大数据背景下山东省二代玉米螟发生程度预测模型的构建
大数据技术重塑了周围的世界.农业大数据是大数据的重要组成部分,是大数据理念、技术和方法在农业领域的应用和发展.依靠多年农作物害虫发生的数据积累,使数据转化为监测预警的行动,是大数据思想和理念的具体体现.通过对山东省2003 2013年的平均气温、降水、日照时数、风速等气象资料的相关分析,采用多元线性回归方法,分析预测6月下旬、7月上、中、下旬和8月上旬,玉米螟的发生程度,建立了玉米螟动态气候预测模型.经检验,玉米螟的发生与当地的气象条件有直接的关系,6月下旬、7月上旬、7月下旬和8月上旬模型拟合的准确率分别为91％、77％、69％、和68％.
玉米螟 发生程度 预测模型 大数据技术
杨波 刘勇 牟少敏 温孚江
山东农业大学大数据研究中心 山东泰安271018
国内会议
北京
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2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）