韶关市早稻白背飞虱成灾特点及相应的控制技术

白背飞虱在早稻中有迁入早、虫口上升快，数量大，在水稻前，中期显害严重等特点，白背飞虱暴发时，二代若虫高峰期虫量与4月份成虫迁入量和迁入频次呈极显著正相关，据此建立了虫害发生程度预测模式，经验证，1990-2002年平均观测准确率达92.7%，同时根据早稻白背飞虱的发生特点，制定出了“重点监测，治二压三”的防治策略和与之相应的控制技术。     

江西早稻白背飞虱主害代虫源性质的研究

根据宜春和赣州稻区10年的虫情资料,分析了早稻白背飞虱主害代虫源性质.结果表明:宜春稻区早稻白背飞虱主害代虫源以5月下旬至6月上旬当地田间虫源和前期迁入虫源为主,近期迁入虫源亦有较大的补充作用.赣州稻区主害代虫源由5月下旬至6月上旬的田间虫源和近期迁入虫源构成,早期迁入虫源对主害代影响很小.     

Goldie*-补模的推广

作为Goldie*-补模的推广,本文引入了主Goldie*-补模.称模M是主Goldie*-补模(主G*-补模),如果对M的任意循环子模X,存在M的补子模Y,使得(X+Y)/?M/X且(X+Y)/Y?M/Y.研究了主G*-补模的一些性质,并证明了若M=M_1M_2,M_1=aM,M_2=bM,a,b是End(MR)的本原幂等元,且对任意N?M,N=aN+bN.则M是主G*-补模当且仅当M1和M2是主G*-补模.     

基于有序Logistic回归模型的北京高校男生有氧能力

为探索北京高校男生有氧能力的影响因素,通过随机抽样法抽取134名18~25岁北京高校男生,空腹抽静脉血测血液指标,用德国MetaMax 3B系统实时监测气体代谢,通过线性递增方案测得VO2max相对值。基于Spearman相关、有序Logistic回归等分析方法进行分析处理。结果表明：北京高校男生有序Logistic回归方程：Ln{P(Y≤1|x)/1-P(Y≤1|x)}=-2.757-0.067*X1-0.025*X2+0.066*X3+0.018*X4-0.009*X5;Ln{P(Y≤2|x)/1-P(Y≤2|x)}=-0.771-0.067*X1-0.025*X2+0.066*X3+0.018*X4-0.009*X5（X1=体重、X2=心率(heart rate, HR)、X3=每搏输出量(stroke volume, SVI)、X4=心室射血时间(ventricular ejection time, VET)、X5=血红蛋白(hemoglobin, HGB)）。回归方程模型系数综合检验步(step)、块(block)、模型(model)检验的P值均小于0.01;拟合优度检验的-2对数似然值(-2LL)为159.374,Cox&SnellR2为0.331,NagelkerkeR2为0.373;预测等级1准确率为45.5%,等级2准确率为100%,等级3准确率为100%,综合为81.8%,说明Logistic回归模型性能良好。Hosmer和Lemeshow检验预测值与观望值无显著性差异（P>0.05）。可见北京高校男生定量负荷心功能、血液指标与有氧能力的多元Logistic回归模型拟合度较好,且HR、SVI、VET、HGB是有氧运动能力的重要预测因素。     

