生物災害精細化預報算法試驗研究

儲江山++徐勝利++張國慶

摘要 精細化預報建模，除了“精”“細”之外，還要注重“簡”的精細化預報基本要求，只有這樣的算法模型，才能“化繁為簡”，才能在生產實踐中得到廣泛應用。因此，算法與模型的的選擇，應該按照“精”“細”“簡”要求，應用最新數學、系統學成果和分析仿真工具，采用多種方式進行試驗比較，選擇合適的算法。就本次算法試驗而言，對于潛山縣馬尾松毛蟲精細化預報，采用多層感知器建立馬尾松毛蟲預報模型較好。

關鍵詞 生物災害；馬尾松毛蟲；回歸神經網絡算法；安徽潛山

中圖分類號 S763.7 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2015）18-0171-01

1 數據來源

馬尾松毛蟲發生量、發生期數據來源于潛山縣監測數據，氣象數據來源于國家氣候中心。試驗所用軟件為：IBM SPSS Statistics 22，Microsoft Office Excel 2007。

2 數據預處理

為了體現馬尾松毛蟲發生發展時間上的完整性，在數據處理時，將越冬代數據與上一年第2代數據合并，這樣就在時間上保持了一個馬尾松毛蟲世代的完整性，以便于建模和預測。

2.1 發生量數據處理

對潛山縣1983—2014年原始監測數據預處理時，按照“輕”“中”“重”3個強度等級，分類按世代逐年匯總。

2.2 發生期數據處理

在對潛山縣1983—2014年原始發生期監測數據按世代逐年匯總，然后將日期數據轉換成日歷天，使之數量化，以便于建模分析。

2.3 氣象數據處理

根據《松毛蟲綜合管理》《中國松毛蟲》等學術資料以及近年來有關馬尾松毛蟲監測預報的學術論文[1-2]，初步選擇與松毛蟲的發生量、發生期有一定相關性的氣象因子，然……