CN113030949B - 基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，旨在解决当前在大区域内无法快速准确监测、测算昆虫生物流的技术难题。本发明通过对相关雷达信号进行解析，获取每个昆虫信号的质量，测算该昆虫目标的飞行速度，进而可以计算该昆虫信号在空中的密度，通过昆虫目标的飞行方向，估算昆虫在雷达上空昆虫生物流的大小。本发明利用昆虫雷达瞬间实现大范围空间的信号取样后，可解算出各类昆虫质量、飞行速度及空间密度等，并进而测算出日昆虫生物流、总昆虫生物流，解决了在大区域内无法全面、准确估计昆虫的绝对数量的难题，为探索研究远距离迁飞昆虫给生态系统带来的影响，也为天敌资源利用提供科学依据。

Description

基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法

技术领域

本发明涉及动物生态领域，具体涉及一种基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法。

背景技术

昆虫的迁飞是自然界一直存在自然现象，其是生物圈内大气层生态系统的重要组成部分。迁飞害虫的聚集与爆发每年都给我国粮食生产带来毁灭性打击。19世纪之前，迁飞性蝗虫的频繁性迁飞导致蝗灾一直是我国的最重的农业灾害；20世纪前叶，东方黏虫(行军虫)一直是我国农作物的重大致灾害虫，上世纪90年代棉铃虫大暴发曾引起人们的高度重视；刚进入21世纪，长江中下游地区稻飞虱及稻纵卷叶螟特大爆发，造成大面积的水稻冒穿，给水稻造成严重的损失；2012年东北地区玉米粘虫大暴发，引起国内外的关注，成为影响玉米价格和相关股票波动的重要因素；2016年东方粘虫又在三门峡爆发，造成局部地块绝收；2019年初，国际重大迁飞性害虫草地贪夜蛾入侵我国，仅半年多时间就漫延至21个省(市区)，对我国粮食生产构成严重的威胁。

对于昆虫的迁飞监测，当前多采用灯光等监测工具对昆虫进行诱测(仅适用于趋光性昆虫，且在夜间实施)，将空中昆虫吸引后获取、估测昆虫流的相关信息，但此类方法受外界环境因素影响较大，准确性难以得到有效保障；而且需要耗费巨大人力，劳动强度高。而昆虫雷达可以自主发射电磁波，昆虫被动识别而不干扰昆虫的飞行，能够实现对昆虫无干扰探测，是今后昆虫监测技术的发展方向。

现有旋转极化的垂直昆虫雷达可将雷达波束垂直射向空中，并以很小的偏角旋转同时极化平面也在旋转，这样所有飞过雷达波束的昆虫都以同样的姿势对准雷达波；目前国内外的一些研究能够基于昆虫雷达解析一些昆虫的相关参数，如专利文献CN105866770B中公开了一种基于多波段散射测量解算昆虫体长和质量的方法；然而如何基于昆虫雷达实现空中昆虫生物流的快速准确、低成本的监测，仍是当前亟待解决的难题。

发明内容

本发明旨在提供一种基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，以解决当前在大区域内无法快速准确且低成本的测算昆虫生物流的技术难题。

本发明通过对相关雷达信号进行解析，获取每个昆虫信号的质量，测算该昆虫目标的飞行速度，进而可以计算该昆虫信号在空中的密度，通过昆虫目标的飞行方向，估算昆虫在雷达上空昆虫生物流的大小。具体技术方案如下：

构建一种基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，包括如下步骤：

(1)昆虫质量的估测

本发明需要从雷达信号中获取σ、α₀、α₂和α₄四个反射参数进行演算。

首先对接收到的雷达信号进行傅里叶转换后选取参数α₀、α₂和α₄，计算昆虫的背向散射参数σ_xx和σ_yy(σ_xx和σ_yy分别代表昆虫腹面纵向和横向的反射值)：

