一、应用CASTOR软件建立马铃薯晚疫病预警系统研究（论文文献综述）
党满意[1]（2021）在《马铃薯晚疫病检测及变量施药装置研制》文中研究指明马铃薯是世界第四大主粮作物。中国也是世界上马铃薯种植面积最大的国家,但平均亩产量却低于世界平均水平。其中,马铃薯晚疫病是制约我国马铃薯产业发展的关键因素之一。我国目前马铃薯晚疫病检测依靠专家经验,人眼识别,检测效率低;田间马铃薯病虫害防治过程中药量浪费严重。为实现针对马铃薯晚疫病的早预防早治疗,提升马铃薯晚疫病的检测效率,减少晚疫病大面积爆发造成的损失,减少病害防治过程中的药液浪费,结合田间马铃薯种植的农艺信息,设计了马铃薯晚疫病检测及变量施药装置,实现了对马铃薯晚疫病检测分级,以及田间变量喷施。本文的主要研究内容及结论如下:（1）马铃薯田间移动平台的设计研制了可以实现垄间作业的马铃薯田间移动平台,提升了田间马铃薯管理作业的效率,完成了包括机械系统设计、控制系统设计以及信息采集系统设计三方面的设计内容。在田间移动平台的机械系统设计中,结合我国马铃薯大田的实际种植现状提出了移动平台的整体设计要求,确定平台为框架式结构,以方便田垄间作业,对机械系统中的承载系统、驱动系统、转向系统进行了设计。在承载系统的设计中对受力部件进行了有限元分析,保证了设计的强度要求。在驱动系统的设计中对驱动电机进行了选型。在转向系统的设计中选择差速转向方式以适应大田作业环境,方便转向。在田间移动平台的控制系统设计中,确定了移动平台的核心控制元件为树莓派,介绍了平台控制系统的作业原理,在驱动系统设计中实现对电机速度的调控,转向系统通过控制电磁继电器、电磁阀实现转向功能。在田间移动平台的信息采集系统设计中,主要对该平台的田间路径规划系统以及病害检测系统进行了设计。通过以上设计使该移动平台能够适应于马铃薯田间作业,便于田间马铃薯的精细化管理。（2）基于机器视觉的马铃薯晚疫病检测模型研究展开了基于机器视觉的马铃薯晚疫病检测模型研究,建立了基于机器视觉的马铃薯晚疫病检测模型,弥补了现有人工肉眼识别识马铃薯晚疫病易误诊漏诊的缺陷。在实验室条件下给马铃薯叶片接种晚疫病菌,获取了不同患病程度的马铃薯叶片图像。对采集的马铃薯叶片图像进行预处理,分析比较了均值滤波、高斯滤波与中值滤波三种图像预处理方式对叶片图像中噪声的去除效果,结果表明中值滤波的效果较好,利用超像素分割法与马铃薯晚疫病指数的分割算法进行了图像分割,后者较好的获取了病斑区域的图像。提取了马铃薯叶片病斑区域的颜色、纹理以及形状特征,分别建立了基于颜色、纹理与形状特征的马铃薯晚疫病分级模型。其中基于颜色特征的检测模型能够较好的实现对患病早期的诊断,识别率为67.5%。基于纹理特征建立的检测模型初步确立了马铃薯晚疫病各患病等级的分离点,并且该方法对病害的识别率相对稳定,对患病中后期的识别率均高于70%。基于形状特征的病害检测模型对患病后期的识别率较高,达90%。上述马铃薯晚疫病检测模型的建立,为马铃薯晚疫病的实时检测、实现病斑显现时的准确识别和及时防治提供了新的方法。（3）变量喷施装置的设计完成了变量喷施装置的设计,实现了对田间马铃薯的变量喷施作业。进行了包括变量喷施装置的机械系统设计与控制系统设计。在变量喷施装置的机械系统设计中介绍了总体的设计要求,并对承载系统与高度调节系统进行了设计。在变量喷施装置的控制系统设计中主要对该系统的设计要求做了分析,并根据要求展开了总体的方案设计,对控制原理进行了详细阐述,最后分别以高度调节、流量调节为目的完成了控制系统中的程序设计。通过该变量喷施装置的设计实现了高度调节与变量施药的设计要求,可以实现马铃薯植株田间变量精准喷施。（4）样机性能测试与喷施试验完成了马铃薯晚疫病检测及变量施药装置的样机试制,展开了行走试验与喷施试验。在行走试验中,模拟实际的马铃薯田间作业环境,对样机进行了壕沟通过性、越障通过性、爬坡通过性进行了测试。测试结果表明,移动平台具有较好的通过性,可以满足检测任务的要求。通过喷施试验,建立了在PWM控制下的喷药流量控制模型,并检验了该装置的流量调控精度,进行了马铃薯植株喷施试验,试验结果表明该装置能够满足田间变量喷施作业要求。
