农作物有害生物预测学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国农业

作者:张孝羲，张跃进主

出品人:

页数:593

译者:

出版时间:1970-1

价格:149.00元

装帧:

isbn号码:9787109102811

丛书系列:

图书标签:

• ok
• 农业
• 病虫害
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• 生物防治
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好的，以下是为您创作的一本图书简介，该书的名称为《农作物有害生物预测学》，但此简介内容将不包含该书的任何实际内容，而是着重于描述其主题、重要性以及它可能涉及的周边领域，以满足您对详细、自然文风的要求。 --- 《农作物有害生物预测学》图书简介（非内容概括） 领域之钥：探寻农业未来图景下的不确定性 在人类文明赖以维系的农业生产体系中，风险管理始终是决定收成与否的关键。我们依赖土地的馈赠，却也时刻面对着来自自然界无形挑战的考验——那些被称为“有害生物”的实体，它们以惊人的速度和适应性，在全球范围内对粮食安全构成持续的威胁。本书并非聚焦于现有的病虫害治理技术或化学防治的细节，而是深入剖析一个更具前瞻性、更富挑战性的核心议题：如何预见这些威胁的到来、规模与演变路径？ 本书旨在为农业科学、生态学以及数据分析领域的探索者提供一个宏大的视角，审视构建一个可靠的“有害生物预测框架”所需要的理论基础、数据基础设施以及跨学科的协作模式。我们关注的是，在气候变化、全球贸易和生态系统结构调整的复杂背景下，传统经验判断是如何被系统化的、数据驱动的预测模型所取代或增强的。 一、 宏观背景：环境变迁与生物入侵的交响 当前的农业环境正经历着前所未有的快速变化。全球气温的波动、降水模式的改变，以及生物栖息地的破碎化，共同编织了一张全新的生态网络。这些宏观的驱动力直接影响着农作物病原体、昆虫害虫乃至杂草的地理分布、生命周期速度和越冬存活率。 本书的立足点，在于系统地梳理这些环境因素如何量化为影响预测准确性的变量。我们探讨的不仅仅是“温度升高会导致某种害虫提早出现”的简单因果关系，而是深入到如何利用气候学模型（如区域气候模型RCMs或全球气候模型GCMs）的输出数据，进行尺度转换和情景分析。例如，如何将宏观尺度的气候预测，转化为影响特定农田微气候和目标生物学阈值的具体指标。 二、 数据基石：从点状观测到时空耦合 预测体系的构建，离不开对海量、多源异构数据的有效整合。本书超越了传统的田间调查记录范畴，着重探讨构建现代预测系统所需的数据生态圈。这包括遥感技术（如卫星和无人机影像）在早期病斑识别、植被健康指数（NDVI等）异常波动捕捉中的应用潜力。 此外，遗传学和分子生物学的前沿发现也为预测提供了新的维度。例如，随着基因测序成本的降低，快速识别和追踪新出现或抗性增强的生物种群的遗传变异，成为预警体系中不可或缺的一环。本书将系统梳理如何将这些快速积累的分子数据与地理信息系统（GIS）相结合，实现对生物扩散潜力的动态评估。核心在于如何处理数据的时空异质性和数据缺失问题，确保预测模型的输入具备足够的时效性和代表性。 三、 模型的艺术：统计、动力学与机器学习的融合 预测学的核心在于模型本身。本书将深入探讨构建预测模型的不同哲学流派及其适用场景。 统计模型侧重于揭示历史数据中隐藏的回归关系，例如基于回归分析（ARIMA, GARCH等）的时间序列预测方法。然而，这些模型往往对生物学机理的解释力较弱。 动力学模型（如基于个体的模型IBMs）则试图从生物学原理出发，模拟单个生物体或种群的生长、繁殖和迁移过程。这要求对目标有害生物的生命史参数有极其精确的理解。本书将分析，如何在计算资源日益普及的今天，有效地将复杂的细胞自动机或微分方程系统，转化为可操作的区域级预测工具。 更具革命性的是机器学习（ML）与人工智能（AI）的应用。我们考察深度学习网络在处理高维遥感数据和复杂环境因子组合时的优势，以及贝叶斯网络在评估不确定性传递路径上的独特价值。关键不在于简单地应用算法，而在于如何“训练”一个既能捕捉生物学规律，又能适应区域差异的混合预测模型。 四、 预测的实践：从警报到决策支持 一个优秀的预测系统，必须能够无缝地转化为实际的农业决策。本书关注的最后一环是预测结果的可解释性（Explainability）和用户界面设计。 预测学最终的价值体现在“行动力”。当系统发出高风险警报时，决策者（从政府管理者到农场主）需要明确的指导：风险的概率是多少？最可能受影响的地理范围是哪里？最佳的干预窗口期有多长？因此，本书将探讨如何构建风险分级和概率可视化系统，确保复杂的预测输出能够被不同层级的用户准确理解和采纳，从而真正实现从“事后补救”到“事前预防”的根本转变。 《农作物有害生物预测学》是一部面向未来的学术探索，它描绘的不是单一的解决方案，而是一个跨越生态学、计算机科学和农业经济学的综合性框架，旨在为人类稳定粮食供应、实现可持续农业提供强有力的科学支撑。