σ_xx＝α₀+α₂+α₄ ①；

σ_yy＝α₀-α₂+α₄ ②；

当σ_xx<10^-1cm²时，采用下式计算昆虫体重m(mg)：

m＝(σ_XX×10⁵/6.5)^1/2 ③；

当σ_xx>10^-1cm²时，采用下式计算昆虫体重m(mg)：

log₁₀(m)＝2.54+0.766×log₁₀(σ_yy)+0.179×{log₁₀(σ_yy)}² ④。

(2)目标昆虫的飞行速度V(m/s)由下式计算：

式⑤中，r₀为雷达探测的最大范围半径；r为目标经过的范围半径；θ_3dB为馈源偏心角度；π为圆周率。

(3)基于对应的雷达硬件参数由下式估算目标昆虫的空间密度θ_n(N＝1)：

θ_n＝1/(V×r×Δt×D_det) ⑥，

式⑥中，r为目标经过时的范围(m)；△t观测的时间间隔(s)；V是目标的飞行速度(m/s)；D_det为昆虫目标所在的高度层上的雷达波束形成的宽度范围。

(4)由下式计算日昆虫生物流DD：

DD＝(θ_n×m×V×t×3600)/(S_t×Ly×10)，

其中，θ_n为单个昆虫目标的空间密度，m为雷达估测出的昆虫的质量，V为昆虫飞行的速度，t为每日观测的时间，S_t为每小时取样的数量，Ly为雷达分辨间隔。

在所述⑤中，r₀＝f×σ_xx，其中f＝2429(m^0.5)为雷达常量；θ_3dB＝1.5；r＝r₀exp(-c²θ²)，其中，θ＝θ_3dB×[{log_e(r₀/r)}/(2×log_e 2)]^0.5。

进一步的，昆虫生物流测算方法还包括如下步骤：

由每年3月-11月间的日昆虫生物流之和求得总生物通量；并基于雷达获取昆虫的飞行方向，以向北的生物通量为正值，向南的生物通量为负值，两者相加后得净生物通量。

在所述步骤(3)中，D_det由下式计算得到：

D_det＝2×r×θ_max×π/180(r<r_max,thr) ⑦，

式⑦中，r为目标经过时的范围(m)；

式⑧中，θ_F＝K_θλ/D，其中K_θ为IMR雷达常量，λ为雷达波束长度，D为雷达天线直径；

r_max.thr＝Fa×(σ/10000)^0.25 ⑨；

式⑨中，σ为昆虫雷达获得的信号数据，为反射强度的指数转换值；

Fa＝(C_red/(P_min+F_thr))^1/4 ⑩；

式⑩中，p_min、F_thr为IMR雷达常量，C_red为雷达常量；且

C_red＝P_tG₀A_e/(4p)²＝P_tG₀ ²λ²/(4π)³，其中，P_t为发射功率；G₀为天线增益值；λ为雷达电磁波的波束长度(m)，π为圆周率。

所述昆虫雷达为旋转极化垂直昆虫雷达，如KC-08XVSH型双模式昆虫探测雷达和WR-08X型昆虫雷达的厘米波、毫米波、Ka波段雷达等。

与现有技术相比，本发明的主要有益技术效果在于：

1.本发明利用昆虫雷达实现瞬间大范围空间的信号取样后，能准确解算出各类昆虫质量、飞行速度及空间密度等，并进而快速准确测算出日昆虫生物流、总昆虫生物流，解决了在大区域内无法全面、准确估计昆虫的绝对数量的难题，为探索研究远距离迁飞昆虫给生态系统带来的影响，也为天敌资源利用提供科学依据。

2.本发明利用雷达获取目标昆虫的进入至飞出雷达电磁波的角度，获取昆虫的飞行方向，并根据北向生物通量和南向生物通量之差值获知净生物流，这对于揭示空中昆虫生物流的动态变化及指导整个生态系统恢复与可持续发展方面具有重要的意义。

3.本发明方法实施过程不干扰昆虫迁飞运动，准确可靠，人力成本节省。

附图说明

图1为每日雷达目标与探照灯幼虫期诱集数量的比较图。

图2为每日雷达目标与探照灯幼虫期诱集数量的相关性图(1个点为1天)。

图3为每月南向飞行与北向飞行的昆虫生物流对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例来说明本发明的具体实施方式，但以下实施例只是用来详细说明本发明，并不以任何方式限制本发明的范围。