祝菊澧,梁静思,王伟伟,王洪洋,刘晶,李灿辉,唐唯[2]（2020）在《马铃薯致病疫霉研究进展》文中进行了进一步梳理马铃薯致病疫霉（Phytophthora infestans）属卵菌纲（Oomycetes）霜霉目（Peronosporales）腐霉科（Pythiaceae）疫霉属（Phytophthora）,是马铃薯和番茄晚疫病病原菌。由于晚疫病对马铃薯生产的毁灭性和严重性,对致病疫霉的研究一直是关注的重点。本文首先对病害引起的症状、发生特点及流行规律进行阐述,对有性生殖发生的遗传规律和多种交配型共存的大环境下病原菌群体结构变异特点进行归纳总结。随着2009年致病疫霉基因组测序的完成,本文比对了疫霉属目前已完成测序各个种的基因组学特点,介绍了致病疫霉在效应子克隆方面的研究进展及线粒体基因组研究现状,阐述了功能基因组学的两个重要技术:高密度遗传连锁图谱（high density linkage mapping）和全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）,及其在挖掘致病疫霉重要功能基因上的应用。本文有助于了解致病疫霉研究热点及后续突破方向,可为深入解析致病疫霉的功能基因及致病机制提供参考,对开发马铃薯晚疫病菌药物靶标及预测病害的大规模流行趋势也具有重要意义。
王贵江,吕典秋,闵凡祥[3]（2018）在《黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型应用评价》文中研究指明马铃薯晚疫病是世界马铃薯生产上一种毁灭性病害,化学防治是控制马铃薯晚疫病最有效和最简单的方法。但是,化学防治存在用药不及时和过度施药的问题,采用马铃薯晚疫病预测预报模型可以有效解决这个问题。应用黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型,对马铃薯晚疫病发生进行了预测,并与丹麦NegFry模型、每7 d施药和每10 d施药处理比较。黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型处理、丹麦NegFry模型处理和每7 d施药处理与对照相比在病害防治效果方面差异显着,黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型处理与丹麦NegFry模型处理和每7 d施药处理相比不显着。采用黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型与实际病害发生拟合度达95%。黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型与丹麦NegFry模型处理、每7 d施药处理、每10 d施药处理相比,减少杀菌剂使用次数1～3次。与空白对照相比,增产48.24%,小薯率降低5.63个百分点,烂薯率降低4.52个百分点,增加纯收入12 090元/hm2。所以,黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型与丹麦NegFry模型和每7 d防治处理达到同等防治效果,且降低农药使用量,可及时指导晚疫病田间防治工作。
李洪浩,淳俊,王克秀,席亚东,王燕平,吴婕,韩帅,张河庆,王茹琳,刘波微[4]（2018）在《CARAH预警模型在马铃薯晚疫病防治药剂减量增效中的应用》文中认为为明确CARAH预警模型对四川马铃薯晚疫病防治药剂减量增效技术的指导效果,针对马铃薯晚疫病感病品种兴佳2号和中薯2号,利用CARAH预警模型监测马铃薯晚疫病的发生和流行。结果表明,中心病株主要在马铃薯晚疫病第3代侵染循环出现,其中秋马铃薯晚疫病发生程度较春马铃薯晚疫病重,且流行速度快。据此,在马铃薯晚疫病第2代第1次侵染循环5分值时减量使用防治药剂,减量处理均表现出较高的防治效果。其中,一个常规用量减量33%的处理（即10%氟噻唑吡乙酮OD 225 mL/hm2施用2次、间隔14 d）经济效益增幅最高。
