Оценка риска заболевания нематод сосновой древесины в провинции Юньнань на основе технологии 3S
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
......
Глава 1 Введение
1.1 Введение
1.1.1 Предыстория
1.1.2 Цель и значение
1.2 Обзор исследований по заболеванию сосновой лесной нематодой
1.2.1 Обзор исследований происхождения и причин заболевания сосновой лесной нематодой
1.2.2 Обзор исследований насекомых-переносчиков болезни сосновой лесной нематоды
1.2.3 Обзор исследований по мониторингу и профилактике заболеваний сосновой лесной нематодой
1.3 Обзор технологии 3S и ее применения для мониторинга лесных вредителей и болезней и раннего предупреждения
1.3.1 Обзор технологии 3S
1.3.2 Технология 3S и ее применение для мониторинга лесных вредителей и болезней и раннего предупреждения
1.4 Текущее состояние и обзор исследований по оценке риска сосновых древесных нематод в стране и за рубежом
1.4.1 Текущее состояние зарубежных исследований
1.4.2 Состояние отечественных исследований оценки риска развития сосновых древесных нематод на основе традиционных методов
1.4.3 Статус исследований по оценке риска сосновых древесных нематод в Китае на основе технологии 3S
1.4.4 Обзор исследования
1.5 Технический маршрут
1.5.1 Сбор и обработка данных
1.5.2 Распределение хозяев и восприимчивость
1.5.3 Анализ особенностей приспособленности сосновой лесной нематоды и насекомых-переносчиков
1.5.4 Предварительное построение модели распространения сосновой древесной нематоды и уровня риска ее повреждения
1.5.5 Проверка инверсии графика и установление картины пространственного распределения
Глава 2. Методы исследования оценки риска заболевания сосновыми лесными нематодами
2.1 Обзор испытательного полигона
2.2 Рисование карты
2.3 Обработка пространственных данных
2.3.1 Интерполяция пространственных данных
2.3.2 Пространственный анализ
2.3.3 Визуальное выражение пространственных данных
2.4 Метод моделирования модели оценки риска
2.4.1 Множественный регрессионный анализ
2.4.2 Метод Дельфи (метод экспертной оценки)
2.4.3 Аналитическое иерархическое моделирование
Глава 3 Создание системы индексов оценки риска заражения сосновыми древесными нематодами
3.1 Оценка и отбор связанных факторов системы показателей
3.1.1 Скрининг показателей оценки принимающего фактора
3.1.2 Скрининг показателей оценки этиологических факторов
3.1.3 Скрининг показателей оценки факторов насекомых-переносчиков
3.1.4 Скрининг показателей оценки экологических факторов
3.1.5 Оценка и проверка факторов вмешательства человека
3.2 Создание системы индексов оценки риска заражения сосновыми древесными нематодами
3.2.1 Создание системы индексов факторов хозяина
3.2.2 Создание системы индексов патогенных факторов
3.2.3 Создание системы индексов факторов насекомых-переносчиков
3.2.4 Создание системы индексов экологических факторов
3.2.5 Создание системы индикаторов факторов человеческого вмешательства
3.3 Резюме
Глава 4. Сбор и обработка данных о биологических факторах
4.1 Сбор и интерпретация данных о распределении хостов
4.1.1 Источник данных
4.1.2 Предварительная обработка данных
4.1.3 Интерпретация данных дистанционного зондирования
4.2 Сбор и обработка данных о восприимчивости хозяина
4.2.1 Сбор данных о восприимчивости хозяина к заболеванию сосновой лесной нематодой
4.2.2 Обработка данных о восприимчивости хозяина к заболеванию сосновой лесной нематодой
4.2.3 Сбор и обработка данных о степени паразитизма хозяев насекомыми-переносчиками
4.3 Сбор и обработка данных о пригодности сосновых лесных нематод и насекомых-переносчиков
4.3.1 Сбор основных метеорологических данных
4.3.2 Пространственное распределение метеорологических станций
4.3.3 Пространственное непрерывное моделирование метеорологических факторов
4.4 Сбор и обработка данных в провинции Юньнань и прилегающих к ней крупных эпидемических районах
4.4.1 Основная ситуация с очагами эпидемии сосновых древесных нематод в провинции Юньнань
4.4.2 Обработка данных об эпидемических точках провинции Юньнань
4.4.3 Основная ситуация с очагами эпидемии сосновых древесных нематод в окрестностях Юньнани
4.4.4 Обработка данных об очагах эпидемии в провинции Юньнань
4.5 Сбор данных о распространении насекомых-переносчиков
4.6 Предварительное исследование по моделированию инверсии метеорологических факторов с помощью дистанционного зондирования
