运用马尔科夫链模型预测张家界永定区松毛虫发生面积

以湖南省张家界永定区2003—2018年马尾松毛虫、云南松毛虫发生情况的历史数据为材料,探讨了不同等级划分体系对应用马尔科夫链模型预测马尾松毛虫、云南松毛虫混合发生面积的历史符合率的影响,并对2019年张家界永定区的马尾松毛虫、云南松毛虫发生等级及发生面积进行预测,从而指导防治工作科学、及时、有效地开展。结果表明,当原始数据集中于某一级别时,用3等级分级可以增加历史符合率。本文数据分为3个等级,历史符合率为76.9%。利用概率矩阵对2019年马尾松毛虫、云南松毛虫混合发生面积进行预测,结果为1级,即发生面积为0～1 033.3 hm~2。     

云南松毛虫发生与气象因子关系的分析

对1983年以来丽水山区云南松毛虫大暴发进行了周期性分析,认为云南松毛虫的大暴发存在一定的周期性规律,利用平均温度、最高温度、最低温度、雨日、雨量、日照时数等气象要素对1983—2006年丽水山区云南松毛虫发生情况进行了相关分析,发现云南松毛虫发生发展与气象因子关系密切;通过1983年以来2次云南松毛虫大暴发的过程与气象因子关系的细致分析,得到了云南松毛虫大暴发前气象因子的异常规律,分析结论有助于对云南松毛虫的预测和防治。     

用多重马尔可夫链预测松毛虫发生面积的研究

该文以1998年建平县松毛虫发生面积预测为例,对应用多重马尔可夫链(MultiplcMarkovChin)进行松毛虫预测预报做了探讨,预测结果分析表明,利用多重马尔可夫链进行松毛虫发生面积预测较为准确.     

马尔可夫链在马尾松毛虫发生级别预测中的应用

根据罗山县历年马尾松毛虫观测资料,将马尾松毛虫的发生级别分为4级,应用马尔可夫链对罗山县2009-2011年发生级别进行预测,结果均为1级;应用2004-2008年历史资料进行检验,准确率为100%。     

基于气象因子的马尾松毛虫发生率空间格局研究

[目的]为预测未来我国马尾松毛虫的潜在变化趋势,以2002-2012年全国范围内马尾松毛虫的地级逐年平均发生率作为预测指标,[方法]运用偏最小二乘回归方法,获得马尾松毛虫平均发生率与相关气象因子的回归方程,并结合地理空间数据与未来气象数据,得到马尾松毛虫平均发生率空间格局模型.[结果]表明:以筛选后的12个气象因子建立的马尾松毛虫平均发生率空间格局模型精度达到86.98%,具有较强的可靠性.据此预测2020s,2050s,2080s的马尾松毛虫平均发生率空间格局,并与2002-2012年的空间格局相比,结果显示:华东及华中地区虫害中度和重度发生面积均明显增加,有扩散的趋势;华东地区的轻度发生面积总体为缩减;而华南部分地区虫害轻度发生面积扩增.[结论]以偏最小二乘回归方法所得的空间格局模型具有实际预测意义,可以预测我国未来马尾松毛虫平均发生率的变化趋势.     

低温雨雪冰冻对4种主要林业有害生物发生影响分析

对2005-2010年低温雨雪冰冻灾害发生区松墨天牛Monochamus alternatus、马尾松毛虫Dendrolimus punctatus、湿地松粉蚧Oracella acuta、板栗疫病Cryphonectria parasitica的发生数据统计分析表明:2008年,松墨天牛发生面积呈暴发式增长,为偏重发生;马尾松毛虫发生面积急剧下降,重度发生面积下降77.6％,发生程度呈轻度、中度;湿地松粉蚧当年发生面积略有上升,但总体呈连续6年的下降趋势;板栗疫病发生面积呈逐年下降趋势,但发生程度为中等偏重,特别是2009年较2008年重度发生面积增加了57.7％.     

