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      用模糊綜合評判法預(yù)測馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發(fā)生量

      2019-09-04 09:34程嫻張書平余燕畢守東周夏芝鄒運(yùn)鼎張國慶張楨方國飛宋玉雙
      植物保護(hù) 2019年4期

      程嫻 張書平 余燕 畢守東 周夏芝 鄒運(yùn)鼎 張國慶 張楨 方國飛 宋玉雙

      摘要 為了提高馬尾松毛蟲一代、二代幼蟲高峰期發(fā)生量預(yù)報的準(zhǔn)確性,為有效防治馬尾松毛蟲提供科學(xué)依據(jù),本文運(yùn)用模糊綜合評判的6個數(shù)學(xué)模型預(yù)測安徽省潛山縣馬尾松毛蟲一代、二代幼蟲高峰期的發(fā)生量,驗證預(yù)報1989年、1994年、2002年和2017年一代馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發(fā)生量,預(yù)報結(jié)果分別為2級、4級、2級和1級,與實況級別完全吻合,預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確。預(yù)報1989年、1994年、2002年和2017年二代馬尾松毛蟲幼蟲高峰期發(fā)生量,預(yù)報結(jié)果依次是4級、5級、2級和1級。同樣與實況級別全部相同。預(yù)報的準(zhǔn)確率為100%,模糊綜合評判法是一個運(yùn)算簡便、準(zhǔn)確性高的預(yù)報方法。

      關(guān)鍵詞 馬尾松毛蟲; 幼蟲高峰期發(fā)生量; 模糊綜合評判法; 預(yù)報

      中圖分類號: Q 968.1

      文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A

      DOI: 10.16688/j.zwbh.2018371

      馬尾松毛蟲Dendrolimus punctatus分布于安徽、河南、四川、貴州、陜西、云南、江西、江蘇、湖南、浙江、福建、廣東、臺灣、海南、廣西等?。▍^(qū)),主要為害馬尾松Pinus massoniana,還為害黑松P.thunbergii、火炬松P.taeda、濕地松P.elliottii、晚松P.rigida var. serotina 、海南五針?biāo)蒔.fenzeliana等松屬植物。20世紀(jì)中葉在我國森林害蟲中馬尾松毛蟲是發(fā)生最廣、為害面積最大、經(jīng)常猖獗成災(zāi)的害蟲。在廣大丘陵地區(qū)蟲害此起彼伏,針葉常被吃光,被害時如同火燒,造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和生態(tài)損失。而且,人們在林事活動中接觸馬尾松毛蟲毒毛,容易引發(fā)皮炎和關(guān)節(jié)腫痛,因此,該蟲不但影響林業(yè)生產(chǎn),還危害人類健康[14]。進(jìn)入21世紀(jì),由于各地采用封山育林、混交、間作等措施優(yōu)化了森林生態(tài)環(huán)境,科學(xué)地運(yùn)用綜合治理措施,馬尾松毛蟲的危害得到有效的控制,但該蟲具有強(qiáng)大的繁殖潛力,遇到有利的生態(tài)環(huán)境極易暴發(fā)成災(zāi),對其監(jiān)測不能放松。

      馬尾松毛蟲一年發(fā)生2~4代,發(fā)生世代的多少,因不同地區(qū)而異,在河南省信陽地區(qū)一年發(fā)生2代為主,在長江流域諸省一年發(fā)生2~3代,而在廣東、廣西、福建南部一年發(fā)生3~4代,海南一年發(fā)生4~5代[1]。安徽潛山縣一年發(fā)生3代,即4月至6月上旬為越冬代,6月上旬至8月中下旬為一代,8月中下旬至12月為第二代。馬尾松毛蟲發(fā)生的預(yù)測預(yù)報是對其進(jìn)行綜合防治的基本工作??蒲泄ぷ髡叻謩e采用不同的方法預(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,為馬尾松毛蟲的綜合防治工作提供了有力支持[59]。

