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      卵期氣溫對馬尾松毛蟲發(fā)生量影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析

      2019-05-20 01:06:54呂松林
      吉林農(nóng)業(yè) 2019年11期
      關(guān)鍵詞:毛蟲蟲口馬尾松

      呂松林

      (潛山市國有天柱山林場,安徽潛山 246300)

      馬尾松毛蟲(Dendrolimus punctatus Walker)是我國主要森林害蟲之一,開展氣溫對馬尾松毛蟲發(fā)生量的影響的研究,可以探索建立更加精準(zhǔn)的預(yù)測預(yù)報模型,選擇防治關(guān)鍵期,為防治提供科學(xué)依據(jù)。

      1 數(shù)據(jù)來源

      本研究的馬尾松毛蟲發(fā)生防治數(shù)據(jù)來源于1983年~2014年安徽省潛山市歷年監(jiān)測數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心《中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)》,數(shù)據(jù)如表1所示。

      用于本研究的數(shù)據(jù)包括發(fā)生面積(hm2)、上一代防治面積(hm2)、上一代防治效果(蟲口減退比率)、卵期極低氣溫(℃)、卵期平均氣溫(℃)、卵期積溫(10℃以上日度)。由于潛山馬尾松毛蟲以幼蟲越冬,第二代與翌年越冬代屬于同一世代,因此將第二代與越冬代數(shù)據(jù)合并。同時,為了便于分析,將第一代數(shù)據(jù)與第二代數(shù)據(jù)分開,左側(cè)為第一代數(shù)據(jù),右側(cè)為第二代數(shù)據(jù)。

      2 數(shù)據(jù)分析

      2.1 分析工具

      本研究采用EXCEL2016進行線性相關(guān)性分析,采用美國MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件MATLAB R2016a進行非線性數(shù)據(jù)分析。

      2.2 線性分析

      對表1所示數(shù)據(jù),使用EXCEL2016進行線性相關(guān)性分析,結(jié)果如表2所示。表2數(shù)據(jù)表明,發(fā)生面積(hm2)與上一代防治面積(hm2)、上一代防治效果(蟲口減退比率)、卵期極低氣溫(℃)、卵期平均氣溫(℃)、卵期積溫(10℃以上日度)等因子線性相關(guān)性太低,進行進一步線性分析和線性擬合意義不大,不具備線性建模分析基本條件。

      表2 線性相關(guān)性分析

      2.3 非線性分析

      基于以上線性分析結(jié)果,并考慮到馬尾松毛蟲是生態(tài)系統(tǒng)的一部分,生態(tài)系統(tǒng)是一個復(fù)雜系統(tǒng),馬尾松毛蟲的發(fā)生演變因此也具有復(fù)雜系統(tǒng)的基本特征,其卵期氣溫對馬尾松毛蟲發(fā)生量影響是復(fù)雜的、非線性的。所以,筆者選擇MATLAB R2016a中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具,對其進行非線性分析。分析代碼如下:

      function importfile(fileToRead1)

      newData1=load('-mat',fileToRead1);

      vars=fieldnames(newData1);

      for i=1:length(vars)

      表1 研究數(shù)據(jù)

      圖1 擬合分析(左圖)與誤差直方圖(右圖)

      圖2 擬合度分析

      assignin('base',vars{i},newData1.(vars{i}));

      end

      function[y1]=myNeuralNetworkFunction(x1)

      b1=[-16.567749187968658;-5.5931050374793063;3.6185211 506444284;-4.0666287250013013;-1.499701885543489;0.073570 152838927455;-2.8339971179972436;.3672059869452386;8.4144084564603361;12.070406128109463];W1_1=12.118435140696723;6.6851778717561334;-6.9821807716971609;10.482224467100231;12.836202616001502;-12.556885182668433;-7.3148977118678129;7.6947558243696825;9.7115477384412454;12.196496466827616];

      b2=-0.84428053546185011;LW2_1=[-0.712367721046 71808 0.72470932040837488 0.81622125891886721-0.188935867 94896775 0.090500715363232523-0.051972894434546529 0.1134 4805651106561-0.21844966554696987 0.31931478388444912 0.4 1655015294667036];

      y1_step1.ymin=-1;

      y1_step1.gain=0.2;

      y1_step1.xoffset=0;

      Q=size(x1,2);%samples

      xp1=mapminmax_apply(x1,x1_step1);

      a1=tansig_apply(repmat(b1,1,Q)+IW1_1?xp1);

      a2=repmat(b2,1,Q)+LW2_1?a1;

      y1=mapminmax_reverse(a2,y1_step1);

      end

      unction y=mapminmax_apply(x,settings)

      y=bsxfun(@minus,x,settings.xoffset);

      y=bsxfun(@times,y,settings.gain);

      y=bsxfun(@plus,y,settings.ymin);end

      function a=tansig_apply(n,~)

      a=2./(1+exp(-2?n))-1;end

      function x=mapminmax_reverse(y,settings)

      x=bsxfun(@minus,y,settings.ymin);

      x=bsxfun(@rdivide,x,settings.gain);

      x=bsxfun(@plus,x,settings.xoffset);end

      選擇70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,15%的數(shù)據(jù)作為驗證樣本,15%的數(shù)據(jù)作為測試樣本,神經(jīng)元數(shù)量選擇為10,分析結(jié)果如圖1、圖2所示。

      從圖1可以看出,訓(xùn)練、驗證、測試的目標(biāo)與輸出高度契合(如左圖所示),且三者誤差基本集中在-0.01265~0.01647之間,完全達到分析精度要求。圖2訓(xùn)練結(jié)果表明,訓(xùn)練、驗證、測試、綜合4個擬合度相關(guān)性R值分別為0.99999、1、0.99998和0.99999,均大于0.99,高度相關(guān)。即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性分析結(jié)果表明,發(fā)生面積(hm2)與上一代防治面積(hm2)、上一代防治效果(蟲口減退比率)、卵期極低氣溫(℃)、卵期平均氣溫(℃)、卵期積溫(日度)等因子具有高度非線性相關(guān)性。

      3 討論

      綜上分析表明,利用發(fā)生面積(hm2)與上一代防治面積(hm2)、上一代防治效果(蟲口減退比率)、卵期極低氣溫(℃)、卵期平均氣溫(℃)、卵期積溫(日度)的高度非線性相關(guān)性特點,可以開展馬尾松毛蟲臨災(zāi)預(yù)警,并可以作為馬尾松毛蟲中長期預(yù)報非線性參考因子,進行馬尾松毛蟲中長期預(yù)報,或者短期預(yù)報、臨災(zāi)預(yù)報,為防治提供科學(xué)依據(jù)。

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