林区啮齿动物群落结构与林木受害关系研究

陕西林区啮齿动物群落可划分为 4个不同的危害类型 .刺槐、油松和侧柏的被害株率 (Y0 1 ,Y0 2 ,Y0 3)和被害死亡株率 (Y1 1 ,Y1 2 ,Y1 3) ,飞播造林 3 0d种子损失率 (Y2 )与地面鼠、地下鼠和蒙古兔的种群密度 (X2 ,X3,X4 )的逐步多元回归模型为Y0 1 =- 2 .72 7 0 .382X2 3.6 14X3 - 11.52 4X4,　Y1 1 =- 0 .12 9 0 .14 4X2 2 .0 72X3 1.573X4,Y0 2 =- 2 .775 0 .4 59X2 2 .0 4 9X3 5.956X4,Y1 2 =- 0 .2 88 0 .115X2 2 .0 4 2X3 1.6 39X4,Y0 3 =- 13.74 3 0 .2 17X2 - 0 .511X3 32 .918X4,Y1 3 =- 5.819- 0 .0 96X2 0 .4 36X3 14 .6 39X4,Y2 =- 4.32 5 0 .74 3X2 - 0 .34 3X3 1.330X4.群落中地面鼠和地下鼠对林木危害方式和对食物选择性的差异 ,导致了林木受害的多样性 .林木的被害程度决定于地面鼠、地下鼠和蒙古兔的种群密度 ,而与群落总密度相关不显著 .研究啮齿动物群落组成与林木受害的关系 ,确定林木受害的关键因子 ,简化群落结构调查指标 ,制定林区啮齿动物群落和林木受害的统一标准 ,是研究害鼠综合管理系统中“3S”预警、判别和预测预报系统的基础 .     

百合上桃蚜及其天敌种群动态研究

研究了百合上桃蚜种群数量季节变动动态。结果表明．为害百合的桃蚜主要来源于周围植物迁入的有翅蚜,桃蚜种群在5～6月达最高峰。气候因子旬平均温度和降雨量明显影响桃蚜种群数量变动．其回归关系式分别为：Y1=13．9757 0．007198X1—0．0000007572X1^2和Y2=10．2812 0．02267X2 0．0000032586X2^2。桃蚜种群数量变动与天敌数量变动呈密切正相关．其回归关系式为：Y3=635．3057 1．5661X3-0．00009311X2^2。     

杀虫剂二元复配剂最佳配比的筛选

仅采用共毒系数法对复配剂的最佳配比进行筛选,可能造成真正最佳配比的漏筛.以柑桔潜叶蛾(Phyllocnistis citrella Stainton)幼虫和稻纵卷叶螟(Cnaphalocrocis medinalis Guenée)3龄幼虫为试虫,分别测定40%毒死蜱EC、4.5%高效氯氰菊酯EC、1%氟虫腈EC、20%三唑磷EC单剂和50.25%毒死蜱·高效氯氰菊酯EC和31%氟虫腈·三唑磷复配剂的毒力,并计算共毒系数Y.将高效氯氰菊酯和氟虫腈在复配剂有效成分中的质量分数k进行反正弦转换(X=arcsin(k)1/2),通过SPSS软件拟合得k反正弦转换值与共毒系数的数学模型依次为Y1=109.884 1.743X1-0.012X21,Y2=195.804 4.153X2-0.044X22.对上述的2个方程进行求导可得Y'1=1.743-0.024X1和Y'2=4.153-0.088X2.令Y'=0,则有X1=72.250和X2=47.193,将X1=72.250和X2=47.193代入原方程,求得最大CTC分别为172.525和293.801.将X1=72.250和X2=47.193代入X=arcsin(K)1/2中可以求得高效氯氰菊酯在毒·高氯复配剂有效成分中的质量分数K值为0.907,氟虫腈在氟·三复配剂有效成分中的质量分数K为0.538.将K值转换为两单剂的配比可得毒死蜱∶高效氯氰菊酯最佳配比大约为10∶1,氟虫腈三唑磷最佳配比大约为1.2∶1.     

苹果绵蚜的发生规律及其防治指标

1月中下旬第1代苹果绵蚜若蚜开始活动,2月下旬~3月田间种群数量开始缓慢上升,6月下旬~7月中旬进入快速增长期,高峰期一直持续到11月份上旬,之后逐渐下降.全年呈现1个明显高峰期.全年各龄蚜均有发生,第1龄若蚜、第2龄若蚜、第3龄若蚜、第4龄若蚜和成蚜各自占全年总虫量的比例分别为6.92%,40.12%,22.9%,19.01%和11.05%.其中第2龄若蚜所占比例相对较高,第1龄若蚜较低.苹果绵蚜(X)对红富士(Y1)与金帅品种(Y2)的产量损失模型:Y1=80.3472-0.0488X,Y2=77.9892-0.073X.初步制定防治指标:7蚜群/株(红富士品种),11蚜群/株(金帅品种).     

