[发明专利]一种基于遥感技术的草原蝗灾渐进式预测方法有效

专利信息
申请号: 201410165284.X 申请日: 2014-04-23
公开(公告)号: CN103955606A 公开(公告)日: 2014-07-30
发明(设计)人: 张显峰;廖春华;潘述铃 申请(专利权)人: 北京大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11360 代理人: 张肖琪
地址: 100871*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 遥感技术 草原 蝗灾 渐进 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及灾害防控与地球观测与导航技术领域,具体涉及一种利用遥感与地理信息系统技术,根据草原蝗虫的发育阶段建立牧区-农区蝗灾渐进式预测的方法,为草原蝗灾的灾情监测与预报提供具有更高预测精度的技术方案。

背景技术

长期以来,蝗虫虫情测报工作被认为是草地管理部门、植保部门的主要任务之一,及时有效地进行蝗虫灾害防治是一项十分迫切的任务。然而我国草原面积十分辽阔,主要分布在西北、华北以及南方山地,交通极为不便,防治人员和防治设备又严重不足,以致在蝗灾防治上有很大的盲目性和被动性。尽管国家和地方每年投入大量防治资金,但收效不显著,常因贻误防治最佳时期而造成重大经济损失。

目前,蝗虫种群滋生与蝗灾灾情监测并没有什么特别有效的办法,国内外文献查阅所见报道也不多,尤其缺少针对草原土蝗的灾情监测预报方法。综合起来看,现有技术中,主要依靠地面的草原观测站定点进行种群密度的观测,根据不同时段蝗虫种群密度的变化,依靠人为主官经验判断的方法进行蝗灾灾情的预测预报。其中,对蝗虫种群发育的预测是关键,目前主要基于生物学方法来进行:(1)根据蝗虫昆虫生活习性的观测和实验,确定蝗虫种群适宜的生长发育环境因子范围(如温湿度);(2)通过蝗虫发育“龄期”的实地观测来分析种群发育情况,从而判断是否会发生蝗灾。比如,一般草原蝗灾观测站会在入冬后选择去年发生蝗灾的区域采集土壤样品,回实验室进行分析蝗虫虫卵密度,结合气象观测,推断虫卵的越冬比例,然后第二年春夏之交之际,再取样观测虫卵孵化状况,以及不同“龄期”的发育状况,从而“定性”地判断某区域发生蝗灾的可能性(风险)及其严重程度。

现有的生物学方法被看作是目前管理部门的主要测报手段,但地理空间的概念往往被忽视。蝗虫测报的目的,不仅要在数量上和发生时间上,而且要在地理位置上掌握蝗灾发生发展情况,需要回答何时、何地、可能发生何种程度的蝗灾,管理部门才能采取有效的灾害防控手段,进行防灾减灾和救灾。忽略了空间信息,仅仅依靠非常局限的点位观测(监测站和气象站点)结果,进行蝗灾灾情的测报,既缺乏准确性,也不足以为管理部门提供支持。事实上,蝗虫测报中涉及的信息绝大部分是与空间位置有关的,其中包括蝗虫本身的调查数据如蝗虫的分布及种群结构、蝗虫密度和虫卵分布,以及各类生境要素的信息。可以认为,在蝗虫测报工作中,空间的概念渗透于从数据获取、数据分析到成果输出的全过程中,处理与空间位置有关的信息正是遥感、地理信息系统的特长。遥感技术的迅速发展,越来越多的传感器在轨运行,且形成了星、天、地一体化的多平台遥感监测系统,为连续、动态地进行大范围监测和提取各种环境信息提供了有力的工具,而且技术上已日渐成熟。利用遥感技术可根据蝗虫赖以生存的生态环境条件进行空间监测,确定蝗灾发生的可能位置,预测蝗灾发生的风险,为植保部门提供蝗灾有效防治的科学依据。同时,地理信息系统可用于空间数据的组织、管理、分析与建模,为蝗灾监测与预测提供空间分析与建模工具。因此利用遥感技术与地理信息系统相结合的方法进行蝗虫监测成为新的趋势。

从当前国内外运用遥感与地理信息系统于蝗虫灾害监测与预报的现状来看,其一,主要集中在利用遥感数据提供较大范围的生境参数刻画,但主要基于遥感分类的方法区分不同的土地覆盖类型,然后根据蝗虫种群发育与绿色植被的密切关系来预报蝗灾发生的可能性;其二,仅仅运用GIS来进行与蝗虫发育有关的生境因子(如气温、降水)的管理、可视化与制图输出等功能。在这些方法中要么缺乏对蝗虫种群发育阶段的描述,要么只是利用了地理信息系统为蝗灾风险预报提供数据管理、可视化或者制图输出等功能,对蝗灾风险预报难以提供真正意义上的决策支持技术方案。

致灾的蝗虫种群大致可区分为具有较强飞行迁移能力的飞蝗(如东亚飞蝗、中亚飞蝗等),以及迁移能力较弱主要依靠本地环境发育演化的草原“土蝗”。草原土蝗的种类较多,如新疆常见的就有10余种之多,而且这两类蝗虫的生活习性以及致灾的过程差别较大。由于蝗虫种群发育受气象、土壤、植被等多种因素的影响,因而某一年某地的蝗虫种群是否会大量繁殖,以致最后形成蝗灾,具有较大的时间和空间不确定性。而因为数据获取困难仅仅根据蝗虫生长习性和一次性的生境要素输入来构建蝗灾风险模型,往往会存在预测误差,这也是当前蝗灾风险预测的难点和问题。

发明内容

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