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        基于馬爾科夫鏈和列聯(lián)表法的馬尾松毛蟲發(fā)生面積預(yù)測模型研究

        2018-09-13 09:18:54高薇余燕畢守東張國慶鄒運鼎
        中國森林病蟲 2018年3期
        關(guān)鍵詞:多因子毛蟲馬爾科夫

        高薇,余燕,畢守東,張國慶,鄒運鼎

        (1.國家林業(yè)局森林病蟲害防治總站,林業(yè)有害生物監(jiān)測預(yù)警國家林業(yè)局重點實驗室,遼寧 沈陽 110034; 2.安徽農(nóng)業(yè)大學理學院,安徽 合肥 230036; 3.安徽省潛山縣林業(yè)局,安徽 潛山 246300; 4.安徽農(nóng)業(yè)大學林學與園林學院,安徽 合肥 230036)

        馬尾松毛蟲DendrolimuspunctatusWalker,分布于我國南方16個省區(qū),主要危害馬尾松Pinusmassoniana,還危害黑松Pinusthunbergii、火炬松Pinustaeda、濕地松pinuselliottii、晚松Pinusrigidavar.serotina、海南松Pinusfenzeliana等松屬植物[1-4]。馬尾松毛蟲發(fā)生的預(yù)測預(yù)報是對其進行綜合防治的基礎(chǔ)工作??萍脊ぷ髡遊5-11]采用不同預(yù)測方法預(yù)測馬尾松毛蟲的發(fā)生量、蟲害等級、發(fā)生類別、發(fā)生空間格局,為馬尾松毛蟲綜合防治工作提供了有力支持。由于各地氣象條件、植被條件和地形地貌等不同,馬尾松毛蟲的發(fā)生特點也不完全相同。發(fā)生面積是馬尾松毛蟲危害嚴重程度的一個重要標志,為了有效地防治馬尾松毛蟲,本文作者采用馬爾科夫鏈法和列聯(lián)表多因子多級分析法研究馬尾松毛蟲的越冬代、一代和二代發(fā)生面積,并對兩種方法預(yù)測結(jié)果的優(yōu)缺點進行比較,以期為馬尾松毛蟲綜合治理提供科學依據(jù)。

        1 材料與方法

        1.1 材料來源 馬尾松毛蟲資料來自安徽省潛山縣森林病蟲防治站,氣象資料來自國家氣象局,資料的時間跨度為1983—2014年,其中1998年數(shù)據(jù)缺失。

        1.2 建模方法

        1.2.2 列聯(lián)表多因子多級綜合預(yù)測法[11-14]列聯(lián)表多因子多級綜合預(yù)測法預(yù)報量等級的劃分方法同1.2.1;預(yù)報因子的分級即自變量等級的劃分,采用直線回歸法。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 利用馬爾科夫鏈方法預(yù)測馬尾松毛蟲發(fā)生面積模型 將1983—2014年馬尾松毛蟲發(fā)生面積分級值相距1 a的各級值的轉(zhuǎn)移概率記為P(1),相距2 a的記為P(2),相距3 a的記為P(3),逐個計算轉(zhuǎn)移概率矩陣,越冬代(Y1)發(fā)生面積的轉(zhuǎn)移概率矩陣如下:

        計算得:P1=0.303 3,P2=0.376 3,P3=0.151,P4=0.17

        可見P2最大,故預(yù)測2015年馬尾松毛蟲越冬代發(fā)生面積為2級,即1 467~3 133 hm2。同樣可以預(yù)測2016年馬尾松毛蟲越冬代發(fā)生面積為2級,即1 467~3 133 hm2。2015年和2016年越冬代實際發(fā)生面積分別為2 333 hm2和2 400 hm2,兩者較為吻合。

        一代(Y2)發(fā)生面積的轉(zhuǎn)移概率矩陣如下:

        計算得:P1=0.547 3,P2=0.301 7,P3=0.023 7,P4=0.127

        可見P1最大,故預(yù)測2015年馬尾松毛蟲一代發(fā)生面積為1級,即發(fā)生面積小于1 467 hm2。同樣可以預(yù)測2016年馬尾松毛蟲一代發(fā)生面積為1級,即發(fā)生面積小于1 467 hm2。2015年和2016年一代實際發(fā)生面積分別為2 400 hm2和2 467 hm2,預(yù)測有一定的誤差。

        二代(Y3)發(fā)生面積的轉(zhuǎn)移概率矩陣如下:

        計算得:P1=0.25,P2=0.490 3,P3=0.5,P4=0.111

        可見P2、P3數(shù)值相近且較大,故預(yù)測2015年馬尾松毛蟲二代發(fā)生面積為2級,即1 467~3 133 hm2。同樣可以預(yù)測2016年馬尾松毛蟲二代發(fā)生面積為2級,即1 467~3 133 hm2。2015年和2016年二代實際發(fā)生面積分別為2 400 hm2和2 533 hm2,兩者較為吻合。

        2.2 利用列聯(lián)表分析法進行馬尾松毛蟲發(fā)生面積的多因子多級預(yù)報 對越冬代(Y1)、一代(Y2)和二代(Y3)發(fā)生面積按極差法進行分級,并將其代入與其相關(guān)顯著的自變量(xi)的直線回歸式進行分級,將因子對Y1、Y2、Y3的條件概率列聯(lián)表列于表1~3。

        表1 各因子對Y1的條件概率列聯(lián)表

        表2 各因子對Y2的條件概率列聯(lián)表

        表3 各因子對Y3的條件概率列聯(lián)表

        3 小結(jié)與討論

        利用馬爾科夫鏈預(yù)測法和列聯(lián)表多因子多級綜合相關(guān)法建立安徽省潛山縣1983—2014年馬尾松毛蟲越冬代、一代和二代發(fā)生面積預(yù)測模型,并用2015年和2016年馬尾松毛蟲各代發(fā)生面積進行驗證。結(jié)果表明,馬爾科夫鏈法預(yù)測結(jié)果誤差較小,列聯(lián)表多因子多級相關(guān)法預(yù)測存在一定誤差,但與實際基本吻合。

        馬爾科夫鏈預(yù)報法要求害蟲發(fā)生情況符合馬爾科夫過程,通過運算求出狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,根據(jù)預(yù)報年的前1年,前2年和前3年的害蟲發(fā)生級別分別查狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率P(1)、P(2)和P(3),計算出可能出現(xiàn)級別的平均概率,用平均概率最大的那個狀態(tài)作為預(yù)報年可能發(fā)生級別的預(yù)報值,預(yù)測結(jié)果比較準確。

        列聯(lián)表分析法要求必須具備系統(tǒng)的歷年觀察數(shù)據(jù),用列聯(lián)表法最重要的是如何劃分等級,同樣的資料用不同的標準分級,其預(yù)測效果相差懸殊,且每一個入選的自變量必須和因變量單相關(guān)關(guān)系達到相關(guān)水平方可,由于影響害蟲發(fā)生因子常常是多個,利用多元回歸計算時計算量大,且計算過程極易出現(xiàn)誤差,與多元回歸計算相比,利用列聯(lián)表分析進行多因子多級預(yù)報法大大減少工作量,且預(yù)報比較準確。

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