一、专家咨询系统在杨树害虫综合治理中的应用（论文文献综述）
路宗海[1]（2014）在《基于Web的河北省园林植物病虫害诊断系统框架构建》文中研究说明园林绿化建设已经成为城市建设中最为重要的组成部分。园林植物作为园林绿化、景观设计的基本要素之一，其种类丰富、适应性强、观赏效果明显，发挥着重要的生态效益、经济效益和社会效益。在生长发育过程中，园林植物常常会受到病、虫的侵害，不仅影响到城市的绿化与美化，甚至会带来严重的经济损失。同时，园林植物病虫害种类复杂，给科学诊断和有效防治带来了困难。目前，河北省还没有针对园林植物病虫害专家系统方面的专项研究。为科学有效地防治病虫害，普及园林植物保护知识，本文通过查阅相关文献、走访领域专家和实地调查等方式，收集整理了常见园林植物种类的病虫害资料，按照一定的知识表示形式编制构建病虫害诊断知识库，开发了基于网络的河北省园林植物病虫害诊断专家系统，以对园林植物在生长过程中出现的病虫害及时、准确的进行诊断并提出相应的防治措施。在充分开展系统需求分析基础上，本文确定了基于B/S模式的三层分布式体系结构，以Dreamweaver8.0为开发平台，采用HTML、CSS、JavaScript等开发语言和Microsoft Excel的数据库管理功能以及IE浏览器的ActiveX控件等开发技术，完成系统的开发和实现。主要研究结果如下：1．整理了河北省常见园林植物病虫害资料库。收集整理植物62个，病害信息83种，虫害信息129种，建立了园林植物病虫害资料库。整理病害图片84幅，虫害图片152幅，建立了病虫害图片集资料库。2.建立了园林植物病虫害诊断知识库。按照基于规则的产生式知识表示方法，采用多叉树的推理策略，根据植物的为害部位和症状特点编制病虫害检索表。对每个园林植物的病虫害检索表，形成相应的诊断决策知识树，并利用Excel文件进行存储，最终建立了整个系统病虫害诊断知识库。3.研制了园林植物病虫害诊断专家系统。按照实用性原则，将人工智能、计算机技术和数据库技术结合起来，采用正向的推理策略，开发出具有病虫害诊断、病害图集查询和虫害图集查询等模块的专家系统。4.对系统进行了实例验证和初步应用。通过实例验证和测试，本文研制的园林植物病虫害诊断系统界面友好、可操作性强，能够对常见园林植物在生长过程中出现的病虫害进行准确的诊断，系统运行流畅，显示了较好的诊断和查询功能。本系统利用植物的危害部位和症状特点能够对病害、虫害进行一次性诊断，减少了用户诊断识别时间，提高了效率，具有较好的应用价值。信息技术和专家系统的不断发展，将对未来的园林植物病虫害诊断发挥更好的作用。
韩焱云[2]（2012）在《服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发》文中研究指明本文综述了国内外面向林农服务的信息系统研究现状,分析了专家系统和决策支持系统的技术,根据“十一五”科技支撑项目课题“速生丰产林生产经营过程信息化关键技术研究与应用（2006BAD10A03）"研建的“森林培育专家决策支持系统”试运行的反馈意见,参考了近几年面向农村的信息服务系统,对“森林培育专家决策支持系统”的功能进行重新整合和完善,实现系统升级。设计了森林培育专家决策支持系统的总体功能结构。研究了专家对话流程,设计了推理算法,实现了智能化的交互式提问流程；对图表类控件、林分生长模型、三维可视化技术与国内外树木结构可视化软件进行了综述,利用ZedGraph开源控件对材积收获曲线,年龄与树高曲线及年龄与胸径曲线进行了基于Web的展示,实现了林分空间分布格局二维示意图展示,同时对树木和林分三维可视化系统实现的目标、研究方法和功能进行了探讨,并给出了技术路线。对系统后台的知识库、数据库等管理系统的功能进行了需求分析,设计了后台管理系统的功能结构和管理数据库,开发了后台管理系统,实现了对前台各子系统数据分级动态管理。对系统的安全性能进行了研究。对ASP.NET提供的Forms、Windows、Passport三种身份验证方式进行了梳理,采用Forms身份验证实现了后台系统更新维护人员的系统身份验证；研究了DES加密技术,实现了系统连接数据库的接口方式的DES加密；研究了MD5加密技术,实现了用户口令通过MD5加密算法加密后存储；分析了系统用户,采用通过自定义的角色对系统的数据库进行访问,使用存储过程进行操作,有效地实现了数据库中的数据安全保护。
张艳荣[3]（2012）在《基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究》文中指出森林作为一种人类社会发展过程中的最宝贵的战略资源,正在不断地遭受着各种灾害的侵蚀。在这些重大的森林资源灾害之中,森林病虫害这种频发性的生物灾害,一直都是林业发展的一个重要的制约因素。然而,我国森林病虫害总的发生又随着人工造林面积的持续增长而不断地上升。因此,应采取积极的应急措施,来减轻或避免森林病虫害所造成的损失。随着对“泛在林业”的要求不断地提高,使现代林业工作更加信息化、网络化和智能化,本文将粗糙集理论、专家系统、网络技术、现代信息技术以及领域专家的病虫害诊断、预测预报及防治经验和技术成果结合起来,应用在森林病虫害的预测、诊断和防治之中,从而对减少病虫害对森林的危害,对推动森林病虫害管理的现代化、科学化,实现信息化跨越式发展,对推进示范地区的森林常见病虫害监测、预警、预防、防治的体制和机制创新起着重要作用。为了能够准确地对森林病虫害进行预测预报,本文分析了影响森林病虫害发生发展的一些关键性因素,如林分结构、气候变化、生物因素、土壤因素和人为活动等,详细地分析了温度、湿度、降水量、光和风等气息因子及其对森林病虫害的发生发展的影响,并引用了温度和太阳辐射量的模拟模型以及湿度和降水量的模拟模型,利用这些气象模拟模型可得出该季节内逐日的最高温度、最低温度、降水量等气象因子的模拟数据,这有利于提高森林病虫害预测预报的准确度。为了能够及时地掌握森林病虫害种群数量变化的规律,对森林病虫害未来的发生状况以及增长趋势作出准确、科学的预测预报,以能够及时提出森林病虫害的防治措施,减少森林病虫害的危害造成的损失,本文应用发育进度预测法、有效积温预测法等对示范地区常见的森林害虫的发生期进行预报预报,并建立了相应的预测预报模型；应用有效基数预测法、数理统计预测法等对示范地区常见的森林害虫的发生量进行预报预测预报,并建立了相应的预测预报模型：利用马尔柯夫过程分析,对示范地区常见的森林病害的发病程度进行预测预报；利用灰色模型对示范地区常见的森林病害的发病过程的模拟和发病时点的预测；利用非线形模型对示范地区常见的森林病害的发展阶段进行预测预报；利用灰度模型分析,对示范地区常见的森林病害的感病指数进行预测预报。由于森林病虫害预测预报专家系统包含的知识量比较大,为了能够快速、准确地从杂乱无章的海量数据中挖掘潜在的有利用价值的信息并用于森林病虫害的预测预报,本文将粗糙集理论应用到了森林病虫害的预测预报过程之中。通过对森林病虫害预测预报的数据进行收集、完备化和离散化,提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,基于此算法对森林病虫害预测预报条件属性集进行约简,从而对产生的规则进行提取与约简,得出了一种新的基于粗糙集理论的森林病虫害预测预报模型。本文采用三层B/S结构和基于J2EE标准的开发模式建立森林病虫害预测预报专家系统。这种模式可以使前端的表现与应用逻辑、数据存储相分离,通过组件的开发与部署策略,使整个系统的架构清晰灵活,方便部署和扩展。业务处理用Jsp+Javabean的方式实现并通过JDBC的方式访问数据层的数据资源。森林病虫害预测预报专家系统主要实现对示范地区常见森林病虫害的发生量与发生期的预测预报及损失评估,除此之外,该专家系统还包括树种信息、病虫害诊断、病虫害防治及病虫害查询等辅助模块。综上所述,本文的主要贡献如下：（1）粗糙集理论与人工智能技术首次应用于林业病虫害领域,取得了良好效果；（2）提出了示范地区常见的森林病虫害的发生期预测预报与发生量预测预报模型,通过对模型进行验证与精度分析,得出的模型准确度较高,且预测预报的结果与实际情况基本相符；（3）提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,基于此算法对森林病虫害预测预报条件属性集进行约简,从而对产生的规则进行提取与约简,建立了一种新的基于粗糙集理论的森林病虫害预测预报系统,在试验示范区得到良好应用。本论文的研究成果可为基层森工企业以及广大的林农用户在森林病虫害的预报与防治的过程中提供理论指导和技术支持,为“泛在林业”建设提供了完整范例,同时也对农业病虫害预测预报与防治等专家系统的建立具有一定的指导意义和借鉴价值。
