Comisia de atestare
Comisia de acreditare
Comisiile de experţi
Dispoziţii, instrucţiuni
Acte normative
PREGĂTIREA CADRELOR
Nomenclator
Instituţii
Consilii
Seminare
Teze		 Conducători de doctorat
Deţinători de grad
Doctoranzi
Postdoctoranzi
CNAA logo

 română | русский | english


Argumentarea sistemului de prognoză a dăunătorilor mărului în baza integrării modelelor fenologice şi spaţiale


Autor: Tretiacova Tatiana
Gradul:doctor în agricultură
Specialitatea: 06.01.11 - Protecţia plantelor
Anul:2010
Conducător ştiinţific: Vladimir Todiraş
doctor habilitat, conferenţiar cercetător, Institutul de Protecţie a Plantelor şi Agricultură Ecologică al AŞM
Instituţia: Institutul de Protecţie a Plantelor şi Agricultură Ecologică al AŞM

Statut

Teza a fost susţinută pe 14 septembrie 2010 în CSS
şi aprobată de CNAA pe 4 noiembrie 2010

Autoreferat

Adobe PDF document – 1.17 Mb / în română

Cuvinte Cheie

prognoză, model, fenologie, răspândire, capcane, feromon, suma temperaturilor efective, grade-zi, Biofix, mulţimi vagi

Adnotare

Teza constă din: introducere, 4 capitole, concluzii generale şi recomandări practice, bibliografie din 217 titluri, 3 anexe, volum total de 120 pagini, 17 tabele şi 29 figuri. Rezultatele obţinute sunt publicate în 16 lucrări ştiinţifice.

Domeniul de studiu: 06.01.11.- Protecţia plantelor.

Scopul lucrării a fost perfecţionarea sistemului de prognoză a populaţiilor principalilor dăunători la măr în baza integrării modelelor fenologice şi spaţiale.

Obiective: identificarea factorilor ce influenţează dezvoltarea viermelui merelor; selectarea predictorilor principali pentru elaborarea prognozei fenologice a viermelui merelor; aplicarea unei noi metodologii de prelucrare a informaţiei iniţiale; elaborarea modelului de prognoză spaţială a viespii cu ferăstrău; elaborarea modelului de prognoză fenologică a viermelui merelor; integrarea modelelor spaţiale şi fenologice într-un singur sistem de prognoză.

Cercetările au fost realizate prin aplicarea metodelor de monitorizare, evaluare şi statistică. Noutatea ştiinţifică. A fost aplicată o metodă nouă de calculare a sumei temperaturilor efective (STE). A fost elaborat algoritmul prognozei viermelui merelor în funcţie de STE. Prin aplicarea tehnologiilor GIS/GPS şi a metodologiei noi, bazate pe teoria mulţimilor vagi, a fost propusă cartarea dăunătorilor şi efectuată integrarea a 2 tipuri de modele într-un sistem de prognoză. Semnificaţia teoretică. Utilizarea metodei noi de calculare a STE a contribuit la reducerea erorii de estimare a termenelor de apariţie a fazelor de dezvoltare fenologică a viermelui merelor până la 1,0-2,0 zile. A fost soluţionată problema de simetrizare a datelor iniţiale la elaborarea prognozei fenologice a viermelui merelor prin aplicarea metodologiei noi bazate pe teoria mulţimilor vagi.

Valoarea aplicativă. Utilizarea capcanelor adezive albe şi cartarea răspândirii dăunătorilor permite aplicarea măsurilor de protecţie pe locuri precise. Hărţile digitale ale integrării modelelor fenologice şi spaţiale pot fi utilizate pentru asigurarea cu informaţie privind populaţia dăunătorului şi evenimentele-cheie pentru un lot specificat.

Implementarea rezultatelor. Rezultatele cercetărilor au fost încorporate în baza de date a Sistemului Informaţional „ProBio”, amplasat în reţeaua Internet şi pot fi accesate (http://i.1asphost.com/probio/); sunt utilizate în Laboratorul de Prognoză al Inspectoratului General de Supraveghere Fitosanitară şi Control Semincer al Moldovei.

