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        基于松褐天牛刻槽數(shù)預(yù)測(cè)松材線蟲病病死木數(shù)量多層感知器建模研究

        2021-10-29 04:11:48陳祥潛山市龍?zhí)多l(xiāng)林業(yè)工作站
        環(huán)球市場(chǎng) 2021年29期

        陳祥 潛山市龍?zhí)多l(xiāng)林業(yè)工作站

        一、研究目的

        為精準(zhǔn)編制下一年度的松材線蟲病(Bursaphelenchus xylophilus(SteineretBuhrer) )防治預(yù)算,就需要較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)下一年度松材線蟲病的發(fā)生量,尤其是需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與防治預(yù)算數(shù)額直接相關(guān)的病死木數(shù)量。因?yàn)?,松材線蟲病防治中的主要支出就是病死木的清理與安全處理,該費(fèi)用一般占防治總費(fèi)用80%左右。此外,年度防治預(yù)案和作業(yè)設(shè)計(jì)也需要在上一年度完成編制,這些防治文書的編制都提出了較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病死木數(shù)量的要求。

        由于松材線蟲病發(fā)生機(jī)理的復(fù)雜性,當(dāng)前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)松材線蟲病發(fā)生數(shù)量尚有一定困難。為了較為準(zhǔn)確地為編制松材線蟲病防治預(yù)算和相關(guān)防治文書提供病死木預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),我們?cè)诳偨Y(jié)歷年來松材線蟲病防治實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上,借鑒當(dāng)前國(guó)內(nèi)有關(guān)松材線蟲病研究成果,[1-5]通過松材線蟲病媒介昆蟲松褐天牛(Monochamus alternatus Hope)的發(fā)生量,來預(yù)測(cè)松材線蟲病病死木數(shù)量。

        二、研究方法

        當(dāng)前松褐天牛發(fā)生量的調(diào)查方法主要有誘捕器誘捕監(jiān)測(cè)法、林間解剖標(biāo)準(zhǔn)木清點(diǎn)松褐天牛幼蟲數(shù)量法、調(diào)查松褐天牛蛀孔數(shù)等方法。這些方法都存在一定的局限性,其中誘捕器誘捕監(jiān)測(cè)法成本較高,難以用來進(jìn)行全面監(jiān)測(cè);林間解剖標(biāo)準(zhǔn)木清點(diǎn)松褐天牛幼蟲數(shù)量的方法工作量太大、勞動(dòng)強(qiáng)度高,且采伐解剖標(biāo)準(zhǔn)木會(huì)對(duì)松林產(chǎn)生一定程度的破壞,該辦法也不適用于全面監(jiān)測(cè);調(diào)查松褐天牛蛀孔數(shù)來推測(cè)松褐天牛發(fā)生量,盡管簡(jiǎn)單易行,但由于松褐天牛蛀孔數(shù)量要大大少于松褐天牛刻槽數(shù),而且還有不少蛀孔位于身高以上位置,因此,在調(diào)查中,松褐天牛蛀孔尋找比較費(fèi)時(shí)。

        為此,我們?cè)谇锛舅刹木€蟲病普查時(shí),按照《林業(yè)有害生物監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)技術(shù)規(guī)范》(LY/T 2516-2015)開展監(jiān)測(cè)調(diào)查,[6]選擇數(shù)量相對(duì)較多的松褐天??滩蹟?shù)作為調(diào)查對(duì)象,且只調(diào)查便于尋找和清點(diǎn)的胸高(1.3m處)上下25cm(共計(jì)50cm)樹干的當(dāng)年新鮮刻槽,即胸高50cm 段刻槽(簡(jiǎn)稱胸高刻槽,nick at breast height,NBH),以此來推算松褐天牛發(fā)生數(shù)量,進(jìn)而預(yù)測(cè)松材線蟲病病死木發(fā)生數(shù)量,然后以該小班(病死樹數(shù)量非零林地一張圖小班面積)的小班面積作為松材線蟲病發(fā)生面積。

