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      基于眼高刻槽數(shù)預(yù)測(cè)松褐天牛發(fā)生量分析

      2021-10-25 10:58毛新星
      南方農(nóng)業(yè)·中旬 2021年5期
      關(guān)鍵詞:松材測(cè)報(bào)天牛

      毛新星

      中圖分類(lèi)號(hào):S763.38

      文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B DOI: 10.19415/j.cnkl.1673-890x.2021.0509

      松褐天牛(Monochamus alternatus Hope)是松材線蟲(chóng)病的主要媒介昆蟲(chóng),開(kāi)展松褐天牛預(yù)測(cè),為松材線蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[1]。力簡(jiǎn)化松褐天牛監(jiān)測(cè)調(diào)查外業(yè)操作,本試驗(yàn)依據(jù)張國(guó)慶提出的松褐天牛眼高刻槽( Nick at Breast Height,NEH)調(diào)查方法[2]建立松褐天牛眼高刻槽數(shù)一松褐天牛誘捕器誘捕成蟲(chóng)數(shù)多層感知器人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用來(lái)預(yù)測(cè)下一年度松褐天牛誘捕器誘捕成蟲(chóng)數(shù),為松材線蟲(chóng)病防治年度預(yù)算和作業(yè)設(shè)計(jì)提供依據(jù)[3]。

      1 材料與方法

      1.1 研究方法

      數(shù)據(jù)來(lái)源于安徽省潛山市國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)國(guó)家級(jí)檢測(cè)對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。先使用2018年松褐天牛眼高刻槽數(shù)與2019年松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù),采用SSPS的多層感知器人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)T具建立預(yù)測(cè)模型,然后使用2019年松褐天牛眼高刻槽數(shù)預(yù)測(cè)2020年松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù),并與2020年松褐天牛誘捕器全年實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,計(jì)算預(yù)測(cè)精度。

      多層感知器( Multilayer Perceptron,MLP)是一種前饋型人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將多個(gè)數(shù)據(jù)集(上一年度松褐天牛眼高刻槽數(shù))映射到單一輸出數(shù)據(jù)集(下一年度松褐天牛誘捕器全年誘捕數(shù))上,從而獲得預(yù)測(cè)模型。

      1.2 研究材料與數(shù)據(jù)采集

      研究材料來(lái)源于安徽省潛山市國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

      1.2.1 標(biāo)準(zhǔn)地布局

      安徽省潛山市國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)國(guó)家級(jí)檢測(cè)對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地共60個(gè),分布在安徽省潛山市黃鋪鎮(zhèn)、梅城鎮(zhèn)、王河鎮(zhèn)、痘姆鄉(xiāng)、天柱山鎮(zhèn)、天柱山林場(chǎng)、龍?zhí)多l(xiāng)、余井鎮(zhèn)和源潭鎮(zhèn)。

      1.2.2 松褐天牛誘捕器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

      松褐天牛誘捕采用浙江杭州費(fèi)洛蒙生物科技有限公司生產(chǎn)的BF-8誘捕器和該公司2015年研制的第二代松褐天牛引誘劑( F2)。該誘捕器誘芯采用植物源和昆蟲(chóng)源雙重信息素組合,誘捕期可長(zhǎng)達(dá)2~3個(gè)月,常溫下保質(zhì)期可達(dá)1年。BF-8型松褐天牛誘捕器表面含有涂層,大大提高松褐天牛誘捕效果,全卡扣設(shè)計(jì),安裝方便。懸掛時(shí)底部收集杯保持距離地面1.0~2.0 m,懸掛間距保持在100~120 m。國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)國(guó)家級(jí)檢測(cè)對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地誘捕器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如表1所示。

      1.2.3 松褐天牛眼高刻槽數(shù)數(shù)據(jù)

