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《基于web gis的棉鈴蟲預(yù)警與決策支持系統(tǒng)》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、摘要本論文以新疆石河子148團(tuán)為研究地點(diǎn)，以棉鈴蟲Helicoverpaal"migeFa(Hiibn州為研究對象，應(yīng)用WebGIS技術(shù)建立該團(tuán)的空間和屬性數(shù)據(jù)庫，結(jié)合功能強(qiáng)大、技術(shù)成熟的ArcIMS(InternetMapServer)軟件作為平臺(tái)開發(fā)工具，開發(fā)了基于WebGIS的棉鈴蟲預(yù)警與決策支持系統(tǒng)，此系統(tǒng)達(dá)到的主要目標(biāo)和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1、詳細(xì)記錄148團(tuán)的環(huán)境因子，如溫度、濕度、作物布局、天敵等，多點(diǎn)調(diào)查生長季節(jié)內(nèi)棉鈴蟲各代的卵、幼蟲和成蟲誘集數(shù)，并結(jié)合這一地區(qū)的棉鈴蟲發(fā)生的歷史數(shù)據(jù)，利用期距預(yù)測、有效積溫預(yù)測等多種預(yù)測方法，建立符合該地區(qū)的棉鈴蟲預(yù)測預(yù)報(bào)模型，分別
2、是越冬代發(fā)生期預(yù)測模型和一、二代始盛期預(yù)測模型、二代發(fā)生程度預(yù)測模型。經(jīng)回測，在1999---2005年間，發(fā)生期預(yù)測模型有5年與實(shí)際值相符，歷史符合率為71．4％，一、二代始盛期預(yù)測模型有6年與實(shí)際值相符，歷史符合率為85．7％，二代發(fā)生程度預(yù)測模型有4年與實(shí)際值相符，歷史符合率為57．1％。2、建立網(wǎng)絡(luò)化的148團(tuán)的空間和屬性數(shù)據(jù)庫，將w曲GIS平臺(tái)和預(yù)測模型相結(jié)合，發(fā)揮各自特點(diǎn)，達(dá)到最優(yōu)化設(shè)計(jì)，將WebGIS技術(shù)應(yīng)用于害蟲預(yù)警、管理和輔助決策等方面，并發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)方便、快捷的優(yōu)點(diǎn)。3、以ArcIMS(InternetMapServer)為開發(fā)平臺(tái)，利用GIS的專題地圖、
3、空間疊置分析，緩沖區(qū)分析等功能，建立基于ArcIMS棉鈴蟲預(yù)警與決策支持系統(tǒng)，經(jīng)過應(yīng)用測試，該系統(tǒng)能提供針對棉鈴蟲的信息管理，進(jìn)行蟲害信息發(fā)布，同時(shí)具有一定預(yù)測預(yù)報(bào)和輔助決策的功能，通過互聯(lián)網(wǎng)，該系統(tǒng)能為更廣大的農(nóng)民服務(wù)。4、WebGIS是GIS發(fā)展的必然趨勢，本論文將WebGIS在害蟲預(yù)警、管理和輔助決策的應(yīng)用上做了初步的研究和運(yùn)用。關(guān)鍵詞：WebGIS，ArcIMS，棉鈴蟲，預(yù)測預(yù)報(bào)AbstractInthispaper,XinjiangShihezi148Missionforthestudysites，Helicoverpaarmigera(Hiibner)forth
4、especialpresentationoftheobjecttothetarget．WebGISapplicationofspacetechnologyandtheestablishmentoftheregimentattributedatabase，withpowerful，maturetechnologyofArclMS(InteractMapServer)software勰aplatformfordevelopmenttools，developedbasedontheArclMSbollwormearlywarninganddecisionsupportsystem
5、，thesystemreachedthemainobjectivesandinnovationaleasfollows：Werecordthecircumstance，temperature，humidity,nutrition，cropcompositionanddistribution，naturalenemydetailyinShihezi148Mission，weinvestigatetheeggs，larvesandmothsofHelicoverpaarmigera(Hiibner)inmanyspotsingrowingseaSon，linkedhistori
6、caldatasofHelicoverpaarmigera(Hiibner)inthearea．Withmanypredictivedialingsofgrowthtempo，date，effectivetemperature．Throughvariousdifferenttimestodifferentforecastingmethodsandtheweightstack，therebyestablishingtheregion’Scottonbollwormpredictionmodels，winteringperiodinthepredictionmodel，firs
7、tandsecond·generationpeakpredictionmodel，alevelIIPredictionmodel．Measuringtheback，in1999．2005，fiveyearsforecastingmodelandtheacmalvalueinlinewithhistoricalrateof71．4percent．oneandsecond-generationmodelshavepredictedpeaksixyearsinlinewiththeacmalvalues，historic