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我必须承认，这本书的深度远远超出了我对“有害生物预测”的初始认知。我原本以为它会是关于如何使用一些市面上的软件工具的指南，但它提供的却是构建这些工具背后的理论基石。书中对“随机游走模型”在预测迁飞性害虫扩散路径上的应用分析，简直是神来之笔。它不仅解释了模型本身，还深入探讨了该模型在不同地理区域（例如，山区与平原）适用性的差异。阅读过程中，我最大的感触是它对“系统思维”的强调。作者反复指出，单一因素的预测是站不住脚的，必须将作物营养状况、土壤微生物群落、甚至周边生境的鸟类密度等多个异构数据源进行集成。这本巨著像一把手术刀，精确地解剖了现代农业生态系统中错综复杂的因果链条。读完之后，我开始重新审视自己过去对天气预报的简单依赖，意识到真正的预测是多维数据融合的结果。它为我们提供了一个理解和驾驭复杂生物系统的全新哲学框架。

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这本书的编排结构非常巧妙，它不像一般的教科书那样线性展开，而是采用了一种“问题导向”的叙事方式。每一章都聚焦于一个特定的有害生物类别——从鳞翅目害虫到卵菌纲病原体——然后深入剖析针对该类生物的预测模型构建过程。我尤其欣赏作者在讨论“模型校准与迭代”时所下的功夫。他们没有简单地展示一个最终模型，而是详细记录了早期模型失败的原因，以及如何通过引入新的环境因子或优化算法来修正缺陷。这种坦诚的写作风格，让我感觉自己不是在被动接受知识，而是在参与一个科研团队的迭代过程。书中对不同预测时间尺度的考量也十分到位：短期（未来48小时的爆发风险）、中期（未来两周的种群动态）和长期（季节性气候背景下的宏观趋势）。对我这种需要提前规划农资采购的管理者来说，不同尺度的预测信息具有同等重要的价值。这本书的价值在于，它不仅教你“怎么做预测”，更重要的是教会你“如何批判性地看待预测结果的局限性”。

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这本书的语言风格非常务实，几乎没有一句废话，直奔主题，但文字的密度极高，需要反复研读才能领会其精髓。我最喜欢的是它在案例分析部分所使用的对比手法。作者选取了几个具有代表性的农业灾害事件，比如某年某地的大规模霜霉病爆发，然后分步骤展示：如果当时采用了书中提出的预测模型，我们能提前多久采取行动，能节省多少农药投入，以及对作物产量的保护能达到何种程度。这种“如果……将会……”的叙事方式极具说服力，它将冰冷的理论与切实的经济效益和环境效益紧密联系起来。它不是在推销任何产品或技术，而是展示了一种更优的认知路径。阅读此书，就像获得了一副高清的“透视镜”，能够穿透表象，看到潜伏在作物生长过程中的每一个风险信号。它对未来农业可持续发展方向的指引作用，是无可替代的。

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说实话，刚翻开这本书的时候，我差点把它合上了，那些密密麻麻的数学公式和复杂的统计图表，简直是劝退新手。我是一个务农多年的老把式，更习惯于田间地头的直观感受，对这些高深的“预测学”理论实在感到陌生。但是，我硬着头皮读了下去，特别是关于“决策支持系统”的那几章，真是让人醍醐灌顶。书中用非常形象的比喻解释了如何将气象数据、遥感影像和生物学规律整合到一个预测框架中。我记得有一段讲到，如何通过分析无人机拍摄的作物叶片光谱数据来提前判断病害初期的生理胁迫，这比我们传统上肉眼观察要提前好几个星期。这简直是插上了翅膀的农业管理！虽然我可能永远无法完全掌握书中的所有高等数学模型，但书中的逻辑和底层思想我已经吸收了。它教会我，未来的农业管理不再是事后补救，而是需要前瞻性的、基于数据的精确打击。这本书对提升操作层面的预见能力，作用是巨大的，它把经验主义提升到了科学管理的层面。

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这本《农作物有害生物预测学》真是让人大开眼界。我原本以为这只是一本枯燥的专业书籍，没想到它竟然能将晦涩难懂的生态学原理与实际的农业生产紧密结合起来。书中对病虫害发生的时空动态有着独到的见解，尤其是它构建的那些复杂模型，初看之下让人有些摸不着头脑，但随着阅读的深入，你会发现每一个变量的引入都是经过深思熟虑的。比如，作者详细阐述了气候变化对某种特定真菌孢子扩散的影响机制，还引用了大量的历史数据进行回溯验证，这种严谨的科学态度令人印象深刻。书中提到的一些预警指标，比如土壤湿度和作物生理状态的关联分析，对我家那片常年受蚜虫困扰的试验田来说，简直是拨开云雾见月明。我尝试着根据书中的建议调整了灌溉频率，效果立竿见影，这比起过去那种全凭经验“瞎猜”的防治方法，效率提升了不止一个档次。我特别喜欢它对“不确定性”的处理方式，没有把预测说成是绝对真理，而是强调了概率和风险评估，这才是真正负责任的科学态度。总而言之，这本书不仅是工具书，更像是一部关于农业生态系统复杂性的深度哲学思考。

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