        本次建模研究直接使用胸高刻槽(NBH)來預(yù)測(cè)所在小班松材線蟲病病死木數(shù)量。研究數(shù)據(jù)來源于安徽省潛山市龍?zhí)多l(xiāng)2017 年-2019 年松褐天牛/松材線蟲病監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)(表1),將表1 中“2017年NBH 數(shù)(個(gè)/株)”和“2018 年病死樹數(shù)(株/hm2)”作為建模研究的培訓(xùn)數(shù)據(jù),“2018 年NBH 數(shù)(個(gè)/株)”作為預(yù)測(cè)驗(yàn)證數(shù)據(jù),并將預(yù)測(cè)結(jié)果與“2019 年病死樹數(shù)(株/hm2)”(實(shí)際數(shù)據(jù))進(jìn)行比較,計(jì)算預(yù)測(cè)精度。

        三、建模訓(xùn)練

        將表1 中“2017 年NBH 數(shù)(個(gè)/株)”和“2018 年病死樹數(shù)(株/hm2)”導(dǎo)入IBM SPSS Statistics 22,選擇多層感知器分析工具,調(diào)整分析參數(shù),進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)訓(xùn)練,代碼如下:

        *Multilayer Perceptron Network.

        MLP 下一年度病死樹數(shù)(MLEVEL=S)WITH 上一年度NBH 數(shù)

        /RESCALE COVARIATE= STANDARDI ZED

        /PARTITION TRAINING=7 TESTING=3 HOLDOUT=0

        /ARCHITECTURE AUTOMATIC=YES(MINUNITS=1 MAXUNITS=50)

        /CRITERIA TRAINING=ONLINE OPTIMIZATION=GRADIENTDESCENT LEARNINGINITIAL= 0.4 LEARNING LOWER = 0.001 LEARNINGEPOCHS = 10 MOMENTUM= 0.9 INTERVALCENTER =0 INTERVALOFFSET= 0.5 MEMSIZE=1000

        /PRINT CPS NETWORKINFO SUMMARY CLASSIFICATION SOLUTION IMPORTANCE

        /P L O T N E T W O R K P R E D I C T E D RESIDUAL

        /STOPPINGRULES ERRORSTEPS=1(DATA=AUTO)TRAININGTIMER=ON(MAXTIME=15)MAXEPOCHS=AUTO ERRORCHANGE=1.0E-4 ERRORRATIO=0.0010

        /MISSING USERMISSING=EXCLUDE.

        在訓(xùn)練中,30 組數(shù)據(jù)中18 組用來作為培訓(xùn)數(shù)據(jù),12 組作為測(cè)試數(shù)據(jù),培訓(xùn)中沒有發(fā)現(xiàn)無效數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)有效率100%,培訓(xùn)耗費(fèi)時(shí)間0.01s。培訓(xùn)中平方和誤差為1.4511,相對(duì)錯(cuò)誤為0.1707,測(cè)試中平方和誤差為0.8040,相對(duì)錯(cuò)誤為0.0201。自變量重要性(上一年度NBH 數(shù))為1.0000,規(guī)范化的重要性為100.00%,所建立的模型預(yù)測(cè)值“輸入層”偏差為-0.0199,隱藏層偏差為0.0230,預(yù)測(cè)值(輸出)與實(shí)際值(目標(biāo)值)相關(guān)性R=1(如表1 所示)。

        四、模型的應(yīng)用與預(yù)測(cè)進(jìn)度

        將表1 中“2018 年NBH 數(shù)(個(gè)/株)”導(dǎo)入上述模型,得到表2 的“2019 年病死樹數(shù)預(yù)測(cè)值(株/hm2)”,將之與“2019年病死樹數(shù)(株/hm2)(實(shí)際值)”相比較,計(jì)算“預(yù)測(cè)絕對(duì)誤差(株/hm2)”和“預(yù)測(cè)精度(%)”,計(jì)算結(jié)果如表2 所示。表2 數(shù)據(jù)表明,所建立的多層感知器函數(shù),用“2018 年NBH 數(shù)(個(gè)/株)”預(yù)測(cè)“2019 年病死樹數(shù)”的絕對(duì)誤差-0.5~0.6 之間,預(yù)測(cè)精度均大于90%,其中預(yù)測(cè)精度≥95%的小班有11 個(gè),占比為36.67%。

        表1 安徽省潛山市龍?zhí)多l(xiāng)2017年-2019年松褐天牛/松材線蟲病監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)

        續(xù)表1

        表2 預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)照表

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