苦楝树春季物候期特征及其与农业界限温度关系

根据广西 12个市县气象站对苦楝物候观测资料 (其中 2 4°N以北 4个点 ,2 4°N和以南 8个点 ,资料年限14年～ 19年 ) ,发现 ,各站苦楝春季平均芽开放期 (y芽开放 )、展叶平均始期 (y展叶始 )、开花平均始期 (y开花始 )与当地经度、纬度、冬季平均气温呈正相关关系 (r芽开放 =0 .85 * * ,r展叶始 =0 .86 * * ,r开花始 =0 .99* * * )。在广西 2 4°N及以南地区 ,用各站逐年 1月平均气温 (X1 1 )、≥ 10℃始日 (X1 2 )和头年≥ 15℃终日 (X1 3 )建立的苦楝物候期预测模型 :y1 芽开放 =87.995 - 0 .2 6 3X1 1 + 0 .16 3X1 2 - 0 .12 3X1 3(r =0 .5 5 * * * ,n =130 ) ;y1 展叶始 =74.95 3 - 0 .35 8X1 1+ 0 .2 15 X1 2 + 0 .111X1 3 (r =0 .70 * * *,n =130 ) ;y1 开花始 =46 .0 6 3 - 0 .2 6 7X1 1 + 0 .2 5 0 X1 2 + 0 .0 6 5 X1 3(r =0 .71* * * ,n =130 )。在广西 2 4°N以北地区 ,用各站逐年≥ 5℃初日 (X2 1 )、1月平均气温 (X2 2 )和头年≥ 10℃终日 (X2 3)建立的苦楝物候期预测模型 :y2芽开放 =87.2 0 4+ 0 .12 3X2 1 - 0 .2 16 X2 2 - 0 .0 5 X2 3(r=0 .5 0 * * ,n =6 9) ;y2展叶始 =80 .5 72 + 0 .12 6 X2 1 - 0 .334X2 2 - 0 .142 X2 3(r =0 .6 4* * *,n =6 9) ;y2开花始 =89.     

A-XY~*的Moore-Penrose逆

设A是一个C*-代数,对于任意的HilbertA-模K和H,令L(H,K)表示K到H上的可共轭算子全体,A是L(H,H)的一个可逆元,X,y是L(K,H)上的两个算子且满足X,Y,A-XT*都有闭值域.记X1=A-1X,Y1=(A-1)·Y,QX1=IH-X1X+1,QY1=IH-Y1Y+1,其中IH是H上的恒等算子,X+1,Y+1分别是X,Y的Moore-Pence逆.证明了Moore-Penrose逆(A-XY*)*=QX1A-1QY1的充分必要条件是:Y*1XY*1=Y*1,且XY*1X=X.     

银杏叶黄酮类化合物水提工艺的响应面优化

研究水浸提银杏叶中总黄酮类物质的最佳工艺条件.以银杏粉碎叶为试验材料,以水为提取溶剂,采用响应面设计方法,对影响黄酮提取效果的提取温度、提取时间和料液比等3个因素先后进行了部分因子试验和中心组合设计试验,并建立数学模型,研究这些因素对黄酮提取率的影响.部分因子试验结果表明:提取时间和料液比是影响仙人掌黄酮提取效果的主要因子;中心组合设计试验建立的黄酮提取率(Y1)与提取温度(X1)、提取时间(X2)、料液比(X3)间的数学模型为Y1=6.423 667+0.161*X1+0.684 25*X2-0.523 75*X3-0.660 083*X1*X1+0.174 5*X1*X2-0.657 5*X1*X3-0.534 583*X2*X2-0.013 5*X2*X3-1.527 583*X3*X3;最佳的提取工艺条件为料液比1∶13.76,提取时间3.70 h,提取温度93.37℃,该条件下模型预测的最大提取率为6.75%.结果表明应用响应面方法对黄酮类物质的提取条件进行优化是非常有效的.     