孟庆生[4]（2012）在《沈阳市绿地害虫专家咨询系统的建立》文中研究说明随着城市进程的发展,绿地害虫防治工作逐渐成为城市建设发展的重要组成部分。如今随着计算机的普及程度越来越高,以及相关绿地害虫专家咨询系统的缺乏,使绿地害虫专家咨询系统逐渐成为城市害虫预防发展的一种趋势。绿地害虫专家咨询系统是一种计算机辅助程序,它可以使用户通过简单的计算机操作迅速的查询到相关绿地害虫的资料以及预防这些绿地害虫的信息。使用者只需要具备简单的计算机操作常识,就可以在短时间内达到专家咨询的目的。基于此目的,本研究建立了沈阳市绿地害虫专家咨询系统。专家系统前台通过VB6.0设计系统的可视化操作界面,后台通过ACCESS软件建立相关害虫数据库,并把提前收集整理好的沈阳绿地害虫资料存贮到建立好的ACCESS数据库当中。通过软件将前台的可视化操作界面和后台的害虫数据库进行有效的衔接。使用户通过人性化的可视操作界面对繁琐的数据库信息进行有效的筛选。并且在传统专家咨询系统的基础上增加了图像识别功能。使识别过程更加快捷有效。沈阳绿地害虫专家咨询系统主要分为害虫识别,害虫检索,害虫浏览,数据管理和帮助五大模块。害虫识别分为特征识别和图像识别两部分,特征识别是指用户通过操控计算机界面对害虫特征进行层层筛选,以达到最后确定所要识别害虫的目地。图像识别是指通过给含有专家咨询系统的计算机外接可视摄像头对害虫实物进行特征分析,用图像处理的方式达到鉴别害虫的目的。害虫检索分为名称检索,类属检索,分布检索三大类,可以依次通过输入绿地害虫的名称,类属,分布等关键字后对害虫进行数据查询。害虫浏览可以快速的浏览整个数据库的害虫资料信息。由于绿地害虫日益呈现多样化以及害虫抗药性的逐渐增强,数据库收集的害虫资料和预防信息也需要同步更新,因此本系统相应的增加了数据管理功能。能够对数据库的害虫信息进行快捷有效的管理。数据管理主要包括害虫数据录入,害虫数据删除,害虫数据修改3个方面。根据这3个方面可以相应的对绿地害虫的中文名称,学名,别名,类属,地理分布,主要危害及特点,形态特征和防止方法进行相应的修改。
赵鑫[5]（2011）在《山东烟田昆虫群落特征和基于GIS对烟田害虫及天敌空间分布区域的研究》文中指出烟草是山东省重要的经济作物,烟草害虫的发生直接影响烟叶的产量和质量。本文研究了山东烟区（主要是鲁沂山种植区和沂蒙山种植区）烟草大田期害虫优势种、昆虫群落特征,并利用地理信息系统（GIS）制作了烟草主要害虫及天敌种群密度的空间分布图,同时分析了各昆虫种群空间分布特点,旨在为害虫的预测预报、综合治理及天敌的保护利用提供理论依据。2009年至2010年,对山东烟区（临沂市、日照市、潍坊市、淄博市和莱芜市）烟草害虫及天敌进行了调查。共发现大田期昆虫51种,其中害虫32种,天敌19种。主要害虫有烟蚜、烟粉虱、温室白粉虱、烟青虫和棉铃虫;天敌主要有烟蚜茧蜂、草蛉类和蜘蛛类。在部分县市发现了检疫性害虫烟草潜叶蛾,有扩散蔓延之趋势。对山东烟区14个县区共37个昆虫群落特征进行了分析。2009年诸城市和沂源县烟草昆虫群落的物种最丰富,博山区和苗山镇的物种数最低;2010年沂水县烟草生长后期烟草昆虫群落的物种丰富度最高,沂源县和苍山县烟草生长前期的物种数最低。大部分县区群落多样性指数较低,烟草昆虫群落的优势种群均较突出,结构稳定性差。烟草昆虫群落多样性受烟田气象因子、周围环境、种植品种、人为因素和调查时间等因素的综合制约。利用GIS制作临沂市烟田害虫与天敌种群密度空间分布区域专题图可直观地发现,烟田昆虫的发生程度具有地域性分布特点,两年调查结果基本相似。近缘种群的发生分布有一定的相似性。烟蚜和烟粉虱南部发生较北部重,烟青虫和棉铃虫的发生北部较南部重,温室白粉虱则中西部发生较重。检疫性害虫烟草潜叶蛾在临沂中北部的县发生。天敌与害虫呈现出较明显的跟随现象,主要天敌的空间分布与害虫的空间分布有较好的吻合度。各县气候、地理条件差异和虫源基数等因素都会影响害虫与天敌空间分布的变化。分析全局自相关统计量Moran’s I得出,2010年临沂烟区所调查的昆虫群落中,烟青虫和棉铃虫混合种群在烟草生长过程中一直呈现正空间自相关的空间分布。烟蚜在烟株生长前期呈现负空间自相关性,后期趋于正空间自相关性。温室白粉虱的空间分布由前期的正空间自相关向后期负空间自相关变化。正空间自相关的标准模式图呈现出“高?高”或“低?低”的空间分布,负空间自相关性的标准模式会呈现出“高?低”的空间分布,与本实验所制作的空间分布专题图显示的情况一致。所有研究种群空间分布均存在空间自相关性,但将全局自相关统计量Moran’s I标准化后的Z值都落在惯用标准（可信度p=0.95下的显着性水平）[-1.96,1.96]区间范围内,故相关性不显着,昆虫空间分布及变化会受到害虫自身行为、天敌、环境因子和地域权重的综合影响。
齐岩[6]（2011）在《林农复合经营综合收益预测与分析研究》文中指出改善人类生存环境、维护生态环境安全、实现可持续发展成为各国制定发展战略所秉持的重要理念。此外,近70年内世界人口激增,粮食安全也是全球持续关注的焦点。中国是世界第一人口大国,在2010年又一跃发展成为世界第二大经济体,在国际上越来越发挥大国的作用,在发展低碳经济、减少温室气体排放、进而改善生态环境和全球气候方面,中国也要承担大国应该承担的责任和义务。林农复合经营是能实现集约高效、绿色生态的生产经营方式之一,在保护生态环境的同时增加农业、林业产量。该研究在可持续发展理论和效益主义理论基础上,通过借鉴和发展Hartman木材与生态舒适性产出评价模型,建立林农复合经营综合收益的预测和评价模型,为林农复合经营实践提供经营收益的预测结果、辅助经营决策的支持。应用建立的林农复合经营综合收益预测模型,针对所调研地点的林农复合经营实践开展了实证研究,研究结果表明林农复合经营模式的综合收益较高,林农复合经营模式优于纯林经营或纯农经营模式。研究建立的林农复合经营综合收益的预测模型是在借鉴和发展Hartman木材与生态舒适性产出评价模型的基础上实现的,借此丰富我国在该领域的研究方法和理论模型。第一,Hartman模型本身是森林资源评价的模型,本研究将其引入林农复合经营系统收益的评价；第二,Hartman模型本身不包括农业经营方面的相关收益,研究将把这部分收益纳入评价体系,对原模型进行了发展。在此基础上,将林农复合经营综合收益预测模型应用于信息系统,对林农复合经营综合收益预测与经营决策支持系统进行原型设计,用以辅助、支持农民在经营项目选择方面、以及经营周期的确定等方面的决策,体现出研究的实用性。
万涛[7]（2010）在《招引保护大斑啄木鸟自然控制光肩星天牛研究》文中进行了进一步梳理光肩星天牛Anoplophora glabripennis （Motschulsky）是重要的林木蛀干害虫,20世纪80年代以来,在我国三北防护林地区危害猖獗,严重破坏了当地的生态环境,并造成了巨大的经济损失。大斑啄木鸟Picoides major （Linnaeus）在三北防护林地区为留鸟,是杨树天牛的重要捕食性天敌之一。本研究立足于大斑啄木鸟在一定程度上能够抑制杨树天牛发生和危害的事实,在内蒙古乌拉特前旗农田林网防护林区,将光肩星天牛的生态控制和大斑啄木鸟（当地为内蒙亚种P. major wulashanicus Cheng et al.）的招引保护相结合进行研究,填补了国内外招引保护森林益鸟自然控制森林害虫系统研究的空白。主要研究结果如下：1、2005、2006年夏季及2007年春季对大斑啄木鸟天然巢洞的调查发现：大斑啄木鸟通常会选择在旱柳上营巢,但也会选择在成熟的高大杨树上营巢。绝大多数巢洞洞口上方有突起或者洞口有向下倾斜。巢洞距地面平均高度为5.2土0.1 m,并且在2m以上的每个高度等级分布较均匀,但育雏巢洞的平均高度（5.4±0.5 m）通常比普通巢洞略高。巢洞洞口的水平直径平均长度为5.27±0.07 cm,垂直直径为5.66±0.11 cm,二者之间没有显着的线性关系,但洞口大小比较固定。61.43%的巢洞洞口方向集中在北向、东北向和东向,而南向和东南向的最少,仅占5.22%。2、根据天然巢洞的主要特征和传统人工鸟巢的不足,应用正交试验设计并制作了13种旱柳和小美旱杨人工鸟巢。经过1年的野外招引研究发现,钻孔挖空人工鸟巢的招引效果比传统人工鸟巢更好,并且钻孔挖空、天然小突起和天然表皮的小美旱杨人工鸟巢为最佳设计。人工鸟巢的悬挂间距D≧50 m时,人工鸟巢的占有率（37.50%）明显高于悬挂间距D≦20m时（23.93%）。悬挂高度为3.5 m的人工鸟巢的利用率（55.56%）和占有率（28.34%）都低于悬挂高度为4.5 m的人工鸟巢（83.33%和44.45%）。人工鸟巢选择树干北向悬挂为最佳,并且人工鸟巢的洞口方向与自然环境中的成巢情况相似。3、在大斑啄木鸟育雏高峰期,人工巢洞和天然巢洞内对每只雏鸟的平均喂食次数基本相同,分别为17.27次／天和16.73次／天。每天有明显的两个喂食高峰,即清晨6：00-7：00和傍晚19：00-20：00,但也有一个喂食低谷区,即中午11：00-13：00。雌雄亲鸟对雏鸟的喂食次数基本上各40次／天,雄性亲鸟略高,并且天气较差时,雄性亲鸟喂食次数明显高于雌性亲鸟。