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申请/专利权人：中化现代农业有限公司;河北省农林科学院谷子研究所

摘要：本发明涉及一种二点委夜蛾发生程度预测方法及系统,属于害虫防治技术领域。方法包括：获取气象数据，构建1代成虫发生量预测模型，在满足模型预测触发条件时根据所述1代成虫发生量预测模型预测1代成虫发生量；基于预测的所述1代成虫发生量预测值、所述气象数据和遥感监测到的当地耕作措施数据，构建2代幼虫发生量中期预测模型和2代幼虫发生量短期预测模型；根据所述2代幼虫发生量中期预测模型和所述2代幼虫发生量短期预测模型预测2代幼虫盛期发生量，输出二点委夜蛾发生程度级别。本方法提高了预测的效率、时效性、便捷性和准确性，有利于减少害虫对玉米产量造成的损失。

主权项：1.一种二点委夜蛾发生程度预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：获取气象数据，构建1代成虫发生量预测模型，在满足模型预测触发条件时根据所述1代成虫发生量预测模型预测1代成虫发生量；S2：基于预测的1代成虫发生量预测值、所述气象数据和遥感监测到的当地耕作措施数据，构建2代幼虫发生量中期预测模型和2代幼虫发生量短期预测模型；S3：根据所述2代幼虫发生量中期预测模型和所述2代幼虫发生量短期预测模型预测2代幼虫盛期发生量，输出二点委夜蛾发生程度级别，所述在满足模型预测触发条件时根据所述1代成虫发生量预测模型预测1代成虫发生量包括：基于预定日期开始的每日捕获害虫数量，以及害虫数量每日增长率，触发1代成虫发生量预测模型，所述1代成虫发生量预测模型为：D0＝0.32*x1-4.934*x2+2.237*x3-116.969*x4其中，x1表示未来15天积温，x2表示未来15天降雨量，x3表示5月份平均气温，x4表示5月份平均降水量，并根据未来15天气象预报数据，对所述1代成虫发生量预测模型进行修正，得到修正后的1代成虫发生量预测模型：D1＝X*0.32*x1-4.934*x2+2.237*x3-116.969*x4其中，D1为1代成虫盛期数量，X＝KT*KH，KT表示受持续高温影响的温度胁迫因子，KH表示受持续低湿度影响的湿度胁迫因子，所述基于预测的所述1代成虫发生量预测值、所述气象数据和遥感监测到的当地耕作措施数据，构建2代幼虫发生量中期预测模型包括：根据所述2代幼虫发生量中期预测模型计算2代幼虫盛期发生量：E0＝D1*-6.816*y1-0.054y2+12.218*y3+3.477*y4其中，y1表示未来15天积温，y2表示未来15天降雨量，y3表示6月份平均气温，y4表示6月份平均降水量，并根据未来15天气象预报数据，对所述2代幼虫发生量中期预测模型进行修正，得到修正后的2代幼虫发生量中期预测模型：E2＝Z*E1，E1＝Y*E0，Y＝KT*KH*KP，Z＝KTL当E2达到预设阈值时，提醒用户及时采取措施进行防治；其中，KP表示受持续降雨量影响的降雨胁迫因子，Z为耕作措施对应的系数，KTL表示受麦茬处理面积比例影响的耕作措施因子，所述基于预测的所述1代成虫发生量预测值、所述气象数据和遥感监测到的当地耕作措施数据，构建2代幼虫发生量短期预测模型包括：根据所述2代幼虫发生量短期预测模型计算2代幼虫盛期发生量：E3＝D2*Y*Z*-6.816*y1-0.054y2+12.218*y3+3.477*y4其中，D2表示1代成虫盛期蛾量，其是触发2代幼虫发生量短期预测模型之前，满足预设条件的连续5天的平均每天捕获成虫量,所述获取气象数据包括：从预测地区的气象站获取监测气象数据，所述气象数据包括历史气象数据和预测气象数据。

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