      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。高峰期發(fā)生量與整個世代累計蟲口數(shù)量之間的關(guān)系密切,潛山縣一代幼蟲兩者之間相關(guān)系數(shù)為0.993 0(df=23,r0.01=0.505),前者占后者的31.1%~32.68%;二代幼蟲兩者之間的相關(guān)系數(shù)為0.990 8,前者占后者的26.12%~27.37%,明確了高峰期發(fā)生量就可以預(yù)知整個世代的蟲口。周夏芝等[10]曾用平穩(wěn)時間序列法、回歸預(yù)測法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法馬爾科夫鏈法和列聯(lián)表法預(yù)測馬尾松毛蟲高峰期發(fā)生量。為了有效地防治馬尾松毛蟲,本研究采用模糊綜合評判法預(yù)測安徽省潛山縣馬尾松毛蟲一代和二代幼蟲高峰期發(fā)生量,以期為馬尾松毛蟲的綜合治理提供科學(xué)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,資料的時間跨度為1989年—2018年,其中1998年缺如,1989年—2014年作為研究資料,選擇發(fā)生級別不同的1989年、1994年、2002年和2017年作為驗證資料。根據(jù)國家林業(yè)局森林病蟲防治總站[11]制定的調(diào)查方法進(jìn)行調(diào)查,即采用踏查和詳查相結(jié)合的方法。沿林班線、林道、公路、鐵路等線路調(diào)查,目測發(fā)生范圍、為害狀況,發(fā)現(xiàn)蟲情或災(zāi)情立即設(shè)臨時標(biāo)準(zhǔn)地,采取平行線抽樣法抽取20株標(biāo)準(zhǔn)株詳查。幼蟲期調(diào)查,對1~2齡幼蟲,調(diào)查枯黃卷曲的枝數(shù),推算幼蟲數(shù),對3齡以上的幼蟲,3 m以下的小樹直接調(diào)查合計樹冠上的幼蟲數(shù),大樹用“蟲糞粒推算法”調(diào)查,幼蟲越冬期間調(diào)查樹干基部樹皮縫中的幼蟲數(shù)推算全部蟲口。

      1.2 模糊綜合評判

      1.2.1 模糊綜合評判的模型種類[12]

      模糊綜合評判的簡單數(shù)字模型為Y~=X~⊙R~,若已知模糊向量X~和模糊評判矩陣R~時,即可進(jìn)行綜合評判。常用預(yù)測害蟲種群發(fā)生量的模糊模型5個,最終取其結(jié)果的1/5形成綜合決策模型。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 一代幼蟲高峰期發(fā)生量預(yù)測

      經(jīng)過逐一篩選,一代卵量(x1)、一代卵高峰期的發(fā)生量(x2)、越冬代幼蟲蟲口數(shù)量(x3)和越冬代成蟲數(shù)量(x4)與一代幼蟲高峰期發(fā)生量(y)之間關(guān)系密切,其相關(guān)系數(shù)依次為rx1y=0.993 0,rx2y=0.979 5,rx3y=0.586 1,rx4y=0.530 6,df=23時,r0.05=0.369,r0.01=0.505,表明它們之間均極相關(guān)。經(jīng)歸一化處理,模糊向量X~=(0.383 6,0.373 2,0.133 6,0.109 5)。1989年-2014年共25年的馬尾松毛蟲一代幼蟲高峰期發(fā)生量(y)的范圍為1.92~15.26頭/株,一代卵量(x1)的范圍為13.60~94.78粒,一代卵高峰期發(fā)生量(x2)的范圍為3.44~28.62粒;越冬代幼蟲數(shù)量(x3)的范圍為6.2~42.5頭/株,越冬代成蟲數(shù)量(x4)的范圍為1.61~11.05頭。均按等距分級分成6級,分級標(biāo)準(zhǔn)列于表1。1989年-2014年共25年的馬尾松毛蟲二代幼蟲高峰期發(fā)生量(y)的范圍為1.85~15.89頭/株,二代卵量(x1)的范圍為18.53~103.99粒,一代成蟲蟲口數(shù)量(x2)的范圍為2.82~17.64頭,二代卵盛期卵量(x3)的范圍為5.00~31.95粒;一代成蟲高峰期發(fā)生量(x4)的范圍為1.24~7.26頭。均按等距分級分成6級,分級標(biāo)準(zhǔn)列于表1。

      為了便于分析,將x1~x4進(jìn)行分級,將分級標(biāo)準(zhǔn)和1989年-2014年的數(shù)值及分級值列于表1和表2。

      將一代卵量(x1)、一代卵的高峰期發(fā)生量(x2)、越冬代幼蟲累計蟲口數(shù)量(x3)和越冬代成蟲數(shù)量(x4)對預(yù)報量(y)——一代馬尾松毛蟲幼蟲高峰發(fā)生量的條件概率列于表3,對發(fā)生級別不同的1989年、1994年、2002年和2017年的一代幼蟲高峰期發(fā)生量逐一進(jìn)行預(yù)測。

      對1989年、1994年、2002年和2017年的一代幼蟲高峰期發(fā)生量進(jìn)行預(yù)測。1989年一代卵量(x1)為40.81粒,為3級;一代卵高峰期發(fā)生量(x2)為12.00粒,為3級;越冬代幼蟲累計蟲口(x3)為42.5頭/株,為6級;越冬代成蟲數(shù)(x4)為11.05頭,為6級。具體運(yùn)算是Y~=X~○·R~,其中模糊向量X~為[0.383 6,0.373 2,0.133 6,0.109 5],模糊矩陣R~為00.833 30.166 700000.857 10.142 90000.50.500000.50.50000。按照評判模型進(jìn)行運(yùn)算得:

      模型1:M1=(0.500 0,0.857 1,0.383 6,0.383 6,0.383 6,0.383 6);

      模型2:M2=(0.133 6,0.383 6,0.166 7,0,0,0);

      模型3:M3=(0.066 8,0.319 9,0.063 9,0,0,0);