在以下实施例中所涉及的仪器设备如无特别说明，均为常规仪器设备；所涉及的检测或试验方法，如无特别说明，均为常规方法。

实施例一：基于旋转极化垂直昆虫雷达的昆虫生物通量测算方法的构建

步骤(1)：采用旋转极化垂直昆虫雷达(KC-08XVSH)，需要从雷达信号中获取σ、α₀、α₂和α₄四个反射参数进行演算。

步骤(2)：昆虫质量的估测方法，

σ_xx＝α₀+α₂+α₄

σ_yy＝α₀-α₂+α₄，

其中α₀、α₂和α₄是雷达信号经过傅里叶转换后产生的三个参数从雷达信号中获取的原始数据。

当σ_xx<10^-1cm²时，采用下列公式计算体重m(mg)：

m＝(σ_XX×10⁵/6.5)^1/2；

当σ_xx>10^-1cm²时，采用下列公式计算体重m(mg)：

log₁₀(m)＝2.54+0.766×log₁₀(σ_yy)+0.179×{log₁₀(σ_yy)}²。

步骤(3)：昆虫目标的飞行速度V(m/s)的测算：

雷达探测的最大范围距离r₀：

r₀＝f×σ_xx，其中f＝2429(m^0.5)，为雷达常量，

θ＝θ_3dB×[{log_e(r₀/r)}/(2×log_e2)]^0.5，

r＝r₀exp(-c²θ²)，其中，r为目标经过时的范围，θ_3dB＝1.5为馈源偏心角度，速度V(m/s)如下公式所示：

步骤(4)：根据雷达硬件各参数估算的雷达每个目标的空间密度；具体方法如下：

天线增益值G₀:

G₀＝e(πD)²/λ²；

雷达常量C_red：

C_red＝P_tG₀A_e/(4p)²＝P_tG₀ ²λ²/(4π)³；

其中P_r是表示雷达目标的形状，用于计算目标的RCSs，P_r的计算方法为：

P_r＝C_redσ/R⁴，

如果σ(cm²)＝1且r＝1000(m)，定义P_r＝2.627E-11。

否则，

Fa＝(C_red/(-83))^1/4，

θ_F＝K_θλ/D；

估测雷达目标在既定高度所在有效的波束宽度D_det:

r_max.thr＝Fa×(σ/10000)^0.25，

D_det＝2×r×θ_max×π/180(r<r_max,thr)；

单个昆虫目标的空间密度θ_n(N＝1)：

θ_n＝1/(V×r×Δt×D_det)，

r为目标经过时的范围(m)，△t观测的时间间隔(s)，V是目标的飞行速度(m/s)；D_det指雷达目标在既定高度所在有效的波束宽度。

表1实施例中所涉及的昆虫雷达测定的常量

雷达参数	取值	单位	描述
				Pt	8000	W	发射功率即脉冲的峰值功率
D	1.50	m	天线的直径
				e	0.700		天线的辐射率
λ	0.0319	m	波束长度
				Lw	0.794	dB	双向的波导管损耗率
LR	1.00		天线罩的损耗率
				Kθ	65.0	deg	IMR雷达的常量
pmin	-90	dBm	IMR雷达的常量
				Fthr	7	dBm	IMR雷达的常量

步骤(5)：日昆虫生物流DD的计算：

DD＝(θ_n×m×V×t×3600)/(S_t×Ly×10)，其中，θ_n为单个昆虫目标的空间密度，m为雷达估测出的昆虫的质量，V为昆虫飞行的速度，t为每日观测的时间，S_t为每小时取样的数量，Ly为雷达分辨间隔。

步骤(6)：总昆虫生物流和净生物流

总生物通量＝每年3-11月每天昆虫生物通量之和，净生物通量是根据雷达自带的角机，直接读取昆虫的进入至飞出电磁波的角度，获取昆虫的飞行方向，以向北的生物通量为正值，向南的生物通量为负值，两者相加后得到的生物量等于净生物通量。

实施例二：对比验证试验

试验地点：新乡原阳县河南现代农业开发基地

时间：2015年从4月1日至10月30日止

对照试验设置：采用探空灯诱虫器(参见CN201690925U)在与下述昆虫雷达相隔4公里的农田内灯光诱集空中的昆虫，每天清晨分拣灯内的昆虫数量，记录昆虫的总数量。

试验处理设置：采用昆虫雷达(KC-08XVSH)在每日夜晚开启，凌晨关闭，与探空灯诱虫器同步对空中昆虫进行取样，采用实施一中的计算方法，获得每个昆虫的质量、飞行速度及飞行方向。

汇总雷达探测到的每日昆虫的数量，与探照灯所诱集的每日虫量进行对比(参见图1和图2)，结果表明两种探测设备均探测到4个高峰(见图1)，两种探测方法之间的相关性达到极显著相关(图2，p<0.0001)，说明雷达探测时采用该算法探测到的空中目标是合理的。