马尾松毛虫期距预测预报、回归预测预报研究

根据上杭县4个乡镇1992~2006年连续15 a间马尾松毛虫发生期观察调查的历史资料进行统计和分析,计算松毛虫发生期各阶段平均期距和估计区间,作为今后同期预测松毛虫发生期的期距值;将松毛虫发生期与历史同期气温建立回归方程,建立了龙岩市松毛虫回归预测数学模型,经检验证明结果准确,为生产提供参考和借鉴。     

修正的灰色模型在森林生物灾害发生面积预测中的应用

以2000—2008年《中国林业统计年鉴》中生物灾害发生面积为依据,采用原序列和残差序列进行灰色动态预测模型GM(1,1)建模,分别建立林业病虫鼠害发生总面积、病害发生面积、虫害发生面积、鼠害发生面积、松毛虫发生面积、杨树食叶害虫发生面积和杨树蛀干害虫发生面积及各指标重度发生面积的灰色预测模型,对森林生物灾害发生面积进行预测。通过精度检验,应用残差序列所建的14个指标模型中,有3个模型非常准确(平均相对误差小于1%),5个模型很准确(平均相对误差在1%~5%之间),5个模型较准确(平均相对误差在5%~10%),只有1个模型准确率较低(平均相对误差大于10%)。所建立的模型适用于发生面积趋势预测,准确率非常高,预测结果有较高置信度,且给出了5 a预测结果。该研究为我国森林生物灾害预测提供了新的途径。     

基于混沌理论的马尾松毛虫有虫面积BP神经网络预测

通过对1983—2010年马尾松毛虫发生数据特点的分析,应用相空间重构技术,将混沌理论和神经网络理论相结合,提出了1种基于混沌神经网络理论的马尾松毛虫有虫面积预测模型。结果表明,该模型有较好的预测能力,当输入层神经元个数(即嵌入维数)为7、隐含层神经元个数为15时,预测未参与建模的2009年越冬代、2010年第1代马尾松毛虫有虫面积的平均相对误差为12.50%。     

马尾松毛虫计算机预测预报系统—FIMS-1

马尾松毛虫计算机预测预报系统—FIMS-1,是在马尾松毛虫预测预报系统模型基础上建立的。该系统能够模拟马尾松毛虫种群数量随时间的变化及空间区域的迁移扩散,能估算马尾松毛虫对针叶造成的损夫,进而可以对马尾松毛虫发生量、发生地、发生面积及针叶被害程度进行预测。为马尾松毛虫的综合管理决策提供必要的信息。系统的主要特点是通用性、显示的直观性及预测预报输入要求的灵活性,非常适于在广大林区推广。用安徽省潜山县黄埔试验点数据输入该系统,运行结果与该地松毛虫发生规律基本吻合,说明该系统是可行的。     

云南松毛虫研究初报

云南松毛虫(Dendrolimus houi)属鳞翅目、枯叶蛾科、松毛虫属,是森林的成灾害虫之一。该虫1986年在石泉县初次发生。为加强对这一害虫的防治,我们从1987年起,进行了生活史观察,研究其发生发展规律和防治办法,并进行了大面积防治,现已完全控制了虫害。1 分布与危害云南松毛虫在国内分布于云南、四川、浙江、湖南、福建、贵州、江西等省,主要危害云南松、柳杉、侧柏、圆柏等。1986年,在石泉县后柳区中坝、合溪两乡发生面积23ha,主要危害柏木,虫口密度为45头/株。1987年发生范围扩大到300多公顷。其中轻微     

马尾松毛虫数量与树高冠幅的关系

在野外调查马尾松毛虫数量时,由于受树高的影响,只能查到树高3m以下各代幼虫的数量,而很难对大树上的虫口进行详查.现在马尾松毛虫虫口密度是以每株树的虫口数(条/株)来表示的,虫口密度相同,但冠体大小不同,对当代发生造成的危害程度显然不同.为能取得准确的虫情,根据发生情况进行预测预报,我们在2007～2008年就桐城市马尾松毛虫幼虫虫口数量与树高和冠幅大小关系进行了初步研究,旨在探讨用3m以下的矮树的虫口密度估测高大树木的虫口密度以及新的计算方法.     