一般生长曲线模型中的简单投影预测

考虑一般生长曲线模型Y=XBZ+ε(其中,E(Vec(ε))=0,V(Vec(ε))=σ2ΔΣ),该模型的预测问题就是利用已观察值矩阵Y预测未观察值矩阵Y0=X0BZ0+ε0.作者研究了预测的最优性,对任一线性可预测变量θ=tr(A′Y0),它的简单预测被定义为∧θSPP=Vec(′A)(Z0′X0)[(Z X′)T-(Z′X)]-(Z X′)T-Vec(Y)(其中T=ΔΣ+(ZZ′XX)′);得到了∧θSPP为θ的最优线性无偏预测的充要条件,并研究了∧θSPP关于协方差阵的稳健性,推广了Bolfarine H等的有关结果.     

田间蜘蛛集团对飞虱的每日捕食量与室内、盆栽水稻的捕食作用比较

田间蜘蛛集团对害虫的精确估计一直是难以解决的问题。本文采用脉冲采样结合杀死飞虱计数法研究了田间蜘蛛集团对飞虱的每日捕食量估计并与室内、半田间 (盆栽水稻 )的功能反应的捕食作用进行了比较。获得了相对精确的捕食量定量估计值。设 t- t+△ t期间被捕食量的公式为 :Y t=(N t+ H t + M t) - (N t + 1+ Pt + Et+ D t)式中 N t、N t + 1分别为 t和 t+△ t期间飞虱数量 ;H t、M t、Pt、Et、D t分别为 t- t+△ t期间新孵化的若虫数 ,成虫迁入 ,飞虱被寄生死亡 ,成虫迁出和飞虱自然死亡数。上述数据结合一些辅助试验获得。结果表明田间蜘蛛平均每日每头对飞虱的捕食量为 0 .6 99头 ,这一捕食量比室内和半田间的捕食量要小得多。分析表明田间蜘蛛集团的捕食百分率与飞虱密度呈二次抛物线关系 ,即飞虱密度低于中等密度。在每穴 10头飞虱左右 ,捕食量和捕食百分率最高。在有一定存量蜘蛛时 ,捕食量与微蛛、狼蛛数量呈显著的二次线性回归关系 ,其回归方程为 :Y=0 .6 2 0 6 4- 0 .0 6 6 7(± 0 .0 12 187) X1- 0 .19116 (± 0 .0 2 885 2 1)X2± 0 .0 85 19式中 Y为蜘蛛捕食百分率 ,X1、X2分别为微蛛、狼蛛数量。回归方程的偏回归系数为负值 ,且狼蛛的负回归系数是微蛛的 2 .87倍 ,表明随蜘蛛密度增加 ,飞     

*-代数上强保持新积的映射

设R是有单位元的*-代数,若R包含非平凡对称幂等元P满足:(1)若ARP={0},则A=0;(2)若AR(I-P)={0},则A=0。设φ:R→R是满射,则φ强保持新积当且仅当存在Z∈Z_S(R)且Z²=I,使得对所有X∈R, 有φ(X)=ZX。作为应用,在没有I₁型的中心直和项的von Neumann代数上和素*-环上得到相似的结果。     

缺失数据情形下的回归插补及其方差分析

利用无回答所提供的信息采用最小二乘估计给出了缺失数据情形下的目标变量的一种回归插补及其方差估计.在仅目标变量缺失数据情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)pxp2i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(XTX)-1XT1.在辅助变量部分缺失且目标变量缺失的情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)p1xp12i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(X*TX*)-1XT1.     