Cuprins


1. STAREA ACTUALĂ A CERCETĂRILOR PRIVIND PROGNOZA DEZVOLTĂRII PRINCIPALILOR DĂUNĂTORI AI MĂRULUI
  • 1.1. Importanţa problemei
  • 1.2. Particularităţile morfologice şi biologice ale viespii cu ferăstrău şi viermelui merelor
  • 1.3. Particularităţile modului de atac al fructelor
  • 1.4. Măsuri pentru prevenirea şi combaterea dăunătorilor
  • 1.5. Prognoze şi modelarea matematică în elaborarea prognozelor
    • 1.5.1. Starea actuală referitoare la prognozarea fenologiei viermelui merelor
    • 1.5.2. Modelarea proceselor în sistemele agroecologice
  • 1.6. Sisteme Suport de Decizii pentru managementul dăunătorilor
  • 1.7. Concluzii la capitolul 1
2. MATERIALE ŞI METODE DE CERCETARE
  • 2.1. Materiale de cercetare
    • 2.1.1. Informaţia iniţială, soiurile testate
    • 2.1.2. Planificarea experienţelor
    • 2.1.3. Date meteorologice
  • 2.2. Metode de cercetare
    • 2.2.1. Metode de evidenţă a dăunătorilor
    • 2.2.2. Utilizarea capcanelor
  • 2.3. Metode de apreciere a necesităţii şi a termenelor optime în vederea efectuării tratamentelor pentru combaterea dăunătorilor în livadă
  • 2.4. Tratamente prin stropire
  • 2.5. Elaborarea prognozelor
    • 2.5.1. Analize statistice
    • 2.5.2. Calcularea gradelor-zi şi simetrizarea interdependenţelor
    • 2.5.3. Modelarea matematică
  • 2.6. Efectuarea evidenţelor şi cartarea nivelului de populaţie prin utilizarea Sistemului Global de Poziţionare şi Sistemelor Informaţionale Geografice
    • 2.6.1. Vizualizarea datelor prin aplicarea tehnologiei GIS
  • 2.7. Soluţionarea problemei de incertitudine la elaborarea prognozei
    • 2.7.1. Metodologia bazată pe teoria mulţimilor vagi în prognozarea fenologiei viermelui merelor
    • 2.7.2. Aplicarea tehnologiei GIS şi a teoriei mulţimilor vagi în programul "OptimClass"
  • 2.8. Evaluarea şi validarea modelelor de prognoză elaborate
  • 2.9. Concluzii la capitolul 2

3. ELABORAREA MODELELOR DE PROGNOZĂ
  • 3.1. Modelul analitic conceptual al sistemului ”Pom-mediu ambiant-dăunător”
  • 3.2. Identificarea factorilor abiotici principali în dezvoltarea viermelui merelor
    • 3.2.1. Rolul temperaturii şi al vitezei vântului
    • 3.2.2. Rolul umidităţii relative a aerului şi al precipitaţiilor
    • 3.2.3. Analiza matricelor structurale ale sistemului ”pom- mediu ambiant-dăunător”
    • 3.2.4. Analiza raportului între numărul masculilor capturaţi şi numărul de ouă
    • 3.2.5. Analiza dependenţei numărului pontelor de ouă depuse de către femelele viermelui merelor de numărul masculilor capturaţi şi factorii meteo
    • 3.2.6. Analiza raportului între numărul masculilor capturaţi în capcane cu feromon sexual şi factorii abiotici
  • 3.3. Selectarea indicilor pentru prognoza fenologică a viermelui merelor
    • 3.3.1. Analiza metodelor de calculare a sumei temperaturilor efective
  • 3.4. Elaborarea modelelor de prognoză fenologică
    • 3.4.1. Metoda logistică
  • 3.5. Examinarea dependenţei dezvoltării viermelui merelor de suma temperaturilor efective
  • 3.6. Elaborarea modelelor de prognoză spaţială
    • 3.6.1. Capcanele colorate în monitorizarea viespii cu ferăstrău a merelor
    • 3.6.2. Cartarea răspândirii viespii cu ferăstrău în spaţiu
  • 3.7. Concluzii la capitolul 3
4. ARGUMENTAREA SISTEMULUI DE AVERTIZARE A TRATAMENTELOR ŞI OPTIMIZARE A PROCESELOR TEHNOLOGICE
  • 4.1. Planificarea măsurilor de prevenire şi combatere a dăunătorilor, specificarea si respectarea constrângerilor de timp în sistemul ”Pom-mediu ambiant-dăunător
  • 4.2. Optimizarea măsurilor de protecţie.
    • 4.2.1. Modelul conceptual de descriere a acţiunii factorilor de restricţie asupra dezvoltării fenologice a viermelui merelor
    • 4.2.2. Termenele de aplicare a tratamentelor
    • 4.2.3. Evaluarea modelului fenologic al viermelui merelor
    • 4.2.4. Validarea modelului fenologic al viermelui merelor
    • 4.2.5. Eficacitatea măsurilor de prevenire în protecţia livezii de măr
  • 4.3. Modelul pentru prognoza dezvoltării viermelui merelor
    • 4.3.1. Modul de utilizare a modelului
  • 4.4. Suportul deciziilor privind optimizarea termenelor şi locurilor de aplicare a măsurilor de protecţie
    • 4.4.1. Structura informaţională a sistemului de suport al deciziilor
  • 4.5. Integrarea modelelor spaţiale şi fenologice într-un sistem
  • 4.6. Concluzii la capitolul 4