2015年从4月1日至10月30日止，雷达探测到空中70mg以上的昆虫共39479452头，10mg以上70mg以下的昆虫119472669头；其中南向飞行的昆虫生物流共计5.219吨/km，北向飞行的昆虫生物流共计4.430吨/km害虫，总计为9.648吨/km。将每个月的昆虫生物流汇总结果如图3所示，在4-7月份，北向飞行的昆虫生物流明显大于南向的(参见图3)，说明昆虫在该时期内向北迁飞，与该时期季风气候，南方暖湿气流往北迁移有关，昆虫承载着暖湿气流往北迁飞。8月份-10月份，昆北向的生物流明显大于南向的生物流，说明昆虫往北迁飞的数量变少，昆虫主要往南方迁飞，该时期北方昼夜节律变短，北方气温下降，害虫迁往南方越冬。

上面结合附图和实施例对本发明作了详细的说明，但是，所属技术领域的技术人员能够理解，在不脱离本发明构思的前提下，还可以对上述实施例中的各个具体参数进行变更，或者是对相关方法、步骤及材料进行等同替代，从而形成多个具体的实施例，均为本发明的常见变化范围，在此不再一一详述。

Claims (6)

1.一种基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)昆虫质量的估测

开启昆虫雷达照射对应的目标区域，对接收到的雷达信号进行傅里叶转换后选取反射参数α₀、α₂和α₄，计算昆虫的背向散射参数σ_xx和σ_yy：

σ_xx＝α₀+α₂+α₄ ①，

σ_yy＝α₀-α₂+α₄ ②；

当σ_xx<10^-1cm²时，由式③计算昆虫体重m：

m＝(σ_XX×10⁵/6.5)^1/2 ③；

当σ_xx>10^-1cm²时，由式④计算昆虫体重m：

log₁₀(m)＝2.54+0.766×log₁₀(σ_yy)+0.179×{log₁₀(σ_yy)}² ④；

(2)目标昆虫的飞行速度V由式⑤计算：

式⑤中，r₀为昆虫雷达探测的最大范围距离；r为目标经过时的范围；θ_3dB为馈源偏心角度；π为圆周率；

(3)基于对应的雷达硬件参数由下式估算单个昆虫目标的空间密度θ_n：

θ_n＝1/(V×r×Δt×D_det) ⑥，

式⑥中，r为目标经过时的范围；△t为观测的时间间隔；V是目标的飞行速度；D_det指昆虫目标所在的高度层上的波束形成的宽度范围；

(4)由下式计算日昆虫生物流DD：

DD＝(θ_n×m×V×t×3600)/(S_t×Ly×10)，

其中，θ_n为单个昆虫目标的空间密度，m为雷达估测出的昆虫的质量，V为昆虫飞行的速度，t为每日观测的时间，S_t为每小时取样的数量，Ly为雷达分辨间隔。

2.根据权利要求1所述的基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，还包括如下步骤：

由每年3月-11月间的日昆虫生物流之和求得总生物通量；并基于雷达获取昆虫的飞行方向，以向北的生物通量为正值，向南的生物通量为负值，两者相加后得净生物通量。

3.根据权利要求1所述的基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，在所述⑤中，r₀＝f×σ_xx，其中f＝2429(m^0.5)为雷达常量；θ_3dB＝1.5；r＝r₀exp(-c²θ²)，其中，θ＝θ_3dB×[{log_e(r₀/r)}/(2×log_e 2)]^0.5。

4.根据权利要求1所述的基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，在所述步骤(3)中，D_det由下式计算得到：

D_det＝2×r×θ_max×π/180 r<r_max,thr ⑦，

式⑦中，r为目标经过时的范围；

式⑧中，θ_F＝K_θλ/D，其中K_θ为昆虫雷达常量，λ为昆虫雷达的电磁波波束长度，D为昆虫雷达天线直径；

r_max.thr＝Fa×(σ/10000)^0.25 ⑨；

式⑨中，σ为昆虫雷达获得的信号数据，为反射强度的指数转换值；

Fa＝(C_red/(P_min+F_thr))^1/4 ⑩；

式⑩中，P_min、F_thr为昆虫雷达常量，C_red为昆虫雷达常量；且

C_red＝P_tG₀A_e/(4p)²＝P_tG₀ ²λ²/(4π)³，其中，P_t为昆虫雷达发射功率；G₀为天线增益值；λ为昆虫雷达电磁波的波束长度，单位为m；π为圆周率。

5.根据权利要求1所述的基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，所述昆虫雷达为旋转极化垂直昆虫雷达。

6.根据权利要求1所述的基于昆虫雷达的昆虫生物流测算方法，其特征在于，所述昆虫雷达为KC-08XVSH型双模式昆虫探测雷达或WR-08X型昆虫雷达的厘米波、毫米波、Ka波段雷达中的任意一种。