云南松毛虫生命表组建及对其种群消长趋势预测的应用

经室内饲养移在思茅松林分中设定观测样株,对云南松毛虫的第1代和越冬代进行了系统观察,研究松毛虫在整个世代各个发育阶段的存活数、死亡数及其死亡原因等,以此为依据组建了云南松毛虫自然种群的生命表。应用此生命表结合景屏等地当时虫害的发生实况及外界环境条件,对该地区云南松毛虫的种群消长趋势和发生量作出了预报,为控制云南松毛虫危害提供了依据。     

两种主要森林害虫发生面积预报的初步研究

应用马尔可夫链和灰色系统GM (1,1)预测模型对宁化县 2种主要森林害虫—马尾松毛虫和黄脊竹蝗的年度发生面积进行了分析和预测。结果表明 :马尔可夫链对马尾松毛虫和黄脊竹蝗发生面积预测效果较好 ,灰色系统GM (1,1)预测模型对马尾松毛虫发生面积预测效果较好 ,而对黄脊竹蝗发生面积预测效果较差     

林业有害生物发生时空格局研究——以湘西为例

为科学预测林业有害生物发生趋势,指导基层有针对性开展防治工作,收集湘西州各县2007—2021年51种林业有害生物的发生面积数据,运用灰色关联分析法、最优分割法、系统聚类法、趋势图法,对其发生时空格局动态进行综合分析并预测2022年发生态势.结果表明:油茶炭疽病菌(Camellia oleifera)、马尾松毛虫Den...     

灰色预测GM(1,N)模型在赤松毛虫预测预报中的应用

本文利用1983～1989年秦皇岛市赤松毛虫预测预报资料,在应用灰色关联分析的基础上,选择对赤松毛虫发生面积,应防面积,以及越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期关联度较大的主导因子,分别建立了赤松毛虫发生面积、应防面积的GM(1,1)、GM(1,N)预测模型,及赤松毛虫越冬幼虫上(下)树始见期、始盛期的GM(1,1)和GM(1,N)模型,并利用实测数值进行了验证。     

应用异常度分析法对松毛虫混合种群发生趋势和发生程度的评价

将松毛虫混合种群成灾面积和发生面积确定为主要因素指标,并将其通过数学方法综合量化,应用异常度分析法对朝阳市松毛虫混合种群发生趋势和发生程度进行评价,结果表明：该方法科学准确,评价结果与实际发生情况一致。     

温度因子对春季马尾松毛虫灾害发生的影响

选取广西兴安县2005~2015年春季马尾松毛虫(Dendrolimus punctata)发生情况进行研究,研究温度与春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积发生关系。以2004—2015年的每月的温度因子为自变量,用逐步回归的方法筛选出与兴安县春季马尾松毛虫轻、中、重度发生面积相关的重要因子,并进行相关性分析,建立回归预测模型。预测结果准确率分别高达81.036%、99.991%、58.658%,其中,中度平均准确率近100%。     

华东区松毛虫研究协作组召开学术会议

1962年11月上旬华东区松毛虫研究协作组在南京举行学术会议。会议的主要目的是汇报有关各省1962年松毛虫研究工作情况,总结研究成果;发掘存在问题,开展学术讨论;商讨与安排1963年有关松毛虫的研究与协作等事项。会上详细介绍了马尾松毛虫、油松毛虫的发生规律、预测预报及综合防治的效果,也提到了赤松毛虫、西伯利亚松毛虫、云南松毛虫的生活习性和在部分省的发生情况;辽宁草河口林场,还介绍了益鸟招引试验效果。预测预报是这次会议上讨论的中心问题之一。大     

性信息素在赤松毛虫监测预警中的应用

阜新赤松毛虫在松毛虫种群数量中占松毛虫总数的99%以上,是以赤松毛虫为预测对象的地区。我们在2002～2006年,应用性信息素对赤松毛虫做了有效诱距测定、诱芯时效测定、诱捕器最佳悬挂高度、诱捕量与下一代幼虫发生量及林分因子对映关系;并应用GPS定位方法开展赤松毛虫性信息素预测预报的研究。