刘万才,黄冲[5]（2018）在《我国农作物现代病虫测报建设进展》文中进行了进一步梳理2000年以来,在党和政府的高度重视下,全国各级植保部门抓住信息化快速发展的历史机遇,大力推进现代植保体系建设,在新型测报工具研发应用、信息系统建设、预报发布方式创新等方面进行了大胆探索,取得了明显进展。尤其是开发应用了重大病虫害远程监测物联网,实现了对田间作物长势、病虫害种类和数量,以及农田小气候的远程实时监测;开发了害虫性诱实时监控系统和病害实时预警系统,实现了对性诱剂敏感害虫以及对马铃薯晚疫病、小麦赤霉病的远程实时监测;建成和应用了全国农作物重大病虫害数字化监测预警系统,实现了农作物病虫测报信息采集规范化、报送网络化、处理自动化、预报展示可视化;创新实施"电视—广播—手机—网络—明白纸""五位一体"现代病虫预报发布模式,极大地提高了预报信息的传输速度和覆盖面。但当前也面临一些问题:一是气候异常、耕作制度和人类活动的变化导致病虫害暴发、重发频率提高,而测报体系又面临严重的人手不足、保障不力等问题;二是生态绿色安全农产品生产对病虫测报提出了更高的要求;三是随着种植业结构调整,优势特色园艺作物将成为大产业,但技术贮备不足;四是互联网+、大数据和云计算等信息技术的发展,迫使加快技术革新。针对这些问题,提出下一步推进现代测报建设的对策:一是加强网点建设,推进测报装备自动化;二是加快信息平台建设,推进测报手段信息化;三是创新预报方式,推进预报发布多元化;四是加强技术研究,推进预测方法模型化;五是简化测报方法,推进测报调查实用化;六是加强体系建设,推进测报队伍专业化。
李兆,刘书田,丁健,王铄今,侯显达,贾书刚,侯彦林[6]（2018）在《基于气象条件的我国北方马铃薯晚疫病发生预报模型及其验证》文中提出病害发生与否是一个二分类问题,故本文采用分类模型,将近年北方马铃薯种植区的晚疫病发病数据与气象数据进行结合,探索北方区域马铃薯晚疫病发病模型,以预测马铃薯晚疫病发病时间来指导区域马铃薯晚疫病防治。模型中考虑到气象站到种植区有一定距离,故根据距离将北方马铃薯晚疫病病害数据分为3个样本集。同时结合马铃薯晚疫病发病机理,采用以日为时长单位的气象数据,利用ROC曲线,确定适合马铃薯晚疫病发病的参数阈值与体系,并进行了历史验证。验证结果表明,该模型在北方种植区预报马铃薯晚疫病的整体正确率达到78%,灵敏度为79%,特异性为78%。
李兆[7]（2018）在《基于气象条件的我国马铃薯晚疫病区域短期预报模型的建立及其验证》文中提出马铃薯晚疫病是马铃薯栽培中最严重的病害,也是粮食作物中危害最大的病害。据国际马铃薯中心（CIP）估计,全球每年因此造成的经济损失高达170亿美元,中国马铃薯产量和栽培面积均占世界第一位,每年因马铃薯晚疫病带来的经济损失约为80亿元人民币。根据现有研究结果,马铃薯晚疫病有效防治方法有抗病品种培育、栽培技术防治、化学农药防治和实时预报。培育抗病品种是最经济、环保、有效的防治途径,但在现有的马铃薯种植品种还不能够完全抗病情况下,只有从提高栽培技术、化学农药防治和实时预报三方面着手。栽培技术防治有一定的减缓疫情蔓延的作用,但效果不十分明显;农药防治具有见效快的优点,但由于预报不准确可能导致药剂喷洒过早或过晚,一是增加成本,二是造成环境污染,三是防治效果不理想。马铃薯晚疫病发病在很大程度是取决于气象因素,因此,基于气象条件建立准确、实时的预报方法就成为当务之急。本文通过对比国内外马铃薯晚疫病预测模型研究,以及根据马铃薯晚疫病发病机理,筛选出马铃薯晚疫病发病变量。并对马铃薯晚疫病病情数据、国家气象站数据的合并与划分整理,将我国马铃薯种植区分为北方种植区和南方种植区,然后再根据气象站距监测县的距离不同,将北方数据集与南方数据集进一步划分。根据马铃薯晚疫病发病规律建立分类规则,用ROC筛选最佳阈值,从而建立分类预测模型。在这个过程中,由于工作量较大,编写软件进行数据的整理和运算。北方数据集研究结果:1)L<35公里数据集（共76个样本）:训练集灵敏度为83%,特异性为74%,正确率79%;检验集的灵敏度75%,特异性是80%,正确率75%。2)35≤L<60公里数据集（共64个样本）:训练集灵敏度为76%,特异性为76%,正确率76%;检验集的灵敏度75%,特异性是70%,正确率76%。3)60≤L公里数据集（共40个样本）:该数据集的模型是在某一天降雨量和相对湿度同时满足一定条件时,确定该天为敏感天;训练集灵敏度为75%,特异性为87%,正确率85%;检验集灵敏度100%,特异性是80%,正确率85%。南方数据集研究结果:1)L<35公里数据集（共27个样本）:训练集灵敏度为75%,特异性为79%,正确率78%;检验集的灵敏度50%,特异性是71%,正确率67%。2)35≤L<60公里数据集（共35个样本）:训练集灵敏度为61%,特异性为50%,正确率58%;检验集的灵敏度80%,特异性是100%,正确率81%。3)60≤L公里数据集（共22个样本）:该数据集的模型是在某一天降雨量和相对湿度同时满足一定条件时,确定该天为敏感天;训练集灵敏度为75%,特异性为100%,正确率86%;检验集灵敏度100%,特异性是67%,正确率86%。三个样本集的平均正确率为74%,结果相对北方较差。
