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1.
用神经网络的ＢａｃｋＰｒｏｐｏｇａｔｉｏｎ算法，以涪陵、秀山、綦江、忠县、叙永为代表的４～６月各旬的温度、降水量、相对湿度等６个气象要素作为预报因子，对四川省稻飞虱发生的田间、灯下头数和发生程度进行了试预报。
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2.
分析了稻飞虱发生与气象要过之间相关性，利用逐步判别法对四川省稻飞虱的发生程度进行预报，其预报效果较好。
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3.
利用四川省稻瘟病发病率和气象资料，通过统计分析找出了影响稻瘟病的主要气象因子，并建立了稻瘟病发病牢及其等级预报模式。
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