此外,雄性亲鸟回巢停留时间一般有1-2 min,而雌性亲鸟回巢停留时间大都不足30s。大斑啄木鸟在人工巢洞和天然巢洞内的繁殖成功率相差不大（分别为85.33%和82.50%）,但在人工巢洞内的孵卵率较低。4、冬季野外调查发现,在天牛轻度危害区大斑啄木鸟对光肩星天牛的啄食率为14.91%,中度危害区为19.86%,重度危害区为13.93%。在危害树高6m以上对光肩星天牛的啄食率为27.25%,明显高于6m以下的啄食率16.18%,并且在啄食率较高的危害区和危害树高,对大幼虫的啄食率显着高于小幼虫。室内饲养条件下,大斑啄木鸟对鲜肉粒和天牛幼虫的觅食率始终都是100%,对蛾类的觅食率为58.33%,对植物种子的觅食率为41.67%。大斑啄木鸟对暴露天牛幼虫和暴露鲜肉粒的觅食率分别为91.67%和86.11%,明显高于对隐蔽天牛幼虫和隐蔽鲜肉粒的觅食率（分别为22.22%和19.44%）。但供给食物较少时,也会尽量多地觅食植物种子和隐蔽食物。5、人工鸟巢在冬季的招引效果最好,春季次之,夏季最差。在大斑啄木鸟数量较少或适宜巢树较多的地区,人工招引效果较差。在人工招引的前2年,人工鸟巢的利用率和占有率提高明显,但常在第3或第4年后不再提高。与传统人工鸟巢相比,2007年新设计制作的钻孔挖空小美旱杨人工鸟巢招引效果更好,也更加结实耐用。招引样地内大斑啄木鸟在冬季对光肩星天牛的啄食率最高（33.23±1.39%）,春季次之（27.82±2.06%）,夏季最低（5.45±0.64%）。人工招引能提高大斑啄木鸟对光肩星天牛的自然控制效果,在轻度和中度危害区能有效地降低光肩星天牛虫口密度；但在重度危害区虫口密度较高时,需要结合其它防治措施才能有效地控制光肩星天牛。6、乌拉特前旗地区常用的光肩星天牛防治措施有砍伐除治、萌芽更新、高枝截于、打孔注药、绿色威雷喷雾、多树种合理配置和人工招引大斑啄木鸟。但砍伐树木对生态环境影响较大,且伤口常会招致白杨透翅蛾的危害,而化学防治又会使天牛产生抗药性。与其它防治措施相比,人工招引大斑啄木鸟省时、省力,不污染环境并且能实现可持续控制。初步分析表明,人工招引大斑啄木鸟控制光肩星天牛每年产生的经济效益约1963.5万元,并有利于维持并提高当地的生态环境质量,实现环境与经济的可持续发展。但考虑到人工招引也存在一定的局限性,建议今后在防护林杨树天牛的防治过程中采取人工招引措施为主、其它防治措施为辅的综合治理方法。
李凯[8]（2010）在《农林复合生态系统林带对捕食性节肢动物种群动态的影响》文中认为本文以冀中北部的廊坊市固安县为试验点,对田间最常见的天敌节肢动物——瓢虫、草蛉、蜘蛛的生物生态学、及生存对策进行了为期多年的研究,对农田防护林在农林复合生态系统中的生态调控地位与作用进行评价：1)揭示了农田防护林带对天敌节肢动物具有提供栖息地、繁育地等重要生态作用；首次明确量化出防护林对农田系统的生态作用辐射范围及阈值；得出农田防护林带是天敌节肢动物越冬以及躲避不利环境因子的重要庇护场所。2)通过对天敌节肢动物生活史等重要生物学信息进行系统的研究,以量化的形式揭示出林带——天敌——害虫关系中天敌节肢动物对农田害虫的作用范围。3)多数天敌节肢动物在其生活史的某些阶段有明显的抑制害虫种群增长的作用；天敌对害虫的抑制作用受种群增长的驱动在不同作物间是移动的。4)提出了如何最大限度的保护田间天敌节肢动物种群的方案,如科学规划农田布局,合理构建农田小环境等。在农区常见天敌节肢动物种类及动态方面的研究发现,1)所在研究地区,草蛉、瓢虫、蜘蛛由于其种群数量大、活动能力强成为研究农区最常见的天敌节肢动物；2)在草蛉成虫期,丽草蛉（Chrysopa formosa）是田间优势种；瓢虫的优势种为龟纹瓢虫（Propylea japonica）,次优势种为异色瓢虫（Harmonia axyridis）;蜘蛛的优势种为中华狼蛛（Lycosa sinensis）和中华平腹蛛（Gnaphosa sinensis）;3)各生境优势种组成随季节更替而发生变化：①作物耕种前及耕种早期异色瓢虫及七星瓢虫（Coccinellase ptempunctata）为优势种群,主要分布于林带；②作物生长中后期龟纹瓢虫为优势种群,主要分布于作物生境,且龟纹瓢虫在发生面积、数量及发生时间等方面均占据绝对优势；③蜘蛛在时间序列上有明显的增殖初期,高峰期,衰落期。通过对农林复合体不同栖息生境内的天敌数量对比和空间分布型分析,揭示了天敌对栖息地的选择趋向。草蛉的田间草地带分布密度与草地带宽度非正相关关系显示,宽度在1m左右的草地带有更高的草蛉密度,该结论从农田规划和布局角度有助于提高农田使用效率。草蛉密度在邻近道路区域内呈现出距道路距离越远密度越高的分布规律,说明道路环境对草蛉栖息分布有显着影响；瓢虫种群在不同生境斑块间的迁移现象与林木生长和作物的种植收获有直接关系,甚至在不同时期呈现出不同的空间分布类型；蜘蛛在复杂生境的密度和群落多样性指数均高于比较简单的生境,生境的复杂程度是制约蜘蛛种群密度的一个重要因素。林带对天敌空间分布的影响研究揭示了非作物生境在作物栽种空档期、天敌越冬和种群重建过程中对天敌的支撑功能。研究显示,邻近林带处的草蛉和蜘蛛数量明显更多。林带对天敌的这种效应范围因林带结构不同表现各异,本试验中林带对草蛉的效应范围最大为20m,对蜘蛛的效应范围30m。作物耕种前与生长早期,林带是本土物种得以栖息的重要的、甚至是唯一的生境,成为一些天敌向农田扩展的“种库”,它同时也是许多物种在作物收获后最重要栖息和越冬场所。天敌应对干扰时的生存对策和能力的研究显示,土着物种有非凡的适应性。蜘蛛（中华狼蛛）遇险时的避险策略（逃离90%、钻穴10%）、避险方式（跑-停-望）、避险能力（耕地环境平均逃离速度≧0.26±0.175 m／s,最长跳跃距离可达0.12m,最远逃离距离为13.1±0.444 m）能够有效躲避传统农作活动产生的危害,而本研究展示的仅仅是一个侧面。
李丹[9]（2010）在《速生丰产林机械化培育过程集成服务平台关键技术研究》文中研究表明速生丰产林具有生长周期短、出材量高等特点,对恢复森林资源生态环境,缓解日益紧张的木材资源供求矛盾具有积极而重要的意义。近年来我国加大了对速生丰产林培育的投入力度,但林农和森工企业在培育速生林过程中缺乏有效科学指导,在此背景下,本研究建立了速生丰产林机械化培育过程集成服务平台,提出了面向网络应用的多专题柔性知识管理与推理建模方法,根据此方法分别建立了速生林培育过程专家咨询系统、速生林机械化生产专家系统、速生林生长模型预估与蓄积核算模型组件、速生林虫害防治专家系统,并结合WebGIS技术及门户技术建立了多元化“数字林业”专题应用,为林业信息化建设的网络应用模式进行了有益的探索。本学位论文依托国家“十一五”科技支撑计划项目“东北地区速生丰产林培育技术远程咨询系统”进行了如下几个方面的研究。在分析传统的基于网络应用过程中以面向表结构和表单建模方法来处理多专题信息所存在的缺陷,分别对多专题柔性知识存储方法、柔性知识管理、柔性推理方法进行建模研究,提出了一种柔性结构化的知识管理与推理建模方法并在平台中不同专题系统进行应用,增强了系统的可扩展性和柔性处理能力。速生丰产林培育过程专家咨询系统是针对基层缺乏领域专家指导的现状,以落叶松为研究对象,将培育过程分为割带、整地、刨穴、运苗、植苗、抚育伐方式和采伐方式,通过不同条件的推理过程,为用户提供不同环境下的培育过程咨询服务,此过程采用柔性推理的方法将不同知识结构的7个培育过程进行推理集成。速生丰产林机械化生产专家系统是针对现阶段林业生产过程中机械化程度不高,建立的集成林业机械配型选择、机械保养和机械作业规范等过程的专家系统。其知识提取是在培育过程咨询的基础上将不同培育过程的林业生产机械进行提取,研究了整地机械、造林机械、抚育机械及动力机械选择配型的推理算法,并实现集成推理过程。速生丰产林材积预估与核算模型组件是以黑龙江省林口林业局为示范区,通过对长白落叶松全林分生长模型进行研究,建立了全林分林木生长模型预估组件（横断面积生长模型、平均胸径生长模型、平均树高生长模型、公顷株数生长模型、公顷蓄积生长模型）,为用户提供不同参数生长过程的预估模拟；并根据黑龙江省地方材积表建立的以落叶松为代表的4种速生树种的单株蓄积量核算模型组件,并在此基础上开发了模型管理组件,对相应模型组件参数进行管理维护。速生丰产林虫害防治集成专家系统是针对速生林在生长过程中易受到森林虫害的危害,在研究东北地区主要虫害诊断、发生期预测、发生量预测、防治方法、损失预估模型的基础上,以集成化的形式建立的速生丰产林虫害防治集成专家系统,为用户提供系统化的虫害防治服务,在应用中对速生丰产林材积预估与核算模型组件进行调用,可以对虫害的蓄积损失进行预估,并获得虫害防治收益预测。速生丰产林WebGIS及门户集成平台是针对以上4个应用专题软件进行的系统应用集成。WebGIS可将模型组件预估的结果以地图为载体进行可视化显示,以多元化形式反映数据的动态变化规律,从而提高决策过程中的合理性与科学性；门户技术集成是将整个专题软件及平台进行整合,为不同专题软件提供统一访问入口和后台管理功能,为用户提供全方位的服务平台解决方案。本论文的研究成果可为林农和基层森工企业在营造速生丰产林过程中提供理论指导和技术支持,为“数字林业”建设提供了完整范例,同时也对其他行业应用领域（如农业、水利等）服务平台建设具有一定的指导意义和借鉴价值。