刘少华[8]（2018）在《巫溪县马铃薯晚疫病预警监测及防治技术》文中研究表明马铃薯晚疫病是马铃薯的主要病害,对马铃薯产量、品质影响极大。为防控晚疫病,巫溪县从比利时引进晚疫病预警监测系统,大力扶持专业化统防统治,通过多年应用,取得了很好的成效,对马铃薯晚疫病防治发挥了关键作用。简介该预警监测系统的工作原理,对预警防治信息发布方法的改进,巫溪县马铃薯晚疫病防治技术的实施。对晚疫病监测防治的体会:1)多布监测点;2)进行偏差校准;3)加强仪器的日常管理和维护;4)加强技术培训;5)不断筛选防治新药剂。
唐建锋,苏跃,焦明姚,谈孝凤,金星[9]（2014）在《贵州省马铃薯晚疫病数字化监测预警系统建设与应用》文中研究说明2010—2014年,贵州省实施马铃薯晚疫病预警与控制技术研究示范项目,通过从比利时引进马铃薯晚疫病数字化预测模型,购置马铃薯晚疫病监测仪,建立晚疫病监测点,建成了贵州省马铃薯晚疫病数字化监测预警系统,范围覆盖30个马铃薯主产县（市、区）。系统可对监测点气象数据自动采集分析,实时提供侵染曲线,并在地图上直接显示预警。通过应用表明,系统预测发病时间和田间实际相吻合,可有效指导防治工作,并按照推荐药剂和防治方法,示范区防治效果达80.7%。
赵利超[10]（2014）在《马铃薯晚疫病短期预报模型的研究与实现》文中提出晚疫病是马铃薯种植业的一种毁灭性病虫害,随着气候的变暖和晚疫病病菌的变异,其危害呈上升趋势,准确的预报晚疫病疫情是预防和控制灾情蔓延的重要依据。因此,关于如何提高预报准确性的问题,一直是马铃薯晚疫病短期预报研究的重点问题。首先本文分析常用的病虫害建模方法,主要是回归分析法和时间序列法,并以马龙某地区马铃薯晚疫病病情数据建立了基于单一方法的短期预报模型。通过对单一预报模型的分析,认为单一模型虽然能够预报晚疫病的大致发展趋势,但也存在一些局限性,如：基于时间序列的预报模型,对于晚疫病变化较大的数据描述效果不好,本文虽然采用了季节差分法来平稳化序列,但在95%置信度时预测的置信区间较宽,预报效果不理想；基于线性回归分析的预报模型,对于像晚疫病这样复杂的系统,往往由于研究者认识水平的局限性,非常难以使模型的残差满足互不相关性、平稳性和正态分布性等基本假定,本文虽然采取了相关分析法和聚类分析法来选择回归自变量,能使回归方程达到很高的拟合率,但还是无法使其残差满足基本假定。在此基础上,本文设计了基于多元多项式回归与时间序列的混合预报模型,来克服单一预报模型的局限性。其具体建模方法是：第一步,运用多元多项式回归法提取晚疫病在同时期的影响信息,能研究晚疫病病情与同时期气象因素的相互关系,抓住晚疫病病情变化的实质原因,得出的多元多项式回归方程有很高的拟合率；第二步,运用时间序列法提取晚疫病不同时期的影响信息,也就是对多元多项式回归方程的残差部分建立ARIMA模型。本文以马龙某地区马铃薯晚疫病病情数据建立混合预报模型,结果表明其对实测值的拟合率达到92%,克服了单一模型的局限性,有效的提高了预报精度。最后本文以混合预报模型为核心算法编写了马铃薯晚疫病短期预报系统,对马龙其它地区进行短期预报,预报结果与实际晚疫病发生情况基本相符,能为马铃薯种植者提供有效的防护建议,同时也证明基于多元多项式回归与时间序列的混合预报模型是一种有效的马铃薯晚疫病短期预报模型。
二、应用CASTOR软件建立马铃薯晚疫病预警系统研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、应用CASTOR软件建立马铃薯晚疫病预警系统研究（论文提纲范文）
（1）马铃薯晚疫病检测及变量施药装置研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 田间移动机器人的研究现状 |
| 1.2.2 机器视觉技术研究现状 |
| 1.2.3 变量喷雾技术的研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第二章 马铃薯田间移动平台设计 |
| 2.1 马铃薯田间移动平台机械系统设计 |
| 2.1.1 移动平台总体方案的设计 |
| 2.1.2 承载系统的设计 |
| 2.1.3 驱动系统的设计 |
