基于GRASS的水稻病蟲害管理系統(tǒng)的研究與分析.pdf

1、水稻是我國最重要的糧食作物之一,每年因病蟲害引起的經(jīng)濟損失相當驚人。如何提高水稻病蟲害的綜合管理效率和提高水稻病蟲害預(yù)測預(yù)報的準確性在水稻生產(chǎn)和減少經(jīng)濟損失方面是非常重要的。目前,我國對農(nóng)業(yè)病蟲害的管理大都還是通過人工紙質(zhì)記錄或電子數(shù)據(jù)庫管理,缺少空間管理和分析的能力;即使有學(xué)者利用先進的地理信息系統(tǒng)來研究水稻病蟲害管理系統(tǒng),但都是基于商業(yè)化的地理信息系統(tǒng)軟件,成本較高,不易推廣使用。本論文采用開源地理信息系統(tǒng)——地理資源分析支持系統(tǒng)(

2、Geographic ResourcesAnalysis Support System,簡稱GRASS)結(jié)合數(shù)據(jù)庫等技術(shù)進行了水稻病蟲害地理信息系統(tǒng)的研究。構(gòu)建了水稻病蟲害地理信息數(shù)據(jù)庫,開發(fā)了基于GRASS的水稻病蟲害管理系統(tǒng),實現(xiàn)對病蟲害及其相關(guān)數(shù)據(jù)的管理、基本空間分析等功能;并結(jié)合開源統(tǒng)計軟件R,首次提出將負二項回歸模型和零膨脹負二項回歸模型用于水稻病蟲害預(yù)測預(yù)報的研究。論文主要結(jié)果包括:
　　 (1)目前,我國對GRAS

3、S的應(yīng)用研究極少,相關(guān)的參考資料也非常有限。通過查閱大量的外文資料,本論文較系統(tǒng)的介紹了GRASS平臺、具有的功能模塊、數(shù)據(jù)格式和如何安裝配置等,為后續(xù)利用GRASS進行應(yīng)用研究提供一定的參考。
　　 (2)利用PostgreSQL和PostGIS開源數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了水稻病蟲害地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)了對水稻病蟲害歷史發(fā)生數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及病蟲害發(fā)生地圖數(shù)據(jù)的存儲、管理;提高數(shù)據(jù)管理的有效性及避免了因紙質(zhì)等記錄方式造成數(shù)據(jù)丟失及共享性

4、差等缺點。
　　 (3)建立水稻病蟲害預(yù)測預(yù)報模型中,對氣象因子的篩選采用了全部子集回歸的方法,避免了利用逐步回歸等一些常用方法在因子篩選過程中的一些缺點;通過對因子數(shù)據(jù)的篩選可以很好的剔除一些不相關(guān)或顯著性差的因子,減輕運算過程中計算機的負擔,提高運算效率。
　　 (4)根據(jù)水稻病蟲害發(fā)生數(shù)據(jù)的特點即計數(shù)數(shù)據(jù),首次提出和運用負二項回歸模型(Negative Binomial Regression Model,NBRM)

5、和零膨脹負二項回歸模型(ZeroInflation Negative Binomial Regression Models,ZINBRM)對水稻稻縱卷葉螟發(fā)生程度預(yù)測進行研究;結(jié)果表明,NBRM和ZINBRM均可較好的模擬浙江省稻縱卷葉螟發(fā)生程度數(shù)據(jù)與氣象因子之間的關(guān)系,實現(xiàn)稻縱卷葉螟的準確預(yù)測。為其它病蟲害利用NBRM和ZINBRM建立預(yù)測模型提高了一條新思路。
　　 (5)構(gòu)建基于GRASS的水稻病蟲害地理信息系統(tǒng),系統(tǒng)具有