4.6.1 Предварительная обработка данных MODIS
4.6.2 Обнаружение изображения MODIS
4.6.3 Инверсия температуры поверхности
4.6.4 Инверсия влажности почвы
4.7 Резюме
4.7.1 Сбор и обработка данных о принимающей стороне и данных об очагах эпидемии в провинции Юньнань
4.7.2 Непрерывное пространственное моделирование температурных факторов заболеваний сосновой лесной нематодой и приспособленности насекомых-переносчиков
4.7.3 Предварительное исследование метода определения температуры и влажности поверхности по данным MODIS
Глава 5 Сбор и обработка данных о факторах воздействия окружающей среды и человека
5.1 Сбор и обработка данных о состоянии древостоев
5.1.1 Сбор и обработка данных о структуре леса
5.1.2 Сбор и обработка данных о возрасте деревьев
5.1.3 Сбор и обработка данных индекса вегетации
5.2 Сбор и обработка данных о факторах окружающей среды
5.2.1 Сбор данных о градиентах окружающей среды и факторах человеческой деятельности
5.2.2 Обработка данных коэффициента градиента окружающей среды
5.3 Сбор и обработка данных о факторе человеческого вмешательства
5.3.1 Обработка данных коэффициента трафика
5.3.2 Обработка данных о факторах местоположения жилого помещения
5.4 Резюме
Глава 6 Исследования по созданию модели оценки риска
6.1 Экспертный рейтинг
6.1.1 Составьте экспертную оценочную таблицу
6.1.2 Подсчитайте баллы всех экспертов по оценке по каждому показателю.
6.1.3 Расчет экспертной оценки
6.1.4 Весовой анализ факторов
6.1.5 Комплексный расчет веса
6.1.6 Создание модели AHP
6.2 Создание индикаторных моделей на каждом уровне
6.2.1 Создание пространственной модели принимающего фактора
6.2.2 Создание этиологической подпространственной модели
6.2.3 Создание пространственной модели фактора насекомых-переносчиков
6.2.4 Создание пространственной модели, влияющей на факторы окружающей среды
6.2.5 Создание пространственной модели, подверженной влиянию факторов человеческого вмешательства
6.3 Моделирование приложения и визуальное выражение модели оценки рисков
6.4 Резюме
6.4.1 Определите вес каждого фактора с помощью метода экспертной оценки.
6.4.2 Построение индексных моделей различных уровней, постоянно меняющихся в пространстве
6.4.3 Создание и применение модели оценки рисков
Глава 7. Применение модели оценки риска и анализ конкретного случая
7.1 Анализ риска факторов-хозяев
7.1.1 Обзор риска факторов хозяина
7.1.2 Анализ рисков важных областей
7.1.3 Анализ принимающего риска единиц уездного уровня
7.2 Анализ риска этиологических факторов
7.2.1 Обзор этиологических факторов риска
7.2.2 Анализ рисков важных областей
7.2.3 Анализ рисков уездных единиц
7.3 Анализ риска факторов, связанных с насекомыми-переносчиками
7.3.1 Обзор рисков, связанных с насекомыми-переносчиками
7.3.2 Анализ рисков ключевых областей
7.3.3 Анализ рисков уездных единиц
7.4 Анализ риска воздействия факторов окружающей среды
7.4.1 Обзор рисков воздействия на окружающую среду
7.4.2 Анализ рисков воздействия на окружающую среду в ключевых областях
7.4.3 Анализ рисков уездных единиц
7.5 Анализ риска факторов человеческого вмешательства
7.5.1 Обзор рисков, вызванных вмешательством человека
7.5.2 Анализ рисков ключевых областей
7.5.3 Анализ рисков на уровне округа
7.6 Анализ риска пространственной структуры суперпозиции множества факторов
7.6.1 Комплексный обзор рисков
7.6.2 Анализ рисков ключевых областей
7.6.3 Комплексные риски окружных и районных единиц
7.7 Проверка риска эпидемических участков Жуйли и Вандинг
7.7.1 Проверка создания пространственной модели
7.7.2 Верификационный анализ
7.8 Оценка риска распространения эпидемических участков Жуйли и Вандинг
7.9 Пример динамического моделирования модели оценки риска
7.10 Резюме
Глава 8. Заключение и обсуждение
8.1 Заключение
8.1.1 Создание системы индексов оценки технологических рисков 3S
8.1.2 Непрерывность пространственных данных влияет на создание модели
8.1.3 Предварительная реализация получения метеорологических факторов и индекса растительности по данным MODIS
8.1.4 Установление весовых коэффициентов суждений на основе оценок экспертов
8.1.5 Технология кроссовера и суперпозиции модели многофакторной комплексной оценки
8.1.6 Создание модели оценки космического риска
8.1.7 Анализ применения модели оценки рисков
8.1.8 Анализ случая
8.2 Обсуждение
