智能农业：稻纵卷叶螟灾变预测与建模研究

"智能农业中稻纵卷叶螟灾变预测建模* (2008年)" 这篇论文探讨了在智能农业领域中，如何利用害虫管理专家系统对稻纵卷叶螟这种重要水稻害虫进行灾变预测。稻纵卷叶螟的种群动态、发育过程以及产卵量的建模是研究的核心内容。通过对这些关键因素的深入理解和模型构建，研究者旨在确定引发灾变的触发点和临界值。 生物灾变预测是预防和控制害虫灾害的关键，尤其对于智能农业来说，能够提前预测并采取防治措施对于保障农作物产量至关重要。现有的生物灾变预测方法主要包括对害虫生命周期的模拟、种群数量的变化规律分析等。这些方法通常基于生态学理论，结合气候条件、生物习性等多因素，建立数学模型来预测害虫种群的动态演变。 论文作者戴小鹏和黄璜通过分析稻纵卷叶螟的种群动态，研究其生命周期中的关键参数，如繁殖率、死亡率、扩散速度等，建立了相应的数学模型。同时，他们还考虑了环境因素，如温度、湿度等对稻纵卷叶螟发育和产卵的影响，以期更准确地预测害虫的数量变化。 开发灾变预测模型的目标是确定可能导致灾变的阈值，这通常涉及对模型的求解，以找出使害虫数量急剧增长的临界条件。一旦模型确定了这些触发点，农业专家系统就可以在灾变发生之前发出预警，指导农民采取适当的防治措施，如化学防治、生物防治或农业生态调控，以避免或减轻稻纵卷叶螟的大规模爆发。 该研究受到国家“863”计划和湖南农业大学人才引进基金的支持，显示出对农业智能技术的重视。论文中提到的推理机可能是指用于运行这些模型的软件系统，它能根据输入数据进行推理，提供决策支持。 关键词涵盖了生物灾变、灾变预测建模、专家系统和推理机，这些关键词突出了研究的焦点在于运用计算机科学和技术解决生物学问题，特别是在农业生态灾害防治方面。通过这样的智能系统，可以提升农业管理的效率和准确性，减少对化学农药的依赖，实现可持续的农业生产。 这篇论文在智能农业背景下，展示了如何运用先进的建模技术来预测稻纵卷叶螟的灾变，以期提前采取应对策略，保障粮食生产安全。这种方法对于其他农作物害虫的防治也有一定的借鉴意义。