李成赞[10]（2009）在《森林病虫害诊断及害虫预报专家系统的研建》文中进行了进一步梳理森林病虫害是对森林资源造成严重危害的重要因素之一,基层林农对病虫害诊治知识匮乏,盲目防治或者防治不及时,都会造成经济损失。我国森林病虫害防治专业人才缺乏,如果不及时为基层林农提供服务,将严重制约林业生产及其可持续发展。针对现实情况,本研究在结合研究国内外现状的基础上,结合森林病虫害以及林业信息化相关领域知识,针对森林病虫害诊断的实际需求,采用正向和反向相结合的推理机制,进行森林病虫害诊断专家系统推理机的研究,具有很强的现实指导意义。本着面向基层林农的设计宗旨,本文主要完成森林病虫害的识别、病虫害诊断专家系统知识表示的研究、系统推理机的设计以及各功能模块的设计和实现工作。最终成功设计了森林病虫害诊断知识库,建立了实用、规范的森林病虫害诊断及害虫预报专家系统。使病虫害诊断更加准确、诊断过程更加易于操作,满足缺乏专业知识的普通林农的需要。同时,采用合理的害虫预测预报模型,使害虫的预测预报工作更加准确。进一步提高了森林病虫害诊断以及害虫预报系统的应用能力,使森林病虫害诊断及害虫预报专家系统更好地为基层林农服务。
二、专家咨询系统在杨树害虫综合治理中的应用（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、专家咨询系统在杨树害虫综合治理中的应用（论文提纲范文）
（1）基于Web的河北省园林植物病虫害诊断系统框架构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 人工智能、知识工程和专家系统 |
| 1.2.1 人工智能 |
| 1.2.2 知识工程 |
| 1.2.3 专家系统 |
| 1.3 与课题相关的国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 2 与系统相关的信息技术 |
| 2.1 软件体系结构 |
| 2.2 静态页面技术和动态页面技术 |
| 2.2.1 静态页面技术 |
| 2.2.2 动态页面技术 |
| 2.3 数据库技术 |
| 3 研究内容和方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 4 系统需求分析和整体设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统设计原则 |
| 4.3 系统整体框架结构设计 |
| 4.3.1 系统开发技术路线 |
| 4.3.2 系统功能描述 |
| 4.3.3 系统的结构 |
| 4.3.4 系统的逻辑结构 |
| 4.3.5 知识库的建立 |
| 4.3.6 数据库的建立 |
| 4.3.7 推理机制的设计 |
| 5 系统模块的实现 |
| 5.1 开发工具的选择和开发环境 |
| 5.1.1 开发工具的选择 |
| 5.1.2 系统开发环境 |
| 5.2 系统主页面的实现 |
| 5.3 诊断功能的实现 |
| 5.4 查询模块的实现 |
| 5.4.1 病害图集查询模块的实现 |
| 5.4.2 虫害图集查询模块的实现 |
| 6 系统的初步应用 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（2）服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究概述 |
| 1.1.1 研究目的和意义 |
| 1.1.2 面向农林服务的信息系统研究的历史与现状 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 2 研究的林学与信息技术基础概述 |
| 2.1 研究的林学基础 |
| 2.1.1 森林培育与立地基本概念 |
| 2.1.2 林分结构 |
| 2.1.3 林分生长与收获模型 |
| 2.2 专家系统与决策支持系统 |
| 2.2.1 专家系统 |
| 2.2.2 决策支持系统 |
| 2.3 开发技术 |
| 2.3.1 JAVA EE与.NET开发技术 |
| 2.3.2 可视化技术 |
| 2.4 小结 |
| 3 森林培育专家决策支持系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统网络结构和体系结构设计 |
| 3.2.2 系统开发环境 |
| 3.2.3 系统总体框架设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.4 小结 |
| 4 森林培育专家系统设计与实现 |
| 4.1 决策提问流程设计 |
| 4.1.1 知识库设计 |
| 4.1.2 专家系统推理算法设计 |
| 4.2 交互式问答程序实现 |
| 4.3 小结 |
| 5 林分生长收获的可视化 |
| 5.1 林分生长收获曲线的实现 |
| 5.1.1 林分生长收获模型库设计 |
| 5.1.2 林分生长收获曲线功能的实现 |
| 5.2 林分结构的可视化实现 |
| 5.2.1 林分空间分布格局二维可视化 |
| 5.2.2 树木和林分三维可视化探讨 |
| 5.3 小结 |
| 6 后台管理系统的设计与开发 |
| 6.1 后台管理系统需求分析 |
| 6.2 后台管理系统功能设计 |
| 6.3 后台管理系统用户角色与管理数据表设计 |
| 6.4 后台管理系统开发与实现 |
| 6.4.1 用户登录界面实现 |
| 6.4.2 管理员首页实现 |
| 6.5 小结 |
| 7 系统安全性研究 |
| 7.1 用户身份认证 |
| 7.2 数据加密技术 |
| 7.2.1 DES加密算法 |
| 7.2.2 MD5加密算法 |
| 7.3 数据库安全防护 |
| 7.3.1 SQL Server的安全性控制方法与角色管理 |
| 7.3.2 存储过程 |
| 7.4 小结 |
| 8 系统运行实例 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（3）基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| English Catalog |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与前沿内容 |
| 1.2.1 粗糙集理论的现状、发展及其应用概况 |
| 1.2.2 专家系统的发展及国内外研究现状 |
| 1.2.3 森林病虫害预测预报研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.2 实现的技术路线 |
| 1.4 研究区域概况 |
| 1.4.1 研究区域自然地理概况 |
| 1.4.2 研究区域森林概况 |
| 1.4.3 研究区域主要森林病虫害 |
| 1.5 论文组织 |
| 2 粗糙集理论研究及问题分析 |
| 2.1 知识与分类 |
| 2.2 粗糙集的基本概念 |
| 2.2.1 粗糙集的下近似集和上近似集 |
| 2.2.2 近似与成员关系 |
| 2.2.3 知识约简 |
| 2.2.4 知识表达系统 |
| 2.2.5 决策表 |
| 2.2.6 区分矩阵与区分函数 |
| 2.3 粗糙集理论的特点 |
| 2.4 基于粗糙集理论的森林病虫害问题分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 森林病虫害的主要影响因子分析 |
| 3.1 影响森林病虫害发生发展的因素 |
| 3.2 气象条件对森林病虫害的影响 |
| 3.2.1 温度对森林病虫害的影响 |
| 3.2.2 湿度和降水量对森林病虫害的影响 |
| 3.2.3 光对森林病虫害的影响 |
| 3.2.4 风对森林病虫害的影响 |
| 3.3 森林病虫害的主要影响因子模拟模型 |
| 3.3.1 温度和太阳辐射量的模拟模型 |
| 3.3.2 湿度和降水量的模拟模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 森林病虫害预测预报模型 |
| 4.1 森林虫害预测预报 |
| 4.1.1 森林害虫发生期预测 |
| 4.1.2 森林害虫发生量预测 |
| 4.2 森林病害预测预报 |