| 2.1.4 转向系统的设计 |
| 2.2 马铃薯田间移动平台控制系统设计 |
| 2.2.1 控制器的确定与编程语言的选择 |
| 2.2.2 移动平台控制系统设计 |
| 2.2.3 驱动系统控制方案 |
| 2.2.4 转向系统控制方案 |
| 2.3 马铃薯田间移动平台信息采集系统设计 |
| 2.3.1 基于机器视觉技术的田间路径规划系统设计 |
| 2.3.2 基于机器视觉技术的病害检测系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于机器视觉的马铃薯晚疫病检测研究 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 病害分级标准 |
| 3.1.3 试验方法 |
| 3.1.4 图像预处理 |
| 3.2 基于形状特征的马铃薯晚疫病分级模型研究 |
| 3.2.1 病斑形状特征 |
| 3.2.2 基于形状特征的病害分级 |
| 3.3 基于颜色特征的马铃薯晚疫病分级模型研究 |
| 3.3.1 病斑颜色特征的提取与识别 |
| 3.3.2 基于颜色特征的病害分级 |
| 3.4 基于纹理特征的马铃薯晚疫病分级模型研究 |
| 3.4.1 病斑纹理特征的提取与分析 |
| 3.4.2 基于纹理特征的病害分级 |
| 3.5 基于机器视觉的马铃薯晚疫病识别结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 变量喷施装置设计 |
| 4.1 变量喷施装置机械系统设计 |
| 4.1.1 总体方案设计 |
| 4.1.2 承载系统设计 |
| 4.1.3 高度调节系统设计 |
| 4.2 变量喷施装置控制系统设计 |
| 4.2.1 设计总体要求 |
| 4.2.2 变量喷施系统设计 |
| 4.2.3 控制系统硬件选型 |
| 4.2.4 控制系统程序设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 样机性能测试与喷施试验 |
| 5.1 样机试制 |
| 5.2 试验目的与内容 |
| 5.3 试验材料与试验地点 |
| 5.4 行走试验 |
| 5.4.1 沟壑通过性试验 |
| 5.4.2 越障通过性试验 |
| 5.4.3 爬坡通过性试验 |
| 5.5 喷施试验 |
| 5.5.1 PWM控制流量试验 |
| 5.5.2 喷药控制精度试验 |
| 5.5.3 马铃薯植株喷施试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）马铃薯致病疫霉研究进展（论文提纲范文）
| 1 发生、流行及检测 |
| 1.1 PLB的发生条件 |
| 1.2 病害流行的预测预报 |
| 1.3 晚疫病的早期快速诊断 |
| 2 致病疫霉群体遗传结构 |
| 2.1 表型研究 |
| 2.1.1 交配型研究及有性生殖发生条件 |
| 2.1.2 抗药性及PLB防治研究 |
| 2.1.3 毒性研究进展 |
| 2.2 基因型的研究 |
| 2.2.1 染色体倍性多样性 |
| 2.2.2 细胞质基因组多态性 |
| 2.2.3 核基因组多态性 |
| 3 基因组及效应子研究 |
| 3.1 核基因组及线粒体基因组 |
| 3.1.1 P.infestans核基因组 |
| 3.1.2 P.infestans线粒体基因组 |
| 3.2 效应子克隆及其在基因组中的定位 |
| 4 展望 |
（3）黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型应用评价（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试材料 |
| 1.2 试验方法 |
| 1.2.1 试验地点及小区设置 |
| 1.2.2 施药方法 |
| 1.2.3 气象数据的收集方法 |
| 1.2.4 马铃薯晚疫病侵染严重程度确定 |
| 1.2.5 马铃薯晚疫病病害循环计算和喷施药剂时间确定 |
| 1.2.6 病害调查时间及方法 |
| 1.2.7 数据处理统计方法 |
| 1.2.8 不同处理产量和烂薯率情况调查 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 马铃薯晚疫病预测预报结果与施药情况 |
