1. 本选题研究的目的及意义
褐飞虱（NilaparvatalugensStål）是水稻生产中的一种毁灭性害虫，其具有迁飞性强、繁殖速度快、危害程度大等特点，严重威胁着我国水稻的安全生产，尤其是在长江中下游稻区，褐飞虱的发生量大，危害时间长，常年对水稻生产构成严重威胁。
因此，开展褐飞虱迁入量预测研究，对于有效控制褐飞虱的发生和危害，保障水稻稳产高产具有重要意义。
本选题的研究旨在利用支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）建立长江中下游稻区褐飞虱候迁入量预报模型，为科学防控褐飞虱提供理论依据和技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
褐飞虱的迁飞规律及预测一直是国内外昆虫学家和植物保护专家关注的焦点，近年来，随着计算机技术、气象学以及生物学等学科的交叉融合，褐飞虱迁入量预测研究取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在褐飞虱迁飞规律研究方面做了大量工作，并取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以长江中下游稻区为研究区域，收集整理褐飞虱发生情况、气象因子、水稻种植等相关数据，利用支持向量机模型构建褐飞虱候迁入量预报模型，并对模型的精度和可靠性进行评估。
具体研究内容如下：
1.收集和整理长江中下游稻区褐飞虱发生情况、气象因子（如温度、湿度、降雨量、风速风向等）、水稻种植面积和生育期等相关数据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究为主，结合定性分析的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与整理：收集长江中下游稻区近年来褐飞虱发生情况、气象数据、水稻种植面积和生育期等相关数据，并对数据进行清洗、整理和归一化处理，建立数据库。
2.影响因素分析：利用相关性分析、灰色关联度分析等方法，分析不同气象因子、水稻种植面积和生育期等因素对褐飞虱迁入量的影响，筛选出对褐飞虱迁入量影响显著的因素，作为模型的输入变量。
3.模型构建与训练：利用支持向量机模型，构建长江中下游稻区褐飞虱候迁入量预报模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.数据融合：综合利用多源数据，包括褐飞虱发生情况、气象数据、水稻种植面积和生育期等，构建更全面的数据集，为模型提供更丰富的信息，提高模型的预测精度。
2.模型优化：采用支持向量机模型构建褐飞虱候迁入量预报模型，并利用网格搜索法等优化算法对模型参数进行优化选择，提高模型的预测精度和泛化能力。
3.时空分析：利用构建的模型对长江中下游稻区褐飞虱迁入量进行时空变化趋势分析，揭示褐飞虱迁入量的时空动态规律，为制定更有针对性的防控策略提供依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘万才, 张蕾, 郭建华, 等. 基于WRF模式和HYSPLIT模型的褐飞虱迁入路径模拟及风险评估[J]. 生态学报, 2020,40(19):6841-6852.
2.王旭, 刘洋, 程家骅, 等. 气象因子对褐飞虱灯下空中种群数量的影响[J]. 中国农业气象, 2019,40(12):796-806.
3.张春林, 王振营, 程家骅, 等. 基于GIS的江苏省稻飞虱发生空间分异特征[J]. 植物保护, 2021,47(2):99-105.
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