馬尾松毛蟲精細(xì)化預(yù)報回歸建模試驗研究

汪全兵++陳南松++張國慶

摘要 通過線性回歸、曲線回歸、非線性回歸、Logistics回歸等回歸多次建模試驗的比較，建立了顯著性較高的馬尾松毛蟲發(fā)生量和幼蟲高峰期線性預(yù)報模型。

關(guān)鍵詞 馬尾松毛蟲；精細(xì)化預(yù)報；回歸建模試驗

中圖分類號 S763.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2015）18-0172-01

1 數(shù)據(jù)來源

馬尾松毛蟲發(fā)生量、發(fā)生期數(shù)據(jù)來源于潛山縣監(jiān)測數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣候中心。所用軟件為IBM SPSS Statistics 22，Microsoft Office Excel 2007。

2 發(fā)生面積回歸建模試驗

2.1 第1代發(fā)生面積

多次回歸試驗比較，保留第1、2齡極低氣溫、卵期極低氣溫、上一代防治效果、上一代防治面積4個變量，進(jìn)行新的回歸建模試驗，結(jié)果見表1、2?？梢钥闯?，模型顯著性概率為0.036，小于0.05，拒絕回歸系數(shù)都為0的原假設(shè)，回歸模型為：第1代發(fā)生面積=18 563.523-0.170×上一代發(fā)生面積+3 223.329×上一代防治效果+305.634×卵期極低氣溫-1 197.311×第1、2齡極低氣溫。

2.2 第2代發(fā)生面積

采取同樣的方法，采用Excel對第1、2齡極低氣溫、上一代防治面積進(jìn)行回歸建模試驗，試驗結(jié)果接近顯著性要求，具體見表3、4?？梢钥闯?，顯著性概率為0.053 14，非常接近于0.05，試驗?zāi)Ｐ徒咏囼炓?，回歸模型為：第2代發(fā)生面積=-33 943.89+1.333 787 2×上一代防治面積+1 958.008 5×第1、2齡極低氣溫。

3 幼苗高峰期回歸建模試驗

3.1 第1代幼蟲高峰期

選擇成蟲始見期、第1、2齡積溫及第1、2齡平均氣溫3個相關(guān)性較高的變量，進(jìn)行新的回歸建模試驗，試驗結(jié)果見表5、6?？梢钥闯觯@著性概率為0.000，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，拒絕回歸系數(shù)都為0的原假設(shè)，同時在回歸過程中還排除了變量第1、2齡平均氣溫，回歸模型為：第1代幼蟲高峰期（日歷天）=34.055+0.585×上一代成蟲始見期+0.002×第1、2齡幼蟲期積溫（日度）。

3.2 第2代幼蟲高峰期

選擇成蟲始見期、卵期積溫、卵期平均氣溫3個相關(guān)性較高的變量，進(jìn)行新的回歸建模試驗，試驗結(jié)果見表7、8?？梢钥闯觯@著性概率為0.000，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，拒絕回歸系數(shù)都為0的原假設(shè)，同時在回歸過程中還排除了變量卵期積（下轉(zhuǎn)第180頁）

溫，回歸模型為：第2代幼蟲高峰期（日歷天）=219.323+0.280×上一代成蟲始見期-0.150×卵期平均氣溫。

4 討論

上述回歸分析表明了馬尾松毛蟲發(fā)生機(jī)制與環(huán)境的復(fù)雜性，僅僅就發(fā)生量與幼蟲高峰期而言，不同世代的回歸試驗結(jié)果大不相同，正因為其復(fù)雜性，還導(dǎo)致了在本次回歸建模試驗中部分多元線性回歸的失敗，以及曲線回歸、非線性回歸、Logistics回歸等回歸建模試驗的失敗[1-11]。

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