8.2.1 Трудности и ошибки при сборе данных
8.2.2 Проверка и усовершенствование системы индексов оценки
8.2.3 Недостатки экспертной системы оценки
8.2.4 Недостатки в извлечении метеорологических факторов и индекса растительности из данных MODIS
8.3 Перспективы
8.3.1 Перспективы разработки и построения универсальной платформы оценки риска вредителей и болезней на основе технологии 3S
8.3.2 Перспективы развития и построения моделей прогнозирования
Приложение
Рекомендации
PostScript
......«Оценка риска заболевания сосновыми нематодами в провинции Юньнань на основе технологии 3S»: Сосновая нематода (Bursaphelenchusxylophilus) является важной иностранной нематодой, карантинирующей растения в Китае, и может вызывать разрушительное заболевание сосновых растений.—&- Болезнь сосновой нематоды (сосновая нематодадиоз) внесена в список важных объектов карантина растений в стране и за рубежом. Для него характерны быстрое начало, быстрое распространение, множество типов симптомов и трудная ранняя диагностика, поэтому его называют“Рак сосны&рдкво;. Региональное распространение новых эпидемических очагов болезни сосновой лесной нематоды относительно сконцентрировано. В более поздний период она проявляет признаки масштабного, дальнего и скачкообразного распространения, причем число новых эпидемических очагов на периферии увеличивается один за другим. В 2004 году заболевание сосновой нематодой начало возникать в зоне экономического развития Ваньдин города Жуйли префектуры Дэхун провинции Юньнань, что стало сигналом тревоги для профилактики и борьбы с заболеванием сосновой нематодой в провинции Юньнань.В настоящее время в Юньнани насчитывается около 63 видов хвойных деревьев 20 родов и 6 семейств (включая сорта).Среди них широко распространенные виды деревьев Pinus включают сосну Юньнань (P. yunnanensis), сосну Симао (P. kesiya Royle ex Gordon var. langbianensis), сосну альпийскую (P. densata) и т. д., все из которых являются хозяевами сосновой лесной нематоды.Проведение исследований по оценке риска заболеваний сосновыми нематодами и устранение или снижение вреда от болезней сосновых нематод является важной задачей для защиты экологической среды Юньнани, обеспечения экологической безопасности и обеспечения здорового развития лесной промышленности.
«Оценка риска возникновения нематод в сосновой древесине в провинции Юньнань на основе технологии 3S», написанная Ши Леем, позволила создать слой карты структуры леса, метеорологического распределения, распределения факторов окружающей среды и распределения факторов человеческой деятельности в пространственном масштабе 100 м посредством исследования, сбора, моделирования, моделирования и других средств.После реализации компьютерного моделирования влияния или роли факторов на каждом уровне на основе оценок экспертов была создана модель иерархического анализа многофакторного воздействия на основе показателей на всех уровнях, и эти факторы были выражены в пространственном растре размером 100 м. При поддержке ГИС-системы был реализован расчет наложения карт распределения вероятностей риска каждого фактора и проведена обработка визуальных выражений. Наконец, была получена непрерывная и уточненная модель оценки риска заболевания нематодами сосновой древесины в провинции Юньнань.Результаты показывают, что 38,7% территории провинции Юньнань находится в зоне повышенного риска по заболеванию сосновой лесной нематодой, а 34,51% площади распространения хвойных лесов находятся в зоне повышенного риска.В пределах каждой уездной единицы сосновые леса, расположенные в разных экологических условиях, имеют разные значения риска, которые связаны с удаленностью сосновых лесов от эпидемических зон, транспортных артерий и жилых районов, а также с горным микроклиматом.На примере двух эпидемических очагов в провинции Юньнань посредством расчетов подтверждена высокая точность модели оценки риска.Поскольку значение риска этой модели оценки риска может быть рассчитано для каждой точки сетки (приблизительно 1 кв.м), это значение прогнозирования риска может быть реализовано на конкретных лесных участках. Таким образом, эта модель имеет большую практичность и важное руководящее значение для отдела профилактики лесов при разработке планов профилактики и выборе мер профилактики и контроля.
............