| 2.2 黑龙江省晚疫病预测预报模型与实际病害发生拟合情况 |
| 2.3 防治效果 |
| 2.4 不同处理对产量的影响 |
| 2.5 经济效益分析 |
| 3 讨论 |
（4）CARAH预警模型在马铃薯晚疫病防治药剂减量增效中的应用（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 供试材料 |
| 1.2 试验站点及小区设置 |
| 1.3 马铃薯晚疫病侵染监测 |
| 1.4 防治药剂及处理 |
| 1.5 调查与统计 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 春、秋马铃薯晚疫病侵染比较 |
| 2.2 CARAH预警模型对秋马铃薯晚疫病防治指导效果 |
| 3 讨论 |
（5）我国农作物现代病虫测报建设进展（论文提纲范文）
| 1 病虫监测工具自动化研发应用取得重要进展 |
| 1.1 自动虫情测报灯等新型测报工具在应用中不断升级, 初步完成了重大病虫实时监控物联网技术改造 |
| 1.2 重大害虫性诱测报工具研发解决了多项关键技术, 已全面开始推广应用 |
| 1.3 重大病害实时监测工具在预测模型研究的基础上, 通过开发预测因子实时采集设备, 进行了大范围的示范和推广应用 |
| 1.4 各类移动采集自动计数设备不断开发, 实用性逐步提高, 有望在田间数据采集中推广应用 |
| 2 病虫测报信息系统建设和应用水平全面提升 |
| 2.1 全国农作物重大病虫害数字化监测预警系统已投入使用8年, 在病虫测报中发挥了重要作用 |
| 2.1.1 测报数据上报 |
| 2.1.2 数据分析处理 |
| 2.1.3 图形化展示预警 |
| 2.1.4 监测防控咨询 |
| 2.1.5 业务考核管理 |
| 2.2 省级农作物病虫测报信息系统建设同步推进, 初步实现了与国家系统互联, 在推进重大病虫监测预警信息化建设方面功不可没 |
| 2.2.1 省级测报信息系统建设基本概况 |
| 2.2.2 远程预警防控指挥系统 |
| 2.2.3 网络会商系统 |
| 2.2.4 模拟模型预测系统 |
| 2.3 病虫测报信息化建设成效显着 |
| 2.3.1 实现了测报数据报送网络化, 加快了信息传输速度 |
| 2.3.2 实现了测报信息分析智能化, 提升了快速反应能力 |
| 2.3.3 实现了数据库建设标准化, 建成国家数据库 |
| 3 病虫预报多元化发布取得新进展 |
| 3.1 创新预报方式 |
| 3.1.1 重大病虫警报电视预报 |
| 3.1.2 重要病虫预报手机平台发布 |
| 3.1.3 全部预报信息专用网站发布 |
| 3.2 预报创新主要成效 |
| 3.2.1 信息发布快捷, 时效性强 |
| 3.2.2 信息覆盖面广, 到位率高 |
| 3.2.3 信息展示直观, 实用性强 |
| 3.2.4 信息长期保存, 查询性强 |
| 3.2.5 信息受众广泛, 影响力强 |
| 4 病虫测报业务建设取得新成果 |
| 4.1 建立业务年报制度 |
| 4.2 大力开展测报交流活动 |
| 4.3 坚持培训制度 |
| 4.4 积极开展测报技术研究 |
| 4.5 大力开展测报国际合作 |
| 5 发展思路与对策 |
（6）基于气象条件的我国北方马铃薯晚疫病发生预报模型及其验证（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 数据 |
| 1.1.1 我国北方地区马铃薯晚疫病病情和气象数据集 |
| 1.1.2 马铃薯晚疫病发病和未发病样本集的提取 |
| 1.1.3 训练集与检验集 |
| 1.2 分类器 |
| 1.2.1 分类器原理 |
| 1.2.2 分类器构造 |
| 1.3 参数阈值确定方法 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 北方马铃薯种植区地理条件 |
| 2.2 分类器筛选结果 |
| 2.3 三个样本集计算结果 |
| 3 讨论 |
（7）基于气象条件的我国马铃薯晚疫病区域短期预报模型的建立及其验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 马铃薯晚疫病介绍 |
| 1.2 马铃薯晚疫病症状 |