荔枝蒂蛀虫发生期测报经验点滴

荔枝蒂蛀虫 ( Conopomorpha sinensis) ,过去常称爻纹细蛾 ,以幼虫在荔枝、龙眼冬梢或荔枝早熟品种的花穗上越冬 ,幼虫于整个果期均可蛀食为害 ,引起落果 ,果实发育后期被害 ,会产生虫粪果 ,降低品质。该虫还能为害花穗、新梢、嫩叶叶脉。蒂蛀虫在漳州一年发生 1 0代 ,世代重叠 ,荔枝果实期、秋梢期是其为害高峰期 ,以果实成熟期受害最重 ,秋梢次之。5月中下旬至 6月中旬是闽南地区主害代 3～ 4代成虫盛发期 ,也是药剂防治的关键时期。防治上要通过预测预报 ,掌握在蛹羽化率达到 30～ 4 0 %时开始喷药防治。因此 ,选准成虫羽化高峰期及时喷…     

李代数A的一个实型的最高维交换子代数

考虑满足条件 XJ+J′=0,的2n阶复矩阵X,此处 J=■,J是n阶单位矩阵。一切这样的矩阵X所作成的实数域上的向量间记作g_u,在g_n中引入换位运算[X,Y]=XY-YX(X,Y∈g_n),那末g_n作成一个实李代数。令g_n是g_n中一切跡为零的矩阵所成的子代数,那末g_n~*是复单李代数A_(2n-1)的一个实型。 g_n(或g_n~*)的两个子代数a与b说是共轭的,如果存在一个满足条件U■U=J的2n阶复矩阵U,使得U-a~1U=b。我们有以下结果: (1) g_n(或g_n~*)的最高维交换子代数的维数等于n~2+1(或n~2) (2) 当n≥2时,g_n(或g_n~*)的任意一个最高维交换子代数都与子代数[iI]+b_n(或b_n)共轭,此处b_n是由一切形式如■,B+■=0,的2n阶复矩陣所組成的子代数。 (3) g_l(或g_l~*)的任意一个最高維交換子代数必定与子代数[iI]+b(或b)共軛,此处b是g_l的一个一維子代数,它的生成元是下列三个矩陣之一: , 如果取任意一个特征=0或特征=p而p≠2且p■n,p■n-1的域来F代替实数域,取F的一个二次扩域来代替复数域,結果(1)与(2)仍然成立。     

A matrix version of the Wielandt inequality and its application to statistics

Suppose that A is an n × n positive definite Hemitain matrix. Let X and Y be n × p and n × q matrices (p+ q≤n), such that X* Y = 0. The following inequality is proved X*AY( Y* AY)-Y Y*AX≤( (λ1-λn)/(λ1+λn))2 X*AX, where λ1 and λn are respectively the largest and smallest eigenvalues of A, and M- stands for a generalized inverse of M. This inequality is an extension of the well-known Wielandt inequality in which both X and Y are vectors. The inequality is utilized to obtain some interesting inequalities about covari-ance matrix and various correlation coefficients including the canonical correlation, multiple and simple correlation.     

一个估计的非负最优性

考虑多元线性模型Y=X_1BX'_I+Uε,Eε=0.假设ε=ε,Eεε’=I∑,Covεε’=2(I∑)(I∑).∑~*是∑的一定意义下的最小二乘估计,C≠0是非负定阵,本文给出了tr(C∑~*)是tr(C∑)的一致最小方差非负二次无偏估计的充要条件。     

粉煤灰磁化肥肥效与灌水量的互作效应的研究

对田间试验数据进行饱和D-最优设计统计得出，在当季气候条件下，施肥量(X1)和灌水量(X2)对小麦亩产(Y)的回归方程Y=6264．0 384.8X1 414．8X2-616．5X1^2 729．8X2^2 242．2X1X2，最高产量点对应的施肥量和灌水量分别为825kg／hm^2和6000mm；施肥量(X1)和灌水量(X2)对玉米亩产(Y)的回归方程Y=577．8 533．7X1 228．0X2 100．8X1^2-3381X2^2 5．64X1X2，最高产量点对应的施肥量和灌水量分别为1050kg／hm^2和4254．0mm。