      在標(biāo)準(zhǔn)地所在小班,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)1 41開(kāi)展監(jiān)測(cè)調(diào)查,在國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)國(guó)家級(jí)檢測(cè)對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地所在小班選擇20株樣術(shù),清點(diǎn)眼高處50 cm段樹(shù)干松褐天牛成蟲(chóng)產(chǎn)卵刻槽(眼高刻槽)。國(guó)家級(jí)林業(yè)有害生物中心測(cè)報(bào)點(diǎn)國(guó)家級(jí)檢測(cè)對(duì)象松褐天牛標(biāo)準(zhǔn)地所在小班眼高刻槽監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如表2所示。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 模型訓(xùn)練

      將表1中“2019年誘捕數(shù)(頭/誘捕器)”命名為變量“YBS”,作為因變量導(dǎo)入IBM SPSS Statistics 22,將表2中“2018年NEH(個(gè)/株)”命名為“NEH”,作為協(xié)變量,導(dǎo)入IBM SPSS Statistics 22,選擇多層感知器分析T具,建立訓(xùn)練模型并開(kāi)始培訓(xùn)訓(xùn)練。訓(xùn)練結(jié)果表明,在多層感知器人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型培訓(xùn)中,60個(gè)樣本用于培訓(xùn)的有38個(gè),占比為63.3%。用于測(cè)試的有22個(gè),占比為36.7%,60個(gè)樣本全部有效,有效率100%。模型培訓(xùn)共花費(fèi)時(shí)間0.01 s,培訓(xùn)平方和誤差為13.856 8,相對(duì)錯(cuò)誤為0.749 0,測(cè)試中的平方和誤差為14.181 2,相對(duì)錯(cuò)誤為0.862 3。訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的網(wǎng)絡(luò)模型敏感度0.6~1.0,特異性集中在0.0~0.2,培訓(xùn)所得模型具有較好的敏感度。

      2.2 模型的應(yīng)用

      對(duì)表2中“2019年NEH(個(gè)/株)”作為協(xié)變量導(dǎo)入上述模型,將輸出結(jié)果(預(yù)測(cè)值)與表1中“2020年誘捕數(shù)(頭/誘捕器)”進(jìn)行比較,計(jì)算預(yù)測(cè)精度,如表3所示。表3數(shù)據(jù)表明,60塊標(biāo)準(zhǔn)地中,只有2塊標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測(cè)精度低于85%,分別為84.93%和80.96%,也即96.67%的小班預(yù)測(cè)精度高于85%;只有8塊標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測(cè)精度低于90%,也即86.67%的標(biāo)準(zhǔn)地預(yù)測(cè)精度高于90%;預(yù)測(cè)精度高于95%的標(biāo)準(zhǔn)地?cái)?shù)有27塊,占比為45%。

      3 結(jié)論與討論

      以上研究分析表明,采用眼高刻槽調(diào)查方法,開(kāi)展松褐天牛種群密度林間監(jiān)測(cè)調(diào)查,可以大大簡(jiǎn)化當(dāng)前的松褐天牛監(jiān)測(cè)調(diào)查外業(yè)操作方法。運(yùn)用現(xiàn)有的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可以采用SPSS建立的松褐天牛眼高刻槽數(shù)一松褐天牛誘捕器誘捕成蟲(chóng)數(shù)多層感知器人T神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后使用該模型,可以對(duì)下一年度的松褐天牛誘捕器誘捕成蟲(chóng)數(shù)做出較高精度的預(yù)測(cè),進(jìn)而為松材線蟲(chóng)病防治年度預(yù)算和作業(yè)設(shè)計(jì)提供依據(jù)。

      參考文獻(xiàn):

      [1]張江平,張佑成,楊潔,等.松誘木引誘劑引誘松褐天牛試驗(yàn)[J].綠色科技,2020( 19):151-152.

      [2]張國(guó)慶.眼高刻槽在松材線蟲(chóng)病監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用探討[ EB/OL].(2020-12-05)[2020-12-07 J.https://wps.browser.360.c n/t/A kmrC cARVT.

      [3]張國(guó)慶.基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報(bào)理論研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(20):146-150.

      [4]國(guó)家林業(yè)局.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[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2015.

      (責(zé)任編輯:劉昀)

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