| 1.3 病发因素 |
| 1.3.1 气象条件 |
| 1.3.2 品种 |
| 1.3.3 生育期 |
| 1.4 防治措施 |
| 1.4.1 品种改良 |
| 1.4.2 栽培技术措施改善 |
| 1.4.3 化学防治 |
| 1.5 国内外马铃薯晚疫病预测模型研究进展 |
| 1.5.1 国外研究进展 |
| 1.5.2 国内研究进展 |
| 1.6 马铃薯晚疫病预测预报模型发展趋势 |
| 1.7 总体思路 |
| 1.8 小结 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 数据 |
| 2.1.1 我国马铃薯晚疫病病情数据 |
| 2.1.2 气象数据 |
| 2.1.3 样本集的合并与提取 |
| 2.1.4 样本集的划分 |
| 2.2 训练集与检验集的建立 |
| 2.3 分类器 |
| 2.3.1 分类器原理 |
| 2.3.2 分类器构造 |
| 2.4 分类器流程图 |
| 2.5 参数阈值确定法（ROC曲线法） |
| 2.6 小结 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 北方数据集研究结果 |
| 3.1.1 L＜35 公里数据集 |
| 3.1.2 35≤L＜60 公里数据集 |
| 3.1.3 60≤L公里数据集 |
| 3.1.4 北方数据集结果分析 |
| 3.2 南方数据集研究结果 |
| 3.2.1 L＜35 公里数据集 |
| 3.2.2 35≤L＜60 公里数据集 |
| 3.2.3 60≤L公里数据集 |
| 3.2.4 南方数据集结果分析 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 本文所选用指标与国家上典型模型指标的比较 |
| 3.3.2 误差分析 |
| 第四章 全文结论 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 讨论 |
| 4.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 1. 北方L＜35 公里样本集 |
| 附录 2. 北方35公里≤L＜60 公里样本集 |
| 附录 3. 北方60公里≤L 样本集 |
| 附录 4. 南方L＜35 公里样本集 |
| 附录 5. 南方35公里≤L＜60 公里样本 |
| 附录 6. 南方60公里≤L数据集 |
| 附录 7. 全国马铃薯晚疫病预报模型软件简介 |
| 1 软件用途 |
| 2 软件运行 |
| 3 系统配置 |
| 4 软件操作步骤 |
| 4.1 软件安装 |
| 4.2 登录界面 |
| 4.3 数据导入界面 |
| 4.4 参数阈值设定界面 |
| 4.5 历史结果导出界面 |
| 4.6 模型预测界面 |
| 5 小结 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）巫溪县马铃薯晚疫病预警监测及防治技术（论文提纲范文）
| 1 马铃薯晚疫病预警系统工作原理 |
| 1.1 预警系统来源概述 |
| 1.2 预警系统工作原理 |
| 1.3 模型推演步骤 |
| 2 预警信息的发布 |
| 3 马铃薯晚疫病防治技术 |
| 3.1 选择防治药剂 |
| 3.2 开展社会化服务 |
| 4 几点体会 |
（9）贵州省马铃薯晚疫病数字化监测预警系统建设与应用（论文提纲范文）
| 1 系统建设 |
| 1.1 原理 |
| 1.2 构建 |
| 1.3 功能 |
| 2 应用情况 |
| 2.1 预测中心病株出现时间 |
| 2.2 预测发生程度 |
| 2.3 指导防治 |
| 3 取得成效 |
| 4 应用前景 |
（10）马铃薯晚疫病短期预报模型的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外的研究状况 |
| 1.2.2 国内的研究状况 |
| 1.3 马铃薯晚疫病短期预报的相关知识 |
| 1.3.1 马铃薯晚疫病简介 |
| 1.3.2 马铃薯晚疫病短期预报的特点 |
| 1.3.3 马铃薯晚疫病短期预报的方式 |
| 1.4 本文组织结构安排 |
| 1.4.1 本文完成的工作 |
| 1.4.2 本文的技术路线 |