| 4.2.1 森林病害发生期预测预报 |
| 4.2.2 森林病害发生量预测预报 |
| 4.3 基于粗糙集理论的森林病虫害预测预报 |
| 4.3.1 病虫害数据预处理 |
| 4.3.2 条件属性集的约简 |
| 4.3.3 规则的提取与约简 |
| 4.4 病虫害预测预报模型验证及精度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 森林病虫害危害程度预测及损失评估 |
| 5.1 森林病虫害损失评估的理论基础 |
| 5.1.1 森林病虫害损失评估的基本概念 |
| 5.1.2 森林病虫害经济损失评估的主要理论依据 |
| 5.1.3 森林病虫害经济损失的指标体系 |
| 5.1.4 森林病虫害的评估原则 |
| 5.2 森林病虫害危害程度预测及直接经济损失评估 |
| 5.2.1 森林虫害危害程度预测及损失评估 |
| 5.2.2 森林病害危害程度预测及损失评估 |
| 5.3 森林病虫害危害程度预测及间接经济损失评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 森林病虫害预报预报专家系统 |
| 6.1 病虫害预测预报专家系统的总体结构 |
| 6.1.1 病虫害预测预报专家系统的总体架构设计 |
| 6.1.2 病虫害预测预报专家系统的模块功能分析 |
| 6.1.3 病虫害预测预报专家系统流程设计 |
| 6.2 病虫害预测预报专家系统知识库的设计 |
| 6.2.1 森林病虫害预测预报的知识获取 |
| 6.2.2 森林病虫害预测预报的知识表示 |
| 6.2.3 森林病虫害预测预报知识库的设计 |
| 6.2.4 森林病虫危害程度预测及损失评估知识库的设计 |
| 6.3 病虫害预测预报专家系统推理机的设计 |
| 6.3.1 专家系统推理机控制策略 |
| 6.3.2 专家系统推理机的设计 |
| 6.4 专家系统功能的实现 |
| 6.4.1 专家系统重要模块及其功能实现 |
| 6.4.2 系统运行的软、硬件环境 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表旳学术论文 |
| 致谢 |
（4）沈阳市绿地害虫专家咨询系统的建立（论文提纲范文）
| 1 绪论 |
| 1.1 绿地害虫专家咨询系统简介 |
| 1.2 论文研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究创新 |
| 1.5 数据库开发工具软件简介 |
| 1.5.1 Access 数据库介绍 |
| 1.5.2 Access 数据库的功能 |
| 1.6 系统开发工具软件简介 |
| 1.6.1 可视化编程 |
| 1.6.2 面向对象的程序设计 |
| 1.6.3 结构化程序设计语言 |
| 1.6.4 数据库访问 |
| 1.7 研究步骤 |
| 1.7.1 沈阳市绿地害虫专家咨询系统的建立 |
| 1.7.2 图像识别技术的应用 |
| 1.7.3 绿地害虫专家咨询系统与图像识别技术的相结合 |
| 2 系统开发与总体结构设计 |
| 2.1 创建数据库 |
| 2.1.1 创建数据表 |
| 2.1.2 其它数据库对象建立 |
| 2.2 系统框架及各模块功能概述 |
| 2.3 系统各模块设计 |
| 2.3.1 害虫识别--特征识别模块 |
| 2.3.2 害虫识别--图像识别模块 |
| 2.3.3 害虫检索模块 |
| 2.3.4 害虫浏览模块 |
| 2.3.5 害虫数据管理模块 |
| 3 昆虫标本图像预处理 |
| 3.1 昆虫自动识别技术概述 |
| 3.2 整体设计 |
| 3.3 硬件部分的搭建 |
| 3.4 中值滤波 |
| 3.5 阀值分割 |
| 3.6 数学形态学操作 |
| 3.7 数学形态学在本文研究中的应用 |
| 3.8 边缘检测 |
| 3.8.1 基于一阶导数的边缘检测 |
| 3.8.2 二阶导数的边缘检测 |
| 3.9 特征测量与提取 |
| 3.9.1 关于周长L |
| 3.9.2 形状复杂性e |
| 3.9.3 圆形性R0 |
| 3.9.4 面积S |
| 3.9.5 孔洞数 |
| 3.9.6 偏心率E |
| 3.9.7 似圆度R |
| 4 模板匹配与模式识别技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 统计模式识别之几何分类法 |
| 4.2.1 函数的线性判别 |
| 4.2.2 最小距离分类器 |
| 4.2.3 最近邻域分类法 |
| 4.3 本文研究中选用的分类方法 |
| 4.4 算法设计 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本系统的特点 |
| 5.2 存在的不足 |
| 5.2.1 数据的收集 |
| 5.2.2 害虫的识别 |
| 5.3 专家咨询系统未来发展方向 |
| 5.3.1 专家咨询系统数据库的日益完善化 |
| 5.3.2 专家咨询系统的网络化 |
| 5.3.3 专家咨询系统与多学科直接的结合 |
| 参考文献 |
| 在学期间研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
（5）山东烟田昆虫群落特征和基于GIS对烟田害虫及天敌空间分布区域的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 地理信息系统概述 |
| 1.1.1 GIS 的发展动态 |
| 1.1.2 GIS 在昆虫生态学中的应用 |
| 1.1.3 GIS 面模式分析简介 |
| 1.2 山东烟区概述 |
| 1.3 烟草昆虫生态学研究现状 |
| 1.4 展望 |
| 1.5 本研究立题的依据及目的意义 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 山东省烟区概况 |
| 2.2 抽样方法 |
| 2.3 数据分析方法 |
| 2.3.1 烟草害虫及天敌田间群落数量特征分析 |
| 2.3.2 临沂市9 个县烟田主要昆虫空间模式的GIS 分析 |
| 2.3.2.1 空间理论模式 |
| 2.3.2.2 烟草昆虫大田空间模式分析 |
| 2.3.3 临沂市各县区烟田主要昆虫空间分布的GIS 地图绘制 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 烟草害虫及天敌田间群落数量特征分析 |
| 3.1.1 2009 年各县市区烟田害虫及天敌田间群落数量特征分析 |
| 3.1.1.1 各县市区烟田害虫及天敌相对多度分析 |
| 3.1.1.2 各县市区烟田昆虫群落特征分析 |
| 3.1.1.3 讨论 |
| 3.1.2 2010 年各县市区烟田害虫及天敌田间群落数量特征分析 |
| 3.1.2.1 各县市区烟田害虫及天敌相对多度分析 |
| 3.1.2.2 各县市区烟田昆虫群落特征分析 |
| 3.1.2.3 讨论 |
| 3.2 临沂各县区重要烟草昆虫种群制图显示 |
| 3.2.1 临沂各县区昆虫群落单株虫量制图显示 |
| 3.2.1.1 2009 年临沂各县区烟田昆虫群落单株虫量制图显示 |
| 3.2.1.2 2010 年临沂各县区昆虫种群单株虫量制图显示 |
| 3.2.2 临沂各县区重要烟草昆虫种群密度制图显示 |
| 3.2.2.1 烟蚜与烟蚜茧蜂种群分布 |
| 3.2.2.2 粉虱类种群分布 |
| 3.2.2.3 烟青虫和棉铃虫种群分布 |
| 3.2.2.4 蜘蛛类种群分布 |
| 3.2.2.5 草蛉类种群分布 |
| 3.2.2.6 检疫性烟草害虫烟草潜叶蛾种群分布 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 临沂市烟草大田期主要昆虫基于Moran’s I 的空间模式分析 |
| 3.3.1 烟草大田期主要昆虫全局空间统计量Moran’s I 分析 |
| 3.3.1.1 烟草生长前期烟草昆虫优势种全局空间统计量Moran’s I 分析 |
| 3.3.1.2 烟草生长中后期烟草昆虫优势种全局空间统计量Moran’s I 分析 |
| 3.3.2 讨论 |
| 4 结论 |
| 4.1 烟草昆虫群落构成及其优势种 |
| 4.2 烟草昆虫群落特征分析 |
| 4.3 临沂重要烟草昆虫种群制图显示 |
| 4.4 临沂重要烟草昆虫种群空间模式分析 |
| 5 总讨论 |
| 5.1 影响烟草昆虫群落多样性的因素分析 |
| 5.2 影响烟草昆虫种群数量空间分布模式的因素分析 |
| 5.3 烟草昆虫空间分布模式与害虫管理的关系 |
| 5.4 地理信息系统软件的发展 |
