年发现梨火疫病。

  对时间和空间的预测,在很大程度上取决于是否有地理型的数据库。这类数据库是进行区域性预测的关键,是包含寄主植物、病原、气候、土壤和其他反映生态系统不同属性变量的数据库,每一个变量形成该区域的一个信息层。因为生物和物理的关系往往与生态系统中的大多数变量有关联。因此,如果结合能处理这类数据的工具,如地理信息系统和地理统计学,将大大提高预测的准确性和有效性。

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