| 1.4.3 本文的结构安排 |
| 第2章 基于时间序列的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 2.1 时间序列分析 |
| 2.1.1 时间序列的相关概念 |
| 2.1.2 平稳时间序列的模型 |
| 2.1.3 非平稳时间序列的模型 |
| 2.2 基于ARIMA模型的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 2.2.1 晚疫病数据的分析 |
| 2.2.2 时序模型的识别 |
| 2.2.3 时序模型的参数估计与检验分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于多元回归分析的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 3.1 马铃薯晚疫病与气象条件的相关性分析 |
| 3.1.1 相关分析 |
| 3.1.2 气象条件的相关性分析 |
| 3.2 马铃薯晚疫病主要相关因素的聚类分析 |
| 3.2.1 聚类分析 |
| 3.2.2 基于聚类分析的晚疫病病情属性分类 |
| 3.2.3 晚疫病病情影响因子的确定 |
| 3.3 回归分析 |
| 3.4 基于多元线性回归的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 3.5 基于多元多项式回归的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 3.5.1 模型的建立 |
| 3.5.2 模型的回归诊断 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于混合模型的马铃薯晚疫病短期预报模型 |
| 4.1 单一预报模型在晚疫病预报方面的优缺点 |
| 4.2 多元多项式回归与时间序列的混合模型的设计 |
| 4.3 基于多元多项式回归与时间序列的马铃薯晚疫病短期预报混合模型 |
| 4.3.1 残差序列的分析 |
| 4.3.2 残差序列的建模 |
| 4.3.3 多元多项式回归模型的转化 |
| 4.3.4 基于混合模型的马铃薯晚疫病短期预报模型的分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 马铃薯晚疫病短期预报系统的设计实现与结果分析 |
| 5.1 马铃薯晚疫病短期预报系统的设计实现 |
| 5.1.1 系统目标与说明 |
| 5.1.2 系统功能结构的初步设计与实现 |
| 5.2 预报结果分析 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 硕士期间发表软着 |
四、应用CASTOR软件建立马铃薯晚疫病预警系统研究（论文参考文献）
- [1]马铃薯晚疫病检测及变量施药装置研制[D]. 党满意. 西北农林科技大学, 2021(01)
- [2]马铃薯致病疫霉研究进展[J]. 祝菊澧,梁静思,王伟伟,王洪洋,刘晶,李灿辉,唐唯. 微生物学通报, 2020(03)
- [3]黑龙江省马铃薯晚疫病预测预报模型应用评价[J]. 王贵江,吕典秋,闵凡祥. 中国马铃薯, 2018(06)
- [4]CARAH预警模型在马铃薯晚疫病防治药剂减量增效中的应用[J]. 李洪浩,淳俊,王克秀,席亚东,王燕平,吴婕,韩帅,张河庆,王茹琳,刘波微. 中国植保导刊, 2018(12)
- [5]我国农作物现代病虫测报建设进展[J]. 刘万才,黄冲. 植物保护, 2018(05)
- [6]基于气象条件的我国北方马铃薯晚疫病发生预报模型及其验证[J]. 李兆,刘书田,丁健,王铄今,侯显达,贾书刚,侯彦林. 生态学杂志, 2018(09)
- [7]基于气象条件的我国马铃薯晚疫病区域短期预报模型的建立及其验证[D]. 李兆. 中国农业科学院, 2018(12)
- [8]巫溪县马铃薯晚疫病预警监测及防治技术[J]. 刘少华. 南方农业, 2018(07)
- [9]贵州省马铃薯晚疫病数字化监测预警系统建设与应用[J]. 唐建锋,苏跃,焦明姚,谈孝凤,金星. 耕作与栽培, 2014(05)
- [10]马铃薯晚疫病短期预报模型的研究与实现[D]. 赵利超. 昆明理工大学, 2014(01)