| 5.5 地理信息系统害虫综合治理中的发展前景 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 |
| 硕士学位论文内容简介及自评 |
（6）林农复合经营综合收益预测与分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.3.1 林农复合经营的模式研究 |
| 1.3.2 生态收益评价指标及评价方法研究 |
| 1.3.3 经济收益评价指标及评价方法研究 |
| 1.3.4 社会效益等其他效益研究 |
| 1.3.5 综合收益及评价方法研究 |
| 1.3.6 经营决策支持系统研究 |
| 1.4 林农复合经营存在的问题 |
| 1.5 研究的目的和意义 |
| 1.6 研究所要解决的问题 |
| 1.7 研究的主要内容 |
| 1.8 研究方法、步骤、技术路线 |
| 1.9 研究地点 |
| 2 研究的理论基础与技术基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 林农复合经营 |
| 2.2.1 林农复合经营的定义 |
| 2.2.2 林农复合系统的结构类型 |
| 2.3 林农复合经营的综合收益预测模型的理论基础 |
| 2.3.1 可持续发展理论 |
| 2.3.2 效益主义理论 |
| 2.3.3 Hartman木材与生态舒适性产出评价模型 |
| 2.3.4 机会成本与资本收益率 |
| 2.3.5 决策支持系统 |
| 2.4 小结 |
| 3 林农复合经营综合收益预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 调查内容及访谈问题 |
| 3.1.3 发现的问题 |
| 3.2 林农复合经营的综合收益评价指标体系 |
| 3.2.1 林农复合经营系统生态收益评价指标 |
| 3.2.2 林农复合经营系统经济收益评价指标 |
| 3.2.3 林农复合经营系统社会效益评价指标 |
| 3.3 林农复合经营系统的综合收益预测模型构建 |
| 3.3.1 林农复合经营系统的经济收益预测和评价 |
| 3.3.2 林农复合经营系统的生态收益预测和评价 |
| 3.3.3 林农复合经营系统社会效益的定性评价 |
| 3.4 小结 |
| 4 纯林经营综合收益预测及实例分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 纯林经营模式下的综合收益预测 |
| 4.2.1 河北省邢台市永福庄乡纯林经营模式下的综合收益预测 |
| 4.2.2 北京市门头沟区纯林经营模式下的综合收益预测 |
| 4.3 小结 |
| 5 纯农经营综合收益预测及实例分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 纯农经营模式下的综合收益预测 |
| 5.2.1 河北省邢台市任县永福庄乡纯农经营收益预测 |
| 5.2.2 北京市门头沟区黄安坨村纯农经营收益预测 |
| 5.3 小结 |
| 6 林农复合经营综合收益预测及实例分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 河北省邢台市任县永福庄乡林农复合经营综合收益预测 |
| 6.2.1 研究数据 |
| 6.2.2 计算与分析 |
| 6.2.3 永福庄乡林农复合经营模式的优选 |
| 6.3 北京市门头沟区黄安坨村林农复合经营综合收益预测 |
| 6.3.1 研究数据 |
| 6.3.2 计算与分析 |
| 6.3.3 北京市门头沟区黄安坨村林农复合经营模式的优选 |
| 6.4 林农复合经营社会效益的定性分析 |
| 6.5 小结 |
| 7 林农复合经营综合收益预测与决策支持系统的研究 |
| 7.1 系统设计 |
| 7.1.1 设计原则 |
| 7.1.2 系统功能设计 |
| 7.1.3 数据流程 |
| 7.1.4 数据库设计 |
| 7.2 复合经营综合收益预测的系统运行实例 |
| 7.3 小结 |
| 8 研究结论和展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.1.1 研究成果 |
| 8.1.2 研究不足 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表1 引用调研数据列表 |
| 附表2 引用参考数据及模型列表 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（7）招引保护大斑啄木鸟自然控制光肩星天牛研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 杨树天牛的发生及防治现状 |
| 1.2.1.1 杨树天牛及其发生情况 |
| 1.2.1.2 杨树天牛的防治现状 |
| 1.2.2 大斑啄木鸟研究现状 |
| 1.2.2.1 形态及分布 |
| 1.2.2.2 栖息地和巢位研究 |
| 1.2.2.3 繁殖习性 |
| 1.2.2.4 觅食习性 |
| 1.2.2.5 保护和利用现状 |
| 1.2.3 食虫鸟类与农林害虫的关系 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究思路和主要内容 |
| 2 研究区域自然概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 土壤特征 |
| 2.4 植被特征 |
| 2.5 常见鸟类及蛀干害虫 |
| 3 大斑啄木鸟天然巢洞特征研究 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 调查方法 |
| 3.1.2 数据处理 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 营巢树种特点 |
| 3.2.2 巢洞上方的突起及倾斜 |
| 3.2.3 巢洞高度分布 |
| 3.2.4 巢洞洞口大小 |
| 3.2.5 巢洞洞口方向分布 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 3.3.1 营巢树种 |
| 3.3.2 突起和倾斜 |
| 3.3.3 巢洞高度 |
| 3.3.4 巢洞洞口大小及方向 |
| 3.4 小结 |
| 4 人工鸟巢设计制作及招引技术研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 人工鸟巢的设计与制作方法 |
| 4.1.2 人工鸟巢的加工设备及改进 |
| 4.1.3 样地设置及人工鸟巢悬挂 |
| 4.1.3.1 样地设置 |
| 4.1.3.2 悬挂人工鸟巢 |
| 4.1.4 招引效果调查及数据处理 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 人工鸟巢的最佳设计 |
| 4.2.1.1 旱柳人工鸟巢 |
| 4.2.1.2 小美旱杨人工鸟巢 |
| 4.2.2 加工设备改进前后的加工效果对比 |
| 4.2.3 两种材质人工鸟巢的招引效果 |
| 4.2.4 不同悬挂设置的招引效果 |
| 4.2.4.1 悬挂间距 |
| 4.2.4.2 悬挂高度 |
| 4.2.5 洞口方向分布 |
| 4.3 结论与讨论 |
| 4.3.1 营巢材质的选择 |
| 4.3.2 设计与制作技术 |
| 4.3.3 悬挂技术 |
| 4.3.4 研究展望 |
| 4.4 小结 |
| 5 人工巢洞内大斑啄木鸟的繁殖习性研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 样地设置 |
| 5.1.2 育雏期回巢喂食行为观察 |
| 5.1.3 人工巢洞与天然巢洞繁殖成功率调查 |
| 5.1.4 数据处理与分析 |
| 5.2 结果和分析 |
| 5.2.1 育雏期回巢喂食行为 |
| 5.2.1.1 亲鸟回巢喂食次数 |
| 5.2.1.2 雌雄亲鸟回巢喂食的行为差异 |
| 5.2.2 人工巢洞与天然巢洞繁殖成功率比较 |
| 5.3 结论与讨论 |
| 5.3.1 大斑啄木鸟育雏期的活动习性 |
| 5.3.2 大斑啄木鸟的繁殖特性 |
| 5.4 小结 |
| 6 大斑啄木鸟觅食选择的初步研究 |
| 6.1 冬季对光肩星天牛幼虫的选择性捕食 |
| 6.1.1 样地选择及研究方法 |
| 6.1.1.1 样地设置 |
| 6.1.1.2 调查方法 |
| 6.1.1.3 数据处理 |
| 6.1.2 结果与分析 |
| 6.1.2.1 在不同程度危害区的选择性 |
| 6.1.2.2 在不同危害树高的选择性 |