      模型4:M4=(0.243 1,0.999 9,0.309 5,0,0,0);

      模型5:M5=(0.121 5,0.761 1,0.117 2,0,0,0);

      模型6:M6=(0.213 0,0.664 3,0.208 2,0.076 7,0.076 7,0.076 7)。

      最后運(yùn)算結(jié)果:MaxM1yi=0.857 1,MaxM2yi=0.383 6,MaxM3yi=0.319 9,MaxM4yi=0.999 9,MaxM5yi=0.761 1,MaxM6yi=0.664 3,6個模型相應(yīng)的待報級別均為2級。故預(yù)報1989年馬尾松毛蟲一代幼蟲高峰期的發(fā)生量為2級,實況為2級,預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確。將1989年、1994年、2002年和2017年預(yù)報級別和實況級別列于表4,預(yù)報結(jié)果的準(zhǔn)確率為100%。

      2.2 二代幼蟲高峰期發(fā)生量預(yù)測

      經(jīng)過逐一篩選,馬尾松毛蟲的二代卵量(x1)、一代成蟲數(shù)(x2)、二代卵的高峰期發(fā)生量(x3)和一代成蟲高峰期發(fā)生量(x4)與二代幼蟲高峰期發(fā)生量關(guān)系密切,其相關(guān)系數(shù)依次為rx1y=0.991 7,rx2y=0.701 1,rx3y=0.976 9,rx4y=0.700 7,df=23時,r0.05=0.369,r0.01=0.505,r均大于r0.01(0.505),均達(dá)極相關(guān)。經(jīng)歸一化處理,其模糊向量X~為[0.336 8,0.168 3,0.326 8,0.168 1],按照2.1的計算方法,對二代幼蟲高峰期發(fā)生量進(jìn)行預(yù)報,驗證預(yù)報1989年、1994年、2002年和2017年二代馬尾松毛蟲高峰期發(fā)生量依次是4級、5級、2級和1級,與實況完全相同,預(yù)報的準(zhǔn)確率為100%。

      3 小結(jié)與討論

      本文運(yùn)用模糊綜合評判的6個數(shù)學(xué)模型預(yù)測安徽省潛山縣馬尾松毛蟲幼蟲一代、二代高峰期發(fā)生量,其結(jié)果是:預(yù)報1989年、1994年、2002年和2017年馬尾松毛蟲一代幼蟲高峰期發(fā)生量依次是2級、4級、2級和1級,預(yù)報1989年、1994年、2002年和2017年馬尾松毛蟲二代幼蟲高峰期發(fā)生量依次是4級、5級、2級和1級,一代和二代預(yù)測結(jié)果均與實況完全一致,預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確率為100%。

      本方法相對于其他預(yù)報方法工作量小,計算簡便。模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確與否,首先必須從生態(tài)系統(tǒng)中考慮與預(yù)報結(jié)果有關(guān)的生態(tài)因子,如降雨、相對濕度、日照時數(shù)、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫以及與預(yù)報結(jié)果有關(guān)的生物因子,因此要求作者不光具有數(shù)學(xué)分析的知識,而且要有預(yù)報結(jié)果的專業(yè)知識。如本文與一代幼蟲高峰期發(fā)生量有關(guān)的一代卵量、一代卵的高峰期發(fā)生量、越冬代幼蟲蟲口和越冬代成蟲數(shù)量,這些因子與一代幼蟲高峰期發(fā)生量都有一定因果關(guān)系。另外還有越冬代蛹的數(shù)量等,對這些因子采用相關(guān)分析法進(jìn)行篩選,選出主要因子,借以提高預(yù)報結(jié)果的準(zhǔn)確性。

      一般情況下,用模型Ⅰ—主要因素肯定型yj=Vmi=1(xiVrij)、模型Ⅱ—主要因素決定型yj=Vmi=1(xiΛrij)和模型Ⅲ—主要因素突出型yj=Vmi=1(xirij)的三個模型或者用模型Ⅵ—yi=1/5(∑mi=1Miyj)即可進(jìn)行預(yù)測。本文用6個模型進(jìn)行預(yù)測,幾個模型的預(yù)測結(jié)果是一致的,該方法的優(yōu)點是根據(jù)與預(yù)報結(jié)果有關(guān)的因子決定采用何種模型。應(yīng)用6種模型時,首先考慮對預(yù)報結(jié)果有重要影響的因子,在多個因子都對預(yù)報結(jié)果有影響的情況下,利用相關(guān)分析法篩選對預(yù)報結(jié)果影響大的幾個主要因子,其他因子可忽略不計。本文選擇的預(yù)報因子都是與幼蟲高峰期發(fā)生量極相關(guān)的因子,所以歸一化后作為權(quán)重構(gòu)成的模糊向量其預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確性高。再者,影響預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確性的原因與評判人采用的評判模型有關(guān),因為6個模型的側(cè)重點有所不同。

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      (責(zé)任編輯:田 喆)

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