| 6.1.3 结论与讨论 |
| 6.2 室内饲养条件下大斑啄木鸟的觅食选择研究 |
| 6.2.1 预备试验 |
| 6.2.1.1 材料和方法 |
| 6.2.1.2 结果及分析 |
| 6.2.2 材料及方法 |
| 6.2.2.1 试验材料 |
| 6.2.2.2 研究方法 |
| 6.2.2.3 数据处理 |
| 6.2.3 结果与分析 |
| 6.2.3.1 对不同种类食物的选择性 |
| 6.2.3.2 对暴露食物和隐蔽食物的选择性 |
| 6.2.4 结论与讨论 |
| 6.2.4.1 对不同种类食物的选择 |
| 6.2.4.2 对暴露食物和隐蔽食物的选择 |
| 6.3 小结 |
| 7 招引效果及对光肩星天牛自然控制效果研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 样地设置 |
| 7.1.2 调查方法 |
| 7.1.2.1 招引效果调查 |
| 7.1.2.2 对光肩星天牛自然控制效果调查 |
| 7.1.3 数据处理 |
| 7.2 结果和分析 |
| 7.2.1 人工鸟巢的招引效果监测 |
| 7.2.1.1 不同季节的招引效果 |
| 7.2.1.2 招引效果的长期监测 |
| 7.2.1.3 不同研究地区的招引效果 |
| 7.2.2 人工招引的自然控制效果 |
| 7.2.2.1 不同季节的自然控制效果对比 |
| 7.2.2.2 招引前后的自然控制效果对比 |
| 7.2.2.3 招引样地与对照样地的自然控制效果对比 |
| 7.3 结论与讨论 |
| 7.3.1 人工鸟巢的招引效果 |
| 7.3.2 人工招引的自然控制效果 |
| 7.4 小结 |
| 8 人工招引的效益分析和应用前景 |
| 8.1 当地常用光肩星天牛防治方法 |
| 8.1.1 砍伐除治 |
| 8.1.2 萌芽更新 |
| 8.1.3 高枝截干 |
| 8.1.4 打孔注药 |
| 8.1.5 绿色威雷喷雾 |
| 8.1.6 多树种合理配置 |
| 8.1.7 人工招引大斑啄木鸟 |
| 8.2 各种方法优缺点比较 |
| 8.3 人工招引的效益分析 |
| 8.3.1 经济效益 |
| 8.3.2 生态效益 |
| 8.3.3 社会效益 |
| 8.4 人工招引的应用前景 |
| 9 总结和展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 研究特色与创新之处 |
| 9.2.1 研究特色 |
| 9.2.2 创新之处 |
| 9.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
| 在读期间所获得成果目录清单 |
| 致谢 |
| 附图 |
（8）农林复合生态系统林带对捕食性节肢动物种群动态的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景概述 |
| 1.1.1 农产品安全问题的警示 |
| 1.1.2 有害生物生态调控理念 |
| 1.1.3 生物防治的历史与应用 |
| 1.1.4 农林复合态系统的产生 |
| 1.1.5 农林复合结构与多样性 |
| 1.1.6 农林复合生防研究现状 |
| 1.2 相关资料综述 |
| 1.2.1 捕食性天敌及应用 |
| 1.3 主要捕食性天敌 |
| 1.3.1 草蛉类 |
| 1.3.2 瓢虫类 |
| 1.3.3 蜘蛛类(游猎型) |
| 第二章 试验区及样地概况 |
| 2.1 试验区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 土壤类型 |
| 2.1.4 植被特点 |
| 2.1.5 农作方式 |
| 2.2 样地概述 |
| 第三章 林带对草蛉种群分布的影响 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 调查内容与方法 |
| 3.1.2 数据处理与分析 |
| 3.2 结果分析 |
| 3.2.1 不同播种期玉米田蚜虫及草蛉种群季节动态及相关性 |
| 3.2.2 5种作物田草蛉种群季节动态 |
| 3.2.3 草蛉对蚜虫的控制作用分析 |
| 3.2.4 草蛉对不同栖息地的选择趋向 |
| 3.2.5 田间草地带不同宽度段草蛉的分布 |
| 3.2.6 距林带不同距离草蛉分布 |
| 3.2.7 距道路不同距离草蛉分布 |
| 3.2.8 草蛉对产卵场所的选择趋向 |
| 3.2.9 春耕期不同林带草蛉分布 |
| 3.2.10 秋后草蛉幼虫在林带的分布格局 |
| 3.2.11 草蛉对越冬场所的选择 |
| 3.3 小结与讨论 |
| 3.3.1 播种期对玉米田蚜虫发生及草蛉控害作用的影响 |
| 3.3.2 作物蚜虫与草蛉种群季节动态 |
| 3.3.3 草蛉对栖息地的选择趋向 |
| 3.3.4 草蛉分布与田间草地带宽窄的关系 |
| 3.3.5 草蛉分布与距林带远近的关系 |
| 3.3.6 道路干扰对草蛉分布的影响 |
| 3.3.7 草蛉对产卵场所的选择 |
| 3.3.8 秋后草蛉幼虫分布格局 |
| 3.3.9 草蛉对越冬场所的选择 |
| 3.3.10 草蛉对作物蚜虫的控制 |
| 第四章 林带对瓢虫种群分布的影响 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 调查内容与方法 |
| 4.1.2 数据分析方法 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.2.1 不同时期各种瓢虫多度统计及优势种 |
| 4.2.2 不同生境瓢虫种群特征及优势种 |
| 4.2.3 不同生境瓢虫种群季节动态 |
| 4.2.4 不同生境瓢虫种群聚类分析 |
| 4.2.5 不同作物田块蚜虫与瓢虫种群季节动态 |
| 4.2.6 瓢虫与蚜虫发生的相关分析 |
| 4.2.7 瓢虫优势种群空间格局 |
| 4.2.8 距林带不同距离瓢虫分布 |
| 4.2.9 瓢虫幼虫,卵及蛹分布动态 |
| 4.2.10 春耕期不同林带瓢虫分布 |
| 4.3 小结与讨论 |
| 4.3.1 作物虫害及优势天敌种群季节动态 |
| 4.3.2 天敌与害虫的种群动态及时空关联关系 |
| 4.3.3 不同生境优势瓢虫的动态变化 |
| 4.3.4 播种期对玉米田虫害发生及天敌控害作用的影响 |
| 4.3.5 播种期作物田的虫害发生与瓢虫的控害作用 |
| 4.3.6 瓢虫对栖息地的选择趋向 |
| 4.3.7 林带在天敌越冬及种群重建中的作用 |
| 4.3.8 瓢虫种群效能评价 |
| 4.3.9 实现瓢虫种群调控的方法与可行性 |
| 第五章 林带对游猎型蜘蛛分布的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 调查内容与方法 |
| 5.1.2 数据分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 3种生境蜘蛛群落特征及优势种 |
| 5.2.2 蜘蛛避险能力调查 |
| 5.2.3 农田、田埂、林带3种生境内优势种蜘蛛的动态变化 |
| 5.2.4 两个样地内优势种蜘蛛的动态变化 |
| 5.2.5 不同林带优势种蜘蛛季节动态 |
| 5.2.6 农田与边缘林带内蜘蛛群落特征分析 |
| 5.2.7 林下坑洼生境与普通生境优势种蜘蛛数量对比 |
| 5.2.8 距林带不同距离蜘蛛分布 |
| 5.2.9 农事活动对蜘蛛种群分布的影响 |
| 5.2.10 时间序列上的聚类分析 |
| 5.2.11 4种生境蜘蛛种群的越冬情况调查 |
| 5.3 小结与讨论 |
| 5.3.1 不同生境内优势种蜘蛛的动态变化 |
| 5.3.2 林带对天敌分布的影响效应 |
| 5.3.3 林带在天敌越冬及种群重建中的作用 |
| 5.3.4 农事活动对蜘蛛种群分布的影响 |
| 5.3.5 时间序列上的聚类分析 |
| 5.3.6 蜘蛛越冬情况及迁移能力调查 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 农区常见天敌节肢动物种类及动态 |
| 6.2 天敌节肢动物的控虫效能 |
| 6.3 耕种制度与作物受损程度 |
| 6.4 天敌节肢动物的生境选择 |
| 6.5 林带对天敌空间分布的影响 |
| 6.6 天敌应对干扰时的生存对策 |
| 6.7 结语 |
| 文中物种中文名称与学名 |
| 1) 节肢动物 |
| 2) 植物 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（9）速生丰产林机械化培育过程集成服务平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 网络化集成服务平台研究 |
| 1.2.1 速生林机械化培育过程集成服务平台含义 |
| 1.2.2 速生林机械化培育过程集成服务平台关键技术 |
| 1.2.3 速生林机械化培育过程集成服务平台软件设计 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络化集成平台研究现状 |
| 1.3.2 林业信息化研究现状 |
| 1.4 本文研究主要内容及技术路线 |
| 1.4.1 业务流程技术路线 |
| 1.4.2 平台实现技术路线 |
| 1.5 论文组织 |
| 2 网络平台设计与集成方法研究 |
| 2.1 服务平台建设规范原则 |
| 2.2 服务平台系统计算模式 |
| 2.3 服务平台网络架构 |
| 2.3.1 网络控制中心建设 |
| 2.3.2 信息中心建设 |
| 2.3.3 信息发布平台建设 |
| 2.4 基于中间件技术集成方法研究 |
| 2.4.1 中间件技术 |
| 2.4.2 中间件集成方法研究 |
| 2.5 多专题柔性知识管理与推理建模 |
| 2.5.1 柔性系统 |
| 2.5.2 柔性建模知识存储模型 |
| 2.5.3 柔性建模方法研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 速生丰产林培育过程咨询集成专家系统 |
| 3.1 培育过程与知识组织 |
| 3.1.1 知识获取 |
| 3.1.2 林业信息标准化 |
| 3.1.3 知识表示 |
| 3.1.4 培育过程知识组织 |
| 3.2 培育过程推理机设计 |
| 3.2.1 推理机设计 |
| 3.2.2 冲突消解方法 |
| 3.3 培育过程柔性推理实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 速生丰产林机械化生产专家系统 |
| 4.1 培育机械选择与配型柔性推理 |
| 4.1.1 培育机械配型知识组织 |
| 4.1.2 培育机械配型推理机设计 |
| 4.1.3 培育机械配型柔性推理集成 |
| 4.2 培育机械化作业与保养 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 速生丰产林材积预估与核算模型组件集成 |
| 5.1 林分生长与收获模型 |
| 5.1.1 单木模型 |
| 5.1.2 全林分模型 |
| 5.1.3 径阶分布模型 |
| 5.2 速生丰产林材积预估组件集成 |
| 5.2.1 全林分生长模型研究 |
| 5.2.2 全林分生长模型组件开发 |
| 5.3 速生丰产林蓄积核算模型组件集成 |
| 5.3.1 树高级立木材积核算模型 |
| 5.3.2 模型组件集成 |
| 5.4 组件模型库管理 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 速生丰产林虫害防治集成专家系统 |
| 6.1 系统集成流程分析 |
| 6.2 虫害诊断集成 |
| 6.2.1 虫害诊断知识组织 |
| 6.2.2 虫害诊断方法集成 |
| 6.3 虫害预测预报柔性推理 |
| 6.3.1 预测预报方法研究 |
| 6.3.2 预测预报柔性推理研究 |
| 6.4 虫害损失预估研究 |
| 6.4.1 虫害损失预估方法研究 |
| 6.4.2 虫害损失预估集成研究 |
| 6.5 虫害防治过程集成 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 基于WebGIS与门户技术的系统平台集成 |
| 7.1 ArcGIS Server平台介绍 |
| 7.1.1 ArcGIS Server组成 |
| 7.1.2 ArcGIS Server体系结构 |
| 7.1.3 ArcGIS Server功能特点 |
| 7.2 ArcGIS Server9.2服务器管理与发布 |
| 7.2.1 ArcGIS Server9.2安装 |
| 7.2.2 ArcGIS Server9.2管理和配置 |
| 7.2.3 WebGIS功能实现 |
| 7.3 门户技术集成 |
| 7.3.1 速生丰产林培育过程平台门户功能分析 |
| 7.3.2 速生丰产林培育过程平台门户功能特点 |
| 7.3.3 速生丰产林培育过程平台门户功能结构 |
| 7.4 平台安全技术 |
| 7.4.1 物理安全 |
| 7.4.2 系统应用安全 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）森林病虫害诊断及害虫预报专家系统的研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究概述 |
| 1.1.1 研究的目的和意义 |
| 1.1.2 国外研究和发展现状 |
| 1.1.3 国内研究和发展现状 |
| 1.1.4 现有系统存在的问题 |
| 1.2 研究方案 |
| 1.2.1 研究的主要内容 |
| 1.2.2 研究的技术路线 |
| 1.4 小结 |
| 2 专家系统的原理、开发技术及病虫害知识 |
| 2.1 专家系统的原理 |
| 2.1.1 专家系统结构 |
| 2.1.2 知识库 |
| 2.1.3 推理机 |
| 2.2 专家系统开发的相关信息技术 |
| 2.2.1 专家系统运行平台 |
| 2.2.2 系统体系结构 |
| 2.2.3 B/S结构专家系统的开发语言 |
| 2.2.4 数据库管理系统 |
| 2.3 森林病虫害知识构成 |
| 2.3.1 森林害虫类型与诊断知识构成 |
| 2.3.2 森林病害类型与诊断知识构成 |
| 2.3.3 森林害虫预测内容与方法 |
| 2.4 小结 |
| 3 系统总体分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统的总体设计 |
| 3.2.1 系统总体结构 |
| 3.2.2 系统功能结构 |
| 3.3 小结 |
| 4 专家系统详细设计与实现 |
| 4.1 森林害虫诊断专家系统设计 |
| 4.1.1 森林害虫诊断专家系统的框架结构 |
| 4.1.2 森林害虫诊断专家系统的知识库设计 |
| 4.1.3 害虫知识库数据整理 |
| 4.1.4 森林害虫诊断专家系统的推理机设计 |
| 4.2 森林病害诊断专家系统设计 |
| 4.2.1 森林病害诊断专家系统的框架结构 |
| 4.2.2 森林病害诊断专家系统的知识库设计 |
| 4.2.3 病害知识库数据整理 |
| 4.2.4 森林病害诊断专家系统推理机设计 |
| 4.3 森林害虫预报专家系统设计 |
| 4.3.1 森林害虫预报专家系统的框架结构 |
| 4.3.2 发生期预测 |
| 4.3.3 发生量预测 |
| 4.4 小结 |
| 5 系统运行实例 |
| 5.1 森林病害诊断专家系统运行实例 |
| 5.1.1 病害诊断 |
| 5.1.2 森林主要病害数据浏览 |
| 5.1.3 森林病虫害常用农药数据库浏览 |
| 5.2 森林害虫诊断专家系统运行实例 |
| 5.2.1 害虫诊断 |
| 5.2.2 森林主要害虫数据浏览 |
| 5.3 森林害虫预测预报系统运行实例 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
四、专家咨询系统在杨树害虫综合治理中的应用（论文参考文献）
- [1]基于Web的河北省园林植物病虫害诊断系统框架构建[D]. 路宗海. 河北农业大学, 2014(03)
- [2]服务于林农的森林培育专家决策支持系统开发[D]. 韩焱云. 北京林业大学, 2012(10)
- [3]基于粗糙集理论的森林病虫害预测模型与算法的研究[D]. 张艳荣. 东北林业大学, 2012(11)
- [4]沈阳市绿地害虫专家咨询系统的建立[D]. 孟庆生. 沈阳大学, 2012(07)
- [5]山东烟田昆虫群落特征和基于GIS对烟田害虫及天敌空间分布区域的研究[D]. 赵鑫. 山东农业大学, 2011(08)
- [6]林农复合经营综合收益预测与分析研究[D]. 齐岩. 北京林业大学, 2011(10)
- [7]招引保护大斑啄木鸟自然控制光肩星天牛研究[D]. 万涛. 北京林业大学, 2010(09)
- [8]农林复合生态系统林带对捕食性节肢动物种群动态的影响[D]. 李凯. 北京林业大学, 2010(09)
- [9]速生丰产林机械化培育过程集成服务平台关键技术研究[D]. 李丹. 东北林业大学, 2010(12)
- [10]森林病虫害诊断及害虫预报专家系统的研建[D]. 李成赞. 北京林业大学, 2009(11)